Implementation of a Pediatric Emergency Triage System in Xiamen, China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 découle