Emergency severity index version 4 during the first year of implementation at an academic institution
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Emergency Severity Index (ESI) version 4 (v4) is a triage system based on vital signs, potential limb or organthreat, as well as expected resources needed in the emergency department (ED).Objective: The purpose of this study was to examine accuracy and misclassification rate of ESI triage over one year following implementation.Methods: This was a retrospective analysis of ED encounters from January 2011 to 2012. Charts were selected in one-week intervals every 12 weeks for one year (months 1, 3, 6, 9, and 12). Each encounter was reviewed to determine post hoc ESI level based on care in the ED. Descriptive statistics was used to compare the agreement between initial triage and post hoc ESI levels. Sensitivity and specificity for each level was determined. Kruskal Wallis test (KW) and Mann Whitney U (MWU) was used toassess differences in initial versus post hoc ESI levels by month to explore change in accuracy over time.Results: Five hundred and sixty separate ED encounters were included. Agreement was observed in 301 triage encounters (53.8%). Overestimation of the triage level occurred in 131 (23.4%) encounters, while the triage level was underestimated in 128 (22.9%) encounters. There was a significant decline in accuracy during the year (KW = 10.2; p = .037); with the greatest dropbetween month 1 and 9 months (MWU 4,859; p = .035). Sensitivity ranged from 24% to 76% and specificity ranged from 61% to 99%, based on ESI level.Conclusions: Enhanced education and quality improvement process is necessary to improve overall accuracy rates at this site.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».