MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410335200 · doi:10.18192/uojm.v15i1.6930

Optimizing Cardiac Monitoring Utilization in the Emergency Department for Patients Awaiting In-Hospital Beds

2025· article· en· W4410335200 sur OpenAlexvenueaboutno aff
R. Bradley, Edmund Kwok, Marie‐Joe Nemnom, Venkatesh Thiruganasambandamoorthy

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedicineMedical emergencyEmergency medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Emergency department (ED) crowding is a growing crisis and beds with cardiac monitors are a very limited resource. This study aims to assess the use of cardiac monitoring among patients waiting in ED for inpatient bed, interventions due to monitoring, and identify risk factors for serious adverse events (SAE) to optimize the use of monitors. Methods: We performed a 2-week health records review of hospitalized/boarded patients in the ED on cardiac monitors. We collected baseline characteristics and outcomes including serious adverse events (SAE; e.g., arrhythmia, hypotension) during the ED stay. We used descriptive statistics and a logistic regression analysis of six pre-determined variables to identify risk factors for SAE requiring intervention: age, past medical illness [chronic: hypertension, diabetes, cancer, chronic obstructive pulmonary disease, heart failure; or severe: pacemaker, previous Intensive Care Unit (ICU) stay, previous cardiac arrest, coronary artery disease, arrhythmia], abnormal vital signs (HR <50 or >105bpm, RR <8 or >25, SpO2 <90% or supplemental O2, mean arterial pressure <60 or >160mmHg, T<35 or >38°C), admission diagnosis, admission destination (monitored or unmonitored location), and Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) score. Results: 305 patients (mean age 63.7 years; 52.5% male) of whom 56 (18.4%, 9 with arrhythmia) suffered SAE. Patients under Internal Medicine and Cardiology utilized the most hours on cardiac monitors (1,716.0 and 917.6 hours, respectively) and had the highest numbers of patients with SAE requiring intervention (33 patients total). Patients under Neurology and Medical Oncology had the highest SAE rate (38.5% and 35.7%, respectively). Variables associated with SAE requiring intervention were: chronic (OR 4.89, p=0.04) or severe (OR 4.04, p=0.04) illness, abnormal vital signs (OR 3.55, p=0.002) and monitored destination (OR 2.32, p=0.03). These risk factors were associated with SAE during ED stay with 100% (93.2-100%) sensitivity and 4.7% (2.5-8.1%) specificity. Conclusion: Our study identified risk factors for identification of a SAE requiring intervention among hospitalized patients who undergo cardiac monitoring during their ED stay. Patients with no chronic or severe illness, normal vital signs and destined to an unmonitored inpatient location can potentially be removed from cardiac monitoring in the ED. Prospective studies are needed to develop a safe clinical decision tool for identification of hospitalized patients requiring ED cardiac monitoring while awaiting inpatient bed. ---------- Objectif : La surcharge des services d’urgence constitue une crise croissante et les lits équipés de moniteurs cardiaques sont une ressource très limitée. Cette étude vise à évaluer l’utilisation de la surveillance cardiaque chez les patients en attente d’un lit d’hospitalisation aux urgences, à décrire les interventions induites par cette surveillance et à identifier les facteurs de risque d’événements indésirables graves afin d’optimiser l’emploi des moniteurs. Méthodes : Nous avons réalisé sur une période de deux semaines une revue des dossiers médicaux des patients hospitalisés ou en observation dans le service des urgences sous surveillance cardiaque. Nous avons recueilli les caractéristiques de base et les résultats, y compris les événements indésirables graves (p. ex., arythmie, hypotension) durant le séjour aux urgences. Nous avons appliqué des statistiques descriptives et une analyse de régression logistique portant sur six variables prédéterminées pour identifier les facteurs de risque d’événement indésirable grave nécessitant une intervention : l’âge, les antécédents médicaux [chroniques : hypertension, diabète, cancer, maladie pulmonaire obstructive chronique, insuffisance cardiaque ; ou sévères : stimulateur cardiaque, séjour antérieur en unité de soins intensifs (ICU), antécédent d’arrêt cardiaque, coronaropathie, arythmie], les signes vitaux anormaux (FC < 50 ou > 105 bpm, FR < 8 ou > 25, SpO₂ < 90 % ou recours à l’oxygène, pression artérielle moyenne < 60 ou > 160 mmHg, T < 35 ou > 38 °C), le diagnostic à l’admission, le lieu d’hospitalisation (secteur avec ou sans surveillance) et le score CTAS (échelle canadienne de triage et d’acuité). Résultats : 305 patients (âge moyen 63,7 ans ; 52,5 % d’hommes et 47,5 % de femmes), dont 56 (18,4 %, dont 9 avec arythmie) ont présenté un événement indésirable grave. Les patients admis en médecine interne et en cardiologie ont cumulé le plus d’heures de surveillance cardiaque (1 716,0 et 917,6 heures, respectivement) et comptaient le plus grand nombre de patients ayant eu un événement indésirable grave nécessitant une intervention (33 patients au total). Les patients en neurologie et en oncologie médicale affichaient les taux d’événements indésirables graves les plus élevés (38,5 % et 35,7 %, respectivement). Les variables associées à un événement indésirable grave nécessitant une intervention étaient : maladie chronique (rapport de cotes 4,89, p = 0,04) ou grave (rapport de cotes 4,04, p = 0,04), signes vitaux anormaux (rapport de cotes 3,55, p = 0,002) et lieu d’hospitalisation surveillé (rapport de cotes 2,32, p = 0,03). Ces facteurs de risque étaient associés aux événements indésirables graves durant le séjour aux urgences avec une sensibilité de 100 % (93,2–100 %) et une spécificité de 4,7 % (2,5–8,1 %). Conclusion : Notre étude a mis en évidence les facteurs de risque permettant d’identifier un événement indésirable grave nécessitant une intervention chez des patients hospitalisés bénéficiant d’une surveillance cardiaque pendant leur séjour au service des urgences. Les patients sans maladie chronique ni pathologie grave, présentant des signes vitaux normaux et dirigés vers un service d’hospitalisation sans surveillance continue pourraient potentiellement être retirés de la surveillance cardiaque aux urgences. Des études prospectives sont nécessaires pour développer un outil décisionnel clinique sûr destiné à identifier les patients hospitalisés qui nécessitent une surveillance cardiaque aux urgences en attendant l’attribution d’un lit.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUniversity of Ottawa Journal of MedicineMême sujetHealthcare Technology and Patient MonitoringTravaux en français237 207