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Enregistrement W4391230634 · doi:10.7759/cureus.52921

The Effectiveness and Relevance of the Canadian Triage System at Times of Overcrowding in the Emergency Department of a Private Tertiary Hospital: A United Arab Emirates (UAE) Study

2024· article· en· W4391230634 sur OpenAlexaboutno aff
Laila Kalan, Racha A Chahine, Chafika Lasfer

Notice bibliographique

RevueCureus · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriageOvercrowdingEmergency departmentMedicineMedical emergencyObservational studyPublic hospitalRelevance (law)Emergency medicineNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A systematic and straightforward triage system is crucial for the proper and timely care of patients within the emergency department (ED). This study unfolds a detailed understanding of the impact of the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) on patient care and resource allocation in a private tertiary hospital. To the best of our knowledge, this is the only article studying the impact of the CTAS in one of the private hospitals in the United Arab Emirates (UAE) to achieve triage optimisation strategies. There is scope for further research in both public and private hospitals in the UAE. A triage system not only helps healthcare professionals prioritise cases conveniently but also guides patients to the most suitable area for a consultation. As a general rule, EDs follow an algorithm for the purpose of triage, and the aim of our study is to assess one such five-level triage system, CTAS, for its effectiveness and relevance during overcrowding in a UAE ED. METHOD: Within a period of approximately three weeks, a total of 351 CTAS-triaged patients were included in a prospective observational study during peak hours (17:00-22:00) of an ED in the UAE. The CTAS app was used as the triage tool to assess relevance, in terms of patient waiting times, resource allocation, and urgency level distribution, to the Canadian scale. All patients presenting to the ED were included with no exclusion criteria. The relationship between urgency level, duration of visit, and resources used was assessed, and the department's triage results were compared with those of the CTAS app. RESULTS: Our sample showed a female (187; 53.3%) and adult preponderance (215; 61.3%) with most of the adult patients aged between 30 and 40 (96; 44.65%). 41.5% (145) of the triage was mismatched between the department and the CTAS app with 115 (79.3%) cases of under-triaging and 30 (20.7%) cases of over-triaging. There was a statistically significant difference (p=0.004) between average waiting times across triage categories 4 and 5 with the former category patients waiting for a longer period of time. Cohen's kappa showed moderate inter-relatability (k=0.42). The average utilisation costs per triage category showed a positive correlation with the urgency level for CTAS (Pearson's r=0.59); however, the costs declined as the urgency level rose for the department. CONCLUSIONS: The high compliance rate demonstrates that the CTAS can be applicable to institutions outside of Canada. The categorisation of patients by the CTAS and their resource allocation were more accurate than the standard triage proving its effectiveness as a triage tool. Lack of synchronisation among the triage nurses and inadequate triage training are the most plausible reasons for this comparison. The recommended "time to be seen by a physician" was achievable in our ED, and that, along with the expected relationship between CTAS and resource utilisation, can be seen as valid indicators for a quality triage system for use in the UAE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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