| Popis: |
Sufficient emergency resources are essential for emergency services to provide timely help to affected people and to minimize damage to public and private assets and the environment. Emergency services, however, face resource shortages and increasing demand over time. As a result, their response times increase, resulting in lower survival chances of affected people and more severe damage to properties and the environment. Thus, emergency services need to utilize and effectively manage all their available resources. These can be divided into traditional resources, such as ambulances, and new and emerging resources, such as volunteers. Models and methods developed using operations research (OR) methodologies can facilitate the management of these resources. However, despite a rich literature on OR-based models and methods focusing on traditional resources, the literature on new and emerging resources, and specifically volunteers, is scarce. The aim of this thesis is to develop models and methods for task assignment and dispatch of volunteers to daily medical emergencies. This also includes forecasting models for future emergencies. The developed models and methods consider volunteer programs in Sweden and the Netherlands, employing real historical data. The aim has been addressed through three studies, one main study and two sub-studies, the results of which are presented in the six included papers. The main study focuses on the development of models, methods, and strategies for task assignment and dispatch of volunteers to out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) cases using OR. To evaluate the survival rates of these patients, the most important health outcome of a response process, survival functions have been used in the development of these models and strategies. The results of this study are presented in Papers II–V. The first sub-study investigates different types of new and emerging resources used in daily medical emergency response, and the results are presented as an overview of the literature in Paper I. The second sub-study focuses on the forecast of medical emergency demand, and its outcomes are presented in Paper VI. The overall conclusion is that the use of OR-based models and methods can contribute to improved outcomes and increased survival probabilities compared to the strategies and techniques used in the existing systems. För att räddningsorganisationer som till exempel ambulanssjukvården och den kommunala räddningstjänsten snabbt ska kunna hjälpa drabbade människor, byggnader och miljö, krävs att de har tillräckligt med resurser. Dock ökar hela tiden antalet utryckningar, samtidigt som budgetnedskärningar och rekryteringsproblem påverkar resurstillgången. Detta leder till längre insatstider, vilket ger ökad dödlighet och ökade kostnader. Därför är det av högsta vikt att de befintliga räddningsresurserna används så effektivt som möjligt. Dessa kan delas in i traditionella resurser, som till exempel ambulanser, och nya resurser, som frivilliga personer. Matematiska modeller, som optimerings- och simuleringsmodeller, har länge använts för att stödja planeringen och resurshanteringen av traditionella räddningsresurser, men för frivilliga resurser är det ett mer outforskat område. Syftet med forskningen som presenteras i denna avhandling är att utveckla modeller och metoder för tilldelning av arbetsuppgifter och utlarmning av frivilliga insatspersoner till akuta sjukdomsfall. I detta ingår också modeller för att prognosticera dylika händelser. De utvecklade modellerna och metoderna baseras på, och är framtagna för att stödja, verkliga frivilliginitiativ i Sverige och Nederländerna. Syftet uppfylls genom tre olika studier som presenteras via sex forskningsartiklar i avhandlingen. I den första studien görs en litteraturöversikt över nya typer av räddningsresurser som används som komplement till ambulanssjukvård. Den andra studien fokuserar på utvecklingen av modeller, metoder och strategier för uppgiftstilldelning och utlarmning av frivilliga insatspersoner vid hjärtstopp. I den tredje studien presenteras en ny prognosmodell för att prediktera ambulansuppdrag. Den generella slutsatsen är att beslutsstöd baserat på matematisk modellering kan bidra till bättre utfall, och en ökad överlevnadsgrad, jämfört med de strategier för uppgiftstilldelning, utlarmning och prognostisering som används idag. |
