Organizing timely treatment in multi-disciplinary care
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
Healthcare providers experience an increased pressure to organize their processes more efficiently and to provide coordinated care over multiple disciplines. Organizing multi-disciplinary care is typically highly constrained, since multiple appointments per patient have to be scheduled with possible restrictions between them. Furthermore, schedules of professionals from various facilities or with different skills must be aligned. Since it is important that patients are treated on time, access time targets are set on the time between referral to the facility and the actual start of the treatment. These targets may vary per patient type: e.g., urgent patients have shorter access time targets than regular patients. In this thesis, we use operations research methods to support multi-disciplinary care settings in providing timely treatments with an excellent quality of care, against affordable costs, while taking patient and employee satisfaction into account. We consider settings in rehabilitation care and radiotherapy, but the underlying planning problems are applicable to many other multi-disciplinary care settings, such as cancer care or specialty clinics. The developed models are applied to case studies in the Sint Maartenskliniek Nijmegen, the AMC Amsterdam and a BCCA cancer clinic in Vancouver, Canada. The results of the thesis demonstrate that adequate admission policies and capacity allocation to different activities and stages in complex treatment processes can improve compliance with access time targets for multi-disciplinary care systems considerably, while using the available resource capacities and taking patient and employee satisfaction into account.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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