تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله سیستم تخصصی ارزیابی عملکرد مالی ساختارهای مراقبت بهداشتی – نشریه الزویر

عنوان فارسی: سیستم تخصصی ارزیابی عملکرد مالی ساختارهای مراقبت بهداشتی بر اساس مجموعه های فازی و KPI ها
عنوان انگلیسی: An expert system for financial performance assessment of health care structures based on fuzzy sets and KPIs
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 10 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 27 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2016 نشریه : الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی : pdf فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع نگارش : مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه : اسکوپوس نوع ارائه مقاله : ژورنال
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 7.807 در سال 2019 شاخص H_index مجله : 107 در سال 2020
شاخص SJR مجله : 1.754 در سال 2019 شناسه ISSN مجله : 0950-7051
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q1 در سال 2019 کد محصول : 11213
محتوای فایل : zip حجم فایل : 3.89Mb
رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله: مدیریت، مدیریت دانش، مدیریت عملکرد، مدیریت مالی
مجله: سیستم های دانش بنیان - Knowledge-Based Systems
دانشگاه: مرکز پزشکی دانشگاه پیتسبورگ (UPMC) ایتالیا
کلمات کلیدی: ارزیابی عملکرد مراقبت بهداشتی، شاخص های کلیدی عملکرد، مدل های انطباقی، سیستم تخصصی، مجموعه های فازی
کلمات کلیدی انگلیسی: Performance assessment of health care - Key performance indicators - Adaptive models - Expert system - Fuzzy sets
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه نشده است ☓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: به صورت عدد درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه: ندارد ☓
بیس: نیست ☓
مدل مفهومی: ندارد ☓
پرسشنامه: ندارد ☓
متغیر: ندارد ☓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.01.026
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
فهرست مطالب

چکیده

1. مقدمه

2. مرور مقالات و هدف مطالعه

1.2. KPIها و ارزیابی عملکرد مراقبت بهداشتی

2.2. چارچوب های KPI بنیان ارزیابی عملکرد

3.2. سیستم های تخصصی به عنوان چارچوبی برای ارزیابی عملکرد KPI بنیان

4.2. مجموعه های فازی برای ارزیابی عملکرد

5.2. اهداف مطالعه

3. مواد و روش ها

1.3. سیستم تخصصی فازی برای ارزیابی عملکرد

4. مطالعه موردی: سیستم تخصصی فازی

1.4. مجموعه داده

2.4. سیستم فازی

3.4. پیش بینی

5. نتیجه گیری

نمونه متن انگلیسی

Abstract

Interest in the field of performance assessment of health care structures has grown in recent decades. In fact, the possibility of determining overall performances of health care structures plays a key role in the optimization of resource allocation and investment planning, as it contributes to reducing the uncertainty of future performance. In this context, key performance indicator (KPI) tools have been developed to assess the performance of health care structures from process, organizational, cost, financial, and output points of view. In practice, they are periodically calculated, and the effect of several KPIs on the overall performance of health care structures is determined by management through human judgment or software that provides synthetic dashboards. Given their non-stationary nature, performance assessment and forecasting are generally tackled by employing adaptive models, but these approaches cannot reflect the holistic nature of performance itself, nor take into account the impact of KPIs on the overall performances. In order to overcome these shortcomings, this study presents an expert system whose engine relies on fuzzy sets, in which the input–output relations and correlations have been modeled through inference rules based on time-series trends. The focus is on the financial performance assessment of a health care structure, such as a hospital. The approach is of an interdisciplinary kind, as several indicators were taken as inputs that relate to output, process, and cost KPIs, and their impact on the output measure, which is of a financial kind (namely the total reimbursement). The output measure calculated by the expert system was then compared with that predicted using only adaptive forecasting models, and the error with respect to the actual value was determined. Results showed that measures determined by fuzzy inference, able to effectively model actual input–output relations, outperform those of adaptive models.

5. Conclusions

KPI-based health care performance assessment is a topic of relevant interest, as it involves considering non-stationary KPI behavior and the holistic nature of health care performances. In this study, an expert system for financial performance assessment was designed, relying on fuzzy sets as an inference engine. Unlike traditional decision-making systems, which are used to determine a KPI panel synthesized by human judgments, the fuzzy approach allows us to determine the simultaneous impact that several KPIs can have on health care performances, taking into account the correlation between input variables and the output variable. In order to test the effectiveness of the proposed methodology, a comparison between fuzzy inference engine forecasting and traditional adaptive models was made. The results showed that a comprehensive approach, such as that proposed, outperforms adaptive forecasting methods in minimizing MAD and MAPE of measures, as it takes into account the correlation between variables and their effect on the output variable. The methodology proposed can be considered sufficiently general, as new input–output variables can be added in order to better reflect the real system characteristics.

نمونه متن ترجمه

چکیده

علاقه به زمینه ارزیابی عملکرد ساختارهای مراقبت بهداشتی در دهه های اخیر رشد قابل توجهی داشته است. در حقیقت احتمال تعیین عملکردهای کلی ساختارهای مراقبت بهداشتی نقش کلیدی در بهینه سازی تخصیص منابع و برنامه ریزی سرمایه گذاری دارد زیرا به کاهش عدم قطعیت عملکرد آینده کمک می کند. در این زمینه، ابزارهای شاخص کلیدی عملکرد (KPI) تهیه شدند تا عملکرد ساختارهای مراقبت بهداشتی از دیدگاه پروسه، سازمانی ، هزینه، مالی و خروجی ارزیابی شود. در عمل آن ها به صورت دوره ای محاسبه می شوند و اثر چندین KPI روی عملکرد کلی ساختار مراقبت بهداشتی توسط مدیریت از طریق قضاوت انسانی یا نرم افزار تعیین می شود که داشبوردهای ترکیبی ایجاد می کند. ارزیابی و پیش بینی عملکرد با توجه به ماهیت ناپایدار خود، معمولا با بکارگیری مدلهای انطباقی کنترل می شود اما این رویکردها نمی تواند ماهیت کل گرای خود عملکرد را منعکس کند یا اثر KPIها روی عملکردهای کلی را دربرگیرد. به منظور غلبه بر این کمبودها، این مطالعه سیستم تخصصی را ارائه می کند که موتور آن بر مجموعه های فازی تکیه دارد و در آن روابط ورودی-خروجی و همبستگی ها از طریق قوانین استنتاج براساس الگوهای سری زمانی مدل سازی شده اند. تمرکز بر ارزیابی عملکرد مالی ساختار مراقبت بهداشتی مثل بیمارستان است. این رویکرد از نوع چندعلمی است زیرا چندین شاخص به عنوان ورودی در نظر گرفته می شوند که به KPIهای خروجی، پروسه و هزینه و اثر آن ها روی سنجش خروجی ارتباط دارند و از نوع مالی می باشند (مثلا بازپرداخت کل). سنجش خروجی که توسط سیستم تخصصی سنجش می شود با آنچه تنها توسط مدل های پیش بینی انطباقی پیش گویی شده مقایسه گردیده و خطا با توجه به مقدار واقعی تعیین شد. نتایج نشان داد که سنجش ها انجام شده با استنتاج فازی توانایی مدل سازی کارآمد روابط واقعی ورودی-خروجی را داشته و از مدل های انطباقی بهتر عمل کردند.

5. نتیجه گیری

یابی عملکرد مراقبت های بهداشتی مبتنی بر KPI موضوعی است که مورد توجه است زیرا شامل در نظر گرفتن رفتار KPI ناپایدار و ماهیت کل نگر عملکردهای مراقبت بهداشتی است. در این مطالعه سیستم تخصصی ارزیابی عملکرد مالی طراحی شد که بر مجموعه های فازی به عنوان موتور استنتاج تکیه دارد. برخلاف سیستم های تصمیم گیری سنتی که معمولا برای تعیین مجموعه KPI با ترکیب کردن قضاوت های انسانی به کار می روند، رویکرد فازی اجازه می دهد اثر همزمانی که چندین KPI می توانند روی عملکردهای مراقبت بهداشتی داشته باشند تعیین شود و همچنین همبستگی بین متغیرهای ورودی و خروجی را نیز در نظر می گیرد. به منظور تست بازدهی روش پیشنهادی مقایسه هایی بین پیش بینی موتور استنتاج فازی و مدل های انطباقی سنتی صورت گرفت. نتایج نشان داد که رویکرد جامع، مثل آنچه پیشنهاد شد، برای حداقل سازی MAD و MAPE سنجش ها از روش های پیش بینی انطباقی پیشی می گرفت زیرا همبستگی بین متغیرها و اثر آن ها روی متغیر خروجی را در نظر می گیرد. روش پیشنهادی می تواند به اندازه کافی کلی در نظر گرفته شود زیرا متغیرهای جدید ورودی-خروجی می توانند به منظور انعکاس بهتر مشخصات واقعی سیستم افزوده شوند.

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

11213-IranArze     11213-IranArze1     11213-IranArze2