Análise e modelagem de processos de protocolos de triagem : um estudo em departamentos de emergência no sul do Brasil
Bibliographic record
Abstract
Departamentos de emergência recebem diariamente uma ampla variedade de pacientes com vários tipos de problema, como ferimentos ou doenças. O processo de triagem é um mecanismo essencial para garantir que esses pacientes sejam tratados em sua urgência clínica, e não na ordem de chegada. De acordo com a literatura, existem diferentes protocolos de triagem adotados mundialmente, com quatro específicos se destacando como guia do processo de triagem em diversos países: o protocolo Australiano (Australasian Triage Scale), o protocolo Canadense (Canadian Triage Acuity Scale), o protocolo de Manchester (Manchester Triage System) e o protocolo Americano (Emergency Severity Index). Nesse cenário, tem havido uma tendência de se estabelecer padrões e adotar um processo de triagem validado cientificamente para apoiar o atendimento clínico, o monitoramento e as atividades de pesquisa em pronto-socorros, trazendo benefícios diretos à qualidade da assistência ao paciente. Para investigar o contexto dos protocolos de triagem no sul do Brasil, realizamos uma Descoberta de Processos por meio de uma abordagem com Business Process Management (BPM). Nós extraímos os elementos de processo da documentação de negócio oficial do protocolos de triagem e geramos seus modelos de processo, seguindo um conjunto de práticas de qualidade para modelagem de processos. Por meio de um conjunto de pesquisas com profissionais de saúde com experiência prática na realização de atividades de triagem em pronto-socorros do sul do Brasil, avaliamos como a BPM e a Business Process Model and Notation (BPMN) podem melhorar a representação e padronização dos protocolos de triagem. Nossos resultados indicam uma boa aceitação dos modelos de processo em BPMN na opinião dos profissionais de saúde entrevistados, principalmente pela adesão dos modelos ao processo de triagem real e pela oportunidade de uso prático desses modelos como guias de triagem, ou ainda, para ilustrar a pacientes sobre o processo de triagem realizado no pronto-socorro que eles buscaram. Adicionalmente, reportamos um conjunto de aspectos sobre BPMN representando processos de triagem que surgiram durante as validações dos modelos de process com profissionais da saúde.
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 | 0.079 | 0.144 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; 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".