Design of long-term care facility networks
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis is to provide decision makers with a tool to assist in the development of short-, medium- and long-term capacity planning for long-term care networks. Although this research may be applied to other service sectors, as well as others areas of interest to those in the operations research community, the application area of this thesis is restricted to the domain of long-term care. When designing long-term care networks for the elderly and infirm, a network should both satisfy demand in a timely fashion and take a patient's perceived quality-of-life into account. As these elderly, infirm patients make this final transition to long-term care, it is incumbent on healthcare providers to analyze and evaluate the balance between a patients' needs for care versus cure. This thesis provides decision makers with two distinct network-design tools. The first methodology addresses the imminent surge in demand for long-term care services, and how best to build up the long-term care network to accommodate patients in manner that is sensitive to their perceived quality-of-life. The second methodology is forward-looking, examining how the current long-term care network can be improved with additional levels of care, and how the proposed changes affect cost and patients' perceived quality-of-life. The quantity, size, location, type of care and patient perceived quality-of-life are the main determinants of the network configuration for both of the aforementioned network-design tools.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».