Predictive Validity of a Computerized Emergency Triage Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department (ED) triage prioritizes patients on the basis of the urgency of need for care. eTRIAGE is a Web-based triage decision support tool that is based on the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), a five level triage system (CTAS 1 = resuscitation, CTAS 5 = nonurgent). OBJECTIVES: To examine the validity of eTRIAGE on the basis of resource utilization and cost as measures of acuity. METHODS: Scores on the CTAS, specialist consultations, computed-tomography use, ED length of stay, ED disposition, and estimated ED and hospital costs (if the patient was subsequently admitted to hospital) were collected for each patient over a six month period. These data were queried from a database that captures all regional ED visits. Correlations between CTAS score and each outcome were measured by using logistic regression models (categorical variables), univariate analysis of variance (continuous variables), and the Kruskal-Wallis analysis of variance (costs). A multivariate regression model that used cost as the outcome was used to identify interaction between the variables presented. RESULTS: Over the six month study, 29,524 patients were triaged by using eTRIAGE. When compared with CTAS level 3, the odds ratios for consultation, CT scan, and admission were significantly higher in CTAS 1 and 2 and were significantly lower in CTAS 4 and 5 (p < 0.001). When compared with CTAS levels 2-5 combined, the odds ratio for death in CTAS 1 was 664.18 (p < 0.001). The length of stay also demonstrated significant correlation with CTAS score (p < 0.001). Costs to the ED and hospital also correlated significantly with increasing acuity (median costs for CTAS levels in Canadian dollars: CTAS 1 = 2,690 dollars, CTAS 2 = 433 dollars, CTAS 3 = 288 dollars, CTAS 4 = 164 dollars, CTAS 5 = 139 dollars, and p < 0.001). Significant interactions between the data collected were found in a multivariate regression model, although CTAS score remained highly associated with costs. CONCLUSIONS: Acuity measured by eTRIAGE demonstrates excellent predictive validity for resource utilization and ED and hospital costs. Future research should focus on specific presenting complaints and targeted resources to more accurately assess eTRIAGE validity.
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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 | 0,006 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».