En julio de 2022, el Departamento de Medicaid de Ohio (ODM) lanzó un programa estatal de Centros Regionales de Mejora de la Calidad (QI) orientado a incorporar capacidades de los Sistemas de Salud de Aprendizaje (LHS) en la atención primaria mediante un modelo de red centralizada. Como parte de esta iniciativa, la Universidad Estatal de Ohio (OSU) implementó un piloto en diez centros afiliados. El objetivo fue aumentar el control general de la hipertensión en al menos 10 puntos porcentuales y lograr resultados más consistentes entre las poblaciones de pacientes para junio de 2027. Este informe resume los primeros 18 meses posteriores a la implementación.
Métodos
Se realizó una evaluación formativa de métodos mixtos guiada por el marco Exploración-Preparación-Implementación-Sostenimiento (EPIS). El QI Hub brindó apoyo a los centros participantes mediante extracción centralizada de datos, visualización de resultados y capacitación en mejora continua. Las principales actividades incluyeron:
- extracciones quincenales de datos desde Epic;
- un panel de control desarrollado en R Shiny;
- capacitación personalizada en ciclos Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar (PDSA);
- participación en colaboraciones de aprendizaje a nivel estatal;
- monitoreo de las tasas de control de la presión arterial (PA) mediante gráficos de control estadístico de procesos (CEP);
- regresiones logísticas a nivel de sitio para evaluar interacciones entre características demográficas y período de implementación.
Resultados principales
El análisis incluyó 22.563 adultos con hipertensión y 73.264 encuentros clínicos. La línea central de referencia fue del 72,9 % de encuentros con PA controlada. Durante la implementación se observaron dos cambios ascendentes en el control de la PA: en abril de 2024, la línea central aumentó al 77,3 %, y en julio de 2024 alcanzó el 79,1 %. En conjunto, esto representó una mejora absoluta de 6,2 puntos porcentuales y una mejora relativa del 8,5 %, equivalente a aproximadamente 4.542 encuentros adicionales con PA controlada respecto de lo esperado según la línea de base.
Los resultados variaron entre centros: los cambios absolutos oscilaron entre −3,9 % y +14,6 %. En cuanto a la brecha de control de PA entre personas negras y blancas, seis centros la redujeron y cuatro la ampliaron; sin embargo, el análisis de sensibilidad a nivel de sitio no identificó cambios estadísticamente significativos. Los datos cualitativos destacaron dos facilitadores clave —retroalimentación casi en tiempo real y entrenamiento flexible— y una barrera persistente: la rotación de personal, especialmente en clínicas con recursos limitados.
Conclusión
La implementación de un modelo LHS de red centralizada en un gran sistema académico de salud fue factible y se asoció con mejoras sostenidas en el control de la hipertensión durante 18 meses. El análisis centralizado, el apoyo adaptativo para la mejora de la calidad y el aprendizaje entre pares a nivel estatal fueron factores clave para el avance observado. No obstante, la inestabilidad del personal continuó siendo una barrera importante. Los resultados iniciales respaldan el potencial del modelo para fortalecer la capacidad de aprendizaje y mejora en la atención primaria, aunque será necesario seguir trabajando para lograr impactos más uniformes y sostenibles a largo plazo.
Introducción
Los sistemas de salud enfrentan una presión creciente para ofrecer atención de alta calidad y costo-efectiva, mejorar los resultados clínicos, fortalecer la experiencia de pacientes y equipos de salud, promover la salud poblacional y avanzar en equidad. En este contexto, los Sistemas de Salud de Aprendizaje (LHS) ofrecen un enfoque prometedor: integran ciencia, informática, incentivos y cultura organizacional para sostener la mejora continua, incorporar mejores prácticas en la prestación de servicios y generar nuevo conocimiento como parte natural de la atención.
En atención primaria, los LHS son especialmente relevantes porque permiten abordar problemas frecuentes y complejos, como el manejo de enfermedades crónicas, la polifarmacia y la coordinación entre especialidades. Una infraestructura LHS eficaz combina datos de historias clínicas electrónicas, análisis, métodos de mejora de la calidad y estrategias de gestión del cambio. De este modo, la información casi en tiempo real puede orientar decisiones clínicas, priorizar recursos y acelerar ciclos de mejora.
Modelo de red centralizada
Una estructura de tipo centro-periferia permite operacionalizar los principios de los LHS a gran escala. En este modelo, un centro principal proporciona recursos estandarizados, apoyo analítico y capacitación en mejora de la calidad a múltiples centros periféricos. Al mismo tiempo, cada centro periférico puede adaptar las intervenciones a su contexto local y a las necesidades de su población de pacientes.
Iniciativa estatal de Ohio
El Departamento de Medicaid de Ohio (ODM) lanzó una iniciativa estatal de Centros Regionales de Mejora de la Calidad para promover la salud poblacional y reducir disparidades mediante estrategias escalables, basadas en datos e integradas en un marco LHS. La iniciativa buscó alinear medidas, datos y recursos entre clínicas, entidades de atención administrada y agencias estatales, aprovechando la infraestructura académica de las Facultades de Medicina de Ohio.
La iniciativa estableció seis Centros Regionales de Mejora de la Calidad en instituciones académicas de Ohio. El Centro de Recursos Gubernamentales (GRC) de la Facultad de Medicina de Ohio actuó como centro coordinador, con responsabilidades en gestión de proyectos, capacitación en mejora de la calidad e infraestructura de datos. Además, una colaboración estatal facilitó el intercambio de definiciones, herramientas analíticas y estrategias de implementación entre instituciones.
Este artículo presenta los resultados preliminares de los primeros 18 meses del Centro Regional de Mejora de la Calidad de la OSU. La primera fase puso a prueba el modelo de red centralizada para mejorar el manejo de la hipertensión en diez centros de atención primaria afiliados.
Métodos
Marco conceptual y enfoque de evaluación
El informe utilizó una evaluación formativa de métodos mixtos, guiada por el marco EPIS. Este marco permitió organizar el proyecto en cuatro fases —exploración, preparación, implementación y sostenimiento— y analizar factores internos y externos que influyeron en los procesos y resultados. La presentación del informe se alineó además con las directrices SQUIRE 2.0 para reportes de mejora de la calidad.
Cronograma de implementación
Consideraciones éticas
Este proyecto de mejora de la calidad fue revisado por nuestra Oficina de Prácticas de Investigación Responsables, la cual determinó que no cumplía con la definición federal de investigación con sujetos humanos y, por lo tanto, no requería revisión. Las declaraciones sobre ética humana y consentimiento para participar no son aplicables.
Contexto y centros participantes
El QI Hub de la OSU se ubicó dentro de la Facultad de Medicina y se diseñó para integrarse con la infraestructura de mejora de la calidad del Centro Médico Wexner de la OSU (OSUWMC). El OSUWMC incluye una red amplia de consultorios de medicina interna general y medicina familiar en el centro de Ohio, con diversidad geográfica, organizativa y poblacional.
La fase inicial incluyó diez centros de atención primaria afiliados a OSUWMC, todos con un sistema común de historia clínica electrónica (Epic). Los centros se seleccionaron por su proporción de pacientes cubiertos por Medicaid, volumen de pacientes, relaciones de colaboración previas y viabilidad operativa para implementar procesos piloto de extracción y visualización de datos.
Fase de exploración
Formación del equipo y colaboración estatal
La fase de exploración comenzó en octubre de 2022 con la conformación del equipo del QI Hub de la OSU y el diseño de una estructura operativa para apoyar a los centros satélite. El equipo incluyó profesionales de atención primaria, informática, ciencia de datos, gestión de programas y mejora de la calidad. Durante esta fase, el ODM definió la hipertensión como condición prioritaria para el piloto inicial.
El GRC organizó reuniones mensuales con los equipos regionales para promover una comunidad estatal de aprendizaje. En diciembre de 2022, el equipo de la OSU se unió a los centros de la Universidad de Cincinnati y la Universidad de Toledo para formar un trío enfocado en el control de la hipertensión. Este subgrupo trabajó en intervenciones basadas en evidencia, definiciones operativas compartidas y modelos de prestación de atención.
Objetivos SMART
A partir de enero de 2023, cada Centro Regional definió objetivos SMART adaptados a su contexto local. El QI Hub de la OSU estableció dos metas principales para junio de 2027:
- aumentar en al menos 10 puntos porcentuales el porcentaje general de pacientes adultos con hipertensión cuya PA estuviera controlada;
- aumentar en al menos 14 puntos porcentuales el porcentaje de adultos hispanos y afroamericanos no hispanos con PA controlada.
Fase de preparación
Evaluación de necesidades
La fase de preparación comenzó con dos objetivos: construir una infraestructura funcional para el Centro de Mejora de la Calidad (QI Hub) y seleccionar y preparar diez centros satélites para las iniciativas de mejora de la hipertensión. Se llevó a cabo una evaluación integral de las necesidades de múltiples partes interesadas mediante visitas a los centros por parte del personal clínico y los gestores de proyectos del equipo del Centro. Estas visitas incluyeron observaciones en el lugar de trabajo («recorridos Gemba») de los procesos de atención al paciente de principio a fin, con el fin de obtener información cualitativa sobre los flujos de trabajo específicos de cada centro, los posibles facilitadores y las barreras para la implementación.
Desarrollo de infraestructura del QI Hub
Para abordar las necesidades identificadas, establecimos equipos especializados en implementación, educación, atención integral al paciente, gestión de datos y alineación estratégica. Se asignaron fondos para la compensación de tiempo clínico, lo que permitió la participación de las partes interesadas clave como promotores. El equipo de implementación desarrolló herramientas basadas en la evidencia para mejorar las tasas de control de la hipertensión. El equipo de educación creó un sitio web centralizado con plantillas de mejora de la calidad y videos de capacitación. El equipo de atención integral al paciente identificó los recursos existentes y realizó análisis continuos de las barreras sociales y comunitarias. El equipo de datos brindó apoyo en la extracción de datos de la historia clínica electrónica y el desarrollo de paneles de control, mientras que el equipo de alineación estratégica fomentó la colaboración entre el Centro de Mejora de la Calidad y las iniciativas de mejora de la calidad del sistema de salud en general.
Desarrollo de medidas de resultados y procesos
El trío de hipertensión definió de forma colaborativa medidas operativas estandarizadas para permitir la agregación de datos desde los centros periféricos hasta los niveles centrales y estatales. El resultado principal se alineó con la Medida de Calidad Clínica electrónica (eCQM) de la NCQA para el control de la presión arterial (PA) (CMS165v11). 19 Se seleccionó un enfoque basado en encuentros para reflejar la actividad clínica en tiempo real y evitar los desafíos relacionados con la atribución de pacientes y el mantenimiento del registro. Para cada período de informe, el denominador incluyó a todos los adultos únicos de 18 a 85 años con hipertensión esencial documentada (CIE-10-CM: I10) y al menos un encuentro que calificara. El numerador comprendió aquellos cuya PA más reciente en ese sitio fue < 140 mmHg sistólica y < 90 mmHg diastólica. Solo se incluyeron las lecturas de PA registradas durante los encuentros en la clínica en los centros de atención primaria participantes; se excluyeron las mediciones en el hogar o en clínicas especializadas. Las medidas de proceso adicionales incluyeron tasas de re-control, programación de seguimiento, prácticas de manejo de medicamentos y control de PA estratificado por características demográficas.
Infraestructura de datos de referencia
La medición de referencia se estableció del 1 de julio de 2022 al 31 de agosto de 2023. Los datos se extrajeron quincenalmente del almacén de datos Epic de la institución y se enviaron a través de REDCap al GRC utilizando un modelo de datos común desarrollado por consenso. El GRC completó un panel de control centralizado en R Shiny que mostraba métricas de rendimiento a nivel estatal, central y periférico (Figura suplementaria 1 ). Se utilizaron métodos de control estadístico de procesos (CEP) 20 para establecer el rendimiento de referencia y los límites de control, distinguiendo la variación rutinaria del cambio real a nivel del sistema. 21
Fase de implementación
Lanzamiento coordinado y participación en el sitio
La fase de implementación comenzó con lanzamientos coordinados en los diez centros satélite, cada uno de los cuales recibió un presupuesto de 5000 dólares para apoyar las actividades de implementación locales. En las reuniones iniciales estructuradas se presentó el conjunto de herramientas de mejora y se adaptaron las intervenciones basadas en la evidencia al contexto específico de cada clínica. Los componentes principales de la intervención se adoptaron de las guías de hipertensión del Colegio Americano de Cardiología/Asociación Americana del Corazón (ACC/AHA) de 2017, 22 que incluyen protocolos estandarizados de medición de la presión arterial, modelos de atención en equipo, estrategias de apoyo al autocontrol del paciente y técnicas de gestión de la salud poblacional.
Soporte flexible de QI e implementación de PDSA
Tras la puesta en marcha, el Hub proporcionó apoyo continuo y flexible para la mejora de la calidad, adaptado a las preferencias y necesidades de cada centro. La frecuencia de la participación varió considerablemente: algunos centros optaron por una participación intensiva cada 2 o 3 semanas, mientras que otros prefirieron reuniones de seguimiento cada 4 o 6 semanas. El apoyo incluyó asesoramiento sobre los ciclos Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar (PDSA), asistencia en la revisión e interpretación de datos y la facilitación activa del aprendizaje entre centros mediante el intercambio de estrategias exitosas y lecciones aprendidas.
La selección y el enfoque del ciclo PDSA dependieron principalmente de cada centro y se adaptaron a los contextos locales y las realidades operativas. Si bien el equipo del Hub desarrolló un menú inicial de áreas de enfoque PDSA basadas en la evidencia (por ejemplo, mejorar la precisión de la medición de la presión arterial, aumentar la fiabilidad de las repeticiones de la presión arterial), se alentó a los centros a identificar sus propias prioridades de mejora. Algunos centros adaptaron las opciones sugeridas, mientras que otros desarrollaron nuevos ciclos PDSA basados en necesidades específicas o esfuerzos de mejora ya existentes. El rol del Hub se mantuvo constante, brindando apoyo con datos, capacitación en metodología de mejora de la calidad y conexión con recursos, independientemente del origen del ciclo PDSA.
Continuación de la colaboración a nivel estatal y en tríos.
Durante la implementación, se mantuvo una participación activa tanto en las colaboraciones de aprendizaje estatales como en las reuniones de tríos sobre hipertensión. La estructura facilitada por el GRC promovió la difusión y la ampliación de estrategias exitosas, permitió el intercambio de innovaciones y facilitó el análisis de los factores que influyen en el sistema, así como de las barreras. Las reuniones mensuales estatales incluyeron a todos los centros regionales, mientras que las reuniones mensuales adicionales de tríos se centraron específicamente en las intervenciones para la hipertensión. Los aprendizajes y las mejores prácticas de estas colaboraciones se integraron y difundieron a los centros regionales.
Recopilación y análisis de datos
Recopilación e integración de datos cualitativos
Se recopilaron sistemáticamente datos cualitativos sobre el contexto de implementación, las barreras, los facilitadores y los ciclos PDSA a través de diversas fuentes: notas de recorridos Gemba, diagramas de Ishikawa, actas de reuniones del equipo del Hub y documentación PDSA. Estos datos se sintetizaron para comprender el contexto de los hallazgos cuantitativos y dilucidar los procesos de implementación. La integración de datos cualitativos y cuantitativos permitió una evaluación integral tanto de la efectividad de la intervención como de los factores de implementación.
Enfoque de análisis estadístico
Nuestro análisis se centró en métricas clave, incluyendo cambios porcentuales en la línea central y cambios absolutos en el control de la hipertensión, comparando el desempeño inicial con los resultados observados durante el período de implementación de 18 meses, que abarcó desde octubre de 2023 hasta abril de 2025. Se monitorearon los gráficos de control para detectar variaciones por causas especiales utilizando la metodología SPC. Para evaluar si los cambios observados en las diferencias demográficas se debían a efectos a nivel del sitio en lugar de consecuencias sistemáticas de la intervención, se realizó un análisis de sensibilidad a nivel del sitio. Para cada sitio, se ajustaron modelos de regresión logística separados con el control de la presión arterial como variable dependiente, utilizando la raza, el período de implementación y su interacción como variables independientes. El análisis estadístico se realizó utilizando R (v.4.3.1; R Core Team, 2023). 23
Fase de sostenimiento
La sostenibilidad se definió prospectivamente como un período de 6 meses durante el cual los centros demostraron tasas de control de la hipertensión estables o en mejora, ausencia de variación por causas especiales en el análisis SPC y la implementación continua de al menos una intervención central. Durante esta fase, el Centro de Mejora de la Calidad (QI Hub) planeó pasar a desempeñar un rol de monitoreo y apoyo, continuando con la recopilación de datos quincenal y manteniendo el acceso al panel de control. Los centros podían solicitar asesoramiento según fuera necesario, y la planificación de la sostenibilidad se centró en reforzar la apropiación local e integrar las prácticas efectivas en la infraestructura de mejora de la calidad a nivel del sistema.
RESULTADOS
Datos demográficos de los participantes
Se incluyeron un total de 22 563 pacientes adultos con hipertensión en los 10 centros de atención primaria participantes. La población total del estudio tenía una edad media de 59,8 años y el 53,2 % eran mujeres. Se registraron un total de 73 264 consultas durante el período de 18 meses. En la Tabla 2 se proporcionan datos demográficos adicionales de los pacientes de cada centro participante .
Tabla 2. Datos demográficos de los pacientes por centro. La tabla a continuación muestra la raza/etnia, la edad (en años) y el tipo de aseguradora de todos los pacientes en el momento de su primera consulta durante el período de implementación de 18 meses. Se indica el porcentaje de consultas atribuidas a cada grupo demográfico durante el mismo período.
Trayectoria del control de la hipertensión
El porcentaje agregado de encuentros con PA controlada se muestra en la Fig. 2. La media de la línea central previa a la implementación fue del 72,9 %. Se detectaron dos cambios ascendentes estadísticamente significativos en la media del proceso después de que ≥ 8 puntos mensuales consecutivos cayeran por encima de la línea central ( p = 0,008). El primer cambio ocurrió en abril de 2024, estableciendo una nueva línea central en el 77,3 %, seguido de un segundo cambio en julio de 2024 al 79,1 %. La línea central final representó una mejora absoluta del 6,2 % y relativa del 8,5 % con respecto a la línea base. Los cambios superaron la variación esperada por causa común, con límites de control que reflejan rangos ajustados estacionalmente. El desempeño de cada sitio varió, con cambios en las tasas de control a nivel de encuentro que oscilaron entre -3,9 % y +14,6 % (Fig. 3 , Tabla 3 ), con varios sitios que lograron la transición a la fase de mantenimiento. Las mejoras correspondieron a aproximadamente 4542 encuentros adicionales con PA controlada en comparación con las expectativas de la línea base.
Figura 2
Gráfico P de Shewhart del control de la presión arterial en todos los centros satélite. El gráfico P de Shewhart muestra el porcentaje de todos los pacientes en los diez centros satélite con su PA controlada durante el período basal hasta los 18 meses posteriores a la implementación. La tasa de control de la PA se mide por el porcentaje de pacientes con presión arterial sistólica < 140 mmHg y presión arterial diastólica < 90 mmHg. El eje Y indica la tasa de control de la PA (%), y el eje X indica el mes y el año en que se recopilaron y reportaron los datos. Los datos basales están en negro. Los datos azules representan la tasa de control de la PA mes a mes. Los límites de control superior e inferior están indicados por las líneas discontinuas por encima y por debajo de la línea central media.
Figura 3
Cambio en el control de la presión arterial a lo largo del tiempo por centro. Tasa de control de la PA por centro durante el período basal y 18 meses después de la implementación. La tasa de control de la PA se mide por el porcentaje de pacientes con presión arterial sistólica < 140 mmHg y presión arterial diastólica < 90 mmHg. El eje Y indica la proporción de pacientes con PA controlada (%), y el eje X indica el mes y el año en que se recopilaron y reportaron los datos. La fase del marco EPIS en la que se reportaron estos datos está indicada por líneas grises discontinuas, y hubo cierta superposición entre fases.
Tabla 3. Control de la presión arterial, por centro, desde el inicio hasta los 18 meses. Esta tabla muestra las medias de las líneas centrales del control de la presión arterial por centro y período. Para cada centro y período, los valores corresponden a la media mensual de la proporción de pacientes con presión arterial controlada, incluyendo todos los grupos raciales/étnicos (blancos no hispanos, negros no hispanos, hispanos, otros, desconocidos). Los ciclos PDSA enumerados no son exhaustivos.
Atención integral al paciente
Aunque el enfoque principal no fue la aplicación de los ciclos PDSA para la consistencia de los resultados, se realizó un análisis de sensibilidad a nivel de sitio para evaluar las diferencias en el control de la presión arterial según la raza (Tabla 4 ). Se observaron variaciones en la línea de base entre los sitios. Después de 18 meses, seis sitios mostraron una reducción y cuatro mostraron un aumento de la brecha de control entre personas negras y blancas. Cabe destacar que el sitio 9 mostró una reducción debido a que el control en personas blancas disminuyó más que en personas negras. Ninguno de los modelos de sensibilidad a nivel de sitio identificó una interacción estadísticamente significativa.
Tabla 4. Control de la presión arterial en grupos demográficos, por centro, desde el inicio hasta los 18 meses. Esta tabla muestra el porcentaje medio de consultas en las que se controló la presión arterial al inicio y a los 18 meses posteriores a la implementación. Para cada centro y período, los valores corresponden a la línea central media mensual para las consultas de personas blancas no hispanas y negras no hispanas; otros grupos no se muestran aquí. La fila general es descriptiva; las conclusiones inferenciales se basan en regresiones logísticas a nivel de centro (raza × período), en las que ningún centro mostró una interacción estadísticamente significativa.
Información sobre la implementación
En la Tabla 5 se resumen los hallazgos cualitativos relacionados con la participación en el sitio, el uso de datos, las barreras del flujo de trabajo y el soporte adaptativo del Hub .
Tabla 5. Principales hallazgos, resultados y aprendizajes de la fase EPIS aplicada. La siguiente tabla detalla los principales hallazgos o aprendizajes obtenidos mediante las fases de exploración, preparación, implementación y sostenibilidad del marco EPIS.
DISCUSIÓN
Este informe describe la implementación de un Centro Regional de Mejora de la Calidad (QI) mediante un modelo de red centralizada dentro de una iniciativa estatal de Servicios de Salud Locales (LHS), que puso a prueba el manejo de la hipertensión en diez centros de atención primaria. Durante 18 meses, el control general de la hipertensión mejoró, con dos aumentos estadísticamente significativos en la media del proceso de Control Estadístico de la Hipertensión (SPC), lo que sugiere que el apoyo de la QI en red puede estar asociado con mejores resultados en enfermedades crónicas, aunque los resultados variaron según el centro.
La infraestructura de datos robusta y el entrenamiento QI personalizado, componentes centrales de LHS, 7 fueron citados por los sitios participantes como esenciales para identificar prioridades y monitorear el progreso. La retroalimentación casi en tiempo real a través de un panel centralizado permitió a los sitios adaptar las intervenciones localmente. 2 Sin embargo, la inestabilidad operativa, particularmente la escasez de personal, limitó el compromiso sostenido en varias clínicas, especialmente aquellas que atienden a poblaciones con recursos limitados. 24 , 25 , 26 Estas barreras se hacen eco de los hallazgos de Fiscella et al., quienes observaron que la alta rotación de personal en los Centros de Salud Calificados Federalmente impedía la continuidad de la intervención. 27 Si bien el apoyo y la defensa flexibles del Hub pueden haber ayudado a algunos sitios, la naturaleza observacional de este estudio impide la inferencia causal.
Nuestros hallazgos se suman a la creciente literatura que respalda las intervenciones de mejora de la calidad multicomponente en atención primaria. 27 Se han demostrado mejoras similares en el control de la presión arterial en ensayos que combinan capacitación médica, subsidios para medicamentos y atención dirigida por enfermeras, 28 o modelos impulsados por tecnología que integran educación y protocolos de atención estandarizados. 29 Si bien nuestro Hub hizo hincapié en el desarrollo de capacidades y los ciclos PDSA habilitados por datos en lugar de la prestación directa de atención, el tema unificador en todos los modelos efectivos es el apoyo multinivel que apunta a múltiples palancas del sistema. La atención basada en equipos y las colaboraciones de aprendizaje son especialmente valiosas para mantener las mejoras en afecciones complejas como la hipertensión. 30 , 31 , 32 , 33
Los hallazgos de la primera fase señalan varias prioridades futuras: asegurar la aceptación temprana del liderazgo, evaluar la preparación del sitio, incorporar la mejora de la calidad en los flujos de trabajo diarios y mantener el acceso a datos procesables. 34 , 35 , 36 Para que la mejora de la calidad sea sostenible, las actividades deben integrarse en la práctica clínica rutinaria y estar respaldadas por estructuras que protejan el tiempo. 35 , 37 , 38 A medida que la iniciativa se expande, el modelo Hub debe continuar adaptándose al contexto local mientras fomenta el aprendizaje en todo el sistema. Si bien algunos modelos LHS se centran en el aprendizaje centralizado o la autonomía local, nuestra experiencia sugiere que las estructuras hub-and-spoke pueden salvar estas dos al combinar herramientas estándar con flexibilidad específica del sitio. Nuestros hallazgos deben interpretarse con precaución. El período de evaluación de 18 meses, el enfoque en un solo sistema de salud académico y el diseño observacional limitan la generalización e impiden conclusiones causales. Además, la naturaleza multicomponente de la iniciativa dificulta aislar la contribución de los elementos individuales. También es importante señalar que los sitios spoke seleccionados pueden no ser representativos de todas las prácticas de atención primaria. Finalmente, los ciclos PDSA están en curso, y las adaptaciones continuas por parte de los centros pueden influir aún más en los resultados.
CONCLUSIÓN
En sus primeros 18 meses, el Centro Regional de Mejora de la Calidad de la OSU, parte de una iniciativa estatal del LHS, se asoció con mejoras sostenidas en el control de la hipertensión. Entre los factores que contribuyeron a ello se incluyen una infraestructura de datos centralizada, un apoyo flexible para la mejora de la calidad y la participación en una red de aprendizaje estatal. Los persistentes problemas de personal en algunos centros pusieron de manifiesto la necesidad de estrategias de implementación adaptativas. Nuestros primeros hallazgos sugieren que un modelo de mejora de la calidad con un modelo centralizado puede desarrollar capacidades y fomentar el aprendizaje continuo en la atención primaria, si bien es necesario seguir trabajando para garantizar la sostenibilidad, reducir las diferencias en las variaciones de los resultados y extender el modelo a otros entornos y afecciones.
