Safety assessment of a redirection program using an electronic application for low-acuity patients visiting an emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency departments (EDs) are operating at or above capacity, which has negative consequences on patients in terms of quality of care and morbi-mortality. Redirection strategies for low-acuity ED patients to primary care practices are usually based on subjective eligibility criteria that sometimes necessitate formal medical assessment. Literature investigating the effect of those interventions is equivocal. The aim of the present study was to assess the safety of a redirection process using an electronic clinical support system used by the triage nurse without physician assessment. METHODS: A single cohort observational study was performed in the ED of a level 1 academic trauma center. All low-acuity patients redirected to nearby clinics through a clinical decision support system (February-August 2017) were included. This system uses different sets of medical prerequisites to identify patients eligible to redirection. Data on safety and patient experience were collected through phone questionnaires on day 2 and 10 after ED visit. The primary endpoint was the rate of redirected patients returning to any ED for an unexpected visit within 48 h. Secondary endpoints were the incidence of 7-day return visit and satisfaction rates. RESULTS: A total of 980 redirected low-acuity patients were included over the period: 18 patients (2.8%) returned unexpectedly to an ED within 48 h and 31 patients (4.8%) within 7 days. No hospital admission or death were reported within 7 days following the first ED visit. Among redirected patients, 81% were satisfied with care provided by the clinic staff. CONCLUSION: The implementation of a specific electronic-guided decision support redirection protocol appeared to provide safe deferral to nearby clinics for redirected low-acuity patients. EDs are pivotal elements of the healthcare system pathway and redirection process could represent an interesting tool to improve the care to low-acuity patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».