An optimization model for equitable accessibility to magnetic resonance imaging technology in developing countries
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
Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a sophisticated and costly technology that provides highly accurate diagnoses of various medical conditions using a powerful magnetic field, radiofrequency pulses, and a computer to produce detailed pictures of internal body parts and organs. The dissemination of MRI use at medium and high-complexity healthcare facilities increases the cost of healthcare systems. It imposes accessibility challenges concerning the equitable availability of essential healthcare technology in developing countries. Despite the importance of this technology, very few studies approach this problem from multiple location–allocation perspectives. We propose an optimization model for equitable accessibility to MRI technology. We study this problem for the Brazilian National Health System at the municipality level, and recommend alternative locations, and acquire the new devices and technologies equitably throughout the country and health system. We show that while some municipalities have an oversupply, several regions in the country have no access to MRI technology. The models propose the number of new MRIs and their locations for needing municipalities considering equity principles. The results show, for instance, that the acquisition of 210 MRIs is enough to satisfy 95% of the demand for such service, with patients traveling 44 km on average in northern Brazil. We report accessibility gains from adopting the location–allocation plans developed using the optimization model proposed in this study.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle