Volume 5, Nomor 2, Juli-Desember 2023 e-ISSN: 2684-8988 p-ISSN: 2684-8996 DOI     : https://doi.org/10.31539/joting.v5i2.5110

## PENGGUNAAN APLIKASI TRIASE EMERGENCY SEVERITY INDEX (ESI)
Wiwit Widyawati 1, Ninuk Dian Kurniawati 2 , Andri Setya Wahyudi 2
Airlangga University, Surabaya, Indonesia 1,2,3
ninuk.dk@fkp.unair.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  gambaran  penggunaan  aplikasi  triase Emergency Severity Index (ESI) di  Instalasi Gawat  Darurat (IGD). Metode yang digunakan adalah dengan systemic review .  Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari penggunaan aplikasi ini dinilai sangat efektif untuk menentukan ketepatan menentukan prioritas dikarenakan memanfaatkan teknologi sehingga kesalahan dapat  diminimalisir dibandingkan dengan menggunakan pikiran manusia. Simpulan dari penelitian ini adalah penggunaan aplikasi ESI perlu diadakan di IGD untuk menentukan prioritas pasien dengan tepat.
Kata Kunci : Aplikasi, ESI, Triase

## ABSTRACT
This  study  aims  to  describe  the  use  of  the  Emergency  Severity  Index  (ESI)  triage application  in  the  Emergency  Room  (ER).  The  method  used  is  a  systemic  review.  The results of the study show that the use of this application is considered very effective in determining the accuracy of determining priorities due to the use of technology so that errors can be minimized compared to using the human mind. Conclusion from this study is  that  the  use  of  the  ESI  application  needs  to  be  held  in  the  ER  to  determine  patient priorities appropriately.

## Keyword : Triage, ESI, Application

## PENDAHULUAN
Proses triage merupakan layanan yang sangat penting untuk memprioritaskan atau memilah  pasien  untuk  perawatan  dan  pengobatan  sesuai  dengan  kegawatdaruratan pasien  mengurangi  keterlambatan  penanganan  di  Instalasi  Gawat  Darurat  (Nguyen  et al., 2021; Chan et al., 2021). Instalasi Gawat Darurat merupakan salah satu departemen yang terpenting dalam suatu sistem perawatan kesehatan (Alkamel et al., 2020). Adanya kepadatan  yang  ada  di  Instalasi  Gawat  Darurat  merupakan  masalah  yang  mengancam nyawa  pasien  apabila  terjadi  ketidaktepatan  dalam  menentukan  skala  prioritas  pasien yang harus ditangani terlebih dahulu (Golling et al., 2022). Dalam pelaksanaan triase di Instalasi  Gawat  Darurat  ada  beberapa  variasi  salah  satu  diantaranya  adalah menggunakan triage jenis ESI ( Emergency Severity Index ) yaitu skala triase lima tingkat untuk penentuan prioritas (1 menunjukkan paling akut dan 5 menunjukkan paling tidak akut (Hinson et al., 2019).
Penggunaan  triage  ESI  ini  direkomendasikan  menggunakan  suatu  aplikasi berbasis  teknologi.  Penggunaan  teknologi  ini  digunakan  oleh  perawat  untuk  membuat layanan kesehatan lebih aman, lebih efektif, efisien, dan berpusat pada pasien (Machaka
&  Balan,  2022).  Selain  itu,  penggunaan  sistem  dan  teknologi  terkomputerisasi direkomendasikan untuk memastikan bahwa keputusan triage perawat akurat dan dapat diandalkan  (Heller  et  al.,  2023).  Kerangka  kerja  ini  mudah  diimplementasikan, memanfaatkan  perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang  tersedia,  dan  dapat  disesuaikan untuk  mengoptimalkan  spesifikasi  data  bertingkat  untuk  banyak  aplikasi  prediktif (Cheville et al., 2019). Mengingat banyak manfaat dari penggunaan aplikasi elektronik dalam  tatalaksana  triage  dengan  spesialisasi  varian  ESI  ( Emergency  Severity  Index ) maka  penulis  ingin  mengkaji  sebuah  instrumen  triage  ESI  yang  diintegrasikan  dalam suatu layanan berbasis elektronik dalam suatu aplikasi sistem informasi komputer suatu rumah sakit.
Perbedaan penelitian ini dibandingkan dengan penelitian sebelumnya adalah pada penelitian  sebelumnya  pelaksanaan  triage  ESI  yang  pada  pasien  dilakukan  dengan lembar  triage  berbentuk  dokumen  kertas.  Penelitian  sebelumnya  menggunakan  triage berbasis  kertas  menyebabkan  peningkatan  beban  kerja,  membuang  waktu  dan  terbuka terhadap kesalahan manusia (Çetin et al., 2021). Penelitian ini pelaksanaan ESI dengan triage  layanan  berbasis  elektronik.  Manfaat  yang  didapat  dari  penggunaan  triage  ESI dengan layanan berbasis elektronik ini memudahkan penentuan prioritas kegawatdaruratan pasien sehingga bisa menentukan pasien yang akan ditangani terlebih dahulu untuk mengurangi morbiditas dan mortalitis.

## METODE PENELITIAN
Pada  penulisan systemic  review ini  berdasarkan  penelitian  eksperimen  yang dilakukan  oleh  peneliti  lain  dengan  pendekatan  kualitatif  maupun  kuantitatif  dengan pencarian  data  pada  peneliti  memberikan  eksklusi  pada  artikel systemic  review,  RCTs, Scooping  review  dan  Cross  Sectional .  Evaluasi  dari  penelitian  eksperimen  ini menggunakan  checklist  PRISMA  dan  JBI.  Skor  yang  masuk  dalam  rentang  evaluasi mengguanakan  checklist  PRISMA  dan  JBI  adalah  antara  89%-100%.  Pada systemic review ini menetapkan kriteria inklusi dan ekslusi dengan tabel sebagai berikut :
Tabel 1 Kriteria Inklusi dan Ekslusi Kriteria Inklusi Eksklusi Populasi Artikel tentang ESI di IGD Artikel triase selain ESI di IGD Intervensi Penggunaan aplikasi ESI di IGD Penggunaan ESI dengan manual Komparator Standar praktis, Intervensi alternatif Blended triase Design studi dan tipe publikasi Eksperimen : kualitatif dan kuantitatif systemic review, RCTs, Scooping review dan Cross Sectional. Tahun Publikasi 2018-2023 < 2018 Bahasa Inggris dan Indonesia Selain bahasa Indonesia dan Inggris
Penelitian  ini  dalam  memperoleh  keaslian  penulis  ini, maka  dilakukan  pencarian pada  database  ( Scopus,  Springerlink  dan  Web  of  Science )  yang  dilakukan  pencarian antara  tahun  2018  –  2023.  Untuk  pencarian  referensi  menggunakan  kata  kunci  yang dicari adalah Emergency Severity Index (ESI) and triage and application . Dari beberapa
referensi yang didapatkan akan dilakukan pengecekkan duplikasi jurnal dan dilanjutkan identifikasi jurnal. Setelah referensi terpilih, maka dilakukan Critical Appraisal dengan Batasan  skor  yang  terpilih  jika  berada  diantara  89%-100%.  Dari  beberapa  kriteria tersebut didapatkan flowchart sebagai berikut :

## Pencarian pada jurnal elektronik
(n = 26) Scopus = 7 Web of Science = 8 Springerlink = 11
Duplikasi jurnal (n = 12)
Identifikasi jurnal dan skrining
(n = 7)
Identifikasi abstrak dan skrining (n=7)
Eklusi (n = 20) • Aplikasi triase ESI yang bridging dengan ICU (4) • Aplikasi  menggunakan  sistem telepon (8) • Triase  pra  rumah  sakit  di  call centre (8) Eklusi (n = 3) Pasien  datang  dengan  kegawatan sehingga tanpa melalui triase Jurnal yang dipilih sebelum Critical Appraisal
(n=4)
Eklusi (n = 10) Skor 89% - 100%
Jumlah jurnal  (n=4)
Gambar. 1
Flowchart Triase Emergency Index Severity

## HASIL PENELITIAN
Tabel. 1 Keaslian Penulis No Identitas Jurnal Metode Penelitian Hasil Penelitian 1. Cheville,  A.  L.,  Moynihan,  T., Herrin,  J.,  Loprinzi,  C.,  & Kroenke,  K.  (2019).  Effect  of Collaborative  Telerehabilitation on  Functional  Impairment  and Pain Among Patients With Advanced-Stage Cancer: A Randomized Clinical Trial A Randomized Clinical Trial Kerangka kerja EC ini mudah diimplementasikan, memanfaatkan perangkat  lunak  sumber  terbuka  yang tersedia,  dan  dapat  disesuaikan  untuk mengoptimalkan spesifikasi
data bertingkat untuk banyak aplikasi prediktif.
No Identitas Jurnal Metode Penelitian Hasil Penelitian 2. Çetin, S. B., Cebeci, F., Eray, O., Coşkun,  M.,  &  Gözkaya,  M. (2021).  Emergency  Nurse  Triage in the Hospital Information Management  System:  A  Quality Improvement Study Kualitatif Deskriptif Penentuan keakuratan dan durasi keputusan triase perawat dilakukan dengan proses terkomputerisasi lebih baik dibandingkan  metode  berbasis  kertas. Fungsionalitas  metode  ini  dievaluasi dengan data dari 3835 pasien sebenarnya. Tingkat  akurasi  keputusan  triase  adalah 64,4%,  dan  rata-rata  durasi  triase  proses komputerisasi adalah 81,3 detik.
3. Alkamel, N., Jamal, A.,
Alnobani, O., Househ, M., Zakaria,  N.,  Qawasmeh,  M.,  & Tharkar, S. (2020). Understanding  the  Stakeholders’ Preferences on a Mobile Application  to  Reduce  Door  to Balloon Time in the Management
of ST-elevated Myocardial Infarction Patients - A Qualitative Study Kualitatif Penelitian  ini  mengidentifikasi  langkah- langkah manajemen yang diperlukan agar Aplikasi  dapat  memberikan  layanan berkualitas lebih baik dengan mengurangi waktu manajemen pasien STEMI
4. Alserkal,  Y.,  Alblooshi,  K., Alblooshi, S., Khan, Y., Naqvi, S.
A.,  Fincham,  C.,  &  Almehiri,  N.
(2020).  Triage  Accuracy  and  its Association  with  Patient  Factors
Using Emergency Severity Index:
Findings from United Arab Emirates Observasional Study • Sebanyak 576.154 pasien mengunjungi  UGD  pada  tahun  2018, dimana  54,4%  di  antaranya  adalah laki-laki.
• Peningkatan  lama  rawat  inap  yang signifikan  secara  statistik  seiring dengan meningkatnya keparahan penyakit (uji Kruskal-Wallis). • Akurasi  triase  keseluruhan  adalah 41,6%,  dengan  hubungan  positif dengan meningkatnya keparahan penyakit.
Dalam  tabel  di  atas  didapatkan  beberapa  literatur  bahwa  penggunaan  aplikasi triase Emergency  Severity  Index  (ESI) memberikan  manfaat  yang  baik  untuk keselamatan  pasien  dikarenakan  adanya  ketepatan  dalam  pemilihan  prioritas kegawatdaruratan pasien sehingga tidak ada penundaan waktu bahkan kesalahan dalam menentukan  prioritas  kegawatdaruratan.  Ketepatan  ini  tentunya  akan  memberikan peningkatan peluang bagi pasien untuk mampu mempertahankan hidupnya. Tatalaksana triase  dengan  menggunakan  teknologi  ini  akan  sangat  membantu  para  petugas  medis yaitu dokter dan perawat baik di pra rumah sakit maupun intra rumah sakit. Hal ini tentu saja  akan  memberikan  kemudahan  bagi  para  petugas  medis  menentukan  keputusan dengan segera dikarenakan ada sistem yang membantu dalam membuat kesimpulan dari asesmen yang sudah dilakukan sehingga sudah tidak ada lagi pemikiran secara subjektif yang kemungkinan berbeda antara petugas yang satu dengan yang lainnya.

## PEMBAHASAN
Triage merupakan suatu  cara yang digunakan untuk menentukan prioritas pasien berdasarkan kegawatdaruratan pasien yang datang ke IGD (de Steenwinkel et al., 2022). Penentuan  ini  sangat  diperlukan  terutama  jika  ada  lonjakan  jumlah  kunjungan  pasien. Lonjakan volume pasien akan memperburuk krisis crowding instalasi gawat darurat dan menempatkan pasien pada risiko yang tidak semestinya dari efek samping yang terkait
dengan  keterlambatan  dalam  perawatan  (Jang  et  al.,  2021).  Instalasi  gawat  darurat diharuskan  untuk  melihat  semua  pendatang,  sehingga  pasien  harus  segera  dievaluasi pada  saat  datang  untuk  menentukan  urgensi  kebutuhan  perawatan  (O’Donnell  et  al., 2019).  Ada  suatu  standar  di  tempat  yang  mengharuskan  penyedia  untuk  mencatat tentang demografi pasien (usia, jenis kelamin), keluhan utama (yaitu, alasan kunjungan) dan mengukur tanda-tanda vital (denyut jantung, laju pernapasan, suhu, tekanan darah, dan saturasi oksigen) (Hinson et al., 2019).
Gambar. 1 Tampilan Aplikasi ESI
Penelitian  ini  berbentuk systemic  review dengan  melakukan  pencarian  data  yang membahas  tentang  penggunaan  triage  dengan  lima  parameter  khususnya  untuk penderita  kasus  jantung.  Didapatkan  data,  pendekatan  alternatif  berbasis  hasil  untuk melakukan  triage  telah  dikembangkan  dan  digunakan  pada  beberapa  Instalasi  Gawat Darurat di negara Amerika Serikat. Komponen kunci dari pendekatan berbasis data ini melibatkan prediksi kejadian perawatan kritis untuk pasien berdasarkan informasi yang dikumpulkan saat presentasi. Menurut Alserkal (2020) algoritma ESI adalah bagian dari dokumentasi  triase  standar  dimana  perawat  melakukan  penilaian  triage  dengan  akurat dengan modul khusus alogaritme ESI.
Penerapan  triage  ini  tidak  ditemukan  bukti  kualitas  perawatan  yang  lebih  buruk seperti  yang  ditunjukkan  oleh  kurangnya  peningkatan  dalam  pengembalian  72  jam. Waktu rata-rata untuk EKG untuk pasien STEMI naik, meskipun waktu door-to-balloon tetap  sangat  baik  (Salarifar  et  al.,  2019;  Alhejily,  2021;  Mor  et  al.,  2020;  Xue  et  al., 2021).  Perawat  melakukan  banyak  EKG  di  triage,  tetapi  mungkin  dengan  pengenalan yang lebih cepat, mereka memindahkan pasien lebih cepat ke ruang resusitasi dan EKG dilakukan  di  sana,  menambahkan  beberapa  waktu,  tetapi  masih  dalam  pedoman  10 menit (Congost et al., 2021). Secara tradisional, triage dilakukan dengan mengumpulkan satu  set  data  dasar  dari  pasien,  kemudian  memilih  kategori  triage  berdasarkan pengetahuan  tentang  sistem  triage  yang  digunakan.  Ini  tidak  efisien,  karena  lebih banyak  informasi  yang  dapat  dikumpulkan  daripada  yang  diperlukan  untuk  membuat keputusan yang tajam (Alserkal et al., 2020).
Dengan  memfokuskan  modul  elektronik  triase  hanya  pada  prioritas  perawatan, data yang dikumpulkan, dan dengan demikian waktu untuk perawatan, dapat dikurangi Interval  triage  menurun  terutama  karena  intervensi  berfokus  perawat  hanya  pada pertanyaan  yang  diajukan  oleh  ESI,  dan  memungkinkan  mereka  untuk  menghentikan
triase ketika ketajaman yang sesuai tercapai (Ehlers et al., 2021). Selain itu, penggunaan algoritme  dapat  mencegah  penggunaan  triase  untuk  menangkap  item  untuk  tujuan administrasi  atau  pemeliharaan  kesehatan(Villa  et  al.,  2018).  Menutu  Çetin  (2021) melakukan  survei  terhadap  perawat  triage  dan  menemukan  bahwa  mereka memperkirakan triage membutuhkan waktu  rata-rata 9 menit  untuk  menyelesaikannya. Selain mencatat tanda-tanda vital, alergi, skor nyeri, riwayat kesehatan, sebagian besar perawat  diharapkan  untuk  mencatat  periode  menstruasi  terakhir,  riwayat  pembedahan, riwayat pengobatan, status imunisasi, dan skrining penganiayaan sementara hal tersebut tidak  ada  yang  diperlukan  untuk  ESI  (Hinson  et  al.,  2019).  Mengingat  bahwa  ada banyak periode menunggu setelah pasien berada di Instalasi Gawat darurat, tidak perlu mengumpulkan informasi ini di triage.

## Gambar. 2 Alogaritma Aplikasi ESI

## SIMPULAN
Penggunaan  aplikasi  triage  berbasis  komputer  ini  bertujuan  untuk  menentukan prioritas  kegawatan  pasien  dengan  baik  sehingga  tidak  ada  penundaan  pelayanan  yang nantinya  akan  menyebabkan  peningkatan  morbiditas  dan  mortalitas  pasien.  Hal  ini dikarenakan  penggunaan  sistem  komputer  berbasis  algoritme  dapat  meningkatkan kehandalan  antar  penilai  jika  dibandingkan  triage  berbasis  memori  sehingga meminimalkan kesalahan dalam menetukan triage dengan lima skala.

## SARAN
Setiap  rumah  sakit  harus  memulai  menggunakan  triase  dengan  lima  skala  triase untuk  mempertajam  prioritas  kegawatan  pasien.  Dikarenakan  kesulitan  penggunaan skala ini maka diperlukan bantuan aplikasi untuk menghindari keasalahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhejily,  W.  A.  (2021).  Implementing  “Chest  Pain  Pathway”  Using  Smartphone Messaging  Application  “WhatsApp”  as  a  Corrective  Action  Plan  to  Improve Ischemia Time in “ST-Elevation Myocardial Infarction” in Primary PCI Capable Center “WhatsApp-STEMI Trial”. Critical Pathways in  Cardiology , 20 (4), 179– 184. https://doi.org/10.1097/HPC.0000000000000264
Alkamel,  N.,  Jamal,  A.,  Alnobani,  O.,  Househ,  M.,  Zakaria,  N.,  Qawasmeh,  M.,  & Tharkar,  S.  (2020).  Understanding  the  Stakeholders’  Preferences  on  a  Mobile Application to Reduce Door to Balloon Time in the Management of ST-elevated Myocardial  Infarction  Patients  -  A  Qualitative  Study. BMC  Medical  Informatics and Decision Making , 20 (1). https://doi.org/10.1186/s12911-020-01219-6
Alserkal,  Y.,  Alblooshi,  K.,  Alblooshi,  S.,  Khan,  Y.,  Naqvi,  S.  A.,  Fincham,  C.,  &
Almehiri,  N.  (2020).  Triage  Accuracy  and  its  Association  with  Patient  Factors Using  Emergency  Severity  Index:  Findings  from  United  Arab  Emirates. Open Access Emergency Medicine , 12 , 427–434. https://doi.org/10.2147/OAEM.S263805
Çetin,  S.  B.,  Cebeci,  F.,  Eray,  O.,  Coşkun,  M.,  &  Gözkaya,  M.  (2021).  Emergency Nurse  Triage  in  the  Hospital  Information  Management  System:  A  Quality Improvement  Study. International  Emergency  Nursing , 59 (June  2020). https://doi.org/10.1016/j.ienj.2021.101069
Chan,  F.,  Lai,  S.,  Pieterman,  M.,  Richardson,  L.,  Singh,  A.,  Peters,  J.,  Toy,  A., Piccininni,  C.,  Rouault,  T.,  Wong,  K.,  Quong,  J.  K.,  Wakabayashi,  A.  T.,  & Pawelec-Brzychczy,  A.  (2021).  Performance  of  a  New  Symptom  Checker  in Patient  Triage:  Canadian  Cohort  Study. PLoS  ONE , 16 (12),  1–11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0260696
Cheville, A. L., Moynihan, T., Herrin, J., Loprinzi, C., & Kroenke, K. (2019). Effect of Collaborative  Telerehabilitation  on  Functional  Impairment  and  Pain  Among Patients  With  Advanced-Stage  Cancer:  A  Randomized  Clinical  Trial. JAMA Oncology , 5 (5), 644-652. https://doi.org/10.1001/JAMAONCOL.2019.0011
Congost,  G.  B.,  Brugaletta,  S.,  Bernal,  J.  V.,  López,  A.  M.,  Gabalda,  J.  R.,  Garcia- Picart,  J.,  Campmany,  M.  P.,  &  Momblan,  M. A.  M.  (2021).  The  Importance  of Organizational Variables in Treatment Time for Patients with ST-Elevation Acute Myocardial Infarction Improve Delays in STEMI. Australasian Emergency Care , 24 (2), 141–146. https://doi.org/10.1016/j.auec.2020.10.001 de Steenwinkel, M., Haagsma, J. A., van Berkel, E. C. M., Rozema, L., Rood, P. P. M., &  Bouwhuis,  M.  G.  (2022).  Patient  Satisfaction,  Needs,  and  Preferences Concerning  Information  Dispensation  at  the  Emergency  Department:  A  Cross- Sectional  Observational  Study. International  Journal  of  Emergency  Medicine , 15 (1), 1–9. https://doi.org/10.1186/s12245-022-00407-7
Ehlers, P., Seidel, M., Schacher, S., Pin, M., Fimmers, R., Kogej, M., & Gräff, I. (2021). Prospective  Observational  Multisite  Study  of  Handover  in  the  Emergency Department:  Theory  Versus  Practice. Western  Journal  of  Emergency  Medicine , 22 (2), 401–409. https://doi.org/10.5811/WESTJEM.2020.9.47836
Golling, M., Behringer, W., & Schwarzkopf, D. (2022). Assessing the Quality of patient Handovers  between  Ambulance  Services  and  Emergency  Department  – Development  and  Validation  of  the  Emergency  Department  Human  Factors  in Handover Tool. BMC Emergency Medicine , 22 (1), 1–9. https://doi.org/10.1186/s12873-022-00567-y
Heller, A. R., Neidel, T., Klotz, P. J., Solarek, A., Kowalzik, B., Juncken, K., & Kleber,
C.  (2023).  Validation  of  secondary  Triage  Algorithms  for  Mass  Casualty
Incidents: A simulation-Based Study—English Version | Validierung Innerklinischer Sichtungsalgorithmen Für Den Massenanfall Von Verletzten: Eine Simulationsbasierte Studie. Anaesthesiologie , 72 , 1–9. https://doi.org/10.1007/s00101-023-01292-2 Hinson,  J.  S.,  Martinez,  D.  A.,  Cabral,  S.,  George,  K.,  Whalen,  M.,  Hansoti,  B.,  & Levin,  S.  (2019).  Triage  Performance  in  Emergency  Medicine:  A  Systematic Review. Annals of Emergency Medicine , 74 (1), 140–152. https://doi.org/10.1016/j.annemergmed.2018.09.022 Jang, H., Ozkaynak, M., Ayer, T., & Sills, M. R. (2021). Factors Associated with First Medication Time for Children Treated in the Emergency Department for Asthma. Pediatric Emergency Care , 37 (1), E42–E47. https://doi.org/10.1097/PEC.0000000000001609 Machaka, V., & Balan, T. (2022). Investigating Proactive Digital Forensics Leveraging Adversary Emulation. Applied Sciences (Switzerland) , 12 (18). https://doi.org/10.3390/app12189077
Mor, S., Lev-RN, Z., &  Tal,  S. (2020).  Is  Family History of Coronary Artery Disease Important  in  the  Emergency  Department  Triage?. International  Emergency Nursing , 50 . https://doi.org/10.1016/j.ienj.2020.100855
Nguyen, M., Corbin, C. K., Eulalio, T., Ostberg, N. P., Machiraju, G., Marafino, B. J., Baiocchi,  M.,  Rose,  C.,  &  Chen,  J.  H.  (2021).  Developing  Machine  Learning Models  to  Personalize  Care  Levels  Among  Emergency  Room  Patients  for Hospital  Admission. Journal  of  the  American  Medical  Informatics  Association , 28 (11), 2423–2432. https://doi.org/10.1093/jamia/ocab118
O’Donnell, S., Monahan, P., McKee, G., McMahon, G., Curtin, E., Farrell, S., & Moser, D. (2019). Towards Prompt Electrocardiogram Acquisitionin Triage: Preliminary Testing  of  a  Symptom-Based  Clinical  Prediction  Rule  for  the  Android  Tablet.
European Journal of Cardiovascular Nursing , 18 (4), 289–298. https://doi.org/10.1177/1474515118821023
Salarifar,  M.,  Askari,  J.,  Saadat,  M.,  Geraiely,  B.,  Omid,  N.,  Poorhosseini,  H.,
Amirzadegan,  A.,  Hajzeinali,  A.,  Alidoosti,  M.,  Aghajani,  H.,  Nozari,  Y.,  & Nematipoor,  E.  (2019).  Strategies  to  Reduce  the  Door-to-Device  Time  in  ST- Elevation  Myocardial  Infarction  Patients. Journal  of  Tehran  University  Heart Center , 14 (1), 18–27. https://doi.org/10.18502/jthc.v14i1.651
Villa,  S.,  Weber,  E.  J.,  Polevoi,  S.,  Fee,  C.,  Maruoka,  A.,  &  Quon,  T.  (2018). Decreasing Triage Time: Effects of Implementing a Step-Wise ESI Algorithm in an  EHR. International  Journal  for  Quality  in  Health  Care , 30 (5),  375–381. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzy056
Xue,  L.,  Yuan,  X.,  Zhang,  S.,  &  Zhao,  X.  (2021).  Investigating  the  Effects  of Dapagliflozin  on  Cardiac  Function,  Inflammatory  Response,  and  Cardiovascular Outcome  in  Patients  with  STEMI  Complicated  with  T2DM  after  PCI. Evidence- Based Complementary and Alternative Medicine , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/9388562