MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4205613714 · doi:10.52609/jmlph.v2i1.32

قياس أثر مؤشرات الأداء في تحسين جودة الخدمات الصحية " دراسة تطبيقية على مديرية الشؤون الصحية - الطائف "

2022· article· ar· W4205613714 on OpenAlexvenueno aff
محمد سعد مسفر البقمي, Mozamil Ali Mohammad Osman

Bibliographic record

VenueThe Journal of Medicine Law & Public Health · 2022
Typearticle
Languagear
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPsychology

Abstract

fetched live from OpenAlex

مستخلص الدراسة هدفت الدراسة الحالية إلى تسليط الضوء على أثر مؤشرات الأداء في تحسين جودة الخدمات الصحية في مديرية الشؤون الصحية بمحافظة الطائف من خلال معرفة إذا ما كانت تلك المؤشرات كافية من أجل تحقيق جودة تحسين الخدمات الصحية المقدمة. واستخدم الباحث المنهج الوصفي التحليلي الذي يعتبر من أهم المناهج التي تستخدم وأكثرها استخداماً في البحوث فهو يُعتبر الأنسب لهذه الدراسة، وقد تَكَوَّن مجتمع الدراسة من منسوبي مديرية الشؤون الصحية بمحافظة الطائف والبالغ عددهم (1486)، كما تم استخدام أسلوب العينة العشوائية البسيطة ومكونة من (353) موظف وموظفة، وقد وجد الباحث أن الأداة الأكثر ملاءمة لتحقيق أهداف هذه الدراسة هي الاستبانة. وتوصلت الدراسة إلى النتائج التالية: ١- هناك موافقة بدرجة متوسطة بين أفراد الدراسة على مؤشرات الأداء وكذلك الرضا الوظيفي للعاملين، إضافة إلى تحقيق الأهداف والخطط الاستراتيجية للمديرية، وثبات مستوى الخدمات ورضا المراجعين. ٢-هناك موافقة بدرجة متوسطة بين أفراد الدراسة على أهمية مؤشرات الأداء وكذلك الاستفادة من كل القوى الكامنة للموارد البشرية فيها وتطويرها، إضافة إلى توفر البيئة التي تؤدي إلى المشاركة الكلية ببيئة العمل، وتدبير الموارد البشرية داخل المديرية بالشكل الأمثل. ٣-هناك تأثير واضح لمؤشرات الأداء على جودة الخدمات الصحية المقدمة. ٤-مستوى الأداء الوظيفي لدى العاملين جاء بمستوى متوسط. ٥-هناك علاقة طردية (إيجابية) ذات دلالة إحصائية بين التزام الإدارة العليا وقياس مؤشرات الأداء وتحسين جودة الخدمات الصحية. التوصيات: ١-ضرورة الاستفادة من التغيرات التنظيمية الخاصة بالموارد البشرية المنفذة بالاعتماد على تكنولوجيا المعلومات في تعزيز الشفافية والوضوح في المهام والواجبات المختلفة للعاملين وبما يرفع من نوعية الأداء. ٢-الإفادة من توافر المعلومات الخاصة ببرامج التدريب المختلفة في تعزيز القدرات الفردية على العمل التعاوني والتشارك في أداء المهام بصورة بسيطة دون تعقيد. ٣-الاستفادة من توافر نظم تقييم الأداء الشمولية الإلكترونية في المديرية والتي تعكس جوانب الأداء المختلفة من حيث المعاير وآليات التقييم والقرارات الاستراتيجية المرتبطة في تعزيز قدرات العاملين المختلفة والخاصة بأداء الأعمال بعيداً عن التعقيد والتداخل والقيام بالأعمال غير الضرورية.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.309
Threshold uncertainty score0.986

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.005
Scholarly communication0.0120.005
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.3090.292

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.040
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueThe Journal of Medicine Law & Public HealthSame topicMilitary Technology and StrategiesFrench-language works237,207