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Enregistrement W2040177106 · doi:10.1097/ta.0000000000000506

Exploring the characteristics of high-performing hospitals that influence trauma triage and transfer

2015· article· en· W2040177106 sur OpenAlexafffundabout
Anna R. Gagliardi, Avery B. Nathens

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Trauma: Injury, Infection, and Critical Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTriageCoachingTrauma centerReferralMedicineMedical emergencyEmergency departmentNursingPsychologyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many trauma patients might be first cared for at nondesignated centers before transfer to a trauma center. Limited research has investigated determinants of timely triage and transfer to identify those amenable to quality improvement. This study explored factors influencing timely triage and transfer in a regional trauma system. METHODS: Centers (n = 15) with both long and short transfer times (emergency department length of stay before transfer) in Ontario were identified using a regional trauma registry. Physicians and nurses in these centers were interviewed with a view to determining factors that either impeded or enabled rapid decisions regarding the need for transfer to a trauma center. A grounded theory approach and constant comparative technique were used to collect and analyze data. RESULTS: Nineteen physicians and eight nurses participated. Clinician level (experience, training, personality, fear of judgment, nursing role), institutional level (guidelines, continuing education, trauma infrastructure, human resources) and system-level (bed availability, referral center, air transport, communication with trauma centers) factors influenced timely decision making. Participants offered several recommendations to improve care. These included guidelines for transfer, a "no refusal" policy at trauma centers, improved air transport and referral center services, as well as further regionalization. Additional features of hospitals with shorter transfer times included coaching of new staff, team meetings, leadership engagement, sharing of performance data, and minimum work hours for physicians. CONCLUSION: Numerous interacting factors that may influence trauma triage and transfer were identified. These findings can be used by policy makers, health care managers, and clinicians in emergency departments or trauma centers to evaluate and improve trauma triage and transfer, or plan new services. The findings can also be used by researchers to examine the relevance of these factors in other settings or to implement and evaluate the impact of interventions informed by recommendations generated here.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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