The effect of Iran’s health sector evolution plan on hospitals performance indicators: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Health Sector Evolution Plan (HSEP) was set up in Iran's health system to respond to some of the main problems in hospitals and other health sectors. We aimed to compare the effect of the HSEP on teaching hospital performance before and after the implementation of the HSEP through the interrupted time series (ITS) analysis. Methods: With a cross-sectional design, data collection was performed in 17 teaching hospitals affiliated with the Kermanshah University of Medical Sciences (KUMS). We used the existing data on three indicators of hospitalization rate (per 10,000 population), Emergency Department Visits (EDVs) (per 10,000 population), and in-hospital mortality (per 10,000 population). The monthly data from 2009 to 2019 was analyzed by the ITS method 60 months before and 61 months after the HSEP. Results: We found a non-statistically significant decrease in the monthly trend of hospitalization rate relative to the period before the HSEP implementation (-0.084 per 10,000 population [95%CI: -0.269, 0.101](. There was a statistically significant increase in the monthly trend of EDVs rate compared to before the HSEP implementation (1.07 per 10,000 population [95%CI: 0.14, 2.01]). Also, a significant decrease in the monthly trend of in-hospital mortality compared to before the HSEP implementation [-0.003 per 10,000 population (95%CI: -0.006, -0.001)] was observed. Conclusion: Our study demonstrated a significant increasing and decreasing trend for EDVs and in-hospital mortality following the HSEP implementation, respectively. Regarding the increase in hospitalization rate and EDVs after the implementation of HESP, it seems that there is a need to increase investment in healthcare and improve healthcare infrastructure, human resources-related indicators, and the quality of healthcare.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».