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Enregistrement W2946786054 · doi:10.47007/inohim.v5i1.139

Efisiensi Pengelolaan di Bangsal Asoka Berdasarkan Grafik Barber Johnson di Rumah Sakit Sumber Waras Triwulan I-IV Tahun 2016

2017· article· id· W2946786054 sur OpenAlexaboutno aff
Intan Novarinda, Deasy Rosmala Dewi

Notice bibliographique

RevueIndonesian of Health Information Management Journal (INOHIM) · 2017
Typearticle
Langueid
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)ChartHumanitiesArtHistoryMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The efficiency of hospital management in general can be seen from two aspects, namely the medical aspect that evaluates the efficiency from the point of quality of medical service and economically evaluate efficiency from the point of utilization of existing facilities. To know the efficiency of hospital service management, it is necessary to calculate four parameters of Barber Johnson Chart. Based on the results of initial observations on Asoka ward at Sumber Waras Hospital found a fairly low BOR of 52.26% indicating the occupancy rate in Asoka ward is low. The purpose of this research is to get an overview of management efficiency in Asoka ward based on Barber Johnson Chart in Sumber Waras Hospital of Quarter I-IV 2016. This research uses descriptive method to describe Barber Johnson Graphic analysis results in Asoka ward in Quarter I-IV 2016 supported by the results of observations and interviews to HR reporting and head of unit installation of Medical Record Unit. Based on Barber Johnson Graphic Analysis At Asoka Quarter I-IV meeting four parameters are outside the efficiency area set by Barber Johnson indicating that the system running in Sumber Waras hospital has not been efficient. Suggested to Sumber Waras Hospital should plan marketing strategy so that the utilization of bed at Sumber Waras Hospital can be further enhanced . Keywords : hospital management efficiency, barber johnson chart, health statistics Abstrak Efisiensi pengelolaan rumah sakit secara garis besar dapat dilihat dari  dua  segi  yaitu segi medis  yang meninjau  efisiensi  dari  sudut  mutu pelayanan medis dan dari segi ekonomi yang meninjau efisiensi dari sudut pendayagunaan  sarana  yang  ada. Untuk mengetahui efisiensi pengelolaan pelayanan rumah sakit diperlukan adanya perhitungan empat parameter Grafik Barber Johnson. Berdasarkan hasil observasi awal pada bangsal Asoka di Rumah Sakit Sumber Waras ditemukan BOR yang cukup rendah yaitu 52,26% yang menandakan tingkat hunian di bangsal Asoka rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran efisiensi pengelolaan di bangsal Asoka berdasarkan Grafik Barber Johnson di rumah sakit Sumber Waras Triwulan I-IV tahun 2016. Penelitian ini menggunakan metode desktiptif menggambarkan hasil analisis Grafik Barber Johnson di bangsal Asoka pada Triwulan I-IV tahun 2016 yang didukung dengan hasil observasi dan wawancara kepada SDM bagian pelaporan dan kepala instalasi Unit Rekam Medis. Berdasarkan hasil analisa Grafik Barber Johnson Pada bangsal Asoka Triwulan I-IV pertemuan empat parameter berada di luar daerah efisiensi yang telah ditetapkan oleh Barber Johnson yang menandakan bahwa sistem yang berjalan di rumah sakit Sumber Waras belum efisien. Disarankan kepada Rumah Sakit Sumber Waras sebaiknya merencanakan strategi pemasaran agar pemanfaatan tempat tidur di Rumah Sakit Sumber Waras dapat lebih di tingkatkan. Kata Kunci: efisiensi pengelolaan rumah sakit, grafik barber johnson, statistik kesehatan

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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