Scoping Review of Triage Modifications to Emergency Medical Care in Hospitals Post-COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Post-COVID-19, significant triage modifications were made in emergency hospital medical care. Previous scoping reviews investigated triage changes during COVID-19. This scoping review uniquely considers post-pandemic effects. It searches the parameters “COVID-19, triage, hospital, emergency medical care” in four primary databases, one register, and a supplementary database to determine the range of emergency hospital triage changes. Following PRISMA guidelines, studies included are post-2023 publications, those in English, and research studies. Excluded were duplicates, reviews, books, and reports lacking research studies or including irrelevant information on COVID-19, triage, hospital, or emergency medical care. Identified are 1071 records: OVID (n = 20), PubMed (n = 2), Scopus (n = 46), Web of Science (n = 20), Cochrane COVID-19 Register (n = 18), and Google Scholar (n = 965). Six studies are included from the Web of Science (n = 1) and Google Scholar (n = 5). One study includes reports from six different countries; thus, there are 11 reports. The modification of triage was concerning four ways, with each country focusing on a specific triage change. Adaptive changes were proactive rather than reactive. Triage-related future research suggestions include the four triage aspects, international comparisons, and longitudinal change. The recommendation is for research assessing Google Scholar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».