Perceived important managerial competencies for healthcare managers at a tertiary healthcare institution in Calabar, Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Management in healthcare industry has evolved over the years. There is increasing need for healthcare managers to acquire new skill sets particularly those related to strategic planning and business management.Aims: We sought to determine managerial competencies perceived as importsnt for healthcare managers in a tertiary healthcare institution in Calabar, Nigeria.Methods: A structured questionnaire (modeled after the Health Leadership Alliance competency questionnaire) was self-administered to 266 randomly selected managers comprising 5 strategic managers, 53 middle managers and 208 operational managers. Data were analyzed using SPSS version 20.Results: A total of 266 managers were included in this study with a M: F ratio of 1.3: 1. The findings of this study showed that operational, middle and strategic managers rated 27, 37 and 46 of the competencies as contributing significantly with a mean rating of ≥ 4. Important/essential competencies differed between the three tiers of management. Competencies related to financial/business management were not considered very important. The result from qualitative arm synchronized with the quantitative arm to some extent, and provided insight to the managers’ perspective.Conclusions: The findings of this study highlights the incongrous paradigm between managerial level and perceived important management competencies and supports the belief that there is inadequate managerial capacity especially those related to financial/business management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».