MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092347674 · doi:10.1016/j.ienj.2020.100930

Long emergency department length of stay: A concept analysis

2020· article· en· W3092347674 sur OpenAlexaff
Jonas Andersson, Lena Nordgren, Ivy Cheng, Ulrica Nilsson, Lisa Kurland

Notice bibliographique

RevueInternational Emergency Nursing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrowdingProxy (statistics)Emergency departmentSet (abstract data type)Computer sciencePsychologyMedical emergencyData scienceMedicineNursingCognitive psychologyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Emergency Department (ED) Length of stay (LOS) has been associated with poor patient outcomes, which has led to the implementation of time targets designed to keep EDLOS below a specific limit. The cut-offs defining long EDLOS varies across settings and seem to be arbitrarily chosen. This study aimed to clarify the meaning of long EDLOS. METHODS: A concept analysis using the Walker and Avant approach was conducted. It included a literature search aiming to identify all uses of the concept, resulting in a set of defining attributes and a way of measuring the concept empirically. RESULTS: Long EDLOS was primarily used as proxy for other phenomena, e.g. boarding or crowding. The definitions had cut-offs ranging between 4 and 48 h. The attributes defining long EDLOS was waiting, a crowded ED environment and an inefficient organization. DISCUSSION: Time targets are probably more suitable when directed towards and tailored for specific sub-groups of the ED population.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,008
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Emergency NursingMême sujetEmergency and Acute Care StudiesTravaux en français237 207