Role of Venous Blood Gase (VBG) Analysis in Patient Triage in the Adult Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Background: In emergency and critical care settings, can a venous blood gas analysis improve clinical decision-making and patient outcomes? Methods: This is a cross-sectional study, conducted between January and June 2022 at a tertiary hospital in Saudi Arabia. Results: A total of 100 patients were included, using a convenience sample technique. Their mean age was 54 years, and theirmain chief complaints were shortness of breath (30%), abdominal pain (15%), and altered level of consciousness (14%). The venous blood gas (VBG) result was abnormal in 86 patients, and predicted the need for early intervention in 69 patients (69.7%). A significant association was found between patients requiring early intervention and those with an abnormal VBG (p=0.0005). Furthermore, the VBG results changed the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) level in 32 patients (33.68%). A logistic regression analysis revealed that pre-testing factors such as age, gender, comorbidities, and chief complaints were not predictors of VBG results, the need for early intervention, or altered CTAS level. Conclusion: Our study concludes that VBG analysis can play an important role in patient triage in the emergency department (ED), allowing for earlier intervention and potentially improving outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».