A multi-objective model for optimizing staffing across geographically distributed patient-centered medical homes
A multi-objective model for optimizing staffing across geographically distributed patient-centered medical homes
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用于优化地理分布的以患者为中心的医疗之家的人员配置的多目标模型
DOI：
10.1080/24725579.2019.1567629
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发表时间：
2019
影响因子：
--
通讯作者：
Fishman, Paul
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Linz, David;Zabinsky, Zelda B.;Heim, Joseph;Fishman, Paul
随着对医疗服务需求的增加，可能有必要在一个地理区域内的某些地点集中提供医疗服务，特别是专业服务。由于在运营成本、访问受限的风险和以患者为中心的护理的可用性降低之间进行权衡，因此需要帮助医疗保健管理员做出明智的决策。这篇文章探讨了在一个地区的地方分布的以病人为中心的诊所配备临床医生的问题。正如以前的文献所表明的那样，集中提供护理既有好处，也有缺点。因此，管理员必须了解无法满足患者需求的风险之间的权衡，同时考虑人员费用、患者旅行时间和大型集中式诊所缺乏连续性。我们提出了一个多目标混合整数方案，以最大限度地减少人员不足的风险，以及最大限度地减少汇总惩罚函数，其中包括人员费用，患者旅行时间和不连续性惩罚项。该方法提供了一个有效的风险与惩罚的边界，我们用从典型需求分布中采样的数据的数值结果来证明该方法。此外，数值示例表明，最优决策如何变化，取决于需求的特征分布，特别是当需求分布具有非正态或重尾效应时。
As demand for medical services increases, it may become necessary to centralize provision of medical care, particularly specialty services, to certain locations within a geographic region. Due to tradeoffs between operating costs, the risk of limited access, and decreased availability of patient-centered care, there is a need to help healthcare administrators make informed decisions. This article examines the issue of staffing clinician care in a region of locally distributed patient-centered clinics. As previous literature suggests, there are some benefits, as well as drawbacks, to centralizing the provision of care. Therefore, an administrator must understand the tradeoffs between the risk of not meeting patient demand while considering staffing expenses, patient travel time, and lack of continuity with large centralized clinics. We propose a multi-objective mixed-integer program to minimize the risk of insufficient staffing as well as minimize an aggregated penalty function that incorporates staffing expenses, patient travel time, and a discontinuity penalty term. The methodology provides an efficient frontier of risk versus penalty and we demonstrate the approach with numerical results using data sampled from a typical demand distribution. Furthermore, the numerical examples demonstrate how optimal decisions could vary, depending on the distribution that characterizes demand, particularly when the demand distribution has non-normal or heavy-tailed effects.
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