Accessibility and the Allocation of Clinic Resources to Optimize Blood Donor Yield: A Case Study of the Hamilton CMA
Notice bibliographique
Résumé
Blood in Canada is donated by a volunteer base that is increasingly challenged, through a combination of demographic aging and immigration, to meet the needs of the health sector. Canadian Blood Services, the agency with the mandate to manage blood products in Canada with the exception of Quebec, is therefore actively involved in the development of programs to help increase the number of donors, to improve the retention of existing donors, and to increase the frequency of donation of repeat donors. An important factor that influences blood donation is the accessibility to clinics. Accessibility to clinics is determined by the location of clinics, the resources allocated to each clinic in terms of number of beds and hours of operation, and the distribution of the population in the areas serviced by the clinics. The objective of this research is to investigate, given a set of fixed sites for clinic locations and population characteristics, the potential for increasing the donor yield as a function of accessibility. A case study is presented of the Hamilton Census Metropolitan Area, in Canada. Using donor and clinic data provided by Canadian Blood Services, and census information, an objective function is derived by estimating a generalized linear model of donations. The objective function is maximized globally using Genetic Algorithm techniques, subject to total resources available for clinic operations. The results suggest that an optimized allocation of resources to clinic sites has the potential to increase the donor yield by approximately 50% of the current donor base.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».