RFID adoption strategy and the operational performance of a pharmaceutical supply chain: The role of hospital competition
Notice bibliographique
Résumé
Amid hospitals’ efforts to enhance operational efficiency and slash costs, addressing inventory inaccuracies in hospital pharmaceutical supply chain has gained urgency. Although radio frequency identification (RFID) technology effectively reduces such inaccuracies, its introduction in vendor-managed inventory (VMI) remains debatable for vendors given the impact of competitive inter-hospital environment and corresponding implementation costs. This study develops a three-level Stackelberg game model to analyze the vendor’s strategy regarding RFID adoption within the pharmaceutical supply chain, taking into account different types of competition between hospitals (i.e., public vs. public and public vs. private). We find that the vendor’s RFID adoption strategy under both forms of competition is counter-intuitive, with RFID being adopted even when the intensity of RFID in reducing inventory inaccuracy is low, provided the reimbursement rate for public hospital is high. Furthermore, homogeneous competition increases the vendor’s need for higher RFID intensity, while heterogeneous competition heightens the requirement for a favorable reimbursement rate. Finally, both homogeneous and heterogeneous competition can facilitate RFID adoption, with the preference depending on diagnosis cost, reimbursement rate and RFID intensity. This study offers fresh perspectives on the intricacies of vendors’ decision-making processes for RFID adoption in healthcare, emphasizing the significance of competitive dynamics and strategic management of medical consumables. • We analyze how vendors strategize with RFID in various types of hospital competition. • The vendor’s RFID strategy is counter-intuitive under both types of competition. • both homogeneous and heterogeneous competition can promote the vendor to adopt RFID. • This paper studies competitive dynamics and strategic management of medical consumables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».