Developing a Pathologists’ Monthly Assignment Schedule: A Case Study at the Department of Pathology and Laboratory Medicine of The Ottawa Hospital
Notice bibliographique
Résumé
In the Department of Pathology and Laboratory Medicine, at the beginning of each month, the clinical managers use expert knowledge to assign pathologists to expected daily specimens based on the criteria of workload restrictions, clinical sub-specialties, and availability. Since the size of the pathologists’ assignment problem is large, finding a feasible assignment manually is a very time-consuming process that takes a number of iterations over a number of days to complete. Moreover, every time there is a need to make a revision, a new assignment needs to be developed taking into account all the above criteria. The goal of this research is to develop an optimization model and a decision support tool that will help with monthly staffing of pathologists based on the criteria outlined above. The developed model is rooted in the classical operations research assignment problem and it is extended to account for the following requirements: each pathologist should be assigned to a similar specimen type throughout a week; for a given pathologist, there should be a rotation of the specimen types between the weeks; and the clinical managers’ preferences in terms of assigning a particular specimen type to a particular pathologist on a specific day need to be considered. A monthly assignment model covering 36 pathologists and 26 specimen types was solved using IBM ILOG CPLEX Optimization Studio. It is embedded in a decision support tool that helps clinical managers to make staffing decisions. The decision support tool has been validated using data from The Ottawa Hospital (TOH).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».