Identificación terminológica de autolesiones e intentos de suicidio en la historia clínica electrónica de los efectores públicos de salud de la CABA y evaluación de atención oportuna de pacientes del área del Hospital Argerich

Resumen

Las autolesiones son un grupo de conductas deliberadas, intencionales y directas, destinadas a producir daño físico en el propio cuerpo con un impacto inmediato. La presentación de dichos episodios constituyen eventos marcadores que dan cuenta de la necesidad de un abordaje terapéutico oportuno y adecuado (Villarroel et al. 2013). Por este motivo, resulta necesario generar información epidemiológica sobre salud mental que dé cuenta de la magnitud y frecuencia de dichas problemáticas en la población. Con este fin, el Área Programática del Hospital Argerich, la GO de Gestión de Información y Estadística y la GO de Epidemiología impulsaron un proceso de trabajo conjunto para la detección en la historia clínica electrónica del registro de problemas vinculados a autolesiones e intentos de suicidio. Este artículo presenta los primeros avances de dicho proceso de trabajo con la intención de poder ampliar esta estrategia a futuro y generar aportes a la salud pública para la cuantificación, caracterización y evaluación de acceso a tratamientos. El objetivo fue construir un proceso automatizado tanto de identificación de los pacientes como de su posterior acceso a una consulta con un profesional especialista en salud mental a partir de los registros en el sistema de información electrónica de los efectores públicos de la Ciudad de Buenos Aires. Para realizarlo se utilizaron diversas herramientas de procesamiento de texto. Se hizo un relevamiento de términos clave relativos a esta problemática a partir de la búsqueda bibliográfica, lectura de historias clínicas y entrevistas a profesionales. Luego, con un conjunto de términos relevado, se confeccionó un listado de expresiones regulares para incluir en la búsqueda, así como un set de términos a excluir, para remover falsos positivos evidentes. Tras esto se realizó una validación de problemas de interés y se ajustaron los criterios de inclusión y exclusión para llegar al subset final, arribando a un listado de 298 expresiones únicas vinculadas a las entidades de interés. Posteriormente, se efectuó una caracterización de las personas a partir de los motivos de consulta y su fecha de detección, teniendo en cuenta la cantidad de prestaciones positivas siguientes para monitorear el seguimiento post identificación.