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Enregistrement W4389895439 · doi:10.1080/17477778.2023.2293861

Simulation- optimisation approach to support management of blood components inventory

2023· article· en· W4389895439 sur OpenAlex
Virgínia Silva Magalhães, Luiz Ricardo Pinto, Lásara Fabrícia Rodrigues, John T. Blake

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Simulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBlood donation and transfusion practices
Établissements canadiensCanadian Blood Services
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEconomic shortageInventory managementComputer scienceSupply chainBlood supplySupply chain managementOperations managementDiscrete event simulationInventory controlBlood managementOperations researchSimulationBusinessBlood lossMedicineEngineeringSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood supply chains (BSCs) face challenges in managing the production and inventory of blood components. We developed a simulation-optimisation approach to address inventory of blood products in blood supply chains. This approach can determine inventory size and replenishment points for blood products that balances supply and demand, while maintaining acceptable levels of wastage and shortage. A simulation methodology is used to represent the complexities in the inventory management of blood components. An optimisation module, coupled with the simulation, is used to address constraints related to waste, shortages, and inventory levels. The approach was verified and validated using a case study conducted in a blood bank in Brazil managing a supply of Red Blood Cells (RBCs). The approach proved to be suitable for the case analyzed and results suggest that 120 units is adequate to meet the demand for RBCs, while maintaining acceptable levels of shortages and wastages.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,229 · 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