A organização do fluxo de atendimento de emergência é um dos grandes desafios para as instituições de saúde. Os sistemas de classificação de risco auxiliam os enfermeiros na priorização do atendimento dos pacientes com maior risco, que podem ter sua condição de saúde agravada durante a espera. Avaliar o desempenho de um sistema de classificação de risco institucional para pacientes com infarto agudo do miocárdio permite conhecer a sua capacidade para estabelecer adequadamente a prioridade de atendimento. Objetivos: Determinar a sensibilidade e especificidade de um sistema institucional de classificação de risco para infarto agudo do miocárdio em pacientes com dor torácica; verificar associações entre as variáveis sociodemográficas com o desempenho do sistema na priorização desses pacientes. Método: Estudo observacional em um hospital de cardiologia. A estimativa da sensibilidade foi avaliada pela capacidade do sistema em classificar nas categorias de maior prioridade (vermelha e amarela) os pacientes com diagnóstico de infarto agudo do miocárdio. A estimativa da especificidade foi avaliada pela capacidade do sistema em classificar com baixa prioridade (verde e azul) os pacientes sem infarto agudo do miocárdio. O padrão de referência foi o registro médico de infarto agudo do miocárdio. Resultados: A amostra foi constituída por 3.032 eventos de classificação de risco, sendo 1.534 (50,6%) do sexo masculino; idade média de 57,9 (DP 15,1) anos;146 (4,8%) eventos de infarto agudo do miocárdio. A sensibilidade do sistema foi de 73,3% (IC 65,2% - 80,1%) e a especificidade de 61,3% (IC 59,4% - 63,0%). O desempenho do sistema foi pior com o aumento da idade dos pacientes (p<0,001); melhor com prioridades mais elevadas (p<0,001) e na presença de supra desnivelamento de segmento ST (p<0,001). Conclusão: O sistema institucional de classificação de risco teve bom desempenho na avaliação de pacientes com queixa de dor torácica por otimizar o atendimento de pacientes com infarto agudo do miocárdio, embora haja espaço para melhoria de desempenho do sistema considerando o aumento do valor de sensibilidade e identificação dos falsos negativos.

The organization of the flow of emergency care is one of the great challenges for health institutions. Risk classification systems assist nurses in prioritizing the care of patients at higher risk, who may have their health condition aggravated during waiting. Evaluating the performance of an institutional risk classification system for patients with acute myocardial infarction allows to know their capacity to adequately establish the priority of care. Objectives: To determine the sensitivity and specificity of an institutional system of classification of risk for acute myocardial infarction in patients with chest pain; to verify associations between the sociodemographic variables with the performance of the system in the prioritization of these patients. Method: Observational study in a cardiology hospital. Sensitivity estimation was assessed based on the ability of the system to classify patients with a diagnosis of acute myocardial infarction into the highest priority categories (red and yellow). Estimating specificity was assessed based on the ability of the system to classify patients without acute myocardial infarction with low priority (green and blue). The gold standard was the medical record of acute myocardial infarction. Results: The sample consisted of 3,032 risk classification events, of which 1,534 (50.6%) were male; mean age of 57.9 (SD 15.1) years, 146 (4.8%) events of acute myocardial infarction. The sensitivity of the system was 73.3% (CI 65.2% - 80.1%) and the specificity was 61.3% (CI 59.4% - 63.0%). System performance was worse with increasing patient age (p <0.001); with higher priorities (p <0.001) and in the presence of ST-segment elevation (p <0.001). Conclusion: The institutional system of risk classification performed well in the evaluation of patients with chest pain for optimizing the care of patients with acute myocardial infarction, although there is space for improvement of the system performance considering the increase of sensitivity and identification of false negatives.