Impact of a Two-step Emergency Department Triage Model with START, then CTAS, on Patient Flow During a Simulated Mass-casualty Incident
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A high influx of patients during a mass-casualty incident (MCI) may disrupt patient flow in an already overcrowded emergency department (ED) that is functioning beyond its operating capacity. This pilot study examined the impact of a two-step ED triage model using Simple Triage and Rapid Treatment (START) for pre-triage, followed by triage with the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), on patient flow during a MCI simulation exercise. Hypothesis/Problem It was hypothesized that there would be no difference in time intervals nor patient volumes at each patient-flow milestone. METHODS: Physicians and nurses participated in a computer-based tabletop disaster simulation exercise. Physicians were randomized into the intervention group using START, then CTAS, or the control group using START alone. Patient-flow milestones including time intervals and patient volumes from ED arrival to triage, ED arrival to bed assignment, ED arrival to physician assessment, and ED arrival to disposition decision were compared. Triage accuracy was compared for secondary purposes. RESULTS: There were no significant differences in the time interval from ED arrival to triage (mean difference 108 seconds; 95% CI, -353 to 596 seconds; P=1.0), ED arrival to bed assignment (mean difference 362 seconds; 95% CI, -1,269 to 545 seconds; P=1.0), ED arrival to physician assessment (mean difference 31 seconds; 95% CI, -1,104 to 348 seconds; P=0.92), and ED arrival to disposition decision (mean difference 175 seconds; 95% CI, -1,650 to 1,300 seconds; P=1.0) between the two groups. There were no significant differences in the volume of patients to be triaged (32% vs 34%; 95% CI for the difference -16% to 21%; P=1.0), assigned a bed (16% vs 21%; 95% CI for the difference -11% to 20%; P=1.0), assessed by a physician (20% vs 22%; 95% CI for the difference -14% to 19%; P=1.0), and with a disposition decision (20% vs 9%; 95% CI for the difference -25% to 4%; P=.34) between the two groups. The accuracy of triage was similar in both groups (57% vs 70%; 95% CI for the difference -15% to 41%; P=.46). CONCLUSION: Experienced triage nurses were able to apply CTAS effectively during a MCI simulation exercise. A two-step ED triage model using START, then CTAS, had similar patient flow and triage accuracy when compared to START alone.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».