Staffing and Scheduling Emergency Rooms in Two Public Hospitals: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Emergency Rooms (ER) in hospitals are considered as an integral part of the health care system. The number of patients arriving to the ER constitutes a significant percentage of the total patients who demand health services from a hospital. Therefore insuring the ER services around the hour is very crucial to maximize patients' care. In addition, the efficient allocation and utilization of nurses and physicians is one of the most important issues facing ER administrators. Although demand on ER services in hospitals at Baghdad increases dramatically at certain incidents, we observed that the ERs, where we conducted the study, are overstaffed with nurses and physicians around the day. However, it is, always, desirable to operate any emergency room with minimum staff, while maintaining the quality of patient care. This paper simulates the patients' arrivals to determine the adequate number of nurses and physicians, required, over 24 hours, at the ERs of two large public hospitals at the city of Baghdad. The simulation results were adjusted and used to determine the number of physicians and nurses in each ER for one week, 3-shift working day. The analysis conducted in this paper revealed that it is possible to downsize the current number of physicians by an average of 28%, and the number of nurses by about 55% while maintaining emergency services around the hour. The results could be translated into lower operating expenses of the ER, and better utilization of staff resources in other parts of the hospital.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».