MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1559786496 · doi:10.5772/8017

RFID Modeling in Healthcare

2010· book-chapter· en· W1559786496 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésReal-time locating systemComputer scienceHealth careProvisioningRisk analysis (engineering)Data scienceSystems engineeringEngineeringReal-time computingBusinessTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly, healthcare management systems include investment in and implementation of technology to track the status and movement of various entities within the healthcare environment, including patients, healthcare workers and physical assets. This is often a means of understanding patient flow, controlling inventory, tracking equipment usage, and thereby (ideally) assessing efficiencies in order to optimize resources and processes within that environment (Wang et al., 2006). The focus of this chapter is to highlight the contributions of RFID systems modeling, particularly in relation to an understanding of the nature and extent of system error that is often overlooked experientially. The healthcare environment was chosen as it is an increasingly complex and interesting application area for RFID, and in which a wide range of RFID-based applications and devices already exist and can be envisioned for the future. The insights gained through modeling provide a complementary set of data to those gained from the experiential knowledge of performance in existing installations. To that end, this chapter focuses on a case study of an agent-based model (ABM) of a hospital emergency department (ED), with extensions to modeling the provisioning of a real-time location system (RTLS) using RFID for patient tracking. To contextualize this work, Section 2 reviews conventional and emerging RFID applications in healthcare. Section 3 introduces the agent based modeling technique, invoked to investigate system performance in an application for RFID-enabled patient tracking within an ED. The ABM was developed as a decision support tool oriented towards optimizing RFID placement (minimizing uncertainty) for an actual ED where healthcare managers are considering the deployment of such systems. Section 4 outlines the ABM simulation results, with a particular focus on the nature and extent of system error and uncertainty – both spatial and temporal – that modeling illuminates. Section 5 discusses implementation strategies for an RFID RTLS system reflecting a Service Oriented Architecture approach that leverages existing software systems and focuses on being IP-centric and application- and device-agnostic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle