Teaching hospital performance: Towards a community of shared values?
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the performance dimensions of Italian teaching hospitals (THs) by considering the multiple constituent model approach, using measures that are subjective and based on individual ideals and preferences. Our research replicates a study of a French TH and deepens it by adjusting it to the context of an Italian TH. The purposes of this research were as follows: to identify emerging views on the performance of teaching hospitals and to analyze how these views vary among hospital stakeholders. We conducted an in-depth case study of a TH using a quantitative survey method. The survey uses a questionnaire based on Parsons' social system action theory, which embraces the major models of organizational performance and covers three groups of internal stakeholders: physicians, caregivers and administrative staff. The questionnaires were distributed between April and September 2011. The results confirm that hospital performance is multifaceted and includes the dimensions of efficiency, effectiveness and quality of care, as well as organizational and human features. There is a high degree of consensus among all observed stakeholder groups about these values, and a shared view of performance is emerging. Our research provides useful information for defining management priorities to improve the performance of THs.
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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 | 0,040 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,031 |
| Communication savante | 0,031 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».