Role of Lean Six Sigma approach for enhancing the patient safety and quality improvement in the hospitals
Notice bibliographique
Résumé
The Lean Six Sigma is one the most effective methods of total quality management to continuously improve the quality performance of the organizations. This approach continuously improves the performance of healthcare organizations by reducing the number of errors towards patient safety. The present study investigates the influence of Lean Six Sigma on patient safety towards the quality improvement of Malaysian hospitals. This study applied a quantitative research approach and a stratified random sampling method to analyze 16 public and private hospitals. It was used a self-administered survey questionnaire to collect data from 364 respondents. This study developed a research model with four hypotheses. All hypotheses were tested using the Partial Least Squares – Structural Equation Modeling (PLS-SEM) method. The research findings indicate that Lean Six Sigma has a strong positive and significant effect on patient safety and quality improvement of the hospitals. The results of the study also indicate that the Lean Six Sigma method indirectly influences the quality improvement of the hospitals through the mediating effect of patient safety. The present research findings provide a guideline for the practitioners of the healthcare organizations to implement the Lean Six Sigma approach to ensure greater patient safety towards the continuous quality improvement of the healthcare services.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».