Emergency Department wait time sharing: Do patients contribute to efficiency?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Inefficiency commonly results in overcrowding of the Emergency Department (ED) and is a problem for many hospitals. When a condition of overcrowding exists, it is often associated with lower patient satisfaction, lower care quality, and decreased financial position of the hospital. To improve patient throughput efficiency, hospitals use a variety of strategies including posting ED wait times on the hospital website and the use of ED reservation systems. This study investigates these two hospital strategies used to inform patients of anticipated wait times in the ED and their associations with patient throughput efficiency.Methods: The study employs bivariate and Ordinary Least Squares (OLS) regression models to explore the associations between ED efficiency, measured by time spent in the ED, and ED wait times posted on the hospital website (Wait Times on Website) and ED time efficiency and the use of ED reservation systems. The sample includes all 176 acute care hospitals with an ED located in Florida.Results: The results of this study support that posting ED wait times has a statistically significant association with time spent in the ED; however, we did not find an association between the use of a reservation system and time in the ED. Furthermore, the control variables of hospital licensed bed size, metropolitan location, percent of population without health insurance, and percent of population Medicaid eligible were found to have associations with time spent in the ED.Conclusions: This study supports that hospitals should inform patients of anticipated ED wait times. Methods to share wait times should include posting on the hospital website, billboards, or other means to increase the likelihood of informed patients. With anticipated wait time information, the patient has the opportunity to engage in rational decision making that will positively affect ED efficiency. Healthcare leaders, including hospital administrators and ED managers, are encouraged to identify and implement better ways to inform patients of hospital performance metrics to create the opportunity for greater patient decision engagement.
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 ».