Abstract 173: Reducing the Burden of Low Risk Chest Pain Admissions; Role of the Expedited Outpatient Stress Testing Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chest pain is a frequent cause for emergency department (ED) presentation and is associated with significant costs. A pathway for expedited outpatient stress testing and follow-up for low risk chest pain patients in the ED was established in our institution. We present patients’ demographics and evaluate the efficacy, safety and overall performance of this quality improvement (QI) initiative. Methods: All patients referred to the program were retrospectively identified from the first year of experience. Rates of MACE and readmissions were determined at both 30 and 60 days of follow-up. Average time to testing and clinic assessment were measured. Rates of Cardiology consultations and admissions for chest pain were determined before and after program implementation. Results and discussion: A total of 425 patients were identified who were referred to the program. Forty patients were excluded from analysis as they failed to attend or declined testing, were inappropriately referred, or were lost to follow-up. Patient characteristics, outcome data, and adverse events are shown in table 1. A rate of over 75% stress testing within 5 days of ED visit and 68% of clinic visit within 6 weeks of a positive test was observed. Trends towards a reduction in admissions and consultations occurred in the year following program implementation(Figure 1). Conclusion: This local program for rapid out-patient testing for low risk chest pain patients in the ED is feasible, safe, and effective. Lack of patient adherence to follow-up is a concern with this out-patient approach. Improving time to stress testing and clinic waiting times have been identified as institutional priorities on the basis of this QI project.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».