Organization and management of maintenance indexed to risk factors in healthcare environment
Notice bibliographique
Résumé
Currently, in a similar way to the policies adopted by the organizations, the hospitals lay an enormous effort in the search of the maximum efficiency of the organizational flows. This results in the improvement of the provided services and patient safety, taking into account the profitability of the physical resources and economic conditions. To achieve these goals, it is necessary not only to increase the efficiency of medical equipment throughout their life cycle, but also to prevent the risks associated with their handling, with emphasis on patient safety. The concepts of maintenance management and risk assessment have been evolving towards the adequacy of the policies most adapted to the nature of the facilities and equipment, whether by economic, functional or other classification. The concept of risk in a hospital environment is very diverse. There are physical, chemical, biological and psychosocial risks. Although all risks are important for the safety and well-being of patients, this dissertation/project focuses mainly on biological risks (infections due to viruses, fungi, bacteria and parasites), and physical risks with a special focus on electrical risk. These risks can be partially indexed to the organization and management of the maintenance of hospital facilities and equipment, as this can help to prevent risks; However, with a good evaluation and management of these, maintenance costs can be reduced and unexpected interventions can be avoided. In this context, this article analyzes the main electrical and biological risks, in order to establish a cause-effect relationship with the maintenance policies carried out by the institutions.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».