Augmenting Healthcare Systems for Pandemic Preparedness: A Lean Six Sigma Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Past global healthcare crises have exposed vulnerabilities in healthcare systems, including inefficiencies in hospital operations, delayed response times, and overburdened infrastructure. Traditional hospital systems built for routine care were sometimes not resilient or adaptable in the face of such crises, resulting in global failures. This narrative review examines how Lean Six Sigma (LSS) principles can be incorporated into conventional hospital operations to enhance pandemic preparedness by building the resilience of hospital infrastructure, streamlining processes during time-sensitive situations, and improving waste reduction, all while being adaptable and sustainable. METHODS: This narrative review synthesizes literature using Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) as a benchmark to evaluate hospital response strategies, failures, and factors contributing to failure, including the critical assessment of ethical disruptions, operational weaknesses, and healthcare business models. LSS principle applications, i.e. DMAIC, Value Stream Mapping, SIPOC, FMEA, and Control Charts, were explored for facilitating efficient care, crisis response, and policy integration. Various case studies were used to support the comparative analysis and insights. RESULTS: The literature indicates that adoption of LSS tools in the most vulnerable aspects of healthcare, including patient triage, supply chain optimization, and controlling and reducing mortality, has been associated with measurable improvements. Most importantly, integrating data-driven LSS resulted in enhanced surge responsiveness and ethical compliance within national healthcare frameworks and policies. However, despite its efficacy, there are institutional barriers like capital constraints, resistance to change, data inconsistencies, and a lack of legislative frameworks that impede widespread LSS adoption. CONCLUSION: LSS offers an adaptable and scalable methodology to re-engineer conventional hospital operations and pandemic preparedness. The emphasis on 'kaizen' (continuous improvement), data-informed decision making, and focus on precision aligns with the needs of healthcare systems as revealed by recent crises. To unlock the potential for preparedness, healthcare systems and legislation must focus on institutionalizing LSS across public and private sectors through strategic investment, education, and cross-sector collaborations. This review provides a comprehensive framework for policymakers, governments, epidemiologists, doctors, and hospital business managers for building resilient, efficient, and pandemic-ready hospitals.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».