The Role of Triage Nurse Ordering on Mitigating Overcrowding in Emergency Departments: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to examine the effectiveness of triage nurse ordering (TNO) on mitigating the effect of emergency department (ED) overcrowding. METHODS: Electronic databases (Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SCOPUS, Web of Science, HealthSTAR, Dissertation Abstracts, ABI/INFORM Global), controlled trial registry websites, conference proceedings, study references, experts in the field, and correspondence with authors were used to identify potentially relevant studies. Interventional studies in which TNO was used to influence ED overcrowding metrics (length of stay [LOS] and physician initial assessment [PIA]) were included in the review. Two reviewers independently assessed study eligibility and methodologic quality. Mean differences were calculated and reported with corresponding 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: From more than 14,000 potentially relevant studies, 14 were included in the systematic review. Most were single-center ED studies; the overall quality was rated as weak, due to methodologic deficiencies and variable outcome reporting. TNO was associated with a 37-minute mean reduction (95% CI = -44.10 to -30.30 minutes) in the overall ED LOS in one randomized clinical trial (RCT); a 51-minute mean reduction (95% CI = -56.3 to -45.5 minutes) was observed in non-RCTs. When applied to injured subjects with suspected fractures, TNO interventions reduced ED LOS by 20 minutes (95% CI = -37.5 to -1.9 minutes) in three RCTs and by 18 minutes (95% CI = -23.2 to -13.2) in two non-RCTs. No significant reduction in PIA was observed in two RCTs. CONCLUSIONS: Overall, TNO appears to be an effective intervention to reduce ED LOS, especially in injury and/or suspected fracture cases. The available evidence is limited by small numbers of studies, weak methodologic quality, and incomplete reporting. Future studies should focus on a better description of the contextual factors surrounding these interventions and exploring the impact of TNO on other indicators of productivity and satisfaction with health care delivery.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle