The Effect of Hospital Occupancy on Emergency Department Length of Stay and Patient Disposition
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Emergency department (ED) overcrowding is a common problem. Despite a widespread belief that low hospital bed availability contributes to ED overcrowding, there are few data demonstrating this effect. OBJECTIVES: To identify the effect of hospital occupancy on ED length of stay for admitted patients and patient disposition. METHODS: This was an observational study design using administrative data at a 500-bed acute care teaching hospital. All patients presenting to the ED between April 1993 and June 1999 were included in the study. The predictor variable was daily hospital occupancy. Outcome measures included daily ED length of stay for admitted patients, daily consultation rate, and daily admission rate. The models controlled for the average daily age of ED patients and the average daily "arrival density" index, which adjusts for patient volume and clustering of patient arrivals. RESULTS: The average hospital occupancy was 89.7%. On average 155 patients visited the ED daily; 21% were referred to hospital physicians and 19% were admitted. The median ED length of stay for admitted patients was 5 hours 54 minutes (interquartile range 5 hr 12 min to 6 hr 42 min). Daily ED length of stay for admitted patients increased 18 minutes (95% CI = 12 to 24) when there was an absolute increase in occupancy of 10%. The ED length of stay appeared to increase extensively when hospital occupancy exceeded a threshold of 90%. Consultation and admission rates were not influenced by hospital occupancy. CONCLUSIONS: Increased hospital occupancy is strongly associated with ED length of stay for admitted patients. Increasing hospital bed availability might reduce ED overcrowding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».