Time from triage to initial physician assessment: A 5-year retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study is to examine whether physicians adhere to the urgency classification as determined by the Canadian Triage and Acuity Scale. A retrospective-archive study was conducted in a tertiary hospital from January 2011 to December 2015. For each patient, we examined the relation between the urgency rating set by the triage nurse and the waiting time for the physician. Additionally, we explored the relationships between waiting times for physicians and several subgroups: patient arrival time, season of the year, assigned care area, and first consultant to examine the patient, using Analysis of Variance (ANOVA) analysis. There were 392,687 unique visits during the study period. The distribution of the classification was heterogeneous: 7,133 (1.8%) patients were classified as Priority (P) P1; 17,318 as P2 (4.4%); 148,657 as P3 (37.8%); 113,502 as P4 (28.9%); and 106,077 as P5 (27%). Median and interquartile ranges for time from triage until physician assessment, by triage group, were: P1, 0.7 minutes (0.2-24); P2, 35 minutes (13-76); P3, 44 minutes (21-88); P4, 45 minutes (20-87); and P5, 46 minutes (22-88). Percentages of visits that met the evaluation time goals, by triage classification, were: P1, 61%; P2, 27%; P3, 37%; P4, 61%; and P5, 85%. ANOVA test for the four subgroups revealed statistically significant differences (P<.001). In conclusion, the standard goals for time to physician evaluation are not being met, and there is little difference in time to evaluation between the P3, P4, and P5 classifications. Initiation of system-wide changes in physician workflow and awareness may improve physician adherence to triage classification, shorten time lags, and improve patient evaluation. Further research may allow for better understanding of the factors influencing triage adherence and reinforce teamwork among Emergency Department triage nurses and physicians.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».