Los tres números que necesita saber sobre la atención médica: el Desafío 60-30-10

Jeffrey Braithwaite, Pablo Glasziou & Johanna Westbrook 

British Medical Journal 2020.

La asistencia sanitaria representa una paradoja. Si bien el cambio está en todas partes, el rendimiento se ha estancado: el 60% rendimiento posible de los sistema de salud en la atención en promedio está en línea con las pautas basadas en la evidencia o el consenso, el 30% es alguna forma de desperdicio o de bajo valor, y el 10% es daño o eventos adversos. El Desafío 60-30-10 ha persistido durante tres décadas.

Cuerpo principal

Las estrategias actuales de arriba hacia abajo o lógica de cadena para abordar este problema, basadas esencialmente en modelos lineales de cambio y basadas en políticas, jerarquías y estandarización, han demostrado ser insuficientes. En cambio, necesitamos combinar ideas extraídas de la ciencia de la complejidad y la mejora continua con propuestas para crear un sistema de salud de aprendizaje profundo. Este modelo de aprendizaje dinámico tiene el potencial de reunir información relevante que incluye las historias de los pacientes y los datos clínicos, de pacientes, de laboratorio y de costos para mejorar la toma de decisiones en tiempo real o casi en tiempo real. Si lo hacemos bien, el sistema de salud de aprendizaje contribuirá a que la atención se base más en la evidencia y sea menos derrochadora y dañina. Necesitará una red troncal e infraestructura digital diseñada específicamente, aplicará inteligencia artificial para apoyar las opciones de diagnóstico y tratamiento, aprovechará los nuevos tipos de datos genómicos y otros tipos de datos, y creará discusiones informadas de opciones entre pacientes, familias y médicos. Si bien habrá muchas variantes del modelo, los sistemas de salud de aprendizaje tendrán que extenderse, y ser alentados a hacerlo, principalmente a través de la difusión de modelos de innovación y adaptaciones locales.

Conclusión

Los sistemas de aprendizaje profundo pueden permitirnos explotar mejor los conjuntos de datos de salud en expansión, incluidas las formas tradicionales y nuevas de datos a gran y pequeña escala, por ejemplo, la genómica y la información de costos, e incorporar las preferencias de los pacientes en la toma de decisiones. Tal como lo concebimos, un sistema de aprendizaje profundo apoyará el deseo de la atención médica de mejorar continuamente y obtener ganancias en las dimensiones 60-30-10. Todos los sistemas sanitarios modernos están inundados de datos, pero solo recientemente hemos sido capaces de reunirlo, ponerlo en funcionamiento y convertirlo en información útil para tomar decisiones más inteligentes y oportunas que en el pasado.

El sistema de salud es un sistema que necesita reparación

Los sistemas de salud modernos tienen un problema de números: específicamente, 60, 30 y 10. A pesar de todo el ingenio y los esfuerzos de los últimos 30 años, el carro de la prestación de atención médica permanece atascado en una rutina debilitante de bajo rendimiento [1]. La atención en línea con las directrices y la evidencia ronda el 60% como lo muestran los grandes estudios empíricos de múltiples condiciones en adultos y niños en los EE.UU., Inglaterra y Australia [2,3,4,5,6]. Alrededor del 30 % de la atención es despilfarro, duplicación o de bajo valor, según varias fuentes autorizadas, entre ellas Berwick y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) [7,8,9,10], para los que no se puede justificar un gasto considerable. Y muchos estudios han documentado cómo el daño iatrogénico o los eventos adversos aconteceran al menos el 10% de los pacientes a nivel mundial[11,12,13,14,15]. Treinta por ciento de ineficiencia, y 10% de eventos adversos, la mitad de estos eventos son evitables, como así también los gastos de ineficiencia, es como si pudiéramos reasignar el 2% del producto bruto interno de un país, haciendo bien las cosas, y con mejor salud y capacidad productiva, lo cual puede generar mayor riqueza. También debemos fomentar el acceso al conocimiento y las directivas.

Considere por un momento, si la aviación civil, la fabricación de automóviles o la industria del diseño de software lograron una confiabilidad del 60% de la prestación de servicios en viajes comerciales de pasajeros, vehículos de motor nuevos y programas de software recién lanzados. Imagínese aún más si estos sectores tuvieran una tasa de ineficiencia del 30% al producir sus resultados, y perjudicaran a 1 de cada 10 de sus clientes. Sin duda, esto no se toleraría. La atención médica es más compleja que esas industrias, pero gasta menos esfuerzo en mejorar.

Estas cifras de atención médica principal persisten y pueden empeorar si tenemos en cuenta todo lo que está llegando a la cartera de innovación en salud. Los avances en medicina de precisión, genómica, medicamentos de nueva generación, IA y ciencias del cerebro se encuentran en varias etapas de desarrollo o se ocupan de la atención médica, con el potencial de hacer tanto el bien como el daño al sistema. Si el Desafío 60-30-10 representa una fuerte señal de que el sistema no es adecuado para el propósito ahora, ¿cómo va a hacer frente a una avalancha de estas tecnologías avanzadas? Esta nueva evidencia tiene el potencial de ofrecer nuevas curas y de salvar y extender vidas, pero si no se adopta de manera efectiva o general, entonces la proporción de atención basada en la evidencia podría disminuir, no aumentar. Las nuevas tecnologías también aumentan la complejidad de la atención y agregan más riesgos, y si no proporcionan un retorno adecuado de la inversión pueden agregar más desperdicio. También podrían introducir más potencial para el daño yatrogénico creciente. El Desafío 60-30-10 se interpone en el camino del progreso.

¿Dónde estamos ahora?

Para hacer frente al desafío, existe una necesidad urgente de un salto conceptual en nuestra comprensión de cómo los sistemas de salud responden a las demandas implacables, las presiones internas y externas, y evolucionan naturalmente. Los médicos y profesionales de la salud ven los síntomas del bajo rendimiento de los sistemas todos los días, por lo que están acostumbrados a las frustraciones y, hábiles en las soluciones, en su mayoría dan lo mejor de sí mismos en un sistema difícil [16]. Los gerentes, los responsables de la formulación de políticas, los ministros de salud y otros políticos también lo ven, manifestándose en la miríada de asuntos dispares (errores, problemas de recursos humanos, política, financiación y cuestiones socioeconómicas) con los que tienen que lidiar, junto con las crisis semanales o diarias de los medios de comunicación[17, 18]. No es la mano de obra, como tampoco lo es el paciente, la culpable. Los modelos episódicos, fragmentados y jerárquicos actuales de prestación de asistencia sanitaria y gobernanza organizativa están ejerciendo presión porque están construidos para el pasado [15, 19, 20]. Y el ritmo del cambio es agotador, con la gente luchando por mantenerse al día. De hecho, una nueva investigación está haciendo que alrededor del 7% de las «mejores prácticas» sean obsoletas cada año [21], y un promedio de cinco nuevas enfermedades se agregan a Medline cada semana [22].

Mientras tanto, la investigación sobre los sistemas de salud, utilizando métodos y enfoques cada vez más sofisticados, y basándose en la misma complejidad de la ciencia y las teorías de redes utilizadas para comprender los procesos biológicos, está comenzando a revelar conocimientos profundos sobre cómo funcionan realmente las cosas [23,24,25,26] . La respuesta no es la introducción de políticas aún más rígidas o la reorganización de los organigramas en el vano intento de reestructurar una vez más. Ese tipo de enfoque se basa en el pensamiento lineal, al que los humanos con demasiada frecuencia incumplan. Esta lógica simplista, si-entonces nos sirve bien a la hora de tomar decisiones directas, pero es insuficiente para los problemas perversos que ahora nos presentan en entornos de salud [29,30,31].

Un camino a seguir

Entonces, ¿cómo podemos utilizar este conocimiento y la evidencia de otros ejemplos [ 35 , 36 , 37 ] para romper el estancamiento y lograr una atención mejor, más rentable y más segura? El desafío 60-30-10 es una amplia advertencia contra la decepción por las mismas pistas desgastadas. Las «soluciones» populares de hoy en día, como la reestructuración [ 38 ], jugar constantemente con la configuración de las políticas [ 39 ], agregar más y más burocracia [ 40 , 41 ] e introducir un nuevo manifiesto electoral o imponer nuevos objetivos al sistema cada vez que cambia un gobierno. [ 42] mantener a mucha gente ocupada implementando ‘cambios’ pero más allá de las superficialidades; estas medidas conspiran para restringir los sistemas y aportan mucha inercia. Al final, toda esta actividad de arriba hacia abajo no es una mejora genuina y simplemente se suma al mismo estancamiento de 60-30-10.

La acumulación de investigaciones en los sistemas de salud refuerza la opinión de que debemos adoptar el enfoque diferente que significa el modelo de red. Necesitamos estudiar, diseñar y probar nuevos modelos integrados, interdisciplinarios y basados ​​en la evidencia que puedan seguir el ritmo de los cambios inevitables en nuestro conocimiento, reduciendo la brecha entre la investigación y la práctica clínica. Estos serán modelos que induzcan a la colaboración y trasciendan los silos especializados; que vinculan los hospitales, la atención primaria, la atención a las personas mayores y los servicios comunitarios; y que puede guiar a los pacientes bien informados a lo largo de vías de atención médica más claras y basadas en la evidencia, para sus necesidades de salud inmediatas y a lo largo de su vida, desde el nacimiento hasta la atención pediátrica y para adultos y ancianos [ 23 , 43 , 44]. Este enfoque requiere estrategias múltiples, desde la explotación de la información y las tecnologías de apoyo a la toma de decisiones hasta nuevos modelos de financiamiento de la salud que recompensen la buena atención, desfinancian la atención inútil o marginal y brindan incentivos para sobresalir. Ese es solo el primer paso.

Nos hemos centrado intensamente en los errores y el desperdicio mientras ignoramos en gran medida la mayor parte de la atención que se brinda de manera efectiva, a pesar de las considerables presiones en la cara clínica del carbón. Voltee la pregunta de esa manera y podremos preguntarnos cómo, en un sistema tan complejo, tanto cuidado va bien en la práctica diaria. [ 45 ] Y, dentro del panorama de la buena atención que se brinda, ¿dónde están los mejores ejemplos de práctica ejemplar? Ahí residen muchos de los secretos del éxito [ 26]. Aprender de lo que va bien podría ayudar a cambiar el dial de esos números de titulares. En todos los sistemas de salud, podemos profundizar un poco más en cada una de esas tres cifras para encontrar una variabilidad útil. Siempre hay artistas destacados que brindan mejor atención, generan menos desperdicio o cometen menos errores. Tienen mucho que ofrecer a otras partes del sistema que operan en condiciones similares.

Sin embargo, no tenemos mucho éxito en la difusión de buenas prácticas en todos los sistemas de salud, por lo que se pueden encontrar islas de excelencia, pero entre océanos de atención más pobre o incluso mediocre, y las lecciones no se comparten, ni las mejores prácticas se adoptan ampliamente. Esos ejemplos dispersos ya existen, como las redes de investigación para enfermedades no diagnosticadas [ 46 ] o las redes de mejora clínica para la fibrosis quística [ 47 ], o de manera más general, que una mejor mortalidad y calidad se correlaciona con la investigación clínica, en particular el número de pacientes inscritos en estudios de intervención [ 48] —Pero no son la norma, e incluso estos ejemplos pueden y deben continuar reformándose y mejorando. En resumen, para comprender los sistemas de salud y el rendimiento de los sistemas, debemos centrarnos no solo en los problemas (por ejemplo, que se produzcan daños o eventos adversos en el 10% de las admisiones y encuentros con el médico de cabecera), sino también en dónde van bien las cosas (por ejemplo, dónde se mantiene a los pacientes seguro en el 90% de los casos). Por ejemplo, los cinco momentos de la OMS para la seguridad de los medicamentos (iniciar, tomar, agregar, revisar y detener un medicamento) [ 49 ] es una forma basada en la evidencia de abordar los errores (en el campo del 10%), y la cuadrícula de análisis de resiliencia de Hollnagel ( cuatro potenciales de resiliencia: monitoreo, aprendizaje, anticipación y respuesta) [ 50 ] es una forma de promover más cuidados de manera correcta (en el campo del 90%).

Yendo más allá, existe el potencial de recalibrar los modelos de atención médica estáticos para que las organizaciones, los equipos clínicos y los pacientes puedan aprender por sí mismos, mejorando de manera efectiva los procesos sobre la marcha [ 51]. Esto no es una fantasía y, en sistemas complejos, es en realidad la única forma de proceder, porque simplemente no podemos esperar que los profesionales en la primera línea de atención respondan a modelos de gestión de comando y control arraigados en el pasado. Tenemos, o estamos ensamblando, las herramientas de minería de datos, la conectividad digital ubicua, los dispositivos móviles y los bancos de datos y registros de investigación florecientes para respaldar la toma de decisiones de la cara del carbón en prácticamente cada paso, y para retroalimentar constantemente las lecciones en los procesos de atención de optimización continua. Esto significa recolectar macrodatos, agregados y configurados como el motor de generación y aplicación de conocimiento. También significa desarrollar la próxima generación de médicos de modo que sean expertos en la gestión de la información y estén seguros con los métodos de mejora continua y los enfoques de la práctica basados ​​en sistemas [52 ]. Junte esto, y es un sistema de aprendizaje [ 53 , 54 , 55 ].

El sistema de salud de aprendizaje profundo

De manera esquemática, el sistema en constante mejora podría comportarse de manera similar al modelo de la figura  2, donde la retroalimentación se proporciona casi en tiempo real a los equipos clínicos, pacientes, gerentes y legisladores, y los esfuerzos para mejorar la atención están mucho mejor alineados que en la actualidad. La idea general es medir el progreso con la mejora a lo largo del tiempo en un entorno de aprendizaje [ 58 ] con una cultura de respeto y confianza [ 59]. Los impulsores son los siguientes: estar comprometidos con la mejora, estar listos y preparados para el cambio, reconocer las capacidades y las barreras para el progreso, comprender los tipos de estrategias de implementación disponibles y generar suficiente influencia y asignación de recursos para el aprendizaje acelerado necesario. en el ajetreado mundo clínico de hoy. Si bien algunas escuelas de medicina, enfermería y programas de salud afines han comenzado a enfatizar los tipos de conocimientos, competencias y habilidades que permitirán a los médicos ser pensadores de sistemas y agentes de cambio, trabajando en sistemas de aprendizaje adaptativo y cambiando esos sistemas a medida que avanzan, muchos no lo hacen, o aún no han ido lo suficientemente lejos. Las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina de EE. UU. Han argumentado recientemente que más personas en el cuidado de la salud necesitan capacitarse en pensamiento sistémico [15 ].

Si progresamos en la construcción de sistemas de aprendizaje rápido basados ​​en la mejora continua, la retroalimentación periódica a las partes interesadas y la incorporación de las perspectivas y opciones de los pacientes en las decisiones [ 60 ], podemos esperar que surja una variedad de nuevos modelos alineados con las condiciones locales y las culturas del lugar de trabajo. , muy probablemente centrado en el microsistema clínico [ 61]. Este es el grupo definido y organizado de personal de atención y personal asociado que atiende a una población objetivo de pacientes; muy lejos de los anticuados conceptos de atención centrados en el médico individual por un lado, o la visión de arriba hacia abajo de un sistema altamente estructurado y jerárquico amado por los legisladores por el otro. Nuestra noción de microsistema clínico como sistema de aprendizaje es adaptable y fluida en lugar de rígida y estática; en otras palabras, sus características están mucho más estrechamente alineadas con el complejo sistema adaptativo del que forma parte integral. Con tales características, el sistema de aprendizaje de la salud puede reunir y gestionar datos de múltiples fuentes, incluida información sobre el estado de salud, las expectativas y preferencias de los pacientes, información clínica y biológica, datos genómicos, programas de costos y beneficios, y perfiles de estilo de vida e historia. Todos estos datos, en el modelo al que esperamos que pueda aspirar el sistema, se reunirán en formas utilizables para el beneficio de la toma de decisiones tanto de los pacientes como de los médicos [62 ]. Si hacemos esto bien, estos sistemas de aprendizaje profundo flexibles y ricos en información reemplazarán los sistemas de olvido de hoy, con sus estructuras organizacionales arraigadas, estandarizadas y frágiles. La Figura  3 muestra cómo funcionarían los ciclos de avance en el sistema de salud de aprendizaje profundo [ 63 ]. Es un bosquejo de alto nivel de lo que podría ayudarnos a revitalizar a los médicos para que brinden una atención más adecuada, menos desperdicio y una atención más segura y de mayor calidad, respaldada por los datos necesarios para tomar buenas decisiones y ajustarlas con el tiempo.

Los ejemplos de tales sistemas de aprendizaje, o aquellos que intentan emular las características de un sistema de aprendizaje y salud, están surgiendo a un ritmo rápido. Algunos ejemplos son los estudios que rediseñaron la atención de los pacientes con cáncer de pulmón (The Ottawa Health Transformation Model) [ 64 ], los roles cambiantes de los investigadores en diferentes entornos de EE. UU. Que utilizan los principios del sistema de salud de aprendizaje para reducir los errores de diagnóstico y los cuasi accidentes [ 65 ], la política del Reino Unido iniciativas para construir la infraestructura y la columna vertebral de datos en la que se basará el progreso del aprendizaje de los sistemas de salud [ 66 ], y colaboraciones de datos para reducir la mortalidad asociada con la sepsis entre 21 hospitales del sistema Kaiser Permanente North California [ 67] siguiendo ejemplos anteriores de Kaiser Permanente, como el trabajo sobre Vioxx, y la detección temprana de sus efectos secundarios a largo plazo [ 68 ].

Si no logramos hacer la transición

A pesar de ser una idea relativamente nueva, que reúne mucho de lo que parece estar surgiendo y en proceso en cualquier caso, estos modelos de sistemas integrales no son opcionales. Somos muy conscientes del continuo costo humano y financiero del bajo rendimiento de los sistemas actuales. Toda esa atención deficiente, desperdicio y daño iatrogénico cuesta miles de millones de libras, euros y dólares inútiles para la atención médica. Los mismos profesionales de la salud de los que dependemos para brindar una atención de calidad e implementar los avances médicos de próxima generación están trabajando bajo presiones insostenibles y, como resultado, con demasiada frecuencia, sienten que están fallando a sus pacientes o se están agotando [ 69]. Necesitan saber que los mecanismos de apoyo de los que dependen se están modernizando, tienen las herramientas para abordar el desafío 60-30-10 y pueden brindar una mejor atención en un sistema que cada día se vuelve más complejo.

Aunque el modelo de aprendizaje es atractivo, no está garantizado. En la asistencia sanitaria, algunas cosas se aceptan e integran rápidamente (p. Ej., Técnicas laparoscópicas, inmunización de lactantes, cirugía ambulatoria) y otras se han adoptado con lentitud (p. Ej., Participación del paciente en la toma de decisiones, varios tipos de evidencia de nivel 1 y cumplimiento de las pautas como la dependencia del alcohol, el uso de antibióticos y la obesidad) [ 5 ]. Si bien habrá muchas variantes sobre el tema, será necesario difundir el aprendizaje de los sistemas de salud, principalmente mediante la difusión de modelos de innovación y adaptaciones locales [ 70 ]. Sin embargo, el impulso combinado del pensamiento de la literatura sobre sistemas de salud de aprendizaje embrionario [ 53 , 54 , 55], nuestro estudio de caso de TCRN y otros que hemos señalado, es atractivo y parece representar un cambio de paradigma en la reconceptualización de la atención.

Conclusión

El modelo del sistema de aprendizaje de la salud representa nuestra mejor opción en este momento para cambiar el dial de estos números truculentos y llegar al Desafío. En general, en todo el mundo, estamos invirtiendo fuertemente en avances biomédicos y tecnológicos que prometen una atención médica más segura, asequible y eficaz. Pero sin una atención acorde a los modelos de entrega adaptados a un propósito, receptivos y basados ​​en la evidencia que están diseñados para aprender y son acordes con una visión de sistemas complejos de la atención médica en lugar de un modelo de comando inflexible, pesado y jerárquicamente cargado, seguiremos atrapados en un Día de la Marmota de Einstein, haciendo lo mismo una y otra vez para lograr los mismos resultados insostenibles.