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Enregistrement W2495099250 · doi:10.4018/978-1-60566-772-0.ch005

Operating Room Simulation and Agent-Based Optimization

2010· book-chapter· en· W2495099250 sur OpenAlexaffabout
Qingjin Peng, Qing Niu, Yikun Xie, Tarek Y. ElMekkawy

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduling (production processes)Computer scienceOperations researchProcess (computing)Simulation-based optimizationIndustrial engineeringJob shop schedulingInvestment (military)Risk analysis (engineering)Distributed computingSimulationSystems engineeringOperations managementEngineeringEmbedded systemBusinessRouting (electronic design automation)Machine learningOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Healthcare systems are characterized by uncertainty, variability, complexity, and human roles. Simulation can test scenarios of changes in processes, resources, and schedules without major physical investment or risk. Agent-based technology can model systems with autonomous and interacting activities. This chapter introduces the method of using simulation and agent-based technologies to enable a better understanding of the patient flow to improve the process performance in healthcare. The proposed method is used to identify the existing problem and to evaluate proposed solutions for the problem of the operating room (OR) at Winnipeg Health Sciences Centre. Issues are identified including patient flows, operation schedules, demand and capacity of the system and the configuration of resources required. An optimum scheduling is proposed for the OR operation to shorten the patient waiting time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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