Evaluation of a programme for ‘Rapid Assessment of Febrile Travelers’ (RAFT): a clinic-based quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fever in the returned traveller is a potential medical emergency warranting prompt attention to exclude life-threatening illnesses. However, prolonged evaluation in the emergency department (ED) may not be required for all patients. As a quality improvement initiative, we implemented an algorithm for rapid assessment of febrile travelers (RAFT) in an ambulatory setting. METHODS: Criteria for RAFT referral include: presentation to the ED, reported fever and travel to the tropics or subtropics within the past year. Exclusion criteria include Plasmodium falciparum malaria, and fulfilment of admission criteria such as unstable vital signs or significant laboratory derangements. We performed a time series analysis preimplementation and postimplementation, with primary outcome of wait time to tropical medicine consultation. Secondary outcomes included number of ED visits averted for repeat malaria testing, and algorithm adherence. RESULTS: From February 2014 to December 2015, 154 patients were seen in the RAFT clinic: 68 men and 86 women. Median age was 36 years (range 16-78 years). Mean time to RAFT clinic assessment was 1.2±0.07 days (range 0-4 days) postimplementation, compared to 5.4±1.8 days (range 0-26 days) prior to implementation (p<0.0001). The RAFT clinic averted 132 repeat malaria screens in the ED over the study period (average 6 per month). Common diagnoses were: traveller's diarrhoea (n=27, 17.5%), dengue (n=12, 8%), viral upper respiratory tract infection (n=11, 7%), chikungunya (n=10, 6.5%), laboratory-confirmed influenza (n=8, 5%) and lobar pneumonia (n=8, 5%). CONCLUSIONS: In addition to provision of more timely care to ambulatory febrile returned travellers, we reduced ED bed-usage by providing an alternate setting for follow-up malaria screening, and treatment of infectious diseases manageable in an outpatient setting, but requiring specific therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».