Applications and challenges of simulation for healthcare operations management in Africa
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies the applications and challenges of simulation for healthcare operations management in Africa using a systematic literature review and survey. Simulation has been used in Africa mainly to address problems of disease transmission and prevention and to analyze the effectiveness of diagnosis and/or treatment strategies. HIV and malaria have been studied widely using systems-dynamic, Monte Carlo, agent-based, and discrete-event simulation methods. However, the number of publications based on the first author’s affiliation revealed that out of the top 30 universities, only 5 of them are in Africa, to be specific in South Africa. This shows limited usage of simulation by researchers based in African universities. Besides, 58% of the survey participants, consisting of researchers with MSc (84%) and Ph.D. (10%) and 5–10 years of experience (70%), do not utilize their awareness of simulation for healthcare operation management due to a lack of organized data (71%), ICT infrastructure (69%), data security and privacy (68), ethical and responsible data use (65%), and attitudes of health professionals (63%). Besides, the lack of curricula on simulation in African universities, data sharing policy, awareness, and top management support have been limiting the adoption of simulation for healthcare operations management in Africa.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».