Predictores de Excelencia desde la Voz del Empleado (EVE) en un Centro Médico

• Jorge Iván Pérez Rave ; Daniel La Rotta ; Karen López ^[1]
  1. [1] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 24, Nº. 5, 2013, págs. 41-50
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Predictors of Excellence from the Employee ́s Point of View (EPV) in a Medical Center
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• Resumen
  • español

    El objetivo del trabajo que se presenta fue identificar predictores de excelencia desde la voz del empleado (EVE) en un centro hospitalario. Para ello se diseñó un cuestionario con 84 ítems y se aplicó a una muestra de 115 empleados del centro. Se hizo reducción de escala bajo análisis Alpha Cronbach y de factores, y luego se utilizó la regresión múltiple para determinar la significancia de los factores sobre la EVE. Se llegó a una escala fiable y válida de 23 ítems, compuesta por seis factores que explicaron el 77% de la varianza total. En el caso de aplicación, tres de los factores resultaron significativos en la regresión, cuyo modelo a través del origen explicó el 98.8% de la EVE: liderazgo directivo (34.8%), tecnología médica (35.4%), y despliegue de procesos de formación (29,8%). Los demás factores fueron: recursos no médicos, apoyo social y manejo de recursos humanos. El modelo ofrece posibilidades de uso en otros contextos.

  • English

    The objective of the work presented in this paper was to identify predictors of excellence from the employee ́s point of view (EPV) in a medical center. To do so, a questionnaire with 84 items was designed and applied to a 115 employees of the center. Reduction of scale using Alpha Cronbach test and factors analysis was done and multiple regression analysis to identify the factors significance on the EPV was also used. A reliable and valid scale was achieved with 23 of the items, composed by six factors that explained 77% of the total variance. In the case of study, three of the factors were significant in the regression analysis, in which the model passing through the origin explained a 98.8% of the EPV: director’s leadership (34.8%), medical technology (35.4%) and deployment of the training processes (29.8%). The other factors were: nonmedical resources, social support and human resources management. The proposed model offers possibilities to be used in other contexts.