El triaje en los servicios de urgencias hospitalarios españoles y mundiales
Notice bibliographique
Résumé
Introducción/Justificación: El triaje hospitalario consiste en valorar clínicamente a los pacientes en función de su urgencia o gravedad y no según su orden de llegada a los servicios de urgencias hospitalarios. La implantación de un triaje estructurado útil, válido y reproducible es la apuesta de futuro para mejorar la calidad de los servicios de urgencias. Este triaje dispone de cinco niveles de priorización con unos tiempos de atención establecidos, los cuales se basan en categorías sintomáticas, discriminantes clave y algoritmos clínicos. El triaje es realizado por enfermería con o sin ayuda médica a través del procedimiento de recepción, acogida y clasificación. \nObjetivos: El objetivo general es describir los modelos de triaje existentes en los servicios de urgencias de los hospitales mundiales. \nMaterial y métodos: Se ha realizado una revisión bibliográfica de la literatura en diversas bases de datos, marcadores de búsqueda y revistas nacionales e internacionales. La información obtenida ha sido valorada en función a unos criterios de inclusión y exclusión establecidos. \nResultados: En la actualidad, se reconocen cinco modelos de clasificación de cinco niveles basados en el triaje estructurado e implantados en las áreas de urgencias: la Australian Triage Scale (ATS), el Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS), el Manchester Triage System (MTS), el Emergency Severity Index (ESI) y el Sistema Español de Triaje (SET). Cada uno posee diferentes características básicas. Los modelos más utilizados en el territorio español son el SET y el MTS. El papel de la enfermería tiene una gran importancia en el ámbito del triaje. \nDiscusiones/Conclusiones: Los sistemas de triaje estructurados son los elegidos por sus propiedades en los servicios de urgencias. Los modelos mejor valorados son el SET y el MTS por sus características básicas. El triaje es realizado por enfermería debido a las ventajas proporcionadas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».