Exploring delay points at the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
Background The increasing time spent in the emergency department is becoming a global problem contributing to overcrowding. The increased length of stay in the emergency department can negatively affect patients' perception of care, contributes to high morbidity and mortality rates, and increased aggression towards staff. Therefore, understanding the delay points will help administrators and policy makers channel resources to the areas that require improvement. Methods This is a cross-sectional descriptive study to evaluate the delay points in the emergency department. The study was conducted at level IV community hospital in British Columbia. One hundred sixty-seven participants were recruited using a consecutive convenience sampling. Results The total sample size of this study was 167 and the age of the respondents ranged from 18-101 years. There were more females (50.9%) than males (47.9%) or queer individuals. The care point with the longest wait time was tests to physician reassessment (median time 65 minutes), followed by physician to Imaging (median time 52 minutes) and finally nurse to physician assessment (median time 45 minutes). Despite the prolonged length of stay in emergency department, most participants enjoyed the courtesy of staff (74.7%, good-very good) and 59.9% indicated that they would recommend this emergency department to others. Conclusion Tests and waiting for physician reassessments are important points in the patient journey in the emergency department that can prolong length of stay. Future studies are needed to determine whether various interventions such as point of care testing, utilizing the Lean Model and improving physician services can help reduce lengths of stay in the emergency department.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».