Implementation of a Pediatric Emergency Triage System in Xiamen, China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric emergency rooms (PERs) in Chinese hospitals are perpetually full of sick and injured children because of the lack of sufficiently developed community hospitals and low access to family physicians. The aim of this study was to evaluate the clinical value of a new five-level Chinese pediatric emergency triage system (CPETS), modeled after the Canadian Triage System and Acuity Scale. METHODS: In this study, we compared CPETS outcomes in our PER relative to those of the prior two-level system. Patients who visited our PER before (January 2013-June 2013) and after (January 2014-June 2014) the CPETS was implemented served as the control and experimental group, respectively. Patient flow, triage rates, triage accuracy, wait times (overall and for severe patients), and patient/family satisfaction were compared between the two groups. RESULTS: Relative to the performance of the former system experienced by the control group, the CPETS experienced by the experimental group was associated with a reduced patient flow through the PER (Cox-Stuart test, t = 0, P < 0.05), a higher triage rate (93.40% vs. 90.75%; χ2 = 801.546, P < 0.001), better triage accuracy (96.32% vs. 85.09%; χ2 = 710.904, P < 0.001), shorter overall wait times (37.30 ± 13.80 min vs. 41.60 ± 15.40 min; t = 11.27, P < 0.001), markedly shorter wait times for severe patients (2.07 [0.65, 4.11] min vs. 3.23 [1.90,4.36] min; z = -2.057, P = 0.040), and higher family satisfaction rates (94.23% vs. 92.21%; χ2 = 321.528, P < 0.001). CONCLUSIONS: Implementing the CPETS improved nurses' abilities to triage severe patients and, thus, to deliver the urgent treatments more quickly. The system shunted nonurgent patients to outpatient care effectively, resulting in improved efficiency of PER health-care delivery.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».