Published June 1, 2022 | Version v1
Publication Metadata-only

Dataset on optimizing ambulance deployment and redeployment in Fez-Meknes region, Morocco

Creators

  • 1. Sidi Mohamed Ben Abdellah University
  • 2. Mohammed V University
  • 3. National School of Mineral Industry

Description

Emergency Medical Services (EMS) are crucial for saving patients' life, attenuating disabilities, and improving patients' satisfaction. Optimal deployment and redeployment of ambulances over a territory reduce response times for serving emergencies. Thus, rapid interventions and transport to a hospital are guaranteed. Optimizing ambulance deployment and redeployment is achieved by conceptualizing and formulating mathematical programming models and simulation models. Mathematical models maximize the proportion of the population that can be reached by ambulance in a response time less than a threshold value. In contrast, simulation models assess a given ambulance deployment and redeployment configuration. The application of mathematical and simulation models require data related to demand areas (geographic territories), demand value at each demand area, locations of potential sites for ambulance bases, X and Y geographic coordinates of demand areas and potential sites, travel times between potential sites and demand areas, etc. All these data are essential in deciding which potential sites to choose for locating ambulance bases and how many ambulances to allocate to each base per period. Beside elaborating and constructing ambulance deployment and redeployment models, researchers in Operations Research (OR) are challenged when collecting data for executing, testing, and proving the performance of their proposed models. This paper provides data about medical transport in Morocco's Fez-Meknes region, which can be accessed at https://zenodo.org/record/6416058. They were collected from the field, estimated based on the population size, and obtained by computer programs. The dataset includes 199 demand areas and their respective demand value per ambulance type and per period, the travel times between 18, 22, 40 potential sites and the 199 demand areas per period, and the travel times between the potential sites. Also, the dataset comprises the minimum number b of ambulances required by each demand area for α-reliable coverage, which was computed using a MATLAB program. The number b of ambulances required by each demand area is mandatory to apply reliability models such as the MALP and the Q-MALP models. These data would be used by the research community interested in EMS, especially pre-hospital emergency issues addressed by deploying mathematical programming and simulation tools.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تعتبر خدمات الطوارئ الطبية (EMS) ضرورية لإنقاذ حياة المرضى وتخفيف الإعاقات وتحسين رضا المرضى. يقلل النشر الأمثل وإعادة نشر سيارات الإسعاف على إقليم ما من أوقات الاستجابة لخدمة حالات الطوارئ. وبالتالي، يتم ضمان التدخلات السريعة والنقل إلى المستشفى. ويتحقق تحسين نشر سيارات الإسعاف وإعادة نشرها من خلال وضع تصور لنماذج البرمجة الرياضية ونماذج المحاكاة وصياغتها. تزيد النماذج الرياضية من نسبة السكان الذين يمكن الوصول إليهم بواسطة سيارة الإسعاف في وقت استجابة أقل من قيمة الحد الأدنى. في المقابل، تقوم نماذج المحاكاة بتقييم تكوين نشر وإعادة نشر سيارة إسعاف معينة. يتطلب تطبيق النماذج الرياضية والمحاكاة بيانات تتعلق بمناطق الطلب (المناطق الجغرافية)، وقيمة الطلب في كل منطقة طلب، ومواقع المواقع المحتملة لقواعد الإسعاف، والإحداثيات الجغرافية X و Y لمناطق الطلب والمواقع المحتملة، وأوقات السفر بين المواقع المحتملة ومناطق الطلب، إلخ. كل هذه البيانات ضرورية في تحديد المواقع المحتملة التي يجب اختيارها لتحديد مواقع قواعد الإسعاف وعدد سيارات الإسعاف التي يجب تخصيصها لكل قاعدة في كل فترة. إلى جانب تطوير وبناء نماذج نشر وإعادة نشر سيارات الإسعاف، يواجه الباحثون في أبحاث العمليات (OR) تحديًا عند جمع البيانات لتنفيذ واختبار وإثبات أداء نماذجهم المقترحة. توفر هذه الورقة بيانات حول النقل الطبي في منطقة فاس مكناس المغربية، والتي يمكن الوصول إليها على https://zenodo.org/record/6416058. تم جمعها من الميدان، وتقديرها بناءً على حجم السكان، وتم الحصول عليها عن طريق برامج الكمبيوتر. تتضمن مجموعة البيانات 199 منطقة طلب وقيمة الطلب الخاصة بها لكل نوع سيارة إسعاف ولكل فترة، وأوقات السفر بين 18 و 22 و 40 موقعًا محتملًا و 199 منطقة طلب لكل فترة، وأوقات السفر بين المواقع المحتملة. أيضًا، تشتمل مجموعة البيانات على الحد الأدنى من عدد سيارات الإسعاف التي تتطلبها كل منطقة طلب للتغطية الموثوقة α، والتي تم حسابها باستخدام برنامج MATLAB. عدد سيارات الإسعاف التي تتطلبها كل منطقة طلب إلزامي لتطبيق نماذج الموثوقية مثل نماذج MALP و Q - MALP. سيتم استخدام هذه البيانات من قبل مجتمع البحث المهتم بـ EMS، وخاصة قضايا الطوارئ قبل دخول المستشفى والتي يتم تناولها من خلال نشر أدوات البرمجة والمحاكاة الرياضية.

Translated Description (French)

Les services médicaux d'urgence (EMS) sont essentiels pour sauver la vie des patients, atténuer les handicaps et améliorer la satisfaction des patients. Le déploiement et le redéploiement optimaux des ambulances sur un territoire réduisent les temps de réponse pour répondre aux urgences. Ainsi, les interventions rapides et le transport vers un hôpital sont garantis. L'optimisation du déploiement et du redéploiement des ambulances est réalisée par la conceptualisation et la formulation de modèles de programmation mathématique et de modèles de simulation. Les modèles mathématiques maximisent la proportion de la population qui peut être atteinte par ambulance dans un temps de réponse inférieur à une valeur seuil. En revanche, les modèles de simulation évaluent une configuration de déploiement et de redéploiement d'ambulance donnée. L'application de modèles mathématiques et de simulation nécessite des données liées aux zones de demande (territoires géographiques), à la valeur de la demande dans chaque zone de demande, à l'emplacement des sites potentiels pour les bases d'ambulances, aux coordonnées géographiques X et Y des zones de demande et des sites potentiels, aux temps de déplacement entre les sites potentiels et les zones de demande, etc. Toutes ces données sont essentielles pour décider quels sites potentiels choisir pour localiser les bases d'ambulances et combien d'ambulances allouer à chaque base par période. En plus d'élaborer et de construire des modèles de déploiement et de redéploiement d'ambulances, les chercheurs en recherche opérationnelle (RO) sont mis au défi de collecter des données pour exécuter, tester et prouver la performance de leurs modèles proposés. Cet article fournit des données sur le transport médical dans la région de Fès-Meknes au Maroc, qui peuvent être consultées sur https://zenodo.org/record/6416058. Ils ont été collectés sur le terrain, estimés en fonction de la taille de la population et obtenus par des programmes informatiques. L'ensemble de données comprend 199 zones de demande et leur valeur de demande respective par type d'ambulance et par période, les temps de déplacement entre 18, 22, 40 sites potentiels et les 199 zones de demande par période, et les temps de déplacement entre les sites potentiels. En outre, l'ensemble de données comprend le nombre minimum b d'ambulances requis par chaque zone de demande pour une couverture α-fiable, qui a été calculé à l'aide d'un programme Matlab. Le nombre b d'ambulances requis par chaque zone de demande est obligatoire pour appliquer des modèles de fiabilité tels que les modèles MALP et Q-MALP. Ces données seraient utilisées par la communauté de recherche intéressée par les SGE, en particulier les problèmes d'urgence préhospitaliers abordés par le déploiement d'outils de programmation mathématique et de simulation.

Translated Description (Spanish)

Los Servicios Médicos de Emergencia (SEM) son cruciales para salvar la vida de los pacientes, atenuar las discapacidades y mejorar la satisfacción de los pacientes. El despliegue óptimo y la redistribución de ambulancias en un territorio reducen los tiempos de respuesta para atender emergencias. Por lo tanto, las intervenciones rápidas y el transporte a un hospital están garantizados. La optimización del despliegue y redespliegue de ambulancias se logra mediante la conceptualización y formulación de modelos de programación matemática y modelos de simulación. Los modelos matemáticos maximizan la proporción de la población a la que se puede llegar en ambulancia en un tiempo de respuesta inferior a un valor umbral. Por el contrario, los modelos de simulación evalúan una configuración dada de despliegue y redespliegue de ambulancias. La aplicación de modelos matemáticos y de simulación requiere datos relacionados con áreas de demanda (territorios geográficos), valor de la demanda en cada área de demanda, ubicaciones de sitios potenciales para bases de ambulancias, coordenadas geográficas X e Y de áreas de demanda y sitios potenciales, tiempos de viaje entre sitios potenciales y áreas de demanda, etc. Todos estos datos son esenciales para decidir qué sitios potenciales elegir para ubicar las bases de ambulancias y cuántas ambulancias asignar a cada base por período. Además de elaborar y construir modelos de despliegue y redespliegue de ambulancias, los investigadores en Investigación de Operaciones (OR) se enfrentan al desafío de recopilar datos para ejecutar, probar y demostrar el rendimiento de sus modelos propuestos. Este documento proporciona datos sobre el transporte médico en la región de Fez-Meknes en Marruecos, a los que se puede acceder en https://zenodo.org/record/6416058. Se recogieron del campo, se estimaron en función del tamaño de la población y se obtuvieron mediante programas informáticos. El conjunto de datos incluye 199 áreas de demanda y su respectivo valor de demanda por tipo de ambulancia y por período, los tiempos de viaje entre 18, 22, 40 sitios potenciales y las 199 áreas de demanda por período, y los tiempos de viaje entre los sitios potenciales. Además, el conjunto de datos comprende el número mínimo b de ambulancias requeridas por cada área de demanda para una cobertura α-fiable, que se calculó utilizando un programa MATLAB. El número b de ambulancias requeridas por cada área de demanda es obligatorio para aplicar modelos de fiabilidad como los modelos MALP y Q-MALP. Estos datos serían utilizados por la comunidad investigadora interesada en EMS, especialmente los problemas de emergencia prehospitalaria abordados mediante el despliegue de herramientas matemáticas de programación y simulación.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
مجموعة بيانات حول تحسين نشر سيارات الإسعاف وإعادة نشرها في منطقة فاس- مكناس، المغرب
Translated title (French)
Ensemble de données sur l'optimisation du déploiement et du redéploiement des ambulances dans la région de Fès-Meknes, au Maroc
Translated title (Spanish)
Conjunto de datos sobre la optimización del despliegue y la redistribución de ambulancias en la región de Fez-Meknes, Marruecos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4223976394
DOI
10.1016/j.dib.2022.108178

Is supplement to
https://openalex.org/W96612179 (Other)
https://openalex.org/W632915154 (Other)
https://openalex.org/W4378874356 (Other)
https://openalex.org/W4256492088 (Other)
https://openalex.org/W4229499248 (Other)
https://openalex.org/W2987774938 (Other)
https://openalex.org/W2770234245 (Other)
https://openalex.org/W2566006169 (Other)
https://openalex.org/W2369811061 (Other)
https://openalex.org/W2055733372 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Morocco

References

  • https://openalex.org/W2048267107
  • https://openalex.org/W2092413476
  • https://openalex.org/W2775584926
  • https://openalex.org/W4220905673
  • https://openalex.org/W4223976394