How do Patient Care Quality Facets Differ Across North America?
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear whether patient care quality (PCQ), which comprises four facets—interpersonal, technical, environmental, and administrative quality—differs across hospitals in the three contiguous countries of North America—the US, Canada and Mexico. To offer a more nuanced understanding of the comprehensive nature of PCQ and the roles of their antecedents, we disaggregated the four PCQ facets. Using a mix of primary and secondary data drawn from hospital quality experts in the three nations wee empirically tested a model whereby two country-level factors—national culture and a country’s level of infrastructure development—moderate the roles of hospital quality leadership and technology integration on each of the four PCQ facets. The results support a negative moderation by infrastructure on the positive role of a hospital’s quality leadership on environmental quality. This study contributes to healthcare operations literature by highlighting the important role of a country’ institutional attributes on PCQ delivery, as well as the role of quality leadership in this process. We contribute to medical practice in hospitals as well. Given the increase in globalization, travel and migration among healthcare workers and the general population across North America, our results imply that physician and nursing staff should be sensitized to cultural and institutional differences in healthcare stakeholder definitions of quality care. It would improve hospitals’ ability to provide care for all patients thereby globalizing healthcare.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».