Development of a New Triage Method to Prioritize Patients Arriving at the Emergency Room
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: By prioritizing emergency patients, triage facilitates the timely provision of care to the largest possible number of patients arriving at an emergency room (ER). Previous triage methods include the Canadian and Japan Triage and Acuity Scales. Since these methods sort patients into five categories, multiple patients are often categorized into the same category. Furthermore, since these scales adopt original complex algorithms to determine the triage category, triage personnel need to be very familiar with the algorithm. Hence, a simple triage method is needed to prioritize ER patients. Aim: To develop a new triage method to prioritize patients arriving at the ER. Methods: Patients aged ≥13 years who arrived at the ER of Yodogawa Christian Hospital without being transported by ambulance between January 2016 and October 2018 were assessed. We analyzed correlations between the items included in the triage sheet and admission. We calculated risk ratios (RRs) of the items that were significantly related to admission. The RR of an item was considered its score, and the triage score was calculated by summing the individual RR scores for each patient. We performed receiver operating characteristic (ROC) analysis of admission and triage scores. Results: Among 20992 patients, 2030 patients (9.7%) were admitted to the hospital. The triage scores of all the patients ranged from 26.5 to 62.3. According to the ROC analysis, the area under the curve was 0.791 and the optimal cutoff value for the triage score was 32.7 (sensitivity: 0.74, specificity: 0.70). Discussion: Since this research was based on data from a Japanese secondary level emergency hospital in an urban area, our triage method can be adapted to the many ERs in Japan that share a similar background. The method used to develop this triage method can also be used to develop triage methods for ERs with different backgrounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».