Performance Evaluation of a M/G/1 Queue Model for Patient Flow in a Health Care System
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on mitigating patient congestion in healthcare departments by employing an M/G/1 queue.The system comprises of two crucial servers, HR (Human Resource) and nurse and investigates the flow of patients between them.The HR department's role in managing staffing and generating daily census reports significantly reduces nursing demand and congestion, directing patients to the nursing unit for intensive medical care.The system demonstrates stability when the HR's arrival rate is lower than its service rate, effectively reducing congestion.Utilizing the Matrix-Geometric method ensures system stability, crucial for efficient healthcare operations.The hidden Markov model, supported by the Viterbi algorithm, facilitates the determination of the most efficient HR and nurse sequencing and necessary staffing levels, accommodating sequences of any length.The novelty of the work lies in the choice of Viterbi algorithm in modelling as its computational complexity O(n)=O( 6)=O(1).The hidden Markov model and Baum-Welch algorithm offer a comprehensive analysis of patient flow dynamics, unveiling hidden states and transitions that influence system performance.This comprehensive understanding aids in managing overcrowding and optimizing resource utilization.Presenting the results numerically in tables provides a holistic view of healthcare department dynamics, contributing to effective process improvements and resource allocation.This study's innovative integration of methodologies offers a sophisticated approach to understanding and optimizing the dynamics of patient flow in healthcare departments.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».