Evaluating dynamic dispatch strategies for emergency medical services: TIFAR simulation tool

Abstract

In life-threatening emergency situations, the ability of emergency medical service (EMS) providers to arrive at the emergency scene within a few minutes may make the difference between survival or death. To realize such extremely short response times at affordable cost, efficient planning of EMS systems is crucial. In this article we will discuss the Testing Interface For Ambulance Research (TIFAR) simulation tool that can be used by EMS managers and researchers to evaluate the effectiveness of different dispatch strategies. The accuracy of TIFAR is assessed by comparing the TIFAR-based performance indicators against a real EMS system in the Netherlands. The results show that TIFAR performs extremely well.

Measuring Selection Diversity of Emergency Medical Service for Metro Stations: A Case Study in Beijing

“…To remain safe, there is a need to monitor and assess the performance of EMS continually [16]. The performance indicators include time/distance indexes such as expected coverage level [17], response time [18], round trip time [19], service time [20] and dispatching time [21], ratio indexes such as loss ratio [22], survival rate [23], and financial index such as capital and operating cost [24]. Many of these indicators reflect the intention of emergency demand or the interest of EMS management [25].…”

Relocalización de vehículos en servicios de emergencias médicas: una revisión

“…Los problemas de relocalización dinámica tienen como principal característica que solo consideran la aplicación de políticas de relocalización de las ambulancias cuando hay una disminución en la flota porque se envía uno o varios vehículos a dar respuesta a un evento y/o cuando uno o varios vehículos que se encontraban como no disponibles recuperan su estatus de disponibilidad porque terminaron la prestación del servicio [4], [5], [8], [13], [16], [17], [19], [14], [18], [20], [21], [22], [23], [24], [25], [26], [27], [28]. Por otro lado, en los problemas de relocalización multi-periodo además de aplicar políticas de relocalización cuando hay una variación en el tamaño de la flota, también se aplican políticas de relocalización teniendo en cuenta factores externos al SEM, como son: las variaciones de la velocidad en el trascurso del día, las actividades que se realizan durante el día (horario laboral vs horario de descanso), la semana (días de semana vs fines de semana), el año (días laborales vs días festivos) y el comportamiento del tráfico durante horas pico y no pico [1], [29], [30], [31], [20], [15].…”

“…Referencias Densidad de Distribución Poisson [4], [5], [8], [13], [33], la llamada [15], [34], [21], [35], [16], [23], [25], [26] Distribución uniforme [20] Demanda por cantidad de habitantes [31], [22] Distribución empírica con datos [33], [36], [37], [30] históricos (probabilidad o cantidad de servicios solicitados por hora del día en cada zona)…”

“…Número de incidentes por zona [38] Probabilidad proporcional a [19] cantidad de población de la zona Distribución Región cuadrada [13], [16,36], [37], [31], [20], espacial de [15], [38], [26], [39], [28] las llamadas Polígonos con tiempos de respuesta T [1] Datos reales de las dirección [4] de las solicitudes de servicios Códigos postales [5], [22], [23] Datos del censo [10], [31], [21] Zonas de igual tamaño con peso [19] por cantidad de habitantes Tamaño de los distritos o comunas [18], [35], [27] IRIS (zonas con aproximadamente [10], [30] 2000 habitantes) Clasificación…”

“…Generalmente, el tiempo de respuesta se define como el intervalo de tiempo entre el momento en que se recibe la solicitud del servicio hasta el momento en que el vehículo del SEM llega al lugar del incidente [5], [6], [7].…”