Ethical Decision-Making in Public Hospitals Management: Challenges and Models from Romania
Notice bibliographique
Résumé
Ethical decision-making is essential in healthcare management, particularly in addressing challenges such as resource constraints, stakeholder conflicts, and legislative ambiguities. The aim of this study is to explore the ethical decision-making process in public hospital management, including its challenges and models. The research objectives are to identify the ethical decision-making models employed by public hospital managers in Romania, to investigate how the ethical dilemmas influence the decision-making process in Romanian public hospital management and to determine the role of ethical values in the decision-making process undertaken by Romanian public hospital managers. To this end, quantitative survey data were collected from hospital managers to assess how ethical considerations shape managerial choices. The main research results reveal that ethical dilemmas, especially in areas like resource allocation and strategic planning, delay decision-making and increase its complexity. Ethical values such as fairness, transparency, and trust are central to guiding decisions, yet the lack of formal ethics training among many managers limits their ability to address these dilemmas effectively. Structured frameworks like the PLUS and IDEA models, while valuable, are underutilized, further hindering consistent ethical decision-making. This study highlights the need for mandatory ethics training, institutionalized decision-making models, and strengthened organizational policies to improve.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».