Measuring and Analyzing Waiting Time Indicators of Patients’ Admitted in Emergency Department: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Measuring and analyzing of provided services times in Emergency Department is the way to improves quality of hospital services. The present study was conducted with aim measuring and analyzing patients waiting time indicators in Emergency Department in a general hospital in Iran. MATERIAL & METHODS: This cross-sectional, observational study was conducted during April to September 2012. The study population consisted of 72 patients admitted to the Emergency Department at Baharlo hospital. Data collection was carried out by workflow forms. Data were analyzed by t. test and ANOVA. RESULTS: The average waiting time for patients from admission to enter the triage 5 minutes, the average time from triage to physician visit 6 minute and the average time between examinations to leave ED was estimated 180 minutes. The total waiting time in the emergency department was estimated at about 210 minutes. The significant correlation between marital status of patients (P=0.03), way of arrive to ED (P=0.02) and type of shift work (P=0.01) with studied time indicators were observed. CONCLUSION: According to results and comparing with similar studies, the average waiting time of patients admitted to the studied hospital is appropriate. Factors such as: Utilizing clinical governance system and attendance of resident Emergency Medicine Specialist have performed an important role in reducing of waiting times in ED.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».