Interventions to reduce wait times in emergency departments in Canadian hospitals: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Prolonged wait times in Canada's Emergency Departments (EDs) adversely impact patients, hospital staff, and the healthcare system. Despite the growing literature on ED wait times in Canada, our understanding of what strategies work to reduce wait time remains sporadic due to the absence of a current, comprehensive mapping of the interventions implemented within EDs. This scoping review aims to address this gap and map ED interventions in Canada, which may be useful for policymakers and healthcare professionals to make evidence-informed decisions. STUDY DESIGN: Scoping Review. METHODS: Utilizing Arksey and O'Malley's methodological framework, we summarized peer-reviewed articles on interventions in Canadian EDs from January 2010 to May 2024. To categorize and interpret the diverse interventions, we conducted a narrative synthesis using Braun and Clark's thematic analysis method. RESULTS: We identified 21 articles, predominantly focusing on Ontario (n = 16). Most studies utilized retrospective evaluations (n = 16), followed by cluster randomized trials (n = 2), quasi-experimental design (n = 1), prospective survey (n = 1), and before-after design (n = 1). Nearly all were in high-volume urban EDs, with one in a rural setting. Interventions were categorized into five themes: Alternative Location, Financial Incentives, Health Workforce Enhancement, Process Improvement, and Integrated Intervention. While alternative ED locations, health workforce enhancement, and integrated approaches showed promise in reducing ED wait times, financial incentives and process improvement initiatives showed mixed results. CONCLUSIONS: The reviewed interventions focused on strengthening ED operational efficiencies, but sustainable wait time reduction necessitates multifaceted, context-specific approach. Future research should consider broader health system challenges and ED contextual issues.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».