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Enregistrement W3047612299 · doi:10.5539/gjhs.v12n10p79

Hospital Managers’ Perceptions Regarding Setting Healthcare Priorities in Kuwait

2020· article· en· W3047612299 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah Alsabah, Hassan Haghparast‐Bidgoli, Jolene Skordis

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrengths and weaknessesBusinessHealth careProcess (computing)Private sectorPublic sectorPublic relationsQualitative researchWork (physics)MarketingNursingMedicinePsychologyPolitical scienceSociologyEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & OBJECTIVE: In view of the budget limitations resulting from the downturn in the Kuwaiti economy, it is crucial to evaluate the process of priority setting within the health system to identify strengths and weaknesses of this process within both the public and private sectors. Once the weak points are identified, policy makers can work with hospital administration staff to upgrade the process with the aim of utilising health resources more efficiently. The purpose of this study is to give decision makers some insight on the perspective of hospital managers regarding the current process of priority setting, and suggest ways to improve this process. Additionally, this study will provide the opinions of hospital managers in questioning the effect of certain healthcare policies, currently given top priority, on healthcare system efficiency. The views of the hospital managers interviewed indicate their preferences in priority setting and the changes in health spending they believe are required. METHODS: A qualitative study was conducted using semi-structured, face-to-face interviews with 14 managers from public and private hospitals in Kuwait. Content analysis was used to produce major themes and sub-themes from the interview transcripts. RESULTS: While several similarities and differences in the priority-setting process between the public and private sectors were apparent, the main strength in the process that most managers from both sectors mentioned, was that it was simple, systematic, comprehensive and democratic. The several weaknesses of the process include it not being evidence-based due to the lack of accurate and up-to-date data. Also, the discrepancy between the official statements made and the actual practices of health decision makers in the country demonstrate the confusion around the priority-setting process. Most respondents, from both sectors, thought that the availability of a clear and well-communicated national health strategic plan would facilitate the necessary modifications in legislative, structural and administrative strategies to streamline the processes of allocating resources and setting priorities. For example, most respondents believed that the disadvantages of the costly practice of sending patients abroad for treatment and its effect on resource allocation outweighed its advantages. Further, the managers from both sectors had different perceptions regarding the policy of private health insurance for retirees. These two policies, according to some hospital managers, added strain to the health budget and undermined trust in the public-health sector. CONCLUSION: This study examined the perspective of hospital managers regarding the process of healthcare priority setting in Kuwait, and ways to improve it. Priority setting could be improved by having a better understanding of its strengths and weaknesses. The study concludes that health decision makers should remain responsible for accepting and implementing evidence-based, systematic processes of resource allocation. Additionally, continuous monitoring and evaluation of the impact of health policies will be required to improve overall health outcomes.        

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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