Centralized vs. Decentralized Ambulance Diversion: A Network Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
One of the most important operational challenges faced by emergency departments (EDs) in the United States is patient overcrowding. In periods of overcrowding, an ED can request the emergency medical services (EMS) agency to divert incoming ambulances to neighboring hospitals, a phenomenon known as “ambulance diversion.” The EMS agency may accept this request provided that at least one of the neighboring EDs is not on diversion. From an operations perspective, properly executed ambulance diversion should result in resource pooling and reduce the overcrowding and delays in a network of EDs. Recent evidence indicates, however, that this potential benefit is not always realized. In this paper, we provide one potential explanation for this discrepancy and suggest potential remedies. Using a queueing game between two EDs that aim to minimize their own waiting time, we find that decentralized decisions regarding diversion explain the lack of pooling benefits. Specifically, we find the existence of a defensive equilibrium, wherein each ED does not accept diverted ambulances from the other ED. This defensiveness results in a depooling of the network and, subsequently, in delays that are significantly higher than when a social planner coordinates diversion. The social optimum is itself difficult to characterize analytically and has limited practical appeal because it depends on problem parameters such as arrival rates and length of stay. Instead, we identify an alternative solution that does not require the exact knowledge of the parameters and may be used by the EMS agencies to coordinate diversion decisions when defensive diversion is present. We show that this solution is approximately optimal for the social planner's problem. Moreover, it is Pareto improving over the defensive equilibrium whereas the social optimum, in general, might not be. This paper was accepted by Yossi Aviv, operations management.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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