ICB-આગેવાની હેઠળના એપ્લાઇડ રિસર્ચ પ્રોજેક્ટ્સ

આ સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સ ICB ના સાથીદારો દ્વારા સંચાલિત છે, જે ICB ના પ્રાથમિકતા ક્ષેત્રોને લક્ષ્ય બનાવવા માટે સંશોધકો દ્વારા સમર્થિત છે.

પ્રોજેક્ટ્સ શોધવી: તમારા બ્રાઉઝર પર "ફાઇન્ડ" ફંક્શનનો ઉપયોગ કરવા માટે "Ctrl + F" નો ઉપયોગ કરો. પછી તમારા રસના વિષયમાં પ્રોજેક્ટ્સ શોધવા માટે મુખ્ય શબ્દોનો ઉપયોગ કરો. "જન્મ" અથવા "માતૃત્વ" અથવા "માતૃત્વ" અથવા "જન્મજાત" જેવા ઘણા વૈકલ્પિક શબ્દો અજમાવવું શ્રેષ્ઠ છે.

મેનોપોઝમાં ટેસ્ટોસ્ટેરોન: પુરાવા અને પ્રિસ્ક્રાઇબિંગ પ્રેક્ટિસની સમીક્ષા - ધ ફાર્માસ્યુટિકલ જર્નલ

મેનોપોઝ ધરાવતી સ્ત્રીઓ માટે ટેસ્ટોસ્ટેરોન સૂચવવા અંગેના પુરાવા આધાર પર નજીકથી નજર, પ્રાદેશિક ફોર્મ્યુલરીની અસર અને તાજેતરના વર્ષોમાં માંગમાં થયેલા વધારાનું વિશ્લેષણ.

આરોગ્યસંભાળમાં સિમ્યુલેશનના ઉપયોગને સુધારવું: દર્દીના પ્રવાહનું મોડેલિંગ કરવા માટે ઓપન-સોર્સ ટૂલનો વપરાશકર્તા-આધારિત વિકાસ 

PathSimR મોડેલ એક બહુમુખી સિમ્યુલેશન મોડેલ છે જે BNSSG માં બનાવવામાં આવ્યું છે જે આરોગ્યસંભાળમાં દર્દીના માર્ગોનું મોડેલિંગ કરે છે. મફત અને લવચીક ઉકેલ પૂરો પાડતા, સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ BNSSG અને અન્ય NHS સિસ્ટમોમાં વિવિધ પ્રોજેક્ટ્સ અને કાર્યના ભાગો માટે કરવામાં આવ્યો છે. આ પેપર સોફ્ટવેર કેવી રીતે વિકસાવવામાં આવ્યું તેની વાર્તા કહે છે અને તેની કામગીરી અને કાર્યક્ષમતા પર સંપૂર્ણ વિગતો પ્રદાન કરે છે.

જટિલ ડિસ્ચાર્જ માર્ગ માટે તીવ્ર અને મધ્યવર્તી સંભાળ ક્ષમતાના સંતુલનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું

તીવ્ર હોસ્પિટલ અને સમુદાય સંભાળ વચ્ચે ક્ષમતા અને દર્દીઓના પ્રવાહને સંતુલિત કરવું એ એક મુશ્કેલ આયોજન સમસ્યા છે, જેમાં દર્દીઓના અનિશ્ચિત આગમન અને રોકાણની ચલ લંબાઈનો વિચાર શામેલ છે. વિવિધ પરિસ્થિતિઓ દ્વારા, અમારા મોડેલિંગે આ માર્ગ પર ક્ષમતાના શ્રેષ્ઠ ફાળવણીને જાહેર કરવામાં મદદ કરી છે. આ મોડેલિંગ COVID-19 પછીના તાત્કાલિક મહિનાઓમાં હાથ ધરવામાં આવ્યું હતું.

મનોચિકિત્સક ICU માં વિસ્તારની બહારના પ્લેસમેન્ટને સંબોધવા માટે નાણાકીય રીતે ટકાઉ પહેલોની શોધખોળ

સ્થાનિક વિસ્તારમાં માંગને સંતોષવા માટે કોઈ ક્ષમતા ઉપલબ્ધ ન હોય ત્યારે વિસ્તારની બહાર પ્લેસમેન્ટ થાય છે. આ ઘણીવાર ઉચ્ચ તીવ્રતાવાળા માનસિક સ્વાસ્થ્ય સંભાળ માટે થઈ શકે છે, જેમાં દર્દીઓને અન્ય સુવિધાઓમાં લાંબા અંતર સુધી મોકલવામાં આવે છે. PathSimR મોડેલનો ઉપયોગ કરીને અમારા મોડેલિંગમાં, આવી ઘટનાઓને ઘટાડવા માટે વિવિધ ક્ષમતા-બાજુના દૃશ્યો ધ્યાનમાં લેવામાં આવ્યા હતા.

COVID-19 પછી વૈકલ્પિક પ્રતીક્ષા યાદીઓની પુનઃપ્રાપ્તિનું મોડેલિંગ

COVID-19 રોગચાળા પછી વૈકલ્પિક રાહ યાદીઓમાં નોંધપાત્ર વધારો થયો હતો અને, રોગચાળામાંથી પુનઃપ્રાપ્તિના પ્રારંભિક તબક્કામાં, તે અનિશ્ચિત હતું કે ઘણા 'ચૂકી ગયેલા રેફરલ્સ'માંથી કેટલા પાછા આવશે. રાહ યાદીના સંભવિત કદ અને વિવિધ પ્રમાણમાં પાછા આવવા પર રાહ જોવાનો સમય સમજવા માટે સ્થાનિક રીતે મોડેલિંગ હાથ ધરવામાં આવ્યું હતું. આ મોડેલ રાષ્ટ્રીય ઇંગ્લેન્ડ-વ્યાપી સ્તરે પણ લાગુ કરવામાં આવ્યું હતું.

બેડ ક્ષમતાના લવચીક ઉપયોગ દ્વારા તીવ્ર સ્ટ્રોક માર્ગોને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા 

અમારા PathSimR મોડેલનો ઉપયોગ BNSSG માં આયોજિત ભવિષ્ય-રાજ્ય કેન્દ્રિય સ્ટ્રોક પાથવેનું મોડેલિંગ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. મોડેલિંગમાં પાથવે મોડેલનું માપાંકન અને વિવિધ સમયે કેટલી લવચીક ક્ષમતાની જરૂર પડશે તે અંગેના પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે તેનો ઉપયોગ સામેલ હતો, જેથી ખાતરી કરી શકાય કે મોટાભાગના દર્દીઓને હાઇપર-એક્યુટ સ્ટ્રોક યુનિટમાં પ્રવેશમાં કોઈ વિલંબ ન થાય.

સ્કેલેબલ વેઇટ લિસ્ટ મોડેલિંગ દ્વારા COVID-19 વૈકલ્પિક પુનઃપ્રાપ્તિને ટેકો આપવો

આ પેપર ભવિષ્યની માંગ અને ક્ષમતા સ્તરો અંગે વિવિધ ધારણાઓના આધારે, ટ્રસ્ટ અને વિશેષતા સ્તરે ભવિષ્યની રાહ જોવાની યાદીના કદનો અંદાજ કાઢવા માટે BNSSG માં અપનાવવામાં આવેલા મોડેલિંગ અભિગમ પર અહેવાલ આપે છે. સરળ અને માપી શકાય તેવું હોવાથી, આ મોડેલ ત્યારથી ઇંગ્લેન્ડના દરેક હોસ્પિટલ ટ્રસ્ટ અને વિશેષતા પર લાગુ કરવામાં આવ્યું છે, આવા અંદાજો માસિક ધોરણે અપડેટ કરવામાં આવે છે.

વિલંબિત સંભાળ ટ્રાન્સફરને દૂર કરવાના પ્રયાસની ખોટી અર્થવ્યવસ્થા: કતારબંધી સિદ્ધાંતમાંથી કેટલાક પાઠ

આ કાર્ય એ સ્થાપિત શાણપણને પડકાર ફેંકે છે કે સારી કામગીરી કરતી આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીઓમાં સંભાળના વિલંબિત સ્થાનાંતરણ (જેને ક્યારેક 'બેડ બ્લોકિંગ' તરીકે ઓળખવામાં આવે છે) ને "દૂર" કરવું જરૂરી છે. કતારબંધ સિદ્ધાંતના ગાણિતિક શિસ્તમાંથી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવેલા અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે આવી નીતિનું પાલન બિન-આર્થિક હોવાની શક્યતા છે, કારણ કે તેને માંગના સૌથી દુર્લભ શિખરોને પણ સમાવવા માટે મોટી માત્રામાં સમુદાય ક્ષમતાની જરૂર પડશે, જેના કારણે મોટાભાગની ક્ષમતા મોટાભાગે બિનઉપયોગી રહેશે.

કટોકટી સંભાળ અને સારવાર માટે ભલામણ કરેલ સારાંશ યોજના (ReSPECT) નો અમલીકરણ

ReSPECT પ્રક્રિયા એ એક પહેલ છે જે ભવિષ્યની કટોકટીમાં વ્યક્તિની ક્લિનિકલ સંભાળ અને સારવાર માટે વ્યક્તિગત ભલામણો બનાવે છે જેમાં તે પસંદગીઓ કરી શકતો નથી અથવા વ્યક્ત કરી શકતો નથી. આ પહેલ રોગચાળા દરમિયાન સ્થાનિક વિસ્તારમાં લાગુ કરવામાં આવી હતી. વિશ્લેષણનો ઉદ્દેશ્ય ReSPECT ફોર્મ અમલીકરણ પ્રક્રિયા (પ્રથમ કોવિડ-19 તરંગ દરમિયાન) ની સમાનતા અને ત્યારબાદ દર્દીઓ અને તેમના સ્થાનિક આરોગ્ય સંભાળ સંસ્થાઓ કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે તેમાં કોઈપણ સંકળાયેલ ફેરફારો નક્કી કરવાનો છે. આ ReSPECT ફોર્મના ઉપયોગ અંગે ભવિષ્યના કમિશનિંગ નિર્ણયોને જાણ કરવામાં મદદ કરશે.

COVID-19 સામે રસી મેળવનારા લોકોની સંખ્યા વધારવા માટે હાઇપર-લોકલ વસ્તી આરોગ્ય વ્યવસ્થાપનનો ઉપયોગ કરવો

IBNSSG ICB એ રસીકરણની શક્યતા ઓછી હોય તેવા લોકોને COVID-19 રસી લેવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવા માટે સ્થાનિક ઝુંબેશ શરૂ કરી. આ વિશ્લેષણ આપણને સમજવામાં મદદ કરશે કે આ ઝુંબેશો કેટલી અસરકારક હતી જેથી આપણે ભવિષ્યમાં મોટી સંખ્યામાં લોકોને સામેલ કરીને સ્થાનિક અને રાષ્ટ્રીય આરોગ્ય કાર્યક્રમોનું આયોજન કેવી રીતે કરીએ છીએ તે સુધારી શકીએ.

પી-ન્યૂઝ: ગંભીર દાખલ દર્દીઓ માટે વ્યક્તિગત પ્રારંભિક ચેતવણી સ્કોર્સ

આ પ્રોજેક્ટનો ઉદ્દેશ્ય સઘન સંભાળ પ્રવેશ ઘટાડવાનો છે જેથી સમસ્યાઓ ગંભીર બને તે પહેલાં તેને સુધારી શકાય. તેઓ દર્દીના અવલોકનો અને અદ્યતન વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને કોઈપણ દર્દી માટે બગાડનું ચોક્કસ જોખમ ઉત્પન્ન કરીને આ કરવાની યોજના ધરાવે છે. રાષ્ટ્રીય પ્રારંભિક ચેતવણી સ્કોર (NEWS) એ "એક કદ બધાને બંધબેસે છે" સ્કોર છે જે દર્શાવે છે કે દર્દી કેટલો બીમાર છે. કમનસીબે, NEWS નિદાન અને ભૂતકાળના તબીબી ઇતિહાસ જેવી મહત્વપૂર્ણ સુવિધાઓને ધ્યાનમાં લેતું નથી. આ પ્રોજેક્ટનો હેતુ સ્કોરને સુધારવા અને બગાડની વહેલા આગાહી કરવાનો છે.

આ પ્રોજેક્ટ હેલ્થ ડેટા રિસર્ચ યુકે સાઉથ બેટર કેર પાર્ટનરશિપનો એક ભાગ છે.

વસ્તી વિભાજન પદ્ધતિઓની સરખામણી

વ્યક્તિગત લક્ષણો અને/અથવા આરોગ્યસંભાળ પ્રવૃત્તિના આધારે વસ્તીને ચોક્કસ જૂથોમાં વિભાજીત કરવી એ વસ્તી આરોગ્ય વ્યવસ્થાપન (PHM) નો મુખ્ય ઘટક છે. જો કે, વસ્તી વિભાજન કરવા માટે ઘણી બધી શક્ય પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે, દરેકના પોતાના ફાયદા અને ગેરફાયદા છે. આ પ્રોજેક્ટમાં ચોક્કસ પ્રકારના પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે કઈ પદ્ધતિ સૌથી યોગ્ય છે તે નક્કી કરવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા 16 અભિગમોની સમીક્ષા કરવામાં આવી હતી. ત્યારથી, અમારા PHM પ્રોગ્રામમાં પ્રોજેક્ટ્સ પર કામ કરતી વખતે તારણો અમારી વિભાજન પદ્ધતિની પસંદગીને જાણ કરે છે.

NHS માં રેફરલ-ટુ-ટ્રીટમેન્ટની ગતિશીલતાનો ખુલાસો

રેફરલ ટુ ટ્રીટમેન્ટ (RTT), જે 18 અઠવાડિયાથી ઓછી ઉંમરના રાહ જોઈ રહેલા દર્દીઓના પ્રમાણને માપે છે, તે NHS માં વૈકલ્પિક કામગીરીનું મુખ્ય બેરોમીટર છે, અને તેનો ઉપયોગ દર્દીઓ આયોજિત સારવાર માટે કેટલા સમય સુધી રાહ જોઈ રહ્યા છે તેનું નિરીક્ષણ કરવા માટે થાય છે. આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીઓ માટે, RTT માર્ગની ગતિશીલતાને સમજવી અને તેનું મોડેલિંગ કરવું મહત્વપૂર્ણ છે, જેથી ભવિષ્યના રાહ જોવાના સમયનો વિશ્વસનીય રીતે અંદાજ લગાવી શકાય અને રેફરલ્સ અને ક્ષમતામાં ફેરફારની અસરનું મૂલ્યાંકન કરી શકાય. અમારા કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન મોડેલનો ઉપયોગ નિયમિતપણે આવા હેતુ માટે કરવામાં આવે છે, બંને વિવિધ હોસ્પિટલ ટ્રસ્ટ અને ક્લિનિકલ વિશેષતાઓ માટે.

ટ્રાન્સફર અને ડિસ્ચાર્જમાં વિલંબ સાથે દર્દીના માર્ગ પર મોડેલિંગ ક્ષમતા

પૂરતી ક્ષમતા વિના, ક્લિનિકલ માર્ગો અવરોધિત થઈ શકે છે, દર્દીઓ ડિસ્ચાર્જ માટે તૈયાર હોય છે પરંતુ નીચે તરફ સ્થાનાંતરિત થઈ શકતા નથી. આ દર્દીઓ તેમજ હોસ્પિટલો બંને માટે ખરાબ છે. જો કે, શ્રેષ્ઠ જરૂરી ક્ષમતાનો અંદાજ કાઢવો એ સીધો રસ્તો નથી. જ્યારે સ્પ્રેડશીટ અભિગમો ઝડપી અને સરળ હોય છે, તેઓ સામાન્ય રીતે કાર્યરત કરવા માટે જરૂરી પથારીની સંખ્યાને ઓછો અંદાજ આપે છે. અહીં, અમે કસ્ટમાઇઝ અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કમ્પ્યુટર મોડેલ પ્રદાન કરવા માટે વધુ મજબૂત અભિગમ વિકસાવીએ છીએ, જે ભવિષ્યના સ્ટ્રોક માર્ગ માટે ક્ષમતાનો અંદાજ લગાવવા માટે લાગુ પડે છે.

કોવિડ-૧૯ થી સુરક્ષિત ઉચ્ચ જોખમ ધરાવતા વ્યક્તિઓ માટે ચાલુ આરોગ્ય જરૂરિયાતને ઓળખવા અને તેનું લક્ષણ દર્શાવવા માટે વસ્તી આરોગ્ય વ્યવસ્થાપન: એક ક્રોસ-સેક્શનલ કોહોર્ટ અભ્યાસ

COVID-19 રોગચાળાના પ્રારંભિક તબક્કામાં, આશરે 30,000 સંવેદનશીલ BNSSG રહેવાસીઓને COVID-19 ચેપના જોખમોથી પોતાને બચાવવા માટે 'બચાવ' કરવાનું કહેવામાં આવ્યું હતું. જો કે, વ્યક્તિઓના આ જૂથ વિશે બહુ ઓછું જાણીતું હતું. લિંક્ડ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, શિલ્ડિંગ વસ્તીમાં છ અલગ અલગ વિભાગો ઓળખવામાં આવ્યા હતા. આની જાગૃતિએ અમને દર્દીઓને વધુ સારી રીતે સલાહ આપવામાં અને શિલ્ડિંગ કરતી વખતે તેમની સ્થિતિનું સંચાલન કરવામાં સ્થાનિક પ્રાથમિક સંભાળ ટીમોને ટેકો આપવામાં મદદ કરી.

સઘન સંભાળમાં ક્ષમતા-આધારિત મૃત્યુ ઘટાડવા માટે COVID-19 દૃશ્ય મોડેલિંગ

રોગચાળાની શરૂઆતમાં જ, મેનેજરો અને ક્લિનિશિયનો પાસે શક્ય આવનારી માંગને પહોંચી વળવા માટે જરૂરી સઘન સંભાળ પથારીની સંખ્યા સમજવામાં ખૂબ જ ઓછી માહિતી હતી. આ મહત્વપૂર્ણ હતું કારણ કે પથારીને સઘન સંભાળ સ્પષ્ટીકરણમાં રૂપાંતરિત કરવી મુશ્કેલ હતી. છતાં, જો ખૂબ ઓછા પથારી રૂપાંતરિત કરવામાં આવે તો તેના પરિણામે દર્દીઓ જરૂરી સંભાળના સ્તરને ઍક્સેસ કરી શકશે નહીં. આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે, COVID-19 દર્દીઓના પ્રવાહનું કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન મોડેલ ઝડપથી વિકસાવવામાં આવ્યું હતું અને 2020 ના વસંતમાં કેસોની મોટી સંખ્યાના મહત્વપૂર્ણ પ્રારંભિક પ્રતિભાવના ભાગ રૂપે તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો.

વૈકલ્પિક રાહ જોવાના સમય પર COVID-19 ની અસરનું મોડેલિંગ

જ્યારે COVID-19 ની તાત્કાલિક અસરો કટોકટીની હોસ્પિટલ સંભાળ પર હતી, ત્યારે તે ઝડપથી સ્પષ્ટ થઈ ગયું કે વસંત 2020 માં વૈકલ્પિક સારવાર મુલતવી રાખવાના નિર્ણયની રાહ જોવાના સમય પર ગંભીર અસર પડશે. પ્રશ્નો એ હતા કે, આની કેટલી અસર થશે, અને આપણે કેટલી ઝડપથી સ્વસ્થ થઈ શકીશું? આના જવાબ આપવા માટે, રેફરલ ટુ ટ્રીટમેન્ટ (RTT) ગતિશીલતાના મોડેલિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા હાલના સાધનનું પુનઃકેલિબ્રેશન કરવામાં આવ્યું હતું અને રોગચાળાની શરૂઆતમાં શક્ય ગણાતા વિવિધ પરિસ્થિતિઓ હેઠળ રાહ જોવાના સમયને પ્રોજેક્ટ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે.

કોવિડ-૧૯ એક્યુટ બેડ ક્ષમતાના સુધારેલા સંચાલન માટે નોવકાસ્ટિંગ

રોગચાળાના બીજા મોજામાં બેડ ઓક્યુપન્સી ઝડપથી વધી રહી હોવાથી, હોસ્પિટલના આયોજકોને આગામી દિવસોમાં દાખલ થવાની સંભાવનાના અંદાજની જરૂર હતી. બધી સ્થાનિક હોસ્પિટલો માટે એક્યુટ અને ઇન્ટેન્સિવ કેર બેડ ઓક્યુપન્સીનો અંદાજ લગાવવા માટે દૈનિક ઉપયોગ માટે એક સરળ સમય શ્રેણી આગાહી મોડેલ બનાવવામાં આવ્યું હતું અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આનાથી ખાતરી કરવામાં મદદ મળી કે યોગ્ય સંખ્યામાં બેડ તૈયાર કરવામાં આવ્યા હતા અને જરૂરિયાત મુજબ નવા ચેપ વોર્ડ ખોલવામાં આવ્યા હતા.

COVID-19 દરમિયાન આઉટપેશન્ટ ટેલિહેલ્થમાં વધારો થવાની અસર: ઇંગ્લેન્ડની મુખ્ય આરોગ્યસંભાળ પ્રણાલીમાંથી દર્દી સર્વેક્ષણ અને નિયમિત પ્રવૃત્તિ ડેટાનું પૂર્વવર્તી વિશ્લેષણ

હોસ્પિટલના ચેપને મર્યાદિત કરવામાં મદદ કરવા માટે, રોગચાળાના પ્રારંભિક તબક્કામાં નોંધપાત્ર પ્રમાણમાં બહારના દર્દીઓની સલાહ ભૌતિકથી વર્ચ્યુઅલ સેટિંગમાં ખસેડવામાં આવી હતી. મોટી સંખ્યામાં દર્દી સર્વેક્ષણોની તપાસ કરતા, એવું જાણવા મળ્યું કે વધુ ઉત્તરદાતાઓએ ભૌતિક મુલાકાતો કરતાં વર્ચ્યુઅલ મુલાકાતોને 'પસંદ' કરી હતી, જેમાં સાત ગણા વધુ લોકોએ તેમને 'વધુ તણાવપૂર્ણ' કરતાં 'ઓછા તણાવપૂર્ણ' ગણાવ્યા હતા. પરિણામોએ આગળ વધવા માટે વિડિઓ પરામર્શની સંભવિત યોગ્યતાને જાણ કરવામાં મદદ કરી છે.

તીવ્ર COVID-19 માંગના સમયગાળા દરમિયાન ટ્રાયજનું મૂલ્ય: સિમ્યુલેશન મોડેલિંગ અભ્યાસ

જ્યારે NHS ને સદભાગ્યે રોગચાળાના પહેલા વર્ષ દરમિયાન સઘન સંભાળ પ્રવેશ માટે ટ્રાયએજ રજૂ કરવાની જરૂર પડી નથી, તે ઘણી વખત નજીક આવી ગયું હતું. જ્યારે આવા સંસાધનની માંગ પુરવઠા કરતાં વધી જાય છે, ત્યારે એવા લોકો સુધી વધુ સારી પહોંચને પ્રોત્સાહન આપવું એ દલીલપૂર્વક મહત્વપૂર્ણ છે જેમને સૌથી વધુ લાભ મળવો જોઈએ. જો કે, ટ્રાયએજ લાગુ કરીને કેટલું મેળવી શકાય છે તે સમર્થન આપવા માટે બહુ ઓછા પુરાવા છે. અમારા કાર્યમાં આ અંતરને સંબોધવામાં આવ્યું હતું, જેમાં જાણવા મળ્યું હતું કે ટ્રાયએજ 12% દ્વારા ગુમાવેલા કુલ જીવન-વર્ષ ઘટાડી શકે છે, જો માંગ પુરવઠા કરતાં વધુ હોય તો.

COVID-19 સામૂહિક રસીકરણ કેન્દ્રોની સલામત અને અસરકારક ડિઝાઇન માટે કાર્યકારી સંશોધન

COVID-19 સામે વસ્તીના મોટા પાયે રસીકરણને વધારવા માટે રસીકરણ કેન્દ્રો મહત્વપૂર્ણ હતા. છતાં આયોજકો પાસે આ સ્થળોના રૂપરેખાંકનને માર્ગદર્શન આપવા માટે ખૂબ જ ઓછી માહિતી હતી, જે થોડા અઠવાડિયામાં સ્થાપિત કરવાની હતી. બ્રિસ્ટોલ એશ્ટન ગેટ સાઇટ પર, દરરોજ રસી આપી શકાય તેવા લોકોની સંખ્યાના સંદર્ભમાં, કેન્દ્રના મહત્તમ થ્રુપુટને જાણ કરવા માટે કમ્પ્યુટર સિમ્યુલેશન મોડેલિંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. કામગીરીના મહત્વપૂર્ણ શરૂઆતના મહિનાઓ માટે મોડેલ આઉટપુટનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો.

યુકેમાં બિન-COVID-19 કટોકટી માંગ પર સામાજિક પ્રતિબંધો હળવા કરવાની અસરનો અંદાજ: જાહેર ગતિશીલતા ડેટાનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય અનુમાન

જ્યારે મોટાભાગનું ધ્યાન COVID-19 કેસ પર હતું, ત્યારે સામાજિક પ્રતિબંધોએ પણ બિન-COVID-19 હોસ્પિટલમાં દાખલ થવા પર નોંધપાત્ર અસર કરી હતી. ઉદાહરણ તરીકે, રમતગમતની ઇજાઓ અને માર્ગ અકસ્માતોમાં ઘટાડો થવાને કારણે, સ્થાનિક હોસ્પિટલોમાં કટોકટીની માંગ ઓછી હતી. 2021 ના શરૂઆતના મહિનાઓમાં, લોકડાઉન ધીમે ધીમે હળવું થતાં, જાહેર ગતિશીલતામાં અપેક્ષિત વધારાના આધારે, બેડ પ્રવેશ કેટલી હદ સુધી વધી શકે છે તેની આગાહી કરવા માટે રીગ્રેશન મોડેલનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો.

સરેરાશ બેડ ઓક્યુપન્સી માટે 85% લક્ષ્યમાં અતિશય અંદાજ અને અસંવેદનશીલતાને સંબોધિત કરવી

લાંબા સમયથી ચાલતા અને વ્યાપકપણે પડકાર ન કરાયેલા પરિણામ મુજબ, હોસ્પિટલોએ 85% સરેરાશ બેડ ઓક્યુપન્સીને લક્ષ્ય બનાવવી જોઈએ જેથી દર્દીની સલામતી માટેના જોખમોને ખૂબ ઓછી ક્ષમતા અને વધુ પડતા નાણાકીય પરિણામો વચ્ચે સંતુલન બનાવી શકાય. જો કે, એક જ માપ વાસ્તવિક રીતે જમીન પર અસ્તિત્વમાં રહેલી પરિસ્થિતિઓની શ્રેણી પ્રત્યે અસંવેદનશીલ છે. વોર્ડના કદ અને વિશેષતાના આધારે 'લુક અપ' ટેબલ તૈયાર કરવામાં, અમારા મોડેલિંગમાં વધુ સચોટ લક્ષ્યોનો સમૂહ જાહેર કરવામાં આવ્યો છે જેનો ઉપયોગ હોસ્પિટલ મેનેજરો અને કમિશનરો દ્વારા કરી શકાય છે.

માનસિક સ્વાસ્થ્ય સેવાઓ પર પ્રથમ-તરંગ COVID-19 ની અસરનું મોડેલિંગ

રોગચાળાના પ્રથમ તરંગ દરમિયાન, લોકડાઉનના પ્રકાશન પછી માનસિક સ્વાસ્થ્ય સેવાઓ માટેની 'સ્થિર' માંગના પ્રમાણ અંગે ઘણી અનિશ્ચિતતા હતી જે દબાણ તરફ દોરી શકે છે. એક બહુમુખી ડિસ્ક્રીટ-ટાઇમ કતાર મોડેલ ઝડપથી બનાવવામાં આવ્યું હતું અને ગંભીર સિસ્ટમ દબાણને ઘટાડવા માટે રચાયેલ સંખ્યાબંધ વિવિધ માંગ માર્ગો અને સેવા હસ્તક્ષેપોની સંભવિત અસરની તપાસ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાયું હતું.

COVID-19 ચેપ, હોસ્પિટલમાં દાખલ થવા અને મૃત્યુના સ્થાનિક મોડેલિંગ માટે SEIR-આધારિત માળખું સ્થાપિત કરવું

રાષ્ટ્રીય સ્તરે નિર્ણય લેવામાં માહિતી આપવા માટે રોગચાળાના મોડેલિંગનો નિયમિત ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, પરંતુ સ્થાનિક સ્તરે આયોજનને માર્ગદર્શન આપવા માટે ખૂબ જ ઓછું રહ્યું છે. આખરે, રસનું મુખ્ય માપદંડ એ તીવ્ર COVID-19 પ્રવેશની અપેક્ષિત ભવિષ્યની સંખ્યા રહી છે. કમ્પાર્ટમેન્ટલ 'SEIR' પ્રકારના મોડેલનો ઉપયોગ કરીને, વિવિધ સંભવિત પરિસ્થિતિઓને ગોઠવવા માટે એક ક્રોસ-સિસ્ટમ મલ્ટી-ડિસિપ્લિનરી વર્કિંગ ગ્રુપની સ્થાપના કરવામાં આવી હતી, જેમાં આઉટપુટ ભવિષ્યની માંગને સુરક્ષિત રીતે સમાવવા માટે કેટલા પથારીની જરૂર છે તે નક્કી કરવા માટે સ્થાનિક પ્રતિભાવને આકાર આપે છે.

હોસ્પિટલમાં દાખલ થવા પર COVID-19 સામૂહિક રસીકરણની અસરનું મોડેલિંગ

કમ્પાર્ટમેન્ટલ 'SEIR' પ્રકારના મોડેલને લગતા અગાઉના કાર્ય પર નિર્માણ કરીને, ટ્રાન્સમિશન ગતિશીલતા પર રસીકરણની અસરને ધ્યાનમાં લેવા માટે સંખ્યાબંધ તકનીકી સુધારા કરવામાં આવ્યા હતા. ત્યારબાદ 2021 ની શરૂઆતમાં લોકડાઉન છૂટછાટ રોડમેપ સંબંધિત અનેક દૃશ્યોની તપાસ કરવા માટે આ મોડેલનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. મોડેલ કરેલ ઇન્ટરક્વાર્ટાઇલ રેન્જમાં હોસ્પિટલના કેસોમાં પાનખર 2021 રિબાઉન્ડ આરામથી આવતા અંદાજોને માન્ય કરવામાં આવ્યા હતા.

સિસ્ટમ-વ્યાપી આરોગ્યસંભાળ ઉપયોગ પર લોંગ-કોવિડની અસરનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે લિંક્ડ દર્દી ડેટાનો ઉપયોગ

તીવ્ર આરોગ્યસંભાળ સેવાઓ પર COVID-19 ચેપની તાત્કાલિક અસર ઉપરાંત, એવી ચિંતા હતી કે લાંબા ગાળાની અસરો (કહેવાતા 'લોંગ-કોવિડ') અન્ય આરોગ્યસંભાળ સેટિંગ્સ પર વધારાની માંગણીઓ મૂકી શકે છે. BNSSG સિસ્ટમ વાઇડ ડેટાસેટનો ઉપયોગ COVID-19 નિદાનના ત્રણ મહિનાની અંદર આરોગ્યસંભાળ પ્રવૃત્તિમાં આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર વધારાના પુરાવા ઓળખવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો.

અમારા સંશોધન પોર્ટફોલિયો વિભાગના અન્ય પાના: