Governance e meccanismi di incentivazione nei sistemi sanitari regionali
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Per orientare efficacemente le organizzazioni verso il raggiungimento dei propri obiettivi è necessario individuare strumenti adeguati e coerenti. Uno degli strumenti più utilizzati è il sistema di incentivazione individuale. Alcuni studi hanno evidenziato la mancanza di relazione fra la retribuzione dei direttori generali e la performance delle aziende sanitarie. Ciò in parte è dovuto all'applicazione di meccanismi di incentivazione poco efficaci e non integrati con gli altri strumenti di governance. Le modalità con cui vengono fissati gli obiettivi dei direttori generali e, più in generale delle aziende, è un tema attuale che riguarda diversi paesi e sistemi sanitari. A che punto sono le regioni italiane? Esiste una relazione fra l'utilizzo dei sistemi di incentivazione e la performance conseguita dalle aziende sanitarie italiane? Il volume intende fornire alcune risposte a queste domande, attraverso i risultati di una ricerca svolta per il Ministero della Salute su 14 regioni italiane e l'approfondimento di due casi internazionali: la provincia dell'Ontario e la regione di Valencia. Utilizzando anche i risultati complessivi dell'attività di ricerca del Laboratorio Management e Sanità, il volume offre al management del settore sanitario le linee guida per l'assegnazione e la valutazione degli obiettivi e propone una metodologia per individuare le priorità nella programmazione regionale.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,008 |
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.
score_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