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Enregistrement W2980345628 · doi:10.4081/ecj.2019.8307

Time from triage to initial physician assessment: A 5-year retrospective analysis

2019· article· en· W2980345628 sur OpenAlexaboutno aff
Mor Saban, Nadav Armoni, Heli Patito, Tal Shachar, Aziz Darawsha, Ari M. Lipsky

Notice bibliographique

RevueEmergency Care Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedicineInterquartile rangeAnalysis of varianceRetrospective cohort studyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,314 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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