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Enregistrement W4200147049 · doi:10.1017/s1049023x2100131x

METASTART: A Systematic Review and Meta-Analysis of the Diagnostic Accuracy of the Simple Triage and Rapid Treatment (START) Algorithm for Disaster Triage

2021· review· en· W4200147049 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDisaster Response and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageCINAHLMeta-analysisSystematic reviewMEDLINECochrane LibraryContext (archaeology)MedicinePsychological interventionScopusComputer scienceAlgorithmMedical emergencyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The goal of disaster triage at both the prehospital and in-hospital level is to maximize resources and optimize patient outcomes. Of the disaster-specific triage methods developed to guide health care providers, the Simple Triage and Rapid Treatment (START) algorithm has become the most popular system world-wide. Despite its appeal and global application, the accuracy and effectiveness of the START protocol is not well-known. OBJECTIVES: The purpose of this meta-analysis was two-fold: (1) to estimate overall accuracy, under-triage, and over-triage of the START method when used by providers across a variety of backgrounds; and (2) to obtain specific accuracy for each of the four START categories: red, yellow, green, and black. METHODS: A systematic review and meta-analysis was conducted that searched Medline (OVID), Embase (OVID), Global Health (OVID), CINAHL (EBSCO), Compendex (Engineering Village), SCOPUS, ProQuest Dissertations and Theses Global, Cochrane Library, and PROSPERO. The results were expanded by hand searching of journals, reference lists, and the grey literature. The search was executed in March 2020. The review considered the participants, interventions, context, and outcome (PICO) framework and followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Accuracy outcomes are presented as means with 95% confidence intervals (CI) as calculated using the binomial method. Pooled meta-analyses of accuracy outcomes using fixed and random effects models were calculated and the heterogeneity was assessed using the Q statistic. RESULTS: Thirty-two studies were included in the review, most of which utilized a non-randomized study design (84%). Proportion of victims correctly triaged using START ranged from 0.27 to 0.99 with an overall triage accuracy of 0.73 (95% CI, 0.67 to 0.78). Proportion of over-triage was 0.14 (95% CI, 0.11 to 0.17) while the proportion of under-triage was 0.10 (95% CI, 0.072 to 0.14). There was significant heterogeneity of the studies for all outcomes (P < .0001). CONCLUSION: This meta-analysis suggests that START is not accurate enough to serve as a reliable disaster triage tool. Although the accuracy of START may be similar to other models of disaster triage, development of a more accurate triage method should be urgently pursued.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,277 · 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