Analyzing the Usability of the 5-Level Canadian Triage and Acuity Scale By Paramedics in the Prehospital Environment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: ED crowding negatively affects throughput, quality of care, and outcomes. Paramedics do not have an evidence-based, feasible triage instrument to guide classification of patients. No studies have compared the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) used by prehospital paramedics against the Emergency Severity Index (ESI) used by nurses in the emergency department. This study sought to determine if a relationship exists between paramedics’ triage scores and emergency nurses’ scores in the emergency department using 2 common 5-level triage instruments, as well as to determine whether either instrument correlates with patient admission. Methods: CTAS scores determined by paramedics on arrival at the emergency department were compared with the initial ESI scores determined by emergency nurses. Both scores were compared with the patient’s disposition status. Data analyses included descriptive statistics, ?2 statistics, and hierarchical regression analysis. Results: The analysis included 2,222 patients. There was a poor relationship between the CTAS and the ESI at the facility (P = .599, ? = –0.003). The final regression model explained 32.9% of the admission variance (P < .001). The model correctly predicted 61.5% of admissions, with an 82% accuracy rate for all other forms of disposition and an overall model prediction rate of 73.7%. Discussion: Using the CTAS, paramedics can predict admission comparably with nurses using the ESI. However, both instruments showed weakness in over- and under-triage rates. Additional studies are indicated to better understand prehospital paramedic triage and its impact on throughput.
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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 | 0,005 | 0,031 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».