Two-stage hospital efficiency analysis including qualitative evidence: A Greek case
Notice bibliographique
Résumé
Background: The European Union health policy agenda stresses the importance of environmental and qualitative factors in structural hospital reforms. In response to the economic crisis, both cost containment and performance improvements of the Greek hospital sector, have become a pertinent issue for overall reforms.Objective: The study examines the efficiency of 112 Greek public hospitals, by applying bootstrapping techniques and investigating the effect of contextual factors on hospital efficiency. Furthermore, the effect of qualitative evidence, on hospital efficiency is explored by focusing on a subset of 28 large hospitals.Methods: The quality aspects of the Greek hospitals are investigated by applying two models of Data Envelopment Analysis (DEA), augmented by bootstrapping techniques, in order to assess the importance of quality dimensions on the efficiency of hospital scores. In addition, two Tobit regression models are estimated assessing the contribution of contextual factors, in the efficiency and bias-corrected efficiency scores.Results: Efficiency analysis indicated that only 23.2% of the hospitals are fully efficient (0.96-1.00), 37.5% are efficient (0.71-0.95) while 39.3% are inefficient (0.30-0.70). The Kolmogorov-Smirnov test, between the original and the bootstrap-corrected efficiency, indicates that their distributions are significantly different (p-value < .001). The environmental factors, influencing efficiency, are Occupancy Rate and the ratio between Outpatient Visits and Inpatient Days. Results indicate that the inclusion of Risk-Adjustment Mortality Rate significantly influences (p-value < .05) the efficiency of the hospitals.Conclusions: In the era of economic crisis, the inclusion of quality variables and the use of bootstrapping techniques provide a vital framework in assessing the efficiency of the hospital sector.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».