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Enregistrement W2098936448 · doi:10.1287/mnsc.1110.1342

Centralized vs. Decentralized Ambulance Diversion: A Network Perspective

2011· article· en· W2098936448 sur OpenAlexaff
Sarang Deo, Itai Gurvich

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingPoolingAgency (philosophy)Social plannerOperations researchPerspective (graphical)Queueing theoryOperations managementBusinessComputer scienceAppealEconomicsMicroeconomicsEngineeringSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,255 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations95
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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