Performance characteristics of a local triage tool and internationally validated tools among under-fives presenting to an urban emergency department in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of region-specific validated triage systems exist; however very little is known about their performance in resource limited settings. We compare the local triage tool and internationally validated tools among under-fives presenting to an urban emergency department in Tanzania. METHODOLOGY: Prospective descriptive study of consecutive under-fives seen at Muhimbili National Hospital (MNH), ED between November 2017 to April 2018. Patients were triaged according to Local Triage System (LTS), and the information collected were used to assign acuities in the other triage scales: Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), Australasian Triage Scale (ATS), Manchester Triage Scale (MTS) and South African Triage Scale (SATS). Patients were then followed up to determine disposition and 24 h outcome. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values for admission and mortality were then calculated. RESULTS: A total of 384 paediatric patients were enrolled, their median age was 17 months (IQR 7-36 months). Using LTS, 67(17.4%) patients were triaged in level one, 291(75.8%) level 2 and 26 (6.8%) in level 3 categories. Overall admission rate was 59.6% and at 24 h there were five deaths (1.3%). Using Level 1 in LTS, and Levels 1 and 2 in other systems, sensitivity and specificity for admission for all triage scales ranged between 27.1-28.4% and 95.4-98% respectively, (PPV 90.3-95.3%, NPV 47.1-47.4%). Sensitivity for mortality was 80% for LTS, and 100% for the other scales, while specificity was low, yielding a PPV for all scales between 6.9 and 8%. CONCLUSION: All triage scales showed poor ability to predict need for admission, however all triage scales except LTS predicted mortality. The test characteristics for the other scales were similar. Future studies should focus on determining the reliability and validity of each of these triage tools in our setting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».