Emergency Medical Service System Design under Service Level Constraints for Heterogeneous Patients
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem of locating Emergency Medical Service (EMS) facilities in the presence of service level constraints for patients with acuity levels ranging from resuscitation to non-urgent. Each patient arriving at any EMS facility is triaged as either resuscitation/high priority or less urgent/low priority, where high priority patients are always served on a priority basis. The problem is to optimally locate EMS facilities and allocate their service zones to satisfy the following coverage and service level constraints: (i) each user zone is served by an EMS facility that is within a given coverage radius; (ii) at least h proportion of the resuscitation cases at any EMS facility should be admitted immediately without having to wait; (iii) at least l proportion of the cases belonging to low priority class at any EMS facility should not have to wait for more than l minutes. For this, we model the network of EMS facilities as spatially distributed M/M/1 priority queues, whose locations and user allocations need to be determined. The resulting integer programming problem is challenging to solve, especially in absence of any known analytical expression for the waiting time distribution of low priority customers in an M/M/1 priority queue. We develop a cutting plane based solution algorithm, exploiting the concavity of the waiting time distribution of low priority customers to approximate its non-linearity using tangent planes, determined numerically using matrix geometric method. Using a case study of locating EMS facilities in Austin, Texas, we present computational results and managerial insights.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».