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Enregistrement W2943665775 · doi:10.1186/s13643-019-0992-x

Patient prioritization tools and their effectiveness in non-emergency healthcare services: a systematic review protocol

2019· review· en· W2943665775 sur OpenAlexaff
Julien Déry, Ángel Ruiz, François Routhier, Marie‐Pierre Gagnon, André Côté, Daoud Aı̈t-Kadi, Válerie Bélanger, Simon Deslauriers, Marie‐Ève Lamontagne

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensHEC MontréalCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecTransport CanadaCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLProtocol (science)PrioritizationMEDLINEHealth careCochrane LibrarySystematic reviewMedical emergencyPsychological interventionProcess managementMeta-analysisNursingAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Waiting lists should be managed as fairly as possible to ensure that patients with greater or more urgent needs receive services first. Patient prioritization refers to the process of ranking referrals in a certain order based on various criteria with the aim of improving fairness and equity in the delivery of care. Despite the widespread use of patient prioritization tools (PPTs) in healthcare services, the existing literature on this subject has mainly focused on emergency settings. Evidence has not been synthesized with respect to all the non-emergency services. METHODS: This review aims to perform a systematic synthesis of published evidence concerning (1) prioritization tools' characteristics, (2) their metrological properties, and (3) their effect measures across non-emergency services. Five electronic databases will be searched (Cochrane Library, Ovid/MEDLINE, Embase, Web of Science, and CINAHL). Eligibility criteria guiding data selection will be (1) qualitative, quantitative, or mixed methods empirical studies; (2) patient prioritization in any non-emergency setting; and (3) discussing characteristic, metrological properties, or effect measures. Data will be sought to report tool's format, description, population, setting, purpose, criteria, developer, metrological properties, and outcome measures. Two reviewers will independently screen, select, and extract data. Data will be synthesized with sequential exploratory design method. We will use the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT) to assess the quality of articles included in the review. DISCUSSION: This systematic review will provide much-needed knowledge regarding patient prioritization tools. The results will benefit clinicians, decision-makers, and researchers by giving them a better understanding of the methods used to prioritize patients in clinical settings. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42018107205.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,017
Bibliométrie0,0220,018
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,007

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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