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Enregistrement W4319297744 · doi:10.1287/mnsc.2023.4676

Managing Outpatient Service with Strategic Walk-ins

2023· article· en· W4319297744 sur OpenAlexaff
Nan Liu, Willem van Jaarsveld, Shan Wang, Guanlian Xiao

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésQueueing theoryService providerComputer scienceScheduling (production processes)Service (business)Operations managementBusinessMarketingEconomicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Outpatient care providers usually allow patients to access service via scheduling appointments or direct walk-in. Patients choose strategically between these two access channels (and otherwise balking) based on the trade-off of appointment delay and in-clinic waiting. How to manage outpatient care with such dual access channels, taking into account patient strategic choice behavior, is a challenge faced by providers. We study three operational levers to address this management challenge: service capacity allocation between these two channels, appointment delay information revelation via the choice and design of online scheduling systems, and a walk-in triage system that restricts the use of walk-in hours only for acute care. By studying a stylized queueing model, we find that neither a real-time online scheduling system (which offers instant access to appointment delay information at time of booking) nor an asynchronous online system (which does not directly provide delay information) can be universally more efficient. Although real-time systems appear more popular in practice, asynchronous systems sometimes can result in higher operational efficiency. Under the provider’s optimal capacity allocation, which scheduling system is more efficient hinges on two key factors: the patient demand–provider capacity relationship and patient willingness to wait. For the walk-in triage system, we find that it may or may not be beneficial to adopt; the provider’s own cost trade-off between lost demand and overtime work is the key determinant. Our research highlights that there is no one-size-fits-all model for outpatient care management, and the best use of operational levers critically depends on the practice environment. This paper was accepted by Jayashankar Swaminathan, operations management. Funding: S. Wang’s work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China [Grants 72001220 and 71931008]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4676 .

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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