A Novel Technique to Optimize Facility Locations of New Nephrology Services for Remote Areas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Travel distance to healthcare facilities affects healthcare access and utilization. Using the example of patients with kidney disease and nephrology services, we investigated the feasibility and utility of using geographic information system (GIS) techniques to identify the ideal location for new clinics to improve care for patients with kidney disease, on the basis of systematically minimizing travel time for remote dwellers. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: Using a provincial laboratory database to identify patients with kidney disease and where they lived, we used GIS techniques of buffer and network analysis to determine ideal locations for up to four new nephrology clinics. Service-area polygons for different travel-time intervals were generated and used to determine the best locations for the four new facilities that would minimize the number of patients with kidney disease who were traveling >2 hours. RESULTS: We studied 31,452 adults with living in Alberta, Canada. Adding the four new facilities would increase the number of patients living <30 minutes from a clinic by 2.2% and reduce the number living >120 minutes away by 72.5%. Different two- and three-clinic scenarios reduced the number of people living >120 minutes away by as much as 65% or as little as 32%, emphasizing the importance of systematic evaluation. CONCLUSIONS: GIS techniques are an attractive alternative to the current practice of arbitrarily locating new facilities on the basis of perceptions about patient demand. Optimal location of new clinical services to minimize travel time might facilitate better patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».