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Enregistrement W4313406128 · doi:10.1108/jgoss-04-2022-0026

Purchasing challenges in times of COVID-19: resilience practices to mitigate disruptions in the health-care supply chain

2022· article· en· W4313406128 sur OpenAlexaff
RENATO ARAUJO, June Marques Fernandes, Luciana Paula Reis, Martin Beaulieu

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Operations and Strategic Sourcing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingPandemicBusinessResilience (materials science)Supply chainFlexibility (engineering)MarketingHealth carePsychological resilienceEmpirical researchSupply chain managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsPsychologyEconomicsPolitical scienceMedicineDiseaseEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to identify supply chain (SC) management practices applied to purchasing capable of improving the resilience of the health-care SC and mitigating the effects of material and service disruption during pandemics. Design/methodology/approach The approach adopted is qualitative and is based on a systematic literature review from the ScienceDirect, Emerald, Wiley and Web of Science databases. After selecting 705 documents, filters are applied, and 52 articles present problems faced by purchasing the health-care SC during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Findings This article suggests five propositions of resilient practices that can increase purchasing resilience in the face of pandemics such as COVID-19. The proposed practices are collaboration, flexibility, visibility, agility and information sharing, which suggest a sequence for the adoption of management practices based on the number of occurrences and importance found in the analysed studies. Research limitations/implications This study does not find robust empirical evidence that could categorically state that the results can be replicated in organisations in general. Thus, as a continuation of research, more studies should use an empirical methodology and case analysis to organise different branches. As the human factor was decisive for the results observed in the literature, future research should dedicate part of the studies to the psychological area of professionals. Actions to combat the pandemic were implemented, impacting positively and negatively on the results obtained. Future research on combat actions could indicate which ones should be avoided. Practical implications As a result, disruptions are expected to be reduced, and consequently, the resilience of the SC will increase. Accordingly, purchasing processes and procedures can be redefined to positively influence the resilience of the health-care SC. Resilience is related to maintaining the flow of supply, as well as systems and actions aimed at mitigating the effects of disruptions in the hospital’s core business. Social implications Health systems need to respond to society’s needs even in the face of global crises, such as the one faced during the COVID-19 pandemic. The overload in hospitals and the exponential demand for specific medicines and services in the fight against the crisis caused by the COVID-19 pandemic require enormous coordination in procurement by the purchasing sector. This planning aims to ensure that the care provided by health services maintains the flow of value that serves hospitalised patients. Originality/value This study introduces a new approach to the recurrent problem of disruption of the health-care SC during a pandemic using a combination of five important management practices. This proves useful for mitigating disruptions and their effects on the health-care SC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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