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Enregistrement W2164803550 · doi:10.1136/emermed-2012-201908

The impact of consultation on length of stay in tertiary care emergency departments

2013· article· en· W2164803550 sur OpenAlexafffundabout
Craig Brick, Justin Lowes, Lindsay Lovstrom, Andrea Kokotilo, Cristina Villa‐Roel, Patricia Lee, Eddy Lang, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineTertiary careMedical emergencyEmergency medicineEmergency departmentNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Consultations in the emergency department (ED) are infrequently studied. This study quantifies the contribution of consultations to ED length of stay (LOS) and examines patient and consultation characteristics associated with prolonged ED LOS. METHODS: Prospective cohort study of a convenience sample of shifts by volunteering emergency physicians (EP) at two urban tertiary care Canadian EDs. EPs completed standardised forms on all patients for whom a consultation was requested. Medical chart reviews and secondary analyses of administrative databases were also performed. Factors associated with longer LOS were determined through linear regression modelling. RESULTS: 1180 patients received at least one consultation during study shifts and EPs completed data collection on 841 (71%) of these. Median patient age was 54 years, 53.3% were male, and 2.9% had documented dementia. Admitted patients receiving consultations had a longer overall LOS compared to discharged patients. Median time from triage to consultation request accounted for approximately 28% of the total median LOS in admitted patients compared to 46% for discharged patients. Consultation decision time accounted for 33% and 54% of the LOS for admitted and discharged patients, respectively. Linear regression modelling revealed that advanced age, longer latency between arrival and first consultation request, history of dementia and multiple consultations were significantly associated with longer LOS. Conversely, undergoing procedures while in the ED was associated with a shorter LOS. CONCLUSIONS: Consultation decision time contributes significantly to ED LOS. Further efforts are needed to validate these results in other ED settings and improve this aspect of ED throughput.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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