Modern Triage in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because the volume of patient admissions to an emergency department (ED) cannot be precisely planned, the available resources may become overwhelmed at times ("crowding"), with resulting risks for patient safety. The aim of this study is to identify modern triage instruments and assess their validity and reliability. METHODS: Review of selected literature retrieved by a search on the terms "emergency department" and "triage." RESULTS: Emergency departments around the world use different triage systems to assess the severity of incoming patients' conditions and assign treatment priorities. Our study identified four such instruments: the Australasian Triage Scale (ATS), the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), the Manchester Triage System (MTS), and the Emergency Severity Index (ESI). Triage instruments with 5 levels are superior to those with 3 levels in both validity and reliability (p<0.01). Good to very good reliability has been shown for the best-studied instruments, CTAS and ESI (κ-statistics: 0.7 to 0.95), while ATS and MTS have been found to be only moderately reliable (κ-statistics: 0.3 to 0.6). MTS and ESI are both available in German; of these two, only the ESI has been validated in German-speaking countries. CONCLUSION: Five-level triage systems are valid and reliable methods for assessment of the severity of incoming patients' conditions by nursing staff in the emergency department. They should be used in German emergency departments to assign treatment priorities in a structured and dependable fashion.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».