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Enregistrement W2772822848 · doi:10.1177/102490791502200202

Holiday Fast-Track Reduced Medical Cost and Length of Emergency Department Stay: Preliminary Report from a Single Secondary Care Hospital

2015· article· en· W2772822848 sur OpenAlexaboutno aff
Lee Nk, Yr Ahn, YH Kim, J. H. Lee, Kw Cho, Sy Hwang, Ty Shin, YR Ha, YS Kim, Ck Hong

Notice bibliographique

RevueHong Kong Journal of Emergency Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentTriageFast trackEmergency medicineMedical emergencySurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The aims of this study were to compare the effect of a Holiday Fast-Track (HFT) unit on medical costs and emergency department (ED) length of stay (LOS) associated with low acuity patients attended during the same timeframe in two consecutive years in a single secondary care hospital ED. Methods Two groups (non-HFT vs. HFT), before and after the fast-track unit was implemented, were compared. The HFT unit was operated to improve the flow of low acuity patients, which were defined as the patients classified as level 4 or 5 by the modified Canadian Triage and Acuity Scale. Data were collected from March 1 to April 30, 2011 for the non-HFT group and during the same period in 2012 for the HFT group. Results A total of 894 (431 for non-HFT period and 463 for HFT period) patients of acuity level 4 or 5 visited the ED during the study period. Compared to the non-HFT group, the ED LOS of the HFT group decreased by 27 min and 3.5 min in the patients with acuity levels 4 and 5, respectively (p=0.005 and p=0.003, respectively). Furthermore, total medical costs and laboratory fees were also reduced significantly in the HFT group (p<0.001, p=0.038). However, there was no difference in the other variables between those two groups. Conclusions The HFT system decreases the medical costs and LOS in low acuity patients visiting the ED of a secondary care hospital. (Hong Kong j.emerg.med. 2015;22:84-92)

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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