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Enregistrement W1988403570 · doi:10.12927/hcq.2013.20884

Tracking Emergency Department Overcrowding in a Tertiary Care Academic Institution

2009· article· en· W1988403570 sur OpenAlexaffabout
Michael J. Bullard, Cristina Villa‐Roel, Kenneth Bond, Michael Vester, Brian R. Holroyd, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingTriageMedicineEmergency departmentEmergency medicineTertiary careAcademic institutionQuartileMedical emergencyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the release of a national report describing key markers of emergency department (ED) overcrowding, limited linear data using these markers have been published. We sought to report the degree and trends of ED overcrowding in a typical academic hospital and to highlight some of the key markers of ED patient flow and care. We conducted a prospective study in a large Canadian urban tertiary care teaching hospital that receives approximately 55,000 annual adult ED visits. A database captured demographic and real-time process of care data for each patient from 2000 to 2007. Descriptive data are reported using Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) scores. Over the study period, the ED patient visit volume and presentation times remained predictable. Emergent cases (CTAS levels 1-2) doubled from 8 to 16.6%, and urgent cases (CTAS level 3) increased from 40.2 to 50.3%. Moreover, semi-urgent presentations (CTAS level 4) decreased from 42.4 to 28.8%, and non-urgent cases (CTAS level 5) dropped from 9.4 to 4.3%. The median wait time from triage to bed location increased from two minutes (inter-quartile range [IQR] 1, 46) in 2000 to 27 minutes (IQR 2, 110) in 2007, while the median time from bed location to physician remained constant (29 minutes in 2001 versus 28 minutes in 2007). Overall, admissions increased from 20.4 to 23%. Semi-urgent and non-urgent admissions dropped from 11.5 to 7.4% and 3.2 to 1.8%, respectively. Admitted patients "boarding" in the ED increased from 70,955 hours in 2002 to 118,741 hours in 2007, while the number of emergent and urgent patients leaving without being seen increased by more than 400%. ED overcrowding in a tertiary care hospital is primarily a result of access block due to boarding admitted patients, a situation that poses serious risks to the majority of patients who have emergent or urgent conditions that cannot be managed appropriately in the waiting room.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,768
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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