Emergency Department Gridlock and Out-of-hospital Delays for Cardiac Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the effect of simultaneous ambulance diversion at multiple emergency departments (EDs) (gridlock) on transport delays for patients with chest pain. METHODS: Retrospective data on consecutive ambulance patients with chest pain and the diversion status of EDs in Toronto were obtained from January 1998 to December 1999. Gridlock was calculated separately for the four city quadrants as the daily duration of episodes where all EDs in the quadrant were simultaneously diverting ambulances. The primary outcome was 90th percentile ambulance transport interval (scene departure to hospital arrival). RESULTS: Eleven thousand four hundred patients were included (mean age 67 years; female 51%; severity of illness: moderate to life-threatening 89%). Gridlock occurred an average of 1.1 hour/day, and 3,060 patients were transported on days when it occurred. Ninetieth percentile transport interval was 15.5 minutes (95% CI = 15.3 to 15.9) for patients not exposed to gridlock vs. 17.4 minutes (95% CI = 16.8 to 17.8) for patients who were exposed to gridlock. In multivariate analyses, gridlock was associated with both transport and total out-of-hospital interval delays (0.2 min/hour, 95% CI = 0.1 to 0.4 and 0.2 min/hour, 95% CI = 0.04 to 0.4, respectively). Delays were similar regardless of patient severity of illness (p = 0.5). Age (0.8 min/10 years, 95% CI = 0.5 to 1), female gender (1.9 min, 95% CI = 1.3 to 2.6), advanced care paramedics (5.3 min, 95% CI = 4.4 to 6.3), and snowfall (0.8 min/cm, 95% CI = 0.2 to 1.5) were also independently associated with delays. CONCLUSIONS: Ambulance diversion was associated with delays in out-of-hospital ambulance transport for chest pain patients, but only when it resulted in gridlock. The magnitude of the out-of-hospital delay was the same regardless of the patient's severity of illness.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».