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Enregistrement W2895897563 · doi:10.1108/ijlss-05-2017-0051

Lean management approach in hospitals: a systematic review

2018· review· en· W2895897563 sur OpenAlexaboutno aff
Haleh Mousavi Isfahani, Sogand Tourani, Hesam Seyedin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Lean Six Sigma · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLean manufacturingLean Six SigmaScopusSix SigmaLean project managementLean ITOperations managementHuman performance technologyPersianProcess managementComputer scienceManufacturing engineeringEngineeringMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose In the recent few years, the Lean management has made significant improvements in providing quality service to patients in many health-care centers. Thus, this study aims to systematically review features and results of conducted studies using a lean management approach in hospitals. Design/methodology/approach In this systematic review, eight databases, including PubMed, Web of Knowledge, Google Scholar, Scopus, Iranmedex, SID, Magiran and Medlib, were searched using keywords including “Lean principles,” “Lean Six Sigma,” “Lean Process SID,” “Lean thinking,” “Lean Methodology,” “Toyota Production System lean processing,” “lean techniques” and “hospital,” as well as their Persian equivalents. Required data were extracted using an extraction table and were analyzed using content analysis method. Findings Out of 967 identified articles, 48 articles were included in the study. Most of the studies have been conducted in developed countries such as America, Britain, The Netherlands and Canada. The highest number of studies has been conducted in the overall hospital and emergency departments. Lean Six Sigma and Lean methodology were the most frequent terms used for lean management. The five-phase Six Sigma methodology was one of the most important methods used for the implementation of the Lean management. Performing the process at the first time (timing) and length of stay had the highest frequencies among indicators assessed in the studies. All indicators assessed in the studies have improved after the implementation of Lean management. Among 150 assessed indicators, 69 were meaningfully improved (p < 0.05) and 12 indicators did not have a meaningful improvement (p > 0.05) and 69 indicators did not show any meaningful changes. Practical implications A number of implications are drawn out to aid academics, practitioners and policymakers in improving knowledge and skills. The elimination of production wastes is the most important principle of Lean thinking and paying attention to the clients and increasing the value. This will significantly improve quality of services to the patients and reduce costs and losses through preventing wastes. Suitable metrics in Lean management need to be established. A move to placing greater emphasis on understanding the contexts in which theory is implemented is another application. Research/limitation The limitation of this study is selection of studies in English and Persian language, excluding gray literatures and unpublished studies and relying on a relatively limited number of databases for the identification of potentially eligible studies. In addition, because of the enormous heterogeneity in the methods and results of the studies, performing a meta-analysis in this study was not possible. Originality/value The results of this study show that there were many dispersions and heterogeneities in the way of implementation and content of Lean management in hospitals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0240,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,166
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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