Managing the resource allocation for the COVID-19 pandemic in healthcare institutions : a pluralistic perspective

vital:16949Purpose: As COVID-19 outbreak has created a global crisis, treating patients with minimum resources and traditional methods has become a hectic task. In this technological era, the rapid growth of coronavirus has affected the countries in lightspeed manner. Therefore, the present study proposes a model to analyse the resource allocation for the COVID-19 pandemic from a pluralistic perspective. Design/methodology/approach: The present study has combined data analytics with the K-mean clustering and probability queueing theory (PQT) and analysed the evolution of COVID-19 all over the world from the data obtained from public repositories. By using K-mean clustering, partitioning of patients’ records along with their status of hospitalization can be mapped and clustered. After K-mean analysis, cluster functions are trained and modelled along with eigen vectors and eigen functions. Findings: After successful iterative training, the model is programmed using R functions and given as input to Bayesian filter for predictive model analysis. Through the proposed model, disposal rate; PPE (personal protective equipment) utilization and recycle rate for different countries were calculated. Research limitations/implications: Using probabilistic queueing theory and clustering, the study was able to predict the resource allocation for patients. Also, the study has tried to model the failure quotient ratio upon unsuccessful delivery rate in crisis condition. Practical implications: The study has gathered epidemiological and clinical data from various government websites and research laboratories. Using these data, the study has identified the COVID-19 impact in various countries. Further, effective decision-making for resource allocation in pluralistic setting has being evaluated for the practitioner's reference. Originality/value: Further, the proposed model is a two-stage approach for vulnerability mapping in a pandemic situation in a healthcare setting for resource allocation and utilization. © 2021, Emerald Publishing Limited

Service Value Chains and Effects of Scale

This paper generalizes Porter’s notion of the value chain for the analysis of service industries. The generalization entails that the flow and the physical transformation and assembly of goods that are characteristic of manufacturing are generalized into flows and transformation of data and flows and transformation of the physical and mental condition of people that are characteristic of many service industries. Utility is generalized from utilities of forms and function of goods, characteristic of manufacturing, to utilities of time, place, convenience, speed, safety, entertainment, physical and mental wellbeing, knowledge and mental capacity, funding and assurance. The analysis yields a categorization of industries according to central features of the value adding process. Here, the analysis is used to identify sources of (in)efficiency of scale, scope and experience, along the value chain.Service industries;production structure;economy of scale

A Priority-based Fair Queuing (PFQ) Model for Wireless Healthcare System

Healthcare is a very active research area, primarily due to the increase in the elderly population that leads to increasing number of emergency situations that require urgent actions. In recent years some of wireless networked medical devices were equipped with different sensors to measure and report on vital signs of patient remotely. The most important sensors are Heart Beat Rate (ECG), Pressure and Glucose sensors. However, the strict requirements and real-time nature of medical applications dictate the extreme importance and need for appropriate Quality of Service (QoS), fast and accurate delivery of a patient’s measurements in reliable e-Health ecosystem. As the elderly age and older adult population is increasing (65 years and above) due to the advancement in medicine and medical care in the last two decades; high QoS and reliable e-health ecosystem has become a major challenge in Healthcare especially for patients who require continuous monitoring and attention. Nevertheless, predictions have indicated that elderly population will be approximately 2 billion in developing countries by 2050 where availability of medical staff shall be unable to cope with this growth and emergency cases that need immediate intervention. On the other side, limitations in communication networks capacity, congestions and the humongous increase of devices, applications and IOT using the available communication networks add extra layer of challenges on E-health ecosystem such as time constraints, quality of measurements and signals reaching healthcare centres. Hence this research has tackled the delay and jitter parameters in E-health M2M wireless communication and succeeded in reducing them in comparison to current available models. The novelty of this research has succeeded in developing a new Priority Queuing model ‘’Priority Based-Fair Queuing’’ (PFQ) where a new priority level and concept of ‘’Patient’s Health Record’’ (PHR) has been developed and integrated with the Priority Parameters (PP) values of each sensor to add a second level of priority. The results and data analysis performed on the PFQ model under different scenarios simulating real M2M E-health environment have revealed that the PFQ has outperformed the results obtained from simulating the widely used current models such as First in First Out (FIFO) and Weight Fair Queuing (WFQ). PFQ model has improved transmission of ECG sensor data by decreasing delay and jitter in emergency cases by 83.32% and 75.88% respectively in comparison to FIFO and 46.65% and 60.13% with respect to WFQ model. Similarly, in pressure sensor the improvements were 82.41% and 71.5% and 68.43% and 73.36% in comparison to FIFO and WFQ respectively. Data transmission were also improved in the Glucose sensor by 80.85% and 64.7% and 92.1% and 83.17% in comparison to FIFO and WFQ respectively. However, non-emergency cases data transmission using PFQ model was negatively impacted and scored higher rates than FIFO and WFQ since PFQ tends to give higher priority to emergency cases. Thus, a derivative from the PFQ model has been developed to create a new version namely “Priority Based-Fair Queuing-Tolerated Delay” (PFQ-TD) to balance the data transmission between emergency and non-emergency cases where tolerated delay in emergency cases has been considered. PFQ-TD has succeeded in balancing fairly this issue and reducing the total average delay and jitter of emergency and non-emergency cases in all sensors and keep them within the acceptable allowable standards. PFQ-TD has improved the overall average delay and jitter in emergency and non-emergency cases among all sensors by 41% and 84% respectively in comparison to PFQ model

A survey of health care models that encompass multiple departments

In this survey we review quantitative health care models to illustrate the extent to which they encompass multiple hospital departments. The paper provides general overviews of the relationships that exists between major hospital departments and describes how these relationships are accounted for by researchers. We find the atomistic view of hospitals often taken by researchers is partially due to the ambiguity of patient care trajectories. To this end clinical pathways literature is reviewed to illustrate its potential for clarifying patient flows and for providing a holistic hospital perspective

Minimizing the Total Cost in the Out Patient Department (OPD) of a Multispecialty Hospital

Waiting lines are experienced in out daily activities. Waiting in line or queue causes inconvenience to individuals (Patients) and economic costs to firms and organizations. Providing too much service capacity to operate a system involves excessive cost. But not providing enough service capacity results in excessive waiting time and cost. In this study the queuing characteristics at the specialist clinic was analysed using a multiserver queuing model and the waiting and service costs determined with a view to determining the optimal service level. This model can also be used by decision and other policy makers to solve other multi-server queuing problems.nbs

Redesigning the Barranquilla's public emergency care network to improve the patient waiting time

Tesis por compendio[ES] La oportunidad en la atención es uno de los críticos de mayor relevancia en la satisfacción de los pacientes que acuden a los servicios de Urgencias. Por tal motivo, las instituciones prestadoras de servicio y las organizaciones gubernamentales deben propender conjuntamente por una atención cada vez más oportuna a costos operacionales razonables. En el caso de la Red Pública en Servicios de Urgencias de Barrannquilla, compuesta por 8 puntos de atención y 2 hospitales, la tendencia marca un continuo crecimiento de la oportunidad en la atención con una tasa de 3,08 minutos/semestre y una probabilidad del 93,13% de atender a los pacientes después de una espera mayor a 30 minutos. Lo anterior se constituye en un síntoma inequívoco de la incapacidad de la Red para satisfacer los estándares de oportunidad establecidos por el Ministerio de Salud, hecho que podría desencadenar el desarrollo de sintomatologías de mayor complejidad, el incremento de la probabilidad de mortalidad, el requerimiento de servicios clínicos más complejos (hospitalización y cuidados intensivos) y el aumento de los costos asociados al servicio. En consecuencia, la presente tesis doctoral presenta el rediseño de la Red Pública en Servicios de Urgencias anteriormente mencionada a fin de otorgar a la población diana un servicio eficiente y altamente oportuno donde tanto las instituciones prestadoras del servicio como los organismos gubernamentales converjan efectivamente. Para ello, fue necesaria la ejecución de 4 grandes fases a través de las cuales se consolidó una propuesta orientada al desarrollo efectivo y sostenible de las operaciones de la Red. Primero, se caracterizó la Red Pública de Servicios de Urgencias en Salud considerando su comportamiento actual en términos de demanda y oportunidad de la atención. Luego, a través de una revisión sistemática de la literatura, se identificaron los enfoques metodológicos que se han implementado para la mejora de la oportunidad y otros indicadores de rendimiento asociados al servicio de Urgencias. Posteriormente, se diseñó una metodología para la creación de redes de Urgencias eficientes y sostenibles la cual luego se validó en la Red Pública sudamericana a fin de disminuir la oportunidad de atención promedio en Urgencias y garantizar la distribución equitativa de los beneficios financieros derivados de la colaboración. Finalmente, se construyó un modelo multicriterio que permitió evaluar el rendimiento de los departamentos de Urgencia e impulsó la creación de estrategias de mejora focalizadas en incrementar su respuesta ante la demanda cambiante, los críticos de satisfacción y las condiciones de operación estipuladas en la ley. Los resultados de esta aplicación evidenciaron que los pacientes que acceden a la Red tienden a esperar en promedio 201,6 min con desviación de estándar de 81,6 min antes de ser atendidos por urgencia. Por otro lado, de acuerdo con la revisión de literatura, la combinación de técnicas de investigación de operaciones, ingeniería de la calidad y analítica de datos es ampliamente recomendada para abordar este problema. En ese sentido, una metodología basada en modelos colaterales de pago, simulación de procesos y lean seis sigma fue propuesta y validada generando un rediseño de Red cuya oportunidad de atención promedio podría disminuir entre 6,71 min y 9,08 min con beneficios financieros promedio de US$29,980/nodo. En último lugar, un modelo compuesto por 8 criterios y 35 sub-criterios fue diseñado para evaluar el rendimiento general de los departamentos de Urgencias. Los resultados del modelo evidenciaron el rol crítico de la infraestructura (Peso global = 21,5i garantir la distribució equitativa dels beneficis financers derivats de la col´laboració. Finalment, es va construir un model multicriteri que va permetre avaluar el rendiment dels departaments d'Urgència i va impulsar la creació d'estratègies de millora focalitzades en incrementar la seva resposta davant la demanda canviant, els crítics de satisfacció i les condicions d'operació estipulades en la llei. Els resultats d'aquesta aplicació van evidenciar que els pacients que accedeixen a la Xarxa tendeixen a esperar de mitjana 201,6 min amb desviació d'estàndard de 81,6 min abans de ser atesos per urgència. D'altra banda, d'acord amb la revisió de literatura, la combinació de tècniques d'investigació d'operacions, enginyeria de la qualitat i analítica de dades és àmpliament recomanada per abordar aquest problema. En aquest sentit, una metodologia basada en models col´laterals de pagament, simulació de processos i llegeixin 6 sigma va ser proposada i validada generant un redisseny de Xarxa la oportunitat d'atenció mitjana podria disminuir entre 6,71 min i 9,08 min amb beneficis financers mitjana d'US$ 29,980 / node. En darrer lloc, un model compost per 8 criteris i 35 sub-criteris va ser dissenyat per avaluar el rendiment general dels departaments d'Urgències. Els resultats de el model evidenciar el paper crític de la infraestructura (Pes global = 21,5%) en el rendiment dels departaments d'Urgència i la naturalesa interactiva de la Seguretat de l'Pacient (C + R = 12,771).[EN] Waiting time is one of the most critical measures in the satisfaction of patients admitted within emergency departments. Therefore, hospitals and governmental organizations should jointly aim to provide timely attention at reasonable costs. In the case of Barranquilla's Pubic Emergency Service Network, composed by 8 Points of care (POCs) and 2 hospitals, the trend evidences a continuous growing of the waiting time with a rate of 3,08 min/semester and a 93,13% likelihood of serving patients after waiting for more than 30 minutes. This is an unmistakable symptom of the network inability for satisfying the standards established by the Ministry of Health, which may trigger the development of more complex symptoms, increase in the death rate, requirement for more complex clinical services (hospitalization and intensive care unit) and increased service costs. This doctoral dissertation then illustrates the redesign of the aforementioned Public Emergency Service Network aiming at providing the target population with an efficient and highly timely service where both hospitals and governmental institutions effectively converge. It was then necessary to implement a 4-phase methodology consolidating a proposal oriented to the effective and sustainable development of network operations. First, the Public Emergency Service Network was characterized considering its current behavior in terms of demand and waiting time. A systematic literature review was then undertaken for identifying the methodological approaches that have been implementing for improving the waiting time and other performance indicators associated with the emergency care service. Following this, a methodology for the creation of efficient and sustainable emergency care networks was designed and later validated in the Southamerican Public network for lessening the average waiting time and ensuring the equitable distribution of profits derived from the collaboration. Ultimately, a multicriteria decision-making model was created for assessing the performance of the emergency departments and propelling the design of improvement strategies focused on bettering the response against the changing demand conditions, critical to satisfaction and operational conditions. The results evidenced that the patients accessing to the network tend to wait 201,6 min on average with a standard deviation of 81,6 min before being served by the emergency care unit. On the other hand, based on the reported literature, it is highly suggested to combine Operations Research (OR) methods, quality-based techniques, and data-driven approaches for addressing this problem. In this sense, a methodology based on collateral payment models, Discrete-event simulation, and Lean Six Sigma was proposed and validated resulting in a redesigned network whose average waiting time may diminish between 6,71 min and 9,08 min with an average profit US$29,980/node. Lately, a model comprising of 8 criteria and 35 sub-criteria was designed for evaluating the overall performance of emergency departments. The model outcomes revealed the critical role of Infrastructure (Global weight = 21,5%) in ED performance and the interactive nature of Patient Safety (C + R = 12,771).Ortíz Barrios, MÁ. (2020). Redesigning the Barranquilla's public emergency care network to improve the patient waiting time [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/156215TESISCompendi

Models of Emergency Departments for Reducing Patient Waiting Times

In this paper, we apply both agent-based models and queuing models to investigate patient access and patient flow through emergency departments. The objective of this work is to gain insights into the comparative contributions and limitations of these complementary techniques, in their ability to contribute empirical input into healthcare policy and practice guidelines. The models were developed independently, with a view to compare their suitability to emergency department simulation. The current models implement relatively simple general scenarios, and rely on a combination of simulated and real data to simulate patient flow in a single emergency department or in multiple interacting emergency departments. In addition, several concepts from telecommunications engineering are translated into this modeling context. The framework of multiple-priority queue systems and the genetic programming paradigm of evolutionary machine learning are applied as a means of forecasting patient wait times and as a means of evolving healthcare policy, respectively. The models' utility lies in their ability to provide qualitative insights into the relative sensitivities and impacts of model input parameters, to illuminate scenarios worthy of more complex investigation, and to iteratively validate the models as they continue to be refined and extended. The paper discusses future efforts to refine, extend, and validate the models with more data and real data relative to physical (spatial–topographical) and social inputs (staffing, patient care models, etc.). Real data obtained through proximity location and tracking system technologies is one example discussed

Improve primary care performance through operations management: An application to emergency care and preventive care

El propósito principal de esta tesis es aplicar el método de gestión de operaciones para mejorar el rendimiento de los responsables de proporcionar atención sanitaria en relación con dos componentes principales de la atención primaria: atención de urgencia y atención primaria. Durante muchos años, en la atención sanitaria se han aplicado los sistemas de gestión de operaciones (OM) y de investigación de operaciones (OR) con la finalidad de mejorar la eficiencia en la prestación de los servicios sanitarios. El núcleo del sistema de atención médica es la atención sanitaria, cuyas funciones principales incluyen el suministro de un punto de entrada, la prestación de atención médica y preventiva fundamental y ayudar a los pacientes a coordinar y a integrar la atención, aspectos que son fundamentales de cara a mejorar no solo el resultado sanitario de los pacientes, sino también el rendimiento en términos de coste de todo el sistema sanitario (Starfield 1998). En un estudio sobre el rendimiento de la atención primaria y del sistema de salud (Schoen et al., 2004), en EE. UU. se registró un índice de utilización del departamento de urgencias (ED) muy superior al de otros tres países, el cual venía acompañado de un menor porcentaje de adultos que dispusieran de un doctor, un lugar o una clínica habitual donde acudir al caer enfermos. Por este motivo, el capítulo 2 de esta disertación aborda la mejora del departamento de salas de urgencia a través del rediseño del proceso. Otro hallazgo fundamental de la encuesta es que Canadá cuenta con el menor índice de chequeos en términos de prueba de Papanicolaou y mamografías. Debido a la importancia de la atención preventiva para salvar vidas y reducir costes, el capítulo 3 de esta disertación analiza cómo mejorar el programa de atención preventiva financiado por el gobierno a través del diseño de la red. El capítulo 2 establece el contexto de un departamento de urgencias (ED) en un hospital terciario con un censo anual de 55 000 pacientes, y analiza la forma en la que el proceso de rediseño de una prueba sanguínea específica tiene un determinado impacto sobre la congestión del ED. De forma más específica, analizamos en cambio en tres magnitudes de rendimiento después de que el análisis de la muestra de sangre del paciente para determinar los niveles de troponina fuera trasladada del laboratorio central del laboratorio al interior del ED. Mediante la teoría de la asignación de colas de prioridad, generamos hipótesis sobre las siguientes medidas de rendimiento: tiempo de espera (definido como la diferencia de tiempo entre el registro de entrada del paciente y la asignación de cama), tiempo de servicio (definido como la diferencia de tiempo entre la asignación de cama y la distribución, el metabolismo y la eliminación de un fármaco) y calidad del servicio (definido como el índice de revisión de los pacientes tras 72 horas). Mediante un modelo de diferencias en diferencias, determinamos que el rediseño del proceso está asociado con unas mejoras estadísticamente significativas en casi todas las mediciones de rendimiento operativo. Concretamente, encontramos que la adopción de POCT está asociada a una reducción del 21,6 % en el tiempo de servicio entre los pacientes objeto de la prueba durante las horas punta, y en una reducción de entre el 5,9 % y el 35,5 % en el tiempo de espera en función de la categoría de prioridad del paciente durante esas mismas horas punta. Además, encontramos que la adopción de un POCT estaba asociada con una mejora de la calidad del servicio, puesto que la probabilidad de recaída pronosticada se redujo en un 0,64 % durante su uso. También descubrimos importantes efectos indirectos a través de todo el sistema en pacientes que no habían sido objeto de un POCT (pacientes que no son objeto de prueba). En otras palabras, la adopción de un POCT está asociada con una reducción del tiempo de espera entre estos pacientes que no son objeto de prueba de un 4,73 % y a una reducción del 11,6 % en el tiempo de espera en función de la categoría de prioridad de los pacientes durante las horas punta. Al examinar el impacto del POCT entre ambas poblaciones de pacientes, tanto los que fueron sometidos a la prueba como los que no, se pudo determinar que esta investigación es única a la hora de identificar los grandes beneficios en el sistema que pueden lograrse a través del rediseño del proceso asociado al ED. El tercer capítulo de esta tesis emplea un modelo de elección de preferencias para analizar las prioridades del cliente en la atención preventiva desde la perspectiva de la configuración del servicio. Aplicamos el modelo en el contexto de un programa de chequeos asociados con el cáncer de mama financiado por el gobierno en Montreal (Canadá), con el fin de identificar las contrapartidas que reciben los participantes del programa a la hora de acceder a un conjunto de instalaciones con diferentes configuraciones de servicio basadas en sus auténticas preferencias. De forma más concreta, analizamos estas preferencias en relación con el tiempo de espera para obtener cita, el tiempo de desplazamiento a la clínica en la que se vaya a practicar el chequeo, la disponibilidad del aparcamiento de la clínica, el horario de apertura de la clínica, el tiempo de espera dentro de la clínica el día del chequeo, la preparación del personal de enfermería, el proceso de chequeo y el tiempo de espera para recibir el resultado. Pudimos comprobar que la preparación del personal de enfermería (es decir, si son capaces de responder preguntas relacionadas con el chequeo o con el cáncer de mama) y el tiempo de espera para obtener una cita eran los factores más determinantes a la hora de elegir una clínica, seguidos de cerca por la disponibilidad de aparcamiento. Mediante el análisis de clases latentes también podemos confirmar que, al contrario de lo apuntado por otras investigaciones, no existe una heterogeneidad clara entre los participantes del programa. Nuestro modelo Arena de simulación muestra que tener en cuenta las preferencias del cliente en el diseño de las configuraciones del servicio mejorará notablemente tanto el nivel de congestión como el índice de participación en las nuevas pruebas. Como conclusión de ambos capítulos, esta tesis trata de generar implicaciones en términos de gestión en lo que respecta a la configuración de la atención sanitaria que puedan ayudar a mejorar la calidad del servicio mediante el uso de un enfoque de metodología empírica. Vemos que pueden acometerse importantes mejoras en los servicios existentes a través del rediseño del proceso de servicio y de la comprensión de las preferencias del cliente, sin necesidad de revisar todo el sistema de atención sanitaria