Unscheduled Returns of Older Patients to the Emergency Department of an Irish Teaching Hospital in the Final Quarter of 2023
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rapid unscheduled returns to emergency departments (ED) are considered to be an indication of a potential lack of quality of care of an ED as outlined in the academic literature. Our ED multidisciplinary team (MDT) dedicated to the assessment and treatment of older persons is a relatively new one. In order to evaluate our efficacy, we sought to compare our rate of unscheduled returns with international norms. Methods Retrospective audit of 883 patients from October 2023 to January 2024. Our ED software programme which holds the patient histories was reviewed to establish whether the patients came back to the ED, if so, how quickly, and for what reason. The results were collated and reviewed. Results Average age: 81. Average Clinical Frailty Scale Score (CFS): 5. 69% of older patients assessed by the MDT did not return to our ED. 3% returned within 72hrs. 2% returned within one week. 9% returned within one month. 13% returned within 3 months. 2% returned within 6 months. Conclusion In numerous academic articles, the 72hr unscheduled return should not exceed 3-5%. While we would always seek to reduce the rate of unscheduled returns to our ED, the results show that our 72hr return percentage is within international norms. This is despite the age profile and frailty of the patients assessed, treated and reviewed.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».