Algoritmo para identificación de consultas por infección respiratoria aguda baja en pediatría en registros clínicos electrónicos

Autor: Paula González Pannia, Manuel Rodriguez Tablado, Santiago Esteban, Rosana Abrutzky, Fernando Adrian Torres, Paula Dominguez, Fabiana Ossorio, Fernando Ferrero
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Revista de la Facultad de Ciencias Médicas de Córdoba, Vol 78, Iss 3 (2021)
Druh dokumentu: article
ISSN: 0014-6722
1853-0605
DOI: 10.31053/1853.0605.v78.n3.30162
Popis: Introducción: Debido a ambigüedades en la nomenclatura, las infecciones respiratorias agudas bajas (IRAB) en la infancia frecuentemente no son debidamente registradas, especialmente durante las consultas ambulatorias. Contar con una herramienta que las identifique con precisión, permitirá evaluar el impacto en la salud respiratoria de noxas de alcance masivo y diseñar las políticas para prevenirlas o mitigar sus efectos. Nuestro objetivo fue construir un algoritmo que permita identificar niños con IRAB a partir de los datos de la historia clínica electrónica (HCE) del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires (GCBA). Métodos: Utilizando la HCE-GCBA, se seleccionaron aleatoriamente 1000 consultas ambulatorias de pacientes menores de 2 años. Se buscaron términos que hicieran referencia a que la consulta era motivada por IRAB, con los que se desarrolló un algoritmo basado en reglas duras. Se utilizó otro set de datos de 800 consultas para ajustar el algoritmo y, finalmente, se validó su desempeño en un tercer set de 800 consultas correspondientes a todo el año 2018. Resultados: En el set de validación, la herramienta desarrollada identificó IRAB con sensibilidad 88,24%, especificidad 97,5%, VPP 86,07% y VPN 97,93%. Conclusión: El algoritmo de búsqueda desarrollado permite identificar con aceptable precisión las consultas ambulatorias relacionadas con IRAB en niños menores de 2 años.
Databáze: Directory of Open Access Journals
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