The Effect of Urgent Care Centers on Emergency Department KPIs: An Institution-based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency departments in Saudi Arabia face increasing pressure due to high patient volumes and inappropriate utilization by non-urgent cases, leading to overcrowding and delays in care. Urgent care centers have been introduced as an intermediate solution to divert non-life-threatening cases and improve the operational efficiency of Emergency departments. Objective: This study evaluated the impact of introducing an urgent care center at Jubail General Hospital, focusing on key performance indicators, the volume of non-urgent visits, and patient satisfaction levels. Method: A quasi-experimental, before-and-after design was adopted to analyze 157,925 valid emergency department records collected between January 2021 to June 2024. Four key performance indicators were assessed: door to doctor time, doctor to decision time, decision to disposition time, and door to disposition time (percentage seen within four hours). Patient acuity was measured using the Canadian Triage and Acuity Scale, and satisfaction was evaluated through Press Ganey surveys. Results: The implementation of the UCC was significantly associated with improved ED performance metrics. Gamma regression analysis showed that door-to-doctor time increased (95% CI: 1.571–1.608; p < .001), while doctor-to-decision time (95% CI: 0.606–0.620; p < .001), decision-to-disposition time (95% CI: 0.826–0.846; p < .001), and door-to-disposition time (95% CI: 0.971–0.994; p = .002) significantly decreased. The proportion of non-urgent ED visits decreased from 52.2% to 43.5% (p < .001), indicating a 16.7% relative reduction in non-urgent caseload, with logistic regression confirming a 29.4% reduction in odds post-intervention (OR = 0.706; 95% CI: 0.690–0.722). CTAS distribution shifted significantly following UCC implementation (p < .001): Level 1 cases increased from 0.1% to 0.2%, Level 2 cases decreased from 1.5% to 1.1%, and Level 3 cases rose from 46.3% to 55.3%, indicating a higher share of moderate-acuity patients. Conversely, low-acuity Level 4 and Level 5 cases declined from 36.3% to 31.3% and 15.8% to 12.2%, respectively. Patient satisfaction, analyzed using two-way ANOVA weighted by domain sample size, showed statistically significant variation across domains (p < .05), with the highest ratings in the test’s domain and the lowest in the arrival domain. However, overall satisfaction scores remained unchanged. Conclusion: In conclusion, UCC implementation improved ED performance and led to a more appropriate use of emergency services, supporting broader healthcare efficiency goals under Saudi Vision 2030.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».