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Enregistrement W3129216545 · doi:10.46747/cfp.6702114

Estimation of unregistered patients who left without being seen

2021· article· en· W3129216545 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael R. Roche, Mark Froats, Allen Bell, Lois McDonald, Craig Bolton, Rob Devins, Ryan Hall, Jonathan Leclerc, Jann Istead, Michele Miron, Martin Badowski, Tracy Steinitz, Nathan King, Priyanka Gogna

Notice bibliographique

RevueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageAmbulatoryRetrospective cohort studyEmergency medicinePopulationPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Abstract</h3> <h3>Objective</h3> To determine whether changes to the appearance of an emergency department (ED) waiting room influenced the number of patients who left without being seen (LWBS). <h3>Design</h3> Retrospective analysis using National Ambulatory Care Reporting System data collected at the time of patient registration. <h3>Setting</h3> The ED of Belleville General Hospital, a mid-sized secondary care community hospital in Ontario with a catchment population of 125 000. <h3>Participants</h3> All unscheduled patients registering at the hospital to be seen in the ED from July 1 to December 31, 2016 (control period), and from July 1 to December 31, 2017 (study period). <h3>Main outcome measures</h3> The volume of patients registering by Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) level to be seen in the ED during the study period compared with the volume of patients registering during the control period, and the number of LWBS during the 2 time periods. <h3>Results</h3> The average number of patients registered per month was significantly greater in the study period than in the control period (<i>t</i><sub>10</sub> = -5.53, <i>P</i> &lt; .01). A total increase of 1881 registrations was recorded in the study period, or 10.47% (increase per month ranged from 9.59% to 11.66%). The proportion of patients with less acute triage scores decreased in the study period; however, the differences in CTAS levels between the 2 years was not statistically significant (<i>χ</i><sup>2</sup> = 1.05, <i>P</i> = .90). The number of LWBS according to CTAS level was lower in all categories in the study period, including those in the less acute levels, decreasing from 60 in CTAS 5 in 2016 to 45 in 2017, and 585 in CTAS 4 in 2016 to 330 in 2017. Overall, the distribution of LWBS by CTAS level was significantly different between the control and study periods (<i>P</i> &lt; .01). <h3>Conclusion</h3> The number of patients registering is influenced by the apparent high or low occupancy of the waiting area at the time of registration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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