A simulation model for predicting hospital occupancy for Covid-19 using archetype analysis
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 pandemic has sent millions of people to hospitals worldwide, exhausting on many occasions the capacity of healthcare systems to provide care patients required to survive. Although several epidemiological research works have contributed a variety of models and approaches to anticipate the pandemic spread, very few have tried to translate the output of these models into hospital service requirements, particularly in terms of bed occupancy, a key question for hospital managers. This paper proposes a tool for predicting the current and future occupancy associated with COVID-19 patients of a hospital to help managers make informed decisions to maximize the availability of hospitalization and intensive care unit (ICU) beds and ensure adequate access to services for confirmed COVID-19 patients. The proposed tool uses a discrete event simulation approach that uses archetypes (i.e., empirical models of trajectories) extracted from empirical analysis of actual patient trajectories. Archetypes can be fitted to trajectories observed in different regions or to the particularities of current and forthcoming variants using a rather small amount of data. Numerical experiments on realistic instances demonstrate the accuracy of the tool's predictions and illustrate how it can support managers in their daily decisions concerning the system's capacity and ensure patients the access the resources they require.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».