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Enregistrement W2101273286 · doi:10.1287/inte.1080.0405

Fraser Health Uses Mathematical Programming to Plan Its Inpatient Hospital Network

2009· article· en· W2101273286 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueINFORMS Journal on Applied Analytics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensFraser HealthBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesFraser Health Authority
Mots-clésPlan (archaeology)Process (computing)PopulationHealth careAcute careOperations managementOperations researchCapacity planningBusinessComputer scienceMedicineEngineeringGeographyEnvironmental healthEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fraser Health (FH), a British Columbia health authority that serves more than 1.5 million people, must increase its acute care capacity significantly over the next 15 years because of anticipated population growth and aging. The distribution of the projected capacity over each of FH's 12 hospitals depends on the mix of clinical services to be provided at each site, a decision guided by population needs and clinical practices. We present a multiperiod mathematical programming model that we developed to provide options for configuring the system, specifically the location of clinical services and allocation of bed capacity across the hospitals. The decisions in the model are based on population access, critical mass standards, and clinical adjacencies. We describe its application in a long-term planning initiative that FH undertook. Extensive scenario analyses allowed administrators, clinicians, and planners to test multiple system configurations, gain a robust understanding of the trade-offs between these configurations, and formalize the planning process for acute care services.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,332 · 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