Estudo transversal realizado em um hospital universitário de grande porte do sul do Brasil com o objetivo geral de analisar associações entre os discriminadores dos fluxogramas do Sistema de Triagem de Manchester (STM) e os Diagnósticos de Enfermagem (DE) segundo a taxonomia da NANDA-I em pacientes adultos de uma emergência clínica com prioridade clínica I (emergência) e II (muito urgente). Os objetivos específicos foram identificar as principais queixas, fluxogramas e discriminadores do STM e os DE mais frequentes. A amostra foi constituída de 219 pacientes, sendo 66 com prioridade clínica I e 153 com prioridade clínica II. A coleta de dados foi realizada no prontuário online dos pacientes. A análise estatística foi realizada pelo Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 21.0, com uso do teste exato de Fisher ou qui-quadrado e o modelo de regressão de Poisson para estimar a razão de prevalência (RP). O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa sob o n° 140145. Os resultados demonstraram como principais queixas dos pacientes a dispneia e a dor. Foi identificado o uso de 14 diferentes fluxogramas do STM, sendo os mais frequentes Dispneia em adulto, Mal estar em adulto e Dor torácica, seguidos de 16 diferentes discriminadores, sendo os mais prevalentes Dor precordial ou cardíaca, Saturação de oxigênio (Sat O2) muito baixa, Respiração inadequada, Pulso anormal e Déficit neurológico agudo. Entre os 14 diferentes DEs reais identificados, os mais prevalentes foram Padrão respiratório ineficaz e Dor aguda. Entre os nove diferentes DEs de risco identificados, os mais prevalentes foram Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, Risco de quedas e Risco de Glicemia instável. Houve associação estatisticamente significativa entre os discriminadores Dor precordial ou cardíaca e Dor intensa com o DE Dor Aguda (p < 0,001). O discriminador Dor precordial ou cardíaca também apresentou associação significativa com o DE Conforto Prejudicado (p = 0,008). Os discriminadores Sat O2 muito baixa e Respiração inadequada associaram-se significativamente ao DE Padrão respiratório ineficaz (p < 0,001). Pulso anormal apresentou associação significativa com o DE Débito cardíaco diminuído (p = 0,030), assim como Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Alteração súbita da consciência (p = 0,024) com o DE Negligência unilateral. Entre os diagnósticos de risco, os discriminadores Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Convulsionando (p = 0,009) associaram-se significativamente ao DE Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, assim como Hipoglicemia associou-se significativamente ao DE Risco de glicemia instável (p < 0,001). O discriminador Convulsionando ainda associou-se ao DE Risco de quedas (p = 0,037). Conclui-se que as associações estatisticamente significativas encontradas entre os discriminadores do STM e os DE estabelecidos estão baseadas em uma adequada coleta de dados do paciente, embora estas sejam etapas executadas em momentos e com objetivos diferentes na emergência. Isso permite um julgamento clínico acurado, que subsidia os enfermeiros para a seleção rápida do cuidado a ser prestado na busca de melhores resultados, além de otimizar o tempo e organizar o trabalho na unidade, favorecendo a segurança do paciente. / Cross-sectional study conducted in a large teaching hospital in the South of Brazil with the overall objective of analyze associations between the discriminators of the Manchester Triage System flowcharts (MTS) and the Nursing Diagnoses (ND) according to the taxonomy of NANDA-I in adult patients of an emergency room with clinical priority I (immediate) and II (very urgent). The specific objectives were to identify the main complaints, flowcharts and discriminators of the MTS and the most frequent ND. The sample was composed of 219 patients, being 66 with clinical priority I and 153 with clinical priority II. Data were collected in online patients’ records. A statistical analysis was performed by the Statistical Package for Social Sciences (SPSS), version 21.0, with the use of chi-square or Fisher’s exact test and Poisson regression model to estimate the prevalence ratio (PR). The study was approved by the Ethics and Research Committee under the number 140145. The results showed that the main complaints reported by the patients were dyspnea and chest pain. It was identified the use of 14 different flowcharts of the MTS, being the most frequent Dyspnea in adults, Illness in adults and Chest pain, followed by 16 different discriminators, being the most prevalent Precordial chest pain, very low Oxygen saturation (O2 Sat), Inadequate breathing, Abnormal pulse and Acute neurological deficit. Among the 14 different ND which were identified, the most prevalent ones were Ineffective breathing pattern and Acute pain. Among the nine different ND of risk which were identified, the most prevalent were Risk for ineffective cerebral tissue perfusion, Risk for falls and Risk for unstable glycemia. There was statistically significant association between Precordial chest pain and Intense pain with ND of Acute Pain (p < 0,001). The discriminator Precordial chest pain has also showed significant association with Impaired comfort (p = 0,008). The discriminator very low O2 Sat and Inadequate breathing associated significantly with Ineffective breathing pattern (p < 0,001). Abnormal pulse showed significant association with Decreased cardiac deficit (p = 0,030) as well as Acute neurological deficit (p < 0,001) and Sudden change of consciousness (p = 0,024) with Unilateral neglect. Among risk diagnoses, the discriminator Acute neurological deficit (p < 0,001) and Seizuring (p = 0,009) were significantly associated with Risk for ineffective cerebral tissue perfusion as well as Hypoglycemia was significantly associated with Risk for unstable glycemia (p < 0,001). The discriminator Seizuring was also associated with Risk for falls (p = 0,037). It is concluded that statistically significant associations between the discriminators of the MTS and the established ND are based on an appropriate patient data collection even though they are steps performed in different moments and with different goals in emergency rooms. This allows an accurate clinical evaluation and that subsidizes the nurses for quick selection of care to be provided in the search for better results, besides optimizing time and organizing the work in the unit, promoting patients’ safety. / Estudio transversal realizado en un hospital universitario de gran porte del sur de Brasil con el objetivo general de analizar asociaciones entre los discernidores de los diagramas de flujo del Sistema Triaje de Manchester (STM) y los Diagnósticos de Enfermería (DE) según la taxonomía de NANDA-I en pacientes adultos de una emergencia clínica con prioridad clínica I (emergencia) y II (muy urgente). Los objetivos específicos fueron identificar las principales quejas, diagramas de flujo y discernidores del STM y los DE más frecuentes. La muestra fue constituída por 219 pacientes, siendo 66 con prioridad clínica I y 153 con prioridad clínica II. La colecta de datos fue realizada en el prontuario online de los pacientes. El análisis estadístico fue realizado por el Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versión 21.0, con el uso del Test Exacto de Fisher o chi-cuadrado y el modelo de regresión de Poisson para estimar la razón de la prevalencia (RP). El estudio fue aprobado por el Comité de Ética y Pesquisa con el número 140145. Los resultados demostraron como principales quejas de los pacientes, la disnea y el dolor. Fue identificado el uso de 14 diagramas de flujo diferentes del STM, siendo los más frecuente Disnea en adultos, Malestar en adultos y Dolor toráxica, seguidos por 16 diferentes discernidores, siendo los más prevalentes el Dolor precordial o cardíaco, la Saturación de oxígeno (SAT O2) muy baja, la Respiración inadecuada, el Pulso anormal y el Déficit neurológico agudo. Entre los 14 diferentes DEs reales identificados, los más prevalentes fueron el Patrón respiratorio ineficaz y el Dolor agudo. Entre los nueve diferentes DEs de riesgo identificados, los más prevalentes fueron el Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, el Riesgo de caídas y el de Glicemia inestable. Hubo una asociación estadísticamente significativa entre los discernidores Dolor precordial o cardíaca y Dolor intenso, con DE Dolor agudo (p < 0,001). El discernidor Dolor precordial o cardíaco también presentó asociación significativa con DE Confort perjudicado (p = 0,008). Los discernidores SAT O2 muy baja y Respiración inadecuada se asociaron significativamente con el DE Patrón respiratorio ineficaz (p < 0,001). El Pulso anormal presentó asociación significativa con el DE Débito cardíaco disminuído (p = 0,030), así como el Déficit neurológico agudo (p < 0,001) y la Alteración súbita de conciencia (p = 0,024) con el DE Negligencia unilateral. Entre los diagnósticos de riesgo, los discernidores Déficit neurológico agudo (p <0,001) y Convulsionando (p = 0,009), se asociaron significativamente al DE Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, así como Hipoglicemia se asoció significativamente al DE Riesgo de glicemia inestable (p < 0,001). El discernidor Convulsionando aún se asoció al DE Riesgo de caídas (p = 0,037). Se concluye que las asociaciones estadísticamente significativas encontradas entre los discernidores del STM y los DE establecidos están basadas en una adecuada colecta de datos del paciente a pesar de ser etapas ejecutadas en momentos y con objetivos diferentes en la emergencia. Esto es lo que permite un juicio crítico acurado y que subsidia a los enfermeros para la selección rápida del cuidado que será proporcionado en la búsqueda de mejores resultados, además de optimizar el tiempo y organizar el trabajo en la unidad, favoreciendo la seguridad del paciente.

A Classificação de Risco foi implantada nos serviços de urgência com a finalidade de priorizar o atendimento, considerando a gravidade da situação clínica e a necessidade de cuidados imediatos dos usuários. No entanto, há dificuldades em relação ao desenvolvimento desta atividade pelo enfermeiro. Assim, o objetivo do estudo é avaliar a Classificação de Risco nos serviços de urgência na perspectiva dos enfermeiros. Para atingir essa finalidade foi realizado estudo exploratório, quantitativo, de mensuração de opinião, por meio da técnica Delphi. Foram realizadas três rodadas de aplicação de questionários interativos, que circularam entre os participantes até obtenção de consenso. Para a composição do painel dos especialistas foi utilizada a técnica de bola de neve. Os dados foram coletados por meio de questionário inserido na plataforma eletrônica SurveyMonkey®, de acesso on-line, e foram submetidos a tratamento estatístico. Foi estipulado como consenso o percentual acima ou igual a 70% das respostas. Os resultados obtidos indicaram que a Classificação de Risco é um dispositivo orientador de fluxo de usuários e de priorização da gravidade clínica, contribuindo para a diminuição do tempo de espera dos pacientes em condições clínicas graves e permitindo a redução de agravos e sequelas de pacientes urgentes. Além disso, os participantes concordaram que a classificação de risco organiza o trabalho dos enfermeiros e do serviço de urgência. A avaliação do estado clínico por meio do desenvolvimento da escuta qualificada às queixas dos usuários foi identificada como uma das ações dos enfermeiros na classificação de risco, sendo que a autonomia no exercício dessa atividade foi considerada como uma das potencialidades. Quanto à formação necessária para a realização da classificação de risco, foi indicado o conhecimento clínico como base para a tomada de decisão na priorização do atendimento ao paciente. A experiência profissional em classificação de risco foi também identificada para o julgamento da prioridade de atendimento do paciente e a capacidade intuitiva foi apontada como facilitadora. Para isso, os enfermeiros necessitam de habilidades de comunicação e de enfrentamento dos conflitos com os usuários. Dentre as fragilidades, houve consenso de discordância de que o ambiente da classificação de risco seja capaz de promover o acolhimento do paciente e de favorecer a privacidade. Foi considerado que o dimensionamento do número de enfermeiros por turno de trabalho não é suficiente para a realização da classificação de risco nos serviços de urgência, de forma que a demanda excessiva de usuários e o número inadequado de profissionais podem expor os enfermeiros da classificação de risco à elevada carga de trabalho. Também houve consenso de discordância quanto à disponibilização de capacitações periódicas aos enfermeiros sobre a utilização dos protocolos/escalas de classificação de risco. Quanto à fragilidade de ações dos enfermeiros na classificação de risco, foi indicada a falta de reavaliação da condição clínica do paciente durante o período de tempo de espera pelo atendimento, o que pode gerar agravamento da condição clínica do paciente e prejuízos ao exercício profissional do enfermeiro. Conclui-se que os enfermeiros representam suporte profissional, cognitivo e emocional na Classificação de Risco. Os resultados sinalizam que a qualificação permite que os enfermeiros continuem atuando na avaliação e classificação do risco nos serviços de urgência e permanecerão realizando essa atividade no futuro. / The Risk Classification was deployed in emergency services in order to prioritize care, considering the severity of clinical status and need immediate attention from users. However, there are difficulties regarding the development of this activity by nurses. The objective of the study is to evaluate the triage performed at emergency services, from the nurses‘ perspective. To achieve this purpose was conducted exploratory study, quantitative measurement of opinion by the Delphi technique. The subjects answered interactive questionnaires, which circulated among the participants for three rounds, until reaching consensus. The board of experts was composed using the snowball method. Data were collected using a questionnaire available on SurveyMonkey®,an online electronic platform, and submitted to statistical analysis. It was established that consensus would be reached when 70% or more answers were equal. The findings show that triage is a tool that guides patient flow and rates clinical severity, thus contributing to reducing the waiting time for patients in severe clinical conditions, and permitting to reduce complications and sequels in emergency patients. Furthermore, the participants agreed that triage organizes the work of nurses and the emergency service. It was identified that the evaluation of the clinical condition by carefully listening to the patient‘s complaints was one of the actions that nurses used to classify the risk, and that the autonomy of this activity was considered one of its strengths. As to the necessary training to conducttriage, it was indicated that clinical knowledge should be the foundation for making decisions when establishing priorities in patient care. Professional experience was also considered important in triage to judge the priority of patient care, and intuition was pointed out as a facilitator. Nurses, therefore, must have communication skills as well as coping skills to deal with the patients‘ conflicts. Among the weaknesses, there was consensus of the disagreement that the triage environment promotes patient embracement and offers privacy. It was considered that nurse staffing per working shift is insufficient to perform triage at emergency services, in a way that the excessive demand of patients and the insufficient number of professionals can expose triage nurses to high work overload. There was also consensus regarding the disagreement of the availability of periodic training for nurses on how to use triage protocols/scales. Regarding the weaknessof the triage nurses‘ practice, it was indicated there was a lack of reevaluations of the patient‘s clinical condition during the waiting time, which could worsen the patient‘s clinical condition and harm the nurses‘ practice. In conclusion, nurses represent professional, cognitive and emotional support to triage. The findings indicate that qualification allows nurses to continue conducting triage at emergency services and will continue performing this activity in the future. / La clasificación de riesgo se desplegó en los servicios de emergencia con el fin de priorizar la atención, teniendo en cuenta la gravedad de la situación clínica y la necesidad de atención inmediata por parte de los usuarios. Sin embargo, existen dificultades en relación con el desarrollo de esta actividad por las enfermeras. El objetivo del estudio es evaluar la clasificación de riesgo los servicios de emergencia desde la perspectiva de las enfermeras. Para lograr este propósito se realizó un estudio exploratorio, la medición cuantitativa de la opinión por la técnica Delphi. Se realizaron tres rondas de aplicación de cuestionarios interactivos, que circularon entre los participantes hasta obtenerse consenso. Para conformar el panel de especialistas se utilizó la técnica de la bola de nieve. Datos recolectados mediante cuestionario ingresado en plataforma informática SurveyMonkey®, disponible online, sometidos a tratamiento estadístico. Fue estipulado como consenso un porcentaje igual o superior al 70% de respuestas. Los resultados obtenidos indicaron que la Clasificación de Riesgo es un dispositivo orientador de flujo de usuarios y de priorización de gravedad clínica, contribuyendo a disminuir el tiempo de espera de pacientes en condiciones clínicas graves y permitiendo la reducción de agravamientos y secuelas en pacientes de urgencia. Además, los participantes concordaron en que la clasificación de riesgo organiza el trabajo de los enfermeros y del servicio de urgencias. La evaluación del estado clínico mediante el desarrollo de escucha calificada de quejas de pacientes fue señalada como una de las acciones de enfermería en la clasificación de riesgo, considerándose la autonomía en el ejercicio de la actividad como una de las potencialidades. Respecto a la formación necesaria para realización de clasificación de riesgo, se indicó el conocimiento clínico como base para toma de decisiones en priorización de atención del paciente. La experiencia profesional en clasificación de riesgo fue también mencionada para determinar la prioridad de atención del paciente, la capacidad intuitiva resultó señalada como facilitadora. Para ello, los enfermeros necesitan poseer habilidades comunicacionales y de enfrentamiento a los conflictos de los pacientes. Entre las fragilidades, hubo consenso de discordancia sobre que el ámbito de clasificación de riesgo sea capaz de promover la recepción del paciente y favorecer su privacidad. Se consideró que el dimensionamiento numerario de enfermeros por turno laboral es insuficiente para la realización de clasificación de riesgo en los servicios de urgencias, dado que la demanda excesiva de pacientes y la escasez de exponen a los enfermeros de clasificación de riesgo a una carga laboral elevada. También hubo consenso de discordancia respecto a la disponibilización de capacitación periódica para los enfermeros sobre la utilización de protocolos/escalas de clasificación de riesgo. Acerca de la fragilidad de acciones de los enfermeros en la clasificación de riesgo, se indicó la falta de reevaluación de la condición clínica del paciente durante el tiempo de espera previo a la atención, lo cual puede agravar la condición clínica del mismo y perjudicar el ejercicio profesional del enfermero. Se concluye en que los enfermeros representan soporte profesional, cognitivo y emocional en la Clasificación de Riesgo. Los resultados señalan que la calificación permite que los enfermeros continúen actuando en la evaluación y clasificación del riesgo en los servicios de urgencias, y continuarán realizando dicha actividad en el futuro.

A Classificação de Risco foi implantada nos serviços de urgência com a finalidade de priorizar o atendimento, considerando a gravidade da situação clínica e a necessidade de cuidados imediatos dos usuários. No entanto, há dificuldades em relação ao desenvolvimento desta atividade pelo enfermeiro. Assim, o objetivo do estudo é avaliar a Classificação de Risco nos serviços de urgência na perspectiva dos enfermeiros. Para atingir essa finalidade foi realizado estudo exploratório, quantitativo, de mensuração de opinião, por meio da técnica Delphi. Foram realizadas três rodadas de aplicação de questionários interativos, que circularam entre os participantes até obtenção de consenso. Para a composição do painel dos especialistas foi utilizada a técnica de bola de neve. Os dados foram coletados por meio de questionário inserido na plataforma eletrônica SurveyMonkey®, de acesso on-line, e foram submetidos a tratamento estatístico. Foi estipulado como consenso o percentual acima ou igual a 70% das respostas. Os resultados obtidos indicaram que a Classificação de Risco é um dispositivo orientador de fluxo de usuários e de priorização da gravidade clínica, contribuindo para a diminuição do tempo de espera dos pacientes em condições clínicas graves e permitindo a redução de agravos e sequelas de pacientes urgentes. Além disso, os participantes concordaram que a classificação de risco organiza o trabalho dos enfermeiros e do serviço de urgência. A avaliação do estado clínico por meio do desenvolvimento da escuta qualificada às queixas dos usuários foi identificada como uma das ações dos enfermeiros na classificação de risco, sendo que a autonomia no exercício dessa atividade foi considerada como uma das potencialidades. Quanto à formação necessária para a realização da classificação de risco, foi indicado o conhecimento clínico como base para a tomada de decisão na priorização do atendimento ao paciente. A experiência profissional em classificação de risco foi também identificada para o julgamento da prioridade de atendimento do paciente e a capacidade intuitiva foi apontada como facilitadora. Para isso, os enfermeiros necessitam de habilidades de comunicação e de enfrentamento dos conflitos com os usuários. Dentre as fragilidades, houve consenso de discordância de que o ambiente da classificação de risco seja capaz de promover o acolhimento do paciente e de favorecer a privacidade. Foi considerado que o dimensionamento do número de enfermeiros por turno de trabalho não é suficiente para a realização da classificação de risco nos serviços de urgência, de forma que a demanda excessiva de usuários e o número inadequado de profissionais podem expor os enfermeiros da classificação de risco à elevada carga de trabalho. Também houve consenso de discordância quanto à disponibilização de capacitações periódicas aos enfermeiros sobre a utilização dos protocolos/escalas de classificação de risco. Quanto à fragilidade de ações dos enfermeiros na classificação de risco, foi indicada a falta de reavaliação da condição clínica do paciente durante o período de tempo de espera pelo atendimento, o que pode gerar agravamento da condição clínica do paciente e prejuízos ao exercício profissional do enfermeiro. Conclui-se que os enfermeiros representam suporte profissional, cognitivo e emocional na Classificação de Risco. Os resultados sinalizam que a qualificação permite que os enfermeiros continuem atuando na avaliação e classificação do risco nos serviços de urgência e permanecerão realizando essa atividade no futuro. / The Risk Classification was deployed in emergency services in order to prioritize care, considering the severity of clinical status and need immediate attention from users. However, there are difficulties regarding the development of this activity by nurses. The objective of the study is to evaluate the triage performed at emergency services, from the nurses‘ perspective. To achieve this purpose was conducted exploratory study, quantitative measurement of opinion by the Delphi technique. The subjects answered interactive questionnaires, which circulated among the participants for three rounds, until reaching consensus. The board of experts was composed using the snowball method. Data were collected using a questionnaire available on SurveyMonkey®,an online electronic platform, and submitted to statistical analysis. It was established that consensus would be reached when 70% or more answers were equal. The findings show that triage is a tool that guides patient flow and rates clinical severity, thus contributing to reducing the waiting time for patients in severe clinical conditions, and permitting to reduce complications and sequels in emergency patients. Furthermore, the participants agreed that triage organizes the work of nurses and the emergency service. It was identified that the evaluation of the clinical condition by carefully listening to the patient‘s complaints was one of the actions that nurses used to classify the risk, and that the autonomy of this activity was considered one of its strengths. As to the necessary training to conducttriage, it was indicated that clinical knowledge should be the foundation for making decisions when establishing priorities in patient care. Professional experience was also considered important in triage to judge the priority of patient care, and intuition was pointed out as a facilitator. Nurses, therefore, must have communication skills as well as coping skills to deal with the patients‘ conflicts. Among the weaknesses, there was consensus of the disagreement that the triage environment promotes patient embracement and offers privacy. It was considered that nurse staffing per working shift is insufficient to perform triage at emergency services, in a way that the excessive demand of patients and the insufficient number of professionals can expose triage nurses to high work overload. There was also consensus regarding the disagreement of the availability of periodic training for nurses on how to use triage protocols/scales. Regarding the weaknessof the triage nurses‘ practice, it was indicated there was a lack of reevaluations of the patient‘s clinical condition during the waiting time, which could worsen the patient‘s clinical condition and harm the nurses‘ practice. In conclusion, nurses represent professional, cognitive and emotional support to triage. The findings indicate that qualification allows nurses to continue conducting triage at emergency services and will continue performing this activity in the future. / La clasificación de riesgo se desplegó en los servicios de emergencia con el fin de priorizar la atención, teniendo en cuenta la gravedad de la situación clínica y la necesidad de atención inmediata por parte de los usuarios. Sin embargo, existen dificultades en relación con el desarrollo de esta actividad por las enfermeras. El objetivo del estudio es evaluar la clasificación de riesgo los servicios de emergencia desde la perspectiva de las enfermeras. Para lograr este propósito se realizó un estudio exploratorio, la medición cuantitativa de la opinión por la técnica Delphi. Se realizaron tres rondas de aplicación de cuestionarios interactivos, que circularon entre los participantes hasta obtenerse consenso. Para conformar el panel de especialistas se utilizó la técnica de la bola de nieve. Datos recolectados mediante cuestionario ingresado en plataforma informática SurveyMonkey®, disponible online, sometidos a tratamiento estadístico. Fue estipulado como consenso un porcentaje igual o superior al 70% de respuestas. Los resultados obtenidos indicaron que la Clasificación de Riesgo es un dispositivo orientador de flujo de usuarios y de priorización de gravedad clínica, contribuyendo a disminuir el tiempo de espera de pacientes en condiciones clínicas graves y permitiendo la reducción de agravamientos y secuelas en pacientes de urgencia. Además, los participantes concordaron en que la clasificación de riesgo organiza el trabajo de los enfermeros y del servicio de urgencias. La evaluación del estado clínico mediante el desarrollo de escucha calificada de quejas de pacientes fue señalada como una de las acciones de enfermería en la clasificación de riesgo, considerándose la autonomía en el ejercicio de la actividad como una de las potencialidades. Respecto a la formación necesaria para realización de clasificación de riesgo, se indicó el conocimiento clínico como base para toma de decisiones en priorización de atención del paciente. La experiencia profesional en clasificación de riesgo fue también mencionada para determinar la prioridad de atención del paciente, la capacidad intuitiva resultó señalada como facilitadora. Para ello, los enfermeros necesitan poseer habilidades comunicacionales y de enfrentamiento a los conflictos de los pacientes. Entre las fragilidades, hubo consenso de discordancia sobre que el ámbito de clasificación de riesgo sea capaz de promover la recepción del paciente y favorecer su privacidad. Se consideró que el dimensionamiento numerario de enfermeros por turno laboral es insuficiente para la realización de clasificación de riesgo en los servicios de urgencias, dado que la demanda excesiva de pacientes y la escasez de exponen a los enfermeros de clasificación de riesgo a una carga laboral elevada. También hubo consenso de discordancia respecto a la disponibilización de capacitación periódica para los enfermeros sobre la utilización de protocolos/escalas de clasificación de riesgo. Acerca de la fragilidad de acciones de los enfermeros en la clasificación de riesgo, se indicó la falta de reevaluación de la condición clínica del paciente durante el tiempo de espera previo a la atención, lo cual puede agravar la condición clínica del mismo y perjudicar el ejercicio profesional del enfermero. Se concluye en que los enfermeros representan soporte profesional, cognitivo y emocional en la Clasificación de Riesgo. Los resultados señalan que la calificación permite que los enfermeros continúen actuando en la evaluación y clasificación del riesgo en los servicios de urgencias, y continuarán realizando dicha actividad en el futuro.

Estudo transversal realizado em um hospital universitário de grande porte do sul do Brasil com o objetivo geral de analisar associações entre os discriminadores dos fluxogramas do Sistema de Triagem de Manchester (STM) e os Diagnósticos de Enfermagem (DE) segundo a taxonomia da NANDA-I em pacientes adultos de uma emergência clínica com prioridade clínica I (emergência) e II (muito urgente). Os objetivos específicos foram identificar as principais queixas, fluxogramas e discriminadores do STM e os DE mais frequentes. A amostra foi constituída de 219 pacientes, sendo 66 com prioridade clínica I e 153 com prioridade clínica II. A coleta de dados foi realizada no prontuário online dos pacientes. A análise estatística foi realizada pelo Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 21.0, com uso do teste exato de Fisher ou qui-quadrado e o modelo de regressão de Poisson para estimar a razão de prevalência (RP). O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa sob o n° 140145. Os resultados demonstraram como principais queixas dos pacientes a dispneia e a dor. Foi identificado o uso de 14 diferentes fluxogramas do STM, sendo os mais frequentes Dispneia em adulto, Mal estar em adulto e Dor torácica, seguidos de 16 diferentes discriminadores, sendo os mais prevalentes Dor precordial ou cardíaca, Saturação de oxigênio (Sat O2) muito baixa, Respiração inadequada, Pulso anormal e Déficit neurológico agudo. Entre os 14 diferentes DEs reais identificados, os mais prevalentes foram Padrão respiratório ineficaz e Dor aguda. Entre os nove diferentes DEs de risco identificados, os mais prevalentes foram Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, Risco de quedas e Risco de Glicemia instável. Houve associação estatisticamente significativa entre os discriminadores Dor precordial ou cardíaca e Dor intensa com o DE Dor Aguda (p < 0,001). O discriminador Dor precordial ou cardíaca também apresentou associação significativa com o DE Conforto Prejudicado (p = 0,008). Os discriminadores Sat O2 muito baixa e Respiração inadequada associaram-se significativamente ao DE Padrão respiratório ineficaz (p < 0,001). Pulso anormal apresentou associação significativa com o DE Débito cardíaco diminuído (p = 0,030), assim como Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Alteração súbita da consciência (p = 0,024) com o DE Negligência unilateral. Entre os diagnósticos de risco, os discriminadores Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Convulsionando (p = 0,009) associaram-se significativamente ao DE Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, assim como Hipoglicemia associou-se significativamente ao DE Risco de glicemia instável (p < 0,001). O discriminador Convulsionando ainda associou-se ao DE Risco de quedas (p = 0,037). Conclui-se que as associações estatisticamente significativas encontradas entre os discriminadores do STM e os DE estabelecidos estão baseadas em uma adequada coleta de dados do paciente, embora estas sejam etapas executadas em momentos e com objetivos diferentes na emergência. Isso permite um julgamento clínico acurado, que subsidia os enfermeiros para a seleção rápida do cuidado a ser prestado na busca de melhores resultados, além de otimizar o tempo e organizar o trabalho na unidade, favorecendo a segurança do paciente. / Cross-sectional study conducted in a large teaching hospital in the South of Brazil with the overall objective of analyze associations between the discriminators of the Manchester Triage System flowcharts (MTS) and the Nursing Diagnoses (ND) according to the taxonomy of NANDA-I in adult patients of an emergency room with clinical priority I (immediate) and II (very urgent). The specific objectives were to identify the main complaints, flowcharts and discriminators of the MTS and the most frequent ND. The sample was composed of 219 patients, being 66 with clinical priority I and 153 with clinical priority II. Data were collected in online patients’ records. A statistical analysis was performed by the Statistical Package for Social Sciences (SPSS), version 21.0, with the use of chi-square or Fisher’s exact test and Poisson regression model to estimate the prevalence ratio (PR). The study was approved by the Ethics and Research Committee under the number 140145. The results showed that the main complaints reported by the patients were dyspnea and chest pain. It was identified the use of 14 different flowcharts of the MTS, being the most frequent Dyspnea in adults, Illness in adults and Chest pain, followed by 16 different discriminators, being the most prevalent Precordial chest pain, very low Oxygen saturation (O2 Sat), Inadequate breathing, Abnormal pulse and Acute neurological deficit. Among the 14 different ND which were identified, the most prevalent ones were Ineffective breathing pattern and Acute pain. Among the nine different ND of risk which were identified, the most prevalent were Risk for ineffective cerebral tissue perfusion, Risk for falls and Risk for unstable glycemia. There was statistically significant association between Precordial chest pain and Intense pain with ND of Acute Pain (p < 0,001). The discriminator Precordial chest pain has also showed significant association with Impaired comfort (p = 0,008). The discriminator very low O2 Sat and Inadequate breathing associated significantly with Ineffective breathing pattern (p < 0,001). Abnormal pulse showed significant association with Decreased cardiac deficit (p = 0,030) as well as Acute neurological deficit (p < 0,001) and Sudden change of consciousness (p = 0,024) with Unilateral neglect. Among risk diagnoses, the discriminator Acute neurological deficit (p < 0,001) and Seizuring (p = 0,009) were significantly associated with Risk for ineffective cerebral tissue perfusion as well as Hypoglycemia was significantly associated with Risk for unstable glycemia (p < 0,001). The discriminator Seizuring was also associated with Risk for falls (p = 0,037). It is concluded that statistically significant associations between the discriminators of the MTS and the established ND are based on an appropriate patient data collection even though they are steps performed in different moments and with different goals in emergency rooms. This allows an accurate clinical evaluation and that subsidizes the nurses for quick selection of care to be provided in the search for better results, besides optimizing time and organizing the work in the unit, promoting patients’ safety. / Estudio transversal realizado en un hospital universitario de gran porte del sur de Brasil con el objetivo general de analizar asociaciones entre los discernidores de los diagramas de flujo del Sistema Triaje de Manchester (STM) y los Diagnósticos de Enfermería (DE) según la taxonomía de NANDA-I en pacientes adultos de una emergencia clínica con prioridad clínica I (emergencia) y II (muy urgente). Los objetivos específicos fueron identificar las principales quejas, diagramas de flujo y discernidores del STM y los DE más frecuentes. La muestra fue constituída por 219 pacientes, siendo 66 con prioridad clínica I y 153 con prioridad clínica II. La colecta de datos fue realizada en el prontuario online de los pacientes. El análisis estadístico fue realizado por el Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versión 21.0, con el uso del Test Exacto de Fisher o chi-cuadrado y el modelo de regresión de Poisson para estimar la razón de la prevalencia (RP). El estudio fue aprobado por el Comité de Ética y Pesquisa con el número 140145. Los resultados demostraron como principales quejas de los pacientes, la disnea y el dolor. Fue identificado el uso de 14 diagramas de flujo diferentes del STM, siendo los más frecuente Disnea en adultos, Malestar en adultos y Dolor toráxica, seguidos por 16 diferentes discernidores, siendo los más prevalentes el Dolor precordial o cardíaco, la Saturación de oxígeno (SAT O2) muy baja, la Respiración inadecuada, el Pulso anormal y el Déficit neurológico agudo. Entre los 14 diferentes DEs reales identificados, los más prevalentes fueron el Patrón respiratorio ineficaz y el Dolor agudo. Entre los nueve diferentes DEs de riesgo identificados, los más prevalentes fueron el Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, el Riesgo de caídas y el de Glicemia inestable. Hubo una asociación estadísticamente significativa entre los discernidores Dolor precordial o cardíaca y Dolor intenso, con DE Dolor agudo (p < 0,001). El discernidor Dolor precordial o cardíaco también presentó asociación significativa con DE Confort perjudicado (p = 0,008). Los discernidores SAT O2 muy baja y Respiración inadecuada se asociaron significativamente con el DE Patrón respiratorio ineficaz (p < 0,001). El Pulso anormal presentó asociación significativa con el DE Débito cardíaco disminuído (p = 0,030), así como el Déficit neurológico agudo (p < 0,001) y la Alteración súbita de conciencia (p = 0,024) con el DE Negligencia unilateral. Entre los diagnósticos de riesgo, los discernidores Déficit neurológico agudo (p <0,001) y Convulsionando (p = 0,009), se asociaron significativamente al DE Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, así como Hipoglicemia se asoció significativamente al DE Riesgo de glicemia inestable (p < 0,001). El discernidor Convulsionando aún se asoció al DE Riesgo de caídas (p = 0,037). Se concluye que las asociaciones estadísticamente significativas encontradas entre los discernidores del STM y los DE establecidos están basadas en una adecuada colecta de datos del paciente a pesar de ser etapas ejecutadas en momentos y con objetivos diferentes en la emergencia. Esto es lo que permite un juicio crítico acurado y que subsidia a los enfermeros para la selección rápida del cuidado que será proporcionado en la búsqueda de mejores resultados, además de optimizar el tiempo y organizar el trabajo en la unidad, favoreciendo la seguridad del paciente.

Estudo transversal realizado em um hospital universitário de grande porte do sul do Brasil com o objetivo geral de analisar associações entre os discriminadores dos fluxogramas do Sistema de Triagem de Manchester (STM) e os Diagnósticos de Enfermagem (DE) segundo a taxonomia da NANDA-I em pacientes adultos de uma emergência clínica com prioridade clínica I (emergência) e II (muito urgente). Os objetivos específicos foram identificar as principais queixas, fluxogramas e discriminadores do STM e os DE mais frequentes. A amostra foi constituída de 219 pacientes, sendo 66 com prioridade clínica I e 153 com prioridade clínica II. A coleta de dados foi realizada no prontuário online dos pacientes. A análise estatística foi realizada pelo Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versão 21.0, com uso do teste exato de Fisher ou qui-quadrado e o modelo de regressão de Poisson para estimar a razão de prevalência (RP). O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa sob o n° 140145. Os resultados demonstraram como principais queixas dos pacientes a dispneia e a dor. Foi identificado o uso de 14 diferentes fluxogramas do STM, sendo os mais frequentes Dispneia em adulto, Mal estar em adulto e Dor torácica, seguidos de 16 diferentes discriminadores, sendo os mais prevalentes Dor precordial ou cardíaca, Saturação de oxigênio (Sat O2) muito baixa, Respiração inadequada, Pulso anormal e Déficit neurológico agudo. Entre os 14 diferentes DEs reais identificados, os mais prevalentes foram Padrão respiratório ineficaz e Dor aguda. Entre os nove diferentes DEs de risco identificados, os mais prevalentes foram Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, Risco de quedas e Risco de Glicemia instável. Houve associação estatisticamente significativa entre os discriminadores Dor precordial ou cardíaca e Dor intensa com o DE Dor Aguda (p < 0,001). O discriminador Dor precordial ou cardíaca também apresentou associação significativa com o DE Conforto Prejudicado (p = 0,008). Os discriminadores Sat O2 muito baixa e Respiração inadequada associaram-se significativamente ao DE Padrão respiratório ineficaz (p < 0,001). Pulso anormal apresentou associação significativa com o DE Débito cardíaco diminuído (p = 0,030), assim como Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Alteração súbita da consciência (p = 0,024) com o DE Negligência unilateral. Entre os diagnósticos de risco, os discriminadores Déficit neurológico agudo (p < 0,001) e Convulsionando (p = 0,009) associaram-se significativamente ao DE Risco de perfusão tissular cerebral ineficaz, assim como Hipoglicemia associou-se significativamente ao DE Risco de glicemia instável (p < 0,001). O discriminador Convulsionando ainda associou-se ao DE Risco de quedas (p = 0,037). Conclui-se que as associações estatisticamente significativas encontradas entre os discriminadores do STM e os DE estabelecidos estão baseadas em uma adequada coleta de dados do paciente, embora estas sejam etapas executadas em momentos e com objetivos diferentes na emergência. Isso permite um julgamento clínico acurado, que subsidia os enfermeiros para a seleção rápida do cuidado a ser prestado na busca de melhores resultados, além de otimizar o tempo e organizar o trabalho na unidade, favorecendo a segurança do paciente. / Cross-sectional study conducted in a large teaching hospital in the South of Brazil with the overall objective of analyze associations between the discriminators of the Manchester Triage System flowcharts (MTS) and the Nursing Diagnoses (ND) according to the taxonomy of NANDA-I in adult patients of an emergency room with clinical priority I (immediate) and II (very urgent). The specific objectives were to identify the main complaints, flowcharts and discriminators of the MTS and the most frequent ND. The sample was composed of 219 patients, being 66 with clinical priority I and 153 with clinical priority II. Data were collected in online patients’ records. A statistical analysis was performed by the Statistical Package for Social Sciences (SPSS), version 21.0, with the use of chi-square or Fisher’s exact test and Poisson regression model to estimate the prevalence ratio (PR). The study was approved by the Ethics and Research Committee under the number 140145. The results showed that the main complaints reported by the patients were dyspnea and chest pain. It was identified the use of 14 different flowcharts of the MTS, being the most frequent Dyspnea in adults, Illness in adults and Chest pain, followed by 16 different discriminators, being the most prevalent Precordial chest pain, very low Oxygen saturation (O2 Sat), Inadequate breathing, Abnormal pulse and Acute neurological deficit. Among the 14 different ND which were identified, the most prevalent ones were Ineffective breathing pattern and Acute pain. Among the nine different ND of risk which were identified, the most prevalent were Risk for ineffective cerebral tissue perfusion, Risk for falls and Risk for unstable glycemia. There was statistically significant association between Precordial chest pain and Intense pain with ND of Acute Pain (p < 0,001). The discriminator Precordial chest pain has also showed significant association with Impaired comfort (p = 0,008). The discriminator very low O2 Sat and Inadequate breathing associated significantly with Ineffective breathing pattern (p < 0,001). Abnormal pulse showed significant association with Decreased cardiac deficit (p = 0,030) as well as Acute neurological deficit (p < 0,001) and Sudden change of consciousness (p = 0,024) with Unilateral neglect. Among risk diagnoses, the discriminator Acute neurological deficit (p < 0,001) and Seizuring (p = 0,009) were significantly associated with Risk for ineffective cerebral tissue perfusion as well as Hypoglycemia was significantly associated with Risk for unstable glycemia (p < 0,001). The discriminator Seizuring was also associated with Risk for falls (p = 0,037). It is concluded that statistically significant associations between the discriminators of the MTS and the established ND are based on an appropriate patient data collection even though they are steps performed in different moments and with different goals in emergency rooms. This allows an accurate clinical evaluation and that subsidizes the nurses for quick selection of care to be provided in the search for better results, besides optimizing time and organizing the work in the unit, promoting patients’ safety. / Estudio transversal realizado en un hospital universitario de gran porte del sur de Brasil con el objetivo general de analizar asociaciones entre los discernidores de los diagramas de flujo del Sistema Triaje de Manchester (STM) y los Diagnósticos de Enfermería (DE) según la taxonomía de NANDA-I en pacientes adultos de una emergencia clínica con prioridad clínica I (emergencia) y II (muy urgente). Los objetivos específicos fueron identificar las principales quejas, diagramas de flujo y discernidores del STM y los DE más frecuentes. La muestra fue constituída por 219 pacientes, siendo 66 con prioridad clínica I y 153 con prioridad clínica II. La colecta de datos fue realizada en el prontuario online de los pacientes. El análisis estadístico fue realizado por el Statistical Package for Social Sciences (SPSS), versión 21.0, con el uso del Test Exacto de Fisher o chi-cuadrado y el modelo de regresión de Poisson para estimar la razón de la prevalencia (RP). El estudio fue aprobado por el Comité de Ética y Pesquisa con el número 140145. Los resultados demostraron como principales quejas de los pacientes, la disnea y el dolor. Fue identificado el uso de 14 diagramas de flujo diferentes del STM, siendo los más frecuente Disnea en adultos, Malestar en adultos y Dolor toráxica, seguidos por 16 diferentes discernidores, siendo los más prevalentes el Dolor precordial o cardíaco, la Saturación de oxígeno (SAT O2) muy baja, la Respiración inadecuada, el Pulso anormal y el Déficit neurológico agudo. Entre los 14 diferentes DEs reales identificados, los más prevalentes fueron el Patrón respiratorio ineficaz y el Dolor agudo. Entre los nueve diferentes DEs de riesgo identificados, los más prevalentes fueron el Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, el Riesgo de caídas y el de Glicemia inestable. Hubo una asociación estadísticamente significativa entre los discernidores Dolor precordial o cardíaca y Dolor intenso, con DE Dolor agudo (p < 0,001). El discernidor Dolor precordial o cardíaco también presentó asociación significativa con DE Confort perjudicado (p = 0,008). Los discernidores SAT O2 muy baja y Respiración inadecuada se asociaron significativamente con el DE Patrón respiratorio ineficaz (p < 0,001). El Pulso anormal presentó asociación significativa con el DE Débito cardíaco disminuído (p = 0,030), así como el Déficit neurológico agudo (p < 0,001) y la Alteración súbita de conciencia (p = 0,024) con el DE Negligencia unilateral. Entre los diagnósticos de riesgo, los discernidores Déficit neurológico agudo (p <0,001) y Convulsionando (p = 0,009), se asociaron significativamente al DE Riesgo de perfusión tisular cerebral ineficaz, así como Hipoglicemia se asoció significativamente al DE Riesgo de glicemia inestable (p < 0,001). El discernidor Convulsionando aún se asoció al DE Riesgo de caídas (p = 0,037). Se concluye que las asociaciones estadísticamente significativas encontradas entre los discernidores del STM y los DE establecidos están basadas en una adecuada colecta de datos del paciente a pesar de ser etapas ejecutadas en momentos y con objetivos diferentes en la emergencia. Esto es lo que permite un juicio crítico acurado y que subsidia a los enfermeros para la selección rápida del cuidado que será proporcionado en la búsqueda de mejores resultados, además de optimizar el tiempo y organizar el trabajo en la unidad, favoreciendo la seguridad del paciente.

[ES] El triaje de los incidentes de urgencias y emergencias extrahospitalarias representa un reto difícil, debido a las limitaciones temporales y a la incertidumbre. Además, errores en este proceso pueden tener graves consecuencias para los pacientes. Por lo tanto, cualquier herramienta o estrategia novedosa que mejore estos procesos ofrece un valor sustancial en términos de atención al paciente y gestión global de los incidentes. La hipótesis en la que se basa esta tesis es que el Aprendizaje Automático, concretamente el Aprendizaje Profundo, puede mejorar estos procesos proporcionando estimaciones de la gravedad de los incidentes, mediante el análisis de millones de datos derivados de llamadas de emergencia de la Comunitat Valenciana (España) que abarcan desde 2009 hasta 2019. Por tanto, esta tesis profundiza en el diseño y desarrollo de modelos basados en Aprendizaje Profundo Multitarea que aprovechan los datos multimodales asociados a eventos de urgencias y emergencias extrahospitalarias. Nuestro objetivo principal era predecir si el incidente suponía una situación de riesgo vital, la demora admisible de la respuesta y si era competencia del sistema de emergencias o de atención primaria. Utilizando datos disponibles entre 2009 y 2012, se observaron mejoras sustanciales en las métricas macro F1, con ganancias del 12.5% para la clasificación de riesgo vital, del 17.5% para la demora en la respuesta y del 5.1% para la clasificación por jurisdicción, en comparación con el protocolo interno de triaje de la Comunidad Valenciana. Sin embargo, los sistemas, los protocolos de triaje y las prácticas operativas evolucionan de forma natural con el tiempo. Los modelos que mostraron un rendimiento excelente con el conjunto de datos inicial de 2009 a 2012 no demostraron la misma eficacia cuando se evaluaron con datos posteriores que abarcaban de 2014 a 2019. Estos últimos habían sufrido modificaciones en comparación con los anteriores, que dieron lugar a variaciones en las distribuciones de probabilidad, caracterizadas e investigadas meticulosamente en esta tesis. Continuando con nuestra investigación, nos centramos en la incorporación de técnicas de Aprendizaje Continuo Profundo en nuestros desarrollos. Gracias a ello, pudimos mitigar sustancialmente los efectos adversos consecuencia de los cambios distribucionales sobre el rendimiento. Los resultados indican que, si bien las fluctuaciones de rendimiento no se eliminan por completo, pueden mantenerse dentro de un rango manejable. En particular, con respecto a la métrica F1, cuando las variaciones distribucionales son ligeras o moderadas, el comportamiento se mantiene estable, sin variar más de un 2.5%. Además, nuestra tesis demuestra la viabilidad de construir herramientas auxiliares que permitan a los operadores interactuar con estos complejos modelos. En consecuencia, sin interrumpir el flujo de trabajo de los profesionales, se hace posible proporcionar retroalimentación mediante predicciones de probabilidad para cada clase de etiqueta de gravedad y tomar las medidas pertinentes. Por último, los resultados de esta tesis tienen implicaciones directas en la gestión de las urgencias y emergencias extrahospitalarias en la Comunidad Valenciana, al integrarse el modelo final resultante en los centros de atención de llamadas. Este modelo utilizará los datos proporcionados por los operadores telefónicos para calcular automáticamente las predicciones de gravedad, que luego se compararán con las generadas por el protocolo de triaje interno. Cualquier disparidad entre estas predicciones desencadenará la derivación del incidente a un coordinador médico, que supervisará su tratamiento. Por lo tanto, nuestra tesis, además de realizar importantes contribuciones al campo de la Investigación en Aprendizaje Automático Biomédico, también conlleva implicaciones sustanciales para mejorar la gestión de las urgencias y emergencias extrahospitalarias en el contexto de la Comunidad Valenciana. / [CA] El triatge dels incidents d'urgències i emergències extrahospitalàries representa un repte difícil, a causa de les limitacions temporals i de la incertesa. A més, els errors en aquest procés poden tindre greus conseqüències per als pacients. Per tant, qualsevol eina o estratègia innovadora que millore aquests processos ofereix un valor substancial en termes d'atenció al pacient i gestió global dels incidents. La hipòtesi en què es basa aquesta tesi és que l'Aprenentatge Automàtic, concretament l'Aprenentatge Profund, pot millorar significativament aquests processos proporcionant estimacions de la gravetat dels incidents, mitjançant l'anàlisi de milions de dades derivades de trucades d'emergència de la Comunitat Valenciana (Espanya) que abasten des de 2009 fins a 2019. Per tant, aquesta tesi aprofundeix en el disseny i desenvolupament de models basats en Aprenentatge Profund Multitasca que aprofiten dades multimodals d'incidents mèdics d'urgències i emergències extrahospitalàries. El nostre objectiu principal era predir si l'incident suposava una situació de risc vital, la demora admissible de la resposta i si era competència del sistema d'emergències o d'atenció primària. Utilitzant dades disponibles entre 2009 i 2012, es van observar millores substancials en les mètriques macro F1, amb guanys del 12.5% per a la classificació de risc vital, del 17.5% per a la demora en la resposta i del 5.1% per a la classificació per jurisdicció, en comparació amb el protocol intern de triatge de la Comunitat Valenciana. Tanmateix, els protocols de triatge i les pràctiques operatives evolucionen de forma natural amb el temps. Els models que van mostrar un rendiment excel·lent amb el conjunt de dades inicial de 2009 a 2012 no van demostrar la mateixa eficàcia quan es van avaluar amb dades posteriors que abastaven de 2014 a 2019. Aquestes últimes havien sofert modificacions en comparació amb les anteriors, que van donar lloc a variacions en les distribucions de probabilitat, caracteritzades i investigades minuciosament en aquesta tesi. Continuant amb la nostra investigació, ens vam centrar en la incorporació de tècniques d'Aprenentatge Continu als nostres desenvolupaments. Gràcies a això, vam poder mitigar substancialment els efectes adversos sobre el rendiment conseqüència dels canvis distribucionals. Els resultats indiquen que, si bé les fluctuacions de rendiment no s'eliminen completament al llarg del temps, poden mantenir-se dins d'un rang manejable. En particular, respecte a la mètrica F1, quan les variacions distribucionals són lleugeres o moderades, el comportament es manté estable, sense variar més d'un 2.5%. A més, la nostra tesi demostra la viabilitat de construir eines auxiliars que permeten als operadors interactuar amb aquests models complexos. En conseqüència, sense interrompre el flux de treball dels professionals, es fa possible proporcionar retroalimentació mitjançant prediccions de probabilitat per a cada classe d'etiqueta de gravetat i prendre les mesures pertinents. Finalment, els resultats d'aquesta tesi tenen implicacions directes en la gestió de les urgències i emergències extrahospitalàries a la Comunitat Valenciana, al integrar-se el model final resultant als centres d'atenció de telefonades. Aquest model utilitzarà les dades proporcionades pels operadors telefònics per calcular automàticament les prediccions de gravetat, que després es compararan amb les generades pel protocol de triatge intern. Qualsevol disparitat entre aquestes prediccions desencadenarà la derivació de l'incident a un coordinador mèdic, que supervisarà el seu tractament. Per tant, és evident que la nostra tesi, a més de realitzar importants contribucions al camp de la Investigació en Aprenentatge Automàtic Biomèdic, també comporta implicacions substancials per a millorar la gestió de les urgències i emergències extrahospitalàries en el context de la Comunitat Valenciana. / [EN] Triage for out-of-hospital emergency incidents represents a tough challenge, primarily due to time constraints and uncertainty. Furthermore, errors in this process can have severe consequences for patients. Therefore, any novel tool or strategy that enhances these processes can offer substantial value in terms of patient care and overall management of out-of-hospital emergency medical incidents. The hypothesis upon which this thesis is based is that Machine Learning, specifically Deep Learning, can improve these processes by providing estimations of the severity of incidents, by analyzing millions of data derived from emergency calls from the Valencian Region (Spain) spanning from 2009 to 2019. Hence, this thesis delves into designing and developing Deep Multitask Learning models that leverage multimodal out-of-hospital emergency medical data. Our primary objective was to predict whether the incident posed a life-threatening situation, the admissible response delay, and whether it fell under the jurisdiction of the emergency system or primary care. Using data available from 2009 to 2012, the results obtained were promising. We observed substantial improvements in macro F1-scores, with gains of 12.5% for life-threatening classification, 17.5% for response delay, and 5.1% for jurisdiction classification, compared to the in-house triage protocol of the Valencian Region. However, systems, dispatch protocols, and operational practices naturally evolve over time. Models that exhibited excellent performance with the initial dataset from 2009 to 2012 did not demonstrate the same efficacy when evaluated on data spanning from 2014 to 2019. This later dataset had undergone modifications compared to the earlier one, which led to dataset shifts, which we have meticulously characterized and investigated in this thesis. Continuing our research, we incorporated Deep Continual Learning techniques in our developments. As a result, we could substantially mitigate the adverse performance effects consequence of dataset shifts. The results indicate that, while performance fluctuations are not completely eliminated, they can be kept within a manageable range. In particular, with respect to the F1-score, when distributional variations fall within the light to moderate range, the performance remains stable, not varying by more than 2.5%. Furthermore, our thesis demonstrates the feasibility of building auxiliary tools that enable dispatchers to interact with these complex deep models. Consequently, without disrupting professionals' workflow, it becomes possible to provide feedback through probability predictions for each severity label class and take appropriate actions based on these predictions. Finally, the outcomes of this thesis hold direct implications for the management of out-of-hospital emergency medical incidents in the Valencian Region. The final model resulting from our research is slated for integration into the emergency medical dispatch centers of the Valencian Region. This model will utilize data provided by dispatchers to automatically compute severity predictions, which will then be compared with those generated by the in-house triage protocol. Any disparities between these predictions will trigger the referral of the incident to a physician coordinator, who will oversee its handling. Therefore, it is evident that our thesis, in addition to making significant contributions to the field of Biomedical Machine Learning Research, also carries substantial implications for enhancing the management of out-of-hospital emergencies in the context of the Valencian Region. / Ferri Borredà, P. (2024). Deep Continual Multimodal Multitask Models for Out-of-Hospital Emergency Medical Call Incidents Triage Support in the Presence of Dataset Shifts [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203192