MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7161968086 · doi:10.82308/24369

Analytical approaches to surgical unit management

2017· dissertation· en· W7161968086 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad Mehdi Ghotboddini

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnit (ring theory)ReimbursementSurgical proceduresHealth careSurgical robotScheduling (production processes)Service (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgical unit costs a high percentage of the hospital budget and represents one of the largest segments of the healthcare budget. Surgical unit provides direct care to diverse surgical patients through pre-surgical, operative, post-operative, and recovery steps. Through delivering the surgical services, surgical units generally face series of operational challenges and lag behind in efficiency. These challenges are amplified by conflict of interests among different stakeholders. To address these issues and deliver the best service to the surgical patients, governments or the health insurers encourage surgical units to be more cost effective. In this respect, Operations Research techniques can be applied to help hospital managers to better utilize their resources. The aim of this thesis is to provide an integrated framework for making effective decisions on the hospital surgical case-mix problem (CMP). This research is inspired by the managerial challenges at the surgical unit of the Montreal Jewish General Hospital (JGH). The significance of this research is to mathematically model and simulate the CMP with the Master Surgical Scheduling and the Advanced Scheduling problems in an Integrated Surgical Case Mix (ISCM) model. This empowers hospital managers to enhance surgical unit efficiency by integrating surgical case mix plan, allocating Operating Room (OR) blocks to surgical divisions and surgeons, and assigning elective surgical cases to the operating rooms, at the strategic, tactical, and operational levels, respectively. The ISCM model is developed under various reimbursement mechanisms (e.g., activity based funding, and global budget) and bed configuration policies (e.g., Semi-pooled, and pooled). The usefulness of ISCM model is boosted by incorporating emergency and off-service patients into the model. A Surgical Ward Design (SWD) simulation model is developed to i. validate the ISCM results under various scenarios, ii. explore the impact of different OR schedules on the surgical unit patient flow, and iii. simulate different surgical unit bed configurations. From technical perspective, a stochastic integer model is developed which limits the probability of the downstream bed shortage through a Chance-Constrained programming approach. Moreover, it controls the risk of high bed shortage cost in a Conditional Value at Risk framework. The linear form of the stochastic model is approximated and calibrated with the full-scale data on 72 surgical procedures, 40 surgeons, and 7 specialties in JGH. Then, the sample average approximation method is presented to solve the ISCM model. The results demonstrate that the stochastic ISCM model outperforms deterministic ISCM model in terms of bed shortage level and OR utilization. The activity based funding policy and the global budget with incentive policy result in the similar surgical case mix. Semi-pooled bed configuration increases the daily bed occupancy variance and the number of required beds versus the pooled bed configuration. Also, off-service patient admission is recommended mostly on Fridays, Saturdays, and Sundays for at most two patients per day. It is observed that the stochastic ISCM optimal results are quite robust to a range of bed shortage cost and OR idle/over-time cost.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,443
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,066 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Explorer davantage

Même sujetHealthcare Operations and Scheduling OptimizationTravaux en français237 207