Comparison of Triage Assessments among Pediatric Registered Nurses and Pediatric Emergency Physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare triage level assignments, using simulated written case scenarios, in a pediatric emergency department (ED) among registered nurses (RNs) and pediatric emergency physicians (PEPs) and to compare the triage level assignments among RNs and PEPs with a consensus criterion standard. METHODS: This was a cross-sectional mailed questionnaire survey. The study was conducted at a pediatric tertiary care center with more than 65,000 annual patient visits. Participants were PEPs and RNs working in the ED. Dillman's Total Design Method, with three mailouts, was used for questionnaire construction and implementation. The survey included 55 case scenarios of patients presenting to the ED. Participants were instructed to assign triage level on each case, using the following four-level triage scale: 1 = resuscitation/emergent, 2 = urgent, 3 = less-urgent, and 4 = non-urgent. A priori, all cases were assigned a triage level by consensus agreement of three PEPs, using established triage guidelines from the RNs' teaching manual. Kappa statistics (95% CI) and the mean percentage of correct responses (+/-1 SD) were calculated. RESULTS: There was a 100% response rate (39 RNs, 24 PEPs). The kappa level of agreement (95% CI) was 0.453 (0.447 to 0.459) among the RNs and was 0.419 (0.409 to 0.429) among the PEPs. The mean percentage of correct responses (+/-1 SD) for the RNs was 64.2% (+/-8.0%) and for the PEPs was 53.5% (+/-8.1%, p < 0.01). There was no significant difference within groups by experience level (< 10 vs. > or =10 years) or by the type of work schedule (day vs. evening vs. overnight) or full-time vs. part-time status. CONCLUSIONS: The level of agreement and accuracy of triage assignment was only moderate for both RNs and PEPs. Triage, a crucial step in emergency care, requires improved measurement.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».