Os serviços de emergências hospitalares (EH) desempenham um papel fundamental no sistema de saúde, servindo de porta de entrada para hospitais e fornecendo cuidados para pacientes com lesões e doenças graves. No entanto, as EH em todo o mundo sofrem com o aumento da demanda e superlotação. Múltiplos fatores convergem simultaneamente para resultar nessa superlotação, porém a otimização do gerenciamento do fluxo dos pacientes pode auxiliar na redução do problema. Nesse contexto, o tempo de permanência dos pacientes na EH (TPEH) é consolidado na literatura como indicador de qualidade do fluxo de pacientes. O tema desta dissertação é a previsão e gestão da demanda em EH com alto grau de congestionamento, que é abordado através de três artigos científicos. O objeto de estudo é o Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). No primeiro artigo, são aplicados quatro modelos de previsão da procura por atendimento na EH, avaliando-se a influência de fatores climáticos e de calendário. O segundo artigo utiliza a técnica de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS – partial least squares) para previsão de quatro indicadores relacionados ao TPEH para hospitais com alto grau de congestionamento. O tempo médio de permanência (TM) na EH resultou em um modelo preditivo com melhor ajuste, com erro médio absoluto percentual (MAPE - mean absolute percent error) de 5,68%. O terceiro artigo apresenta um estudo de simulação para identificação dos fatores internos do hospital que influenciam o TPEH. O número de exames de tomografias e a taxa de ocupação nas enfermarias clínicas e cirúrgicas (ECC) foram as que mais influenciaram. / Emergency departments (ED) play a key role in the health system, serving as gateway to hospitals and providing care for patients with injuries and serious illnesses. However, EDs worldwide suffer from increased demand and overcrowding. Multiple factors simultaneously converge to result in such overcrowding, and the optimization of patient flow management can help reduce the problem. In this context, the length of stay of patients in ED (LSED) is consolidated in the literature as a patient flow quality indicator. This thesis deals with forecast and demand management in EDs with a high degree of congestion. The subject is covered in three scientific papers, all analyzing data from the Hospital de Clínicas de Porto Alegre’s ED. In the first paper we apply four demand forecasting models to predict demand for service in the ED, evaluating the influence of climatic and calendar factors. The second article uses partial least squares (PLS) regression to predict four indicators related to LSED. The mean length of stay in the ED resulted in a model with the best fit, with mean percent absolute error (MAPE) of 5.68%. The third article presents a simulation study to identify the internal hospital factors influencing LSED. The number of CT exams and the occupancy rate in the clinical and surgical wards were the most influential factors.

Este trabalho avaliou o potencial da aplicação da técnica recursiva dos mínimos quadrados (MQR) para o ajuste em tempo atual dos parâmetros de modelos autorregressivos com variáveis exógenas (ARX), as quais são constituídas pelos níveis de montante para melhorar o desempenho das previsões de níveis fluviais em tempo atual. Três aspectos foram estudados em conjunto: variação do alcance escolhido para a previsão, variação da proporção da área controlada em bacias a montante e variação da área da bacia da seção de previsão. A pesquisa foi realizada em três dimensões principais: a) metodológica (sem recursividade; com recursividade; com recursividade e fator de esquecimento); b) temporal (6 alcances diferentes: 10, 24, 34, 48, 58 e 72 horas); e c) espacial (variação da área controlada da bacia e da área da bacia definida pela seção de previsão). A área de estudo escolhida para essa pesquisa foi a bacia do rio Uruguai com exutório no posto fluviométrico de Uruguaiana (190.000 km²) e as suas sub-bacias embutidas de Itaqui (131.000 km²), Passo São Borja (125.000km²), Garruchos (116.000 km²), Porto Lucena (95.200 km²), Alto Uruguai (82.300 km²) e Iraí (61.900 km²). Os dados de níveis fluviométricos, com leituras diárias às 07:00 e às 17:00 horas, foram fornecidos pela Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM), sendo utilizados os dados de 1/1/1991 a 30/6/2015. Para a análise de desempenho dos modelos, foi aplicado como estatística de qualidade o coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) e o quantil 0,95 dos erros absolutos (EA(0,95): erro que não foi ultrapassado com a frequência de 0,95). Observou-se que os erros EA(0,95) dos melhores modelos obtidos para cada bacia sempre aumentam com a redução da área controlada, ou seja, a qualidade das previsões diminui com o deslocamento da seção de controle de jusante para montante. O ganho na qualidade das previsões com a utilização dos recursos adaptativos torna-se mais evidente, especialmente quando observam-se os valores de EA(0,95), pois esta estatística é mais sensível, com diferenças maiores em relação ao coeficiente NS. Além disso, este é mais representativo para os erros maiores, que ocorrem justamente durante os eventos de inundações. De modo geral, foi observado que, à medida que diminui a área da bacia, é possível obter previsões com alcances cada vez menores. Porém a influência do tamanho da área controlada de bacias a montante melhora o desempenho de bacias menores quando se observam principalmente os erros EA(0,95). Por outro lado, se a proporção da bacia controlada de montante já é bastante grande, como é o caso das alternativas 1 e 2 utilizadas para previsão em Itaqui (entre 88,5% e 95,4 %, respectivamente), os recursos adaptativos não fazem muita diferença na obtenção de melhores resultados. Todavia, quando se observam bacias com menores áreas de montante controladas, como é o caso de Porto Lucena para a alternativa 2 (65% de área controlada), o ganho no desempenho dos modelos com a utilização dos recursos adaptativos completos (MQR+f.e: mínimos quadrados recursivos com fator de esquecimento) torna-se relevante. / This study evaluated the potential of the application of the recursive least squares technique (RLS) to adjust in real time the model parameters of the autoregressive models with exogenous variables (ARX), which consists of the upstream levels, to improve the performance of the forecasts of river levels in real time. Three aspects were studied jointly: the variation of the lead time chosen for the forecast, the variation in the proportion of controlled area in upstream basins and variation in the area of forecasting section of the basin. The research was conducted in three main dimensions: a) methodological (without recursion; with recursion; with recursion and forgetting factor); b) temporal (6 different lead times: 10, 24, 34, 48, 58 and 72 hours); and c) spatial (variation in the controlled area of the basin and the area of the basin defined by the forecast section). The study area chosen for this research was the Uruguay River basin with its outflow at the river gage station of Uruguaiana (190,000 km²) and its entrenched sub-basins in Itaqui (131,000 km²), Passo São Borja (125,000 km²), Garruchos (116,000 km²), Porto Lucena (95,200 km²), Alto Uruguai (82,300 km²), and Iraí (61,900 km²). The river levels data, with daily readings at 7am and 5pm, were provided by the Company of Mineral Resources Research (CPRM), with the data used from January 1, 1991 to June 30, 2015. We applied the Nash-Sutcliffe coefficient (NS) and the quantile 0.95 of absolute errors (EA(0,95): error has not been exceeded at the rate of 0.95) for the analysis of models performances. We observed that the errors EA(0.95) of the best models obtained for each basin always increase with the reduction of the controlled area then the quality of the forecasts decreases with displacement of the downstream control section upstream. The gain in quality of the forecasts with the use of adaptive resources becomes more evident especially when the observed values of EA(0.95) as this statistic is more sensitive with greater differences in relation to the Nash-Sutcliffe Coefficient (NS). Moreover, this is most representative for larger errors which occur precisely during flooding events. In general, we observed that, as much as the area of the basin decreases, it is possible to obtain forecasts with smaller lead times, but the influence of the size of the area controlled upstream basins improves the performance of smaller basins when observing, especially the errors EA (0.95). However, if the proportion of the upstream of controlled basin is already quite large - as in the case of the alternatives 1 and 2 used for forecast in Itaqui (between 88.5% and 95.4%, respectively) - the adaptive resources do not differ too much in getting better results. However, when observing basins with smaller areas controlled upstream - as is the case of Porto Lucena to alternative 2 (65% controlled area) - the performance gain of the models with the use of the complete adaptive resources (MQR+f.e.) becomes relevant.

Submitted by Ana Hilda Fonseca (anahilda@ufba.br) on 2016-04-25T19:12:13Z No. of bitstreams: 1 dissertação_Alessandra_Tanajura.pdf: 2001226 bytes, checksum: a576db33c19369751b0c8a9de53e91d7 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Hilda Fonseca (anahilda@ufba.br) on 2016-05-12T15:48:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertação_Alessandra_Tanajura.pdf: 2001226 bytes, checksum: a576db33c19369751b0c8a9de53e91d7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-12T15:48:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertação_Alessandra_Tanajura.pdf: 2001226 bytes, checksum: a576db33c19369751b0c8a9de53e91d7 (MD5) / CNPq / Com o aumento da demanda de biodiesel como combustível surge a necessidade de se desenvolver novos métodos analíticos para determinar propriedades químicas e físico- químicas do mesmo. Um dos problemas associados ao biodiesel diz respeito a sua baixa estabilidade oxidativa. A oxidação pode causar aumento na viscosidade e na acidez do combustível. No presente trabalho foi desenvolvido um método para predição da viscosidade, estabilidade oxidativa e massa específica de biocombustíveis utilizando espectrofluorimetria e PLS. O método consiste na obtenção de um modelo matemático obtido entre dados espectrais resultantes de análises espectrofluorimétricas e dados de análises de viscosidade cinemática, massa específica ou estabilidade oxidativa através da aplicação de Análise Multivariada por Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Os espectros de emissão fluorescente das amostras foram realizados em um espectrofluorímetro, onde a emissão foi detectada de 230 a 800 nm em intervalos de 0,5 nm enquanto as moléculas presentes na amostra sofriam excitação em comprimentos de onda fixos na faixa de 200 a 775 nm. Foram analisadas 46 amostras em diversas concentrações de biodiesel em diesel e 06 amostras de óleos comerciais. Todos foram analisados através da Espectroscopia de Fluorescência Total associada a PLS e foi possível obter valores de R-quadrado próximos de 1 para cada um dos modelos PLS construídos. Preliminarmente foi feita uma busca de anterioridade de patentes para o uso de métodos ópticos para determinar oxidação, viscosidade e massa específica e verificou-se que nenhuma das patentes encontradas sugere o uso da espectrofluorimetria combinada com calibração multivariada para a predição das propriedades químicas e físico-químicas estudadas. Com isso foi depositada no INPI uma patente sobre o método desenvolvido. / With increasing demand for biodiesel fuel as the need arises to develop new analytical methods for determining chemical and physicochemical properties thereof. One of the problems associated with biodiesel relates to its low oxidative stability. The oxidation can cause an increase in viscosity and acidity of the fuel. In this work we developed a method for predicting the viscosity, oxidative stability and density of biofuels using spectrofluorimetry and PLS. The method consists in obtaining a mathematical model obtained between spectral data derived from spectrofluorimetry analysis and values of kinematic viscosity, density or oxidative stability by applying multivariate partial least squares (PLS). The fluorescence emission spectra of the samples were performed in a spectrofluorometer where the emission was detected 230-800 nm in steps of 0.5 nm while the molecules present in the sample suffered excitation wavelengths in the range fixed 200-775 nm. We analyzed 46 samples in different concentrations of biodiesel in diesel and 06 samples of commercial oils. All were analyzed by fluorescence spectroscopy total associated with PLS and it was possible to obtain values of R-squared near 1 for each PLS-models. Preliminarily, a search was made for prior patents using optical methods for determining oxidation and viscosity and found that none of the patents found suggests the use of spectrofluorimetry combined with multivariate calibration for the prediction of chemical and physical chemical properties studied. With that was deposited on INPI a patent related to the method developed.

The objectives of this study was to calculate the genetic gain corn grain yield in southern Brazil and calculate the genetic gain in two classes of altitude. The methods used were the Vencovsky et al. (1988) based on linear models with inference least squares (ML/MQ) and the Borges et al. (2009), based on mixed models with inference by residual likelihood (MM/REML). We used a database with 30,292 yield observation from corn grain but resulting in 135 genotypes in 2,826 trials conducted in 13 years, from 2001 to 2013, being the year regarding the planting date of the trials. For the stratification of trials, in order to form similar environments, we used as criteria the altitude, down and up to 700m. The methodology of ML/MQ annual mean genetic gain was 121 kg ha-1 year-1 with a confidence interval to 95% [11;232] kg ha-1 year-1, and by MM/REML methodology was 79 kg ha-1 year-1 with a confidence interval to 95% [70; 98] kg ha-1 year-1 for the entire southern region of Brazil. In regions with altitude of 700 m, the genetic gain was 94 kg ha-1 year-1 and in regions with altitude less than 700 mo genetic gain was 74 kg ha-1 year-1.MM/REML methodology provided intervals more accurate and reliable values of genetic gain lower when compared to ML/MQ methodology. In all cases analyzed, the genetic gain was positive and significant between the years 2001-2013. / Os objetivos deste trabalho foram calcular o ganho genético de produtividade de grãos de milho na região Sul do Brasil e calcular o ganho genético em duas classes de altitude. As metodologias utilizadas foram a de Vencovsky et al. (1988), baseada em modelos lineares com inferência por mínimos quadrados (ML/MQ) e a de Borges et al. (2009), baseada em modelos mistos com inferência por verossimilhança residual (MM/REML). Foi utilizada uma base de dados com 30.292 observações de produtividade de grãos de milho, resultantes de 135 genótipos avaliados em 2.826 ensaios conduzidos em 13 anos, de 2001 a 2013, sendo o ano referente à data de semeadura do ensaio. Para a estratificação dos ensaios, com o objetivo de formar classes de altitude, utilizou-se como critério da altitude, inferior e superior a 700m. Pela metodologia de ML/MQ o ganho genético médio anual foi de 121 kg ha-1 ano-1 com intervalo de confiança a 95% de [11;232] kg ha-1.ano-1, e pela metodologia de MM/REML foi de 79 kg ha-1 ano-1 com intervalo de confiança a 95% de [70;98] kg ha-1 ano-1, para a região sul do Brasil. Em altitude superior a 700 m, o ganho genético foi de 94 kg ha-1 ano-1 e em altitude inferior a 700 m o ganho genético foi de 74 kg ha-1 ano-1. A metodologia MM/REML proporcionou intervalos de confiança mais precisos e valores de ganho genético inferiores quando comparada à metodologia de ML/MQ. Em todas as situações analisadas o ganho genético foi positivo, e significativo entre os anos de 2001 a 2013.

In this thesis, we first review the current development of optimal regression designs under the second-order least squares estimator in the literature. The criteria include A- and D-optimality. We then introduce a new formulation of A-optimality criterion so the result can be extended to c-optimality which has not been studied before. Following Kiefer's equivalence results, we derive the optimality conditions for A-, c- and D-optimal designs under the second-order least squares estimator. In addition, we study the number of support points for various regression models including Peleg models, trigonometric models, regular and fractional polynomial models. A generalized scale invariance property for D-optimal designs is also explored. Furthermore, we discuss one computing algorithm to find optimal designs numerically. Several interesting applications are presented and related MATLAB code are provided in the thesis. / Graduate

abstract: The focus of this investigation is on the development of a surrogate model of hypersonic aerodynamic forces on structures to reduce the computational effort involved in the determination of the structural response. The application is more precisely focused on uncertain structures. Then, following an uncertainty management strategy, the surrogate may exhibit an error with respect to Computational Fluid Dynamics (CFD) reference data as long as that error does not significantly affect the uncertainty band of the structural response. Moreover, this error will be treated as an epistemic uncertainty introduced in the model thereby generating an uncertain surrogate. Given this second step, the aerodynamic surrogate is limited to those exhibiting simple analytic forms with parameters that can be identified from CFD data. The first phase of the investigation focuses on the selection of an appropriate form for the surrogate for the 1-dimensional flow over a flat clamped-clamped. Following piston theory, the model search started with purely local models, linear and nonlinear of the local slope. A second set of models was considered that involve also the local displacement, curvature, and integral of displacement and an improvement was observed that can be attributed to a global effect of the pressure distribution. Various ways to involve such a global effect were next investigated eventually leading to a two-level composite model based on the sum of a local component represented as a cubic polynomial of the downwash and a global component represented by an auto-regressive moving average (ARMA) model driven nonlinearly by the local downwash. This composite model is applicable to both steady pressure distributions with the downwash equal to the slope and to unsteady cases with the downwash as partial derivative with time in addition to steady. The second part of the investigation focused on the introduction of the epistemic uncertainty in the aerodynamic surrogate and it was recognized that it could be achieved by randomizing the coefficients of the local and/or the auto-regressive components of the model. In fact, the combination of the two effects provided an applicable strategy. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Mechanical Engineering 2017

The University of ManchesterCarlos Alberto Duran VillalobosDoctor of Philosophy in the Faculty of Engineering and Physical SciencesDecember 2015This thesis presents an innovative batch-to-batch optimisation technique that was able to improve the productivity of two benchmark fed-batch fermentation simulators: Saccharomyces cerevisiae and Penicillin production. In developing the proposed technique, several important challenges needed to be addressed:For example, the technique relied on the use of a linear Multiway Partial Least Squares (MPLS) model to adapt from one operating region to another as productivity increased to estimate the end-point quality of each batch accurately. The proposed optimisation technique utilises a Quadratic Programming (QP) formulation to calculate the Manipulated Variable Trajectory (MVT) from one batch to the next. The main advantage of the proposed optimisation technique compared with other approaches that have been published was the increase of yield and the reduction of convergence speed to obtain an optimal MVT. Validity Constraints were also included into the batch-to-batch optimisation to restrict the QP calculations to the space only described by useful predictions of the MPLS model. The results from experiments over the two simulators showed that the validity constraints slowed the rate of convergence of the optimisation technique and in some cases resulted in a slight reduction in final yield. However, the introduction of the validity constraints did improve the consistency of the batch optimisation. Another important contribution of this thesis were a series of experiments that were implemented utilising a variety of smoothing techniques used in MPLS modelling combined with the proposed batch-to-batch optimisation technique. From the results of these experiments, it was clear that the MPLS model prediction accuracy did not significantly improve using these smoothing techniques. However, the batch-to-batch optimisation technique did show improvements when filtering was implemented.

O presente trabalho teve como principal objetivo o estudo das diferenças entre os resultados obtidos com o uso do método dos mínimos quadrados ponderados e de mínimos quadrados ordinários, no ajuste do modelo de Orskov e McDonald (1979) aos dados de degradação da matéria seca (MS) e fibra em detergente ácido (FDA) em novilhos Nelore fistulados, utilizando a técnica in situ. Foram utilizados os dados de um experimento delineado em quadrado latino 4x4 (quatro animais e quatro períodos) cujos tratamentos foram: dieta com sal de cálcio de ácidos graxos e monensina (A); dieta com caroço de algodão e monensina (B); dieta controle com monensina (C) e dieta com caroço de algodão sem monensina (D). As medidas de degradabilidade foram coletadas em oito ocasiões (0, 3, 6, 12, 24, 48, 72 e 96 horas). Como essas medidas são obtidas repetidamente no mesmo animal, espera-se que as variâncias das respostas nas diversas ocasiões não sejam iguais. Nas análises propostas foram utilizados os dados originais (MS e FDA) e os dados corrigidos para os efeitos de animal e de período. De uma forma geral, observou-se que o uso do método dos mínimos quadrados ponderados alterou os resultados das análises, produzindo um aumento das estatísticas dos testes e uma alteração da significância dessas estatísticas, por conta da retirada do efeito de animal e período dos dados originais e ao uso do método de mínimos quadrados ponderados, com a ponderação feita pelo inverso da variância dos dados em cada ocasião. / The present work had as main objective the study of the differences between the results obtained using the method of the weighted least squares and ordinary least squares, in the fit of the model of Orskov and McDonald (1979) to the data of degradation of the dry matter (MS) and acid detergent fiber (ADF) in fistulated Nelore steers, using the technique in situ. The data of a delineated 4x4 Latin Square had been used (four animals and four periods) whose treatments had been: diet with calcium salt of fatty acid and monensin (A); diet with whole cottonseed and monensin (B); diet has control with monensin (C) and diet with whole cottonseed without monensin (D). The measures of degradability had been collected in eight occasions (0, 3, 6, 12, 24, 48, 72 and 96 hours). As these measures they are gotten repeatedly in the same animal, expects that the variances of the answers in the diverse occasions are not equal. In the analyses proposals the original data (MS and ADF) and the data corrected for the period and animal effect had been used. Of a general form, it was observed that the use of the method of the weighted least squares modified the results of the analyses, producing an increase of the statisticians of the tests and an alteration of the significance of these statisticians, for account of the withdrawal of the animal effect and period of the original data and to the use of the method of weighted least squares, with the weighted made for the inverse one of the variance of the given ones in each occasion.

Neste trabalho são propostos métodos para a estimação de parâmetros de motores de indução através do método dos Mínimos Quadrados com medição apenas de tensões, correntes e resistência do estator em um ensaio de partida em vazio. São detalhados os procedimentos para o tratamento dos sinais medidos, além das estimações do fluxo magnético e da velocidade mecânica do motor. Para a estimação dos parâmetros elétricos, são propostos métodos que diferem nos requisitos e no tratamento dos parâmetros como invariantes ou variantes no tempo. Em relação a esse último caso, é empregado um método de estimação de parâmetros por janelas de dados, aplicando um modelo com parâmetros invariantes no tempo localmente em diversas partes do ensaio. São feitas simulações para validar os métodos propostos, e dados de ensaio de três motores de diferentes potências são utilizados para analisar a escala de variação paramétrica durante a partida. É feita uma comparação entre os resultados obtidos com e sem consideração de variação nos parâmetros. / In this work, methods are proposed to estimate the parameters of induction motors through the Least Squares method with the measurement of only voltages, currents and resistance of the stator in a no-load startup test. Procedures are detailed to process the measured signals, as well as to estimate magnetic flux and rotor mechanical speed. In order to estimate the electrical parameters, methods are proposed which differ in their requisites and in the treatment of parameters as time invariant or time-varying. For the latter, a methodology for parameter estimation through data windows is used, applying a model with time invariant parameters locally to different parts of the test. Simulations are made to validate the proposed methodology, and data from tests of three motors with different powers are used to analyze the scale of parameter variation during startup. A comparison is made between the results obtained with and without the consideration of variation in the parameters.

Os serviços de emergências hospitalares (EH) desempenham um papel fundamental no sistema de saúde, servindo de porta de entrada para hospitais e fornecendo cuidados para pacientes com lesões e doenças graves. No entanto, as EH em todo o mundo sofrem com o aumento da demanda e superlotação. Múltiplos fatores convergem simultaneamente para resultar nessa superlotação, porém a otimização do gerenciamento do fluxo dos pacientes pode auxiliar na redução do problema. Nesse contexto, o tempo de permanência dos pacientes na EH (TPEH) é consolidado na literatura como indicador de qualidade do fluxo de pacientes. O tema desta dissertação é a previsão e gestão da demanda em EH com alto grau de congestionamento, que é abordado através de três artigos científicos. O objeto de estudo é o Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA). No primeiro artigo, são aplicados quatro modelos de previsão da procura por atendimento na EH, avaliando-se a influência de fatores climáticos e de calendário. O segundo artigo utiliza a técnica de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS – partial least squares) para previsão de quatro indicadores relacionados ao TPEH para hospitais com alto grau de congestionamento. O tempo médio de permanência (TM) na EH resultou em um modelo preditivo com melhor ajuste, com erro médio absoluto percentual (MAPE - mean absolute percent error) de 5,68%. O terceiro artigo apresenta um estudo de simulação para identificação dos fatores internos do hospital que influenciam o TPEH. O número de exames de tomografias e a taxa de ocupação nas enfermarias clínicas e cirúrgicas (ECC) foram as que mais influenciaram. / Emergency departments (ED) play a key role in the health system, serving as gateway to hospitals and providing care for patients with injuries and serious illnesses. However, EDs worldwide suffer from increased demand and overcrowding. Multiple factors simultaneously converge to result in such overcrowding, and the optimization of patient flow management can help reduce the problem. In this context, the length of stay of patients in ED (LSED) is consolidated in the literature as a patient flow quality indicator. This thesis deals with forecast and demand management in EDs with a high degree of congestion. The subject is covered in three scientific papers, all analyzing data from the Hospital de Clínicas de Porto Alegre’s ED. In the first paper we apply four demand forecasting models to predict demand for service in the ED, evaluating the influence of climatic and calendar factors. The second article uses partial least squares (PLS) regression to predict four indicators related to LSED. The mean length of stay in the ED resulted in a model with the best fit, with mean percent absolute error (MAPE) of 5.68%. The third article presents a simulation study to identify the internal hospital factors influencing LSED. The number of CT exams and the occupancy rate in the clinical and surgical wards were the most influential factors.