Setting wait time targets in a multi‐priority patient setting
Notice bibliographique
Résumé
In current clinical practice, priority‐specific wait time targets are usually determined based on the consensus of medical specialists and health care administrators. The rationale behind this approach considers clinical urgency but it does not consider the efficient use of clinical resources and the patient volume associated with each priority class. The approach we present here aims to determine wait time targets in a systematic fashion that both respects clinically acceptable maximum recommended wait times and considers clinic size and demand distribution across patient classes. First, we discuss the performance of several advance patient scheduling policies in the literature in terms of average wait times and overtime and select one for illustrative purposes. Second, we simulate the chosen policy given a demand distribution and a fixed system capacity and approximate (using regression and neural networks) the average wait time for each priority class and the use of overtime as a function of potential wait time targets. Finally, using a parameterized cost function, we formulate forward and inverse mathematical problems to determine when the implicit unit wait time costs drop to zero as wait time target values increase. Using illustrative examples with two patient classes, and a practical application with four patient classes, we demonstrate the potential managerial benefits of the proposed approach in terms of improved clinic efficiency and reduced wait times. This approach ensures that wait times are set to the minimum value that still achieves the maximal resource efficiency ensuring that patients wait for service is not extended unnecessarily.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 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 ».