Iranian hospital efficiency: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this paper (systematic review and meta-analysis) is to synthesize and analyze studies that assessed Iranian hospital efficiency. DESIGN/METHODOLOGY/APPROACH: A systematic literature search was conducted using both international (the Institute for Scientific Information, Scopus and PubMed) and Iranian scientific (Magiran, IranMedex and Scientific Information Database) databases. The review included original studies that used the Pabon Lasso Model to examine Iranian hospital performance, published in Persian or English. A self-administered checklist was used to collect data. In total, 12 questions were used for quality assessment. FINDINGS: In total, 34 studies met our inclusion criteria. The fixed-effects meta-analysis indicated that 19.2 percent (95% confidence interval (CI): 15.6-23.2 percent) of hospitals were in Zone 1 (poor performance: low bed turnover rate (BTR) and bed occupancy rate (BOR) and high average hospital stay (ALoS)), 23.7 percent (95% CI: 20.1-27.8 percent) were in Zone 2, 31.7 percent (95% CI: 27.7-36 percent) in Zone 3 (good performance: high BTR and BOR and low ALoS) and 25.4 percent (95% CI: 21.7-29.5 percent) in Zone 4. PRACTICAL IMPLICATIONS: Results help Iranian health policymakers to understand hospital performance, which, in turn, may lead to promoting greater awareness and policy attention to improve Iranian hospital efficiency. ORIGINALITY/VALUE: This study indicated that most Iranian hospitals had sub-optimal performance. Further studies are required to understand factors that explain the country's hospital inefficiency.
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».