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Enregistrement W4417296788 · doi:10.1093/pch/pxaf116.028

28 The effect of paediatric emergency department wait time on diagnostic resource use

2025· article· en· W4417296788 sur OpenAlexaffabout
Anne Tsampalieros, Melanie Bechard

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensAgricultural Research Institute of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentTriageAbdominal painLogistic regressionCrowdingComplaintOdds ratioResource useOdds

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Emergency department (ED) crowding and prolonged wait times can impact the experience and satisfaction of patients, caregivers, and clinicians. However, little is known about how ED wait times affect clinical decision-making. No studies have examined the relationship between paediatric ED wait times and diagnostic resource use. Objectives The primary objective of the study is to examine the association between time spent waiting to see a physician and diagnostic testing for children in the paediatric ED. Design/Methods This is a retrospective cross-sectional health records study of ED visits at a tertiary care paediatric hospital from January 1, 2021, to December 31, 2023, with a chief complaint of fever, shortness of breath, cough / congestion, or abdominal pain assigned a Canadian Triage Acuity Scale (CTAS) score of 3-5. The primary outcome was having at least one of the following investigations ordered: bloodwork, x-ray, ultrasound, throat swab, or CT scan. We conducted a multivariable logistic regression to determine the relationship between wait time and the odds of investigation, adjusted for CTAS score, chief complaint, and patient age. We repeated the analysis for the first encounter only and for encounters discharged home. Results There were 43,722 ED encounters that met the inclusion criteria with a median patient age of 3.2 years (Interquartile Range [IQR] 1.3, 7.1). Of these, 94% were discharged home, 5% were admitted, and 1% were sent to clinic. Chief complaints included fever (44%), cough / congestion (23%), abdominal pain (21%), and shortness of breath (12%). The median (IQR) wait time was 3.7 (1.7, 4.9) hours. Investigations were ordered in 35% of encounters, which included x-rays (19%), bloodwork (17%), ultrasounds (9%), throat cultures (3%), and CT scans (1%). Among the 28,083 children waiting <=4 hours, each additional hour was associated with 7% lower odds of investigation (Odds Ratio [OR] 0.93, 95% Confidence Interval [CI] 0.90, 0.95, p<0.001). For the 15,639 children waiting >4 hours, each additional hour was associated 4% higher odds of investigation (OR 1.04, 95% CI 1.02, 1.05, p<0.001). Sensitivity analyses displayed similar results when encounters discharged home (n=39,441) and only the first ED encounter (n=32,291) were analyzed separately. Conclusion Wait times longer than 4 hours in the paediatric ED are associated with increased use of diagnostic resources, even in lower acuity patients who were discharged home. Further studies can investigate whether shortening paediatric ED wait times reduces potentially unnecessary diagnostic testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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