Investigating Indicators of Waiting Time and Length of Stay in Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate potential indicators of patients' waiting time and length of stay in emergency departments (ED) at the Ministry of Health (MOH) hospitals in order to determine the causes of delayed patient care and to recommend clinical implications to achieve a better ED system. MATERIALS AND METHODS: This exploratory study was conducted in the EDs at four tertiary hospitals of MOH. A random sample of 1360 people was tested from December 2019 to February 2020. Data included patient Canadian Triage Acuity and System (CTAS) level, registration time, triage time, physician examination time, decision time, and disposition time. Descriptive statistics, multivariate analysis, multiple linear regression analysis and Pearson correlation were used according to SPSS (version 24). RESULTS: The findings showed that 89.6% of total emergency patients were categorized as levels 3, 4 and 5. Around 73.5% of emergency patients stayed less than 4 hours due to registration or triage to disposition, while 26.5% of those patients stayed more than 4 hours. CONCLUSION: The majority of patients' total stay in EDs was less than 4 hours. According to ED international standard of length of stay, this is appropriate. The highest effective indicator in total length of stay was the decision to disposition time in EDs.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».