Forced Centralized Allocation of Patients to Temporarily ‘Closed’ Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because insufficient data are available, the overall number of patients treated in German emergency departments can only be estimated. It is evident, however, that case numbers have been rising steadily in recent years, and that a lack of capacity is now leading with increasing freuqency to forced centralized allocation of patients by the emergency medical services (EMS) to emergency departments that are, officially, temporarily "closed". METHODS: Trends in patient allocation of this type in greater Munich, Germany, over the years 2013-2019 were analyzed for the first time on the basis of data from 904 997 cases treated by the emergency rescue services. RESULTS: From 2014 to 2019, the number of forced centralized patient allocations rose approximately by a factor of nine, from 70 to 634 per 100 000 persons per year. In the same period, the overall number of cases treated by the emergency rescue services rose by 14.5%. Peak values for forced centralized allocations were reached in the first quarter of each calendar year (2015: 1579, 2017: 2435, 2018: 3161, 2019: 3990). Of all medical specialties, internal medicine was the most heavily affected (more than 59% of the total). Especially in the years 2017-2019, the free availability of internal medicine declined in hospitals participating in the common greater Munich reporting system. CONCLUSION: The reasons for the sharp rise in forced centralized allocations are unclear. This observed trend seems likely to persist over the coming years, in view of the current staff shortage, the aging population, and diminishing hospital capacities. The relevant decision-makers must collaborate to create emergency plans that will prevent care bottlenecks so that patients will not be endangered.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».