Introducción: Las medidas de aislamiento necesarias para contener el avance de la pandemia COVID-19 generaron una barrera de acceso a la salud. En los efectores sanitarios de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires se implementaron programas de teleconsulta como estrategia alternativa para mejorar el acceso a la consulta.

Objetivos: Estimar la tasa de teleconsultas perdidas. Identificar factores asociados a teleconsultas perdidas. Construir y validar un modelo predictivo de teleconsulta perdida.

Materiales y métodos: Cohorte retrospectiva (período del 01/08/2020 al 31/03/2022) de 3339 turnos de teleconsulta solicitados en el Hospital General de Niños Pedro de Elizalde. La unidad de análisis fue cada turno de teleconsulta solicitado. Se utilizaron modelos de regresión logística multivariado de efectos mixtos para la generación de modelos predictivos de teleconsulta perdida.

Resultados: Tasa de teleconsultas perdidas: 11,35%. Factores asociados a mayor riesgo de teleconsulta perdida: domicilio en CABA OR 2,36 (IC95% 1,62-3,45), cobertura de salud pública exclusiva OR 2,20 (IC95% 1,40-3,45) y presencia de otros turnos el mismo día en el hospital OR 3,32 (IC95% 1,92-5,74). Factores asociados a menor riesgo de teleconsulta perdida: cantidad de problemas clínicos en el periodo de estudio OR 0,90 (IC95% 0,84-0,96), obtención del turno a través del mesón OR 0,30 (IC95% 0,18-0,51), presencia de enfermedad crónica OR 0,47 (IC95% 0,32-0,70) y cantidad de turnos previos solicitados OR 0,89 (IC95% 0,84-0,94). El modelo predictivo generado presentó área bajo la curva ROC de 0,72 en el grupo de turnos de Validación.

Conclusiones: La tasa de ausentismo en teleconsultas pediátricas en el Hospital General de Niños Pedro de Elizaldes fue relativamente baja comparada con otros reportes en la literatura. Fue posible identificar factores asociados a teleconsulta perdida. Fue posible construir y validar un modelo predictivo para predecir las teleconsultas perdidas.

Palabras Clave del Autor: Teleconsulta; Ausentismo; Covid-19; Pandemia; Modelo Predictivo; Acceso a la Salud; Pediatría.