Application of Operations Research methods in operating room scheduling - a short survey
Notice bibliographique
Résumé
The surgical services provided in the operating rooms of the hospital are an essential part of the healthcare system. These services are usually life-threatening and time-sensitive, and require highly trained surgeons and staff, as well as the latest medical equipment. Furthermore, because of the high cost of these resources, hospitals can have only a limited number of operating rooms and staff members. Thus, it is crucial to optimize various aspects of operating room functions to maximize overall utilization.This survey summarizes various optimization models proposed in the literature for such problems faced in operating rooms. The goal of this work is to provide researchers with a guide for further research in the field. Methods: This survey includes articles from Pubmed, since 2010. The search queries were related to the terms scheduling operating room, optimization model, and queuing. More than 400 articles were found, and the authors filtered the articles based on their relevance to this survey.The analysis found that a) the studies are usually very specific to optimizing a particular problem related to the operating room, b) datasets are not available in the literature and it is difficult to conduct comparative analysis, similarly c) the source code is not available on publicly available repositories like GitHub, and d) it is difficult to replicate the studies and establish benchmarks.
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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 | 0,019 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».