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Enregistrement W4229018892 · doi:10.1287/msom.2022.1110

Does What Happens in the ED Stay in the ED? The Effects of Emergency Department Physician Workload on Post-ED Care Use

2022· article· en· W4229018892 sur OpenAlexaffabout
Mohamad Soltani, Robert J. Batt, Hessam Bavafa, Brian W. Patterson

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésEmergency departmentCrowdingWorkloadHealth careMedicinePercentileHealthcare systemMedical emergencyEmergency medicinePsychologyComputer scienceNursingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: We study the effects of emergency department (ED) physician workload on healthcare system utilization after the patient leaves the ED. Further, we explore the mediating effects of care intensity in the ED on post-ED care use. Academic/practical relevance: ED crowding has been a pressing concern in healthcare systems in the United States and other developed countries. As such, many researchers have studied its effects on outcomes within the ED. In contrast, we present novel results regarding the impacts of ED crowding on system performance outside the ED—specifically, on post-ED care utilization. Methodology: We utilize a data set assembled from more than four years of microdata from a large U.S. hospital and exhaustive billing data in an integrated health system. We use count models and instrumental variable analyses to answer the proposed research questions. Results: We find that there is an increasing concave relationship between ED physician workload and post-ED care use. When ED workload increases from its fifth percentile to the median, the number of post-discharge care events (i.e., medical services) for patients who are discharged home from the ED increases by 5%, and it is stable afterward. Further, we identify physician test-ordering behavior as a mechanism for this effect; when the physician is busier, she responds by ordering more tests for less severe patients. We document that this “extra” testing generates “extra” post-ED care utilization for these patients. Managerial implications: This paper contributes new insights on how physician and patient behaviors under ED crowding impact a previously unstudied system performance measure: post-ED care utilization. Our findings suggest that prior studies estimating the cost of ED crowding underestimate the true effect, as they do not consider the “extra” post-ED care utilization. Funding: Support for this research was provided by the University of Alberta Endowment Fund for the Future: Support for the Advancement of Scholarship, Canadian Utilities Faculty Fellowship, and the University of Wisconsin–Madison Office of the Vice Chancellor for Research and Graduate Education with funding from the Wisconsin Alumni Research Foundation. Brian Patterson’s contribution to this research was supported by funding from the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) [Grant K08HS024558]. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the AHRQ. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2022.1110 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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