Facilitators of modularity in healthcare services: An interpretive structural modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
The purpose ofthis paper is to perform structural analysis of facilitators of modular architecturein healthcare services by applying interpretive structural modeling (ISM).Inputs were taken from healthcare industry experts and academicians inidentifying and understanding interdependencies among facilitators of modulararchitecture in healthcare services. Further these interdependencies arestructured into a hierarchy in order to derive structural models to deliveruseful insights for theory and practice. Using the ISM approach the facilitatorsof modularity in healthcare services were clustered according to their drivingpower and dependence power. Patient centricity is at the bottom level of thehierarchy implying highest driving power and requires higher attention todeliver quality care outcomes. Facilitators like value dense environment, knowledgeand competence, goal alignment and le-agile strategies have medium driverand dependence powers. The study added insights to the theory of modularsystems. Theauthors recognize that modularity helps in enhancing the patientcentric orientation. The findings provide potentially important information tohealth service managers and providers, enabling them to understand therequisites of modular architecture. This is the first study exploring therelationships between facilitators of modularity in healthcare services. Thestudy complements literature on service modularity with reference to specializedcare unit of maternity services.
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».