Indice della
Letteratura Italiana di Scienze Infermieristiche

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Progetto realizzato e curato dall’Ordine delle Professioni Infermieristiche di Roma

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Righi Lorenzo, Ifigenia Raffaele, Olivi Mauro. Gli algoritmi decisionali di triage: in indagine retrospettiva sulla classificazione “altri sintomi e disturbi”. Scenario 2016;33(2):12–15. 
Added by: Daniela Forte (24/02/2019, 14:48)   
Resource type: Journal Article
BibTeX citation key: Righi2016
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Categories: Infermieristica specialistica
Subcategories: Infermieristica in area critica
Keywords: Dipartim. di emergenza e accettazione (DEA), Documentazione infermieristica, Triage
Creators: Ifigenia, Olivi, Righi
Publisher:
Collection: Scenario
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Abstract

(Trascritto dall’articolo).                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          Introduzione: il sistema di triage toscano è  costituito da 28 problemi principali e utilizza come modello di riferimento il Manchester triage system. Obiettivo: lo scopo principale è quello di analizzare le schede di triage  del Pronto Soccorso dell'Azienda Ospedaliera Universitaria Senese (AOUS) che presentano come motivo di ingresso ”altri sintomi e disturbi” per tutti i codici colori generati nei primi tre mesi del 2015. Per  riuscire ad inquadrare questo motivo di ingresso sono state visionate tutte le schede di triage. Ogni scheda è stata messa a confronto con gli algoritmi del Gruppo Regionale Formazione Triage Toscana (GRFTT). Risultati:  dai dati si evince che la percentuale di “ altri  sintomi e disturbi”  costituisce il 6,8% del totale degli accessi in pronto soccorso, il terzo motivo d’ ingresso. Analizzando le singole schede di triage si può notare che solo il 25,9% sono stati inquadrati correttamente in “altri sintomi e disturbi” rispetto al restante 74,1%. Conclusioni: Dalla ricerca svolta si è notato che nonostante ci siano delle criticità nella compilazione dei dati e nell'inquadramento di alcuni problemi principali, gli algoritmi attuali non sono sufficienti a individuare alcune sintomatologie come il dolore, il dolore non traumatico e il paziente onco-ematologico.


  
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