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Enregistrement W3177125045 · doi:10.22037/aaem.v9i1.1237

Validation of Songklanagarind Pediatric Triage Model in the Emergency Department; a Cross-Sectional Study.

2021· article· en· W3177125045 sur OpenAlexaboutno aff
Siriwimon Tantarattanapong, Nut Chonwanich, Wannipha Senuphai

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageMedicineEmergency departmentObservational studyPediatric emergency medicineEmergency medicineMedical emergencyPediatric traumaPoison controlInjury preventionEmergency physicianNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: An effective triage needs to consider many factors, such as good triage protocol, experienced triage nurses, and patient factors. This study aimed to evaluate the validity of Songklanagarind Pediatric Triage (SPT) for triage of pediatric patients in the emergency department (ED) and identify the factors associated with triage appropriateness. METHODS: This study was done in two phases. In the first phase, a team of emergency physicians, a pediatric emergency physician, and a pediatric critical care physician developed SPT model by considering and combining Emergency Severity Index (ESI), Pediatric Assessment Triangle (PAT), Pediatric Canadian Triage and Acuity Scale (PaedCTAS), and Pediatric Septic Shock early warning signs protocol of the hospital as the core concept. In the second phase, a prospective observational study was conducted in the ED of Songklanagarind Hospital, which is a tertiary university hospital in southern Thailand, from September to October 2019 to evaluate the accuracy of the developed triage model. RESULTS: A total of 520 pediatric patients met the inclusion criteria. The pediatric triage model had sensitivity and specificity values of 98.28% and 26.24%, respectively, and positive and negative predictive values of 27.67% and 98.15%, respectively, in prediction of death, hospitalization, and resource utilization. The rates of appropriate triage, over-triage, and under-triage were 68.8%, 28.5%, and 2.7%, respectively. Significant factors associated with appropriateness of triage were underlying disease of the respiratory system (OR = 4.16, 95%CI: 1.75‒9.23), fever (OR = 0.60, 95%CI: 0.41‒0.88), dyspnea (OR: 6.38, 95%CI: 2.51‒16.22), diarrhea (OR = 0.26, 95%CI: 0.09‒0.73), oxygen saturation <95% (OR = 3.18, 95%CI: 1.09‒9.27), accessory muscle use during breathing (OR = 3.67, 95%CI: 1.09‒12.41), and wheezing or rhonchi (OR = 6.96, 95%CI: 3.14‒15.43). CONCLUSION: SPT showed good correlation of hospital admission rates and resource utilization with pediatric triage level of urgency. However, further efforts are needed to decrease the rates of over- and under-triage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
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