How does fast track affect quality of care in the emergency department?
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
STUDY OBJECTIVES: Use of fast track has been shown to improve the emergency department flow of less urgent patients. It has been speculated, however, that this could negatively affect the care of urgent patients. The objective of this study was to determine whether a dedicated fast track for less urgent patients [Canadian Triage and Acuity scale category 4/5 (CTAS 4/5)] affected (1) the time to assessment for urgent patients (CTAS 3), (2) the length of stay for less urgent patients (CTAS 4 and 5), and (3) the left-without-being-seen rate. METHODS: In June 2003, fast track was opened in our emergency department from 13:00 to 19:00 h. A before-after intervention comparison analysis was completed for 1 week in Aug 2002 and the same week in Aug 2003. Data collected included (1) time to assessment of CTAS 3 patients, (2) the length of stay for CTAS 4/5 patients, and (3) percentage of patients who left without being seen. RESULTS: A total of 368 patients were reviewed for 2002 and 380 patients were reviewed for 2003. Median time to assessment of CTAS 3 patients presenting from 13:00 to 19:00 h was reduced from 66 min (Interquartile range: 40, 94 min) in 2002 to 60 min (IQR: 38, 108 min) after fast track was open in 2003 (P = 0.95). Median length of stay of CTAS 4 and 5 patients was reduced from 170 min (IQR: 111, 256 min) to 110 min (IQR: 69, 185 min) (P < 0.001). The overall left-without-being-seen rate decreased from 5% (20/368) to 2% (9/380). CONCLUSION: A dedicated fast track for CTAS 4/5 patients can reduce the length of stay and the left-without-being-seen rate with no impact on CTAS 3 patients seen in the main emergency department.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle