Lean management approach in health sector: MCDM model proposal to prevention of waste
Notice bibliographique
Résumé
Lean manufacturing in the manufacturing sector corresponds to lean management in the service sector. When health services are considered, it is seen that the concepts that are important in the manufacturing sector have the same importance for health services. Because waste is the main problem of every sector. Lean management approach in the health sector enables improvements by developing solutions to many other problems of healthcare professionals, patients and hospitals, such as reducing transaction costs, ensuring patient safety, and reducing processing times. This study was carried out with the aim of establishing a lean health system by selecting the most appropriate lean management methodology in order to identify and prevent waste in health processes and to increase efficiency and service quality. In the study, the evaluation of lean methodologies that can be applied to prevent waste in health services is considered as a multi-criteria decision-making problem and a model has been proposed. In the proposed model, wastes were determined as research criteria and lean methodologies were determined as research alternatives. The solution phase of the problem was carried out in two stages with multi-criteria decision-making techniques. In the solution phase, the importance weights of 24 decision criteria were calculated with the SWARA method, while 5 alternatives were evaluated based on the decision criteria with the WASPAS method and the most suitable alternative was selected.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».