The Impact of Opening a Private Hospital Emergency Department on the Hospital and Patient Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Australian public hospital emergency departments (EDs) are under increasing pressure with higher patient volumes, failure to meet triage target times and increased ambulance wait times. Further, there is limited literature exploring how the opening of an ED affects Australian hospitals. This study focuses on Hollywood Private Hospital (HPH), a large private hospital in Western Australian which opened their ED in November 2021. The research aimed to examine how the introduction of the ED influenced the hospital’s service demands and resourcing. Method: This study investigated hospital inpatient characteristics including admissions, clinical deterioration episodes, deaths, after-hours theatre activity and companion care hours. The investigation compared the periods 01 January to 30 June 2021 (2021) and 01 January to 30 June 2022 (2022) to identify differences pre and post the ED opening. Results: Overall, the number of inpatient admissions was similar from 2021 to 2022 (31,061 and 31,706 respectively). However, there was a statistically significant change in the admission type with a decrease in elective admissions (925.2 in 2021 and 880.4 in 2022 (p<.001)) and an increase in emergency admissions (67.4 in 2021 and 111.1 in 2022 (p<.001)). A significantly higher incidence rate of rapid response calls was reported in 2022 compared to 2021 (p=.043), nonetheless there was no difference in the incidence rates of cardiac arrest (p=.445), code blacks (p=.600) or patient deaths (p=.880). From 2021 to 2022 there was an increase in both after-hours theatre procedures (6.6% to 9.0%; χ2=50.9 p<.001) and median companion care hours (Md = 32.5 to Md=56.3; U=2.3, p=.021). Implications: The opening of the HPH ED resulted in increased after-hours and emergency related admissions with a co-occurring increase on companion hours. These impacts necessitate significant resourcing investment such as revised staffing models and rosters, additional recruitment, and change management.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».