DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09199-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40596627
تاريخ النشر: 2025-07-01
المؤلف: Liqun Chen وآخرون
الموضوع الرئيسي: عمليات الرعاية الصحية وتحسين جدولة المواعيد
نظرة عامة
تقدم ورقة البحث إطار عمل هجين لصنع القرار متعدد المعايير (MCDM) يهدف إلى تحسين إدارة أسرة المرضى من خلال معالجة تحديات تحديد أولويات المرضى في بيئات الرعاية الصحية. يدمج الإطار مجموعات فuzzy من النوع الثاني، وطريقة DEMATEL، وطريقة VIKOR اللغوية ذات الثنائيتين لإدارة عدم اليقين اللغوي بفعالية ونمذجة الاعتماد المتبادل بين معايير التقييم. تكشف التحليلات التجريبية أن العجلة الطبية، وأولوية نوع التشخيص، ووقت الانتظار هي العوامل الأكثر أهمية التي تؤثر على قرارات قبول المرضى. لا يحسن هذا النهج المنظم فقط من شفافية عملية اتخاذ القرار، بل يساعد أيضًا مديري المستشفيات في اتخاذ قرارات توزيع الموارد بشكل عادل وفعال، خاصة في البيئات ذات السعة المحدودة.
تسلط الدراسة الضوء على عدم كفاية طرق MCDM التقليدية، التي غالبًا ما تفشل في حساب تعقيدات تحديد أولويات المرضى، مما يؤدي إلى قرارات ذات طابع شخصي وقد تكون متحيزة. من خلال استخدام الإطار المقترح، يمكن لمديري الرعاية الصحية تحقيق نهج أكثر نظامية ومبني على البيانات لجدولة القبول، مما يوازن بين الكفاءة التشغيلية والنتائج السريرية. ومع ذلك، يعترف المؤلفون بالقيود المتعلقة بالاعتماد على التقييمات التي يقودها الخبراء ويقترحون مجالات بحث مستقبلية، بما في ذلك دمج البيانات في الوقت الحقيقي واختبار الإطار عبر شبكات المستشفيات المتنوعة لتعزيز قابليته للتطبيق وقوته.
طرق
في هذا القسم، يحدد البحث نهجًا هجينًا لصنع القرار متعدد المعايير (MCDM) مصممًا لمشكلة تخصيص أسرة المرضى، والتي تتميز بوجود عدم يقين لغوي عالٍ، واعتماد متبادل بين المعايير، وأهداف متضاربة. لمعالجة هذه التحديات، تستخدم الدراسة مجموعات فuzzy من النوع الثاني (IT2F) لالتقاط عدم الدقة في تقييمات الخبراء بشكل أكثر فعالية من طرق المجموعات الضبابية التقليدية. يتم استخدام طريقة مختبر تقييم وتجربة صنع القرار (DEMATEL) لتحديد أوزان معايير التقييم، مع الاعتراف بالطبيعة المترابطة لعوامل مثل العجلة الطبية ووقت الانتظار، والتي غالبًا ما يتم تجاهلها في الطرق التقليدية مثل AHP وBWM.
يتكون الإطار المقترح من مرحلتين: أولاً، استخدام DEMATEL الضبابي من النوع الثاني لتحديد أوزان المعايير، وثانيًا، استخدام طريقة VIKOR اللغوية ذات الثنائيتين لتقييم وترتيب بدائل القبول. تعتبر VIKOR مفيدة بشكل خاص في هذا السياق لأنها تسعى إلى حل وسط يوازن بين منفعة المجموعة وندم الأفراد، مما يجعلها مناسبة جدًا لسيناريوهات تخصيص الموارد الصحية ذات الأهداف المتضاربة. تلتزم الدراسة بالإرشادات الأخلاقية، مع الحصول على موافقة من مجلس المراجعة المؤسسية والحصول على موافقة مستنيرة من جميع المشاركين الخبراء، مما يضمن استخدام بيانات مجهولة الهوية طوال عملية البحث.
النتائج
في هذا القسم، يتم تقديم نتائج تطبيق طريقة DEMATEL الضبابية من النوع الثاني لتقييم العلاقات المتبادلة بين المعايير. تم تجميع مصفوفات العلاقات المباشرة الأولية من خمسة خبراء لتشكيل مصفوفة علاقات مباشرة أولية متوسطة \( Z \)، والتي تعكس توافقًا حول علاقات التأثير بين المعايير. تم بعد ذلك تطبيع هذه المصفوفة لإنتاج مصفوفة علاقات مباشرة مطبقة \( X \)، مما يضمن أن جميع العناصر تقع ضمن الفترة \([0, 1]\) باستخدام معامل تطبيع \( s = 7.96 \). يتم التعبير عن المصفوفة المطبقة \( X \) كمجموعات فuzzy من النوع الثاني، مما يسمح بتمثيل أكثر دقة للعلاقات.
بعد التطبيع، تم حساب مصفوفة العلاقات الكلية \( T \) باستخدام مصفوفة العلاقات المباشرة المطبقة \( X \) ومصفوفة هوية 12 × 12 كخط أساس. تتضمن مصفوفة العلاقات الكلية عناصر من ثماني مصفوفات واضحة تتوافق مع حدود وظائف العضوية الأولية والثانوية لمجموعات فuzzy من النوع الثاني. ثم تم حساب قيم البروز والعلاقة لكل معيار، مع تلخيص النتائج في الجدول 12. على سبيل المثال، أسفرت الحسابات للمعيار \( C1 \) عن قيم بروز وعلاقة محددة، مما يوضح فعالية الطريقة في توضيح الاعتماد المتبادل بين معايير التقييم.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في ورقة البحث فجوات كبيرة في أبحاث العمليات الحالية المتعلقة بتحديد أولويات المرضى في الرعاية الصحية. بينما ركزت الدراسات السابقة على تخصيص السعة، فإنها غالبًا ما تتجاهل الحاجة إلى نهج مفصل يركز على المريض يأخذ في الاعتبار معايير متعددة مترابطة. تقترح الدراسة إطار عمل هجين جديد يدمج مجموعات فuzzy من النوع الثاني وطريقة DEMATEL لمعالجة عدم اليقين اللغوي من الدرجة العالية، والاعتماد المتبادل السببي بين المعايير، وضرورة وجود حل وسط يوازن بين الأهداف السريرية والتشغيلية والأخلاقية. يعزز هذا الإطار من اتخاذ القرار من خلال توفير آلية تصنيف أكثر عدلاً للمرضى من خلال طريقة VIKOR، مما يقدم في النهاية أداة قوية لمديري الرعاية الصحية.
توضح الورقة أيضًا المنهجيات المستخدمة، بما في ذلك DEMATEL الضبابي من النوع الثاني لنمذجة العلاقات السببية بين المعايير وطريقة VIKOR اللغوية ذات الثنائيتين لتقييم بدائل قبول المرضى. من خلال استخدام هذه التقنيات المتقدمة، تهدف الدراسة إلى تحسين دقة وموثوقية عمليات تحديد أولويات المرضى، مما يسهم في التقدم النظري والتطبيقات العملية في اتخاذ القرارات الصحية. تؤكد النتائج على أهمية دمج أطر صنع القرار المتطورة للتنقل بفعالية في تعقيدات قبول المرضى.
القيود
الإطار المقترح لتحديد أولويات قبول المرضى، على الرغم من كونه منظمًا وصارمًا، لديه عدة قيود ملحوظة. أولاً، يعتمد بشكل كبير على أحكام الخبراء، خاصة في التقييمات اللغوية للمعايير وتقييمات العلاقات المتبادلة خلال مرحلة DEMATEL الضبابية من النوع الثاني. يقدم هذا الاعتماد موضوعية وتحاملًا محتملاً، حيث أن صلاحية النتائج تعتمد على خبرة، وتمثيل، واتساق مجموعة الخبراء، بالإضافة إلى الطرق المستخدمة لاستنباط وتجميع آرائهم.
ثانيًا، تشكل التعقيد الحسابي لطريقة DEMATEL الضبابية من النوع الثاني تحديًا، حيث يتطلب عمليات مصفوفة متعددة لاشتقاق مصفوفة العلاقات الكلية. يزداد هذا التعقيد بشكل كبير مع عدد المعايير، مما قد يعيق قابلية توسيع الإطار. بالإضافة إلى ذلك، فإن قابلية تعميم النتائج محدودة، حيث تم التحقق من صحة الإطار فقط باستخدام بيانات من مستشفى ثالثي واحد في الصين. قد تؤثر الاختلافات في السياسات الصحية، والمعايير الثقافية، وتوافر الموارد عبر مؤسسات ودول مختلفة على قابلية تطبيق النتائج. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى التحقق من صحة الإطار في سياقات صحية متنوعة، واستكشاف طرق آلية أو مدفوعة بالبيانات لتقليل الاعتماد على مدخلات الخبراء، والسعي لتحقيق تحسينات حسابية تحافظ على الدقة مع تقليل متطلبات المعالجة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09199-1
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40596627
Publication Date: 2025-07-01
Author(s): Liqun Chen et al.
Primary Topic: Healthcare Operations and Scheduling Optimization
Overview
The research paper presents a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) framework aimed at enhancing inpatient bed management by addressing the challenges of patient prioritization in healthcare settings. The framework integrates interval type-2 fuzzy sets, the DEMATEL method, and the 2-tuple linguistic VIKOR method to effectively manage linguistic uncertainty and model interdependencies among evaluation criteria. Empirical analysis reveals that medical urgency, diagnosis type priority, and wait time are the most significant factors influencing patient admission decisions. This structured approach not only improves the transparency of the decision-making process but also aids hospital administrators in making equitable and efficient resource allocation decisions, particularly in capacity-constrained environments.
The study highlights the inadequacies of traditional MCDM methods, which often fail to account for the complexities of patient prioritization, leading to subjective and potentially biased decisions. By utilizing the proposed framework, healthcare administrators can achieve a more systematic and data-informed approach to admission scheduling, balancing operational efficiency with clinical outcomes. However, the authors acknowledge limitations related to the reliance on expert-driven evaluations and suggest future research avenues, including the integration of real-time data and testing the framework across diverse hospital networks to enhance its applicability and robustness.
Methods
In this section, the research outlines a hybrid multi-criteria decision-making (MCDM) approach tailored for the patient bed allocation problem, which is characterized by high linguistic uncertainty, interdependencies among criteria, and conflicting objectives. To address these challenges, the study employs interval type-2 fuzzy sets (IT2F) to capture the imprecision in expert assessments more effectively than traditional fuzzy set methods. The decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) method is utilized to determine the weights of evaluation criteria, acknowledging the interrelated nature of factors such as medical urgency and wait time, which are often overlooked in conventional methods like AHP and BWM.
The proposed framework consists of two phases: first, using interval type-2 fuzzy DEMATEL to establish criteria weights, and second, employing the 2-tuple linguistic VIKOR method to evaluate and rank admission alternatives. VIKOR is particularly advantageous in this context as it seeks a compromise solution that balances group utility and individual regret, making it well-suited for healthcare resource allocation scenarios with conflicting objectives. The study adheres to ethical guidelines, with approval from the Institutional Review Board and informed consent obtained from all expert participants, ensuring the use of anonymized data throughout the research process.
Results
In this section, the results of applying the interval type-2 fuzzy DEMATEL method to evaluate interrelationships among criteria are presented. The initial direct-relation matrices from five experts were aggregated to form an average initial direct-relation matrix \( Z \), which reflects a consensus on the influence relationships among the criteria. This matrix was subsequently normalized to produce the normalized direct-relation matrix \( X \), ensuring all elements fell within the interval \([0, 1]\) using a normalization coefficient \( s = 7.96 \). The normalized matrix \( X \) is expressed as interval type-2 fuzzy sets, allowing for a more nuanced representation of the relationships.
Following the normalization, the total-relation matrix \( T \) was computed using the normalized direct-relation matrix \( X \) and a 12 × 12 identity matrix as a baseline. The total-relation matrix incorporates elements from eight crisp matrices that correspond to the bounds of the primary and secondary membership functions of the interval type-2 fuzzy sets. The prominence and relation values for each criterion were then calculated, with results summarized in Table 12. For example, the calculations for criterion \( C1 \) yielded specific prominence and relation values, demonstrating the method’s effectiveness in elucidating the interdependencies among the evaluation criteria.
Discussion
The discussion section of the research paper identifies significant gaps in existing operational research related to patient prioritization in healthcare. While previous studies have concentrated on capacity allocation, they often overlook the need for a detailed, patient-centric approach that considers multiple interdependent criteria. The study proposes a novel hybrid framework that integrates interval type-2 fuzzy sets and the DEMATEL method to effectively address high-order linguistic uncertainty, causal interdependencies among criteria, and the necessity for a compromise solution that balances clinical, operational, and ethical objectives. This framework enhances decision-making by providing a more equitable patient ranking mechanism through the VIKOR method, ultimately offering a robust tool for healthcare administrators.
The paper also elaborates on the methodologies employed, including the interval type-2 fuzzy DEMATEL for modeling causal relationships among criteria and the 2-tuple linguistic VIKOR method for evaluating patient admission alternatives. By utilizing these advanced techniques, the study aims to improve the accuracy and reliability of patient prioritization processes, thereby contributing both theoretical advancements and practical applications in healthcare decision-making. The findings underscore the importance of integrating sophisticated decision-making frameworks to navigate the complexities of patient admissions effectively.
Limitations
The proposed framework for patient-admission prioritization, while structured and rigorous, has several notable limitations. Firstly, it is heavily dependent on expert judgments, particularly in the linguistic evaluations of criteria and interrelationship assessments during the IT2 fuzzy DEMATEL phase. This reliance introduces subjectivity and potential biases, as the validity of the results is contingent upon the expertise, representativeness, and consistency of the expert panel, as well as the methods used for eliciting and aggregating their opinions.
Secondly, the computational complexity of the IT2 fuzzy DEMATEL method poses a challenge, as it necessitates multiple matrix operations to derive the total-relation matrix. This complexity increases significantly with the number of criteria, which may hinder the framework’s scalability. Additionally, the generalizability of the findings is limited, as the framework has only been validated with data from a single tertiary hospital in China. Variations in healthcare policies, cultural norms, and resource availability across different institutions and countries may affect the applicability of the results. Future research should aim to validate the framework in various healthcare contexts, explore automated or data-driven approaches to lessen the dependence on expert input, and seek computational improvements that maintain accuracy while reducing processing demands.