The Validity of the Pediatric Assessment Triangle as the First Step in the Triage Process in a Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to assess the association between pediatric assessment triangle (PAT) findings during triage and markers of severity in a pediatric emergency department (PED). METHODS: During the study period, patients arriving to the PED were classified by trained nurses with the Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale using a computer system, from which data were obtained and analyzed retrospectively. The primary outcome measure was the percentage of children hospitalized related with PAT findings. The secondary outcome measures were the admission to the intensive care unit (%), PED length of stay, and performance of blood tests (%). RESULTS: Among the 302,103 episodes included, there were abnormal PAT findings in 24,120 cases (7.9%). Multivariate analysis adjusted for age confirmed that PAT findings and triage level were independent risk factors for admission (odds ratio [OR], 2.21; 95% confidence interval [CI], 2.13-2.29; OR, 6.01; 95% CI, 5.79-6.24, respectively). Abnormal findings in appearance or in more than 1 PAT component were even more strongly associated with admission (3.99; 95% CI, 3.63-4.38; 14.99, 95% CI, 11.99-18.74, respectively). When adjusted for triage level and age, abnormal PAT findings were also an independent risk factor for intensive care unit admission (OR, 4.44; 95% CI, 3.77-5.24) and a longer stay in the PED (OR, 1.78; 95% CI, 1.72-1.84). CONCLUSIONS: Abnormal findings in the PAT applied by trained nurses at triage identify patients with a higher risk of hospitalization. The PAT seems to be a valid tool for identifying the most severe patients as a first step in the triage process.
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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 | 0,007 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».