Validation of the Taiwan triage and acuity scale: a new computerised five-level triage system
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An ideal emergency department (ED) triage system accurately prioritises patients on the basis of the urgency of interventions required to avoid under- or over-triage. The objective of this study was to develop and validate a five-level Taiwan triage and acuity scale (TTAS) with an electronic decision support tool. METHODS: This prospective, multicentre, observational study included 10533 patients triaged at 11 academic medical centres, 18 regional and four district hospitals. Adult patients presenting to the ED were independently triaged by the duty triage nurse in the usual way and trained research nurses using TTAS with a computerised decision support system. Weighted κ statistics were used to assess the reproducibility. Hospitalisation, length of stay, and medical resource consumption were analysed by TTAS acuity levels. RESULTS: Most cases were stratified into levels 2 to 3 by the existing four-level triage system, whereas the TTAS stratified most patients to levels 3 (41.4%) and 4 (25.0%), and only a small number to level 1 (3.9%) (resuscitation; most urgent). Weighted κ for TTAS assignment was 0.87 (95% CI 0.85 to 0.89). The decrease in mean medical resource consumption and hospitalisation rate was statistically significant with each decrease in the TTAS triage acuity level. The length of stay also decreased significantly as the TTAS level acuity fell from levels 2 to 5. CONCLUSIONS: The TTAS was found to be a reliable triage system that accurately prioritises the treatment needed to avoid overtriage, more efficiently deploying the appropriate resources to ED patients.
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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 | 0,020 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».