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Enregistrement W2791994202

Testing the reliability and accuracy of urgency ratings determined by triage nurses for mental health scenarios, using the Canadian Triage and Acuity Scale

2011· dissertation· en· W2791994202 sur OpenAlexaboutno aff
Annemarie Brown

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageReliability (semiconductor)Scale (ratio)Mental healthPsychologyMedical emergencyMedicineApplied psychologyNursingPsychiatryGeographyCartography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over-crowded emergency departments (EDs) are commonplace necessitating triage systems. Although several triage scales exist, the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) is used across EDs nationally. Interestingly, few mental health scenarios have been included in studies testing the reliability and accuracy of the CTAS. Moreover, EDs are increasingly used by individuals in a mental health crisis. The purpose of this study was to test the inter-rater reliability and accuracy of triage nurses’ assignment of urgency ratings for mental health patient scenarios utilizing current CTAS guidelines. The overall Fleiss kappa for this sample of triage nurses (n=18) was 0.31180 representing only fair agreement while the Kendall’s coefficient was 0.67964 or moderate agreement. Both calculations were statistically significant (p<.0001). Several limitations exist nevertheless, observations from this study specifically, focus on the use of second order modifiers in education of triage nurses, may improve the inter-rater agreement for mental health presentations.

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)0,001
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 enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 GPT0,281
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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