Designing the blood supply chain: how much, how and where?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The topology of the blood supply chain network can take different forms in different settings, depending on geography, politics, costs, etc. Many developed countries are moving towards centralized networks. The goal for all blood distribution networks, regardless of topology, remains the same: to satisfy demand at minimal cost and minimal wastage. STUDY DESIGN AND METHODS: Mathematically, the blood supply system design can be viewed as a location-allocation problem, where the aim is to find the optimal location of collection and production facilities and to assign hospitals to them to minimize total system cost. However, most location-allocation models in the blood supply chain literature omit several important aspects of the problem, such as selecting amongst differing methods of collection and production. In this paper, we present a location-allocation model that takes these factors into account to support strategic decision-making at different levels of centralization. RESULTS: Our approach is illustrated by a case study (Colombia) to redesign the national blood supply chain under a range of realistic travel time limitations. For each scenario, an optimal supply chain configuration is obtained, together with optimal collection and production strategies. We show that the total costs for the most centralized scenario are around 40% of the costs for the least centralized scenario. CONCLUSION: Centralized systems are more efficient than decentralized systems. However, the latter may be preferred for political or geographical reasons. Our model allows decision-makers to redesign the supply network per local circumstances and determine optimal collection and production strategies that minimize total costs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle