MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7145864301

院内トリアージシステムを導入して 現状報告と今後の課題

2012· article· ja· W7145864301 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2012
Typearticle
Languageja
FieldEnvironmental Science
TopicUrban and spatial planning
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTriageTerm (time)Identification (biology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

近年、市民の権利意識の高揚、社会的なマナーの低下などにより、特定の高次医療施設への救急患者の集中化がある。また、救急患者を受け入れる医療側にも、慢性的な医師不足による疲弊化がある。このような救急医療の需要と供給のアンバランスを改善するため、救急医療体制の整備がすすめられている。その中で、多数の救急患者のうち、救急医療を真に必要とする患者に迅速な医療を提供するため、これまでの「先着順の医療」から「緊急度に応じた迅速な医療」の提供を目的として、救急外来受診患者に対し、来院早期に患者の緊急度と重症度を判断し、治療の優先順位を決定する「院内トリアージシステム(以下トリアージ)」が注目されるようになってきた。当センターにおいても、救急外来患者数は経年的に増加し、Walk-inでの来院患者の中には重症症例も散在しているため、トリアージによる対応の必要性が感じられていた。また、2011年5月の新棟移転に伴い、構造的に救急外来の動線が長くなり、待合い中の患者観察が困難な状況となり、来院患者の状態を早期に把握するには意図的な介入が必要となったため、トリアージを導入した。今回、導入後1年の現状を分析した結果、トリアージの実施率が低いこと、及び、的確なトリアージができていない、などの現状が明らかになった。その要因としては、トリアージの必要性や根拠が不明確なままトリアージを行っていることや、スタッフの病態についての知識やフィジカルアセスメント能力の不足が考えられ、対応の必要性があげられた。今後の課題としては、現在では電子媒体を使用したCanadian Triage and Acuity Scale(CTAS)によるトリアージを実施しているが、これをより効果的に使用するには、患者の状態を的確に把握するフィジカルアセスメント能力を高めること、また、救急外来看護師のトリアージに対する認識を深めることで実施率を向上させる必要があると考えられた。

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.

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 categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.651
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.006

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 head0.022
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.223 · 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