Developing a Conceptual Model of the Hospital Incident Command System (HICS) Via Quality Improvement Models in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Achieving the goals of organizations requires an appropriate model for performance evaluation. Applying globally accepted methods for administration of hospital incident command system (HICS) can build a new tool for improving the quality of evaluation of real disasters and incidences. The present study seeks to develop a model through the implementation of a quality management system. This applied study was conducted in two steps in 2016. First, data collection were collected from library-printed and electronic references related to the purpose of the research .According to the inclusion and exclusion criteria, 28 articles having conducted on HICS and 50 articles on the quality management system were selected. In the next step, interviews were conducted with 23 experts and the themes were obtained through qualitative study and content analysis. Then the data were extracted. According to qualitative interviews, two themes of the proposed quality improvement models in health centers and the appropriate model of the HICS were extracted. Then, the qualitative elements of the models were determined for overlapping the HICS based on the similarities and differences in the study models. Most important dimensions examined was organization management system, management and leadership, customer focus, personal of development plan, information & communication management, non-conformity, improvement, audit. Since the HICS faced some limitations, such as insufficient attention to quality improvement, incompatibility of this system with the management structure in hospitals, weakness in system communication, and lack of a native model in Iran, this article attempts to develop a conceptual model that has the most common features among the models for filling the gaps in evaluating the HICS.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».