Causal Analysis of Emergency Department Delays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improvement teams make causal inferences, but the methods they use are based on statistical associations. This article shows how data and statistical models can be used to help improvement teams make causal inferences and find the root causes of problems. METHODS: This article uses attribution data, competing risk survival analysis, and Bayesian network probabilities to analyze excessive emergency department (ED) stays within one hospital. We use data recorded by ED clinicians that attributed the cause of excessive ED stays to 23 causes for the 70 049 ED visits between March 2011 and April 2014. We use competing risk survival analysis to identify contribution of each cause to the delay. We use Bayesian network models to analyze interaction among different causes of excessive stays and find the root causes of this problem. RESULTS: This article shows the utility of causal analysis to help improvement teams focus on the root causes of problems. For the example analyzed in the article, most causes for patients' excessive ED stays were related to the hospital operations outside the ED. Therefore, improvement projects inside the ED such as expanding ED, increasing staff at the ED, or improving operations are less likely to have a positive impact on reducing excessive ED stays. On the contrary, interventions that improve hospital occupancy (better discharge, expansion of beds, etc) or improve laboratory response times are more likely to result in positive outcomes.
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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 | 0,066 | 0,247 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».