Hospital Patient’s Menu Planning Using Linear Programming in Tegucigalpa, Honduras
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the "Hospital Escuela Universitario in Tegucigalpa" faces budgetary constraints that compel it to offer a single menu for all hospital patients, regardless of their medical condition.In response to the situation, this research aimed to reduce food procurement costs while maintaining adequate nutrition by implementing a weekly menu at the hospital, utilizing operations research, specifically employing linear programming.The study was conducted with a quantitative approach, utilizing interviews and literature review as primary instruments.These instruments were crucial in understanding the hospital's current situation, and based on evidence gathered from various sources, it was decided to adopt the Mediterranean Diet as the standard for all patients.From this analysis, research variables, parameters, decision variables, and constraints were defined to formulate the mathematical model used in the study.Using the OpenSolver tool, three distinct mathematical models were generated.Each model helped identify errors and needs that required the addition of new constraints or the incorporation of additional nutritional recommendations.These decisions were supported by experts in linear programming and healthcare.It was determined that the final model is the most suitable for addressing the current needs of the hospital, as it aligns with the recommendations of the Mediterranean diet and daily nutritional requirements.The proposed menu cost is L. 389.03, deemed a viable solution since the included foods are currently available in the hospital's inventory.The mathematical model is considered flexible and adaptable, allowing for the inclusion of new constraints and data updates, thus paving the way for future projects such as the creation of customized menus for different medical conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».