Revolutionizing Healthcare System through Lean Thinking
Notice bibliographique
Résumé
Healthcare providers are facing increasing pressure to improve service, reduce costs, improve patient safety, reduce waiting times, and reduce errors and associated litigation. The United States spends 22% more than second-ranked Luxembourg, 49%more than third-ranked Switzerland on healthcare per capita, and 2.4 times the average of other OECD countries. In Ontario, healthcare will account for 50% of governmental spending by 2011, two-thirds by 2017, and 100% by 2026 unless a radical approach to healthcare is adopted. In China, 39% of rural and 36% of urban population cannot afford professional medical treatment despite the success of the country's economic and social reforms over the past 25 years (OECD Health Data, 2006). Clothier (2006) estimated that 50% of a clinician's time is not necessary and non-value added in the eyes of the patient. And as per Nino,V. et al., (2021) patient satisfaction can be availed by reducing the delays in registration process. By simplifying processes, lean thinking and lean principles can assist in removing wasteful motion, waiting, and other non-value-added tasks (Wickramasinghe, 2014).
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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».