Translating improvement methodology into healthcare culture
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to discuss improvement of the business of health care delivery through the application of systematic problem solving. This was strengthened by recurrence prevention through standardization at every level transforming into culture. Design/methodology/approach The methodology utilized is set derived from the true fiber and fabric of Toyota, the Toyota Business Practice (TBP) or eight-step problem solving and its translation into health care thinking by aligning to the process of clinical diagnosis of patients. The methodology that gives energy and direction to TBP is Hoshin Kanri, a Japanese approach to strategic planning. When you combine focus and purpose through strategic direction alongside a culture of systematic problem solving you get results. Findings The application of the Toyota mindset resulted in a cultural shift which built on the strength of the current organizational culture. This approach had a broad impact on the program impacting leadership and management roles, improved employee engagement, complete visibility of organizational priorities, improved system performance, visibility and awareness of the vision and defined measures that drive the health care system. This has also resulted in cost diversions of approximately five million dollars CDN. Originality/value A grass roots application of real-time problem solving through strategic alignment.
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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 | 0,072 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».