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Enregistrement W4386752036 · doi:10.25159/2520-5293/13774

Comparing the Efficiency of Hospitals in Northern Iran Before and After the Covid-19 Pandemic Using the Pabon Lasso Model

2023· article· en· W4386752036 sur OpenAlexaboutno aff
Roya Malekzadeh, Mozhgan Tavana, Ghasem Abedi, Arash Ziapour, Ehsan Abedini

Notice bibliographique

RevueAfrica Journal of Nursing and Midwifery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Systems and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Christian ministryLasso (programming language)PandemicMedicineDemographyCensusStatisticsHealth careGeographyEnvironmental healthMathematicsInternal medicinePopulationComputer scienceEconomicsPolitical scienceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pabon Lasso Model is often used to assess the efficiency of hospitals as the most important component of the health care system. The present study sought to evaluate and compare the efficiency of hospitals in northern Iran before and after the COVID-19 pandemic using the Pabon Lasso Model. This descriptive study was conducted in 36 public, private, and social security hospitals in northern Iran from 2019 to 2020. The hospitals were selected using the census method. The data were collected using the forms approved by the Ministry of Health and Education. The three indices of bed occupancy rate, bed turnover frequency, and the average length of stay were calculated and plotted using the Pabon Lasso graphs. The collected data were analysed using the paired samples t-test. The average bed occupancy rates in 2019 and 2020 were equal to 67.72% and 52.28%, lower than the national standard rate. Moreover, the average lengths of stay were 2.58 and 2.83 days and the bed turnover rates were 96.7 and 77.94, higher than the national standard rate. Of the total 36 hospitals in 2019, 33.3% of hospitals were in the first quarter (low efficiency), and 16.6% in the third quarter (high efficiency). Furthermore, the data for 2020 indicated that 38.8% of hospitals were in the first quarter (low efficiency), showing an increase compared to 2019 and 19.4% of hospitals were in the third quarter, indicating a decrease compared to 2019. The paired samples t-test indicated that the bed occupancy rate and bed turnover showed significant differences in 2019 and 2020 (P-value<0.05). The data confirmed that the average length of stay and bed turnover in the studied hospitals were favourable. In addition, unlike private hospitals, the number of efficient units in public hospitals decreased during the COVID-19 pandemic. Thus, hospital managers need to pay more attention to improving performance indicators and increasing productivity in these hospitals.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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