MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7038670667

Improving Patient Flow and Operational Efficiency in Emergency Rooms using a Discrete Event Simulation Approach

2023· other· en· W7038670667 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTransportation Systems and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete event simulationPsychological interventionEmergency roomsIntervention (counseling)Test (biology)Event (particle physics)Block (permutation group theory)Unit (ring theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergency rooms (ERs) are essential components of the healthcare system, but in recent times, ERs across Canada have been experiencing extended emergency room length of stay (ERLOS), patients leaving without being seen, and overcrowding. The purpose of this research is to address these issues by utilizing a discrete event simulation approach to improve patient flow and operational efficiency. We propose two policies and interventions that can help alleviate the pressure on ERs, improve operational efficiency, and reduce complications associated with delayed treatment. The first policy is an Acute Medical Unit which is hospital unit that is staffed and equipped to receive patients with acute medical illness and provide rapid assessment and treatment to emergency patients. The second policy is an On-Call Physician, a physician who is called when the number of active patients in ER exceeds twice the ER capacity and helps with the increased workload. To develop the simulation model and test the impact of proposed strategies, we use Rockwell Arena 16 and factor in real-life factors associated with ERs such as arrival rates, service times, and patient acuity levels. In addition, the impact of entry and access blocks to and from the ER is examined. An Entry Block prevents patients from accessing treatment in the ER as a result of a lack of capacity. An Access Block prevents patients from accessing a bed in the hospital itself. Both factors have a significant impact on ER operations and efficiency. Our findings indicate that the proposed intervention strategies can reduce the time patients spend waiting for treatment and the number of patients leaving without being seen. This reduces the complications associated with delayed treatment and addresses overcrowding in emergency rooms. Therefore, the proposed policies have the potential to improve patient flow and operational efficiency in ERs. These findings have significant implications for healthcare facilities as they can utilize this simulation model to test various resource planning strategies and make informed decisions to improve patient healthcare experiences.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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