Non-urgent emergency department use and primary health care bypass in Saudi Arabia: a systematic review of determinants and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Non-urgent emergency department (ED) use and primary healthcare (PHC) bypass result in crowding in Saudi Arabia EDs. This review aimed to summarize determinants and outcomes to inform management strategies. Electronic databases were searched from 2014 to 2025 for observational Saudi studies evaluating non-urgent Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) 4 and 5 ED visits or PHC bypass. Eligible designs were retrospective analyses and cross-sectional surveys. A total of 6 original articles were included in this systematic review, including two chart reviews and four surveys in tertiary and regional hospitals. Non-urgent cases burden was high: CTAS 4 and 5 formed 61.4% of patients in the largest study; 78.5% of non-life-threatening attendees were triaged non-urgent. Common motives include routine investigations, medication refills, and mild upper respiratory symptoms. Determinants include convenience, appointment unavailability, limited PHC diagnostics, and low awareness of PHC services. Most visits ended with prescriptions and basic laboratory tests; radiology use was not needed in most cases, as well as admissions and specialty referrals. Non-urgent ED visits are mainly affected by access and knowledge gaps and require high acuity interventions. Hence, ED demand can be decreased by expanding after-hours PHC capacity, offering rapid appointments, diagnostics, and implementing electronic referral.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».