The Association Between Emergency Department Crowding and the Disposition of Patients With Transient Ischemic Attack or Minor Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department (ED) crowding has been associated with adverse events, including short-term death and hospitalization among discharged patients. The mechanisms are poorly understood, but may include altered physician decision-making about ED discharge of higher-risk patients. One example is patients with transient ischemic attack (TIA) and minor stroke, who are at high risk of subsequent stroke. While hospitalization is frequently recommended, little consensus exists on which patients require admission. OBJECTIVES: The authors sought to determine the association of ED crowding with the disposition of patients with minor stroke or TIA. METHODS: This was a retrospective cohort study of prospectively collected data from the Registry of the Canadian Stroke Network at 12 EDs in Ontario, Canada, between 2003 and 2008, linked to administrative health databases. A hierarchical logistic regression model was used to determine the association between crowding at the time the patient was seen in the ED (defined as mean ED length of stay) and patient disposition (admission/discharge), after adjusting for patient and hospital-level variables. RESULTS: The study cohort included 9,759 patients (4,607 with TIA and 5,152 with minor stroke); 49.5% were discharged from the ED. The mean (±SD) age of study patients was 70.78 (±13.40) years, with 52.9% being male, 37.3% arriving by emergency medical services, and 92.3% triaged as emergent or urgent. Greater severity of ED crowding was associated with a lower likelihood of discharge, regardless of ED size. CONCLUSIONS: These results suggest that crowding may influence clinical decision-making in the disposition of patients with TIA or minor stroke and that, as crowding worsens, the likelihood of hospitalization increases.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».