Agency in Health Care System Modeling and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines the paradigm that a health care system’s behavior may be examined using an agent simulation in order to illuminate its macroscopic characteristics and the effects of policy on its over all operation. Further, if the individual components are well articulated, the component behavior may be also studied. Health care systems in North America are generally regulated by various processes and mechanisms in order to provide orderly access to, and control of, the health care system. While all processes are designed to be fair and equitable, in many ways the system can not be examined or optimized because the risk, that making changes to the system might result in degraded services, is too great to permit making even simple changes. In this context we propose the development of a health care system model in which agents mimic the behavior of the key components of the system. These components interact and engage each other in a manor analogous to the operation of the health care system. The formulation of such a system is, by its very nature, an extremely complex process, and necessitates development in components or units. In this chapter we present the first components of such a system. Each component has unique and complex behaviors. These components will, with additional development, form the basic structure of a health care system model. Specifically we present results from the development of a diabetic patient agent model, the development of an agent-based neurosurgery ward bed allocation system, and the development of an agent-based scheduling system that may be used to allocate resources within the health care system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».