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Enregistrement W2794269375 · doi:10.1136/emermed-2017-207149

Impact of emergency department surge and end of shift on patient workup and treatment prior to referral to internal medicine: a health records review

2018· article· en· W2794269375 sur OpenAlexaff
Valérie Charbonneau, Edmund Kwok, Loree Boyle, Ian G. Stiell

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralEmergency departmentMedical emergencyEmergency medicineIntensive care medicineFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The goal of this study was to determine if ED surge and end-of-shift assessment of patients affect the extent of diagnostic tests, therapeutic interventions and accuracy of diagnosis prior to referral to internal medicine. METHODS: This study was a health records review of consecutive patients referred to the internal medicine service with an ED diagnosis of heart failure, chronic obstructive pulmonary disease (COPD) or sepsis starting 1 December 2013 until 100 cases for each condition had been obtained. We developed a scoring system in consultation with emergency and internal medicine physicians to uniformly assess the completeness of treatments and investigations performed. These scores, expressed as percentage of possible points, were compared at high and low surge levels and at middle and end of shift at time of patient referral. End of shift was defined as 7:30-8:30, 15:30-16:30 and 23:30-00:30 as our shift changes occur at 8:00, 16:00 and 24:00. Rate of admission, diversion to other services and diagnosis disagreements were also assessed. RESULTS: We included 308 patients (101 heart failure, 101 COPD, 106 sepsis) with a mean age of 74.7. Comparing middle of shift to end of shift, the mean scores were 91.9% versus 91.8% (difference 0.1% (95% CI -2.4 to 3.0)) for investigations and 73.0% versus 70.4% (difference 2.6% (95% CI -1.8 to 7.4)) for treatments. Comparing low to high surge times, the mean scores were 92.1% versus 91.7% (difference 0.4% (95% CI -1.2 to 2.4)) for investigations and 71.4% versus 73.6% (difference -2.2% (95% CI -5.6 to 1.3)) for treatments. We found low rates of diversion to alternate services (8.9% heart failure, 0% COPD, 6.6% sepsis) and low rates of diagnosis disagreement (4.0% heart failure, 10.9% COPD, 8.5% sepsis). CONCLUSIONS: We found no evidence that surge levels and end of shift impact the extent of investigations and treatments provided to patients diagnosed in the ED with heart failure, COPD or sepsis and referred to internal medicine.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,361 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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