The impact of Health Sector Evolution Plan on the performance of hospitals in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The Health Sector Evolution Plan (HSEP) is the most recent reform in Iran’s health care system that was launched in May 2014 in all university-affiliated hospitals to reduce health care expenditure for patients, while improving the efficiency and quality of hospital services. The purpose of this paper is to evaluate the impact of the HSEP on the performance of 15 hospitals affiliated with Kermanshah University of Medical Sciences (KUMS), located in the western region of Iran. Design/methodology/approach The Pabon Lasso model was used to measure the performance of hospitals before and after the implementation of the HSEP in 2013-2014 and 2015-2016, respectively. Three indicators of average length of stay (ALoS), bed occupancy rate (BOR) and bed turnover rate (BTR) were analyzed by the Pabon Lasso model. Findings The results showed that the average ALoS, BTR and BOR before the introduction of the HSEP were 2.59 days, 92 times and 57 percent, respectively, and the corresponding figures for these indicators after the implementation of the HSEP were 2.61 days, 98.9 times and 59.9 percent. The results indicated that before the introduction of the HESP, 40 percent of hospitals were in zone 1 (poor performance: low BTR and BOR and high ALoS), 27 percent in zone 2, 20 percent in zone 3 (good performance: high BTR and BOR and low ALoS) and 13 percent in zone 4. After the HSEP, the proportion of hospitals in zones 1-4 was 33, 27, 20 and 20 percent, respectively. Originality/value This study is the first to use the Pabon Lasso model technique to evaluate the impact of the HSEP on hospitals affiliated with KUMS.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».