Overcrowding in medium‐volume emergency departments: Effects of aged patients in emergency departments on wait times for non‐emergent triage‐level patients
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine patient wait times from triaging to physician assessment in the emergency department (ED) for non-emergent patients, and to see whether patient flow and process (triage) are impacted by aged patients. A retrospective study method was used to analyse 185 patients in three age groups. Key data recorded were triage level, wait time to physician assessment and ED census. Multiple linear regression analysis was used to determine the strength of association with increased wait time. A longer average wait time for all patients occurred when there was an increase in the number of patients aged > or = 65 years in the ED. Further analysis showed 12.1% of the variation extending ED wait time associated with the triage process was explained by the number of patients aged > or = 65 years. In addition, extended wait time, overcrowding and numbers of those who left without being seen were strongly associated (P < 0.05) with the number of aged patients in the ED. The effects of aged patients on ED structure and process have significant implications for nursing. Nursing process and practice sets clear responsibilities for nursing to ensure patient safety. However, the impact of factors associated with aged patients in ED, nursing's role and ED process can negatively impact performance expectations and requires further investigation.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».