A Decade of Excellence: Accreditation’s Long-term Impact on Quality, Safety, and Performance at King Saud University Medical City
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The Kingdom of Saudi Arabia has undergone a healthcare system transformation to improve healthcare delivery and central to this is accreditation of hospitals. This article assesses the long-term effects of national and international accreditations through measuring staff perception after 10 years of participation in multiple accreditation surveys. Methods: This mixed-methods study was conducted at the King Saud University Medical City. The tool was adapted from previous studies. Respondents were asked to evaluate their involvement in accreditation and readiness for another survey. A qualitative interview tool was also used to elicit input from key stakeholders, senior leaders, and managers. Results: Six hundred and thirty respondents participated, reporting the perception of their own performance, their role in the accreditation process, the hospitals’ overall performance, and the impact of accreditation on quality and safety. Analysis of variance showed a significantly increasing mean score with increasing involvement of respondents in accreditation with the highest scores for the first accreditation survey. Regression showed increases in selected outcomes with increasing subscale scores for patient satisfaction, management, and leadership. Accreditation supported improved and sustained quality of care despite differences in implementing both international and national accreditation standards. Conclusion: The long-term assessment of accreditation revealed that staff perception about performance was highest during the first cycle and consistently decreased with consequent surveys. The slight decrease in scale scores reveals that the benefits of accreditation gradually decrease over time but mostly retain a positive impact.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».