Selection of helicopter bases and transport modes to minimize pre-hospital times in Iceland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Models for the optimal location of ambulance bases typically focus on response time, but for some patients (e.g., trauma), the total pre-hospital time may matter more. Iceland's geography and population distribution imply that fixed-wing air ambulances are an important mode for transporting emergency patients to one of the small number of hospitals with capabilities to treat patients with time-sensitive conditions. Helicopter ambulances have the potential to improve service for incidents that occur far from the closest airport. METHODS: We formulate models to find optimal helicopter base locations with a primary objective of maximizing incident coverage and secondary objective of minimizing patient transport costs. Our models consider three transport modes (ground, fixed-wing, and helicopter), and evaluate the addition of new helicopter bases to a single existing fixed-wing base, single existing helicopter base, and multiple existing ground ambulance bases. RESULTS: Akureyri and Flúðir are potential locations for a second helicopter base. These locations provide similar overall coverage levels, but effectiveness depends on hospital destination assumptions. Flúðir offers greater benefits if all patients are transported to Reykjavík Hospital, whereas Akureyri performs better if patients are transported to the nearest hospital. CONCLUSIONS: The choice of helicopter base locations depends on factors beyond coverage. Our work shows how optimization models can reveal the impact of operational assumptions on optimal base selection and illustrates a methodology that can be adapted for other countries facing similar geographic challenges.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».