A hybrid approach for analyzing and assessing resilience engineering in healthcare
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundToday, researchers try to recognize and improve the weaknesses of complex systems using resilience engineering (RE) principles.ObjectiveThis descriptive-analytical epidemiological study aims to evaluate the resilience performance of the hospital staff based on the principles of RE to enhance personnel performance.MethodA questionnaire containing 27 questions in four areas (anticipation, monitoring, response, and learning) was designed based on Hellangel's model and field surveys to collect data from nurses and managers of various wards of five hospitals. The face validity and reliability of the questionnaire were confirmed by 16 professors and some individuals from the statistical sample.A hybrid approach utilizing entropy, TOPSIS, and DEA was employed in the Excel environment to process the collected data.ResultsThe results of the entropy method indicated that the responding and monitoring indicators, with values of 0.29 and 0.23, respectively, had the greatest impact on the resilience performance of the studied units. The outcomes of TOPSIS revealed that hospital D possesses the highest level of resilience. According to the DEA method, the first, second, and fifth efficient units were associated with hospital B.ConclusionBy evaluating the cornerstone of resilience, this study's findings empower nurses and managers to mitigate the impacts of stress, emotional exhaustion, and burnout, fostering work interactions and improving their performance in the face of workplace challenges. The main limitation of the study was the spread of COVID-19, which impeded the training of personnel in the field of RE and its indicators, as well as the distribution, collection, and completion of questionnaires, along with challenging access to personnel.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».