Главная страница » Публикации » №4 (76) » Зарубежный опыт оценки интеллектуального потенциала в медицине

Зарубежный опыт оценки интеллектуального потенциала в медицине

Foreign experience in assessing intellectual potential in medicine

Авторы

Медведева Елена Ильинична
доктор экономических наук, доцент
ведущий научный сотрудник лаборатории исследования поведенческой экономики
Россия, Институт социально-экономических проблем народонаселения им. Н.М. Римашевской ФНИСЦ РАН
научный сотрудник Отдел организации здравоохранения
Россия, Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы
e_lenam@mail.ru
Крошилин Сергей Викторович
кандидат технических наук, доцент
научный сотрудник Отдел организации здравоохранения
Россия, Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента Департамента здравоохранения города Москвы
доцент кафедры математики, физики и медицинской информатики
Россия, Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова
ведущий научный сотрудник лаборатории исследования поведенческой экономики
Институт социально-экономических проблем народонаселения им. Н.М. Римашевской ФНИСЦ РАН
krosh_sergey@mail.ru

Аннотация

В исследовании приводятся результаты анализа подходов, которые позволяют изучать ситуацию, связанную с оценкой интеллектуального потенциала в медицинских организациях, злободневен и актуален особенно в аспекте развития экономики знаний. Интеллектуальная база здравоохранения позволяет оценивать инновационные тренды, происходящие в обществе и разумно определять необходимые тенденции. Именно поэтому вопросы, связанные с оценкой интеллектуальных возможностей медицинских организаций (МО) предопределяют во многом возможности развития медицинских инноваций, реализацию пациентоцентричного подхода и общую конкурентоспособность всех уровней оказания медицинской помощи населения. Это становится возможным тогда, когда существует набор разноплановых методов оценки возможностей МО и, соответственно, интеллектуального потенциала. До недавнего времени такой акцент был сделан на коммерческих предприятиях и в меньшей степени затрагивал организации бюджетной сферы. Однако зарубежный опыт иллюстрирует разнообразный спектр подходов к оценке интеллектуального потенциала МО. На основе систематизации зарубежных подходов обоснована необходимость консолидации лучших зарубежных практик для выстраивания отечественной системы оценки интеллектуального потенциала МО, так как сегодня важно иметь набор эффективных инструментов измерения интеллектуального потенциала МО для повышения их производительности и эффективности работы системы здравоохранения.

Ключевые слова

интеллектуальный потенциал, оценка интеллектуального потенциала, медицинские организации, методы оценки интеллектуального потенциала, здравоохранение.

Рекомендуемая ссылка

Медведева Елена Ильинична , Крошилин Сергей Викторович

Зарубежный опыт оценки интеллектуального потенциала в медицине// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №4 (76). Номер статьи: 7618. Дата публикации: 13.11.2023. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/7618/

Authors

Medvedeva Elena Ilyinichna
Doctor of Economic Sciences, Associate Professor
Leading Researcher at the Laboratory for Behavioral Economics Research
Russia, Institute of Socio-Economic Problems of Population named after. N.M. Rimashevskaya FNISC RAS
Researcher Department of Health Organization
Russia, Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Health
e_lenam@mail.ru
Kroshilin Sergey Viktorovich
Candidate of Technical Sciences, Associate Professor
Researcher Department of Health Organization
Russia, Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Health
Associate Professor of the Department of Mathematics, Physics and Medical Informatics
Russia, Ryazan State Medical University named after Academician I.P. Pavlova
Leading Researcher at the Laboratory for Behavioral Economics Research
Institute of Socio-Economic Problems of Population named after. N.M. Rimashevskaya FNISC RAS
krosh_sergey@mail.ru

Abstract

The study presents the results of an analysis of approaches that allow us to study the situation related to the assessment of intellectual potential in medical organizations, which is topical and relevant especially in the aspect of the development of the knowledge economy. The intellectual base of healthcare makes it possible to assess innovative trends taking place in society and intelligently determine the necessary trends. That is why the issues related to the assessment of the intellectual capabilities of medical organizations (MO) determine in many ways the possibilities for the development of medical innovations, the implementation of a patient-centered approach and the overall competitiveness of all levels of medical care of the population. This becomes possible when there is a set of diverse methods for assessing the capabilities of the Ministry of Defense and, accordingly, intellectual potential. Until recently, such an emphasis was placed on commercial enterprises and to a lesser extent affected public sector organizations. However, foreign experience illustrates a diverse range of approaches to assessing the intellectual potential of the Ministry of Defense. Based on the systematization of foreign approaches, the necessity of consolidating the best foreign practices for building a domestic system for assessing the intellectual potential of the Ministry of Defense is justified, since today it is important to have a set of effective tools for measuring the intellectual potential of the Ministry of Defense to increase their productivity and efficiency of the health system.

Keywords

intellectual potential, assessment of intellectual potential, medical organizations, methods for assessing intellectual potential, healthcare.

Suggested Citation

Medvedeva Elena Ilyinichna , Kroshilin Sergey Viktorovich

Foreign experience in assessing intellectual potential in medicine// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №4 (76). Art. #7618. Date issued: 13.11.2023. Available at: https://eee-region.ru/article/7618/ 

Print Friendly, PDF & Email

Введение

В современных условиях в системе Здравоохранения РФ все больше применяются экономические методы и инструменты стратегического планирования, анализа, ведения бизнеса, реализуемые с позиций показателей рентабельности и окупаемости.

Более четко и системно воспринимается подход, базирующийся на оценке конкурентоспособной позиции каждой медицинской организации (МО). Важной составляющей конкурентоспособности выступает персонал, а именно квалификация медицинских работников, их научная активность, вовлеченность в систему аттестации и аккредитации, восприимчивость к инновациям и т.д. Все перечисленные составляющие в экономике включаются в понятие интеллектуальный потенциал организации, который представлен, изучается и интерпретируется в зарубежной литературе. Отечественные разработки также иллюстрируют актуальность и злободневность обозначенной тенденции.

 

Результаты исследований

Сегодня значительные массивы медицинской информации необходимо эффективно анализировать, хранить и защищать. С каждым днем таких данных становится все больше: фиксируется не только анамнез пациентов и дата посещения, но и хранятся все назначаемые процедуры, анализы, диагностика и их результаты. С точки зрения менеджмента в самой системе здравоохранения «значительным толчком» к развитию и повсеместному применению современных технических и коммуникационных возможностей стала пандемия. Во время эпидемии стали более востребованы телемедицинские технологии. Возможности мониторинга жизненно-важных показателей и анализ медицинской информации в режиме реального времени значительно повлияли на систему здравоохранения. Это в свою очередь предопределило необходимость повышения интеллектуального потенциала медицинских работников. Внедрение инновационных технологий позволяет реализовать новые бизнес-модели управления и изменить возможности производительности медицинского персонала. В аспекте изучения специфики оценки интеллектуального потенциала медицинских специалистов (врачей, медицинских сестер) интересен и злободневен анализ человеческих ресурсов МО, а именно измерение всеми возможными экономическими, социологическими, эконометрическими и иными способами возможностей и структуры медицинского интеллектуального потенциала в разные периоды времени.

Одним из интересных зарубежных походов к оценке интеллектуального потенциала является пример Республики Казахстан (РК), где Постановлением Правительства Республики Казахстан от 24 ноября 2022 года № 945 утверждена Концепция развития здравоохранения Республики Казахстан до 2026 года (Концепции развития здравоохранения Республики Казахстан до 2026 года (Постановление Правительства Республики Казахстан от 24 ноября 2022 года № 945) // Правовая информационная служба МЮ РК. Режим доступа:  https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2200000945#z12 (дата обращения 05.07.23)). В 2022 году Казахстан занял 58 место (Health Care Index by Country 2022 // Портал «Numbeo». Режим доступа: https://www.numbeo.com/health-care/rankings_by_country.jsp (дата обращения 05.07.23)) в рейтинге (показатель 59,89) (Health Care Index by Country) (Казахстан занял 58 место в рейтинге по уровню здравоохранения // Портал «Капитал – центр деловой информации». Режим доступа:  https://kapital.kz/gosudarstvo/107822/kazakhstan-zanyal-58-mesto-v-reytinge-po-urovnyu-zdravookhraneniya.html (дата обращения 05.07.23)) по уровню развития здравоохранения. Еще три года назад среди почти 100 стран в рейтинге по уровню медицинского обслуживания Казахстан занимал 56 место. Для расчета данного показателя используется не только общая оценка качества здравоохранения и оснащенность современными техническими средствами, но и анализируется профессиональный уровень медицинского персонала, его компетентность и восприятие к инновациям. Индекс качества системы здравоохранения в 2020 году был равен 60,94. Самым низким и проблемным показателем оказалась удовлетворенность оперативностью (ожиданием) в МО (50,75%), а также удовлетворенность квалификацией и компетентностью медицинского персонала (55,24 %). Выявленные на тот момент проблемы в системе здравоохранения РК, а также медицинской науки и исследований схематически можно представить следующим образом (см. рис.1).

Все вышеперечисленные сложности развития конкурентоспособного здравоохранения в Казахстане предопределяют необходимость оценки имеющегося научного и интеллектуального потенциала медицинских специалистов.

Различные подходы к оценке инновационной деятельности в медицине описаны такими учеными как Койков В.В., Аканов А.Б., которые предложили свой подход к оценке результативности научной и инновационной деятельности медицинских ВУЗов (разработанной для РК) [1]. Авторская методика заключается в расчете (оценке) результативности научно-интеллектуальной деятельности (НИД) медицинских ВУЗов, в которых научные исследования проводятся на регулярной основе и ведут практические (клинические) испытания методик лечения, лекарственных препаратов и диагностического оборудования.

 

Перечень возможных проблем развития системы здравоохранения в Казахстане

Рисунок 1. Перечень возможных проблем развития системы здравоохранения в Казахстане

Источник: Составлено авторами на основе: Концепции развития здравоохранения Республики Казахстан до 2026 года (Постановление Правительства Республики Казахстан от 24 ноября 2022 года № 945) / Правовая информационная служба МЮ РК, 2023. URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/P2200000945#z12

 

Оценка НИД медицины в РК проводится по трем основным направлениям (категориям): 1) Высшие учебные заведения (медицинские ВУЗы); 2) Научные центры и исследовательские институты клинического профиля; 3) Организации неклинического профиля, которые проводят медицинские исследования (научную деятельность) для медицины. При оценке таких МО предлагается учитывать следующие индикаторы [1]:

  1. Размер прибыли, получаемой от научных исследований (Q1 = 0,1) – в рамках бюджетного финансирования, грантовой деятельности (отечественной и зарубежной), инициативных исследований (самофинансирование), иных форм финансирования;
  2. Публикационная активность (публикации в журналах, которые индексируются в WoS, Scopus, Springer) (Q2 = 0,25) – учитывается количество статей в ведущих индексируемых научных изданиях, количество авторских и коллективных монографий;
  3. Степень цитируемости изданий (Q3 = 0,25) – рассчитывается общий показатель цитируемости научных работ МО за последние 5 лет (в расчет включаются показатели уровня индекса Хирша для каждого работника, в т.ч. по базам WoS, Scopus, Google Scholar и т.п.);
  4. Патентная активность и количество зарегистрированных правообладтельных документов (причем патентообладателем должна быть МО) (Q4 = 0,15) – отечественное и зарубежное патентование разработок, свидетельства на интеллектуальную собственность и программное обеспечение;
  5. Возможности коммерциализации результатов инновационной деятельности и результатов научных исследований (Q5 = 0,15) – коммерциализация научных разработок, их тиражирование и массовое производство;
  6. Активность докладов на международных и отечественных научных мероприятиях, конференциях, форумах и дискуссионных площадках (Q6 = 0,1) – выступление с пленарными и секционными докладами, публикация тезисов в индексируемых изданиях в WoS, Scopus, Springer, выступление в СМИ и т.п. (см. рис. 2).

 

Список индикаторов для оценки МО (медицинских ВУЗов, научных центров и исследовательских институтов клинического профиля, организаций неклинического профиля, которые проводят медицинские исследования)

Рисунок 2. Список индикаторов для оценки МО (медицинских ВУЗов, научных центров и исследовательских институтов клинического профиля, организаций неклинического профиля, которые проводят медицинские исследования)

Источник: Составлено авторами на основе источника [1].

 

В основе предложенной методики одним из условий является определение веса индикатора и подходов к ранжированию. Для этого вводится система баллов для ранжирования каждого из приведенного индикатора (каждого члена коллектива МО). Опираясь на полученные данные, рассчитывается итоговый показатель. Рейтинг можно рассчитать по формуле [1]:

I1×Q1 + I2×Q2 + I3×Q3 + I4×Q4 + I5×Q5 + I6×Q6,                                         (1)

где      I1 …I6 – это сумма баллов по каждому индикатору,

Q1…Q6 – весовые коэффициенты индикаторов.

 

Для оценки показателей интеллектуального потенциала МО в Казахстане используются следующие составляющие: кадровый потенциал МО в целом и в «разрезе» отдельных категорий персонала (научно-исследовательский персонал, профессорско-преподавательский состав, клинический персонал университетских больниц и республиканских клиник). Методика также предполагает расчет среднего показателя остепененности (наличие ученой степени у работника). Численность персонала в МО анализируется по следующим составляющим: число фактических занятых штатных единиц, число физических лиц, коэффициент совместительства.

Иной подход в оценке интеллектуального потенциала МО предложен Alfiero1 S., Brescia1 V., Bert F. в статье «Intellectual capital-based performance improvement: a study in healthcare sector» [2]. Тренд на лавинообразный прирост количества информации, необходимой для принятия решений в здравоохранении, актуализирует анализ организации и, в частности, элементов интеллектуального капитала (Intellectual Capital, IC [3, 4]. Несмотря на то, что интеллектуальный капитал не представлен в финансовой отчетности [5], он является ключевым элементом для существования и развития МО [6]. Можно констатировать, что в частном сегменте интеллектуальный капитал значительно влияет на результативность и конкурентоспособность [7,8].

Авторы обосновывают свой подход на идее, что теоретические предпосылки оценки интеллектуального капитала в системе здравоохранении может обосновываться, прежде всего, оценкой результативности – эффективности. Последняя составляющая может быть проанализирована с двух сторон: с внешней и внутренней. Следует отдельно проводить анализ внутренних (эндогенных) факторов, которые связаны с потенциальной возможностью распределения внутренних ресурсов, а также внешних (экзогенных) переменных, в большей степени влияющих на уровень результативности МО. Авторский подход (Альфиеро С., Брешал С., Берт Ф.) предлагает оценку влияния интеллектуального капитала на эффективность МО и результативность деятельности на основе анализа среды функционирования (англ. Data Envelopment Analysis). В этом случае есть возможность применения эконометрического моделирования с учетом перечня экзогенных и эндогенных параметров анализируемой системы показателей. Суть данного подхода можно также продемонстрировать на основе построении модели «Постоянной» и «Переменной» отдачи (англ. Slack-Based-Model constant or variable returns-to-scale). Оба подхода способны найти «оптимальное сочетание» между уровнем интеллектуального капитала и результативностью деятельности.

На первом этапе исследования используется «Эффективность анализа данных» (англ. Data envelopment analysis (DEA)), который является классическим подходом к оценке результативности организаций. На втором этапе, с помощью регрессии, анализируется, как экзогенные факторы влияют на достигнутую оценку эффективности. Метод DEA был предложен Чарнесом и др. [9]. Он представляет собой метод линейного программирования, который может быть использован для определения эффективности группы единиц принятия решений относительно внешних показателей с возможностью взвешивания переменных экзогенного и эндогенного характера. Кроме того, DEA предоставляет собой показатель эффективности независимо от количества данных переменных. DEA применяется во многих областях, включая образовательные учреждения [10], здравоохранение [11] и др.

Зарубежные итальянские ученые в аспекте анализа системы здравоохранения предложили рассматривать внешними (влияющими) переменными — элементы интеллектуального капитала (IC), а результирующим фактором — производительность. Исследование базировалось на изучении следующих значимых внешних переменных:

  1. Технологии диагностики, которые определяются через количество приобретенного оборудования (как основной элемент структурного капитала организации);
  2. Медицинский персонал и «немедики» (элемент человеческого капитала) [12];
  3. Уровень компетенций (образования) (элемент интеллектуального капитала), определяющий способность восприятия инноваций и модернизации работы;
  4. Удовлетворенность пациентов (элемент капитала отношений), от которого зависит эффективность предоставляемых медицинских услуг.

Предложенный подход авторы реализовали в системе здравоохранения Италии в аспекте оценки уровня интеллектуального потенциала МО. Италия входит в список тех стран мира, которые по оценке Bloomberg Health-Care Efficiency имеет одну из самых эффективных систем здравоохранения при сопоставлении показателей отношения затрат к результативности (ожидаемой продолжительности жизни) [13]. Данный показатель рассчитывается на основе данных Всемирного банка, ВОЗ, ООН и МВФ. Следует отметить, что итальянская система национального здравоохранения является наиболее публичной и универсальной. Она имеет разветвленную структуру и подразделяется на национальный и региональный уровни. При этом итальянское Министерство здравоохранения контролирует через определенные инструментальные органы показатели уровня медицинской помощи. Последний, оценивается с учетом эффективности (адекватности) использования имеющихся ресурсов. Основные уровни медицинской помощи определены через единый параметризованный показатель по активности помощи в жилых и рабочих условиях, территориальной помощи и госпитальной помощи. В данном подходе они представляют собой элемент оценки достигнутой нефинансовой результативности. Баланс интеллектуального капитала, рассмотренный как функция нефинансового показателя, на основе второй части анализа находит возможную связь с финансовыми показателями, связанными с расходами итальянских компаний. Итальянский опыт показывает, что некоторые компоненты интеллектуального капитала влияют на результативность организаций (уровень основных компетенций медицинской помощи) и могут использоваться для определения политики распределения имеющихся ресурсов.

За рубежом в секторе государственного (публичного) здравоохранения значительное внимание уделяется инструментам управления и принимаемым решениям[14], которые могут опираться только на глубокий анализ внешних и внутренних факторов, релевантную информацию и знания. При таком подходе возможно повысить эффективность деятельности МО и достичь конкурентное преимущество в мировом масштабе. Сегодня управление МО в большей степени политизировано и находится под воздействием государства, которое ориентировано, чаще всего на жесткую экономию ресурсов. [3, 15].

Некоторые авторы связывают интеллектуальный капитал МО с «Концепцией устойчивости», базирующейся на трех базовых составляющих развития организации, а именно на человеческом капитале, капитале взаимоотношений и структурном капитале (англ. Structural capital (SC)) [16, 17]. Например, Кавиччи и Вагнони [18] в своих исследованиях подчеркивают необходимость исследования устойчивости и воздействия, которые оказывают влияние на систему здравоохранения. Данное влияние на интеллектуальный капитал они призывают рассчитывать с помощью эмпирических исследований (на основе анкет). Это позволяет определить и обеспечить эффективное управление структурным капиталом МО. Последний определяется как «…набор технологий, изобретений, данных, публикаций, стратегий, культуры, структуры и системы, набор деятельностей и процедур, которые существуют у организации» [18, 19]. Структурный капитал можно определить и через набор используемых подходов в менеджменте, организационных характеристик, которые в конечном итоге оказывают воздействие на формирование (создание) инновационного капитала МО. Технологические решения, которые применяют в здравоохранении, также могут оказывать более весомое значение по сравнению с другими отраслями. Именно в медицине от их правильного / своевременного распространения и применения зависит жизнь человека.

Иным подходом к оценке интеллектуального потенциала МО является формат применения в организациях здравоохранения Системы оценки эффективности работы МО на основе сбалансированной системы показателей (англ. Balanced ScoreCard, BSC) [20]. Эффективные менеджеры нацелены на сбалансированное представление как финансовых, так и операционных показателей [21, 22]. Производительность организации является «основным показателем в стратегическом управлении», согласно исследователям из Университета Британской Колумбии [22].

Сбалансированная система показателей, предложена Капланом и Нортоном в 1992 году. С момента внедрения BSC исследователи в области здравоохранения констатируют, что это подходящий инструмент для измерения и управления производительностью МО и здравоохранения [23, 24, 25]. BSC — это настраиваемая система измерения производительности, которая рассматривается шире, нежели стандартный набор функций бухгалтерского характера, и в большей степени основана на стратегии организации. Основная цель BSC заключается в определении связи долгосрочных стратегических целей с краткосрочными действиями в организации [24, 26]. BSC обычно измеряет производительность организации по четырем сбалансированным и интегрированным направлениям:

1) Финансовый анализ [27],

2) Клиентоориентированность организации [27],

3) Внутренние бизнес-процессы [28],

4) Перспективы обучения и роста [27].

Например, исследования показывают, что BSC демонстрирует, как удовлетворенность клиентов приводит к привлечению и удержанию клиентов, и что эти атрибуты становятся предпосылками для улучшения рыночной доли, прибыльности клиентов и финансовых целей.

Подобно другим отраслям бизнеса, принятие концепции сбалансированной системы показателей в организациях здравоохранения значительно возросло. Инамдар Н. и др. [25] пришли к выводу, что система измерения и управления производительностью BSC подходит для организаций здравоохранения, потому что с одной стороны, BSC помогает организациям здравоохранения разрабатывать стратегии, ориентированные на рынок и клиентов, а также выстраивать производительность организации в соответствии с выбранной стратегией. С другой — она облегчает, контролирует и оценивает реализацию стратегии. Также BSC помогает распределить ответственность за производительность на всех уровнях организации и обеспечивает непрерывную обратную связь, что позволяет корректировать стратегию в соответствии с изменениями, происходящими в исследуемой отрасли.

Авторы констатируют, что все форматы, разработанные для измерения производительности МО, сосредотачиваются на качестве медицинской помощи. Например, Veillard и др. [26-28] подчеркивают измерение клинической эффективности, которая связана с оказанием компетентной клинической помощи и достижением желаемых результатов для всех пациентов.

Суть применяемого подхода на основе сбалансированной системы показателей заключается в реализации двух этапов: во-первых, разработка необходимых критериев для анализа. В данном случае в Корпорации здравоохранения Хамада, где был одобрен и поддержан данный проект по улучшению качества, были определены пять факторов: инновации, клиенты, финансы, обучение, внутренние бизнес-процессы и качество. Также была разработана и представлена Шкала оценки в виде опросника. На втором этапе проводились проверки на валидность и надежность шкалы для определения психометрической и теоретической обоснованности разработанного перечня для анализа производительности в МО [27]. Итоговая производительность зависит от составляющих интеллектуального потенциала МО, которая может быть определена по обозначенным четырем направлениям: финансовый анализ, клиентоориентированность организации, внутренние бизнес-процессы, перспективы обучения и роста.

 

Обсуждение и выводы

Таким образом в современных условиях развития новационных подходов лечения, применения новейших информационных технологий и технических решений в системе здравоохранения всего мира растет необходимость разработки и внедрения новых (отечественных) подходов к оценке интеллектуального потенциала МО. Для отечественной медицины, которая в настоящее время переживает активную модернизацию (замена оборудования в стационарах, переоснащение первичного звена, внедрение новейших технологий диагностики, развитие телемедицины) внедрение подходов к оценке эффективности применения и развития своего интеллектуального потенциала становится одной из ключевых и злободневных задач.

Следует отметить, что важность измерения производительности и повышения эффективности в здравоохранении значительно возрастает и в связи с экзогенными и эндогенными факторами. Появление электронных медицинских записей, развитие технологий сбора и хранения данных (на основе технологий BigDate) и современные вычислительные (технические) возможности каждой МО только актуализируют данное направление исследования. Кроме того, необходимо повышать эффективность оказания медицинской помощи в каждой МО страны, в соответствии с внешними и внутренними вызовами, возникающими в отечественной системе здравоохранения. В настоящее время достаточно сложно разработать единый подход (единую шкалу) для оценки интеллектуального потенциала, так как практически региональные МО имеют свои особенности и специфику. Однако проведенная в данном материале работа по систематизации зарубежных практик в решении данной проблемы позволит консолидировать лучшие методики для возможности выстраивания отечественной системы оценки интеллектуального потенциала МО.

 

Список источников

  1. Оценка результативности научной и инновационной деятельности медицинских ВУЗов и научных организаций Республики Казахстан / В. В. Койков, А. Б. Аканов, А. М. Абдуажитова [и др.] // Journal of Health Development 2021 Т. 1 №41 С. 4-21. DOI: https://doi.org/10.32921/2225-9929-2021-1-41-4-21
  2. Alfiero S., Brescia V., Bert F. (2021). Intellectual capital-based performance improvement: a study in healthcare sector. BMC Health Serv Res 21, 73. DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-021-06087-y
  3. Pirozzi M.G., Ferulano G.P. (2016). Intellectual capital and performance measurement in healthcare organizations: an integrated new model. Journal of Intellectual Capital, 17(2), 320- DOI: https://doi.org/10.1108/JIC-07-2015-0063
  4. Wang Y, Byrd T.A. (2017). Business analytics-enabled decision-making effectiveness through knowledge absorptive capacity in health care. Journal of Knowledge Management, 21(3), 517- DOI: https://doi.org/10.1108/JKM-08-2015-0301
  5. Roos G, Roos J. (1997). Measuring your company’s intellectual performance. Long Range Plan, 30(3), 413-426. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0024-6301(97)90260-0
  6. Montequín V.R., Fernández F.O., Cabal V.A., Gutierrez N.R. (2006). An integrated framework for intellectual capital measurement and knowledge management implementation in small and medium-sized enterprises. Journal of Information Science, 32(6), 525- DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0165551506067127
  7. Brynjolfsson E, Yang S. (1997). The intangible benefits and costs of investments: evidence from financial markets. ICIS 1997 Proc, DOI: https://aisel.aisnet. org/icis1997/10
  8. Maditinos D, Chatzoudes D, Tsairidis C, Theriou G. (2011). The impact of intellectual capital on firms market value and financial performance. Journal of Intellectual Capital, 12(1), 132- DOI: http://dx.doi.org/10.1108/14691931111097944
  9. Charnes A, Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429- DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217%2878%2990138-8
  10. Abbott M., Doucouliagos C. (2003). The efficiency of Australian universities: a data envelopment analysis. Economics of Education Review, 22(1), 89- DOI: https://doi.org/10.1016/S0272-7757%2801%2900068-1
  11. Ravaghi H., Afshari M., Isfahani P., Bélorgeot V.D. (2019). A systematic review on hospital inefficiency in the eastern Mediterranean region: sources and solutions. BMC Health Serv Res, 19(1), DOI: https://doi.org/ 10.1186/s12913-019-4701-1
  12. Zigan K., Macfarlane F., Desombre T. (2008). Intangible resources as performance drivers in European hospitals. International Journal of Productivity and Performance Management, 57(1), 57-71. DOI: https://doi.org/10.1108/17410400810841236
  13. Signorelli C., Odone A., Oradini-Alacreu A., Pelissero G. (2020). Universal health coverage in Italy: lights and shades of the Italian National Health Service which celebrated its 40th anniversary. Health Policy, 124(1), 69-74. DOI: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.11.002
  14. Osborne S.P., Radnor Z., Kinder T., Vidal I. (2015). The service framework: a publicservice-dominant approach to sustainable public services. British Journal of Management, 26(3), 424- DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1467-8551.12094
  15. Garlatti A., Massaro M., Dumay J., Zanin L. (2014). Intellectual Capital and Knowledge Management within the public sector. A systematic literature review and future developments. Proceedings of the 11th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management And Organisational Learning (ICICKM 2014). The University of Sydney Business School. Australia (6‐7 November 2014) / Edited by Jim Rooney and Dr Vijaya Murthy University of Sydney Australia, PP. 175-184
  16. Cavicchi C., Vagnoni E. (2017). Does intellectual capital promote the shift of healthcare organizations towards sustainable development? Evidence from Italy. Journal of Cleaner Production, 153, 275-286. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.175
  17. Cavicchi C. (2017). Healthcare sustainability and the role of intellectual capital: evidence from an Italian regional health service. Journal of Intellectual Capital, 18(3), 544-563. DOI: 1108/JIC-12-2016-0128
  18. Evans J.M., Brown A., Baker G.R. (2015). Intellectual capital in the healthcare sector: a systematic review and critique of the literature. BMC Health Serv Res, 15(1), DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-015-1234-0
  19. Aavik K. (2018). Crafting neoliberal futures in the strategic plans of Estonian universities. Futures, 1-11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2018.10.003
  20. Abu Jaber A.A., Nashwan A.J. (2022). Balanced Scorecard-Based Hospital Performance Measurement Framework: A Performance Construct Development Approach. Cureus, 14(5). DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.24866
  21. Kaplan R., Norton D. (1992). The balanced scorecard: measures that drive performance. Harvard Business Review, 70(1), 71-79
  22. Hamann P., Schiemann F., Bellora L., Guenther T. (2013). Exploring the dimensions of organizational performance: a construct validity study. Organizational Research Methods, 16, 67-87. DOI: https://doi.org/10.1177/1094428112470007
  23. Zelman W. N., Pink G. H., Matthias C. B. (2003). Use of the balanced scorecard in health care. J Health Care Finance, 29(4), 1-16
  24. Voelker K.E., Rakich J.S., French G.R. (2001). The balanced scorecard in healthcare organizations: a performance measurement and strategic planning methodology. Hosp Top, 79(3), 13-24. DOI: https://doi.org/10.1080/00185860109597908
  25. Inamdar N., Kaplan R., Reynolds K. (2002). Applying the balanced scorecard in healthcare provider organizations. J Healthc Manag, 47(3), 179-195. DOI: 1097/00115514-200205000-00008
  26. Valmohammadi C., Sofiyabadi J. (2015). Modeling cause and effect relationships of strategy map using Fuzzy DEMATEL and fourth generation of balanced scorecard. Benchmarking An International Journal, 22(6), 1175-1191. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/BIJ-09-2014-0086
  27. Elbanna S., Eid R., Kamel H. (2015). Measuring hotel performance using the balanced scorecard: a theoretical construct development and its empirical validation. International Journal of Hospitality Management, 51, 105-114. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.09.004
  28. Porporato M., Tsasis P., Vinuesa L. (2017). Do hospital balanced scorecard measures reflect cause-effect relationships? International Journal of Productivity and Performance Management, 66(3), 338-361. DOI: https://doi.org/10.1108/IJPPM-02-2015-0029

 

List of sources

  1. Evaluation of the effectiveness of scientific and innovative activities of medical universities and scientific organizations of the Republic of Kazakhstan [Otsenka rezul’tativnosti nauchnoj i innovatsionnoj dejatel’nosti meditsinskih VUZov i nauchnyh organizatsij Respubliki Kazahstan] / V. V. Koikov, A. B. Akanov, A.M. Abduazhitova [et al.] // Journal of Health Development 2021 1(41) P. 4-21. DOI: https://doi.org/10.32921/2225-9929-2021-1-41-4-21
  2. Alfiero S., Brescia V., Bert F. (2021). Intellectual capital-based performance improvement: a study in healthcare sector. BMC Health Serv Res 21, 73. DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-021-06087-y
  3. Pirozzi M.G., Ferulano G.P. (2016). Intellectual capital and performance measurement in healthcare organizations: an integrated new model. Journal of Intellectual Capital, 17(2), 320- DOI: https://doi.org/10.1108/JIC-07-2015-0063
  4. Wang Y, Byrd T.A. (2017). Business analytics-enabled decision-making effectiveness through knowledge absorptive capacity in health care. Journal of Knowledge Management, 21(3), 517- DOI: https://doi.org/10.1108/JKM-08-2015-0301
  5. Roos G, Roos J. (1997). Measuring your company’s intellectual performance. Long Range Plan, 30(3), 413-426. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0024-6301(97)90260-0
  6. Montequín V.R., Fernández F.O., Cabal V.A., Gutierrez N.R. (2006). An integrated framework for intellectual capital measurement and knowledge management implementation in small and medium-sized enterprises. Journal of Information Science, 32(6), 525- DOI: http://dx.doi.org/10.1177/0165551506067127
  7. Brynjolfsson E, Yang S. (1997). The intangible benefits and costs of investments: evidence from financial markets. ICIS 1997 Proc, DOI: https://aisel.aisnet. org/icis1997/10
  8. Maditinos D, Chatzoudes D, Tsairidis C, Theriou G. (2011). The impact of intellectual capital on firms market value and financial performance. Journal of Intellectual Capital, 12(1), 132- DOI: http://dx.doi.org/10.1108/14691931111097944
  9. Charnes A, Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 2(6), 429- DOI: https://doi.org/10.1016/0377-2217%2878%2990138-8
  10. Abbott M., Doucouliagos C. (2003). The efficiency of Australian universities: a data envelopment analysis. Economics of Education Review, 22(1), 89- DOI: https://doi.org/10.1016/S0272-7757%2801%2900068-1
  11. Ravaghi H., Afshari M., Isfahani P., Bélorgeot V.D. (2019). A systematic review on hospital inefficiency in the eastern Mediterranean region: sources and solutions. BMC Health Serv Res, 19(1), DOI: https://doi.org/ 10.1186/s12913-019-4701-1
  12. Zigan K., Macfarlane F., Desombre T. (2008). Intangible resources as performance drivers in European hospitals. International Journal of Productivity and Performance Management, 57(1), 57-71. DOI: https://doi.org/10.1108/17410400810841236
  13. Signorelli C., Odone A., Oradini-Alacreu A., Pelissero G. (2020). Universal health coverage in Italy: lights and shades of the Italian National Health Service which celebrated its 40th anniversary. Health Policy, 124(1), 69-74. DOI: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.11.002
  14. Osborne S.P., Radnor Z., Kinder T., Vidal I. (2015). The service framework: a publicservice-dominant approach to sustainable public services. British Journal of Management, 26(3), 424- DOI: http://dx.doi.org/10.1111/1467-8551.12094
  15. Garlatti A., Massaro M., Dumay J., Zanin L. (2014). Intellectual Capital and Knowledge Management within the public sector. A systematic literature review and future developments. Proceedings of the 11th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management And Organisational Learning (ICICKM 2014). The University of Sydney Business School. Australia (6‐7 November 2014) / Edited by Jim Rooney and Dr Vijaya Murthy University of Sydney Australia, PP. 175-184
  16. Cavicchi C., Vagnoni E. (2017). Does intellectual capital promote the shift of healthcare organizations towards sustainable development? Evidence from Italy. Journal of Cleaner Production, 153, 275-286. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.03.175
  17. Cavicchi C. (2017). Healthcare sustainability and the role of intellectual capital: evidence from an Italian regional health service. Journal of Intellectual Capital, 18(3), 544-563. DOI: 1108/JIC-12-2016-0128
  18. Evans J.M., Brown A., Baker G.R. (2015). Intellectual capital in the healthcare sector: a systematic review and critique of the literature. BMC Health Serv Res, 15(1), DOI: https://doi.org/10.1186/s12913-015-1234-0
  19. Aavik K. (2018). Crafting neoliberal futures in the strategic plans of Estonian universities. Futures, 1-11. DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2018.10.003
  20. Abu Jaber A.A., Nashwan A.J. (2022). Balanced Scorecard-Based Hospital Performance Measurement Framework: A Performance Construct Development Approach. Cureus, 14(5). DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.24866
  21. Kaplan R., Norton D. (1992). The balanced scorecard: measures that drive performance. Harvard Business Review, 70(1), 71-79
  22. Hamann P., Schiemann F., Bellora L., Guenther T. (2013). Exploring the dimensions of organizational performance: a construct validity study. Organizational Research Methods, 16, 67-87. DOI: https://doi.org/10.1177/1094428112470007
  23. Zelman W. N., Pink G. H., Matthias C. B. (2003). Use of the balanced scorecard in health care. J Health Care Finance, 29(4), 1-16
  24. Voelker K.E., Rakich J.S., French G.R. (2001). The balanced scorecard in healthcare organizations: a performance measurement and strategic planning methodology. Hosp Top, 79(3), 13-24. DOI: https://doi.org/10.1080/00185860109597908
  25. Inamdar N., Kaplan R., Reynolds K. (2002). Applying the balanced scorecard in healthcare provider organizations. J Healthc Manag, 47(3), 179-195. DOI: 1097/00115514-200205000-00008
  26. Valmohammadi C., Sofiyabadi J. (2015). Modeling cause and effect relationships of strategy map using Fuzzy DEMATEL and fourth generation of balanced scorecard. Benchmarking An International Journal, 22(6), 1175-1191. DOI: http://dx.doi.org/10.1108/BIJ-09-2014-0086
  27. Elbanna S., Eid R., Kamel H. (2015). Measuring hotel performance using the balanced scorecard: a theoretical construct development and its empirical validation. International Journal of Hospitality Management, 51, 105-114. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijhm.2015.09.004
  28. Porporato M., Tsasis P., Vinuesa L. (2017). Do hospital balanced scorecard measures reflect cause-effect relationships? International Journal of Productivity and Performance Management, 66(3), 338-361. DOI: https://doi.org/10.1108/IJPPM-02-2015-0029

Еще в рубриках

Регионы России

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *