Effectiveness of a five-level Paediatric Triage System: an analysis of resource utilisation in the emergency department in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the effectiveness of a five-level Paediatric Triage and Acuity System (Ped-TTAS) by comparing the reliability of patient prioritisation and resource utilisation with the four-level Paediatric Taiwan Triage System (Ped-TTS) among non-trauma paediatric patients in the emergency department (ED). METHODS: The study design used was a retrospective longitudinal analysis based on medical chart review and a computer database. Except for a shorter list of complaints and some abnormal vital sign criteria modifications, the structure and triage process for applying Ped-TTAS was similar to that of the Paediatric Canadian Emergency Triage and Acuity Scale. Non-trauma paediatric patients presenting to the ED were triaged by well-trained triage nurses using the four-level Ped-TTS in 2008 and five-level Ped-TTAS in 2010. Hospitalisation rates and medical resource utilisation were analysed by acuity levels between the contrasting study groups. RESULTS: There was a significant difference in patient prioritisation between the four-level Ped-TTS and five-level Ped-TTAS. Improved differentiation was observed with the five-level Ped-TTAS in predicting hospitalisation rates and medical costs. CONCLUSIONS: The five-level Ped-TTAS is better able to discriminate paediatric patients by triage acuity in the ED and is also more precise in predicting resource utilisation. The introduction of a more accurate acuity and triage system for use in paediatric emergency care should provide greater patient safety and more timely utilisation of appropriate ED resources.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».