Aplicación de Lean Manufacturing en el sector sanitario.: Un análisis bibliométrico
Notice bibliographique
Résumé
The present research performs a bibliometric exercise of the literature on Lean Manufacturing applied in the health sector. For this purpose, the systematic review method proposed by Denyer and Tranfield (2009) is used, which consists of identifying and formulating the research question, locating the literature, selection criteria and evaluation of the studies, analyzing and synthesizing the information, presentation and reporting of the research results in a study timeline of no more than 10 years. Databases such as PubMed for scientific articles and Google Scholar for books were considered. This database was used because the research is a pioneer in the study of the phenomenon and therefore, free access to information through both databases guaranteed access, development and analysis of the scientific production. The results of the bibliometric analysis established a total of 298 articles in PubMed and 46 books in Google Scholar, analyzed according to three criteria: number of articles and books published per year, country of origin and type of document. A growth trend was shown in research on Lean Manufacturing located in the United States, Canada and the United Kingdom. On the other hand, the research revealed that Lean manufacturing is not limited only to the industrial sector, as research in the health area was identified.
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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 | 0,036 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,149 | 0,172 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».