CEO Turnover Among U.S. Acute Care Hospitals, 2006–2015
Notice bibliographique
Résumé
EXECUTIVE SUMMARY: Recent reports have documented rising rates of CEO turnover. This phenomenon can have negative implications for hospitals and their surrounding communities, particularly in under-resourced rural communities. Ostensibly, components of the Affordable Care Act have addressed some of these resource challenges and may have helped to slow the CEO turnover trend in rural areas. We examined this possibility with a longitudinal analysis of U.S. acute care hospitals over an extended period (2006-2015) to examine whether patterns of CEO change differed for hospitals in different types of geographic areas (e.g., rural vs. urban). The rates revealed by our analysis seem to be problematic, with nearly one-quarter of all U.S. hospitals experiencing a change in CEO every 3 to 4 years, on average. Moreover, while the likelihood of a CEO change increased significantly over time for hospitals in nearly all types of geographic areas, it was nearly twice as large for frontier hospitals in areas with fewer than 2,500 residents compared to urban and rural hospitals. Our study suggests that the stability of hospital CEO leadership has declined over the past decade, particularly for vulnerable frontier hospitals, and highlights the need for recruitment and retention strategies to address this challenge.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».