The impact of non-urgent visits on Emergency Department’s waiting time in Saudi Arabia general hospitals’ main regions: an observation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Emergency department (ED) overcrowding is a serious issue worldwide. It is associated with longer waiting times for patients, which can have negative consequences for patient care. Non-urgent cases that are seen in the ED can often be treated in alternative primary health settings. This study aimed to assess the relationship between non-urgent patients' Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS) scores and waiting times for urgent patients. Methods: This was a cross-sectional, retrospective observational study using secondary data. Data were presented as frequencies and means. T-tests and chi-square tests were used to assess the relationship between waiting times and level of cases' urgency. Results: A total of 136,668 ED visits were included in the study from three regions. The percentage of non-urgent cases ranged from 40% to 51%, which exceeded national and international acceptable levels. There was a significant difference between mean waiting times for urgent cases and non-urgent cases for the four key performance indicators (KPIs): door-to-doctor, doctor-to-decision, decision-to-disposition, and door-to-disposition (percentage of patients seen within 4 hours). Conclusion: The availability of non-urgent cases prolonged waiting times for urgent cases. Further measures need to be adopted to reduce waiting times and assess patient and visit characteristics for non-urgent cases.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».