MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283374053 · doi:10.1111/poms.13795

Data‐driven platelet inventory management under uncertainty in the remaining shelf life of units

2022· article· en· W4283374053 sur OpenAlex
Hossein Abouee‐Mehrizi, Mahdi Mirjalili, Vahid Sarhangian

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperations researchSample (material)Leverage (statistics)Computer scienceOperations managementShelf lifeEconometricsEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelets are perishable (5–7 day shelf life) blood products required for a variety of clinical treatments. In North America, hospitals typically procure platelet units from a central supplier. As such, the remaining shelf life of the delivered units could be subject to high uncertainty. Our work focuses on developing new models that leverage the increasingly available data from hospital information systems to prescribe ordering decisions in the presence of this uncertainty. Specifically, we consider a periodic review, perishable inventory system with zero lead time and uncertainty in demand and remaining shelf life of orders, operating under an oldest‐unit, first‐out allocation policy. We consider a family of base stock policies and adopt an empirical risk minimization approach to estimate the required inventory at the beginning of each period. The required inventory level for each period is assumed to be a linear function of a set of observed features in that period and the coefficients of the linear model are obtained by minimizing an approximate measure of the in‐sample empirical cost, comprised of a weighted sum of shortage and expiry costs. Our fixed initial age model assumes a constant remaining shelf life for all units. Our robust model assumes that an adversary selects the remaining shelf life of units subject to an uncertainty budget determined through an endogenous uncertainty set. We investigate the out‐of‐sample performance of the proposed models in a case study using data from two Canadian hospitals and in comparison to the hospitals' historical performances as well as other benchmarks. Both models achieve significant improvements over the historical decisions. For instance, the fixed initial age model achieves a 53% and 93% reduction in the expiry rate and an 82% and 99% reduction in the shortage rate for the two hospitals, respectively. Further, it either outperforms or performs as well as the other benchmarks. The robust model achieves better out‐of‐sample generalizability and demonstrates a more “robust” performance under counterfactual remaining age distributions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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