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Enregistrement W4404526038 · doi:10.1097/pec.0000000000003300

The National Emergency Department Overcrowding Scale and Perceived Staff Workload

2024· article· en· W4404526038 sur OpenAlexaff
Kenneth McKinley, Joan Bregstein, Rimma Perotte, Daniel Fenster, Maria Y. Kwok, Jake Rose, Megan L. Nye, Meridith Sonnett, David Kessler

Notice bibliographique

RevuePediatric Emergency Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésOvercrowdingWorkloadMedicineLogistic regressionConfidence intervalReceiver operating characteristicEmergency departmentCorrelationDemographyStatisticsNursingMathematicsInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of the study is to determine if there is a correlation between perceived staff workload, measured by the NASA Task Load Index (TLX), and the National Emergency Department Overcrowding Scale (NEDOCS) in a pediatric ED. METHODS: We collected staff questionnaires in a large, urban pediatric ED to assess perceived workload on each of six different TLX subscales, which we weighted evenly to create an overall estimate of workload. We evaluated the correlation between individual TLX responses and NEDOCS overall and by staff subgroup. Additionally, we analyzed: (1) the correlation between mean TLX responses and NEDOCS within a given hour and (2) the performance of a logistic regression model, using TLX as a predictor for "severely overcrowded," as measured by NEDOCS. RESULTS: Four hundred one questionnaires between 6/2018 and 1/2019 demonstrated significant variation between concurrently collected TLX responses and an overall poor correlation between perceived workload and NEDOCS ( R2 0.096 [95% confidence interval, 0.048-0.16]). TLX responses by subgroups of fellows (n = 4, R2 0.96) and patient financial advisors (n = 15, R2 0.58) demonstrated the highest correlation with NEDOCS. Taking mean TLX responses within a given hour, during periods with NEDOCS >60 (extremely busy or overcrowded), a polynomial trend line matched the data best ( R2 0.638). On logistic regression, the TLX predicts "severely overcrowded" with an area under the curve of the receiver operating characteristic of 0.731. CONCLUSIONS: NEDOCS does not have a strong correlation with individual responses on questionnaires of perceived workload for staff in a pediatric ED. NEDOCS, as a measure of overcrowding, may be better correlated with perceived workload during periods with elevated crowding or when interpreted categorically as yes/no "severely overcrowded".

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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