일개 종합병원 응급실 환자 중증도 분류도구의 임상 타당성 비교연구: mESI와 mCTAS중심으로
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study was conducted to identify better methods of determining the severity of triage by comparing triage results and clinical outcome of patients categorized by the modified Canadian Triage Acuity Scale (mCTAS) and modified Emergency Severity Index (mESI). Methods: Subjects enrolled in this study consisted of 1,000 adult patients (age 16 years or older) who visited the emergency room of a university affiliated hospital between September 15, 2011 and September 30, 2011 and were categorized into five levels by mCTAS and mESI. Results: 1) Good confidence was verified based on weighted kappa values of 0.70 between the physicians group and nurses group. 2) Upon evaluation of triage by mESI, the majority of patients were at level 3 among 5, followed by level 4, 2, 1 and 5 in order. The same level orders were shown upon evaluation of triage by mCTAS beside differences in patient numbers. 3) Comparing clinical outcome according to the mCTAS and the mESI revealed similar results in both triage tools, with a higher triage level being associated with a higher admission rate and lower triage level and the discharge rate became higher. Conclusion: Triage by mESI showed good agreement among asserters and high agreement between physicians and nurses. Clinical results based on mCTAS and mESI triage showed similar rates of admission to the ward or intensive care unit and rates of discharge. Although these two triage protocols are similar in many aspects, the use of mESI is perceived as a better because mCTAS requires knowledge of various diseases and mESI has a short training period.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».