Lean and Six Sigma as continuous quality improvement frameworks in the clinical diagnostic laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Processes to enhance customer-related services in healthcare organizations are complex and it can be difficult to achieve efficient patient-focused services. Laboratories make an integral part of the healthcare service industry where healthcare providers deal with critical patient results. Errors in these processes may cost a human life, create a negative impact on an organization's reputation, cause revenue loss, and open doors for expensive lawsuits. To overcome these complexities, healthcare organizations must implement an approach that helps healthcare service providers to reduce waste, variation, and work imbalance in the service processes. Lean and Six Sigma are used as continuous process improvement frameworks in laboratory medicine. Six Sigma uses an approach that involves problem-solving, continuous improvement and quantitative statistical process control. Six Sigma is a technique based on the DMAIC process (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) to improve quality performance. Application of DMAIC in a healthcare organization provides guidance on how to handle quality that is directed toward patient satisfaction in a healthcare service industry. The Lean process is a technique for process management in which waste reduction is the primary purpose; this is accomplished by implementing waste mitigation practices and methodologies for quality improvement. Overall, this article outlines the frameworks for continuous quality and process improvement in healthcare organizations, with a focus on the impacts of Lean and Six Sigma on the performance and quality service delivery system in clinical laboratories. It also examines the role of utilization management and challenges that impact the implementation of Lean and Six Sigma in clinical laboratories.
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 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 | 0,021 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».