Identifying proactive ICU patient admission, transfer and diversion policies in a public-private hospital network
Notice bibliographique
Résumé
Management of hospital beds is a high-impact issue for two-tier healthcare systems, due principally to their critical importance and high costs. Bed capacity in the public sector is generally insufficient to provide immediate care to all critical patients and thus a significant proportion of public expenditure is assigned to the diversion of patients for treatment in the private sector. We formulate and approximately solve a discounted infinite-horizon Markov Decision Process (MDP) that seeks to identify cost-effective policies for transferring ICU patients between hospitals or diverting them to private clinics. The solution approach employs an affine architecture for approximating the value function of the MDP model and solves the equivalent linear programming model using column generation. The approach can handle a high level of dimensionality, enabling it to consider the arriving patients’ many different diagnostic groups and their corresponding lengths of stay. The decisions generated through this approach often differ from the intuitive ones produced in a typical day-by-day decision process, that does not consider the impact of the current day’s decisions on the future performance of the system. In particular, the resulting policies will in many cases proactively transfer patients to a different public facility or divert them to a private one even though the hospital they first arrived at had beds available. The performance of the proposed method was evaluated by simulating a case study based on data from a hospital network in Santiago, Chile, producing savings of almost 49% due mostly to reduced usage of private services.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».