An economic analysis of a system wide Lean approach: cost estimations for the implementation of Lean in the Saskatchewan healthcare system for 2012â 2014
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The costs of investing in health care reform initiatives to improve quality and safety have been underreported and are often underestimated. This paper reports direct and indirect cost estimates for the initial phase of the province-wide implementation of Lean activities in Saskatchewan, Canada. Methods In order to obtain detailed information about each type of Lean event, as well as the total number of corresponding Lean events, we used the Provincial Kaizen Promotion Office (PKPO) Kaizen database. While the indirect cost of Lean implementation has been estimated using the corresponding wage rate for the event participants, the direct cost has been estimated using the fees paid to the consultant and other relevant expenses. Results The total cost for implementation of Lean over two years (2012â 2014), including consultants and new hires, ranged from $44 million CAD to $49.6 million CAD, depending upon the assumptions used. Consultant costs accounted for close to 50% of the total. The estimated cost of Lean events alone ranged from $16 million CAD to $19.5 million CAD, with Rapid Process Improvement Workshops requiring the highest input of resources. Conclusions Recognizing the substantial financial and human investments required to undertake reforms designed to improve quality and contain cost, policy makers must carefully consider whether and how these efforts result in the desired transformations. Evaluation of the outcomes of these investments must be part of the accountability framework, even prior to implementation.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».