A comparison of self-triage tools to nurse driven triage in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canadian patients presenting to the emergency department (ED) typically undergo a triage process where they are assessed by a specially trained nurse and assigned a Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) score, indicating their level of acuity and urgency of assessment. We sought to assess the ability of patients to self-triage themselves through use of one of two of our proprietary self-triage tools, and how this would compare with the standard nurse-driven triage process. METHODS: We enrolled a convenience sample of ambulatory ED patients aged 17 years or older who presented with chief complaints of chest pain, abdominal pain, breathing problems, or musculoskeletal pain. Participants completed one, or both, of an algorithm generated self-triage (AGST) survey, or visual acuity scale (VAS) based self-triage tool which subsequently generated a CTAS score. Our primary outcome was to assess the accuracy of these tools to the CTAS score generated through the nurse-driven triage process. RESULTS: A total of 223 patients were included in our analysis. Of these, 32 (14.3%) presented with chest pain, 25 (11.2%) with shortness of breath, 75 (33.6%) with abdominal pain, and 91 (40.8%) with musculoskeletal pain. Of the total number of patients, 142 (47.2%) completed the AGST tool, 159 (52.8%) completed the VAS tool and 78 (25.9%) completed both tools. When compared to the nurse-driven triage standard, both the AGST and VAS tools had poor levels of agreement for each of the four presenting complaints. CONCLUSIONS: Self-triage through use of an AGST or VAS tool is inaccurate compared to the established standard of nurse-driven triage. Although existing literature exists which suggests that self-triage tools developed for specific subsets of complaints may be feasible, our results would suggest that adopting the self-triage approach on a broader scale for all-comers to the ED does not appear to be a viable option to enhance the current triage process. Further study is required to show if self-triage can be used in the ED to optimize the triage process.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».