BMC Emerg Med. 24 de noviembre de 2025. doi: 10.1186/s12873-025-01420-8. En línea antes de imprimir.

ANTECEDENTES: Dado el creciente número de pacientes que acuden a los Departamentos de Emergencia (SU), el uso de herramientas de clasificación efectivas y confiables es esencial. Dichos sistemas permiten una evaluación rápida de la urgencia de la intervención médica, lo que contribuye a mejorar el flujo de trabajo, optimizar la asignación de recursos y potencialmente mejores resultados clínicos. Este estudio presenta una comparación directa de dos de los sistemas de triaje más utilizados a nivel mundial: el Manchester Triage System (MTS) y el Emergency Severity Index (ESI), evaluando su concordancia de clasificación y valor predictivo de eventos críticos en la población de urgencias.

MÉTODOS: Este estudio retrospectivo incluyó a 1.072 pacientes que fueron evaluados simultáneamente utilizando ambos sistemas durante un período de transición de seis meses en el que tanto MTS como ESI se aplicaron en paralelo en el hospital del estudio. Se analizó la correlación entre las categorías de triaje asignadas por cada sistema, así como su asociación con eventos críticos predefinidos.

RESULTADOS: Se observó un nivel moderado de acuerdo de clasificación entre los dos sistemas (kappa de Cohen = 0,51; rho de Spearman = 0,49). ESI asignó a más del 80% de los pacientes al nivel de prioridad 3, mientras que MTS distribuyó a los pacientes de manera más uniforme entre los niveles 3 y 4. Ambos sistemas demostraron una asociación estadísticamente significativa entre niveles de agudeza más altos y un mayor riesgo de eventos críticos; los números de categorías más bajas (es decir, mayor prioridad) se correspondieron con una mayor probabilidad de complicaciones graves.

CONCLUSIONES: Los resultados confirman la efectividad de ambos sistemas de triaje en la evaluación de la condición clínica de los pacientes al tiempo que resaltan diferencias importantes en sus estructuras de clasificación. Estos hallazgos pueden informar la elección del sistema de clasificación en la práctica clínica y subrayar la necesidad de realizar más investigaciones sobre la optimización y la posible integración con herramientas de apoyo a la toma de decisiones basadas en inteligencia artificial.

PubMed:41286624 | DOI:10.1186/s12873-025-01420-8