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Enregistrement W4412140072 · doi:10.5811/westjem.41536

Time Motion Analysis of Emergency Physician Workload in Urgent Care Settings

2025· article· en· W4412140072 sur OpenAlexaffabout
Scott Odorizzi, Jessica Hogan, Véronique Rowley, Yuxin Zhang, Jeffrey J. Perry

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWorkloadMedical emergencyEmergency physicianEmergency medical servicesEmergency medicineEmergency departmentNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Predictors of Workload in the Emergency Room (POWER) study, published in 2009 using data from 2003, examined the workload of emergency physicians using the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) as a surrogate marker. Many hospitals use a case-mix formula incorporating annual census and POWER's study data to determine staffing levels. However, significant changes in emergency medicine have occurred since its publication, including the implementation of electronic health record systems, increased patient complexity, real-time dictation software, and human health resource challenges due to the COVID-19 pandemic. In this study we aimed to quantify the time required to perform tasks during the care of ambulatory emergency department (ED) patients. Our secondary objective was to stratify these times based on CTAS and clinician factors. METHODS: We conducted a prospective observational time-motion study in the urgent care section of a tertiary-care, academic ED with 90,000 visits annually, 70% of which are ambulatory. Research assistants shadowed physicians on two 8-hour shifts daily (8 am-12 am) from July 12-August 14, 2022, tracking the time taken by physicians to perform tasks. We calculated aggregate task times per patient. RESULTS: We observed 1,204 patient encounters over 65 shifts by 37 unique physicians. The mean treatment time was 21.6 minutes (95% confidence interval [CI] 19.9 - 23.3) for ambulatory CTAS 2 patients; 22.5 minutes (95% CI 21.2 - 23.6) for CTAS 3 patients; 19.7 minutes (95% CI 17.9 - 21.6) for CTAS 4 patients; and 17.4 minutes (95% CI 14.9 - 19.9) for CTAS 5 patients. Compared to the previous 2003 POWER study data, CTAS 4 and 5 patient assessment times took 31% and 58% longer, respectively. Total assessment time by CTAS was statistically significant only comparing CTAS 5 patients to all others (P = .02). Physicians who dictated their charts spent 34% less time (2.1 minutes per patient) charting than those who typed them. CONCLUSION: The average time to see an ambulatory ED patient was 21.7 minutes. Low-acuity urgent care patients take longer to assess now than 20 years ago. The CTAS alone is a poor marker of workload for ambulatory patients, necessitating a reassessment of staffing and compensation formulas.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

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