Lean and queuing integration for the transformation of health care processes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Patient satisfaction and quality care are important indicators for the success of any health care enterprise. The critical nature of health care operations entails that some excess capacity is stored in the system to provide the necessary flexibility of response. To prepare health care organizations to deliver high quality services at lower costs, this paper aims to report a lean health care (LEAN‐HC) transformation model that integrates queuing theory and lean methodology to improve the dynamic performance of the health care system. Design/methodology/approach This paper reviews and evaluates an emergency department health care system that adopts a system dynamic model, redesigned the process using value stream mapping to eliminate non‐value‐added activities to achieve just‐in‐time (JIT) services. This study was conducted at SD Mission Hospital, India. The LEAN‐HC model includes three steps. First, the patient arrival flow is assessed and adjusted, using physicians at the front of the queue to separate patients at triage into major, medium, and minor injury classes. Second, a cross‐functional team consisting of process, information and clinical experts maps the hospital's current state to identify and eliminate wasteful non‐value‐added activities. Third, the process is continually de‐bottlenecked using a variety of lean techniques, such as 5S visual management, one‐piece‐flow to reduce service lead time, and adoption of standard operating procedures. Findings The authors' results reveal that a lean integration to queuing methodology frees up capacity in the health care system, providing necessary flexibility of response. The implementation of the LEAN‐HC model resulted in the following improvement. First, an improved process flow and increased capacity. Second, emergency department length of stay for all patient classes decreased. Third, value stream mapping was found to be useful in detecting opportunities to decrease patient turnaround. Fourth, the service bottleneck could be identified and shifted to where it could be most easily controlled, adhering to the principle of one piece flow. No changes in resource availability and safety or quality issues occurred during the implementation of lean methodology. Originality/value This study demonstrates how to apply lean methodology in conjunction with the queuing modeling in the health care industry, particularly with regards to the patient wait time and reduction in medical errors. The LEAN‐HC model delivers more efficient service by increasing hospital capacity while reducing non‐value‐added times and overhead costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».