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Enregistrement W2595864158 · doi:10.5430/jha.v6n2p88

Emergency boarding: An integrative framework for analyzing causes and seeking solutions

2017· article· en· W2595864158 sur OpenAlexaffvenue
Vincent Limoges, Paul Gemmel, Sylvain Landry, Peter De Paepe

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentQualitative researchData collectionConceptual frameworkProcess (computing)PsychologyCrowdingMedical emergencyComputer scienceBoarding schoolConceptual modelMedicineData scienceNursingSociologyGeographyCognitive psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: One of the root causes of crowding at the Emergency Department (ED) is boarding, i.e. the practice of holding admitted patients in the ED until an inpatient (IP) bed becomes available. Although ED boarding has been approached by various authors, few of them have aimed to see how different hospitals perform in regard to this issue.Objective: This study will approach ED boarding from different angles, analyzing both quantitative and qualitative data, and following both deductive and inductive reasoning. The purpose is to develop a validated integrative conceptual framework which can be used to analyze ED boarding, and to look for solutions.Methods: The development of the framework is based on an extensive literature review and a multiple case study research with both qualitative and quantitative data collection.Results: ED boarding was found to be prominent in the studied hospitals. Four root causes of ED boarding were elucidated, which are: (1) uncoordinated admissions and discharges, (2) late discharges, (3) the inability to discharge patients, and (4) a lack of communication, collaboration, and information between the different actors of the patient care process. Many solutions are proposed to improve these issues.Conclusions: Through the analysis of various types of data, an integrative conceptual framework for ED boarding was elaborated for analyzing causes and seeking solutions. The quantative data cannot only be used in the analysis stage, but can also help in designing a solution as there are clear recognizable trends in arrival, discharge and ED boarding time. “Communication, collaboration and information”, although not explicitly discussed in the literature, was found to be the most prominent cause and solution to ED boarding in the field study. Practice implications: Management practitioners now have a framework demonstrating probable causes for ED boarding, which provides a starting point for analysis within their establishments. Pathways to improvement are suggested as well, which will help managers to reduce ED boarding. Communication, collaboration and information are important in these improvement efforts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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