Impact of employing primary healthcare professionals in emergency department triage on patient flow outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,026 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».