Threshold-Based Allocation Policies for Inventory Management of Red Blood Cells
Notice bibliographique
Résumé
Under current regulations, red blood cell (RBC) units can be transfused to patients up to 42 days after donation. However, recent studies suggest an association between the age of transfused RBCs and adverse clinical outcomes for their recipients. Therefore, there is an interest in inventory management policies that could reduce the age of transfused RBCs without compromising their availability. In this work, we study the performance of a practical family of threshold-based allocation policies, designed to trade off the age of RBC transfusions with their availability at hospitals. To this end, we consider a stylized model of a hospital blood bank that procures its required blood from local donations. For this model, we develop a new method to exactly evaluate the performance of the threshold policy in terms of the distribution of the age of allocated units and the proportion of outdates and lost demand. Through numerical and structural results, we obtain new insights on the performance of the threshold policy and in particular on how it compares with shortening the shelf life of RBCs (e.g., from 42 to 28 days). We verify and discuss the robustness of these results to the model assumptions in a simulation study calibrated using data from a Canadian hospital blood bank. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2017.0650 .
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».