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Enregistrement W3168334985 · doi:10.12927/hcpol.2021.26498

Despite Interventions, Emergency Flow Stagnates in Urban Western Canada

2021· article· fr· W3168334985 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sara A. Kreindler, Michael J. Schull, Brian H. Rowe, Malcolm Doupe, Colleen Metge

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Manitoba
Mots-clésPsychological interventionGeographyMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This paper reports the quantitative component of a mixed-methods study of patient flow in the 10 urban health regions/zones of Western Canada. We assessed whether jurisdictions differed meaningfully in their emergency flow performance, defined as mean emergency department length of stay (ED LOS). Methods: We used hierarchical linear modelling to compare ED LOS across jurisdictions, based on nationally reported data for 2017 to 2018. We also explored 36-month performance trends. Admitted and discharged patients were analyzed separately. Results: With the exception of one high performer, no region's performance differed significantly from average for both admitted and discharged patients. The regions' levels of performance remained largely static throughout the study period. Conclusions: Results precluded any mixed-methods comparison of high- and low-performing regions. However, they converged with our qualitative findings, which suggested that most regions were pursuing similar flow-improvement strategies with limited effectiveness. Deeper changes may be required to address persistent misalignment between capacity and demand.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,334 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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