Determining the Technical Efficiency of Hospitals in Tabriz City Using Data Envelopment Analysis for 2013-2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVES: This study was conducted to evaluate the technical efficiency of hospitals (training and non-training hospitals of Tabriz city) affiliated with the Medical Science University, based on performance indicators and mathematical model of data envelopment analysis (DEA) in 2014. METHODS: The present research is a cross sectional study conducted to assess the scale, technical and managerial efficiency of hospitals from2013 to2014. Then, a comparison of the collected data was made among the hospitals under study. The model of minimization of production factors and variable return was used in analyzing the data. RESULTS: The collected information included two input groups which consisted of the number of physicians (general physicians and specialists), total personnel and active beds, and output groups which consisted of the number of out-patients and bed occupancy rate. Then, the technical, scale and managerial efficiency of the hospitals were calculated and the efficient (Performance Coefficient of E =1) and inefficient (below 1) hospitals were obtained. The average technical, scale and managerial efficiencies in both 2013 and 2014 was equal to 0.817, 0.956 and 0.856, respectively. CONCLUSION: Hospitals having lower efficiency can model efficient reference hospitals, so as to increase their performance and also approach the efficiency border by better management of human and financial resources.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».