An intelligent algorithm for optimizing emergency department job and patient satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Resilience engineering, job satisfaction and patient satisfaction were evaluated and analyzed in one Tehran emergency department (ED) to determine ED strengths, weaknesses and opportunities to improve safety, performance, staff and patient satisfaction. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach The algorithm included data envelopment analysis (DEA), two artificial neural networks: multilayer perceptron and radial basis function. Data were based on integrated resilience engineering (IRE) and satisfaction indicators. IRE indicators are considered inputs and job and patient satisfaction indicators are considered output variables. Methods were based on mean absolute percentage error analysis. Subsequently, the algorithm was employed for measuring staff and patient satisfaction separately. Each indicator is also identified through sensitivity analysis. Findings The results showed that salary, wage, patient admission and discharge are the crucial factors influencing job and patient satisfaction. The results obtained by the algorithm were validated by comparing them with DEA. Practical implications The approach is a decision-making tool that helps health managers to assess and improve performance and take corrective action. Originality/value This study presents an IRE and intelligent algorithm for analyzing ED job and patient satisfaction - the first study to present an integrated IRE, neural network and mathematical programming approach for optimizing job and patient satisfaction, which simultaneously optimizes job and patient satisfaction, and IRE. The results are validated by DEA through statistical methods.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».