Interrater Agreement between Nurses for the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale in a Tertiary Care Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to measure the interrater agreement between nurses assigning triage levels to children visiting a pediatric emergency departments (EDs) assisted by a computerized version of the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale (PedCTAS). METHODS: This was a prospective cohort study evaluating children triaged from Level 2 (emergent) to Level 5 (nonurgent). A convenience sample of patients triaged during 38 shifts from April to September 2007 in a tertiary care pediatric ED was evaluated. All patients were initially triaged by regular triage nurses using a computerized version of the PedCTAS. Research nurses performed a second evaluation blinded to the first evaluation using the same triage tool. These research nurses were regular ED nurses performing extra hours for research purposes exclusively. The primary outcome measure was the interrater agreement between the two nurses as measured by the linear weighted kappa score. Secondary outcomes included the proportion of patient for which nurses did not apply the triage level suggested by Staturg (override) and agreement for these overrides. RESULTS: A total of 499 patients were recruited. The overall interrater agreement was moderate (linear weighted kappa score of 0.55 [95% confidence interval {CI} = 0.48 to 0.61] and quadratic weighted kappa score of 0.61 [95% CI = 0.42 to 0.80]). There was a discrepancy of more than one level in only 10 patients (2% of the study population). Overrides occurred in 23.2 and 21.8% for regular and research triage nurses, respectively. These overrides were equally distributed between increase and decrease in triage level. CONCLUSIONS: Nurses using Staturg, which is a computerized version of the PedCTAS, demonstrated moderate interrater agreement for assignment of triage level to children presenting to a pediatric ED.
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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) | 0,000 | 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 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 ».