Emergency Department Delays Prior to Admission and In-hospital Health and Economic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Emergency Department (ED) plays an important role in the health care safety net, but its ability to deliver care is compromised due to crowding. This is the major issue currently facing emergency care in Canada. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine whether the length of stay (LOS) in the ED affects subsequent hospital outcomes for patients admitted through the ED. METHODS: This was a retrospective study using London Health Science Centre (LHSC) administrative data from April 2006 to April 2007. Three databases were linked to gather information on patient characteristics, health outcomes, and cost of care. There were 15,959 ED visits that led to subsequent admissions. 13,460 ED visits made by adult patients at either University Hospital or Victoria Hospital were included. The predictor variable was ED LOS. The primary outcomes of interest were hospital LOS in days and total hospital cost. Correlation coefficients were used to characterize the relationship of ED LOS with hospital LOS and costs. We fitted log normal models for each outcome: one with ED LOS expressed as a continuous variable; one using 8 hour ED LOS to define delayed care; and the last model with ED LOS expressed as an ordinal variable using quartiles. Multivariate statistical analyses were performed using SAS (version 9.1.3,\nSAS Institute, Inc.). RESULTS: When ED LOS is defined as a binary variable using an 8 hour cutoff, 31% of patients (n=4,198) experienced delayed care. On average, delayed care in the ED is associated with a 7.2% increase in inpatient LOS and a 4.8% increase in inpatient cost. When ED LOS is modeled continuously, each additional hour of ED LOS adds 1.1% to inpatient LOS and 0.86% to inpatient cost. All calculations were adjusted for age, sex,\nin\nED triage urgency, arrival by ambulance, admission to ICU or surgery, site of ED, and case mix group. We estimated that these delays resulted in an additional 3,038 inpatient days and $2,268,014 hospital cost. CONCLUSION: Delays in the ED are associated with increased inpatient LOS and inpatient cost. As such, improving patient flow through the ED may reduce hospital costs.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».