Reliability of a Computerized Version of the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of a standardized triage tool allows better comparison of the patients; a computerized version could theoretically improve its reliability. OBJECTIVES: To compare the interrater agreement of the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale (PedCTAS) and a computerized version (Staturg). METHODS: A two-phase experimental study was conducted to compare the interrater agreement between nurses assigning triage level to written case scenarios using either traditional PedCTAS or Staturg. Participants were nurses with at least one year of experience in pediatric emergency medicine and trained at triage. Each of the 54 scenarios was evaluated first by all nurses using either one of the strategies. Four weeks later, they evaluated the same scenarios using the other tool. The primary outcome was the interrater agreement measured using kappa score. RESULTS: Eighteen of the 29 eligible nurses participated in the study. The computerized triage tool showed a better interrater agreement, with a Staturg kappa score of 0.55 (95% confidence interval = 0.53 to 0.57) versus a PedCTAS kappa score of 0.51 (95% confidence interval = 0.49 to 0.53). The computerized version was also associated with higher agreements for scenarios describing patients with the highest severity of triage (kappa score of 0.72 vs. 0.55 for level 1; kappa score of 0.70 vs. 0.51 for level 2). CONCLUSIONS: A computerized version of the PedCTAS showed a statistically significant improvement in the interrater agreement for nurses evaluating the triage level of 54 clinical scenarios, but this difference has probably small clinical significance.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».