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Enregistrement W2261008349 · doi:10.1093/intqhc/mzv123

Lean interventions in healthcare: do they actually work? A systematic literature review

2016· review· en· W2261008349 sur OpenAlexaffabout
John Moraros, Mark Lemstra, Chijioke Nwankwo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Quality in Health Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychological interventionHealth careSystematic reviewMEDLINEScopusMedicineCritical appraisalCochrane LibraryNursingMeta-analysisAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Lean is a widely used quality improvement methodology initially developed and used in the automotive and manufacturing industries but recently expanded to the healthcare sector. This systematic literature review seeks to independently assess the effect of Lean or Lean interventions on worker and patient satisfaction, health and process outcomes, and financial costs. DATA SOURCES: We conducted a systematic literature review of Medline, PubMed, Cochrane Library, CINAHL, Web of Science, ABI/Inform, ERIC, EMBASE and SCOPUS. STUDY SELECTION: Peer reviewed articles were included if they examined a Lean intervention and included quantitative data. Methodological quality was assessed using validated critical appraisal checklists. Publically available data collected by the Saskatchewan Health Quality Council and the Saskatchewan Union of Nurses were also analysed and reported separately. DATA EXTRACTION: Data on design, methods, interventions and key outcomes were extracted and collated. RESULTS OF DATA SYNTHESIS: Our electronic search identified 22 articles that passed methodological quality review. Among the accepted studies, 4 were exclusively concerned with health outcomes, 3 included both health and process outcomes and 15 included process outcomes. Our study found that Lean interventions have: (i) no statistically significant association with patient satisfaction and health outcomes; (ii) a negative association with financial costs and worker satisfaction and (iii) potential, yet inconsistent, benefits on process outcomes like patient flow and safety. CONCLUSION: While some may strongly believe that Lean interventions lead to quality improvements in healthcare, the evidence to date simply does not support this claim. More rigorous, higher quality and better conducted scientific research is required to definitively ascertain the impact and effectiveness of Lean in healthcare settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,064
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,218
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0640,218
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,010
Bibliométrie0,0170,018
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,131
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations366
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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