Patients’ pathways to the emergency department: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Emergency Department (ED) crowding is a common healthcare issue. The causes are multifactorial, and some causes may be found by analyzing patient trajectories prior to ED visits. The aim of this scoping review is to identify and examine studies that describe patient trajectories prior to ED arrival. Methods The scoping review was performed according to the JBI Manual for Evidence Synthesis and the PRISMA-SCR checklist. A literature search was done to identify studies describing where patients come from and/or their pathway of care before the ED visits. The search was conducted in MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library from inception up to March 17th, 2022 and updated on December 5th, 2022. Two reviewers independently screened the records at all stages of the review process. Results Out of 6,465 records screened, 14 papers from Australia, Canada, Haiti, Norway, Sweden, Switzerland, Belgium, Indonesia and the UK met the inclusion criteria. Four studies reported on where patients originated from. Seven studies reported on who referred them. Ten reported how patients were transported and five reported if alternative care or advice was sought prior to visiting an ED. Data were sparse for these categories of information; not all studies reported the full spectrum of patients within each category. Conclusion There are knowledge gaps when it comes to describing patients’ pathways to the emergency department. The data reported provided limited insight, and the lack of uniform data prohibits comparisons across studies. Further studies that comprehensively describe patient trajectories prior to an ED visit are paramount to help understand the reasons for the increased patient influx and ED crowding.
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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 | 0,027 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».