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Enregistrement W2103748332

Prevalence of information gaps in the emergency department and the effect on patient outcomes.

2003· article· en· W2103748332 sur OpenAlexaff
A. Stiell, Alan J. Forster, Ian G. Stiell, Carl van Walraven

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineMedical emergencyConfidence intervalEmergency medicineEmergency physicianMedical recordNursingInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Information gaps occur when previously collected information is unavailable to a physician who is currently treating a patient. In this study we measured the prevalence of physician-reported information gaps for patients presenting to an emergency department at a teaching hospital. METHODS: For 1002 visits to the emergency department made by 983 patients, we recorded all information gaps identified by the emergency physician immediately after the patient was assessed. When an information gap was present, the physician was asked to identify the required information, why it was required and how important it was to the patient's care. We reviewed the patient charts to measure severity of illness and to determine whether the patient was referred to the emergency department by a community physician. Multiple linear regression analysis was used to determine whether information gaps were associated with length of stay in the emergency department. RESULTS: At least 1 information gap was identified in 323 (32.2%) of the 1002 visits (95% confidence interval 29.4%-35.2%). Information gaps were associated with severity of illness, being significantly more common in patients who had serious chronic illnesses, those who arrived by ambulance, those who had visited the emergency department or had been in hospital recently, patients in monitored areas in the emergency department and older patients. Information gaps most commonly comprised medical history (58%) and laboratory test results (23.3%) and were felt to be essential to patient care in 47.8% of the cases. The presence of information gaps was not associated with admission to hospital. After adjusting for important confounders, including patient sex, previous hospital admissions, diagnosis and severity of illness, we found that stays in the emergency department were 1.2 hours longer on average for patients with an information gap than for those without one. INTERPRETATION: Information gaps were present in almost one-third of the visits to our emergency department. They were more common in sicker patients and were independently associated with a prolonged stay in the emergency department.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations241
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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