The Impact of Involving a Senior Emergency Physician in the Triage Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency Department (ED) overcrowding has been demonstrated in several studies to be associated with undesirable effects such as longer waiting times, reduced patient satisfaction, and, most importantly, poor patient outcomes. Furthermore, long waiting times for walk-ins result in more complaints and patient dissatisfaction than illness management itself, with the majority of issues arising as a result of real and perceived waiting periods before being seen by the doctor. AIM: We set out to investigate whether introducing a senior emergency physician into the triage system would reduce waiting time, door-to-decision time, and door-to-doctor time, as well as increase patient satisfaction across the ED. METHOD: This was an interventional pre-post study that utilised retrospective data to evaluate the effect on ED throughput of triage by senior emergency physicians. We aimed to measure its impact on waiting time, door-to-decision time, and door-to-doctor time, along with ED patient satisfaction. RESULTS: Patient satisfaction, the overall assessment of treatment received during the visit, increased, from 74.975 to 77.425, and the likelihood of patients recommending the ED increased from 71.36 to 75.21. Operational metrics revealed a considerable drop in door-to-decision time (admit or discharge) of 46 minutes and 3 seconds, as well as a 1 minute and 21 second reduction in time from door to doctor (arrival to first provider). CONCLUSION: The mixed results hint at an effective but iterative process of enhancing patient flow and experience in the ED through senior physician triage.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».