Associations Between Lean IT Management and Financial Performance in US Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To understand the relationship between Lean implementation in information technology (IT) departments and hospital performance, particularly with respect to operational and financial outcomes. METHODS: Primary data were sourced from 1222 hospitals that responded to the National Survey of Lean (NSL)/Transformational Performance Improvement, which was fielded to 4500 general medical-surgical hospitals across the United States. Secondary sources included hospital performance data from the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) and the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS). We performed 2 sets of multivariable regressions using data gathered from US hospitals, linked to AHRQ and CMS performance outcomes. We examined 10 different outcomes measuring financial performance, quality of care, and patient experience, and their associations with Lean adoption within hospital IT departments. We then focused only on those hospitals that adopted Lean in IT to identify specific practices associated with performance. RESULTS: Controlling for other factors, adoption of Lean IT management was associated with lower length of stay ( b = -0.098, P = .018) and inpatient expense per discharge ( b = -0.112, P = .090). Specifically, use of visual management tools (eg, A3 storyboards, status sheets) was associated with lower adjusted inpatient expense per discharge ( b = -0.176, P = .034) and higher earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization margin ( b = 0.124, P = .042). Such tools were also associated with hospital participation in bundled payment programs (odds ratio = 2.326; P = .046; 95% confidence interval, 0.979-5.527) and percentage of net revenue paid on a shared risk basis ( b = 0.188, P = .031). CONCLUSIONS: Lean IT management was associated with positive financial performance, particularly with hospital participation in value-based payment. More detailed study is needed to understand other influential factors and types of work processes, activities, or mechanisms by which high-functioning IT can contribute to financial outcomes.
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».