Emergency department to intensive care unit throughput: impact on length of stay for patients with acute alcohol withdrawal syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Dissertation Abstract Since the onset of the COVID-19 pandemic, hospitals have strived to reevaluate their throughput process and seek out areas to maximize efficiency. Several studies over the past decade have shown a relationship exists between extended emergency department (ED) to intensive care unit (ICU) throughput and poor patient outcomes. The metric used to assess the efficiency of ED to ICU throughput is ED to ICU admission timeframes. These studies have taken place primarily in tertiary care hospitals and with patient populations that have not included patients with addiction disorders. The purpose of this dissertation study was to investigate the relationship between ED to ICU admission timeframes and both ICU and hospital length of stays for patients with acute alcohol withdrawal syndrome in the community hospital setting. This dissertation is comprised of three manuscripts. The first manuscript discusses the adaptation of the Donabedian model to include throughput in order to accurately assess the quality of healthcare in complex healthcare systems in accordance with today's standards. Manuscript two is an integrative review of the literature on ED to ICU throughput that summarizes the state of the science on ED to ICU throughput for critically ill adults. The third manuscript presents study findings from a retrospective chart review that explored the potential effect of ED to ICU admission timeframes on ICU and hospital length of stays for adult patients with acute alcohol withdrawal syndrome (n = 139).--Author's abstract
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».