Type of facility influences lengths of stay of children presenting to high volume emergency departments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department crowding may impact patient and provider outcomes. We describe emergency department crowding metrics based on presentations by children to different categories of high volume emergency departments in Alberta, Canada. METHODS: This population-based retrospective study extracted all presentations made by children (age < 18 years) during April 2010 to March 2015 to 15 high volume emergency departments: five regional, eight urban, and two academic/teaching. Time to physician initial assessment, and length of stay for discharges and admissions were calculated based on the start of presentation and emergency department facility. Multiple metrics, including the medians for hourly, facility-specific time to physician initial assessment and length of stay were obtained. RESULTS: About half (51.2%) of the 1,124,119 presentations were made to the two academic/teaching emergency departments. Males presented more than females (53.6% vs 46.4%) and the median age was 5 years. Pediatric presentations to the three categories of emergency departments had mostly similar characteristics; however, urban and academic/teaching emergency departments had more severe triage scores and academic/teaching emergency departments had higher admissions. Across all emergency departments, the medians of the metrics for time to physician initial assessment, length of stay for discharges and for admission were 1h11min, 2h21min, and 6h29min, respectively. Generally, regional hospitals had shorter times than urban and academic/teaching hospitals. CONCLUSIONS: Pediatric presentations to high volume emergency departments in this province suggest similar delays to see providers; however, length of stay for discharges and admissions were shorter in regional emergency departments. Crowding is more common in urban and especially academic emergency departments and the impact of crowding on patient outcomes requires further study.
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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) | 0,000 | 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 ».