Patients’, nurses’ and physicians’ perception of delays in emergency department care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients often judge their experiences in the emergency department (ED) based upon how long they have to wait, the attitudes of staff, and the information provided them. Objective: The objective of this study was to assess the causes in constraints to patient flow in emergency departments by comparing staff, patient, and DSS data findings. Methods: A random sample of patients and their healthcare providers were administered a survey asking them to rank the reasons for delay during three points after triage (60, 120, 180 minutes). A comparison was then done using Spearman’s rank correlations and a regression model with independent indicators collected from the hospitals Decision Support System (DSS) which included: time to be seen by doctors, time to laboratory test results, time for radiological results, wait time for hospital bed and discharge in order to compare if the perceptions of constraints are related to the actual reasons for delays in the ED. This study was approved by the Internal Review Board. Results: There was a significant correlation in the ranking of the reason for delays within the first, second and third hours between patients, nurses and doctors. However, when comparing perceptions for delay and independent data, only nurses within the third hour were correct in their understanding of the constraints that lead to delays. Conclusions: Overall, patients and staff view similar reasons for constraints to their timely flow through the ED. There is, however, very little correlation between the survey responses and the independent factors that did constrain the flow of the ED. A more extensive use and integration of the DSS system by staff could provide more reliable information for reasons for delay that could be communicated to the ED patients which could improve customer service.
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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 | 0,000 |
| 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 ».