Évaluation du triage intelligent pour les urgences pédiatriques
Une étude comparant l'efficacité des systèmes de triage pour les soins pédiatriques urgents.
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Table des matières
La surpopulation dans les hôpitaux, surtout dans les services d'urgence, c'est un gros souci qui touche plein d'endroits dans le monde. Une des raisons principales, c'est qu'il n'y a pas assez de systèmes efficaces pour aider les soignants à décider quels patients doivent être pris en charge en premier. Le triage, c'est une méthode pour classer les patients en fonction de la gravité de leur état. Ça aide à donner la Priorité à ceux qui en ont vraiment besoin. Pour les enfants, c'est super important parce que leurs maladies peuvent être très variées.
Le triage classe les patients en différents niveaux d'urgence : les cas d'urgence nécessitent une attention immédiate, les cas prioritaires ont besoin de soins urgents, et les cas non urgents peuvent attendre. En identifiant rapidement les enfants gravement malades, le triage peut réduire les temps d'attente pour ceux qui ont absolument besoin de traitement. Cependant, dans les endroits avec peu de ressources, le triage n'est pas toujours utilisé efficacement, ce qui peut retarder les soins pour les enfants les plus malades.
Il existe plein de systèmes de triage qui ont été créés et utilisés dans les hôpitaux du monde entier pour aider les soignants à améliorer la précision du triage. Un système bien connu, c'est les directives d'évaluation et de traitement de triage d'urgence de l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Bien que l'ETAT puisse être très utile, il fait face à des défis dans des situations réelles, comme le turn-over élevé du personnel et le manque de ressources pour une formation adéquate.
Un nouveau modèle appelé Smart Triage a été développé pour relever certains de ces défis. Il utilise un modèle de régression logistique basé sur des données collectées dans un hôpital en Ouganda. Ce modèle prend en compte divers facteurs des patients pour évaluer la probabilité d'hospitalisation. Smart Triage vise à simplifier le processus de triage pour les soignants qui ont peut-être une formation limitée. Il peut aussi être utilisé avec la technologie, ce qui réduit le besoin de mémoriser des protocoles complexes.
Objectif de l'étude
Cet article parle d'une étude qui vise à comparer l'efficacité du système ETAT et du modèle Smart Triage dans la classification des enfants qui se présentent aux Urgences. Les résultats peuvent aider à déterminer à quel point chaque système identifie les enfants qui ont besoin d'une attention médicale urgente.
Conception de l'étude
L'étude a été réalisée dans deux hôpitaux publics au Kenya pendant plusieurs mois. L'objectif était de collecter des données sur les patients pédiatriques arrivant aux urgences avec des maladies aiguës. Les enfants de moins de 15 ans pouvaient participer, tandis que ceux qui venaient pour des soins de routine, comme des vaccinations ou des contrôles, étaient exclus.
Pendant l'étude, les infirmières ont effectué des examens cliniques et ont collecté des données à l'aide d'une application sécurisée. Elles ont mesuré des signes vitaux, comme le rythme cardiaque et les niveaux d'oxygène, et ont évalué les symptômes. Ensuite, un clinicien qualifié a examiné chaque enfant pour décider des traitements nécessaires. De plus, des suivis ont été faits une semaine plus tard pour vérifier les résultats des patients après leur sortie de l'hôpital.
Systèmes de triage
Système ETAT
Le système ETAT utilise des signes cliniques pour catégoriser les patients selon leur niveau de maladie. Les soignants vérifient des signes d'urgence spécifiques et attribuent aux enfants différentes catégories : urgence, priorité ou non urgent. Les enfants avec des problèmes qui mettent leur vie en danger sont marqués comme urgents, tandis que ceux ayant besoin d'une attention urgente sont marqués comme prioritaires.
Modèle Smart Triage
Smart Triage est un nouveau modèle qui utilise neuf facteurs patients pour classer les enfants dans les mêmes catégories d'urgence. Il inclut à la fois des facteurs continus, comme la température et le rythme cardiaque, et des facteurs catégoriels, comme si un enfant a des difficultés à respirer ou présente une pâleur visible. Ce modèle a été recalibré pour garantir qu'il identifie efficacement les enfants à haut risque.
Smart Triage inclut aussi des déclencheurs indépendants pour les cas d'urgence et prioritaires. Ces déclencheurs sont utilisés pour classer les patients selon des conditions spécifiques, garantissant que les enfants gravement malades ne soient pas négligés.
Résultats
L'étude a évalué plus de 5 000 enfants, la plupart étant des garçons de moins de deux ans. Un nombre significatif de patients a été admis à l'hôpital, tandis qu'un plus faible pourcentage n'a malheureusement pas survécu. Chaque système de triage a classé les patients dans leurs catégories respectives, et les résultats ont montré des différences notables entre l'ETAT et Smart Triage.
L'ETAT a classé une plus grande partie des enfants comme non urgents, tandis que Smart Triage a classé plus d'enfants dans les catégories priorité et urgence. Cela indique que Smart Triage pourrait être plus efficace pour identifier les enfants ayant besoin de soins immédiats.
L'étude a révélé un changement dans les classifications du système ETAT vers Smart Triage. Beaucoup d'enfants initialement marqués comme non urgents dans l'ETAT ont été reclassés comme prioritaires ou d'urgence par le modèle Smart Triage. Ce changement met en lumière l'efficacité de Smart Triage pour identifier ceux à risque plus élevé.
Discussion
L'objectif principal du triage pédiatrique est d'identifier efficacement les enfants qui ont besoin de soins médicaux urgents tout en permettant aux autres de patienter en toute sécurité. Idéalement, moins d'enfants devraient tomber dans la catégorie d'urgence par rapport aux groupes priorité et non urgent, car cela garantit que les ressources critiques sont disponibles pour ceux qui en ont un besoin urgent.
Le modèle Smart Triage montre des perspectives intéressantes pour améliorer la capacité à distinguer les niveaux d'urgence des enfants se présentant aux urgences. Il classe plus d'enfants comme prioritaires ou d'urgence comparé à l'ETAT, ce qui reflète son potentiel à améliorer les résultats des patients et l'allocation des ressources dans des hôpitaux très sollicités.
Les modèles ETAT et Smart Triage ont tous deux réussi à identifier les enfants gravement malades, car la plupart des admissions et cas de mortalité ont été classifiés correctement. Cependant, l'ajout de déclencheurs indépendants dans Smart Triage a amélioré l'efficacité du système dans la classification des enfants présentant les risques les plus élevés d'admission et de décès.
Smart Triage intègre divers facteurs patients dans un modèle de prédiction, permettant d'évaluer efficacement l'urgence des patients. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui peuvent reposer fortement sur le jugement des cliniciens, ce modèle peut offrir une approche plus systématique aux décisions de triage.
Limites
L'étude avait quelques limites. La collecte de données n'a été effectuée que pendant les jours de semaine et à des heures limitées, ce qui signifie que les résultats peuvent ne pas représenter pleinement la situation à tout moment. En plus, l'étude s'est appuyée sur certains indicateurs, comme les admissions à l'hôpital, pour évaluer l'efficacité du triage, ce qui pourrait ne pas être infaillible.
Conclusion
Smart Triage propose une façon prometteuse d'améliorer la manière dont les soignants classifient les patients pédiatriques en situation d'urgence. En améliorant l'identification des enfants ayant besoin de soins urgents et en intégrant des déclencheurs indépendants, Smart Triage pourrait potentiellement mener à de meilleurs résultats dans des contextes à faibles ressources. Des recherches supplémentaires sont essentielles pour confirmer ces résultats et évaluer le modèle dans différents environnements de soins de santé.
Les résultats de l'étude soulignent l'importance des systèmes de triage efficaces dans les services d'urgence. En affinant ces systèmes, les hôpitaux peuvent s'assurer que les enfants gravement malades reçoivent les soins dont ils ont urgemment besoin tout en optimisant l'utilisation des ressources limitées. Smart Triage est une avancée pour faire face à ces défis et améliorer les soins d'urgence pour les enfants.
Titre: Comparison between the Smart Triage model and the Emergency Triage Assessment and Treatment (ETAT) guidelines in triaging children presenting to the emergency departments of two public hospitals in Kenya.
Résumé: Several triage systems have been developed, but little is known about their performance in low-resource settings. Evaluating and comparing novel triage systems to existing triage scales provides essential information about their added value, reliability, safety, and effectiveness before adoption. This prospective observational study included children aged < 15 years who presented to the emergency departments of two public hospitals in Kenya between February and December 2021. We compared the performance of Emergency Triage Assessment and Treatment (ETAT) guidelines and Smart Triage (ST) models (ST-only model, ST model with independent triggers, and recalibrated ST model with independent triggers) in categorizing children into emergency, priority, and non-urgent triage categories. We visualized changes in classification of participants using Sankey diagrams. 5618 children were enrolled, and the majority (3113, 55.4%) were aged between one and five years of age. Overall admission and mortality rates were 7% and 0.9%, respectively. ETAT classified less children, 513 (9.2%), into the emergency category compared to 790 (14.1%), 1163 (20.8%) and 1161 (20.7%) by the ST-only model, ST model with independent triggers and recalibrated model with independent triggers, respectively. ETAT also classified more children, 3089 (55.1%), into the non-urgent triage category compared to 2442 (43.6%), 2097 (37.4%) and 2617 (46.7%) for the respective ST models. ETAT classified 191/395 (48.4%) of admitted patients as emergency compared to more than half by all the ST models. ETAT and the ST-only model classified 25/49 (51%) children who died as emergencies, while the ST models with independent triggers classified 39/49 (79.6%) children as emergencies. Smart Triage shows potential for identifying critically ill children in low-resource settings, particularly when combined with independent triggers. Additionally, it performs comparably to ETAT. Evaluation of Smart Triage in other contexts and comparison to other triage systems is required. Author summaryPrioritizing children according to the level of severity of illness in the outpatient department is crucial to ensure very sick children are identified and receive life-saving treatment while those with less severe symptoms can safely wait in the queue. Appropriate triage prevents avoidable paediatric mortality. As new triage systems are developed, it is essential to evaluate their performance before being used by healthcare professionals to manage patients. In this study, we compared a newly developed triage algorithm, Smart Triage, to the World Health Organizations Emergency Triage Assessment and Treatment (ETAT) guidelines. Here, we highlight how participants were categorised into emergency, priority, and non-urgent categories by both triage systems. We also assessed changes in triage categorization by comparing the Smart Triage model only (with and without site specific recalibration) and the model with independent emergency and priority triggers aligned with ETAT. Our study shows that Smart Triage had comparable performance to ETAT, and it can be used to triage children in resource-limited settings. Smart Triage can be integrated into a digital device allowing frontline healthcare workers to rapidly triage children presenting to the outpatient department and recognize very sick children faster, so that they can be treated in a timely manner.
Auteurs: Stephen Kamau, J. Kigo, P. Mwaniki, D. Dunsmuir, Y. Pillay, C. Zhang, B. Nyamwaya, D. Kimutai, M. Ouma, I. Mohammed, K. Gachuhi, M. Chege, L. Thuranira, J. M. Ansermino, S. Akech
Dernière mise à jour: 2023-11-09 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.08.23298265
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.08.23298265.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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