The Case to Discard Hospital Mission Statements and Replace It with A Statement of Goals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hospitals and healthcare institutions spend a considerable amount of time and capital on constructing an appropriate mission statement for themselves. Methods: A review of the purpose of mission statements and the statements made by different healthcare organizations was undertaken. For institutions in the USA, their mission statements were examined in the context of their national ratings. Results: The mission statements of healthcare organizations are often too abstract, using similar phraseology about caring for patients. Concern for the community that the hospital serves is stated by both a hospital listed as one of the best US hospitals and an institution that was considered to be in the lowest tier in the same country. Similarly, the recognition of ‘research’ or ‘innovation and discovery’ was stated by respectively both a top institution in the USA and one in the bottom tier. Conclusions: Healthcare institutions should replace their mission statements with clear and attainable statements of concrete goals, and indicate how successful the institution is at attaining those goals and improving the experience of its patients and staff.
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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 | 0,112 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,024 |
| Communication savante | 0,012 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».