Validation of different pediatric triage systems in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,021 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».