Hybrid RFID-IoT simulation modeling approach for analyzing scrubs’ distribution solutions in operating rooms
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Assess the realistic impacts of implementing an Radio Frequency Identification (RFID)/Internet of Things (IoT) uniforms’ distribution system for managing medical personnel’s scrubs in operating rooms. The authors use a hybrid simulation framework to address the following objectives and challenges: a) reduce and control operating rooms’ level of inventory; b) stabilize scrubs’ demand and c) improve infection control and prevention of cross-contamination (through scrubs over manipulation and hoarding). Design/methodology/approach The authors adopt a Design Science approach. This methodological approach is used to design, develop, create and evaluate information technology “artifacts” (e.g. constructs, models, methods and instantiations) intended to solve organizational problems and make research contributions (Peffers et al., 2007). More specifically, the authors follow the Design Science Research Methodology process model which includes six steps: problem identification and motivation, definition of the objectives for a solution, design and development, demonstration, evaluation, and communication. Findings To assess the realistic impacts of implementing an RFID-IoT uniforms’ distribution system for managing medical personnel’s scrubs in operating rooms, the authors adopted a design science approach and initiated the research by documenting the business case and reviewed the existing literature to build a comparative analysis of existing uniforms’ distribution systems. The authors used a hybrid simulation model to assess the impact of three business cases: present mode of operation, implementing smart shelves or the smart distributors. The authors show that smart dispensers allow a greater control on scrubs’ utilization while eliminating the cross-contamination of the medical personnel. Practical implications Through this research study, the authors provide hospitals’ managers a scientific support for uniforms’ (scrubs) distribution process improvement. The authors use a hybrid simulation model to compare innovative solutions for uniforms’ distribution systems in the form of “smart cabinets” supported by Radio Frequency Identification (RFID)/Internet of Things (IoT) technologies and choose the most appropriate design for the hospital to meet two main challenges: a) inefficiency of uniform replenishment-distribution system and b) noncompliancy with infection control regulations caused by the distribution system. Originality/value From a methodological perspective, this paper addresses concerns from researchers calling quantitative research methods and using case-based research strategy to address IoT issues and assess the system in practice. From a broader point of view, this work confirms the predominant interest of RFID-IoT research work in the arena of supply chain management and logistics as the technology is used for tracking purpose and for monitoring applications. It is also one response to the research community suggesting that “hospitals should evaluate the medical effectiveness of the new technologies as well as the cost before adoption”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».