Effects of fast-track in a university emergency department through the National Emergency Department Overcrowding Study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the impact of a fast track area on emergency department crowding and its efficacy for non-urgent patients. METHODS: The prospective cross-sectional study was conducted in an adult emergency department of a university-affiliated hospital in Turkey from September 17 to 30, 2010. Non-urgent patients were defined as those with Canadian Triage Acuity Scale category 4/5. The fast track area was open in the emergency department for one whole week, followed by another week in which fast track area was closed. Demographic information of patients, their complaints on admission, waiting times, length of stay and revisits were recorded. Overcrowding evaluation was performed via the National Emergency Department Overcrowding Study scale. In both weeks, the results of the patients were compared and the effects of fast track on the results were analysed. Continuous variables were compared via student's t test or Mann Whitney U test. Demographic features of the groups were evaluated by chi-square test. RESULTS: A total of 249 patients were seen during the fast track week, and 239 during the non-fast track week at the emergency department. Satisfaction level was higher in the fast track group than the non-fast track group (p < 0.001). The waiting times shortened from 20 minutes to 10 minutes and length of stay shortened from 80 minutes to 42 minutes during the fast track week. Morbidity and mortality rates remained unchanged. CONCLUSION: Owing to fast track, overcrowding in the emergency department was lessened. It also improved effectiveness and quality measures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».