Enhancing high performance of emergency unit by improving the management emergency team system of the Plateau State Specialist Hospital Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
There are challenges with the management of the emergency units of healthcare organizations in Nigeria; these have been observed from the high mortality rate, high level of left before examination (LBE) of the patients, low response time to acute care patients and poor turnaround time by the healthcare givers to address emergency situations. Therefore there is an urgent need to address the situation and solve the problems best ways possible by improving the management emergency team (MET) system of the healthcare organization. These was achieved by quantitative methodology application through the distribution of questionnaires, interviews and personal observation of the situation, hence improving the quality and quantity of the man power which is the human resources with qualified and well trained medical personnel, adding also to the management emergency team are police protocol officers who can give police report immediately for unconscious accident victims on arrival for emergency treatment, eliminating need for unavailable consent form before treatment, adding intensive training programs for MET system, emergency hotlines and ambulance assistance for patients, adequate supplies of oxygen and facilities that are up-to-date for the emergency unit. These solutions have increased the stability of the emergency unit, lower mortality rate, increased the efficiency of the team, improved response time, higher survival rate, improving the staff efficiency and effectiveness, after which it is observed that the emergency unit is on high-performance level, with good survey feedback by patients and their relatives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».