Assessment of Multi-Criteria Preference Measurement Methods for a Dynamic Environment

Multi-criteria decision analysis is required in various domains where decision making reoccurs as part of a longer-term process. When the decision context changes or the preferences evolve due to process dynamics, one-shot preference measurement is not sufficient to build an adequate basis for decision making. Process dynamics require taking into account the dimension of time. We investigate six interactive preference measurement methods providing the possibility to assess alternatives in terms of utility for an individual decision maker, whether they are suitable for dynamic preference adjustment. We use a mixed-methods approach to analyse them towards 1) requirements for a dynamic method, and 2) their efficiency, validity, and complexity. Our results show that the best method to be further developed for dynamic context is Adaptive Self-Explication slightly preferable over Pre-Sorted Self-Explication. Our assessment implicates that an extension of the Adaptive Self-Explication will enable efficient dynamic decision support

Long Waiting Times for Elective Hospital Care – Breaking the Vicious Circle by Abandoning Prioritisation

Background: Policies assigning low-priority patients treatment delays for care, in order to make room for patients of higher priority arriving later, are common in secondary healthcare services today. Alternatively, each new patient could be granted the first available appointment. We aimed to investigate whether prioritisation can be part of the reason why waiting times for care are often long, and to describe how departments can improve their waiting situation by changing away from prioritisation. Methods: We used patient flow data from 2015 at the Department of Otorhinolaryngology, Haukeland University Hospital, Norway. In Dynaplan Smia, Dynaplan AS, dynamic simulations were used to compare how waiting time, size and shape of the waiting list, and capacity utilisation developed with and without prioritisation. Simulations were started from the actual waiting list at the beginning of 2015, and from an empty waiting list (simulating a new department with no initial patient backlog).Results: From an empty waiting list and with capacity equal to demand, waiting times were built 7 times longer when prioritising than when not. Prioritisation also led to poor resource utilisation and short-lived effects of extra capacity. Departments where prioritisation is causing long waits can improve their situation by temporarily bringing capacity above demand and introducing “first come, first served” instead of prioritisation. Conclusion: A poor appointment allocation policy can build long waiting times, even when capacity is sufficient to meet demand. By bringing waiting times down and going away from prioritisation, the waiting list size and average waiting times at the studied department could be maintained almost 90% below the current level – without requiring permanent change in the capacity/demand ratio

Developing A Personal Decision Support Tool for Hospital Capacity Assessment and Querying

This article showcases a personal decision support tool (PDST) called HOPLITE, for performing insightful and actionable quantitative assessments of hospital capacity, to support hospital planners and health care managers. The tool is user-friendly and intuitive, automates tasks, provides instant reporting, and is extensible. It has been developed as an Excel Visual Basic for Applications (VBA) due to its perceived ease of deployment, ease of use, Office's vast installed userbase, and extensive legacy in business. The methodology developed in this article bridges the gap between mathematical theory and practice, which our inference suggests, has restricted the uptake and or development of advanced hospital planning tools and software. To the best of our knowledge, no personal decision support tool (PDST) has yet been created and installed within any existing hospital IT systems, to perform the aforementioned tasks. This article demonstrates that the development of a PDST for hospitals is viable and that optimization methods can be embedded quite simply at no cost. The results of extensive development and testing indicate that HOPLITE can automate many nuanced tasks. Furthermore, there are few limitations and only minor scalability issues with the application of free to use optimization software. The functionality that HOPLITE provides may make it easier to calibrate hospitals strategically and/or tactically to demands. It may give hospitals more control over their case-mix and their resources, helping them to operate more proactively and more efficiently.Comment: 33 pages, 11 tables, 17 figure

An integrated decision analytic framework of machine learning with multi-criteria decision making for patient prioritization in elective surgeries

Objectif: De nombreux centres de santé à travers le monde utilisent des critères d'évaluation des préférences cliniques (CPAC) pour donner la priorité aux patients pour accéder aux chirurgies électives. Le processus de priorisation clinique du patient utilise à cette fin les caractéristiques du patient et se compose généralement de critères cliniques, d'expériences de patients précédemment hospitalisés et de commentaires sur les réseaux sociaux. Le but de la hiérarchisation des patients est de déterminer un ordre précis pour les patients et de déterminer combien chaque patient bénéficiera de la chirurgie. En d'autres termes, la hiérarchisation des patients est un type de problème de prise de décision qui détermine l'ordre de ceux qui ont le plus bénéficié de la chirurgie. Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un nouveau modèle de priorisation des patients. L'hypothèse principale est de valider le fait que l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils MCDM est capable de mieux prioriser les patients en chirurgie élective et pourrait conduire à une plus grande précision. Méthode: Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un modèle précis de priorisation des patients. Dans un premier temps, une revue de la littérature sera effectuée dans différentes bases de données pour identifier les méthodes récemment développées ainsi que les facteurs de risque / attributs les plus courants dans la hiérarchisation des patients. Ensuite, en utilisant différentes méthodes MCDM telles que la pondération additive simple (SAW), le processus de hiérarchie analytique (AHP) et VIKOR, l'étiquette appropriée pour chaque patient sera déterminée. Dans la troisième étape, plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique seront appliqués pour deux raisons: d'abord la sélection des caractéristiques parmi les caractéristiques communes identifiées dans la littérature et ensuite pour prédire les classes de patients initialement déterminés. Enfin, les mesures détaillées des performances de prédiction des algorithmes pour chaque méthode seront déterminées. Résultats: Les résultats montrent que l'approche proposée a atteint une précision de priorisation assez élevée(~70 %). Cette précision a été obtenue sur la base des données de 300 patients et elle pourrait être considérablement améliorée si nous avions accès à plus de données réelles à l'avenir. À notre connaissance, cette étude présente la première et la plus importante du genre à combiner efficacement les méthodes MCDM avec des algorithmes d'apprentissage automatique dans le problème de priorisation des patients en chirurgie élective.Objective: Many healthcare centers worldwide use Clinical Preference Assessment criteria (CPAC) to prioritize patients for accessing elective surgeries [44]. The patient's clinical prioritization process uses patient characteristics for this purpose and usually consists of clinical criteria, experiences of patients who have been previously hospitalized, and comments on social media. The sense of patient prioritization is to determine an accurate ordering for patients and how much each patient will benefit from the surgery. This research intends to build a hybrid approach for creating a new patient prioritizing model by combining machine learning algorithms with multi-criteria decision-making (MCDM) methodologies. The central hypothesis is to validate that the integration of machine learning algorithms and MCDM tools can better prioritize elective surgery patients and lead to higher accuracy. Method: As a first step, a literature review was performed in different databases to identify the recently developed methods and the most common criteria in patient prioritization. Then, using various MCDM methods, including simple additive weighting (SAW), analytical hierarchy process (AHP), and VIKOR, the appropriate label for each patient was determined. As the third step, several machine learning algorithms were applied to predict each patient's classes. Finally, we established the algorithms' precise prediction performance metrics for each approach. Results: The results show that the proposed approach has achieved relatively high prioritization accuracy (~70%). This accuracy has been obtained based on the data from 300 patients, and it could be significantly improved if we have access to more accurate data in the future. To the best of our knowledge, this research is the first of its type to demonstrate the effectiveness of combining MCDM methodologies with machine learning algorithms in patient prioritization problems in elective surgery

Prioritization of patients' access to health care services

L'accès aux services de santé et les longs délais d'attente sont l’un des principaux problèmes dans la plupart des pays du monde, dont le Canada et les États-Unis. Les organismes de soins de santé ne peuvent pas augmenter leurs ressources limitées, ni traiter tous les patients simultanément. C'est pourquoi une attention particulière doit être portée à la priorisation d'accès des patients aux services, afin d’optimiser l’utilisation de ces ressources limitées et d’assurer la sécurité des patients. En fait, la priorisation des patients est une pratique essentielle, mais oubliée dans les systèmes de soins de santé à l'échelle internationale. Les principales problématiques que l’on retrouve dans la priorisation des patients sont: la prise en considération de plusieurs critères conflictuels, les données incomplètes et imprécises, les risques associés qui peuvent menacer la vie des patients durant leur mise sur les listes d'attente, les incertitudes présentes dans les décisions des cliniciens et patients, impliquant l'opinion des groupes de décideurs, et le comportement dynamique du système. La priorisation inappropriée des patients en attente de traitement a une incidence directe sur l’inefficacité des prestations de soins de santé, la qualité des soins, et surtout sur la sécurité des patients et leur satisfaction. Inspirés par ces faits, dans cette thèse, nous proposons de nouveaux cadres hybrides pour prioriser les patients en abordant un certain nombre de principales lacunes aux méthodes proposées et utilisées dans la littérature et dans la pratique. Plus précisément, nous considérons tout d'abord la prise de décision collective incluant les multiples critères de priorité, le degré d'importance de chacun de ces critères et de leurs interdépendances dans la procédure d'établissement des priorités pour la priorisation des patients. Puis, nous travaillons sur l'implication des risques associés et des incertitudes présentes dans la procédure de priorisation, dans le but d'améliorer la sécurité des patients. Enfin, nous présentons un cadre global en se concentrant sur tous les aspects mentionnés précédemment, ainsi que l'implication des patients dans la priorisation, et la considération des aspects dynamiques du système dans la priorisation. À travers l'application du cadre global proposé dans le service de chirurgie orthopédique à l'hôpital universitaire de Shohada, et dans un programme clinique de communication augmentative et alternative appelé PACEC à l'Institut de réadaptation en déficience physique de Québec (IRDPQ), nous montrons l'efficacité de nos approches en les comparant avec celles actuellement utilisées. Les résultats prouvent que ce cadre peut être adopté facilement et efficacement dans différents organismes de santé. Notamment, les cliniciens qui ont participé à l'étude ont conclu que le cadre produit une priorisation précise et fiable qui est plus efficace que la méthode de priorisation actuellement utilisée. En résumé, les résultats de cette thèse pourraient être bénéfiques pour les professionnels de la santé afin de les aider à: i) évaluer la priorité des patients plus facilement et précisément, ii) déterminer les politiques et les lignes directrices pour la priorisation et planification des patients, iii) gérer les listes d'attente plus adéquatement, vi) diminuer le temps nécessaire pour la priorisation des patients, v) accroître l'équité et la justice entre les patients, vi) diminuer les risques associés à l’attente sur les listes pour les patients, vii) envisager l'opinion de groupe de décideurs dans la procédure de priorisation pour éviter les biais possibles dans la prise de décision, viii) impliquer les patients et leurs familles dans la procédure de priorisation, ix) gérer les incertitudes présentes dans la procédure de prise de décision, et finalement x) améliorer la qualité des soins.Access to health care services and long waiting times are one of the main issues in most of the countries including Canada and the United States. Health care organizations cannot increase their limited resources nor treat all patients simultaneously. Then, patients’ access to these services should be prioritized in a way that best uses the scarce resources, and to ensure patients’ safety. In fact, patients’ prioritization is an essential but forgotten practice in health care systems internationally. Some challenging aspects in patients’ prioritization problem are: considering multiple conflicting criteria, incomplete and imprecise data, associated risks that threaten patients on waiting lists, uncertainties in clinicians’ decisions, involving a group of decision makers’ opinions, and health system’s dynamic behavior. Inappropriate prioritization of patients waiting for treatment, affects directly on inefficiencies in health care delivery, quality of care, and most importantly on patients’ safety and their satisfaction. Inspired by these facts, in this thesis, we propose novel hybrid frameworks to prioritize patients by addressing a number of main shortcomings of current prioritization methods in the literature and in practice. Specifically, we first consider group decision-making, multiple prioritization criteria, these criteria’s importance weights and their interdependencies in the patients’ prioritization procedure. Then, we work on involving associated risks that threaten patients on waiting lists and handling existing uncertainties in the prioritization procedure with the aim of improving patients’ safety. Finally, we introduce a comprehensive framework focusing on all previously mentioned aspects plus involving patients in the prioritization, and considering dynamic aspects of the system in the patients’ prioritization. Through the application of the proposed comprehensive framework in the orthopedic surgery ward at Shohada University Hospital, and in an augmentative and alternative communication (AAC) clinical program called PACEC at the Institute for Disability Rehabilitation in Physics of Québec (IRDPQ), we show the effectiveness of our approaches comparing the currently used ones. The implementation results prove that this framework could be adopted easily and effectively in different health care organizations. Notably, clinicians that participated in the study concluded that the framework produces a precise and reliable prioritization that is more effective than the currently in use prioritization methods. In brief, the results of this thesis could be beneficial for health care professionals to: i) evaluate patients’ priority more accurately and easily, ii) determine policies and guidelines for patients’ prioritization and scheduling, iii) manage waiting lists properly, vi) decrease the time required for patients’ prioritization, v) increase equity and justice among patients, vi) diminish risks that could threaten patients during waiting time, vii) consider all of the decision makers’ opinions in the prioritization procedure to prevent possible biases in the decision-making procedure, viii) involve patients and their families in the prioritization procedure, ix) handle available uncertainties in the decision-making procedure, and x) increase quality of care

Exploration des déterminants de l'implantation d'un outil d'aide à la priorisation de patients au sein de programmes de réadaptation

L’accès aux services de réadaptation est compromis par de longs délais d’attente. La priorisation est une méthode utilisée pour classer des patients selon des critères permettant d’évaluer la priorité relative de chacun dans la liste l’attente. Les outils d’aide à la priorisation (OAP) représentent une solution innovante qui peut s’appliquer pour les patients en attente de services de réadaptation et ainsi favoriser un accès plus équitable aux services de réadaptation. Le but de ce projet était d’explorer les déterminants de l’implantation d’un OAP au sein de programmes de réadaptation. L’outil de priorisation a été adapté au contexte de deux programmes de réadaptation grâce à l’utilisation d’une méthode de consensus auprès de plusieurs parties prenantes. Au terme des consultations avec les patients, les cliniciens et les gestionnaires de ces programmes de réadaptation, dix critères de priorisation par programme ont été identifiés par consensus comme étant importants à considérer. Un prototype de l’outil a été développé et proposé à chacun des milieux cliniques. Puis, d’autres consultations ont été réalisées auprès des prestataires de services afin de recueillir les perceptions quant aux déterminants de l’implantation de l’outil dans les milieux cliniques. À l’aide de deux questionnaires et de groupes de discussion, les cliniciens et les gestionnaires ont nommés une grande variété de facilitateurs et obstacles à l’implantation de l’OAP, soit par rapport à des caractéristiques de l’outil, des individus impliqués et de l’environnement.Access to rehabilitation services can be compromised by problems of excessive wait times before receiving these services. Waiting lists are used to control resources and to ensure equitable and fair access to health services, the order of patients should be determined according to a relative priority. Prioritization is a method of ranking patients according to criteria evaluating the relative priority of each patient. Patient prioritization tools (PPTs) represent an innovative solution that can be applied to patients waiting for rehabilitation services and thus would promote more equitable access to rehabilitation services. The aim of this project was to explore the determinants for implementation of a PPT in rehabilitation settings. The tool was adapted to the context of two rehabilitation programs through the use of a multi-stakeholder consensus method. After consultations with patients, clinicians and managers of these rehabilitation programs, ten prioritization criteria by program were identified by consensus as important to consider. A prototype of the tool was developed and proposed to each of the clinical settings. Then, further consultations were conducted with service providers to collect perceptions about the determinants of implementation of the tool in clinical settings. Using two questionnaires and focus groups, clinicians and managers identified a wide variety of facilitators and barriers to the implementation of PPT, related to characteristics of the tool, individuals involved and the environment

Développement d'une modalité de soutien pour les parents en situation de vulnérabilité socioéconomique dans le développement de leur enfant de moins de cinq ans

Au Québec, le tiers des enfants en situation de vulnérabilité socioéconomique (SVSE) commence la maternelle avec un retard dans au moins un domaine de développement. Les retards de développement (RD) peuvent engendrer des conséquences négatives sur l’enfant, sa famille et la société. Les interventions précoces et de soutien aux parents peuvent contribuer à réduire les effets du statut socioéconomique sur le développement. Or, différentes barrières réduisent l’accès des familles en SVSE à ces interventions. Cette recherche participative a pour but de co-développer un outil d’information pour soutenir les parents dans le développement de leur enfant de moins de cinq ans adapté aux familles en SVSE. Les objectifs sont : 1) explorer les besoins d’information des parents en SVSE que pourrait combler un outil sur le développement du jeune enfant ; 2) cibler les informations prioritaires à aborder dans l’outil (contenu) ; 3) déterminer le format d’outil le plus approprié pour rejoindre ces familles. Des parents, des professionnels de la santé, des intervenants communautaires, une gestionnaire et une conseillère scientifique ont participé à un processus de prise de décision en groupe structuré avec la Technique de Recherche d’Informations par Animation d’un Groupe Expert(TRIAGE) pour déterminer en consensus le contenu et le format de l’outil. Ces participants et des experts externes ont été impliqués dans un processus itératif de production, validation et modification de l’outil. En accord, les participants ont décidé de présenter des informations sur les signes d’alarme, la porte d’entrée des services, les ressources de soutien et les stratégies de stimulation de l’autonomie dans un outil prenant la forme d’une échelle croissance. L’outil peut être considéré comme une nouvelle piste de solution pour contribuer à prévenir l’apparition et la progression des RD. Cette étude soutient l’utilisation de TRIAGE comme méthode participative de recherche permettant l’obtention d’un consensus en groupe.In Quebec, 33% of children from low socioeconomic families have a delay in at least one area of their development at kindergarten. Developmental delays (DD) are associated with negative consequences on the child, its family and the society. Early intervention and parent-based interventions can reduce the effect of socioeconomic status on child development. However, several barriers limit the access of low socioeconomic families to these interventions. The purpose of this participatory research study is to co-develop an educational tool adapted to low socioeconomic families that could inform parents on early child development and strengthen their capacity to create a stimulating home learning environment. The objectives were to 1) explore which parents unmet information needs could be addressed in a tool on early child development, 2) identify which parents’ unmet information needs should be addressed in priority in the tool (tool content) and 3) which format would be the most appropriate to reach our target population (tool format). Parents, pediatric health professionals, community workers, managers and scientific advisers participated in a two phases consensus-seeking process (Technique of Research of Information by Animation of a Group of Experts (TRIAGE)) to reach an agreement regarding the tool content and format. These participants and external experts collaborated in the iterative process of production, validation and modification of the first version of the tool. Participants unanimously decided to present information about red flags, referral resource, support resources and autonomy stimulation strategies on an original, appealing and accessible format of a life size growth chart ruler. The tool developed could be used in primary healthcare and community settings as an intervention to contribute to the prevention of developmental delays. This study reinforced the effectiveness of the TRIAGE method in enabling a group of different stakeholders to reach a consensu