Improving patient access to symptomatic treatment through self-serving nausea stations at Peace Arch Hospital emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nausea is a common complaint among patients waiting at the emergency department (ED). Previous research indicates that isopropyl alcohol (IPA) can provide symptomatic relief for nausea. However, the number of studies investigating this effect is limited, especially in ED settings. This study investigates the effect of IPA administration on patients presenting with nausea to the ED. We aim to provide symptomatic relief to 20% of these patients. METHODS: In the Peach Arch Hospital (PAH) ED, patients who reported feeling nauseous were provided with a single IPA swab, instructional materials and feedback surveys. Patients inhaled IPA at a self-serving booth and completed a standardised survey immediately after. Patients were included in the study if they presented with nausea and excluded if they were under the age of 18, were pregnant, were allergic to alcohol, had cognitive impairment and/or were taking disulfiram. Multiple plan-do-study-act cycles were implemented to refine this study, including changes in feedback collection, instructional materials and presentation of IPA swabs. RESULTS: The total number of surveys completed over the 25-week period was 41 (n=41). These surveys showed that IPA inhalation is effective in improving nausea symptoms in the ED, with 53% of survey respondents suggesting 'great improvement' or 'good improvement'. 88% of respondents felt there was improvement in symptoms. There were very limited participants (12%) who reported that IPA administration showed 'no improvement'. CONCLUSIONS: Self-serving nausea treatment stations may be an effective strategy in alleviating symptoms for patients awaiting to be seen by a physician while in the ED. These stations can enhance patient care through rapid treatment, optimise resources by reducing workload on nursing staff, and empower patients to manage their own symptoms.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».