Simulation Analysis of Patient Wait Times for Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging considering COVID-19 Impact
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».