The impact of a fast track area on quality and effectiveness outcomes: A Middle Eastern emergency department perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department (ED) overcrowding is a ubiquitous problem with serious public health implications. The fast track area is a novel method which aims to reduce waiting time, patient dissatisfaction and morbidity. |The study objective was to determine the impact of a fast track area (FTA) on both effectiveness measures (i.e. waiting times [WT] and length of stay [LOS]) and quality measures (i.e. LWBS rates and mortality rates) in non-urgent patients. The secondary objective was to assess if a FTA negatively impacted on urgent patients entering the ED. METHODS: The study took place in a 500 bed, urban, tertiary care hospital in Abu Dhabi, United Arab Emirates. This was a quasi-experimental, which examined the impact of a FTA on a pre-intervention control group (January 2005) (n = 4,779) versus a post-intervention study group (January 2006) (n = 5,706). RESULTS: Mean WTs of Canadian Triage Acuity Scale (CTAS) 4 patients decreased by 22 min (95% CI 21 min to 24 min, P < 0.001). Similarly, mean WTs of CTAS 5 patients decreased by 28 min (95% CI 19 min to 37 min, P < 0.001) post FTA. The mean WTs of urgent patients (CTAS 2/3) were also significantly reduced after the FTA was opened (P < 0.001). The LWBS rate was reduced from 4.7% to 0.7% (95% CI 3.37 to 4.64; P < 0.001). Opening a FTA had no significant impact on mortality rates (P = 0.88). CONCLUSION: The FTA improved ED effectiveness (WTs and LOS) and quality measures (LWBS rates) whereas mortality rate remained unchanged.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».