Creating a guide to identify patients who may leave without being seen: A machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Patients and their caregivers who seek care in an Emergency Department (ED) may ultimately choose to leave without being seen by a physician. This occurrence is labeled “left without being seen” (LWBS) and can account for up to 15% of all patients who come to an ED. Patients who LWBS do not receive the care they seek in the ED and may experience clinical deterioration related to delayed diagnosis or treatment. Identifying which patients are more likely to become LWBS patients (and intervening) could prevent adverse outcomes related to LWBS. This paper aims to create a paper-based guide to identify patients at risk of LWBS proactively. The emphasis is on creating a guide that can be easily used by staff in real time with readily available data. The most important features for predicting LWBS are determined using descriptive statistics and SHAP value analysis. The typical ranges for those features are then analyzed with a trained machine-learning model to determine feature combinations that lead to LWBS. Threshold values for these feature combinations are then determined to form the foundation for the guide designed to fit a single piece of paper. The guide was developed using data from the Pediatric Emergency Department at IWK Health in Halifax, Nova Scotia, Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».