Triage en urgencias hospitalarias. Revisión bibliográfica
Bibliographic record
Abstract
Introducción: El triage de urgencias es un proceso de valoración clínica preliminar que ordena los pacientes según al grado de gravedad de su salud y prioriza la asistencia de los mismos garantizando que los valorados como más urgentes son visitados prioritariamente. La disponibilidad de un sistema de triage estructurado es una medida fundamental para mejorar la calidad de los Servicios de Urgencias y Emergencias, proteger a los pacientes, aumentar la satisfacción de los usuarios y optimizar recursos. Los instrumentos de triage de cinco niveles son el estándar de oro en la medicina de emergencias en todo el mundo. Objetivos: Investigar cuántos sistemas de triage hay y cuáles y por qué se eligen para poder conocer las diferentes escalas que tienen y cómo funcionan y valorar cuál es o cuáles son los mejores sistemas de triage y por qué. Metodología: Se llevó a cabo una revisión sistemática de la literatura en las siguientes bases de datos: PubMed, CINHAL, Dialnet, Cochrane Library y JBI Connect. Los resultados han sido valorados en base a los criterios de inclusión y exclusión y a las variables de estudio que hemos establecido. Resultados: La bibliografía analizada ha demostrado que los mejores sistemas de cinco niveles estudiados y más ampliamente distribuidos son: la Australian Triage Scale (ATS), la Canadian Emergency Department Triage and Acuity Scale (CTAS), el Manchester Triage System (MTS), Emergency Severit Index (ESI) y el Sistema Español de Triage (SET), los cuales poseen de satisfactoria a muy buena validez y fiabilidad. Conclusiones: Los sistemas de triage de cinco niveles han demostrado ser eficaces, válidos y fiables por lo que hace que sean la elección en los servicios de urgencias. El MTS ha demostrado ser el sistema más utilizado en Europa y el más fácil de aplicar.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".