Trends in emergency department utilization in a hospital in the Eastern region of Saudi Arabia.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the changes in emergency department (ED) utilization over a 3-year period and identify the factors that affect utilization. METHODS: We performed an analysis of administrative ED records at King Abdul-Aziz Hospital from the years 2003 to 2005 for all patients to assess the demographic characteristics, periodicity of ED use, and acuity level. RESULTS: During the study period, the number of ED visits increased approximately 30%. Patients demographic characteristics, periodicity, and acuity were comparable for ED visits across each study year. Fall (between September and November) was the busiest season (30%), and the greatest volume was between 3 and 11 pm (57.5% of all visits). We found that 52% had 1 visit, 18% had 2 visits, 12% had 3 visits, and 8% had 4 or more visits. The Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) IV and V visits comprised 59.5% of the ED visits. The patients' admission has increased from 7.2-9%, while the ED length of stay increased from 72 minutes to 78 minutes during the study period. CONCLUSION: Emergency department utilization increased during the study period, with almost no change in the proportions for triage category. The numbers of patients requiring hospital admission increased, as the length of their stay. Nearly 60% of emergency visits are for CTAS IV and V care. There were significant patients with multiple visits to ED. We recommend the strengthening of the primary health care in our institution and a designated "Fast Track" in ED for the expeditious management of low acuity 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».