Quality improvement study in emergency department waiting room times in a private hospital in Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
Background: The emergency department (ED) waiting room duration has been a challenge in many EDs. This study has implemented a focus plan-do-study-act (PDSA) cycle study on ED waiting room patients in a private hospital in Kuwait. Each PDSA cycle included one of the following interventions: hospitality measures, number of triage nurses, number of ED physicians, and number of receptionists to see their impact on the ED waiting times. Methods: The waiting times were collected per patient coming into the ED and their assigned Canadian Triage Acuity Scale (CTAS) level over a 12-month period, as well as the number of patients left without being seen (LWBS). Each intervention was introduced into the ED and a 2-month period following each was given to see the effect on the waiting time. Results: As divided per CTAS level, there were 38,157 patients included in the analysis. The results showed that for every increase in one triage nurse, there was a reduction of 15.09, 20.7, and 20.8 minutes for CTAS 3, 4, and 5 patients, respectively, and for every increase in one doctor there was a reduction in the total ED waiting room time of 11.4, 10.0, and 8.6 minutes for CTAS 3, 4, and 5 patients, respectively, keeping all other variables constant. These quality parameters reduced the LWBS from 6.1% to 2.5%. Conclusion: This study concluded that increasing triage nurses and ED physicians successfully reduces total ED waiting room times and reduces the number of patients LWBS.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».