Patient Prioritization in Emergency Department Triage Systems: An Empirical Study of the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS)
Notice bibliographique
Résumé
Emergency departments (EDs) typically use a triage system to classify patients into priority levels. However, most triage systems do not specify how exactly to route patients across and within the assigned triage levels. Therefore, decision makers in EDs often have to use their own discretion to route patients. Also, how patient waiting is perceived and accounted for in ED operations is not clearly understood. In this paper, using patient-level ED visit data, we structurally estimate the waiting cost structure of ED patients as perceived by the decision makers who make ED patient routing decisions. We derive policy implications and make suggestions for improving triage systems. We analyze the patient routing behaviors of ED decision makers in four EDs in the metro Vancouver, British Columbia, area. They all use the Canadian Triage and Acuity Scale, which has a wait time–related target service level objective. We propose a general discrete choice framework, consistent with queueing literature, as a tool to analyze prioritization behaviors in multiclass queues under mild assumptions. We find that the decision makers in all four EDs (1) apply a delay-dependent prioritization across different triage levels; (2) have a perceived marginal ED patient waiting cost that is best fit by a piece-wise linear concave function in wait time; (3) generally follow, in the same triage level, the first-come first-served principle, but their adherence to the principle decreases for patients who wait past a certain threshold; and (4) do not use patient complexity as a major criterion in prioritization decisions.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».