Effect of a Triage Educational Intervention on Nurses' Knowledge and the Efficiency of Urgent Care in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency department overcrowding affects patient safety and service efficiency. Although the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) is widely implemented in Saudi Arabia, variability in triage accuracy remains as a result of limited formal training. This study assessed the impact of a structured CTAS educational intervention on nurses' triage knowledge and the performance of a hospital-based urgent care center. Method: A quasi-experimental pretest/posttest design was used. Fifteen nurses at a high-volume urgent care center completed a 1-day CTAS Proficiency Training Course. A 15-item scenario-based questionnaire measured knowledge before and after training. The urgent care center time-based indicators (registration-to-triage, triage-to-decision, and total length of stay) were extracted for 1 month before and after the intervention, covering 33,720 patient visits. Data were analyzed with the Mann–Whitney U and Wilcoxon signed-rank tests. Results: Knowledge scores improved significantly ( p = .015). All of the urgent care center time intervals decreased ( p < .001), with CTAS Level II waiting times dropping from 33 to 9 minutes. Conclusion: The CTAS training enhanced nurse triage knowledge and improved urgent care efficiency. Structured triage education is recommended.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».