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Enregistrement W2733028049 · doi:10.5847/wjem.j.1920-8642.2017.03.010

Validation of different pediatric triage systems in the emergency department

2017· article· en· W2733028049 sur OpenAlexaboutno aff
Kanokwan Aeimchanbanjong, Uthen Pandee

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Emergency Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMahidol University
Mots-clésTriageMedicineEmergency departmentPsychosocialReliability (semiconductor)Observational studyMedical emergencyKappaEmergency medicinePediatricsPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Triage system in children seems to be more challenging compared to adults because of their different response to physiological and psychosocial stressors.This study aimed to determine the best triage system in the pediatric emergency department. METHODS:This was a prospective observational study.This study was divided into two phases.The fi rst phase determined the inter-rater reliability of fi ve triage systems: Manchester Triage System (MTS), Emergency Severity Index (ESI) version 4, Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), Australasian Triage Scale (ATS), and Ramathibodi Triage System (RTS) by triage nurses and pediatric residents.In the second phase, to analyze the validity of each triage system, patients were categorized as two groups, i.e., high acuity patients (triage level 1, 2) and low acuity patients (triage level 3, 4, and 5).Then we compared the triage acuity with actual admission. RESULTS:In phase I, RTS illustrated almost perfect inter-rater reliability with kappa of 1.0 (P<0.01).ESI and CTAS illustrated good inter-rater reliability with kappa of 0.8-0.9(P<0.01).Meanwhile, ATS and MTS illustrated moderate to good inter-rater reliability with kappa of 0.5-0.7 (P<0.01).In phase II, we included 1 041 participants with average age of 4.7±4.2years, of which 55% were male and 45% were female.In addition 32% of the participants had underlying diseases, and 123 (11.8%) patients were admitted.We found that ESI illustrated the most appropriate predicting ability for admission with sensitivity of 52%, specifi city of 81%, and AUC 0.78 (95%CI 0.74-0.81).CONCLUSION: RTS illustrated almost perfect inter-rater reliability.Meanwhile, ESI and CTAS illustrated good inter-rater reliability.Finally, ESI illustrated the appropriate validity for triage system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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