Pediatric emergency department directorsʼ benchmarking survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To answer basic questions, using precise definitions, regarding emergency department (ED) utilization, wait times, services, and attending physician staffing of representative pediatric EDs (PEDs). METHODS: Ten questions with precise definitions were developed and sent to members of the Ambulatory Pediatric Association's PED Directors' Special Interest Group in November of 2001, with two repeated requests 3 and 6 months later. RESULTS: Twenty-one PEDs from 14 states, the District of Columbia, and Canada responded (41%). The average PED has 48,000 patient visits per year (range, 25,000-97,000). Two thirds have urgent care or fast track areas to see nonurgent patients, while only 29% have 23-hour treatment units. The average admission rate is 13.2% (range, 6.8-20.8%). The average rate of patients who leave without being seen is 1.6%. The average patient waits 1 hour to see a physician and spends a total of 3 hours in the PED. The majority of attending staffing is by pediatric emergency medicine (PEM) Board-certified/eligible physicians (73%), although a few PEDs are staffed only by PEM specialists. Attending staffing is 2.8 patients per attending per hour, or 0.36 hours per patient, with more staffing for PEDs with higher admission rates or acuity. The average entry-level base salary for PED physicians in 2000 was 117,250 dollars (range, 98,000 dollars-145,000 dollars). CONCLUSIONS: Benchmarking of PEM staffing and performance indicators by PEM directors yields important administrative data. PEDs have higher census and admission rates compared with information from all EDs, while their attending staffing, wait times, and rate of patients who leave without being seen are comparable to those of general EDs.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».