Design and implementation of a simulation tool to study wait times in cataract surgery
Notice bibliographique
Résumé
Eye cataracts are a common problem for senior people. Long wait times for cataract surgery degrade the patients' quality of life. Reduction in long wait times in eye cataract surgery has got importance as one of the five major priority areas in the health care systems in Canada. The main contribution of this thesis is to design and develop a discrete event simulation tool in JAVA to study the wait times (wait time 1 and wait time 2) for patients in cataract surgical procedure. Two cataract surgical procedures are simulated in the simulation tool Northern Health Cataract Surgical Model (NHCS Model) and Cataract Surgery Generic Model (CSG Model). Two alternative patient referral methods (refer patients to the surgeon with the least number of patients and uniform distribution of patients) are proposed and compared to the existing method to examine which method results in reduced wait times. The impacts of changing the resources (surgeon and OR) on wait times were analysed. The Manitoba Cataract Waiting List Program (MCWLP) priority system is simulated and compared to the existing FCFS policy to see whether the scheduling of patients for surgery based on priority improves wait times. Experimental results show that the two proposed methods significantly reduce wait times. It is found that Northern Health would meet the target wait time 2 (16 weeks) if one more OR (total of two ORs) is allocated for cataract surgery. The use of priority scheduling did not show any improvement in wait time 2. Increasing budget or number of resources is not always easy for any health care authority. This thesis suggests that, if Northern Health authority changes the existing patient referral method, it would definitely reduce wait times for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».