A Multimodal Evaluation of an Emergency Department Electronic Tracking Board Utility Designed to Optimize Stretcher Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The primary objective of this study was to evaluate the impact of an electronic tracking board feature encouraging staff to prompt optimal patient location on total stretcher time (TST) amongst patients moved to a chair in an internal emergency department (ED) waiting room. As a secondary objective, we also sought to identify facilitators and barriers to the tool’s use amongst the ED staff. Methods Using an administrative database, a retrospective cohort design was used to compare TST between visits where the tool was used and not used amongst patients relocated from initial assessment space to a chair over an 11.5 month period. A mixed-methods design was used to investigate facilitators and barriers to the tool’s use amongst the ED staff. Response proportions were used to report Likert scale questions; thematic analysis was used to code themes. Results A total of 56,852 patients met the inclusion criteria and were moved to a chair. The tool was used 4,301 times, with “OK for chairs” selected for 3,917/56,852 (6.9%) patients and “not OK for chairs” selected 384/56,852 (0.7%) times. Patient characteristics were similar between both groups. Median interquartile range (IQR) TST amongst patients moved to a chair via the prompt was shorter than when the prompt was not used (148.2 (112.6) mins vs 154.4 (115.4) mins, p = 0.005). A total of 125 questionnaires were completed; 95% of staff were aware of the tool and 70% agreed/strongly agreed the tool could improve ED flow. Commonly reported physician barriers to use were forgetting to use the tool; common nursing barriers were lack of chair space and increased workload. Conclusions Despite low function use, prompt use was associated with reduced TST amongst ED patients relocated to a chair.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».