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Enregistrement W4415569926 · doi:10.5267/j.he.2025.1.003

Provincial analysis of relative efficiency in Canadian hospitals using DEA

2025· article· W4415569926 sur OpenAlexaboutno aff
Reza Ghaeli

Notice bibliographique

RevueHealthcare Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisEfficiencyInvestment (military)Measure (data warehouse)Resource allocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studying the efficiency of hospitals in Canada is very important for optimizing resource allocation and assuring equitable access to high-quality care in different provinces in Can-ada. The analysis could reveal issues in identifying best practices and areas of inefficiency, thereby informing policy decisions and shaping investment strategies. In this paper, we present a four data envelopment analysis methods, namely, CCR, BCC Input Oriented, BCC Output Oriented and Additive to measure the relative efficiency of 10 provinces in terms of offering different services including Discharges, Surgeries and Diagnostic Exams for their patients. The proposed study has implemented DEA technique and using three inputs, Beds in Operations, Hospital Staff (FTE) and Operating Expenses, and outputs, Dis-charges, Surgeries and Diagnostic Exams, measures the relative efficiencies for 10 provinces. The study also uses four DEA techniques for measuring the relative efficiencies of hospitals. The implementation of CCR for all four models yields lower scores compared with other methods. Overall, the method confirms that most hospitals across the country perform relatively well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0160,041
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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