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A Clustering-Based Data Envelopment Analysis for Learning Processes Performance Assessment in Teaching Hospitals

机译：教学医院学习过程绩效评估的基于聚类的数据包络分析

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Although research on healthcare efficiency assessment using Data Envelopment Analysis (DEA) attempts to fill gaps in knowledge about the performance of Decision Making Units (DMUs), most of the available literature only provides information about similarities between DMUs and does not highlight interactions between underlying characteristics. This particular information is very helpful for decision-makers since it allows retrieving a comprehensive basis of knowledge on the amendments that should be applied to empower DMUs. To fill this gap, we propose a DEA-based approach that clusters DMUs by evaluating the production function of the related features of learning processes within teaching hospitals. An empirical study was conducted within a Tunisian public multi-specialty teaching hospital to assess the relevance of the proposed approach.
机译：虽然使用数据包络分析（DEA）对医疗保健效率评估的研究试图填补了解关于决策单位（DMU）的表现的知识中的差距，但大多数可用文献仅提供关于DMU之间的相似性的信息，并且不突出基础特征之间的相互作用 。 这种特殊信息对决策者来说非常有帮助，因为它允许它允许检索关于应适用于授权DMUS的修正案的全面知识。 为了填补这一差距，我们提出了一种基于DEA的方法，通过评估教学医院内学习流程的相关特征的生产函数来群集DMU。 在突尼斯公共多种专业教学医院内进行了实证研究，以评估所提出的方法的相关性。

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