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 oportu...

Autores: Bardauil, Ariana; Blumenfeld, Alejandro; Faretta, Florencia; Mengoni Goñalons, Carolina; Porro, Rocío; Salerno, Franca; Zangari, Carmín
Año de publicación: 2026
Idioma: español castellano
Tipo de recurso: artículo
Estado: versión publicada
Descripción: 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.
Self-harm behaviors are deliberate, intentional, and direct acts aimed at causing physical harm to one's own body, seeking to have an immediate impact without the intention of causing death. In contrast, a suicide attempt is self-inflicted harm with the intention of taking one's own life (Villarroel et al. 2013). The presentation of such episodes constitutes marker events that highlight the need for timely and appropriate therapeutic intervention. For this reason, it is necessary to generate epidemiological information on mental health that reflects the magnitude and frequency of these issues in the population. To this end, the Programmatic Area of Argerich Hospital, the Information and Statistics Management Office, and the Epidemiology Management Office initiated a collaborative work process for the detection in electronic medical records of problems related to self-injuries and suicide attempts. This article presents the initial advances of this work process with the intention of expanding this strategy in the future and contributing to public health in the quantification, characterization, and evaluation of access to treatments. Better understanding of the epidemiology of self-injuries, including the current reality of the care process, will allow us to quantify the problem and provide evidence for the consideration of public policies and programs, reassessing care pathways, organization of mental health services, and identifying current resource needs for care. The objective of this work was to build an automated process for both identifying patients and facilitating their subsequent access to a consultation with a mental health professional based on records in the electronic information system of public health providers in the City of Buenos Aires. To achieve this, various text processing tools were used. Initially, a survey of key terms associated with this issue was conducted through a bibliographic search of related concepts, reading medical histories, and interviewing professionals. Then, with a set of identified terms, a list of regular expressions was compiled, which were selected as terminology to include in the search process, along with a set of terms to exclude to remove false positives. Based on the results of this initial screening, validation of the problems of interest was carried out and the inclusion and exclusion criteria were adjusted to arrive at the final subset, resulting in a list of 298 unique expressions related to the entities of interest. Subsequently, a characterization of individuals was performed based on the reasons for consultation and their detection dates, considering the number of positive services following to monitor post-identification follow-up. In a second phase, the analysis will be extended by conducting searches in evolutions.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
Materia: Ciencias Informáticas
Autolesiones
Suicidio
Epidemiología
Minería de texto
Self-harm
Suicide
Epidemiology
Text mining
Nivel de accesibilidad: acceso abierto
Condiciones de uso: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Institución: Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador: oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/195044

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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.Self-harm behaviors are deliberate, intentional, and direct acts aimed at causing physical harm to one's own body, seeking to have an immediate impact without the intention of causing death. In contrast, a suicide attempt is self-inflicted harm with the intention of taking one's own life (Villarroel et al. 2013). The presentation of such episodes constitutes marker events that highlight the need for timely and appropriate therapeutic intervention. For this reason, it is necessary to generate epidemiological information on mental health that reflects the magnitude and frequency of these issues in the population. To this end, the Programmatic Area of Argerich Hospital, the Information and Statistics Management Office, and the Epidemiology Management Office initiated a collaborative work process for the detection in electronic medical records of problems related to self-injuries and suicide attempts. This article presents the initial advances of this work process with the intention of expanding this strategy in the future and contributing to public health in the quantification, characterization, and evaluation of access to treatments. Better understanding of the epidemiology of self-injuries, including the current reality of the care process, will allow us to quantify the problem and provide evidence for the consideration of public policies and programs, reassessing care pathways, organization of mental health services, and identifying current resource needs for care. The objective of this work was to build an automated process for both identifying patients and facilitating their subsequent access to a consultation with a mental health professional based on records in the electronic information system of public health providers in the City of Buenos Aires. To achieve this, various text processing tools were used. Initially, a survey of key terms associated with this issue was conducted through a bibliographic search of related concepts, reading medical histories, and interviewing professionals. Then, with a set of identified terms, a list of regular expressions was compiled, which were selected as terminology to include in the search process, along with a set of terms to exclude to remove false positives. Based on the results of this initial screening, validation of the problems of interest was carried out and the inclusion and exclusion criteria were adjusted to arrive at the final subset, resulting in a list of 298 unique expressions related to the entities of interest. Subsequently, a characterization of individuals was performed based on the reasons for consultation and their detection dates, considering the number of positive services following to monitor post-identification follow-up. 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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. Self-harm behaviors are deliberate, intentional, and direct acts aimed at causing physical harm to one's own body, seeking to have an immediate impact without the intention of causing death. In contrast, a suicide attempt is self-inflicted harm with the intention of taking one's own life (Villarroel et al. 2013). The presentation of such episodes constitutes marker events that highlight the need for timely and appropriate therapeutic intervention. For this reason, it is necessary to generate epidemiological information on mental health that reflects the magnitude and frequency of these issues in the population. To this end, the Programmatic Area of Argerich Hospital, the Information and Statistics Management Office, and the Epidemiology Management Office initiated a collaborative work process for the detection in electronic medical records of problems related to self-injuries and suicide attempts. This article presents the initial advances of this work process with the intention of expanding this strategy in the future and contributing to public health in the quantification, characterization, and evaluation of access to treatments. Better understanding of the epidemiology of self-injuries, including the current reality of the care process, will allow us to quantify the problem and provide evidence for the consideration of public policies and programs, reassessing care pathways, organization of mental health services, and identifying current resource needs for care. The objective of this work was to build an automated process for both identifying patients and facilitating their subsequent access to a consultation with a mental health professional based on records in the electronic information system of public health providers in the City of Buenos Aires. To achieve this, various text processing tools were used. Initially, a survey of key terms associated with this issue was conducted through a bibliographic search of related concepts, reading medical histories, and interviewing professionals. Then, with a set of identified terms, a list of regular expressions was compiled, which were selected as terminology to include in the search process, along with a set of terms to exclude to remove false positives. Based on the results of this initial screening, validation of the problems of interest was carried out and the inclusion and exclusion criteria were adjusted to arrive at the final subset, resulting in a list of 298 unique expressions related to the entities of interest. Subsequently, a characterization of individuals was performed based on the reasons for consultation and their detection dates, considering the number of positive services following to monitor post-identification follow-up. In a second phase, the analysis will be extended by conducting searches in evolutions. Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa
description	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.
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