Skip to main page content
U.S. flag

An official website of the United States government

Dot gov

The .gov means it’s official.
Federal government websites often end in .gov or .mil. Before sharing sensitive information, make sure you’re on a federal government site.

Https

The site is secure.
The https:// ensures that you are connecting to the official website and that any information you provide is encrypted and transmitted securely.

Access keys NCBI Homepage MyNCBI Homepage Main Content Main Navigation
. 2022 Jan;24(1):23-26.
doi: 10.1007/s43678-021-00098-8. Epub 2021 Mar 21.

Emergency department occupancy is useful as a simple real-time measure of crowding

Robin Clouston  1 , Paul Atkinson  2 , Donaldo D Canales  3 , Jacqueline Fraser  4 , Dylan Sohi  5 , Scott Lee  6 , Michael Howlett  2
Affiliations

Emergency department occupancy is useful as a simple real-time measure of crowding

Robin Clouston et al. CJEM. 2022 Jan.

Abstract
in English, French

Introduction: Emergency department (ED) crowding compromises patient outcomes. Existing crowding measures are complex and difficult to use in real-time. This study evaluated readily available single flow variables as crowding measures.

Methods: Over 2 weeks in a tertiary Canadian ED, we recorded the following potential crowding measures during 168 consecutive two-hour study intervals: total ED patients (census), patients in beds, patients in waiting rooms, patients in treatment areas awaiting MD assessment; number of inpatients boarding, and ED occupancy. We also calculated four complex crowding scores-NEDOCS, EDWIN, ICMED, and a local modification of NEDOCS. We performed ROC analyses to assess the predictive validity of these measures against a reference standard of physician perception of crowding.

Results: We gathered data for 144 (63.9%) of 168 study intervals. ED census correlated strongly with crowding (AUC = 0.82, 95% CI 0.76-0.89), as did ED occupancy (AUC = 0.75, 95% CI 0.66-0.83). Their performance was similar to NEDOCS (AUC = 0.80) and to the local modification of NEDOCS (AUC = 0.83).

Conclusion: ED occupancy as a single measure has similar predictive accuracy to complex crowding scores and is easily generalizable to diverse emergency departments. Real-time tracking of this simple indicator could be used to prompt investigation and implementation of crowding interventions.

RéSUMé: INTRODUCTION: L'encombrement des services d'urgence (SU) compromet les résultats pour les patients. Les mesures d'encombrement existantes sont complexes et difficiles à utiliser en temps réel. Cette étude a évalué des variables de débit unique facilement disponibles comme mesures d'encombrement. LES MéTHODES: Pendant deux semaines dans un service d'urgence tertiaire canadien, nous avons enregistré les mesures d'encombrement potentiel suivantes au cours de 168 intervalles d'étude consécutifs de deux heures : nombre total de patients dans le service d'urgence (recensement), patients dans les lits, patients dans les salles d'attente, patients dans les zones de traitement en attente d'une évaluation médicale ; nombre de patients hospitalisés en internat et occupation du service d'urgence. Nous avons également calculé quatre scores de surpeuplement complexes : NEDOCS, EDWIN, ICMED et une modification locale de NEDOCS. Nous avons effectué des analyses ROC pour évaluer la validité prédictive de ces mesures par rapport à une norme de référence de perception du surpeuplement par les médecins. RéSULTATS: Nous avons recueilli des données pour 144 (63,9 %) des 168 intervalles d'étude. Le recensement des urgences est fortement corrélé avec le surpeuplement (ASC = 0.82, IC 95 % = 0.76–0.89), tout comme l'occupation des urgences (ASC = 0.75, IC 95 % = 0.66–0.83). Leur performance était similaire à celle des NEDOCS (ASC = 0.80) et à la modification locale des NEDOCS (ASC = 0.83). CONCLUSION: L'occupation des urgences en tant que mesure unique a une précision prédictive similaire aux scores complexes de surpeuplement et est facilement généralisable à divers services d'urgence. Le suivi en temps réel de ce simple indicateur pourrait être utilisé pour accélérer l'enquête et la mise en œuvre des interventions en cas de surpeuplement.

Keywords: Crowding; Emergency department.

PubMed Disclaimer

Comment in

References

    1. Innes GD, Sivilotti ML, Ovens H, McLelland K, Dukelow A, Kwok E, et al. Emergency overcrowding and access block: a smaller problem than we think. CJEM. 2019;21(2):177–85. https://doi.org/10.1017/cem.2018.446 . - DOI - PubMed
    1. Boyle A, Beniuk K, Higginson I, Atkinson P. Emergency department crowding: time for interventions and policy evaluations. Emerg Med Int. 2012. https://doi.org/10.1155/2012/838610 . - DOI - PubMed - PMC
    1. Stang AS, Crotts J, Johnson DW, Hartling L, Guttmann A. Crowding measures associated with the quality of emergency department care: a systematic review. Acad Emerg Med. 2015;22(6):643–56. https://doi.org/10.1111/acem.12682 . - DOI - PubMed
    1. Bernstein SL, Verghese V, Leung W, Lunney AT, Perez I. Development and validation of a new index to measure emergency department crowding. Acad Emerg Med. 2003;10(9):938–42. https://doi.org/10.1197/S1069-6563(03)00311-7 . - DOI - PubMed
    1. Weiss SJ, Derlet R, Arndahl J, Ernst AA, Richards J, Fernández‐Frankelton M, et al. Estimating the degree of emergency department overcrowding in academic medical centers: results of the National ED Overcrowding Study (NEDOCS). Acad Emerg Med. 2004;11(1):38–50. doi: https://doi.org/10.1197/S1069-6563(03)00583-9 .

LinkOut - more resources