12 research outputs found

    Inkoopmanagement met cijfers

    Get PDF
    Inkoopinformatie is niet alleen interessant voor inkoopmanagers. Juist ook managers op andere functionele gebieden en budgethouders zijn gebaat bij het beschikbaar komen van deze informatie. De cijfers helpen het management bij het nemen van beslissingen over inkoop en het budgetteren van de verwachte kosten over een periode.\ud Bij hoeveel verschillende leveranciers worden dezelfde producten en diensten ingekocht? Worden producten en diensten door verschillende afdelingen bij andere leveranciers gekocht? In welke mate wordt er ingekocht onder de bestaande contracten? Allemaal vragen waar managers graag een antwoord op willen hebben. Bij het managen van de inkoopfunctie is cijfermatig inzicht essentieel!\ud Inkoopinformatie is niet alleen interessant voor inkoopmanagers. Juist ook managers op andere functionele gebieden en budgethouders zijn gebaat bij het beschikbaar komen van deze informatie. De cijfers helpen het management namelijk bij het nemen van beslissingen over inkoop en het budgetteren van de verwachte kosten over een periode

    Computer program supporting the diagnostic accuracy of cellular BALF analysis: a new release

    No full text
    AbstractRecently, we developed a validated computer program based on polychotomous logistic regression analysis using bronchoalveolar lavage fluid (BALF) results to distinguish between the three most common interstitial lung diseases (ILD): sarcoidosis, idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and extrinsic allergic alveolitis (EAA) or drug-induced pneumonitis. One of the limitations of this program was that it was not useful in discriminating between infectious disorders and non-infectious disorders. Therefore, we added BALF samples obtained from patients with a confirmed bacterial pulmonary infection based on culture results ⩾104cfuml−1(group I: n=31) to the study population mentioned above (group II:n =272). Notably, just one variable, i.e. the percentage of polymorphonuclear neutrophils, allowed us to distinguish between infectious and non-infectious disorders. The agreement of predicted with the actual diagnostic group membership was 99·67% (groups I and II). Additionally, 91·2% of the cases with ILD were correctly classified. In conclusion, this updated Windows version 2000 of the validated computer program provides a very reliable prediction of the correct diagnosis for an arbitrary patient with suspected pneumonia or with ILD given information obtained from BALF analysis results, and is thought to improve the diagnostic power of BALF analysis
    corecore