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Enregistrement W6996632422

Simulation Analysis of Patient Wait Times for Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging considering COVID-19 Impact

2021· dissertation· en· W6996632422 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationData collectionQuality (philosophy)Context (archaeology)Data qualityMedical care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to world-wide increasing population and life expectancy, the volume of chronic illnesses and number of patients admitted into hospitals is growing. Hospital services can be extremely important and expensive—particularly for Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) diagnostic imaging. Ontario hospitals follow a public healthcare system with four patient priority levels and wait time targets for each of the four priority levels. Along with increasing needs for diagnostic imaging services, COVID-19 was declared a pandemic virus on March 11th, 2020, by the World Health Organization (WHO), which was followed by the Premier of Ontario declaring a state of emergency. Through this time, hospitals were required to decrease services which were considered non-essential or non-life threatening to reserve volume for pandemic-affected patients and minimize patient flow through hospitals. The impact of COVID-19 took a toll on hospitals and their scheduling methods. This thesis focuses on completing a data analysis of an Ontario hospital’s diagnostic imaging for CT and MRI scans to develop a simulation model to determine potential scheduling formats and show how current and prospective future states of scheduling can be implemented through the impact of COVID-19. There are a small number of available simulation models which provide information on hospital-specific patient scheduling implementation for diagnostic imaging. The data analysis is completed by using hospital data, publicly available data from Health Quality Ontario (HQO), and the county’s local health unit. Results of the models will provide insight to improvements in the system to predict outpatient wait times through the COVID-19 pandemic. Wait time predictions are needed to help provide better outcome data for patients and the length of time they should be expected to wait.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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