Comprehensive approach for strengthening the management of regional referral hospitals in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Hospital managers in Tanzania have always been expected to manage and deliver quality services to patients under resource constrained situation. In the organizational structure of regional referral hospitals (RRHs) in Tanzania, including, clinicians with very limited knowledge of and skills in management hold over 80% of the managerial positions. The Ministry of Health, Community Development, Gender, Elderly and Children of Tanzania has identified the strengthening of management at RRHs as a key to improving efficiency and effectiveness in health service delivery. The ministry launched a five-year project for strengthening hospital management in RRHs in collaboration with the Japan International Cooperation Agency. The project provided a series of training courses for capacitating RRH management Team (RRHMT), and developed and introduced several planning, monitoring, and evaluation tools. This study was conducted to identify the positive factors and approaches for strengthening management of RRHs. Necessary information and data were collected through the intervention and analyzed to measure the effectiveness of the interventions. RRHMT members obtained basic knowledge of and skills for hospital management through the project interventions with those deferent management tools to improve the completion of their hospital management tasks. Based on the findings, it can be concluded that the interventions were effective in strengthening the managerial capacity of RRHMTs. The study also confirmed that the strategy to improve hospital management was on the right track for improving health service delivery in efficient and effective manners. The lessons learned from the project can be adjusted for the management of lower healthcare facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».