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Enregistrement W4224285385 · doi:10.1136/bmjopen-2021-052850

Impact of employing primary healthcare professionals in emergency department triage on patient flow outcomes: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4224285385 sur OpenAlexafffund
Maya M. Jeyaraman, Rachel N Alder, Leslie Copstein, Nameer Al‐Yousif, Roger Süss, Ryan Zarychanski, Malcolm Doupe, Simon Berthelot, Jean Mireault, Patrick Tardif, Nicole Askin, Tamara Buchel, Rasheda Rabbani, Thomas Beaudry, Melissa Hartwell, Carolyn Shimmin, Jeanette Edwards, Gayle Halas, William Sevcik, Andrea C. Tricco, Alecs Chochinov, Brian H. Rowe, Ahmed M Abou-Setta

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversité LavalManitoba HealthManitoba Harm Reduction NetworkCollege of Family Physicians of CanadaBausch Health (Canada)University of AlbertaUniversité de MontréalHEC MontréalCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health ResearchWinnipeg FoundationUniversity of AlbertaManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésMedicineTriagePsychological interventionEmergency departmentCINAHLMEDLINEEmergency medicineCochrane LibraryHealth careRandomized controlled trialFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify, critically appraise and summarise evidence on the impact of employing primary healthcare professionals (PHCPs: family physicians/general practitioners (GPs), nurse practitioners (NP) and nurses with increased authority) in the emergency department (ED) triage, on patient flow outcomes. METHODS: We searched Medline (Ovid), EMBASE (Ovid), Cochrane Library (Wiley) and CINAHL (EBSCO) (inception to January 2020). Our primary outcome was the time to provider initial assessment (PIA). Secondary outcomes included time to triage, proportion of patients leaving without being seen (LWBS), length of stay (ED LOS), proportion of patients leaving against medical advice (LAMA), number of repeat ED visits and patient satisfaction. Two independent reviewers selected studies, extracted data and assessed study quality using the National Institute for Health and Care Excellence quality assessment tool. RESULTS: From 23 973 records, 40 comparative studies including 10 randomised controlled trials (RCTs) and 13 pre-post studies were included. PHCP interventions were led by NP (n=14), GP (n=3) or nurses with increased authority (n=23) at triage. In all studies, PHCP-led intervention effectiveness was compared with the traditional nurse-led triage model. Median duration of the interventions was 6 months. Study quality was generally low (confounding bias); 7 RCTs were classified as moderate quality. Most studies reported that PHCP-led triage interventions decreased the PIA (13/14), ED LOS (29/30), proportion of patients LWBS (8/10), time to triage (3/3) and repeat ED visits (5/6), and increased the patient satisfaction (8/10). The proportion of patients LAMA did not differ between groups (3/3). Evidence from RCTs (n=8) as well as other study designs showed a significant decrease in ED LOS favouring the PHCP-led interventions. CONCLUSIONS: Overall, PHCP-led triage interventions improved ED patient flow metrics. There was a significant decrease in ED LOS irrespective of the study design, favouring the PHCP-led interventions. Evidence from well-designed high-quality RCTs is required prior to widespread implementation. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020148053.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,005
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)0,0020,000

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,546
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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