From triage to treatment
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic has had a significant impact on healthcare systems worldwide, leading to changes in presentation types, service utilization, and admission rates to emergency departments (ED). This study examines changes in ED visit patterns and triage misclassifications during the pandemic in Alberta, Canada. Methods: We conducted a retrospective population-level time-series analysis of all patients who presented to 12 EDs in the Edmonton Alberta Zone between March 3, 2019, and March 3, 2022. Routinely collected electronic health record data were analyzed and with primary categories of reporting including Canadian Triage Acuity Scale (CTAS), age, Canadian Emergency Department Information System (CEDIS) presenting complaint, admission status, triage misclassifications, and time markers for patient care. Results: 1.24 million cases from 12 hospitals were included. When we compare the patterns of presentation to the pre-pandemic period, we found a relative increase of 12.5% in EMS volumes, a 43.2% relative reduction in the proportion of patients presenting to tertiary EDs, 17.2% relative reduction in the number of patients under the age of 18, and a global increase in acuity with the highest relative increase 19.7% coming from patients in the highest acuity level: CTAS 1. Complaint distributions during these periods demonstrated that mental health, substance use, and environmental complaints experienced 15.5%, 22.4%, and 26.7% relative increases in volume, respectively; pediatric specific complaints experienced a 56.5% relative reduction. By the end of the study period, patients spent an average of 59 minutes longer in the ED compared to the pre-pandemic period. The proportion of patients triaged using Epic increased from 7.8% of all patients triaged in the pre-pandemic period to over 66.1% during the pandemic, and there was a 22.9% and 24.2% relative reduction in high-risk triage misclassifications (22.9%) and pain related triage misclassifications (24.2%) by the end of the period compared to the before the pandemic. Conclusion: Our study adds to the pandemic-related emergency care knowledge base by describing ED visit trends, changes in presenting complaint categories and time markers for patient care over a big-data pre and post pandemic dataset. Nursing-specific ED quality indicators that have not been previously described over a three-year duration between March 3rd 2019 and March 3rd 2022. are also presented. Our study findings have significant implications for healthcare professionals and policymakers in understanding both the impact of the pandemic on ED care delivery as well as future pandemic and post-pandemic ED operations.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,007 |
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 ».