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Enregistrement W2023870045 · doi:10.1057/jors.2013.148

A simulation case study to improve staffing decisions at mass immunization clinics for pandemic influenza

2013· article· en· W2023870045 sur OpenAlexaffabout
Michael F. Beeler, Dionne M. Aleman

Notice bibliographique

RevueJournal of the Operational Research Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingPandemicVaccinationImmunizationPandemic influenzaDiscrete event simulationMedicineInfluenza pandemicTransmission (telecommunications)Medical emergencyEnvironmental healthBusinessOperations managementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Computer scienceNursingVirologySimulationDiseaseInfectious disease (medical specialty)EconomicsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass immunization clinics (MICs) are an important component of pandemic influenza control strategies in many jurisdictions. Decisions about staffing levels at MICs affect several factors of concern to public health authorities: total vaccination volume, patient wait-times, operating costs, and intra-facility influenza transmission risk. We present a discrete-event simulation of an MIC to assess how strongly staffing changes affect these factors. The simulation is based on data from Canadian clinics responding to pandemic H1N1 in 2009. This study is the first to model flu transmission risk at an MIC, and the first to relate such risk to staffing decisions. We show that the marginal benefit of adding staff is greatly underestimated if indirect waiting costs and intra-facility infections are not considered.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,298
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,245 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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