Data-driven fair resource allocation for novel emerging epidemics: a COVID-19 Convalescent Plasma case study
Notice bibliographique
Résumé
Epidemics are a serious public health threat, and the resources for mitigating their effects are typically limited. Decision-makers face challenges in forecasting the supply and demand for these resources as prior information about the disease is often not available, the behaviour of the disease can periodically change (either naturally or as a result of public health policies) and can differ by geographical region. In this work, we discuss a model that is suitable for short-term real-time supply and demand forecasting during emerging outbreaks. We consider a case study of demand forecasting and allocating scarce quantities of COVID-19 Convalescent Plasma (CCP) in an international multi-site Randomized Controlled Trial (RCT) involving multiple hospital hubs across Canada (excluding Québec). We propose a data-driven mixed-integer programming (MIP) resource allocation model that assigns available resources to maximize a notion of fairness among the resource-demanding entities. Numerical results from applying our MIP model to the case study suggest that our approach can help balance the supply and demand of limited products such as CCP and minimize the unmet demand ratios of the demand entities. We analyse the sensitivity of our model to different allocation settings and show that our model assigns equitable allocations across the entities.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».