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Enregistrement W4254299650 · doi:10.4018/978-1-60566-050-9.ch141

A Metric for Healthcare Technology Management (HCTM)

2011· book-chapter· en· W4254299650 sur OpenAlexaffabout
George Eisler, Joseph Tan, Samuel Sheps

Notice bibliographique

RevueMedical Informatics · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Health careMetric (unit)Knowledge managementHealth technologyProcess (computing)Set (abstract data type)Empirical researchBusinessComputer scienceMarketingPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among key drivers of healthcare reform in Canadian society are the challenges faced by the rapid rate of technological change and its impact on organizational performance in terms of efficiency, cost-effectiveness, and innovation in business and operational processes. However, despite the noted significance of the impact of technological change on healthcare organizations, the challenge of healthcare technology management (HCTM) has received only scattered and marginal attention in the technology management (TM) literature. The lack of formalization in HCTM construct, attributes, and measures motivated an empirical study to develop a metric for HCTM. This metric was then used to assess HCTM practices in teaching hospitals across Canada. The project began with an analysis of developments to date in the fields of Management of Technology and Management of Medical Technology. An extensive literature content analysis generated a set of definitions and attributes of the conceptual TM construct, which was eventually extended to HCTM. A measuring instrument was developed through a formal design process involving expert panel review, pilot testing, instrument refinement, and field-testing to extract and measure HCTM performance indicators. Administration of this metric with the help of the Association of Canadian Academic Health Organizations via a Web-based survey of senior healthcare administrators provided insights into the HCTM status of Canadian teaching hospitals and its relationship with organizational performance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2011
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Résumé présentoui

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