Triaje de enfermería. Una revisión bibliográfica
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.011 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.029 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".