Statistical Applications to the Management of Intensive Care and Step-down Units
Notice bibliographique
Résumé
This thesis proposes three contributing manuscripts related to patient flow management, server decision-making, and ventilation time in the intensive care and step-down units system.\nFirst, a Markov decision process (MDP) model with a Monte Carlo simulation was performed to compare two patient flow policies: prioritizing premature step-down and prioritizing rejection of patients when the intensive care unit is congested. The optimal decisions were obtained under the two strategies. The simulation results based on these optimal decisions show that a premature step-down strategy contributes to higher congestion downstream. Counter-intuitively, premature step-down should be discouraged, and patient rejection or divergence actions should be further explored as a viable alternative for congested intensive care units (ICUs).\nSecondly, an investigation of the length of stay (LOS) competition between the intensive care unit (ICU) and the step-down unit (SDU), two servers in tandem without a buffer between them was proposed using queuing games. Analysis of the competition was done under four different scenarios: (i) both servers cooperate; (ii) the servers do not cooperate and make decisions simultaneously; (iii) the servers do not cooperate but the first server, the ICU is the leader; (iv) the servers do not cooperate, the second server the SDU is the leader. Finally, a numerical analysis was performed. The results show that the length of stay decisions of each server depends critically on the payoff function’s form and the exogenous demand. Secondly, with a linear payoff function, the SDU is only beneficial to the system if the unit cost is greater than its unit reward at the ICU. Perhaps most importantly, the critical care pathway performs better under coordination and or leadership at the ICU level.\nFinally, first-day ventilated patients' ventilation time was analyzed using survival analysis. The probabilistic behaviour of the ventilation time duration was analyzed and the predictors of the ventilation time duration were determined based on available first-day covariates. Data were obtained from the Critical Care Information System (CCIS) about patients admitted to the ICUs in Ontario between July 2015 and December 2016. The log-logistic AFT model was found to be the best to relate the association between first-day covariates and the ventilation time.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».