Tracking Emergency Department Overcrowding in a Tertiary Care Academic Institution
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
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.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle