Understanding Strategies to Reduce the Impact of Non-urgent Visits to the Pediatric Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The pediatric emergency department (PED) is increasingly being used for non-urgent reasons. This impacts PED input and throughput, and contributes to overcrowding. To identify solutions, it is essential to identify and describe the approaches that have been trialed. OBJECTIVE: We completed a scoping review to identify and then describe the design and outcomes of all initiatives undertaken to reduce the impact of non-urgent visits on the PED. DATA SOURCES: We searched 4 databases (MEDLINE, EMBASE, EBM, and CINAHL) to identify research published from the database inception until March 31, 2024. STUDY SELECTION: Studies met our inclusion criteria if they focused on the pediatric ED, defined non-urgent visits, described an intervention (hypothesizing it would reduce the impact of non-urgent visits on the PED), and reported on the interventions impact. DATA EXTRACTION: The title and abstract of each study were independently screened for inclusion by 2 reviewers (E.Q., K.N.), and disagreements were resolved by deliberation until consensus was achieved. This process was then repeated for the full text of all articles. RESULTS: In total, we screened 11,600 articles and 20 were included. Nine interventions focused on PED input, 10 on PED throughput, and 1 on both PED input and throughput. Definitions of non-urgent visits and outcomes measures used to assess the effectiveness of an intervention differed between studies. Three types of strategies employed to reduce the impact of non-urgent visits on the PED were identified, these include (1) engaging nonpediatric emergency medicine clinicians by including them into the PED or connecting non-urgent patients to community locations for care, (2) reorganizing PED operations in anticipation of non-urgent visits, and (3) providing education to prevent future non-urgent visits. CONCLUSIONS: Consistent definitions of non-urgent visits and standardized outcome measures may allow for more precise comparisons between studies. We identify 3 commonly employed strategies that may help reduce the impact of non-urgent visits on the PED.
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 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 | 0,039 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».