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Enregistrement W2298936585 · doi:10.1108/jhom-07-2013-0143

Benchmarking management practices in Australian public healthcare

2016· article· en· W2298936585 sur OpenAlexaboutno aff
Renu Agarwal, Roy Green, Neeru Agarwal, Krithika Randhawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Organization and Management · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingHealth carePublic healthQuality managementBusinessPerformance measurementPerformance managementMedicineOperations managementNursingManagement systemMarketingEngineeringEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this paper is to investigate the quality of management practices of public hospitals in the Australian healthcare system, specifically those in the state-managed health systems of Queensland and New South Wales (NSW). Further, the authors assess the management practices of Queensland and NSW public hospitals jointly and globally benchmark against those in the health systems of seven other countries, namely, USA, UK, Sweden, France, Germany, Italy and Canada. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: In this study, the authors adapt the unique and globally deployed Bloom et al. (2009) survey instrument that uses a "double blind, double scored" methodology and an interview-based scoring grid to measure and internationally benchmark the management practices in Queensland and NSW public hospitals based on 21 management dimensions across four broad areas of management - operations, performance monitoring, targets and people management. FINDINGS: The findings reveal the areas of strength and potential areas of improvement in the Queensland and NSW Health hospital management practices when compared with public hospitals in seven countries, namely, USA, UK, Sweden, France, Germany, Italy and Canada. Together, Queensland and NSW Health hospitals perform best in operations management followed by performance monitoring. While target management presents scope for improvement, people management is the sphere where these Australian hospitals lag the most. PRACTICAL IMPLICATIONS: This paper is of interest to both hospital administrators and health care policy-makers aiming to lift management quality at the hospital level as well as at the institutional level, as a vehicle to consistently deliver sustainable high-quality health services. ORIGINALITY/VALUE: This study provides the first internationally comparable robust measure of management capability in Australian public hospitals, where hospitals are run independently by the state-run healthcare systems. Additionally, this research study contributes to the empirical evidence base on the quality of management practices in the Australian public healthcare systems of Queensland and NSW.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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