Triaje de enfermería. Una revisión bibliográfica
Notice bibliographique
Résumé
El uso de triaje en los servicios de urgencias hospitalarias ha permitido un mejor funcionamiento de los mismos, ya que facilita establecer un nivel de prioridad para cada paciente, atendiendo primero a aquellos con mayor gravedad. Existen diferentes tipos de triaje: Sistema de triaje manchester, sistema español de triaje, la australian triage scale, la Canadian Emergency deparment triage and acuity scale y el emergency severit index, siendo principalmente las enfermeras las encargadas de realizarlo. El trabajo busca analizar la utilidad del triaje enfermero en el paciente adulto en el servicio de urgencias hospitalarias. Se realizó una revisión bibliográfica en las bases de datos: Scielo, Dialnet, Medline. Se seleccionaron los artículos publicados en los últimos 10 años, en inglés y español. Los criterios de inclusión fueron: revisiones, estudios observacionales y descriptivos sobre la utilidad del triaje hospitalario en el paciente adulto en urgencias y sobre el papel de la enfermera en el mismo. Los descriptores empleados fueron: triaje y enfermería. Se analizaron cinco artículos, sobre el personal que debe realizar el triaje, destacando en la mayoría de ellos que el profesional más adecuado es la enfermera. Se concluye que el papel de las enfermeras a la hora de realizar el triaje ha mostrado ser seguro y efectivo, mejorando los tiempos de espera de los pacientes atendidos en los servicios de urgencias hospitalarias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».