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Enregistrement W4388205527 · doi:10.51731/cjht.2023.768

Interventions Intended to Alleviate Emergency Department Overcrowding

2023· article· en· W4388205527 sur OpenAlexaboutno aff
Jeff Mason, Sean Secord, Danielle MacDougall

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Health Technologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvercrowdingEmergency departmentPsychological interventionMedicineHealth careMedical emergencyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Why Is This an Issue? Emergency department (ED) overcrowding is a known issue in Canada that puts patients’ lives and health at risk when treatment needs within the ED exceed the resources required to address them. The causes and consequences of ED overcrowding are complex, varied, and extend beyond the ED. Left unchecked, ED overcrowding contributes to a deteriorating standard of care as staff become overworked and burned out. What Are the Potential Interventions to Address ED Overcrowding? This roundup of 87 new and emerging interventions intended to alleviated ED overcrowding complements CADTH’s Emergency Department Overcrowding: An Environmental Scan of Contributing Factors and a Summary of Systematic Review Evidence on Interventions. Interventions were included in this report if they are not captured in CADTH’s complimentary report Emergency Department Overcrowding: An Environmental Scan of Contributing Factors and a Summary of Systematic Review Evidence on Interventions because they are either new or are not yet in wide use in EDs and health systems across Canada and could be reasonably be expected to affect ED overcrowding (e.g., by improving patient flow through the ED or reducing the number of people seeking care in the ED). Interventions that could address multiple causal factors (e.g., e-consult services) were also included. What Is the Potential Impact? Decreasing ED overcrowding has the potential to improve the standard of care delivered to those accessing EDs and contribute to decreasing the burden on ED staff, regardless of the intervention or which contributing factor it aims to act upon. Some interventions that can alleviate ED overcrowding also have an impact on primary and community care; bolstering preventive care, increasing access to diagnostic testing for those who need it, and improving access to health care supports can improve health outcomes. What Else Do We Need to Know? The pan-Canadian issue of ED overcrowding calls for real solutions. CADTH is examining the evidence and expert-informed considerations and producing a series of publications about the causes and consequences of, and solutions to, ED overcrowding in health care systems across the country. The interventions identified in this report may be of interest to senior health care decision-makers who are anticipating health system innovation and transformation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,300 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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