5 research outputs found
La omnicanalidad como medio de homogeneización de la experiencia de compra
Una estrategia que adquiere cada vez más importancia entre las empresas es la omnicanalidad fruto de los cambios que tienen lugar en el entorno, convirtiéndose en un elemento imprescindible para las empresas que persiguen optimizar sus ventas por internet. De forma paralela a los cambios en las empresas, también se han producido cambios en los consumidores que tienen presente ambos canales a la hora de realizar el proceso de decisión de compra. Con este trabajo se pretende analizar esta estrategia en el sector de la moda y complementos en empresas españolas con el fin de dar a conocer las oportunidades que supone esta estrategia para las empresas. Para ello se ha desarrollado una investigación cualitativa mediante entrevistas en profundidad que ponen de manifiesto que es una de las estrategias más seguidas por parte de las empresas entrevistada
Heterogeneous behavioral patterns influencing the proactive environmental orientation of firms: How does your company look like?
Special Issue: Eco-innovationComponents related to sustainable development such as environmental attitude, eco-innovation or environmental management are considered key variables at the competitive level, which is why it has become urgent to study which factors motivate companies to move towards a more proactive environmental attitude. The identification of different groups in connection with estimates in the inner path model constitutes a critical issue when applying the path modelling methodology. In this paper, we identify groups of firms with similar behaviour (that is, firm segments) using the FIMIX-PLS algorithm. We surveyed and interviewed 135 industrial companies located in the Valencia region of Spain. The results indicate the companies belong to three different groups that are defined by their motivation towards environmental proactivity, namely environmental opponents, environmental driven and environmental trainers .The authors would like to thank the Spanish Economy and Competitiveness Ministry for its support through the research projects (EC02011-27369 & ECO2012-36685), and the Universitat Politecnica de Valencia for its research funding of the project (SP20140647).Segarra Oña, MDV.; Mondejar Jimenez, J.; Peiró Signes, A.; Mondéjar Jiménez, JA. (2015). Heterogeneous behavioral patterns influencing the proactive environmental orientation of firms: How does your company look like?. Innovation: Management, Policy and Practice. 17(1):69-80. doi:10.1080/14479338.2015.1012187S6980171Antonioli, D., Mancinelli, S., & Mazzanti, M. (2013). Is environmental innovation embedded within high-performance organisational changes? The role of human resource management and complementarity in green business strategies. Research Policy, 42(4), 975-988. doi:10.1016/j.respol.2012.12.005Banerjee, S. B. (2002). Corporate environmentalism: the construct and its measurement. Journal of Business Research, 55(3), 177-191. doi:10.1016/s0148-2963(00)00135-1Banerjee, S. B., Iyer, E. S., & Kashyap, R. K. (2003). Corporate Environmentalism: Antecedents and Influence of Industry Type. Journal of Marketing, 67(2), 106-122. doi:10.1509/jmkg.67.2.106.18604Bostan, I., Burciu, A., Condrea, P., & Grosu, V. (2010). FINANCING THE ENVIRONMENTAL POLICIES IN THE COMMUNITARIAN SPACE. Environmental Engineering and Management Journal, 9(9), 1179-1185. doi:10.30638/eemj.2010.153Chappin, M. M. H., Vermeulen, W. J. V., Meeus, M. T. H., & Hekkert, M. P. (2009). Enhancing our understanding of the role of environmental policy in environmental innovation: adoption explained by the accumulation of policy instruments and agent-based factors. Environmental Science & Policy, 12(7), 934-947. doi:10.1016/j.envsci.2009.06.001Chin, W. W., Marcolin, B. L., & Newsted, P. R. (2003). A Partial Least Squares Latent Variable Modeling Approach for Measuring Interaction Effects: Results from a Monte Carlo Simulation Study and an Electronic-Mail Emotion/Adoption Study. Information Systems Research, 14(2), 189-217. doi:10.1287/isre.14.2.189.16018Business Strategy and the Environment. (s. f.). doi:10.1002/(issn)1099-0836Eiadat, Y., Kelly, A., Roche, F., & Eyadat, H. (2008). Green and competitive? An empirical test of the mediating role of environmental innovation strategy. Journal of World Business, 43(2), 131-145. doi:10.1016/j.jwb.2007.11.012Gadenne, D. L., Kennedy, J., & McKeiver, C. (2008). An Empirical Study of Environmental Awareness and Practices in SMEs. Journal of Business Ethics, 84(1), 45-63. doi:10.1007/s10551-008-9672-9Garau, G., Mandras, G., & Schirru, L. (2011). A STATISTICAL INFORMATION SYSTEM SUPPORTING ENVIRONMENTAL POLICIES. Environmental Engineering and Management Journal, 10(12), 1903-1910. doi:10.30638/eemj.2011.254González-Benito, Ó., & González-Benito, J. (2008). Implications of market orientation on the environmental transformation of industrial firms. Ecological Economics, 64(4), 752-762. doi:10.1016/j.ecolecon.2006.07.012Griffiths, A. (2004). Preface. Innovation, 6(2), vi-xiv. doi:10.5172/impp.2004.6.2.viHahn, C., Johnson, M. D., Herrmann, A., & Huber, F. (2002). Capturing Customer Heterogeneity using a Finite Mixture PLS Approach. Schmalenbach Business Review, 54(3), 243-269. doi:10.1007/bf03396655Hall, J., & Vredenburg, H. (2004). Introduction. Innovation, 6(2), 129-140. doi:10.5172/impp.2004.6.2.129Sustainable Development. (s. f.). doi:10.1002/(issn)1099-1719Hemmelskamp, J. (1997). Environmental policy instruments and their effects on innovation. European Planning Studies, 5(2), 177-194. doi:10.1080/09654319708720392Horbach, J. (2008). Determinants of environmental innovation—New evidence from German panel data sources. Research Policy, 37(1), 163-173. doi:10.1016/j.respol.2007.08.006Jedidi, K., Jagpal, H. S., & DeSarbo, W. S. (1997). Finite-Mixture Structural Equation Models for Response-Based Segmentation and Unobserved Heterogeneity. Marketing Science, 16(1), 39-59. doi:10.1287/mksc.16.1.39Johnstone, N., & Labonne, J. (2009). Why do manufacturing facilities introduce environmental management systems? Improving and/or signaling performance. Ecological Economics, 68(3), 719-730. doi:10.1016/j.ecolecon.2008.06.003Peiro-Signes, A., Segarra-Ona, M.-V., Miret-Pastor, L., & Verma, R. (2011). ECO-INNOVATION ATTITUDE AND INDUSTRY’S TECHNOLOGICAL LEVEL - AN IMPORTANT KEY FOR PROMOTING EFFICIENT VERTICAL POLICIES. Environmental Engineering and Management Journal, 10(12), 1893-1901. doi:10.30638/eemj.2011.253Pohoryles, R. J. (2010). Europe in the making – what role environmentalism; and, why should sustainable development be less than environmentalism? Arépliqueto Warleigh-Lack. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 23(4), 319-322. doi:10.1080/13511610.2011.566101Porter, M. E., & Linde, C. van der. (1995). Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship. Journal of Economic Perspectives, 9(4), 97-118. doi:10.1257/jep.9.4.97Pujari, D. (2006). Eco-innovation and new product development: understanding the influences on market performance. Technovation, 26(1), 76-85. doi:10.1016/j.technovation.2004.07.006Ramaswamy, V., Desarbo, W. S., Reibstein, D. J., & Robinson, W. T. (1993). An Empirical Pooling Approach for Estimating Marketing Mix Elasticities with PIMS Data. Marketing Science, 12(1), 103-124. doi:10.1287/mksc.12.1.103Strategic Management Journal. (s. f.). doi:10.1002/(issn)1097-0266Starik, M. (2004). Foreword. Innovation, 6(2), iii-iii. doi:10.5172/impp.2004.6.2.iiiTelle, K., & Larsson, J. (2007). Do environmental regulations hamper productivity growth? How accounting for improvements of plants’ environmental performance can change the conclusion. Ecological Economics, 61(2-3), 438-445. doi:10.1016/j.ecolecon.2006.03.015Tenenhaus, M., Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C. (2005). PLS path modeling. Computational Statistics & Data Analysis, 48(1), 159-205. doi:10.1016/j.csda.2004.03.005Vastag, G., Kerekes, S., & Rondinelli, D. A. (1996). Evaluation of corporate environmental management approaches: A framework and application. International Journal of Production Economics, 43(2-3), 193-211. doi:10.1016/0925-5273(96)00040-0Winsemius, P., & Guntram, U. (1992). Responding to the environmental challenge. Business Horizons, 35(2), 12-20. doi:10.1016/s0007-6813(05)80188-
Errores de prescripción, trascripción y administración según grupo farmacológico en el ámbito hospitalario
Background: Most studies of medication errors are focused only on finding global prevalence by patients, by phases or according to a certain group of medication. It’s just a partial view of the problem. To analyze and compare the prevalence of errors in prescription, transcription and administration, and their clinical repercussions in different pharmacological groups in a third-level hospital.
Methods: Prospective inclusion study with direct observation disguised as medication administration and comparison with prescriptions and transcriptions at history clinical. The ME and its clinical effects were classified by expert consensus. We calculated the different error rates and their repercussions with their confidence intervals at 95%. Then we compared using Chi-square tests.
Results: We studied 5,578 prescribed drugs and we observed the administration of 1,879 doses. A total of 117 different pharmacological groups were found, although 50.1% of the prescriptions belonged to only 9 types. We found heparins had a lower prevalence of errors in prescription and transcription and aspirin also had a lower prevalence of prescription errors. On the opposite side, a greater number of errors were obtained in transcription of Paracetamol, Metamizole and Laxatives and a prevalence of errors in the administration phase superior to rest in Paracetamol and in Proton Pump Inhibitors. The impact of medication error increased as medication process progressed, being similar between groups in prescription. In transcription, Heparins and Corticosteroids presented more serious errors. In administration, medication error are more serious for Diuretics and Statins (p <0.05).
Conclusions: Drugs considered potentially dangerous present fewer errors (Heparins, Corticoids), but more serious. Drugs with the highest prevalence of errors were Paracetamol and Inhibitors of proton pump but had a lower impact.Fundamentos: La mayoría de los estudios sobre errores de medicación se centran sólo en hallar prevalencias globales por pacientes, por fases del proceso o según un determinado grupo de fármacos, por lo que se da una visión parcial. El objetivo de este trabajo fue analizar y comparar la prevalencia de errores en prescripción, trascripción y administración y sus repercusiones clínicas en los principales grupos farmacológicos en un hospital de tercer nivel.
Métodos: Estudio de inclusión prospectiva con observación directa disfrazada de la administración de medicamentos y comparación con prescripciones médicas y trascripciones presentes en la historia clínica. Los errores de medicación y sus efectos fueron clasificados por consenso de expertos. Se calcularon las diferentes tasas de errores y sus repercusiones con sus intervalos de confianza al 95% y se compararon utilizando la prueba de Chi cuadrado.
Resultados: Se estudiaron 5578 fármacos prescritos, aunque se observó sólo la administración de 1879 dosis. Se encontraron un total de 117 grupos farmacológicos, donde el 50,1% (2795) de las prescripciones pertenecían sólo a 9 tipos. La prevalencia de errores de prescripción global fue de 4,79%, de trascripción de 14,61% y de administración 9,32%. Por grupos, las Heparinas tuvieron una menor prevalencia de errores en la fase de prescripción y en la de trascripción. Se obtuvo mayor número de errores en trascripción de los Analgésicos como el Paracetamol y el Metamizol y de los Laxantes, y una prevalencia de errores en administración superior al resto en Analgésicos como el Paracetamol y en los Inhibidores de la Bomba de Protones. Las repercusiones clínicas de los errores de medicación en la fase de prescripción fueron parecidas entre grupos farmacológicos. En trascripción Heparinas y Corticoides presentaron errores más graves, mientras que en la administración fueron los IECAS y las Estatinas (p<0,05).
Conclusiones: Los fármacos considerados clásicamente como de alto riesgo presentaron menos errores (Heparinas, Corticoides), pero más graves. Los fármacos con mayor prevalencia de errores fueron los Analgésicos (Paracetamol) y los Inhibidores de la Bomba de Protones, pero tuvieron una menor repercusión clínica