Impact of age on the discriminative ability of an emergency triage system: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency triage systems optimize resources in emergency departments (EDs) for those who need urgent care. Five-level triage systems, such as the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), have been used worldwide. We examined whether the discriminative ability of an emergency triage system varies according to age group using a patient cohort triaged with the Japan Triage and Acuity Scale (JTAS), a validated system based on the CTAS. METHODS: We conducted a cohort study of 27 120 self-presenting patients aged 16 years and older who were triaged with (JTAS) between June 2013 and May 2014 at a Japanese tertiary care hospital. Outcome measures were admission to intensive care units (ICUs) as the primary and in-hospital death as the secondary. We described the trends of the discriminative ability of JTAS using areas under the curve of the receiver operating characteristic (AUROC), sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of JTAS for seven age categories. RESULTS: The AUROC of JTAS for ICU admission decreased with age (maximum 0.85 to minimum 0.71), sensitivity non-significantly decreased (maximum 0.67 to minimum 0.32), and specificity declined with age (maximum 0.96 to minimum 0.88). The positive and negative predictive value increased (minimum 0.03 to maximum 0.09) and decreased (minimum 0.98 to maximum 0.99), respectively, with age. Overall misclassification increased across age groups (P < 0.001). This trend was mostly consistent with the analysis of in-hospital death. CONCLUSION: Our study suggests that the discriminative ability of an emergency triage system decreases as patient age increases, corresponding to a decrease in specificity. Undertriage may not significantly increase, but misclassification significantly increases as patient age increases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».