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Enregistrement W2124740164 · doi:10.1177/1541931213571243

Improving Perceived Fairness of Task Assignments in Cardiovascular Intensive Nursing Care Unit with Simple Queuing Mechanism

2013· article· en· W2124740164 sur OpenAlexafffund
Mehdi Saffarian, Wayne C.W. Giang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Task (project management)Queueing theoryWorkflowNursingIntensive care unitNeonatal intensive care unitDeadline-monotonic schedulingPsychologyDynamic priority schedulingOperations managementMedicineComputer networkRound-robin schedulingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a simple computer application is proposed to improve the perceived fairness of Cardiovascular Intensive Care Unit (CVICU) nursing team in hospitals. The proposed system called Intensive care Unit (ICU) Task Assignment Platform (ICU-TAP) is aimed to increase perceived fairness and satisfaction through a systematic but flexible scheduling method. The solution proposed here takes into account the skill preference of each nurse to ensure an equal opportunity to maintain career goals, with an aim to increasing job satisfaction. The system is designed based on the basic concept of queuing. ICU-TAP equally distributes the harder and monotonic tasks among nurses and takes into account the desired skill of each nurse for more frequent assignment of other tasks. The proposed system is expected to make the workflow of the unit traceable, resulting in paperless scheduling, and reducing discrepancies between scheduling and daily task assignment of the nursing unit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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