Validation is one of the most important stages of modeling, and it is a necessity before utilizing the model for further analyses. Especially for the studies that start with conceptual models, the validation process is more complex than others. In this study, we used a multi-methodology approach to develop a framework to support the conceptual model development and validation in System Dynamics (SD) modeling. In the proposed framework, we integrated methods from SD methodology with methods from the Analytic Network Process (ANP). The proposed framework was then used for clinical laboratory performance analysis. The purpose was to use the proposed framework to conduct structural validity of the SD model, to prioritize Clinical Laboratory (CL) performance indicators, and capture their relations. Results indicate that the proposed framework can be used to generate an enriched and validated conceptual model for a CL performance system that can be useful for healthcare decision-makers. Also, the proposed multi-methodology framework can be applied to any complex systems to validate the conceptual models.
Geçerlilik, modellemenin en önemli aşamalarından biridir ve her model için gereklidir. Bu süreç, özellikle kavramsal modeller ile başlanılan çalışmalarda diğerlerine nazaran daha karmaşıktır. Kavramsal model geliştirmenin sistem dinamiği (SD) modellerinin doğrulanması ve geçerlilik analizlerinin sonuçları üzerinde büyük etkisi olduğu öne sürülmektedir. Bu çalışmada, SD modellemesinde kavramsal model geliştirme ve geçerlilik sürecini destekleyen bir çerçeve geliştirmek için çoklu metodoloji yaklaşımı kullanılmıştır. Önerilen çerçevede, SD metodolojisindeki yöntemler Analitik Ağ Süreci (ANP) yöntemleriyle entegre edilmiştir. Önerilen çerçeve daha sonra klinik laboratuvarda performans analizi için kurulacak bir SD modelinin onaylanması için kullanılmıştır. Amacımız, SD modelinin yapısal geçerliliğini gerçekleştirmek, klinik laboratuvar performans göstergelerinin hangilerine önceliklendirmek ve bunların ilişkilerini yakalamak için önerilen çerçeveyi kullanmaktır. Sonuçlar, önerilen çerçevenin, sağlık hizmeti karar vericileri için yararlı olabilecek bir klinik laboratuvar performans sistemi için zenginleştirilmiş ve doğrulanmış bir kavramsal model oluşturmak için kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca, önerilen çoklu metodoloji çerçevesi, kavramsal modellerin doğrulama ve onaylanması için başka sistemlere de uygulanabilir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Journals |
Authors | |
Publication Date | December 31, 2020 |
Published in Issue | Year 2020 |