Agreement Among Pediatric Health Care Professionals With the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare triage level assignment, using case scenarios, in a pediatric emergency department between registered nurses (RNs) and pediatric emergency physicians (PEPs) based on the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale (P-CTAS) guidelines. To compare triage level assignment of the RNs and PEPs to that done by a panel of experts using the same P-CTAS guidelines. METHODS: A cross-sectional questionnaire survey (55 case scenarios) was sent to all RNs and PEPs working in the emergency department after the P-CTAS was implemented. Participants were instructed to assign a triage level for each case. A priori, all cases were assigned a triage level by a panel of experts using the P-CTAS guidelines. Kappa statistics and the mean number (+/-1SD) of correct responses were calculated. RESULTS: A response rate of 85% was achieved (29 RNs, 15 PEPs). The kappa level of agreement (95% CI) among RNs was 0.51 (0.50-0.52) and was 0.39 (0.38-0.41) among PEPs (P < 0.001). The mean number of correct responses (+/-1SD) for RNs was 64% +/- 27% and for PEPs 60% +/- 22% (P = 0.31). Levels of agreement did not vary according to experience or type of shift work done or work status of RNs and PEPs. CONCLUSIONS: With the introduction of the P-CTAS, the level of agreement and accuracy of triage categorization remained moderate for both RNs and PEPs. The reliability of the P-CTAS needs to be further assessed and the requirements for revisions considered prior to its widespread use.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».