Sistemas de priorización de la demanda ambulatoria en Salud mental Infantil y de la Adolescencia
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: El incremento de demandas asistenciales, en un contexto de crisis generalizada de recursos, hace necesario la utilización de sistemas de gestión diferencial, que garantice la equidad y la calidad en la atención ambulatoria, similares a los sistemas de priorización de demandas en los Servicios de Urgencias. Material y métodos: Se utilizaron las escalas HEADS-ED (Home, Education, Activities/peers, Drugs/alcohol, Suicidality, Emotions/behavior, Discharge resources) y Western Canada Waiting List (WCWL), para evaluar retrospectivamente la demanda de varios centros ambulatorios de salud mental infantil y de la adolescencia de la Comunidad de Castilla y León (España), recogiéndose motivos, tiempos de respuesta y los sistemas de priorización vigentes (normal o preferente). Resultados: Se ha observado que la mediana en el tiempo de espera para una demanda normal es de 60 días (Rango intercuartílico o RIC=40,75-113,25) vs 35,0 días (RIC=21,0-35,0) en la demanda preferente, que disminuye con la entrevista de acogida hasta 21,0 días (RIC=11,0-29,0) vs 5,0 días (RIC=1,0-7,0) respectivamente.. Según el sistema empleado (HEADS-ED ó WCWL modelo Finlandés o Canadiense) en los casos derivados a Salud Mental Infanto-Juvenil no se alcanza el punto de corte entre un 13,2%, 40,7% y un 76,3%, respectivamente. Conclusiones: Los sistemas de priorización (HEADS-ED y WCWL) han detectado demandas injustificadas. Se sugiere la necesidad de establecer sistemas de gestión de la demanda online, sistemas de priorización y ampliación de las modalidades de atención, para que de forma coordinada mejoren los procesos de atención.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".