Notice bibliographique
Résumé
What each tells us about overcrowding In this issue of the journal,1 Fatovich and Hirsch report on the ambulance bypass experience of one hospital in Western Australia from 1999 to 2001. Like in other jurisdictions,2–4 ambulance bypass has become more frequent reflecting worsening overcrowding in emergency departments (ED). Of particular interest are the insights of ED staff who recorded their perceptions of the main causes of overcrowding at the time an ambulance bypass was initiated. Not surprisingly, the great majority of bypass episodes resulted from excess patient volume, including too many new patients presenting in a short period of time for care, an inability to move admitted patients out of the ED to ward beds fast enough, or both. Other causes, including facility problems, staff shortages, an excess of high acuity patients, or external disasters were much less common. For physicians working in most EDs in the UK, Canada, or the USA, the fact that Australia is also experiencing worsened ED overcrowding will come as no great surprise. But if a similar problem exists in another part of the world, are the important causes necessarily the same as those close to home? In other words, can we assume that the Australian experience is directly relevant to our own? ED overcrowding strikes hospital systems, not patients, thus the comparability of those systems is of paramount importance when comparing the problem in different settings. Unlike illnesses such as acute myocardial infarction where predictors like age, sex, or diabetes have straightforward definitions, the predictors of ED overcrowding are largely logistical in origin. The usual causes include patient volume, …
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».