改变NRMP匹配算法的影响. 国家居民匹配计划

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 算法设计 算法设计
• 医疗保健管理的管理

背景情况:

• 国家居民匹配计划 (NRMP) 面临着关于其匹配算法的争议.
• 国家农产品管理委员会决定实施一个新的申请人提议算法.

研究的目的:

• 为NRMP匹配设计和评估申请人提出的算法.
• 将新的算法与现有的算法进行比较,以了解比赛结果和战略行为.
• 根据算法性能为参与者提供指导.

主要方法:

• 使用过去NRMP匹配 (1987,1993-1996) 的数据进行了计算实验.
• 新设计的申请人提议算法与现有的NRMP算法进行了比较.
• 分析了申请人和居住计划的排名顺序列表 (ROL).

主要成果:

• 这两种算法产生了非常相似的匹配,只有不到0.1%的申请人获得了不同的匹配.
• 申请者通常使用申请者提出的算法表现更好,而程序则略偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏偏.
• 战略行为机会很少见,不太可能在两个算法下为申请人或程序带来好处.

结论:

• 现有的NRMP算法和申请人提出的NRMP算法表现出相似的性能.
• 这两种算法都支持诚实地排名偏好,没有战略操纵.
• NRMP的算法选择影响了很小的一小部分申请人,这表明基于整体系统效应的细微决定.