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Enregistrement W3184480434 · doi:10.1159/000517487

Evaluation of Emergency Health-Care Initiatives to Reduce Overcrowding in a Referral Medical Complex, Jeddah, Saudi Arabia

2021· article· en· W3184480434 sur OpenAlexaboutno aff
Khalid Alabbasi, Estie Kruger, Marc Tennant

Notice bibliographique

RevueSaudi Journal of Health Systems Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingMedicineEmergency departmentReferralTriagePublic healthFamily medicinePopulationHealth careMedical emergencyEmergency medicineEnvironmental healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Excessive delays and emergency department (ED) overcrowding have become an increasingly major problem for public health worldwide. This study was to assess the key strategies adopted by an ED, at a public hospital in Jeddah, to reduce delays and streamline patient flow. Materials and Methods: This study was a service evaluation for a Saudi patient population of all age-groups who attended the ED of a public hospital for the period between June 2016 and July 2019. The Saudi initiative to reduce the ED visits at the King Abdullah Medical Complex hospital has started on August 7, 2018. The initiative was to apply an urgency transfer policy which outlines the procedures to follow when patients arrive to the ED where they are reviewed based on the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS). Patients with less-urgent conditions (category 4 and 5) are referred to a primary health-care practice (where a family medicine consultant is available). Patients with urgent conditions (category 1–3) are referred to a specialized health-care centre if the service is not currently provided. To test the effectiveness of ED initiative on reducing the overcrowd, data were categorized into before and after the initiative. The bivariate analysis χ2 tests and 2 sample t-tests were run to explore the relationship of gender and age with dependent variable emergency. Results: A total of 233,998 patients were included in this study, 61.8% of them were males and the average age of ED patients were 35.5 ± 18.6 years. The majority of cases were those classified as “less urgent” (CTAS 4), which accounted for 65.4%. Number of ED visits before and after the initiative was 67 and 33%, respectively. ED waiting times after the initiative have statistically significantly decreased across all acuity levels compared to ED waiting times before the initiative. Conclusion and Implication: The findings suggest that the majority of patients arrive to the ED with less-urgent conditions and arrived by walking-in. The number of cases attending the ED significantly decreased following the introduction of the urgency transfer policy. Referral for less-urgent patients to primary health-care centre may be an important front-end operational strategy to relieve congestion.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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