Translating Strategies into Tactical Actions: The Role of Sourcing Levers in Healthcare Procurement
Notice bibliographique
Résumé
Expensive medical devices, especially in the areas of orthopedics, and cardiology, have a significant impact on hospital costs and the delivery of high-quality services. These medical supplies are known as physician preference items (PPIs), as they act as “surrogate buyers”—impacting the selection and sourcing of products. There is a gap between the purchasing strategy and the adoption of tactical activities for these complex medical supplies. In the context of the healthcare exceptionalism thesis, this research investigates how healthcare organizations can successfully adopt suitable sourcing levers aiming to achieve different purchasing results. This research conducts a multi-case study in 15 healthcare organizations in nine countries. Three new sourcing levers specific to the healthcare sector emerged, based on the healthcare exceptionalism thesis. It was possible to identify five main sourcing levers clusters. The fit between strategy and tactical level can be allowed by the implementation of suitable sourcing levers—facilitating the achievement of the desired objectives. Healthcare procurement practitioners should assess the fit between strategy and the tactical level by employing suitable sourcing levers. Organizations wishing to move towards a value-based procurement approach should adopt a set of supporting sourcing levers to enable this transition.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».