<p>Utilization of an Electronic Triage System by Emergency Department Nurses</p>
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency departments use triage systems to prioritize patients according to the severity of their condition. The Electronic Canadian Triage and Acuity Scale (E-CTAS) is a popular system that categorizes patients into five levels to manage patient flow and prioritize patient access to health-care services. METHODS: We assessed the factors that influence E-CTAS usage in emergency departments in Eastern Saudi Arabia. Seventy-one nurses were included from two emergency departments that adopted E-CTAS. We used the technology acceptance model (TAM) to assess the influencing factors. The TAM was reliable in the study setting (Cronbach's α = 0.87). RESULTS: All of the TAM domains were significantly related to the usage of E-CTAS: perceived ease of use, perceived usefulness, importance of training, social influence, behavior intention, and attitude. We also showed that E-CTAS use significantly increased with years of experience and training. DISCUSSION: Many factors influenced the use of this electronic triage system. Focusing on these factors in future electronic triage system implementations might increase the hospital staff's compliance, thus improving accuracy and better organizing the patient flow in emergency departments.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».