The Factors Associated with The Triage Implementation in Emergency Department
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
Introduction: Triage is defi ned as a process to sort patients based on the severity and emergency situation. In fact, Emergency Department (ED) in several hospitals in Indonesia do not implement it, so not all patients come to Emergency Department due to a true emergency case but there are also a false emergency. Implementing triage is important in order to decrease false emergency case and also increase ED service quality. The research goal was to analyze factors associated with the triage implementation in Emergency Department in Hospitals (type A and B). Methode: The research design was a cross sectional with corrrelative analysis. The research population was emergency department nurses and patients. Samples were taken by total sampling for the nurses (54 respondents) and accidental sampling for patients (54 respondents). The research instruments were questionnaire and direct observation. The research datas were analized using multivariat logistic regression by backward LR. Result: The result showed that the dominant factors correlated with the implementation of the triage was the performance factor (p value. 0,002), the patient factor (p value = 0.011), and the staffing factor (p value. 0.017). Discussion: The hospital management can increase the work motivation,then optimize the nurses by giving a job description clearly and improve nursing service quality through Triage Offi cer Course.Keywords: triage, performance factor, patient factor, staffi ng factor
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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