Discrete-event simulation for outpatient flow and emergency patient arrival in a haemodialysis unit

Simple item page
dc.citation.epage1205
dc.citation.issue4
dc.citation.journalTitleМатематичне моделювання та комп'ютинг
dc.citation.spage1196
dc.contributor.affiliationУніверситет Путра Малайзія
dc.contributor.affiliationUniversiti Putra Malaysia
dc.contributor.authorСундар, А.
dc.contributor.authorРахмін, Н. А. А.
dc.contributor.authorЧен, Ч. Й.
dc.contributor.authorНазіха, М. А.
dc.contributor.authorSundar, A.
dc.contributor.authorRahmin, N. A. A.
dc.contributor.authorChen, C. Y.
dc.contributor.authorNazihah, M. A.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2025-03-10T09:21:56Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractЕкстрені випадки серед пацієнтів, які знаходяться на діалізі, невідомі, і якщо ці пацієнти не зможуть отримати лікування в межах призначеного лікування, то це може загрожувати їх здоров’ю. У зв’язку з цим ми хотіли б розмістити амбулаторних пацієнтів разом із пацієнтами невідкладної допомоги при проблемі планування пацієнтів. Дискретно-подієве моделювання використовується для оцінки потоку амбулаторних пацієнтів на основі середньої швидкості прибуття λ. У цій статті подано модифіковану модель цілочисельного лінійного програмування, яка враховує час прибуття пацієнтів, час від’їзду пацієнтів і наявність ліжок для екстрених випадків. Також подано алгоритм перепланування для розміщення наявних амбулаторних пацієнтів та пацієнтів екстреної допомоги. Результати показують, що перепланування існуючих амбулаторних пацієнтів і пацієнтів екстреної допомоги в системі не передбачає затримки амбулаторного діалізного лікування. У такий спосіб екстрені пацієнти можуть розміститися в системі.
dc.description.abstractEmergency cases among dialysis patients are uncertain and if these patients failed to obtain treatment within allocated treatment, it might risk their health conditions. In relation to that, we would like to accommodate outpatients together with the emergency patients in patient scheduling problem. Discrete-event simulation is used to estimate the outpatients flow based on the mean arrival rate, λ. A modified integer linear programming model is presented in this paper which highlighted on the patients' arrival time, patients' departure time and bed availability for emergency case. A rescheduling algorithm is also presented to accommodate existing outpatients and emergency patients. The results show that by rescheduling the existing outpatients and emergency patients in the system, there is no delaying for the outpatients' dialysis treatment. Hence, the emergency patients are able to accommodate in the system.
dc.format.extent1196-1205
dc.format.pages10
dc.identifier.citationDiscrete-event simulation for outpatient flow and emergency patient arrival in a haemodialysis unit / A. Sundar, N. A. A. Rahmin, C. Y. Chen, M. A. Nazihah // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 10. — No 4. — P. 1196–1205.
dc.identifier.citationenDiscrete-event simulation for outpatient flow and emergency patient arrival in a haemodialysis unit / A. Sundar, N. A. A. Rahmin, C. Y. Chen, M. A. Nazihah // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 10. — No 4. — P. 1196–1205.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/mmc2023.04.1196
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/64071
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofМатематичне моделювання та комп'ютинг, 4 (10), 2023
dc.relation.ispartofMathematical Modeling and Computing, 4 (10), 2023
dc.relation.references[1] Lal T. M., Roh T., Huschka T. Simulation based optimization: Application in healthcare. Winter Simulation Conference (WSC). 1261–1271 (2015).
dc.relation.references[2] Marmor Y. N., Rohleder T. R., Cook D. J., Huschka T. R., Thompson J. E. Recovery bed planning in cardiovascular surgery: a simulation case study. Health Care Management Science. 16 (4), 314–327 (2013).
dc.relation.references[3] Patrick J., Puterman M. L. Reducing wait times through operations research: Optimizing the use of surge capacity. Healthcare Policy. 3 (3), 75–88 (2007).
dc.relation.references[4] Varga A. The OMNeT++ Discrete event simulation system. Proceedings of the European Simulation Multiconference (ESM’2001). 1–7 (2001).
dc.relation.references[5] Nwaneri S. C., Ezeagbor J. O., Orunsholu D. O. T., Anyaeche C. O. Optimisation of patient flow and scheduling in an outpatient haemodialysis clinic. Nigerian Journal of Technological Development. 18 (2), 119–128 (2021).
dc.relation.references[6] Pe˜na M. T., Proano R. A., Kuhl M. E. Optimization of inpatient hemodialysis scheduling considering efficiency and treatment delays. Master thesis, Rochester Institute of Technology (2013).
dc.relation.references[7] Yuksen C., Sawatmongkornkul S., Suttabuth S., Sawanyawisuth K., Sittichanbuncha Y. Emergency severity index compared with 4-level triage at the emergency department of Ramathibodi University Hospital. Asian Biomedicine. 10 (2), 155–161 (2016).
dc.relation.references[8] Sundar A., Rahmin N., Chen C., Nazihah M. Simulated annealing approach for outpatient scheduling in a haemodialysis unit. Mathematical Modeling and Computing. 9 (4), 860–870 (2022).
dc.relation.referencesen[1] Lal T. M., Roh T., Huschka T. Simulation based optimization: Application in healthcare. Winter Simulation Conference (WSC). 1261–1271 (2015).
dc.relation.referencesen[2] Marmor Y. N., Rohleder T. R., Cook D. J., Huschka T. R., Thompson J. E. Recovery bed planning in cardiovascular surgery: a simulation case study. Health Care Management Science. 16 (4), 314–327 (2013).
dc.relation.referencesen[3] Patrick J., Puterman M. L. Reducing wait times through operations research: Optimizing the use of surge capacity. Healthcare Policy. 3 (3), 75–88 (2007).
dc.relation.referencesen[4] Varga A. The OMNeT++ Discrete event simulation system. Proceedings of the European Simulation Multiconference (ESM’2001). 1–7 (2001).
dc.relation.referencesen[5] Nwaneri S. C., Ezeagbor J. O., Orunsholu D. O. T., Anyaeche C. O. Optimisation of patient flow and scheduling in an outpatient haemodialysis clinic. Nigerian Journal of Technological Development. 18 (2), 119–128 (2021).
dc.relation.referencesen[6] Pe˜na M. T., Proano R. A., Kuhl M. E. Optimization of inpatient hemodialysis scheduling considering efficiency and treatment delays. Master thesis, Rochester Institute of Technology (2013).
dc.relation.referencesen[7] Yuksen C., Sawatmongkornkul S., Suttabuth S., Sawanyawisuth K., Sittichanbuncha Y. Emergency severity index compared with 4-level triage at the emergency department of Ramathibodi University Hospital. Asian Biomedicine. 10 (2), 155–161 (2016).
dc.relation.referencesen[8] Sundar A., Rahmin N., Chen C., Nazihah M. Simulated annealing approach for outpatient scheduling in a haemodialysis unit. Mathematical Modeling and Computing. 9 (4), 860–870 (2022).
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.subjectдискретно-подієве моделювання
dc.subjectаварійний
dc.subjectперепланування
dc.subjectпотік пацієнтів
dc.subjectdiscrete-event simulation
dc.subjectemergency
dc.subjectrescheduling
dc.subjectpatient flow
dc.titleDiscrete-event simulation for outpatient flow and emergency patient arrival in a haemodialysis unit
dc.title.alternativeДискретно-подієве моделювання амбулаторного потоку та екстреного надходження пацієнтів у відділення гемодіалізу
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
2023v10n4_Sundar_A-Discrete_event_simulation_1196-1205.pdf
Size:
1.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Thumbnail Image
Name:
2023v10n4_Sundar_A-Discrete_event_simulation_1196-1205__COVER.png
Size:
439.25 KB
Format:
Portable Network Graphics
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.86 KB
Format:
Plain Text
Description:
Download

Collections

Mathematical Modeling And Computing. – 2023. – Vol. 10, No. 4