Appointment system design with interruptions and physician lateness
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Physician lateness and service interruptions are a significant problem in many health care environments but have received little attention in the literature. The purpose of this paper is to design appointment systems that reduce waiting times of the patient while maintaining utilization of the physician at a high level. Design/methodology/approach Empirical data from time studies and surveys of medical professionals from multiple outpatient clinics are used to motivate the study. Simulation optimization is used to simultaneously account for uncertainty and to determine (near) optimal scheduling solutions. Findings As lateness increases, it is shown that, in general, appointment slots should be shorter and pushed later in the session. Conversely, as interruptions rise, appointments in the middle of the session should be longer. These findings are fairly consistent over a variety of environmental conditions, including clinic sizes, service time variance, and costs of physician time compared to patients' time. Practical implications This paper demonstrates that the dome/plateau‐dome scheduling patterns that have been found in prior studies work well under many of the new factors modeled here. This is encouraging because it suggests that a generalizable pattern is emerging in the literature for the range of environments studied in these papers and this research provides guidance as to how to adjust the pattern to account for the factors studied here. In addition, it is shown that some environments will perform better with a different pattern, which the authors denote a “descending step” pattern. Originality/value This paper differs from most prior studies in that the complexity of environmental variables and stochastic elements of the model are simultaneously accounted for by the simulation optimization algorithm. The (very few) prior papers that have used simulation optimization have not addressed the factors studied here.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle