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Enregistrement W7161825221 · doi:10.82308/4761

Analytical models for specialist care in rural areas

2017· dissertation· en· W7161825221 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Klein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careHealth servicesRural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les systemes de sante comptent sur les specialistes pour resoudre de nombreux problemes medicaux. Dans mes recherches, j'explore les defis de gestion des operations de specialistes pour les soins aux patients aigus et chroniques. Je developpe des modeles generaux et considere les autres defis de la prestation de soins de specialistes dans les zones rurales. Cette these contient deux projets de recherche: le premier projet se concentre sur les soins actifs alors que le second projet se concentre sur les soins chroniques. Dans le premier projet, j'etudie les decisions de flux de travail de specialistes sur appel dans les hopitaux ruraux. Les specialistes recoivent des demandes de consultation pour les nouveaux patients dans le service d'urgence et de prendre soin des patients hospitalises dans les services hospitaliers. Est-il preferable de donner la priorite a l'urgence ou aux rejets d'hospitalisation? Je propose un cadre de programmation dynamique stochastique pour les soins de specialistes qui comprend un modele de role unique et un modele de role double. Dans les hopitaux ruraux, specialistes en medecine interne (internistes) prennent generalement sur un double role de l'unite de soins intensifs medecin et interniste sur appel. Je demande le cadre de modelisation propose aux ensembles de donnees mis au point a partir de deux etudes de cas correspondantes. Un hopital utilise l'approche traditionnelle rurale et l'autre hopital utilise un interniste distinct pour l'unite de soins intensifs. Apres avoir observe toutes les internistes travaillant sur appel, je travaille avec les deux groupes de medecins pour obtenir des donnees de consultation urgence et de soins aux patients hospitalises et les combiner avec les donnees du systeme d'information hospitalier. Je trouve que la politique par les lignes directrices actuelles (a savoir les patients hospitalises a decharge par 11h00) ne sont pas toujours une bonne strategie. Dans les hopitaux avec le de commun de la congestion urgence et l'embarquement, les specialistes doivent parfois prioriser les rejets d'hospitalisation et d'autres fois donner la priorite aux consultations a l'urgence. Je trouve des politiques optimales qui ont differentes formes tout au long de la journee avec des seuils d'embarquement et les effets de fin d'horizon. Pour le deuxieme projet, j'etudie le probleme chronique de soins de l'etablissement pour dialyse, Dialysis Facility Network Design Problem (DFNDP). Specialistes du rein traiter l'insusance renale chronique par dialyse jusqu'a ce que la greffe ou la mort. Les patients se deplacent dans le centre ou l'hemodialyse par satellite d'installations pour chaque traitement de quatre heures, trois fois par semaine ou participer a la dialyse a domicile peritoneale ou l'hemodialyse a la maison. Le fardeau de voyage pour les patients dans les zones rurales peut etre plus d'une heure dans chaque direction. Quelle que soit la charge de voyage, certainspatients seront toujours choisir d'aller a un centre ou satellite, tandis que d'autres seront toujours opter pour la dialyse a domicile. Pour beaucoup, le choix varie en fonction de l'emplacement des installations disponibles. Je developpe un modele mathematique pour le DFNDP, compte tenu de l'impact de la distance de voyage sur le choix du patient pour le mode de dialyse. Utilisation de dialyse sondages aupres des patients, j'obtenir des donnees de la preference du patient pour en etablissement ou la dialyse domicile en Nouvelle-Ecosse. Le modele integre egalement les defis de contraintes de gestion et budget capacites necessaires pour trouver une solution realisable. Je demande le modele pour identifier le meilleur reseau d'installations pour reduire le temps de voyage pour les personnes les plus dans le besoin, l'amelioration du bien-etre de la population de patients de dialyse.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,386 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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