Canadian Triage and Acuity Scale: testing the mental health categories
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study tested the inter-rater reliability and accuracy of triage nurses' assignment of urgency ratings for mental health patient scenarios based on the 2008 Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) guidelines, using a standardized triage tool. The influence of triage experience, educational preparation, and comfort level with mental health presentations on the accuracy of urgency ratings was also explored. METHODS: Study participants assigned urgency ratings to 20 mental health patient scenarios in randomized order using the CTAS. The scenarios were developed using actual triage notes and were reviewed by an expert panel of emergency and mental health clinicians for face and content validity. RESULTS: The overall Fleiss' kappa, the measure of inter-rater reliability for this sample of triage nurses (n=18), was 0.312, representing only fair albeit statistically significant (P<0.0001) agreement. Kendall's coefficient of concordance for the sample was calculated to be 0.680 (P<0.0001), which signifies moderate agreement. Although the sample reported high levels of education, comfort with mental health presentations, and experience, accuracy in urgency ratings measured by the percentage of correct responses ranged from 0.05% to 94% (mean: 54%). Greater accuracy in urgency ratings was recorded for triage nurses who used second-order modifiers and avoided the use of override. CONCLUSION: Specific focus on the use of second-order modifiers in orientation and ongoing education of triage nurses may improve the reliability and validity of the CTAS when used to assign urgency ratings to mental health presentations.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».