The importance of home healthcare is growing rapidly since populations of developed and even developing countries are getting older and the number of hospitals, retirement homes, and medical staff do not increase at the same rate. We consider the Home Healthcare Nurse Scheduling Problem where patients arrive dynamically over time and acceptance and appointment time decisions have to be made as soon as patients arrive. The objective is to maximise the average number of daily visits for a single nurse. For the sake of service continuity, patients have to be visited at the same day and time each week during their episode of care. We propose a new heuristic based on generating several scenarios which include randomly generated and actual requests in the schedule, scheduling new customers with a simple but fast heuristic, and analysing results to decide whether to accept the new patient and at which appointment day/time. We compare our approach with two greedy heuristics from the literature, and empirically demonstrate that it achieves significantly better results compared to these other two methods.
Human resource planning in home healthcare is gaining importance day by day since companies in developed and developing countries face serious nurse and caregiver shortages. In the problem considered in this paper, the decision of patient assignment must be made immediately when the patient request arrives. Once patients have been accepted, they are serviced at the same days, times and by same nurse during their episode of care. The objective is to maximise the number of patient visits for a set of nurses during the planning horizon. We propose a new heuristic based on generating several scenarios which include current schedules of nurses, the new request under consideration, as well as randomly generated future requests to solve three decision problems: first, do we accept the patient? If so, which nurse services the patient? Finally, which days and times are weekly visits of the patient assigned to? We compare our approach with a greedy heuristic from the literature by considering some real-life aspects such as clustered service areas and skill requirements, and empirically demonstrate that it achieves significantly higher average daily visits and shorter travel times compared to the greedy method.
İnsanlık tarihinin başlangıcından itibaren kızıl, kızamık, grip, AIDS gibi bulaşıcı hastalıklar milyonlarca insanın hastalanmasına ve ölmesine, büyük iş gücü kayıplarına ve çok yüksek ekonomik maliyetlere sebep olmuştur. Aşı, karantina ve ilaç gibi müdahale yöntemlerinin, kıt kaynaklar ve maliyetler düşünüldüğünde etkili bir şekilde kullanılmaları için bulaşıcı hastalıklara neden olan bakteri ve virüslerin bir topluluk içinde yayılma dinamiklerinin iyi analiz edilmiş olması gerekmektedir. SIR (Susceptable-Infected-Recovered) bölmeli modelleme yöntemi yaklaşık bir asırdır bulaşıcı hastalıkların bir populasyon içinde yayılma dinamiklerinin modellemesinde ve toplam hasta ve ölü sayısının, hastalığın ekonomik boyutlarının tahmininde kullanılmaktadır. Bu makalede, karar vericilerin ve ilgili kullanıcıların, hastalık şiddeti, iyileşme periyodu, başlangıçtaki hasta sayısı gibi salgın parametrelerini değiştirebilmesine izin vererek, salgının sonuçlarını analiz edebilmelerine yardım edecek, python programlama dilinde kodlanan, YAYsim isimli karar destek programı geliştirilmiştir. YAYsim, Türkiye’deki her şehrin nüfus bilgilerini içermektedir. Bu sayede kullanıcıların, seçilmiş bir şehirde yaşanabilecek bir salgının sonuçlarını görebilmelerine ve bu sonuçlara göre çalıştıkları disiplinler çerçevesinde karar verebilmelerine olanak sağlamaktadır. Son olarak Gaziantep ilinde yaşanabilecek olası bir H1N1 salgını sırasında oluşabilecek hasta ve ölü oranlarını tahmin etmek ve değerlendirmek için örnek bir çalışma yapılmıştır. 1918 İspanyol Gribi yayılma parametreleri baz alınarak yapılan modellemede, Gaziantep nüfusunun %35.8’inin hastalıktan etkilendiği ve %0.7’sinin hayatını kaybettiği gözlenmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.