Strategies to improve the quality of nurse triage in emergency departments: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This systematic review aimed to assess the impact of implementation strategies for nursing triage on quality outcomes and to examine barriers and facilitators to their implementation in the emergency department (ED). DATA SOURCES: Embase, PubMed, CINAHL, Cochrane Library, Web of Science, PsycINFO and ProQuest Dissertations & Theses. METHODS: This systematic review included quantitative and qualitative studies published from January 1990 to April 2024 that evaluated strategies to improve ED triage. Study quality was assessed with the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). The benefits of the strategies were reported using descriptive statistics (quantitative studies) and themes and subthemes (qualitative studies). Barriers and facilitators were identified using the Behavior Change Wheel framework. RESULT: Three main implementation strategy categories to improve the quality of nursing triage were identified: education (64%), technology (30%), and audit and feedback (6%). All strategies demonstrated short-term benefits, including increased triage accuracy and improved triage knowledge and skills. The most frequently reported barriers were workload and overcrowding, while facilitators included nurses' experience, interprofessional collaboration, and a culture of continuous improvement. CONCLUSION: Comprehensive approaches, including education, technology, and regular audits with feedback, are associated with improved triage quality outcomes. Continuous training, active nurse participation in tool development, and the use of validated audit tools are essential. These measures could ensure rigorous nursing triage in EDs and enhance care safety by optimizing patient prioritization as they enter healthcare systems. This review underscores the need for further research on implementation strategies to enhance effective and safe patient prioritization in the ED.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».