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Enregistrement W4280577634 · doi:10.1111/acem.14520

Interventions to improve consultations in the emergency department: A systematic review

2022· review· en· W4280577634 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

RevueAcademic Emergency Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta HealthUniversity of AlbertaMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineEmergency departmentMeta-analysisConfidence intervalIntervention (counseling)Family medicineMEDLINEEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives Emergency department (ED) consultations with specialists are necessary for safe and effective patient care. Delays in the ED consultation process, however, have been shown to increase ED length of stay (LOS) and contribute to ED crowding. This review aims to describe and evaluate the effectiveness of interventions to improve the ED consultation process. Methods Eight primary literature databases and the gray literature were searched to identify comparative studies assessing ED‐based interventions to improve the specialist consultation process. Two independent reviewers identified eligible studies, assessed study quality, and extracted data. Individual or pooled meta‐analysis for continuous outcomes were calculated as mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CIs) using a random‐effects model was conducted. Results Thirty‐five unique comparative intervention studies were included. While the interventions varied, four common components/themes were identified including interventions to improve consultant responsiveness ( n = 11), improve access to consultants in the ED ( n = 9), expedite ED consultations ( n = 8), and bypass ED consultations ( n = 7). Studies on interventions to improve consult responsiveness consistently reported a decrease in consult response times in the intervention group with percent changes between 10% and 71%. Studies implementing interventions to improve consult responsiveness (MD −2.55, 95% CI −4.88 to –0.22) and interventions to bypass ED consultations (MD −0.99, 95% CI −1.43 to –0.56) consistently reported a decrease in ED LOS; however, heterogeneity was high (I 2 = 99%). Evidence on whether any of the interventions were effective at reducing the proportion of patients consulted or subsequently admitted varied. Conclusions The various interventions impacting the consultation process were predominately successful in reducing ED LOS, with evidence suggesting that interventions improving consult responsiveness and improving access to consultants in the ED also improve consult response times. Health care providers looking to implement interventions to improve the ED consultation process should identify key areas in their setting that could be targeted.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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 enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,297 · 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