Neue Veröffentlichung: Reservation and Allocation Policies for Influenza Vaccines

Wie sind Ressourcen (in diesem Fall: Grippeimpfstoffe) effektiv verschiedenen Kundengruppen (in diesem Fall: Patienten mit unterschiedlicher Impfpriorität) zuzuteilen, wenn die Ressourcen knapp und die Bedarfe unsicher sind? Dieser Frage geht Richard Pibernik mit seinen beiden Ko-Autoren Behzad Samii (Vlerick Management School) und Prashant Yadav (University of Michigan) seit einigen Jahren nach. Gemeinsam haben sie eine Reihe von Artikeln zu Problemstellungen in diesem Kontext veröffentlicht, die in führenden internationalen Journals erschienen sind.

Der jüngste Artikel “Reservation and Allocation Policies for Influenza Vaccines” – zur Veröffentlichung angenommen im European Journal of Operational Research – widmet sich hierbei der Allokation von Grippeimpfstoffen zu verschiedenen Patientengruppen. Er integriert damit auch wichtige Fragestellungen aus dem Bereich des “Health Care Supply Chain Management”, einem Gebiet, in dem Prashant Yadav als der führende Forscher weltweit gilt. Professor Yadav leitet die Healthcare Research Initiative des William Davidson Institute der University of Michigan und erforscht neue Ansätze zur Versorgung der Bevölkerung in Entwicklungsländern mit lebenswichtigen Medikamenten (z.B. gegen Maria, HIV/AIDS) und Gesundheitsdienstleistungen (mehr Informationen). Prof. Behzad Samii hat den EANDIS Stiftungslehrstuhl für “Resilient Supply Chains” an der renommierten Vlerick School of Management inne. Die drei Forscher verbindet eine langjährige Zusammenarbeit im MIT-Zaragoza International Logistics Program des Zaragoza Logistics Center in Spanien, wo Prashant Yadav und Richard Pibernik die Promotion von Prof. Samii betreut haben.

Das European Journal of Operational Research wird im Journal-Ranking “jourqual” des Verband der Hochschullehrer der Betriebswirtschaft in der Kategorie  “A” eingestuft.

Abstract

This research investigates the impact of alternative allocation mechanisms that can be employed in the context of vaccine inventory rationing. Available vaccine inventory can be allocated to arrivals from high priority (target groups such as healthcare professionals) and low priority (non-target groups) demand classes using Partitioned Allocation (PA), Standard Nesting (SN), and Theft Nesting (TN). In any one of the mechanisms, a part of the available inventory is reserved for the exclusive use of the high priority demand class. They differ, however, in how the unreserved portion of the inventory is utilized: Under PA, demand from the high (low) priority class consumes only the reserved (unreserved) quantity. Under SN, demand from the high priority class first consumes the reserved quantity; once and if this quantity is exhausted, high priority demand competes with low priority demand for the remaining inventory. Under TN the sequence of allocation is reversed: both demand classes first compete for the unreserved inventory. Once this portion of inventory is exhausted, high priority demand is fulfilled from the reserved inventory and low priority demand is rejected.  We develop service level (probability of fulfilling the entire demand) and fill rate (fraction of demand fulfilled) expressions for all three allocation mechanisms. Based on these expressions, numerical analyses are conducted to illustrate which allocation mechanism a health planner should choose depending on the availability of vaccines, and how the health planner should set the reservation quantity for the high priority class. We observe that (1) there exist certain conditions under which one of the allocation mechanisms outperforms the others and (2) this effect is determined by the decision maker’s choice of the performance measure.