Safety and efficiency of emergency department assessment of chest discomfort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most Canadian emergency departments use an unstructured, individualized approach to patients with chest pain, without data to support the safety and efficiency of this practice. We sought to determine the proportions of patients with chest discomfort in emergency departments who either had acute coronary syndrome (ACS) and were inappropriately discharged from the emergency department or did not have ACS and were held for investigation. METHODS: Consecutive consenting patients aged 25 years or older presenting with chest discomfort to 2 urban tertiary care emergency departments between June 2000 and April 2001 were prospectively enrolled unless they had a terminal illness, an obvious traumatic cause, a radiographically identifiable cause, severe communication problems or no fixed address in British Columbia or they would not be available for follow-up by telephone. At 30 days we assigned predefined explicit outcome diagnoses: definite ACS (acute myocardial infarction [AMI] or definite unstable angina) or no ACS. RESULTS: Of 1819 patients, 241 (13.2%) were assigned a 30-day diagnosis of AMI and 157 (8.6%), definite unstable angina. Of these 398 patients, 21 (5.3%) were discharged from the emergency department without a diagnosis of ACS and without plans for further investigation. The clinical sensitivity for detecting ACS was 94.7% (95% confidence interval [CI] 92.5%- 96.9%) and the specificity 73.8% (95% CI 71.5%- 76.0%). Of the patients without ACS or an adverse event, 71.1% were admitted to hospital or held in the emergency department for more than 3 hours. INTERPRETATION: The current individualized approach to evaluation and disposition of patients with chest discomfort in 2 Canadian tertiary care emergency departments misses 5.3% of cases of ACS while consuming considerable health care resources for patients without coronary disease. Opportunities exist to improve both safety and efficiency.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».