Determinants in the number of staff in hospitals’ maintenance departments: a multivariate regression analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
To date, there are no broadly accepted or accurate models to determine appropriate staffing [levels] for clinical engineering departments (CEDs). The purpose of this study is to determine what the determinants of the staffing levels are (total number of full time equivalents (FTEs)) in CEDs in healthcare organisations. In doing so, we used a cross-sectional exploratory approach by using a multivariate regression model over a secondary source of data information from the AAMI Benchmarking Solutions—Healthcare Technology Management database. Two hundred and one healthcare organisations were included in our study. Our study revealed that on average, there are almost 14 biomedical technicians (BMETs) per clinical engineer and one FTE per 1083.72 devices (SD 545.69). The results of this study also revealed that the total number of devices and the total technology management hours devoted to these devices positively affects the number of FTEs in a CED, whereas the hospital complexity, measured by healthcare organisation patient discharges matters inversely. The most important factor that matters in the number of FTEs in CEDs was the total technology management hours devoted to devices. A value of explained variance (i.e. R2) of 85% was obtained, indicating the strong power of the prediction accuracy of our multivariate regression model.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».