Comparing Performance of Selected Teaching Hospitals in Kerman and Shiraz Universities of Medical Sciences, Iran, Using Pabon-Lasso Chart
Notice bibliographique
Résumé
Background: Statistical control is one of the tools in performance assessment and comparison of hospitals. In this regard the Pabon Lasso graph is used as a technique in hospitals. The current study aimed to compare the performance of teaching hospitals of Kerman and Shiraz Universities of Medical Sciences, Iran, in 2007 using the Pabon Lasso tools. Methods: This was a descriptive cross-sectional study. Eight teaching hospitals in Kerman and Shiraz were selected through purposive sampling. The data gathering instrument was the standard data form for hospital activities that had been verified by the Ministry of Health and Medical Education. Three indicators related to Pabon Lasso chart including Bed Occupancy Rate, Average Length of Stay and Bed Turnover Rate were calculated using the Excel software. Finally, the Pabon Lasso graph was used to rank the performance of the selected hospitals in terms of the indicators. Results: Two out of the 8 hospitals (25%) including Shafa and Khalili fell in the second quarter and 4 out of the 8 hospitals (50%) including Shahid Bahonar, Shahid Faghihi, Namazi and Afzalipour were placed in the third quarter of the chart. Also 2 out of the 8 hospitals were positioned in the fourth quarter. Overall, a separate comparison of the three indicators showed that Shiraz teaching hospitals have better efficiency and performance than Kerman teaching hospitals. Conclusion: Pabon Lasso graph can be used as a suitable tool in the performance assessment of hospitals. Also, it is recommended that these functional indicators be prioritized in the annual evaluation of hospitals. Keywords: Performance, Pabon-Lasso graph, Evaluation, Teaching hospital
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».