MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4410335200 · doi:10.18192/uojm.v15i1.6930

Optimizing Cardiac Monitoring Utilization in the Emergency Department for Patients Awaiting In-Hospital Beds

2025· article· en· W4410335200 on OpenAlexvenueaboutno aff
R. Bradley, Edmund Kwok, Marie‐Joe Nemnom, Venkatesh Thiruganasambandamoorthy

Bibliographic record

VenueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2025
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicHealthcare Technology and Patient Monitoring
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEmergency departmentMedicineMedical emergencyEmergency medicineNursing

Abstract

fetched live from OpenAlex

Purpose: Emergency department (ED) crowding is a growing crisis and beds with cardiac monitors are a very limited resource. This study aims to assess the use of cardiac monitoring among patients waiting in ED for inpatient bed, interventions due to monitoring, and identify risk factors for serious adverse events (SAE) to optimize the use of monitors. Methods: We performed a 2-week health records review of hospitalized/boarded patients in the ED on cardiac monitors. We collected baseline characteristics and outcomes including serious adverse events (SAE; e.g., arrhythmia, hypotension) during the ED stay. We used descriptive statistics and a logistic regression analysis of six pre-determined variables to identify risk factors for SAE requiring intervention: age, past medical illness [chronic: hypertension, diabetes, cancer, chronic obstructive pulmonary disease, heart failure; or severe: pacemaker, previous Intensive Care Unit (ICU) stay, previous cardiac arrest, coronary artery disease, arrhythmia], abnormal vital signs (HR <50 or >105bpm, RR <8 or >25, SpO2 <90% or supplemental O2, mean arterial pressure <60 or >160mmHg, T<35 or >38°C), admission diagnosis, admission destination (monitored or unmonitored location), and Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) score. Results: 305 patients (mean age 63.7 years; 52.5% male) of whom 56 (18.4%, 9 with arrhythmia) suffered SAE. Patients under Internal Medicine and Cardiology utilized the most hours on cardiac monitors (1,716.0 and 917.6 hours, respectively) and had the highest numbers of patients with SAE requiring intervention (33 patients total). Patients under Neurology and Medical Oncology had the highest SAE rate (38.5% and 35.7%, respectively). Variables associated with SAE requiring intervention were: chronic (OR 4.89, p=0.04) or severe (OR 4.04, p=0.04) illness, abnormal vital signs (OR 3.55, p=0.002) and monitored destination (OR 2.32, p=0.03). These risk factors were associated with SAE during ED stay with 100% (93.2-100%) sensitivity and 4.7% (2.5-8.1%) specificity. Conclusion: Our study identified risk factors for identification of a SAE requiring intervention among hospitalized patients who undergo cardiac monitoring during their ED stay. Patients with no chronic or severe illness, normal vital signs and destined to an unmonitored inpatient location can potentially be removed from cardiac monitoring in the ED. Prospective studies are needed to develop a safe clinical decision tool for identification of hospitalized patients requiring ED cardiac monitoring while awaiting inpatient bed. ---------- Objectif : La surcharge des services d’urgence constitue une crise croissante et les lits équipés de moniteurs cardiaques sont une ressource très limitée. Cette étude vise à évaluer l’utilisation de la surveillance cardiaque chez les patients en attente d’un lit d’hospitalisation aux urgences, à décrire les interventions induites par cette surveillance et à identifier les facteurs de risque d’événements indésirables graves afin d’optimiser l’emploi des moniteurs. Méthodes : Nous avons réalisé sur une période de deux semaines une revue des dossiers médicaux des patients hospitalisés ou en observation dans le service des urgences sous surveillance cardiaque. Nous avons recueilli les caractéristiques de base et les résultats, y compris les événements indésirables graves (p. ex., arythmie, hypotension) durant le séjour aux urgences. Nous avons appliqué des statistiques descriptives et une analyse de régression logistique portant sur six variables prédéterminées pour identifier les facteurs de risque d’événement indésirable grave nécessitant une intervention : l’âge, les antécédents médicaux [chroniques : hypertension, diabète, cancer, maladie pulmonaire obstructive chronique, insuffisance cardiaque ; ou sévères : stimulateur cardiaque, séjour antérieur en unité de soins intensifs (ICU), antécédent d’arrêt cardiaque, coronaropathie, arythmie], les signes vitaux anormaux (FC < 50 ou > 105 bpm, FR < 8 ou > 25, SpO₂ < 90 % ou recours à l’oxygène, pression artérielle moyenne < 60 ou > 160 mmHg, T < 35 ou > 38 °C), le diagnostic à l’admission, le lieu d’hospitalisation (secteur avec ou sans surveillance) et le score CTAS (échelle canadienne de triage et d’acuité). Résultats : 305 patients (âge moyen 63,7 ans ; 52,5 % d’hommes et 47,5 % de femmes), dont 56 (18,4 %, dont 9 avec arythmie) ont présenté un événement indésirable grave. Les patients admis en médecine interne et en cardiologie ont cumulé le plus d’heures de surveillance cardiaque (1 716,0 et 917,6 heures, respectivement) et comptaient le plus grand nombre de patients ayant eu un événement indésirable grave nécessitant une intervention (33 patients au total). Les patients en neurologie et en oncologie médicale affichaient les taux d’événements indésirables graves les plus élevés (38,5 % et 35,7 %, respectivement). Les variables associées à un événement indésirable grave nécessitant une intervention étaient : maladie chronique (rapport de cotes 4,89, p = 0,04) ou grave (rapport de cotes 4,04, p = 0,04), signes vitaux anormaux (rapport de cotes 3,55, p = 0,002) et lieu d’hospitalisation surveillé (rapport de cotes 2,32, p = 0,03). Ces facteurs de risque étaient associés aux événements indésirables graves durant le séjour aux urgences avec une sensibilité de 100 % (93,2–100 %) et une spécificité de 4,7 % (2,5–8,1 %). Conclusion : Notre étude a mis en évidence les facteurs de risque permettant d’identifier un événement indésirable grave nécessitant une intervention chez des patients hospitalisés bénéficiant d’une surveillance cardiaque pendant leur séjour au service des urgences. Les patients sans maladie chronique ni pathologie grave, présentant des signes vitaux normaux et dirigés vers un service d’hospitalisation sans surveillance continue pourraient potentiellement être retirés de la surveillance cardiaque aux urgences. Des études prospectives sont nécessaires pour développer un outil décisionnel clinique sûr destiné à identifier les patients hospitalisés qui nécessitent une surveillance cardiaque aux urgences en attendant l’attribution d’un lit.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.243

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.279 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueUniversity of Ottawa Journal of MedicineSame topicHealthcare Technology and Patient MonitoringFrench-language works237,207