Development and evaluation of a hospital management practice rating scale
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lacking methods to quantify the inter-hospital variance in hospital management practice (HMP) is a bottle neck for research on HMP and quality of care. This study aims to quantify the inter-hospital variance in HMP by developing a novel rating scale of HMP and evaluating its feasibility, reliability and validity.Methods: Based on the theory of hospital management, we developed a HMP rating scale with 4 dimensions: Target, operations, performance and talent management. We used questionnaires to collect relevant information from the hospital director, the medical affairs director, the head of the department of cardiology, and a cardiologist. And we also requested a list of administration documents. For validation of the scale, we applied it to 101 hospitals that had participated in the Third Phase of the Clinical Pathways in Acute Coronary Syndromes Study (CPACS-3) in 2013 and repeated it in 2014.Results: The HMP rating scale includes 17 indicators and 47 sub-indicators in the four dimensions; 85% and 97% of hospitals responded to the first and second survey respectively. A high degree of the test-retest reliability for the overall score (ICC = 0.8) was found between the two time points. Both split-half and Cronbach’α coefficient of the overall score exceeded 0.85. Cumulative percentage of variance in all dimensions was above 60%, and factors extracted in each dimension were highly consistent with the designed indicators and sub-indicators. The overall HMP score was different between hospital groups with different revenues, patients’ hospital stays, and number of clinical pathways (All p values < .01).Conclusions: The HMP rating scale was demonstrated reliable, valid, and responsive, but future studies with larger sample size in different settings are needed to confirm the study findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».