随机子模型在Multihospital系统专业服务

文摘

浪费性支出,成本上升,增加需求和有限的资源在医疗保健行业导致越来越大的压力在医院管理者成为尽可能高效的业务的各个方面包括子。一些有前途的策略应对这些挑战是加入了一些医院形成multihospital系统(肉类),专业化,使用集中资源的好处。我们开发一个随机优化模型来确定数量,容量,在肉类和位置的医院提供专业服务时利用集中资源的好处。模型最小化总成本由肉类及其承担病人和包含病人的服务水平,病人滞留率、和类型的需求。进行一些计算分析来衡量最优资源共享的好处提供专业服务的一个子集医院肉类对完成分散(CD)和全集中(FC)的政策。

1。介绍

的数量multihospital系统(肉类)近年来迅速增加(1]。这种发展导致大量肉类卫生经理的机会和威胁。现在,他们正在面临越来越大的压力来提高服务质量,降低成本,成为尽可能高效的在所有方面的操作2]。浪费性支出,成本上升,增加需求和有限的资源在医院行业披露的必要性更关注这个问题(1,3,4]。注意,公共和私人美国医疗支出增长速度比其他任何行业。在美国医疗保健支出在2012年超过2.8万亿美元(5]。这种情况将更糟的是在下一年;两党政策中心进行的研究显示,美国医疗保健支出将在2021年约5万亿美元(6]。此外,GDP的16.9%花在医疗保健上于2012年在美国(7),它将在2040年占GDP的27% (8]。这些支出上升会影响经济和它的各种行业(9]。令人沮丧的事实是,超过一半的美国医疗保健支出2.2万亿年的2007美元(1.2万亿美元)是浪费。消费者、政府和医疗组织负责这样的废物(10]。

美国医疗体系面临另一个问题是越来越多的需求。美国医学院校协会(对象)预计,一年一度的就诊需求从2000年到2020年将增长53% (11]。紧急需求的情况将会更糟,因为最近的应急部门的数量明显减少。对专业服务的需求也在增加。例如,根据经合组织的报告,磁共振成像(MRI)测试的数字在美国人均最高201312]。人口老龄化也会导致卫生服务的需求增加,85岁及以上人口预计将从540万年的2008增加到1900万到2050年在美国13]。

另一个问题是有限的资源。资源不仅限于设备和设施不足。此外,医疗系统面临人员不足的治疗。预计,2020年,不足美国的执业护士今天将至少400000以上,空置率的注册护士(RN)将从2005年的7%增加到2020年的29%(近100万缺乏)14]。

针对上述情况,医院管理者几乎没有其他选择,除了不断努力成为尽可能高效的在其业务的各个方面包括子。一些有前途的策略应对这些挑战是加入了一些医院形成肉类,专业化,在这样的系统中使用集中资源的好处。有令人信服的理由来应用这些策略。肉类承认他们有各种各样的机会实现节约成本从全系统的规模经济15]。此外,克里斯坦森等人表示,唯一的行业里工厂(医院)不专业,试图为每个人都提供所有医疗保健。他们透露,设立专门的医院有很大机会减少15 - 20%的住院费用(16]。这种方法可能会导致降低的成本,而不是在所有医院提供这些服务。例如,Narayana Hrudayalaya班加罗尔的心脏病房(情事属实者)提供了专门的心脏手术服务成立承认显著大量的病人。由于外科医生接受固定工资(而不是每操作)的单位,医院成本已经下降了增加操作的数量和使用的规模经济的好处17]。如上所述,第三个战略资源的高效利用和降低成本是利用设计肉类池资源的好处。专业服务的共享资源(例如,核磁共振,移植,CT扫描,和新生儿重症监护)由于设置新设施的昂贵成本更重要。因此,本文在肉类卫生医疗能力的合理利用,我们采用的所有三个提到的策略和打算限制提供的专业服务的一个子集医院而不是所有医院的网络。在这样的肉类,昂贵的设备可以在一个或多个提供更大的医院。资源共享在肉类卫生专业服务的一个例子是北国的医疗保健。这个网络包括25个医院和使机会分享一些服务,如核磁共振在11所医院(18]。而应用共享资源政策有一些优势,但它可能会导致更长的旅行距离一个病人来访问服务。因此,本文中所描述的研究考虑的可访问性和服务水平以及金融方面的问题。

尽管在肉类资源共享的潜在好处,有对这一领域的研究有限。本文认为肉类中的定位和分配的专业服务。具体来说,我们开发一个混合整数非线性随机优化模型来确定有多少,哪些地方应该建立在肉类提供专业服务,能力水平的医院,医院的方向应该处理系统中要求各地。每周期总成本最小化模型由肉类及其患者(即承担。,by fixed cost of setting up locations, variable cost of maintaining the capacity across the sites, diversion cost of diverting patients demand to another location in the MHS, penalty cost of not being able to satisfy patients demand at a location, treatment cost related with met demand, transportation cost of traveling from a district to a location, and lodging costs related to the travel and hotel lodging of patient’s family members who go with the patient to a given hospital) and incorporates patient service levels at each site and overall system, type of demand (urgent or nonurgent), and patient retention rates by willingness of patient to travel from a district to a location.

本文组织如下。以下部分将讨论医疗子和容量规划与我们的研究相关的文献。部分3发展一个随机优化模型来确定数量,容量,在肉类和位置的医院提供专业服务。部分4描述了实验设计。部分5细节和讨论结果。最后,结束语和为未来的研究方向提供了部分6。

2。文献综述

关于设备的研究文献子是巨大的。Daskin和迪恩对设施选址进行了一次广泛评估模型在卫生保健领域(19]。子的模型可以帮助规划者确定服务设施的数量和位置,可以提供以及他们的能力。每个研究基于其目的考虑几个因素,如社会、地理,金融和政治考虑20.- - - - - -23]。一些研究认为地理作为最重要的考虑因素的利用卫生服务。大多数这些模型一直关心旅游成本,认为病人总是光顾他们的住所最近的位置24),但大多数时候,其他类型的服务等相关参数,质量,或充分性的影响医院的吸引力25,26]。一些研究人员认为,医疗设施定位的关键特征是其多目标性质(27]。使用多目标建模,可以考虑几个因素建模。例如,航海图等等人开发了一个biobjective模型和考虑公平分配的设施分散的人口和最小化病人的家距离医院的目标模式24]。其他研究人员考虑问题的多准则决策问题,并试图通过施加合适的考虑若干标准约束(28]。

一些研究集中在专业化的优势。他们得出的结论是,专业护理单元可以提高患者的数量,降低成本,提高产品质量29日- - - - - -34]。Phibbs等人表明在新生儿重症监护病房降低死亡率的程序数量的增加(29日]。CCUs Ketabi得出结论,服务水平是影响人力资源、人口指数和地区问题[30.]。象牙海岸等人开发了一个优化模型定位治疗创伤性脑损伤(TBI)提供可用的和可访问的专业服务单位和合格的退伍军人在预算限制。他们检查的成本和预期的服务影响一系列的创伤性脑损伤的治疗装置位置选项(31日]。在最近的另一个研究中,Syam和象牙海岸显示服务的集中化的程度,地理病人的人口密度和保留率专业服务子建模[的决定性因素32]。之后,他们建立了一个综合模型以最小化总成本在每个位置和整合公共资源约束下敏度水平,滞留率、目标服务水平和重载违约成本模型中(33]。

尽管模式的积极方面33),他们假定的需求时间是固定的。不过,哈珀和Shahani表示,需求函数往往是依赖于时间和距离和随机旅行时间不同于病人的病人。因此,应用确定性方法可能低估了能力的资源(35]。出于这个原因,哈珀等人开发了一个离散事件仿真子模型和考虑需求作为时间的函数。仿真模型确定患者必须参考的设施和运输方式36]。对某些服务可能是季节性的需求,如老年保健通过冬季或儿科服务的学校假期。Ndiaye和Alfares关注定位为游牧人口公共服务组织。他制定一个二进制整数规划模型来确定最优的数量和位置初级卫生单位满足季节性变化的需求(37]。Ndiaye和Alfares进行了统计方法来估计县为基础对一些医疗服务的需求。他们开发了一个优化模型来确定位置和数量的新社区卫生中心(CHCs)在地理网络。他们得出的结论是,优化整体网络会导致20%认为改善措施(37]。

一些研究集中在肉类的好处(15,34,38,39]。肉类从系统获得重大机会达到节省成本的规模经济。基于大部分的研究,最重要的行动步骤肉类在未来可持续、高效是指定合适的平衡系统的集中和分散的元素(15]。根据(2),综合医疗模型考虑的位置,大小,和服务组合在肉类会有帮助。Mahar等人开发了一个优化模型,来评估肉类如何使用集中资源在子模型的好处。他们认为成本和服务水平的模型和结论肉类可以更好地利用资源提供服务在更少的位置(34]。模型的研究提供了我们这样,分享专业医院业务肉类不仅可以利用规模经济来降低成本,但也导致增加实际和感知的服务质量。增加患者的数量在一个专门的操作导致医务人员建立他们的累积经验,管理服务,这可以提高服务的质量。

最初的研究,这项工作是基于延伸越来越需要提高效率和有效性的肉类(提供专业服务34]。我们假定正态分布固定在每个位置的需求。提出的改进,使模型更现实的模型相比,在34如下:我们考虑患者需求的集群区域(需求)的起源将满足医院贴上一个“区。“因此,运输成本相关的费用从地区医院。然而,医院可能转移病人需求网络中的另一个位置,导致转移成本。此外,我们把病人滞留率、治疗费用和住宿成本模型。

3所示。一个模型

这里给出周期模型的目的是开发一个混合整数非线性随机优化模型来确定有多少和现有医院的肉类应设立专门的服务,能力水平,和方向的医院应该为地区在提供专业服务系统和哪种类型的病人。该模型包括两个主要标准:(1)肉类的提供专业的服务和成本(2)在每个站点和整个系统的服务水平。也最小化总成本由肉类及其承担病人和包含病人在每个站点服务水平和整体系统,类型的需求,和保持率。

下标的模型如下: :医院位置指数; :专业服务病人区指数; :保留率指数。

我们考虑一个综合医院网络医院的位置。下标识别潜在的地点提供专业能力。可能并不是所有的医院将准备提供专业服务由于高固定运营成本或医务人员资源有限。为下标“区”,这个词等不同的地理单位县、邮政编码或社区。与下标,“保留率”一词专门服务的潜在患者的比例从地区医院愿意出差。保留率协助建模的可访问性医院考虑距离医院如何影响病人的意愿前往医院。例如,寻找护理服务的患者数量可以减少去医院的距离增加。

我们假定正态分布固定在每个地区对专业服务的需求。在模型中,病人需求根据其类型可分为紧急和nonurgent。我们使用术语“紧急”指的是应急(刚性的)需求过程的情况必须立即予以处理和使用术语“nonurgent”指非紧急(灵活)的需求,可能会推迟或提前预定。模型中,基于保留率在每个地区的需求分配给医院造成运输成本。这个成本可以根据不同的类型的需求。旅行的成本地区的患者去医院nonurgent需求会略低于迫切需求吗由于患者迫切需求可以选择更昂贵的运输方式。

正如我们上面所提到的,医院面临的需求。医院可能会发送一个病人到其他医院网络中的位置,导致一些成本(医院和病人满意度和幸福)。这个成本也可能根据不同的类型的需求。让,显示下标从1;的成本转移患者nonurgent医院的需求去医院会远低于的迫切需求吗。当相当高,提供的服务更多的医院将是一个合理的选择。

让是一个二元决策变量表示如果医院设置提供专业化服务,并让吗是变量的能力水平的位置每一个时期。此外,让和是二元决策变量指示是否区紧急和nonurgent需求分配到的位置与保留率分别,让和表示迫切的分数和nonurgent要求医院满足了医院(即。,by sending patients from hospital去医院分别为服务)。实际上,通过集中调度活动在肉类,医院系统中可以分配一些对专业服务的需求。例如,通过集中调度安排专门的程序,程序可以被路由到一个医院的网络。此外,当最近的医院面临着缺乏医务人员和/或房间/床或复杂的情况下,救护车转移可以应用于转移病人到另一个网络中的设备。一项研究估计,在2003年,大约500000辆救护车(平均每分钟一辆救护车)不在医院最初的目的地(40]。

下面的模型分配的迫切和nonurgent需求和服务能力(人员、设备等)医院总成本(即每时期。,by fixed cost of setting up locations, variable cost of maintaining capacity, diversion cost of diverting patient demand to another location in the MHS, penalty cost of not being able to satisfy patient demand at a location, treatment cost associated with met demand, transportation cost of traveling from a district to a location, lodging costs related to the travel, and hotel lodging of patient’s family members who go with the patient to a given hospital) is minimized while meeting target service level and ensuring the retention rate applied corresponds to the distance between the district and the hospital. To make the model more tangible, we first predefine the model’s decision variables, system parameters, and quantities which can be described in terms of the decision variables.

3.1。模型变量

模型变量如下: =变量专业能力水平位置每个时期; 如果地区nonurgent需求分配到的位置与保留率否则,0; =分数的位置的nonurgent需求分配到的位置; 如果地区的迫切需求分配到的位置与保留率否则,0; =分数的位置的迫切需求分配到的位置; 如果位置设置提供专业服务,0。

3.2。模型参数

模型参数如下: =预期nonurgent需求专业服务每段; =预期迫切需求专业服务每段; =预期偏差nonurgent专业化服务的需求每段区; 紧急需求专业服务的预期偏差每段区; =数量的医院系统中; =系统的地区; =系统中许多不同的保留类别; 单位不满意=违约成本与需求的位置每段; =固定成本的设置位置每段提供专业化服务; =单位可变成本的可变容量位置每段; =上界的能力如果定位位置; =治疗成本与单位满意需求的位置; =每天平均住宿成本为病人家庭的位置; =平均天的每个病人保持位置; 之间的英里=平均距离的位置和位置; =英里地区之间的平均距离和位置; =平均运输成本每英里之间和位置nonurgent需求; 每英里平均运输成本之间的地区和位置紧急需求; =平均单位成本转移nonurgent位置的需求位置; =平均单位成本的迫切需求转移位置位置; =英里的上界th保留率为紧急需求; =英里的上界th保留率nonurgent需求; =英里的下界th保留率为紧急需求; =英里的下界th保留率nonurgent需求; =最低的位置满足的需求; =最低分数系统整体需求的满足; =区比例的迫切需求保留在位置为保持率; 比例= nonurgent地区的需求保留在位置为保持率;

3.3。数量是一个决策变量的函数

决策变量如下: =预期迫切需求专业服务的位置每段(后区分配的需求); =预期nonurgent需求专业服务的位置每段(后区分配的需求), =预期需求专业服务的位置每段(位置)之间的分配后, =标准差的迫切需求专业服务每段位置; =标准差nonurgent需求专业服务每段的位置, =标准差需求专业服务每段的位置, =单位正常右尾线性损失函数, 或 在哪里 为了估计误差函数,我们使用以下提供的近似Winitzki [41]:

3.4。模型公式

考虑以下:

目标函数(9)减少肉类的预计总成本。第一个两项目标函数表示设置位置的固定成本提供专业服务和可变成本与维护整个网站的能力。第三项代表的惩罚成本无法满足需求在一个位置。第四和第五项代表与满足需求相关的治疗费用和住宿费用的家庭成员。第六个和第七条款显示患者紧急旅行的运输成本和nonurgent需求从一个地区的位置。条款8和9代表成本转移患者紧急和nonurgent需求重路由到另一个位置的肉类。因为有损失函数和分部门的决策变量3,4,5,目标函数是非线性的。非线性项表示不满意的预期单位需求的位置。

约束(10)和(11)确保紧急和nonurgent各地需求被分配到一个位置与单一的保留率。约束(12)和(13)把能力放在一个网站如果任何紧急或nonurgent需求相应的保留率的地区分配给该网站。约束(14)和(15保证所有的网站的需求分配给一个位置,如果任何紧急或nonurgent需求分配给该网站。约束(16)和(17)把能力放在一个网站如果任何紧急或nonurgent位置分配给该网站的需求。约束(18在任何网站)保证变量的能力足以满足预期需求的网站。约束(19)限制容量的网站0,如果网站没有设置或提供的服务的值可能会有界人员或设备的容量和规模和空间位置等等。约束(20.)和(21)保证最低服务水平在每个位置和整体网络。约束(20.)保证网站的机会来处理其至少在每个时期的需求如果网站提供专业服务设置和约束(21)至少保证的总需求预计将满足所有位置在每一个时期。约束(22)(25)确定每个保留率的上下界限。约束(26)和(27)保证分数分配需求迫切,nonurgent躺在0和1之间。约束(28)需要,专业能力是定位在一个网站或不;区的迫切需求分配到的位置与保留率或不;区的nonurgent需求分配到的位置与保留率或不。

问题(P)是一个混合整数非线性优化问题(适应)和非线性目标函数(即受非线性约束。,(20.)和(21))和整数决策变量(,,)。需要注意的是,一般来说,一个整数规划问题是np完备性(42]。因此,该模型是很难解决的。有许多二进制变量的类型和在模型中。这个特性使得实现的一个主要障碍。即使对于中型问题,解决在gam模型编码(http://www.gams.com/)需要很多时间。为了克服这些障碍,我们precalculate保留利率之间潜在的应用区域和地点和替换和变量完全与和,分别。现在,通过实施保留利率以这种方式我们可以消除约束(22)(25)和设计模型。这种技巧导致减少大量的二进制变量和约束。这反过来会导致减少计算时间。

类似于(34),我们让在不同医院放松平衡假设,允许病人服务水平不同的网站。在下一节中,一些计算分析保证分析总成本进行了理性的结果和评估最佳的利益共享资源提供专业服务的一个子集医院肉类对两个备用(CD和FC)政策:(1)定位服务在所有的网站,每个人负责自己的需求和(2)在一个站点提供服务来满足所有的网络需求。

4所示。实验设计

当我们想定位肉类中的专业服务,在实践中发生的一系列不同的设置。对于一些服务,购买的主要成本是成本昂贵的专用设备,如正电子发射断层扫描(PET)扫描机器,而其他服务,如移植程序需要一个广泛的组合成本相关设备、专业人员和医生,在每周的特定天里和可用性的手术床和房间。提到的例子表明,基于服务的成本有截然不同的值满足或未满足的需求。医院系统的地理布局定位专业服务的另一个关键因素。候选人医院系统中可以找到彼此很近(例如,在一个大型城市)或分布在几个城市或州。需求类型和服务水平是其他重要特征可以为决策者提供一些指导方针他们做的位置决定。调查不同决策之间的权衡结果的概括和各种肉类的设置,在每个站点和整体服务水平的影响系统,转移成本、处理成本、和惩罚成本和比例的迫切需求的配置需求和放置的能力决定三个肉类检查在下一节中进行更详细的评论。数据1,2,3代表在北卡罗来纳州肉类的地理位置,密歇根州,分别和格鲁吉亚。每个网络都有100、83和159个区,分别。在本文中,一个区对应一个县。在其他的研究中,它对应于一个邮政编码或更大的地理区域,如县、州或地区(31日,33]。每个网络医院有5个位置用数字。潜在的医院被认为是在中心位置的一些地区。需求源于一个地区的中心。已经在前一节中解释说,我们precalculate保留利率地区和地点之间的潜在的应用。这种技巧大大减少导致二进制变量的数量。因此,增加数量的地区并不会使壁垒解决模型。获得预期的周期总成本最优位置下的服务能力(MP政策)为每个因素水平组合和比较两个备用(CD和FC)政策:(1)定位服务在所有的网站他们每个人负责自己的需求和(2)在一个站点提供服务来满足所有的网络需求。

对于每一个问题集,总需求的百分比来自各地需求(区)将与县的人口密度成正比。我们假设所有的不满意要求声东击西成本、需求和标准偏差的混合(紧急加nonurgent)在每个区设置在该地区25%的预期需求。固定的操作和可变成本估计为900美元每周期和60美元每单位,分别。一个地区和医院之间的距离是根据县医院和潜在的位置之间的距离。运输成本的一个病人从他∖她区医院在网络被认为是成正比的地区和医院之间的欧几里得距离位置和设置每英里0.20美元。类似的方法应用于计算医院位置之间的距离。平均转移成本nonurgent需求设置每英里0.30美元。的转移成本的迫切需求设置在表5层1显示潜在的高转移成本的迫切需求。的违约成本未满足的需求设定在220美元每单位。每天平均住宿成本和平均住院时间(天)招生估计是每天50美元,分别。注意,这些数据是基于四个真实的模拟研究[31日- - - - - -34与我们的工作和健康经济资源中心提供的数据(赫尔)(http://www.herc.research.med.va.gov/)。因为这个模型可能适用于一个特定的时间,所有的预计成本。例如,考虑一个MRI机器,如果它的成本是120万美元,它的生命周期是10年,在规划期间是1年,认为MRI成本在计划期间(1年)将达到012万美元。此外,成本由患者承担相关费用的具体规划。因此,对每个服务的需求等于所有的病人往往在医院系统规划。紧急的病人滞留率和nonurgent需求略逐渐丧失的基础上保留(保留,慢慢减少7%,每80英里的距离,迫切需求为10%,每120英里的距离nonurgent需求)根据提供的数据33设置如下。

病人保留紧急需求率0 - 80英里:80%,81 - 160英里:77%,161 - 500英里:65%。

病人保留利率nonurgent需求0 - 120英里:85%,121 - 240英里:75%,241 - 500英里:65%。我们提供的值问题集1的实验因素,在表2和31,2,3,分别。此外,我们认为3政策(MP, CD,和FC)为每个问题集。

表中所示的因素1,2,3还有三个提到政策试验的结果在这三个问题集测试问题。下一节的目的是进行计算分析,并提供实验结果通过求解适应gam的能手。具体来说,我们使用男爵和AlphaECP 30 h期限下的动力学问题,介绍合适的变量和表达式(上限和下限43]。我们还将解决一个问题,如果男爵AlphaECP 30 h后这个问题不解决,在0.4%的最优解。1278年99%的解决者提供全球最优测试问题,其余0.01%的期限内0.4%的期限内测试问题得到解决和45 h。测试问题的所有政策(MP, CD,和FC)是解决获得全局最优的解决方案。一般来说,结果在下一节代表表示,议员策略优于CD和FC策略而言,大部分因素。

5。讨论的结果

为每个1278种组合的因素早些时候提到的,我们获得的总成本。基于表中的结果4和数字4- - - - - -9,最佳共享资源在肉类可以提高系统的性能在服务水平方面,金融方面,和可访问性。习题1、2和3的组合的影响因素(服务水平,迫切需求的百分比和转移成本、惩罚成本,和治疗成本)的性能不同的政策(MP, CD,和FC)讨论如下所示。当我们想在肉类卫生评价一个因素的影响,服务水平和比例的迫切需求的价值设定在0.95和40%,分别和其他因素的值设置为1级的因素,除非是提到的实验。

5.1。服务水平与总成本之间的权衡下议员的政策

首先,我们考虑在每个站点服务水平之间的权衡和总成本。图4对比6水平服务在每个站点上()议员政策下的三个问题集,表明客观价值(即。,总成本)增加缓慢的服务水平从0.7上升到0.8。增加变得更快的服务水平从0.8上升到0.95。另一个事实是,随着服务水平上升,总成本是作业习题3比2和作业在作业2比1。这意味着在肉类与医院的位置很近,我们可以提高服务水平没有增加相当大的成本。注意保留利率主要是距离的函数;因此,相对较短的旅行距离位置接近彼此对应更高的保留为每个级别的服务。

轻微增加总成本通过提高服务水平从0.7到0.8在所有三个网络的结果,当服务水平上升至0.8,大量的网络需求(大于所需的比例)会因此惩罚总成本,总成本的一部分,减少。这种减少部分补偿的影响其他成本的增加(与额外的满足需求)的总成本。这意味着提高服务水平达到一个特定的水平(在本实验从0.7到0.8)不会导致重大改变的成本。因此,略微增加成本我们将能够达到较高的服务水平,增加了肉类的需求。正如上面提到的,提高服务水平超过这个特定值(0.8)会导致显著增加总成本。

这些结果也表明,医院设置的数量在所有的习题都不止一个。因为整个系统所需的服务级别是常数(0.95)和最大价值所需的服务水平在每个站点上= 0.95 (不大于),如果只有一个医院的建立,改变了服务水平在每个站点上没有对总成本的影响。有趣的是,在习题集1中,医院需要设置的数量等于2的服务水平。在习题集2的情况下,这个值等于2服务水平从0.7到0.85,但它增加到3服务水平从0.85到0.95。在过去的情况(问题3),医院需要的数量设置了专门的服务等于2服务水平从0.7到0.8,但它增加到3服务水平从0.8到0.95。这意味着在肉类医院位置相对远离对方,提供更高的服务水平,有必要增加医院的数量应设置提供专业服务。

子模型的现实实例的结果50配区,20个候选人医学中心位置,和5开放治疗单位还表示,随着每个医院的最低服务水平的增加,最优成本上升以越来越快的速度(33]。

5.2。违约成本之间的权衡,在系统整体服务水平,总成本下议员的政策

图5显示的效果不同服务水平的整个系统(议员政策下)预计总成本随着违约成本增加。从这个图中,我们得出这样的结论:问题3的整体服务水平增加,预计总成本增加。在分析结果整个系统服务水平的因素,,与违约成本因素的交互变得明显。结果说明,1050美元以下单位惩罚成本,提高整体服务水平的影响总成本并不重要。源于这样一个事实,当单位惩罚成本如此之高与其他成本相比,系统会处理更多的网络需求(通常大于要求),因此整体服务水平自动上升,即使我们需要一个平庸的服务水平。换句话说,在更高的单位惩罚成本,总成本增加的微小变化的总体服务水平的结果惩罚成本和服务水平的互相影响。这意味着违约成本较高导致更高的服务水平。

获得的结果通过定位专业化服务能力在肉类位于印第安纳州和宾夕法尼亚州34)表明,当与未满足的需求相关的违约成本增加,提高服务水平。

5.3。之间的权衡治疗成本和满足需求下议员的政策

另一个有趣的结果是满足需求的治疗费用的影响。图6显示了如何满足需求下的习题集2不同不同的治疗费用。我们单位惩罚成本为450美元在这个实验。结果说明,随着治疗成本与满足需求的增加,满足需求的比例减少议员政策下。平均98.1%的网络需求满意单位待遇低于100美元(94.8%满意需求单位待遇低于200美元)。这是因为当治疗成本是降低刑罚成本相比,网络的系统倾向于满足更多的比例降低总成本的需求。注意,这一趋势反复,直到满足更多的需求不需要建立一个新医院,因为建立一个新的医院实施网络上大量的成本。换句话说,模型首先评估权衡成本与治疗等额外的满足需求,更高的能力水平,并建立一个新的医院和不满意的成本需求,然后决定处理网络需求超过规定比例。随着治疗费用的增加和单位达到180美元时,网络只试图处理所需的比例不超过网络的需求。

治疗费用和需求之间的关系尚未直接研究;然而,最近的研究是在33]。这项研究是关于退伍军人事务部门的综合服务网络和证明,通过增加丢失的入学费用,平均治疗成本也增加。失去的招生成本联邦资金没有达到如果病人不承认(服务)。

5.4。总成本与服务水平之间的权衡下的每个政策(MP, CD,和FC)

图7,比较各站点(4水平服务)在各种政策(MP, CD,和FC)对于每一个问题集,表明随着每个站点服务水平的增加,总成本增加也在所有三个政策。乳糜泻和FC政策这是因为增加治疗和可变成本与维持更高的能力水平。这种关系与议员的政策是一致的,但增加成本在这种情况下也可能是相关的额外成本建立新的设施服务水平。结果还表明,国会议员政策提供了一些CD的成本减少16.8%成本的方法和减少约8.1% FC。这种改进是适度稳定的跨服务的三个层次的因素。然而,对于所有的问题集,我们可以看到,随着服务水平的增加,议员的利益政策减少一点对CD方法和增加一个小的程度对FC。这是因为建立新工厂的成本在议员政策更高的服务水平是相当大的。

另一个事实是,随着服务水平上升,总成本的改善在议员政策相比,CD和FC政策作业习题3比2和作业在作业2比1。这意味着在肉类与医院的位置稍微远离彼此,我们可以更好地利用集中资源的好处。

子模型的结果与25潜在服务地点,40区,5开放治疗单位(32)还表示,随着在每个站点服务水平的增加,总成本增加也在所有三个级别的治疗单位集中,和部分集中相比有更好的性能(降低总成本)与完整的集中和分散。

5.5。距离一个病人必须前往接受的服务在每个政策(MP, CD,和FC)

距离客户接受服务是另一个客户服务措施在设计一个网络。表4显示了平均距离病人前往接收服务下议员,CD,和FC政策。预计,CD政策最好的性能这一标准。因为当所有医院都设置了专门的能力,所有客户收到本地服务。然而,作为显示在图7,提供服务的网站可能会非常昂贵,甚至是不可能的。议员政策也具有良好的性能对于这项措施;它不需要长途旅行紧急需求。表4表明,平均距离客户紧急需求下议员政策16.9,48.8,0.7和68.0英里服务水平问题集1、2和3,分别,虽然这些值是15.0,42.3,0.9和60.7英里的服务水平。因为医院的数量应该增加更高的服务水平,在本地和更多的客户接受服务,提高服务水平议员政策导致减少病人的平均距离的紧急需求。nonurgent需求可以获得相似的结果(见表4)。此外,CD政策的良好的性能标准是平均旅行距离适度一致各种服务水平与议员政策。然而,对于所有的习题,随着服务水平的增加,CD的利益政策减少一点对议员。在FC政策,解决方案需要长途旅行紧急和nonurgent不同服务水平的需求。

定位的结果创伤性脑损伤的治疗单位招生的退伍军人事务部和分配这些单位(31日)也显示,旅行距离和旅游总成本完全分散和部分适度集中的方法相似的(完全分散有更好的性能)和低于全部集中。

5.6。紧急需求的百分比(pU)不同的政策(MP, CD,和FC)

图8调查的影响比例的迫切需求问题2中的总成本在不同的政策(MP, CD,和FC)。结果表明,随着紧急需求的比例增加,总成本增加以越来越快的速度下议员的政策。当紧急需求的比例很低,更多的病人享受接受服务的时间或地点的灵活性。在这种情况下,调度程序提前备用设施变得更加容易。直觉这需要设置较少的位置,因此解决议员政策走向FC的解决方案。不过,当紧急需求的比例很高,因为转移紧急需求的成本是昂贵的,更多的网站往往是建立提供专业服务,因此,解决议员走向CD的解决方案。另一方面,随着紧急需求的比例增加,议员的利益政策或最优位置的专业能力增加相对于一个FC政策但减少相对于一个CD。

使用面板数据,包括信息的结果43葡萄牙国民医疗服务制度(NHS)医院2007年至2009年期间(44)表示,对于大多数的样本,医院面临更高的紧急需求有更高的成本。换句话说,随着紧急需求的比例增加,总成本增加以越来越快的速度。

5.7。总成本和转移成本之间的权衡下议员的政策

CD和FC政策部门成本是零。CD政策的情况下,基于保留利率和其他因素,患者是指医院,每个医院都有承诺处理自己的需求和CD的政策,所有的网络要求必须由一个医院,医院没有许可的需求重路由到另一个医院的网络。在这个实验中,我们检查允许医院在肉类的优势路由迫切需求到另一个位置而不是让医院来处理自己的需求。为了这个目的,我们比较的成本获得议员政策网络中的迫切需求的百分比等于0.5和紧急需求的五个水平转移成本因子()被认为是。

图9显示的总成本问题集1下议员政策变化在不同的转移成本的迫切需求。nonurgent需求的转移成本是常数和设定在0.3但转移成本的迫切需求设定在5层(0.3、0.9、3、18和无限)代表了潜在的更高的转移成本的迫切需求。转移成本的迫切需求因素值等于无限这表明在这种情况下,需求不能被转移。结果表明,随着紧急需求的转移成本的增加,总成本也会增加。注意,当Ds=无穷,最优解议员职位所有医院的专业能力(如CD政策)。这意味着,随着紧急需求的转移成本增加,议员的利益政策或专业能力降低的最佳位置相对于一张光盘的方法。图9表明,即使转移成本的迫切的需求是如此之高,允许医院将肉类的迫切需求大幅削减的总成本。例如,当(60倍)、网络的成本节约等于5.3%。这个值为等于20.6%。

管理数据的回顾性研究结果从一个学术医学中心的2003年到2006年(45]表明,降低总体成本是重要时期严重的转移而转移。另一方面,允许医院转移的肉类的迫切需求大幅削减的总成本。

这些结果特别是来自管理视图是有价值的。提供的灵活性(少量)在处理紧急需求通过转移的病人,我们可以实现可观的成本节约,即使紧急需求的转移成本很高。

存在很多潜在的扩展研究。首先,在模型中,我们考虑两种类型的需求:紧迫和nonurgent。我们可以考虑不同类别的患者基于敏度水平和区分网络设备的处理能力和提供专业服务,一些或全部的敏度水平。第二,我们的模型考虑的许多关键因素子专业服务,但即便如此,它有一些局限性。例如,它不直接考虑患者对服务质量的影响。如果增加数量的患者处理在一个特定的设备提高或减少医疗机构的服务质量,那么体内这些影响必须加以研究。第三,模型集中于成本最小化,可访问性和服务水平,明确预算限制是不能直接认为规定的数量和最大服务水平设施可能是建立在肉类。最后,基于[46)对急诊病人住院时间影响改道。

6。结论

本文认为是一种随机优化模型和确定数量,容量和位置在肉类的医院提供专业服务而医院利用共享资源的好处。重要的是,该模型最小化总成本由肉类及其承担病人和包含病人在每个站点服务水平和整体系统,病人滞留率、和类型的需求。计算结果表示,肉类可以更好地利用资源提供专业服务在更少的位置和MP政策比CD和FC方法对于大多数的考虑因素。

分享专业医院业务肉类不仅可以利用规模经济来降低成本,也导致增加实际和感知的服务质量。增加患者的数量在一个专门的操作导致医务人员建立他们累积的经验管理服务,这可以提高服务的质量。虽然应用共享资源政策有一些优势,它可能导致患者长途旅行来访问服务。因此,本文中所描述的研究考虑的可访问性和服务水平以及金融方面。我们的结果表明,平均距离,病人(尤其是紧急需求)必须前往接受在肉类不是广泛的专业服务。我们的研究结果也表明,在肉类与医院的位置很近,我们可以提高服务水平没有增加相当大的成本。它也可以得出结论,提供灵活性(甚至少量)通过分流处理的迫切需求的需求可以实现可观的成本节约,即使迫切需求的转移成本很高。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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