The Impact of Standardized Acuity Assessment and a Fast-Track on Length of Stay in Obstetric Triage
Notice bibliographique
Résumé
To prospectively assess the impact of a standardized 5-category Obstetrical Triage Acuity Scale (OTAS) and a fast-track for lower-acuity patients on patient flow. Length of stay (LOS) data of women presenting to obstetric triage were abstracted from the electronic medical record prior to (July 1, 2011, to March 30, 2012) and following OTAS implementation (April 1 to December 31, 2012). Following computerized simulation modeling, a fast-track for lower acuity women was implemented (January 1, 2013, to February 28, 2014). Prior to OTAS implementation (8085 visits), the median LOS was 105 (interquartile range [IQR] = 52-178) minutes. Following OTAS implementation (8131 visits), the median LOS decreased to 101 (IQR = 49-175) minutes (P = .04). The LOS did not correlate well with acuity. Simulation modeling predicted that a fast-track for OTAS 4 and 5 patients would reduce the LOS. The LOS for lower-acuity patients in the fast-track decreased to 73 (IQR = 40-140) minutes (P = .005). In addition, the overall LOS (12 576 visits) decreased to 98 (IQR = 47-172) minutes (6.9% reduction; P < .001). Standardized assessment of acuity and a fast-track for lower acuity pregnant women decreased the overall LOS and the LOS of lower-acuity patients.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».