The Results of the Expert Survey for the Implementation of the Triage System of Patients – UTAS in the RRCEM and Its Branches
Notice bibliographique
Résumé
It is necessary to introduce an emergency triage tool in order to quickly determine the clinical priorities of the increasing Uzbek emergency patients, perform appropriate treatment, and efficiently allocate emergency medical resources such as manpower, facilities, and equipments. Various types of 5-level triage tools are used worldwide, and consultants reviewed the most widely used tools such as MTS (Manchester Triage System), ESI (Emergency Severity Index), CTAS (Canadian Triage and Acuity Scale), and SATS (South African Triage Scale). After discussions with Republican Research Centre of Emergency medicine (RRCEM) experts, it was concluded that among these triage tools, CTAS was most suitable for the Uzbek emergency medical environment. Inadequate triage, lack of beds, spaces, and staffing were pointed out as problems through RRCEM statistics and on-site visits. For the stable introduction and settlement of the UTAS, the consultants suggested the following: 1) It is essential to develop and implement standardized educational programs for triage practitioners. 2) The number of beds needs to be adjusted and expanded. 3) It is necessary to secure the triage area and the yellow zone, and to provide essential equipment. 4) It must be considered to reinforce the manpower of triage practitioners, and to arrange a dedicated yellow zone medical staff.
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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 | 0,006 | 0,021 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».