論文の概要: Analytical Techniques to Support Hospital Case Mix Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07323v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 22:59:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-20 16:27:39.531935
• Title: Analytical Techniques to Support Hospital Case Mix Planning
• Title（参考訳）: 病院事例混合計画支援のための分析手法
• Authors: Robert L Burdett, Paul corry, David Cook, Prasad Yarlagadda
• Abstract要約: 本稿では、キャパシティアセスメントとケースミックス計画を支援する分析手法と意思決定支援ツールを紹介する。 既存のケースミックスの変更の影響を分析するために最適化モデルを提案する。 競合するケースミックスソリューションを比較し、批判するために、多目的意思決定技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article introduces analytical techniques and a decision support tool to support capacity assessment and case mix planning (CMP) approaches previously created for hospitals. First, an optimization model is proposed to analyse the impact of making a change to an existing case mix. This model identifies how other patient types should be altered proportionately to the changing levels of hospital resource availability. Then we propose multi-objective decision-making techniques to compare and critique competing case mix solutions obtained. The proposed techniques are embedded seamlessly within an Excel Visual Basic for Applications (VBA) personal decision support tool (PDST), for performing informative quantitative assessments of hospital capacity. The PDST reports informative metrics of difference and reports the impact of case mix modifications on the other types of patient present. The techniques developed in this article provide a bridge between theory and practice that is currently missing and provides further situational awareness around hospital capacity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来病院で作成されていたキャパシティアセスメントとケースミックスプランニング(cmp)アプローチを支援する分析手法と意思決定支援ツールを紹介する。 まず、既存のケースミックスの変更の影響を分析するために、最適化モデルを提案する。 本モデルでは,病院の資源利用率の変化に比例して,他の患者種をどう変えなければならないかを明らかにする。 そこで本研究では,競合事例混合ソリューションの比較と批判を行うための多目的意思決定手法を提案する。 提案手法はExcel Visual Basic for Applications (VBA)パーソナル意思決定支援ツール (PDST) にシームレスに組み込まれ,病院の容量を定量的に評価する。 PDSTは、差異の有意な指標を報告し、他の種類の患者に対するケースミックス修正の影響を報告している。 本稿で開発された技術は,現在欠けている理論と実践の橋渡しとなり,病院の容量に関するさらなる状況認識を提供する。

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