Reduced overtriage and undertriage with a new triage system in an urban accident and emergency department in Botswana: a cohort study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improvements in triage have demonstrated improved clinical outcomes in resource-limited settings. In 2009, the Accident and Emergency (A&E) Department at the Princess Marina Hospital (PMH) in Botswana identified the need for a more objective triage system and adapted the South African Triage Scale to create the PMH A&E Triage Scale (PATS). AIM: The primary purpose was to compare the undertriage and overtriage rates in the PATS and pre-PATS study periods. METHODS: Data were collected from 5 April 2010 to 1 May 2011 for the PATS and compared with a database of patients triaged from 1 October 2009 to 24 March 2010 for the pre-PATS. Data included patient disposition outcomes, demographics and triage level assignments. RESULTS: 14 706 (pre-PATS) and 25 243 (PATS) patient visits were reviewed. Overall, overtriage rates improved from 53% (pre-PATS) to 38% (PATS) (p<0.001); likewise, undertriage rates improved from 47% (pre-PATS) to 16% (PATS) (p<0.001). Statistically significant decreases in both rates were found when paediatric and adult cases were analysed separately. PATS was more predictive of inpatient admission, Intensive Care Unit (ICU) admission and death rates in the A&E than was the pre-PATS. The lowest acuity category of each system had a 0.6% (pre-PATS) and 0% (PATS) chance of death in the A&E or ICU admission (p<0.001). No change in death rate was seen between the pre-PATS and PATS, but ICU admission rates decreased from 0.35% to 0.06% (p<0.001). CONCLUSIONS: PATS is a more predictive triage system than pre-PATS as evidenced by improved overtriage, undertriage and patient severity predictability across triage levels.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle