Length of stay in the emergency department and its associated input-, throughput-, and output factors at two hospitals in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prolonged emergency department length of stay (EDLOS) is a worldwide issue associated with increased mortality, decreased patient satisfaction and poor quality of care. The factors influencing EDLOS have not been comprehensively studied in the context of Swedish EDs. This study’s objective is to determine the input-, throughput- and output factors associated with EDLOS, at two urban EDs in Sweden. METHODS: Data was collected from two hospitals. All patient visits during the two-year study period were included. Patients who left without being seen by a physician were excluded. The explanatory factors included patient characteristics, medical data, and hospital bed occupancy data. Multi-variable linear regression analysis was used to test the associations between the factors and EDLOS. RESULTS: The top contributors to prolonged EDLOS were diagnostic imaging, which added between 64 and 149 min of EDLOS, diagnostic testing at central laboratory (53–99 min), followed by intra-ED zone transfer (46–94 min). Arriving during crowding or being admitted during high hospital bed occupancy had a significant but relatively small absolute effect on the outcome. CONCLUSIONS: Throughput factors had far greater impact on EDLOS than both input- and output factors. Adapting strategies to the structural and procedural characteristics of each setting may enhance the effectiveness of improvement efforts. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».