MAI-DxO: AI de Microsoft Mejores Diagnósticos con Menores Costos

Mejoras en el diagnóstico secuencial con AI

Harsha Nori* , Mayank Daswani* , Christopher Kelly* , Scott Lundberg* , Marco Tulio Ribeiro* , Marc Wilson* , Xiaoxuan Liu, Viknesh Sounderajah, Jonathan Carlson, Matthew P Lungren, Bay Gross, Peter Hames, Mustafa Suleyman, Dominic King, Eric Horvitz Microsoft AI 30 de junio de 2025

El estudio aborda el diagnóstico secuencial, un proceso clave en la práctica médica en el que los médicos refinan hipótesis diagnósticas a través de iteraciones de preguntas y pruebas. Para evaluar este tipo de razonamiento clínico en modelos de lenguaje, los investigadores presentan el Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench), un marco interactivo que utiliza 304 casos del New England Journal of Medicine (NEJM-CPC) transformados en encuentros clínicos escalonados. Este marco permite que un médico o IA solicite información adicional iterativamente a un modelo de guardián que revela hallazgos solo cuando son consultados, evaluando tanto la precisión del diagnóstico como los costos asociados.

Además, se introduce el MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), un sistema diseñado para simular un panel de médicos y optimizar los diagnósticos mediante estrategias específicas como la selección de pruebas de alto valor y bajo costo. Este sistema, combinado con modelos avanzados como OpenAI o3, alcanza una precisión diagnóstica del 85,5%, superando tanto a médicos humanos como a otros modelos comerciales en términos de precisión y rentabilidad. En general, MAI-DxO logra reducir costos diagnósticos en un 20% en comparación con médicos y hasta un 70% en comparación con modelos estándar, demostrando el potencial de los sistemas de IA orquestados para mejorar tanto la precisión como la eficiencia en el ámbito clínico.

El equipo de IA de Microsoft comparte una investigación que demuestra cómo la IA puede investigar y resolver de forma secuencial los desafíos de diagnóstico más complejos de la medicina: casos que los médicos expertos tienen dificultades para responder.

Comparando con los registros de casos reales publicados semanalmente en el New England Journal of Medicine, demostramos que Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) diagnostica correctamente hasta el 85 % de los casos del NEJM, una tasa cuatro veces superior a la de un grupo de médicos con experiencia. MAI-DxO también permite obtener el diagnóstico correcto de forma más rentable que los médicos.

Este trabajo es muy interesante puesto que un actor principal de la revolución de la era de la información se incorpora al health care 4.0 en un modelo de inteligencia artificial dedicado a la ayuda diagnóstica, para casos tan complejos como los del New England Journal of Medicine. Esto es lo que motiva su posteo y abre la participación en competencia de Microsoft.

Resumen

La inteligencia artificial es muy prometedora para ampliar el acceso al conocimiento y el razonamiento médicos expertos. Sin embargo, la mayoría de las evaluaciones de los modelos lingüísticos se basan en viñetas estáticas y preguntas de opción múltiple que no reflejan la complejidad y los matices de la medicina basada en la evidencia en entornos del mundo real. En la práctica clínica, los médicos formulan y revisan iterativamente las hipótesis diagnósticas, adaptando cada pregunta y prueba subsiguiente a lo que acaban de aprender, y sopesan la evolución de la evidencia antes de comprometerse con un diagnóstico final. Para emular este proceso de diagnóstico iterativo, presentamos el Sequential Diagnosis Benchmark, que transforma 304 casos de la conferencia clinicopatológica del New England Journal of Medicine (NEJM-CPC) en encuentros de diagnóstico escalonados. Un médico o IA comienza con un breve resumen de caso y debe solicitar iterativamente detalles adicionales de un modelo de guardián que revela los hallazgos solo cuando se consulta explícitamente. El rendimiento se evalúa no solo por la precisión del diagnóstico, sino también por el costo de las visitas al médico y las pruebas realizadas. Para complementar el punto de referencia, presentamos el MAI Diagnostic Orchestrator (MAIDxO), un orquestador independiente del modelo que simula un panel de médicos, propone diagnósticos diferenciales probables y selecciona estratégicamente pruebas rentables y de alto valor. Cuando se combina con el modelo o3 de OpenAI, MAI-DxO logra una precisión diagnóstica del 80%, cuatro veces superior a la media del 20% de los médicos generalistas. MAI-DxO también reduce los costos de diagnóstico en un 20% en comparación con los médicos, y en un 70% en comparación con el o3 comercial. Cuando se configura para obtener la máxima precisión, MAI-DxO logra una precisión del 85,5%. Estas ganancias de rendimiento con MAI-DxO se generalizan en modelos de las familias OpenAI, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek y Llama.

Destacamos cómo los sistemas de IA, cuando se les guía para pensar de forma iterativa y actuar con juicio, pueden mejorar tanto la precisión del diagnóstico como la rentabilidad de la atención clínica.

Introducción

El diagnóstico secuencial es una piedra angular del razonamiento clínico, en el que los médicos refinan sus hipótesis diagnósticas paso a paso a través de preguntas y pruebas iterativas.

La Figura 1 ilustra cómo un diagnosticador podría abordar un caso dada la información inicial limitada, planteando preguntas amplias y luego cada vez más específicas para reducir la diferencia a una probable neoplasia maligna, seguidas de imágenes, biopsias y estudios de especialistas para llegar a un diagnóstico final. La resolución de estos casos exige un conjunto complementario de habilidades: identificar las próximas preguntas o pruebas más informativas, equilibrar el rendimiento diagnóstico marginal con el costo y la carga del paciente, y reconocer cuándo la evidencia es suficiente para hacer un diagnóstico confiable. Los modelos lingüísticos (LM) han demostrado una impresionante capacidad diagnóstica, con estudios recientes que muestran un rendimiento de primer nivel en los exámenes de licencia médica y viñetas diagnósticas altamente estructuradas (Cabral et al., 2024; Goh et al., 2024; McDuff et al., 2025; Nori et al., 2023a,b, 2024). Sin embargo, estas evaluaciones se realizan en condiciones artificiales que difieren notablemente de la práctica clínica del mundo real. La mayoría de las evaluaciones diagnósticas presentan modelos con viñetas cuidadosamente empaquetadas que agrupan la queja principal, la historia de la enfermedad actual, los hallazgos clave del examen físico y los resultados de las pruebas, y luego le piden al modelo que seleccione un diagnóstico de un conjunto de respuestas predefinidas. Al reducir el ciclo de diagnóstico secuencial a un cuestionario de opción múltiple de un solo turno, los puntos de referencia estáticos corren el riesgo de exagerar la competencia del modelo y ocultar las posibles debilidades, incluido el cierre prematuro del diagnóstico, el orden indiscriminado de las pruebas y el anclaje en hipótesis tempranas. Presentamos el Sequential Diagnosis Benchmark (SDBench), un marco interactivo para evaluar agentes de diagnóstico (humanos o IA) a través de encuentros clínicos secuenciales realistas. SDBench transforma 304 casos de conferencias clinicopatológicas (CPC) del New England Journal of Medicine (NEJM) en encuentros de diagnóstico escalonados en los que un agente de diagnóstico decide qué preguntas hacer, qué pruebas solicitar y cuándo comprometerse con un diagnóstico final. La información es revelada por un Guardián de la información, un modelo de lenguaje que sirve como un oráculo para el caso del paciente.

El Gatekeeper divulga hallazgos clínicos específicos solo cuando se consulta explícitamente, y puede sintetizar información adicional consistente con el caso para pruebas no descritas en la narrativa original del CPC.

Una vez que se presenta un diagnóstico final, evaluamos su exactitud en comparación con el diagnóstico real y calculamos el costo acumulado estimado en el mundo real de todas las pruebas diagnósticas solicitadas. Al medir tanto la precisión diagnóstica como el costo, SDBench se alinea con los objetivos del Triple Objetivo (Berwick et al., 2008), que busca brindar atención de alta calidad a un costo sostenible. Una cohorte de médicos de EE. UU. y el Reino Unido con una mediana de 12 años de experiencia logró una precisión del 20% a un costo promedio de $ 2,963 por caso en SDBench, lo que subraya la dificultad inherente del punto de referencia. Los modelos comerciales listos para usar mostraron diversas compensaciones: GPT-4o logró una precisión del 49,3% a un costo menor (2.745 dólares por caja), mientras que o3 alcanzó una precisión del 78,6% a un costo sustancialmente mayor (7.850 dólares por caja). Además, presentamos MAI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO), un sistema orquestado diseñado conjuntamente con médicos que supera sistemáticamente tanto a los médicos humanos como a los modelos de lenguaje comerciales a lo largo de la frontera de Pareto de coste-precisión.

En comparación con los LM estándar, MAI-DxO mejora la precisión del diagnóstico al tiempo que reduce los costos médicos estimados en más de la mitad, lo que demuestra el poder de una orquestación cuidadosa incluso sobre modelos de última generación.

Por ejemplo, mientras que el modelo o3 estándar logró una precisión del 78,6% a un costo de 7.850 dólares, MAI-DxO logró un 79,9% a sólo 2.397 dólares, o un 85,5% a 7.184 dólares (Sección 4). Estos beneficios se derivan de un conjunto de estrategias inspiradas en los médicos: la simulación de un panel virtual de médicos con roles distintos, la estimación de los costos marginales entre las rondas de diagnóstico y el empleo de métodos de ensamblaje de modelos en las respuestas del modelo.

Fundamentalmente, estas técnicas son de propósito general: MAI-DxO aumentó la precisión de los modelos listos para usar de una variedad de proveedores en un promedio de 11 puntos porcentuales. En resumen, nuestras contribuciones acercan el diagnóstico basado en IA a la utilidad clínica en dos frentes clave. En primer lugar, SDBench trasciende los puntos de referencia estáticos al alinearse con la naturaleza dinámica e incierta del razonamiento diagnóstico del mundo real 2. Trabajos previos con CPC de NEJM para evaluar el razonamiento diagnóstico (Brodeur et al., 2024; McDuff et al., 2025) presentaron el caso completo por adelantado y pidieron los k diagnósticos principales, asumiendo implícitamente la información perfecta. Por el contrario, SDBench desafía a los agentes de diagnóstico a decidir qué preguntas o pruebas solicitar, en qué orden y cuándo comprometerse con un diagnóstico final, todo ello bajo restricciones de costos. Esto nos permite evaluar no solo la precisión diagnóstica, sino también la capacidad de un agente para buscar la evidencia más informativa de una manera consciente de los costos y reconocer cuándo se justifica la certeza diagnóstica. En segundo lugar, MAI-DxO muestra lo que ya se puede lograr con una orquestación reflexiva de los mejores modelos listos para usar de la actualidad, superando a los médicos experimentados en 4 veces en precisión y reduciendo los costos. Juntos, SDBench y MAI-DxO establecen una base empírica para avanzar en el diagnóstico asistido por IA bajo restricciones realistas. 2 Punto de referencia de diagnóstico secuencial Con el fin de construir el Punto de referencia de diagnóstico secuencial (SDBench), tomamos casos de la serie Case Challenge del New England Journal of Medicine (NEJM). El conjunto de datos abarca una amplia gama de presentaciones clínicas, con diagnósticos finales que van desde afecciones comunes (por ejemplo, «neumonía por Covid-19») hasta trastornos raros (por ejemplo, «hipoglucemia neonatal debido a un teratoma biológicamente activo»). Se recogieron 304 casos consecutivos publicados entre 2017 y 2025, convirtiendo cada uno de ellos en una simulación interactiva de razonamiento diagnóstico secuencial. Cada encuentro comienza con un breve resumen del paciente y su queja principal, por ejemplo: «Una mujer de 29 años fue ingresada en el hospital debido a dolor de garganta e hinchazón y sangrado periamigdalino. Los síntomas no disminuyeron con la terapia antimicrobiana» (Figura 1). A partir de ese punto de partida, un agente de diagnóstico (o médico humano) puede tomar una de las siguientes acciones:

1. Hacer preguntas: preguntas de texto libre para la historia o los detalles del examen («¿Ha viajado recientemente?»). Se permiten varias preguntas.

2. Solicitar pruebas diagnósticas: órdenes explícitas de laboratorios, imágenes o procedimientos («Solicitar una tomografía computarizada de tórax con contraste»).

3. Diagnóstico: un compromiso único con un diagnóstico final («El diagnóstico es histoplasmosis»). El agente Gatekeeper (descrito en detalle a continuación) interpreta cada solicitud, consulta el expediente completo del caso y responde en un lenguaje sencillo, ya sea proporcionando la información solicitada o emitiendo un rechazo si la consulta es demasiado vaga o inespecífica. Cuando el agente de diagnóstico elige la acción de «diagnóstico», el juez evalúa la exactitud del diagnóstico propuesto y un estimador de costos calcula el gasto total de todas las pruebas solicitadas. El agente de diagnóstico se evalúa a lo largo de dos ejes: la precisión del diagnóstico y el costo acumulado de las pruebas.

Portero. Implementamos el Gatekeeper utilizando un modelo de lenguaje (o4-mini) con acceso al archivo completo del caso NEJM CPC, incluido el diagnóstico final. Guiado por las reglas ideadas por el médico, el Guardián revela solo la información que un médico del mundo real podría obtener legítimamente de una consulta o prueba determinada, como resultados de pruebas específicas, historial sucinto del paciente o hallazgos de exámenes físicos. Se niega explícitamente a proporcionar impresiones diagnósticas, interpretar los resultados de las pruebas u ofrecer pistas que no estarían disponibles en un encuentro clínico genuino. Las imágenes se retienen hasta que se ordenen explícitamente; los hallazgos patognomónicos se divulgan solo cuando se solicita la prueba confirmatoria exacta; y las solicitudes vagas o demasiado amplias desencadenan rechazos educados. Las preguntas directas sobre la historia clínica o el examen del paciente devuelven respuestas en lenguaje clínico, lo que refleja fielmente la tarea de extracción de información a la que se enfrentan los médicos al revisar una historia clínica. En la figura 1 se muestran ejemplos de solicitudes y respuestas. A través de este enfoque, el Guardián elimina los spoilers y el sesgo retrospectivo comúnmente incrustado en los artículos de casos educativos. En los primeros estudios piloto con médicos y LM, observamos que una fracción significativa de la información solicitaba detalles específicos del paciente o resultados de pruebas que no estaban presentes en los casos publicados originalmente. Nuestra estrategia inicial de responder «No disponible» tuvo efectos secundarios no deseados: señaló implícitamente qué consultas estaban fuera de camino y desalentó vías alternativas válidas de razonamiento clínico. Para solucionar este problema, cambiamos el Gatekeeper para que devolviera resultados sintéticos realistas para las consultas que no se trataban en el texto original. Estos hallazgos son numérica o descriptivamente consistentes con el resto del caso, sin ninguna indicación de que sean sintéticos. Al devolver lo que probablemente se habría encontrado si se hubiera realizado la prueba, el Gatekeeper preserva el realismo clínico al tiempo que evita pistas implícitas de los datos faltantes. Validamos aún más el comportamiento del Gatekeeper pidiéndole a un panel de médicos que revisaran las respuestas de 508 Gatekeeper, que comprendían salidas reales y sintéticas. Se instruyó a los revisores para que buscaran y categorizaran cualquier respuesta inapropiada, incluidas las pistas que podrían «filtrar» información diagnóstica, los hallazgos de las pruebas no ordenadas, las interpretaciones clínicas más allá de los resultados objetivos de las pruebas y los resultados patognomónicos ofrecidos prematuramente. Los revisores señalaron solo ocho respuestas como potencialmente problemáticas, y no se consideró que ninguna hubiera filtrado el diagnóstico después de la adjudicación del grupo. Juzgar los diagnósticos en función de la verdad fundamental. Dos médicos pueden describir razonablemente la misma afección utilizando una terminología diferente, por ejemplo, «endocarditis bacteriana» frente a «endocarditis infecciosa debida a Staphylococcus aureus», pero llegar a decisiones de tratamiento idénticas. Para tener en cuenta dicha variabilidad, introdujimos un agente Judge para evaluar los diagnósticos basados en la sustancia clínica en lugar de en las descripciones de la forma superficial. El Judge se implementó utilizando el modelo o3 con una rúbrica detallada escrita por médicos (Tabla 1) diseñada para reflejar el consenso clínico, similar en espíritu a Arora et al. (2025). La rúbrica evalúa las dimensiones clave de la calidad diagnóstica, incluida la entidad central de la enfermedad, la etiología, el sitio anatómico, la especificidad y la integridad general, con un énfasis particular en si el diagnóstico candidato alteraría significativamente el manejo clínico. Para garantizar la comprensión contextual, el juez tuvo pleno acceso a cada expediente del caso durante la adjudicación.

Establecimos un punto de corte de ≥ 4 en una escala Likert de cinco puntos para que contara como un diagnóstico «correcto», basándonos en el fundamento clínico de que el tratamiento clínico se mantendría prácticamente sin cambios por encima de este umbral.

Para validar el Juez, los médicos internos calificaron de forma independiente los 56 diagnósticos del conjunto de pruebas producidos por nuestro Agente de Diagnóstico más preciso (consulte la siguiente sección), así como 56 diagnósticos generados por humanos seleccionados al azar (uno para cada caso). Después de binarizar las puntuaciones del médico y del juez, encontramos que la concordancia entre evaluadores era fuerte: κ de Cohen = 0,70 para el conjunto MAI-Dx y κ = 0,87 para el conjunto humano.

En cuatro de los cinco casos (totales) de desacuerdo, los médicos juzgaron que el juez automatizado era demasiado estricto, marcando los diagnósticos correctos como incorrectos.

Estimación de costos. El uso del costo monetario como una métrica de evaluación secundaria ayuda a disuadir comportamientos diagnósticos poco realistas, como el pedido indiscriminado de imágenes o biopsias. En la práctica clínica diaria, el rendimiento diagnóstico potencial de cada investigación debe sopesarse con restricciones prácticas como los costos monetarios, la invasividad, el tiempo para obtener resultados y las limitaciones del seguro. Dado que el costo monetario a menudo refleja estas limitaciones del mundo real, sirve como un indicador útil de estos factores multifacéticos.

Tratamos las preguntas secuenciales de cara al paciente y los hallazgos del examen físico como parte de una visita médica estándar, asignando un costo fijo de $300 por visita.

Los costos de las pruebas diagnósticas se determinaron utilizando un sistema de búsqueda basado en modelos de lenguaje diseñado para traducir las solicitudes de pruebas diagnósticas, proporcionadas en formato de texto libre, a códigos estandarizados de terminología procesal actual (CPT). Para investigaciones diagnósticas más complejas, el sistema pudo asignar múltiples códigos CPT. Luego, estos códigos CPT se compararon con los datos de costos correspondientes derivados de una tabla de precios de 2023 publicada por un gran sistema de salud de EE. UU., obtenida bajo la regla de transparencia de precios del CMS HHS (45 CFR §180). Nuestro sistema fue capaz de hacer coincidir las pruebas solicitadas con los códigos CPT relevantes más del 98% de las veces; en el resto de los casos extremos, se utilizó 6 Score Label Definition / Anchor 5 Perfect / Clinically superior Clinically identical to the reference o una versión estrictamente más específica. Cualquier detalle añadido debe estar directamente relacionado (complicación, infiltración de órganos, secuelas). No hay adiciones no relacionadas o incorrectas.

4 mayormente correcta (incompletitud menor) Enfermedad central identificada correctamente, pero falta un calificador o componente secundario o está ligeramente mal especificado. La gestión general se mantendría prácticamente sin cambios.

3 parcialmente correcto (error mayor) Categoría general de enfermedad correcta, pero un error importante en la etiología, el sitio o la especificidad crítica o la inclusión de un diagnóstico no relacionado junto con uno correcto. Alteraría el estudio o el pronóstico.

2 mayoritariamente incorrecto Comparte solo rasgos superficiales (p. ej., manifestación sin etiología, enfermedad diferente en la misma categoría). Fundamentalmente desvía el estudio clínico o contradice parcialmente los detalles del caso.

1 completamente incorrecto No hay superposición significativa; órgano/sistema equivocado; adiciones sin sentido o contradictorias. Es probable que seguir este diagnóstico conduzca a una atención dañina.

Tabla 1: Rúbrica Likert de cinco puntos utilizada por el agente Juez. Cada puntuación se asigna después de comparar el diagnóstico candidato con el diagnóstico de referencia a través de

(1) la entidad de la enfermedad central,

(2) la etiología/causa,

(3) el sitio anatómico,

 (4) la especificidad/calificadores y

(5) la integridad.

 Los sinónimos médicos aceptados (por ejemplo, «linfoma de Hodgkin» frente a «enfermedad de Hodgkin») se consideran equivalentes. Un modelo de lenguaje para estimar un precio. Aunque las estimaciones de costos resultantes no pretenden ser representaciones exactas de los gastos clínicos reales, ofrecen un enfoque estandarizado y consistente para evaluar comparativamente los costos entre diferentes agentes de diagnóstico y médicos. 3 Configuración experimental Evaluamos tanto a los médicos como a los agentes de diagnóstico en los 304 casos de NEJM Case Challenge en SDBench, que abarcan publicaciones de 2017 a 2025. Los 56 casos más recientes (de 2024 a 2025) se presentaron como un conjunto de pruebas ocultas para evaluar el rendimiento de la generalización. Estos casos permanecieron ocultos durante el desarrollo. Seleccionamos los casos más recientes en parte para evaluar la posible memorización, ya que muchos se publicaron después de las fechas de corte de entrenamiento de los modelos lingüísticos evaluados. Como se describe en la sección 2, cada caso comienza con una breve viñeta clínica (generalmente 2 o 3 oraciones, como en la Figura 3) que resume la queja principal del paciente. A partir de este punto de partida, los agentes de diagnóstico interactúan con el Gatekeeper en una secuencia de turnos hasta que llegan a un diagnóstico. En cada turno, el agente puede: (i) preguntar sobre el historial del paciente o los hallazgos del examen físico, (ii) ordenar una prueba diagnóstica o (iii) comprometerse con un diagnóstico final.

El protocolo de evaluación refleja las limitaciones clínicas reales: los agentes deben especificar las pruebas explícitamente (por ejemplo, «CBC» en lugar de «análisis de sangre») e incurrir en costos acumulativos por cada prueba solicitada. Como se señaló anteriormente, el Gatekeeper sintetizó resultados plausibles cuando las pruebas solicitadas no se mencionaron en el caso original para evitar la fuga de información y mantener el realismo clínico. Nuestra métrica principal fue la precisión diagnóstica, definida como el porcentaje de casos que recibieron una puntuación de ≥ 4 en la rúbrica de precisión clínica de 5 puntos, correspondiente a los diagnósticos que conducirían a un tratamiento adecuado. Utilizamos el costo como métrica secundaria, calculado como el costo (en USD) de todas las pruebas diagnósticas solicitadas antes de llegar a un diagnóstico, más un costo fijo por visita al médico ($300). Múltiples preguntas secuenciales constituyeron una visita al médico, que concluyó con una solicitud de prueba diagnóstica. 3.1 Modelos listos para usar También evaluamos un conjunto completo de modelos de lenguaje de última generación que abarcan múltiples familias y tamaños de modelos, de una variedad de proveedores de modelos. Los modelos de Foundation probados incluyen: GPT-3.5-turbo, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1-mini, GPT-4.1-nano, o3, o4-mini, Claude 4 Sonnet, Claude 4 Opus, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Grok-3, Grok-3-mini, Llama 4 Maverick y Deepseek-R1. Para las evaluaciones de referencia, empleamos un aviso mínimo diseñado para probar las capacidades de diagnóstico «listas para usar». El mensaje de referencia (Figura 4) indicó a los modelos que usaran etiquetas XML simples para solicitar pruebas () y hacer preguntas (), con una etiqueta final para enviar su respuesta. Este formato sencillo proporcionó una base para una comparación justa entre las familias de modelos.

Con el aporte de los médicos, desarrollamos un sistema que emula un panel virtual de médicos que trabajan en colaboración para resolver casos de diagnóstico (MAI-DxO). Como se muestra en la Figura 5, un único modelo de lenguaje interpreta cinco roles médicos distintos, cada uno de los cuales aporta experiencia especializada al proceso de diagnóstico. Este enfoque orquestado tiene como objetivo replicar los beneficios del razonamiento clínico basado en equipos y, al mismo tiempo, mitigar los sesgos cognitivos individuales y minimizar el costo/invasividad. 10 El panel virtual consta de cinco roles especializados: • Dr. Hipótesis: mantiene un diagnóstico diferencial clasificado por probabilidad con las tres condiciones más probables, actualizando las probabilidades de manera bayesiana después de cada nuevo hallazgo. • Dr. Test-Chooser: selecciona hasta tres pruebas diagnósticas por ronda que discriminan al máximo entre las hipótesis principales • Dr. Challenger: actúa como abogado del diablo al identificar posibles sesgos de anclaje, resaltar la evidencia contradictoria y proponer pruebas que podrían falsificar el diagnóstico principal actual.

• Dr. Stewardship: hace cumplir la atención consciente de los costos al abogar por alternativas más baratas cuando son diagnósticamente equivalentes y vetar las pruebas costosas de bajo rendimiento.

• Lista de verificación del Dr.: realiza un control de calidad silencioso para garantizar que el modelo genere nombres de prueba válidos y mantenga la coherencia interna en todo el razonamiento del panel. Después de una deliberación interna, el panel llega a un consenso sobre una de tres acciones: hacer preguntas, ordenar pruebas o comprometerse con un diagnóstico (si la certeza supera el umbral). Antes de que se ordenen las pruebas, se puede invocar un rastreador de presupuesto opcional para estimar tanto los costos médicos acumulados hasta el momento como el costo de cada prueba en el pedido. Evaluamos cinco variantes de MAI-DxO para explorar diferentes puntos en la frontera de precisión-costo (desde el más consciente del costo hasta el menos importante):

• Respuesta instantánea: diagnóstico basado únicamente en la viñeta inicial (como en la Figura 3), sin preguntas o pruebas de seguimiento.

• Solo pregunta: el panel puede hacer preguntas, pero no puede ordenar pruebas de diagnóstico. El costo es simplemente el costo de una sola visita al médico.

• Presupuestado: el panel se amplía con un sistema de presupuestación que realiza un seguimiento de los costos acumulativos (una llamada al modelo de lenguaje orquestado por separado) hacia un presupuesto máximo y permite que el panel cancele las pruebas después de ver su costo estimado.

• Sin presupuesto: panel completo sin seguimiento explícito de costos ni limitaciones presupuestarias.

• Conjunto: simula varios paneles de médicos trabajando en paralelo, con un panel adicional para proporcionar un diagnóstico final. Esto se implementa como varias ejecuciones independientes sin presupuesto con un paso de agregación final para seleccionar el mejor diagnóstico. Los costos se calculan como la suma de los costos de todas las pruebas ordenadas por cada una de las ejecuciones, teniendo en cuenta los duplicados. MAI-DxO se desarrolló y optimizó principalmente con GPT-4.1, pero está diseñado para ser independiente del modelo. Todas las variantes de MAI-DxO usaban la misma estructura de orquestación subyacente, con capacidades habilitadas o deshabilitadas selectivamente para las variantes.

3.3 Médicos Para evaluar el rendimiento relativo de los agentes de IA y los médicos en ejercicio, desarrollamos una interfaz de usuario de chat de texto sincrónica que permite a un usuario humano asumir el papel del agente de diagnóstico y conversar con el modelo Gatekeeper para hacer preguntas, solicitar pruebas de diagnóstico y, en última instancia, proporcionar un diagnóstico diferencial (Figura 6). Por lo tanto, los médicos humanos participaron en SDBench de la misma manera que un agente de diagnóstico de IA. 11 Figura 6: Interfaz desarrollada para que los médicos intenten casos de SDBench. Para establecer el rendimiento humano, reclutamos a 21 médicos que ejercían en los EE. UU. o el Reino Unido para que actuaran como agentes de diagnóstico. Los participantes tenían una mediana de 12 años [IQR 6-24 años] de experiencia: 17 eran médicos de atención primaria y cuatro eran generalistas hospitalarios. Cada médico recibió la misma viñeta inicial que los agentes de IA e interactuó con una interfaz Gatekeeper idéntica. No se impusieron límites en la duración de las sesiones ni en el número de pruebas solicitadas. Los casos se extrajeron del conjunto de pruebas ocultas y el orden de los casos se aleatorizó para cada participante para mitigar los efectos del ordenamiento. Se instruyó explícitamente a los médicos que no utilizaran recursos externos, incluidos los motores de búsqueda (por ejemplo, Google, Bing), los modelos de lenguaje (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.) u otras fuentes de información médica en línea. Se les cegó la exactitud de su diagnóstico y se les pidió que completaran tantos como fuera posible durante el período de estudio.

 4 resultados En la Figura 7 se presenta el rendimiento de todos los agentes diagnósticos en SDBench. Cada punto representa el rendimiento de un agente de IA, con una precisión diagnóstica trazada en función del coste medio acumulado. Los agentes de IA se evalúan en los 304 casos de NEJM (incluidos los 56 casos de conjuntos de pruebas), mientras que el rendimiento del médico se muestra solo para los 56 casos de conjuntos de pruebas que se mantienen. La Figura 9 muestra las fronteras de Pareto correspondientes calculadas en el conjunto de prueba e indica que los agentes de IA tienden a desempeñarse mejor en este subconjunto en comparación con los 304 casos. 12 Figura 7: Frontera de Pareto que muestra la precisión diagnóstica frente al costo monetario acumulado promedio para cada agente. Los modelos listos para usar se evaluaron utilizando una indicación de referencia uniforme (véase la Figura 4). MAI-DxO, construido sobre el modelo o3, logra el dominio de Pareto tanto sobre los modelos estándar como sobre los médicos en ejercicio. Rendimiento del modelo listo para usar. La frontera de Pareto para los modelos listos para usar osciló entre una precisión modesta (30-50%) con pruebas mínimas y una precisión del 70-79% con pruebas extensas (incurriendo en un costo de $ 4,000-7,900). Si bien algunos modelos dominaron a otros (por ejemplo, Gemini-2.5-Pro tuvo mayor precisión que Claude-4 Sonnet y Opus, a menor costo), hubo una correlación entre la precisión diagnóstica y el costo, especialmente para los modelos de razonamiento. El o3 estándar logró la precisión más alta con un 78,6%, pero también incurrió en el costo más alto de $ 7,850 por caja. Esta correlación indica que la recopilación de información sigue siendo crucial para el diagnóstico, incluso para los sistemas de IA más avanzados, y respalda la importancia de la recopilación de información como una capacidad clave a la hora de evaluar modelos como agentes de diagnóstico. Además, sugiere que los modelos de razonamiento más capaces son más hábiles para evaluar la complejidad de los casos, generar un conjunto más amplio de diagnósticos diferenciales y ordenar más pruebas para confirmar o excluir opciones. Mientras tanto, los modelos más débiles lograron una falsa economía al considerar menos diagnósticos diferenciales posibles, por lo que nunca ordenaron las pruebas que los confirmarían o excluirían. Desempeño del médico. Cada médico completó un promedio de 36 casos, proporcionando un total de 764 diagnósticos humanos sobre los 56 casos en el conjunto de pruebas. En promedio, los médicos dedicaron 11.8 minutos por caso, solicitando 6.6 preguntas y 7.2 pruebas, lo que resultó en un costo promedio de $2,963. Su precisión diagnóstica 13 promedio fue del 19,9%. Al igual que con los modelos lingüísticos, observamos una correlación entre la precisión diagnóstica y el coste incurrido, aunque la varianza para los médicos es mayor. Incluso el médico que se desempeñó con la mayor precisión diagnóstica (41%) fue superado por GPT-4o tanto en precisión como en costo. Observamos una vez más que los casos de NEJM se seleccionan por su dificultad y potencial instruccional, por lo que no es sorprendente que los médicos los encontraran difíciles.

Rendimiento de MAI-Diagnostic Orchestrator. La curva azul de la Figura 7 representa los diferentes modos operativos de MAI-DxO, lo que permite una navegación precisa de la compensación entre precisión y costo. MAI-DxO, establece una nueva frontera de Pareto que supera a los modelos y médicos listos para usar en todos los costos o niveles de precisión. En la Figura 7 utilizamos o3 como modelo para cada configuración de MAI-DxO, ya que los costes de inferencia del modelo (≈0,15 dólares por caso) son insignificantes en comparación con los costes de las pruebas diagnósticas, lo que hace que la optimización informática sea en gran medida irrelevante en el contexto de los costes de diagnóstico clínico. La configuración estándar MAI-DxO (sin presupuesto) demostró una eficacia particular. Cuando se aplicó al O3, logró una precisión del 81,9% (frente al O3 estándar del 78,6%) al tiempo que redujo los costos promedio de las pruebas a $ 4,735 (desde $ 7,850). Esta mejora simultánea en ambas métricas ilustra que el razonamiento estructurado mitiga la disyuntiva entre precisión y costo presente en los modelos y médicos listos para usar. Como se esperaba, la adición de restricciones presupuestarias redujo significativamente los costos, con una pérdida progresivamente mayor de precisión a medida que se reducía el presupuesto. En particular, una configuración alcanza una precisión del 79,9% a un bajo coste de 2.396 dólares. En el otro extremo del espectro, pudimos mejorar la precisión hasta el 85,5% con técnicas de ensamblaje, manteniendo los costes en 7.184 dólares (frente a los 7.850 dólares de o3). Inspeccionamos manualmente una variedad de casos en los que MAI-DxO (sin presupuesto) no estaba de acuerdo con el o3 estándar con el mensaje de referencia. En estos casos, MAI-DxO a menudo buscaba pruebas que lo desconfirmaran y cambiaba su camino diagnóstico (como resultado del seguimiento explícito de la hipótesis del Dr. Hypothesis y el papel adverso del Dr. Challenger), mientras que el o3 estándar parecía anclarse en las impresiones iniciales. Además, la línea de base parecía carecer de una teoría del valor de la información, ordenando pruebas que fueran «razonables» dado el diferencial actual, en lugar de lo que redujera al máximo la incertidumbre diagnóstica por dólar gastado. El Dr. Stewardship de MAI-DxO no rechazó de plano las pruebas costosas, pero obligó al panel a preguntar si se podía obtener la misma información a un costo menor (en particular, haciendo preguntas al paciente). Como ejemplo, un caso particular fue el de un paciente hospitalizado por abstinencia de alcohol que ingirió desinfectante para manos, lo que provocó una intoxicación. El O3 estándar se obsesionó con la toxicidad de los antibióticos, ordenando imágenes costosas (incluidas una resonancia magnética cerebral y un electroencefalograma) y finalmente produjo un diagnóstico incorrecto a un alto costo de $ 3,431.

En contraste, el Dr. Hypothesis señaló la necesidad de considerar las exposiciones a toxinas en el hospital dado el momento en la primera ronda, y el panel preguntó sobre la ingestión de desinfectante para manos antes de ordenar pruebas. Esta pregunta directa provocó la confesión del paciente, lo que llevó a pruebas confirmatorias específicas (panel de alcohol tóxico que mostraba acetona elevada) y un diagnóstico correcto a un costo total de solo $ 795. 14 figura 8: Mejoras de precisión proporcionadas por MAI-DxO (sin restricciones presupuestarias) en diferentes modelos de lenguaje grandes. Los asteriscos indican significación estadística. MAI-DxO ha mejorado todos los modelos disponibles en el mercado. Aunque MAI-DxO se desarrolló principalmente utilizando GPT-4.1, su enfoque de razonamiento estructurado resultó ser notablemente independiente del modelo. La Figura 8 demuestra que MAI-DxO mejora consistentemente la precisión diagnóstica en todos los modelos de base suficientemente capaces, con ganancias particularmente pronunciadas para las líneas de base más débiles, lo que sugiere que el marco ayuda a los modelos más débiles a superar sus limitaciones a través del razonamiento estructurado. Calculamos la significación estadística de todas las ganancias de precisión en la Figura 8 utilizando una prueba de permutación pareada unilateral con 10000 remuestreos.

Las ganancias para MAI-DxO (sin presupuesto) fueron estadísticamente significativas para todos los modelos (p < 0,005), excepto para o3 y o4-mini, que tuvieron reducciones de costos muy significativas con respecto a la línea de base (p < 0,005). También se observaron aumentos significativos de precisión para o3 con MAI-DxO (conjunto) (p < 0,005). Es probable que esta convergencia refleje cómo MAI-DxO compensa diferentes tipos de debilidades del modelo. Para los modelos menos capaces, el mantenimiento explícito de un diagnóstico diferencial y la selección sistemática de pruebas proporcionan un andamiaje para el razonamiento médico con el que luchan por sí mismos. El panel médico virtual evita errores comunes como el cierre prematuro o el paso por alto de enfermedades raras. Para modelos más capaces, MAI-DxO parece imponer una disciplina útil, asegurando diferenciales integrales, reduciendo el sesgo de anclaje y fomentando las pruebas conscientes de los costos. Bajo una indicación simple de línea de base, planteamos la hipótesis de que los modelos pueden basarse en conjuntos de sesgos inductivos introducidos durante el post-entrenamiento para prepararlos para usos generales. La aplicación de MAI-DxO puede ayudar a anular o reorientar estos sesgos inductivos. Curiosamente, descubrimos que las ganancias brutas de precisión diagnóstica fueron más modestas para los modelos de razonamiento de OpenAI, probablemente porque su rendimiento de referencia ya es alto. Sin embargo, MAI-DxO fue capaz de mejorar significativamente su rentabilidad, como se ilustra en el rendimiento de o3 en la Figura 7.

Los resultados fueron sólidos en todas las divisiones de conjuntos de datos. Como se señaló anteriormente, los 56 casos de CPC más recientes, publicados entre 2024 y 2025, se mantuvieron completamente ocultos para el equipo de desarrollo como un «conjunto de prueba», y no se ejecutaron variantes en ellos hasta que se finalizaron las metodologías. La partición de datos de esta manera es una práctica común para medir y evitar el sobreajuste, en la que un sistema no logra generalizar más allá de los datos utilizados durante su entrenamiento o validación. Un rendimiento sólido en un conjunto de pruebas realmente resistente aumenta la confianza en la capacidad del sistema para generalizar. Si bien MAI-DxO no actualiza los pesos del modelo (confiando en cambio en la solicitud y la orquestación), aún es posible que las opciones de diseño del sistema se sobreajusten inadvertidamente a los casos empleados durante su validación. Esta división de prueba de entrenamiento en particular también verifica la memorización potencial. Si bien los casos de NEJM están ocultos detrás de un muro de pago, aún es posible que algunos modelos listos para usar hayan sido entrenados con ellos de alguna manera. Sin embargo, la mayoría de los casos en el conjunto de pruebas ocurrieron después del corte de datos de entrenamiento de los modelos sobre los que informamos. En la Figura 9, informamos de curvas de frontera de Pareto estratificadas del rendimiento del modelo en los conjuntos de validación (248 casos) y prueba (56 casos). El sistema MAI-DxO exhibió un rendimiento absoluto comparable en el equipo de prueba, con las mejoras relativas con respecto a los modelos estándar conservadas tanto en la precisión del diagnóstico como en la rentabilidad. Estos resultados sugieren que las ganancias de rendimiento son sólidas y no están impulsadas por los efectos de la memorización.

5 Discusión

Presentamos SDBench, un punto de referencia que transforma 304 casos de CPC del New England Journal of Medicine en desafíos de diagnóstico interactivos y de múltiples turnos. A diferencia de los puntos de referencia médicos estáticos que presentan toda la información por adelantado, SDBench refleja más de cerca la práctica clínica del mundo real: los diagnosticadores comienzan con información mínima y deben decidir activamente qué preguntas hacer, qué pruebas solicitar y cuándo emitir un diagnóstico final, y cada decisión incurre en costos realistas. A través de una ingeniería cuidadosa, que incluye un Gatekeeper que puede sintetizar resultados plausibles para pruebas no descritas en los casos originales y un Juez clínicamente validado para evaluar la precisión del diagnóstico, introducimos un entorno de evaluación sólido para el razonamiento clínico secuencial. En este marco, presentamos MAI-DxO, un sistema que simula paneles de diferentes personas clínicas para decidir qué preguntas o pruebas solicitar. MAI-DxO mejoró significativamente la precisión diagnóstica más allá de los modelos sólidos listos para usar, al tiempo que redujo los costos acumulativos de las pruebas en SDBench, estableciendo así una nueva frontera de Pareto entre la precisión y el costo médico.

5.1 Explicación del desempeño sobrehumano

Cuando los médicos comienzan sus carreras, se enfrentan a una decisión clave: ¿deben convertirse en generalistas, con amplios conocimientos en muchas áreas médicas, o especialistas, con una profunda experiencia en un campo limitado? Esta división es necesaria porque la medicina es demasiado vasta para que una sola persona la domine en su totalidad. Para gestionar esta complejidad, los sistemas sanitarios se basan en la colaboración: generalistas y especialistas trabajan juntos en clínicas y hospitales, combinando sus diversos y complementarios conocimientos y habilidades de toma de decisiones para proporcionar a los pacientes la atención integral y eficaz que necesitan. Hoy en día, los modelos de lenguaje de IA de frontera están desafiando esta estructura tradicional. Estos sistemas avanzados muestran una versatilidad notable, demostrando tanto una comprensión médica amplia y profunda, como la capacidad polímata para razonar a través de las especialidades. En efecto, combinan el rango del generalista con la profundidad de los especialistas. Como resultado, superan significativamente a los médicos individuales en problemas de diagnóstico complejos, como los que se presentan en los casos de CPC de NEJM. Nuestros hallazgos ponen de manifiesto esta impresionante capacidad. Esperar que un solo médico domine toda la gama de estos casos no es realista. Consideremos, por ejemplo, un caso complejo de cáncer no diagnosticado. La función de un médico de atención primaria es generar hipótesis iniciales y derivar al paciente al especialista en oncología adecuado para un diagnóstico adicional. Luego, el especialista supervisa las pruebas diagnósticas avanzadas para llegar a un diagnóstico concluyente, pasos que el generalista normalmente no lograría.

Esto plantea una pregunta intrigante: al evaluar los sistemas de IA de frontera, ¿deberíamos evaluar los sistemas de IA de frontera comparándolos con médicos individuales o con equipos completos de generalistas y especialistas similares a los de un hospital? La respuesta a esta pregunta ayudará a definir y dar forma al futuro papel de la IA en la atención sanitaria.

5.2 Trabajo relacionado

La resolución de problemas médicos ha sido un campo de estudio de larga data dentro de la comunidad médica. En la literatura médica de IA, el diagnóstico secuencial se formalizó hace varias décadas a través de modelos normativos basados en la probabilidad bayesiana y la teoría de la decisión (Horvitz et al., 1988). Este marco permitió sistemas de diagnóstico secuencial de nivel experto en dominios como la nefrología (Gorry y Barnett, 1968), la patología (Heckerman et al., 1992; Horvitz et al., 1984) y la atención traumatológica (Horvitz y Seiver, 17, 1997). Sin embargo, la adopción generalizada se vio obstaculizada por los desafíos prácticos de la ingeniería de estos sistemas, en particular los cuellos de botella en torno a la necesidad de adquirir datos detallados y seleccionados por expertos sobre las relaciones probabilísticas entre los hallazgos y las enfermedades. El trabajo más reciente se ha desplazado hacia la aplicación de los LM a los problemas de desafío médico, que suelen incluir el razonamiento clínico como parte de un conjunto de evaluaciones más amplio (Bedi et al., 2025a; Brin et al., 2023; Chakraborty et al., 2020; Gilson et al., 2023; Gu et al., 2021; Singhal et al., 2023). Si bien estos estudios demostraron saltos fundamentales en el rendimiento en el momento de su publicación, los puntos de referencia de opción múltiple existentes ahora se han saturado, lo que pone de manifiesto la necesidad de evaluaciones más complejas y realistas, así como de una cuidadosa optimización integral de los agentes en las tareas sanitarias (Bedi et al., 2025b). Con este fin, se han realizado múltiples estudios, en particular la línea de trabajo Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), que aprovechó el contenido de NEJM como material de origen para desafiar los puntos de referencia. Para las evaluaciones de la capacidad diagnóstica, AMIE también aprovechó los casos de NEJM-CPC; sin embargo, esta línea de trabajo evaluó los modelos en un entorno fijo de estilo «viñeta» en el que la información del caso se resumió en un mensaje compacto y se les pidió a los modelos que hicieran un diagnóstico diferencial de los 10 principales (McDuff et al., 2025). Por el contrario, nuestra diferenciación clave fue transformar la información estática del caso clínico en el desafío de razonamiento probatorio del mundo real caracterizado por el diagnóstico secuencial, que evalúa a los modelos en su capacidad para solicitar información de manera iterativa, a partir de información mínima, de una manera sensible al costo y decidir cuándo se debe hacer un diagnóstico. Cabe destacar que en un artículo paralelo (Tu et al., 2025) también se evaluó la AMIE en dimensiones de calidad conversacional, como la empatía. Si bien estas representan dimensiones críticas de la interacción con médicos y pacientes, elegimos enmarcar la interacción de médicos y agentes con SDBench como una interacción con un «oráculo» sobre el paciente, por lo que nos enfocamos principalmente en medidas de costo y precisión diagnóstica. Observamos que (Li et al., 2024) también pone a prueba los modelos lingüísticos sobre las capacidades de recopilación de información; sin embargo, este trabajo se basa en preguntas mucho más simples, de opción múltiple al estilo USMLE (que tienen unas pocas oraciones; por el contrario, los casos de CPC de NEJM tienen varias páginas). Los autores también se centran exclusivamente en la recopilación de información a través de preguntas de los pacientes; En este trabajo, permitimos la dimensión adicional de solicitar pruebas diagnósticas y medir la rentabilidad. Más recientemente, (Brodeur et al., 2024) utilizaron casos de la Plataforma de Sanadores de NEJM, una plataforma digital diseñada para enseñar y evaluar el razonamiento clínico a través del aprendizaje interactivo basado en casos, además de los casos de NEJM-CPC. En particular, los casos dentro de la plataforma NEJM Healer están diseñados para servir como ayudas educativas para los profesionales de la salud en formación y no plantean el mismo desafío diagnóstico que los casos de NEJM-CPC. Al igual que con McDuff et al. (2025), la información que se presenta de los casos NEJM-CPC se presentó como viñetas fijas a un modelo, que generó un diagnóstico diferencial y la siguiente prueba diagnóstica más adecuada. Del mismo modo, (Schmidgall et al., 2024) aprovecha los NEJM Image Challenges, que son tareas de preguntas y respuestas de imágenes de opción múltiple.

5.3 Limitaciones

Dado que SDBench se construye a partir de casos complejos y pedagógicamente seleccionados de NEJM CPC, la distribución de casos no coincide con la de un escenario de implementación en el mundo real y, de hecho, no hay casos en los que los pacientes estén sanos o tengan síndromes benignos. Por lo tanto, no sabemos si las mejoras en el rendimiento de MAI-DxO en casos difíciles se generalizan a condiciones clínicas comunes y cotidianas, y no pudimos medir las tasas de falsos positivos. Además, un agente de diagnóstico práctico debe incorporar factores de riesgo específicos del paciente y considerar factores adicionales más allá del costo, por ejemplo, la invasividad y el riesgo para los pacientes, la incomodidad del paciente y los tiempos de espera, los retrasos esperados antes de recibir los resultados ante una enfermedad aguda, la disponibilidad de pruebas en la ubicación actual y las limitaciones de autorización y reembolso. 18 Si bien nuestras estimaciones de los costos médicos reflejaron los costos de las pruebas en los Estados Unidos, en realidad los costos varían según la geografía, los sistemas de salud, los pagadores y los proveedores. Además, hay costos más allá de las pruebas en sí, como el tiempo de informe del médico, el mantenimiento del dispositivo, los costos de viaje del paciente para las pruebas, etc. Si bien reconocemos que nuestras estimaciones de costos médicos se ven mejor como aproximaciones de primer orden, son consistentes en todos los agentes y, por lo tanto, ayudan a cuantificar las compensaciones relativas entre la precisión y el uso de recursos. Si bien nuestro informe sobre el desempeño de los médicos es útil para comparar a los humanos con los sistemas de diagnóstico de IA, también pretende ser una aproximación de primer orden. Dada la amplitud de los diagnósticos representados dentro de los CPC de NEJM, optamos por reclutar solo médicos generalistas (médicos de atención primaria y médicos internos), mientras que en realidad estos podrían derivar los casos más complejos a los especialistas. Además, pedimos a los participantes de nuestro estudio que se abstuvieran de utilizar los motores de búsqueda (para evitar que encontraran los casos exactos de NEJM en línea), mientras que en realidad los médicos son libres de utilizar dichas herramientas, incluidas las historias clínicas electrónicas que a menudo contienen pautas de atención, consultar a colegas o libros de texto, o incluso LM listos para usar. Si bien reconocemos estas limitaciones, nuestros resultados indican posibles aumentos de precisión, especialmente cuando se considera a los médicos que trabajan en entornos remotos y de escasos recursos, y también nos dan una imagen de cómo los LM podrían aumentar la experiencia médica para mejorar los resultados de salud incluso en entornos con buenos recursos.

5.4 Implicaciones y trabajo futuro

Nuestros hallazgos demuestran la promesa de los métodos de IA para el diagnóstico secuencial, incluida la capacidad de modelar explícitamente diagnósticos diferenciales de trabajo y razonar sobre el valor informativo y el costo de las pruebas diagnósticas. Si bien estos resultados aún no establecen la eficacia clínica de MAI-DxO en el apoyo a la toma de decisiones en el mundo real, subrayan el creciente potencial de la IA para abordar los desafíos urgentes en la prestación de atención médica. Nuestro diseño de sistema independiente del modelo puede aliviar los riesgos y los desafíos de implementación para los sistemas de salud que buscan adoptar el mejor soporte de diagnóstico basado en modelos de lenguaje en un campo en rápida evolución. Al reducir la dependencia de un solo modelo, evita la necesidad de «perseguir versiones» en cada nueva versión del modelo. En términos de aplicación práctica, el trabajo futuro debería validar MAI-DxO en entornos clínicos cotidianos, donde la prevalencia y las presentaciones de la enfermedad reflejan la práctica rutinaria en lugar de los casos raros y complejos presentados en el corpus CPC del NEJM. Un objetivo inmediato es identificar los entornos en los que MAI-DxO podría abordar las necesidades insatisfechas y ofrecer el mayor valor a los resultados de salud y al beneficio social.

Nuestra hipótesis es que el acceso a capacidades diagnósticas sobrehumanas que requieren una infraestructura mínima de TI para la salud podría mejorar la calidad de la atención a nivel mundial, ayudando a mitigar el costoso impacto de la escasez de personal clínico y la variabilidad en la prestación de atención Mandl (2025); Wennberg y cols.

Especialmente en entornos con recursos limitados, las estrategias costo-efectivas pueden permitir que los sistemas de salud tengan un mayor impacto en vidas por cada dólar gastado, permitiendo que los escasos recursos médicos se reserven para aquellos con las necesidades clínicas más urgentes.

En términos más generales, estos sistemas podrían incluso hacer posibles las herramientas directas al consumidor, como la clasificación basada en teléfonos inteligentes, siempre que se demuestre que se han establecido salvaguardias de seguridad, autorización reglamentaria y privacidad de datos. El progreso hacia un apoyo eficaz a la toma de decisiones clínicas requerirá el desarrollo de corpus de diagnóstico que reflejen los patrones de prevalencia del mundo real. Dichos puntos de referencia ayudarán a sacar a la luz limitaciones y oportunidades de refinamiento que pueden quedar oscurecidas por nuestro énfasis actual en escenarios de diagnóstico especialmente difíciles. En segundo lugar, nuestro marco de hallazgos sintéticos podría respaldar el desarrollo de puntos de referencia médicos interactivos a gran escala más allá de los 304 casos disponibles aquí. Más allá de la evaluación de los sistemas de IA, la metodología que hemos desarrollado podría utilizarse para mejorar la educación y la formación médica, permitiendo a los estudiantes y profesionales practicar el razonamiento diagnóstico en entornos interactivos simulados, potencialmente guiados por el apoyo pedagógico basado en la IA. Por último, la incorporación de modalidades visuales y otras modalidades sensoriales, como las imágenes, podría aumentar aún más la precisión del diagnóstico y, al mismo tiempo, mantener la rentabilidad.19 Disponibilidad de código y datos Estamos en el proceso de someter este trabajo a una revisión externa por pares y estamos trabajando activamente con socios para explorar el potencial de lanzar SDBench como un punto de referencia público.

Capacitación Intensiva en Gestión Sanitaria

Saludbydiaz, realizó una jornada intensiva presencial de capacitación en el Sanatorio Juan XXIII, Gral Roca Río Negro.

Este es el curso y la jornada presencial, que di el Viernes, que es una capacitación intensiva muy útil para los sanatorios, clínicas y hospitales sobre herramientas de gestión, que no implica inversión, sino eficiencia a través del sentido común. Se necesita un cambio urgente, porque estamos viviendo un final de una época en el sistema de salud, que nunca estuvo tan mal como ahora. Especialmente en La de la seguridad social en Argentina. El verdadero cambio, se produce fundamentalmente cuando los médicos en primer lugar modifican su forma de pensar, de ver la profesión, y los administrativos y enfermeros en el segundo lugar cambian la mentalidad por el cuidado, la productividad, la cantidad de pacientes que puedan atender. Trabajar en calidad es un buen negocio para las instituciones, no se compliquen los pacientes por un evento adverso. Los gerentes medios que transforman flujos de órdenes, en flujos de trabajo, deben estar alineados con los objetivos y metas estratégicas definidas por la dirección, con sus acciones específicas, el liderazgo que deben practicar los médicos es transformacional y los enfermeros de liderazgo de servicio. Los gerentes deben pensar con los pies, caminar la institución. Deben ejercer presencia. La mejora continua es vital. La eliminación de los desperdicios de los procesos es un requerimiento de esta época, y la eficiencia como atributo de la calidad es un trabajo fundamental.

La gestión no se stockea se debe hacer todos los días, como la elaboración del pan. No hay peor gestión que la que no se hace. Hacer gestión es simplemente que las cosas correctas, pasen correctamente, hacer correctamente las cosas correctas. Los gestores deben ser más médicos y los médicos más gestores. Se debe trabajar en equipo, transdisciplinario. Los enfermeros deben pelear su lugar. Los médicos deben entender que su poder no es hegemónico. Que el poder lo tienen los pacientes. Que la relación médico paciente es una relación entre dos expertos. un diálogo. Una conciencia que escucha a otra.

Los que gestionamos empresas de salud debemos saber que son empresas complejas del conocimiento, que cubren la asimetría de la información entre un paciente que expresa sus síntomas y un profesional que trata de dilucidar su necesidad, mediante un proceso de gestión clínica, llevando a un proceso de diagnóstico y de tratamiento, que mejore el estado de salud de los pacientes. Que la medicina actual debe estar orientada al valor, que debe estar centrada en la persona del paciente y el equipo de salud, que es personalizada, de precisión, poblacional, preventiva (vacunas y hábitos de vida), predictiva y participativa en equipos multidisciplinarios, la medicina de las 6 P.

Las organizaciones de salud son sistemas complejos, abiertos, disipativos y adaptativos, que se modifican en relación a las interrelaciones internas de los colectivos intervinientes, profesionales médicos y no médicos, directivos, enfermeros, administrativos, propietarios, pacientes, familiares y las representaciones de los mismos, de redes matriciales, en una organización adhocrática y que responde a las modificaciones del entorno incierto, volátil y ambiguo. Son abiertas porque intercambian productos de atención, energía e información con los pacientes, con su entorno, abiertos al conocimiento y a la evolución tecnológica, abiertos al entorno poblacional, comunitario, y los requerimientos de los pacientes, se produce un intercambio de información en todos los momentos de verdad, mediante un proceso de atención donde hay configuraciones tangibles, apoyadas por una organización que no se ve donde están las actividades básicas de la cadena de valor que son intangibles, constituidas por la infraestructura del conocimiento, el talento humano, la logística, los procesos de compra y los sistemas de información. •Las actividades o modelos de prestación de servicios, en el sector que competimos son integrales e integradas, en equipos de trabajo multidisciplinarios, que conforman en una relación de agencia entre redes internas de “compradores-vendedores” , donde acompañan al paciente, a cada paciente, en un recorrido customizado o personalizado para “comprar” información, mantenimiento de la funcionalidad de la estructura y logística, por cuenta y orden de ellos, en una cesión de la iniciativa y el poder en función de una delegación mediada por la confianza que realizan los pacientes. La actividad principal de la empresa es dar servicios prestadores de salud a través del conocimiento, la actitud y la aptitud del equipo de salud y el trabajo en equipo. Ayudados por las actividades de apoyo, que nos permiten atender con eficiencia. Que en general en la servucción son intangibles para los usuarios. Pero los que solicitan estudios complementarios deben saber el tiempo de realización, la entrega de resultados, la secuencia lógica, el uso correcto de la capacidad instalada.

“ Creo que la clave del éxito de un buen gerente es su capacidad para establecer buenas relaciones con sus colegas y subordinados ”

“ De hecho, un buen gerente debe querer a sus empleados y debe tener buenos encuentros con ellos y ser capaz de establecer buenas relaciones con ellos ”

Es complejo como tienen que ser las habilidades, competencias, habilidades blandas, habilidades duras y las profesionales confiables y estas ser utilizadas para la transformación de la gestión sanitaria, las vías clínicas, los cuidados en la atención y la percepción de los pacientes.

Este proceso debe ser híbrido con conceptos a distancia y un encuentro presencial que se pueda hacer in company o en la sede de la universidad con todos los participantes de 7 horas docentes y un taller final. Esto esta a disposición para poder hacerlo y replicarlo con este y otros contenidos.

Indicadores Clave para Evaluar el Desempeño Hospitalario

Shirin Alsadat Hadian ,Reza Rezayatmand ,Nasrin Shaarbafchizadeh , Saeedeh Ketabi y Ahmad Reza Pourghaderi 

 BMC volumen 24 ,  561 ( 2024)

Abstract

Fondo

Los hospitales son los principales consumidores de presupuesto del sistema de salud, por lo que medir su desempeño mediante indicadores cuantitativos o cualitativos accesibles y fiables es crucial. Esta revisión tuvo como objetivo categorizar y presentar un conjunto de indicadores para evaluar el desempeño hospitalario general.

Métodos

Realizamos una búsqueda bibliográfica en tres bases de datos: PubMed, Scopus y Web of Science, utilizando posibles combinaciones de palabras clave. Incluimos estudios que exploraron indicadores de evaluación del rendimiento hospitalario desde diferentes dimensiones.

Resultados

Se incluyeron 91 estudios en inglés publicados en los últimos 10 años. En total, se extrajeron 1161 indicadores de los estudios incluidos. Los clasificamos en 3 categorías, 14 subcategorías, 21 dimensiones de desempeño y 110 indicadores principales. Finalmente, presentamos un conjunto completo de indicadores con respecto a diferentes dimensiones de desempeño y los clasificamos según lo que indican en el proceso de producción, es decir, entrada, proceso, salida, resultado e impacto.

Conclusión

Los hallazgos proporcionan un conjunto completo de indicadores a diferentes niveles que pueden utilizarse para la evaluación del desempeño hospitalario. Se pueden realizar estudios futuros para validar y aplicar estos indicadores en diferentes contextos. Parece que, dependiendo de las condiciones específicas de cada país, se puede seleccionar un conjunto adecuado de indicadores de esta lista completa para su uso en la evaluación del desempeño de hospitales en diferentes entornos.

Fondo

La atención sanitaria es compleja [ 1 ] y un sector clave [ 2 ] que ahora se enfrenta globalmente a problemas de aumento de costos, falta de eficiencia del servicio, competencia y equidad, así como capacidad de respuesta a los usuarios [ 3 ]. Una estimación de la OMS ha mostrado un desperdicio anual de aproximadamente el 20-40% de los recursos totales de atención sanitaria debido a la ineficiencia [ 4 ].

Los países europeos han gastado en promedio el 9,6% de su producto interno bruto (PIB) en atención sanitaria en 2017 y el 9,92% en 2019. Alemania, Francia y Suecia informaron los gastos de atención sanitaria más altos en Europa en 2018 (entre el 10,9% y el 11,5% del PIB) [ 5 ]. En los EE. UU., el gasto en atención sanitaria consume el 18% del PIB, que probablemente eclipsará los 6 billones de dólares para 2027 [ 6 ].

Los hospitales, como los mayores consumidores de presupuestos del sistema de salud [ 7 ], constituyen la mayor parte del sistema de salud [ 8 ]. En muchos países, entre el 50 % y el 80 % del presupuesto del sector salud se destina a hospitales [ 8 , 9 ]. Como resultado, el análisis del desempeño hospitalario se está convirtiendo en una tarea rutinaria para cada gerente hospitalario. Por un lado, los gerentes hospitalarios en todo el mundo se enfrentan a decisiones difíciles con respecto a la reducción de costos, el aumento de la eficiencia del servicio y la equidad [ 10 ]. Por otro lado, medir la eficiencia hospitalaria es un tema de interés entre los investigadores porque los pacientes exigen atención de alta calidad a menores gastos [ 11 ].

Para abordar la necesidad mencionada anteriormente de medir el desempeño del hospital, es crucial implementar un sistema adecuado de evaluación del desempeño hospitalario en cualquier hospital. Para ello, los administradores del hospital utilizan diversas herramientas para analizar y monitorear las actividades del hospital [ 1 ], que necesitan objetivos, estándares e indicadores cuantitativos bien definidos [ 12 ]. Estos últimos se utilizan para evaluar la atención brindada a los pacientes tanto cuantitativa como cualitativamente y a menudo se relacionan con insumos, productos, procesos y resultados. Estos indicadores se pueden utilizar para la mejora continua de la calidad mediante el monitoreo, la evaluación comparativa y la priorización de actividades [ 13 ]. Estos parámetros se desarrollan para mejorar los resultados de salud y para proporcionar información comparativa para el monitoreo, la gestión y la formulación de objetivos de políticas dentro y entre los servicios de salud [ 12 ]. Hasta ahora, los estudios han utilizado su propio conjunto de indicadores al evaluar el desempeño del hospital, que podría depender del contexto. Además, esos estudios han utilizado principalmente un conjunto limitado de indicadores que se centran en unas pocas dimensiones (2 a 6 dimensiones) del desempeño del hospital [ 14 , 15 , 16 , 17 , 18 ].

Por lo tanto, es necesario un conocimiento integral de los indicadores potenciales que se pueden usar para la evaluación del desempeño del hospital. Ayudaría a elegir indicadores apropiados al evaluar el desempeño del hospital en diferentes contextos. También ayudaría a los investigadores a ampliar el rango de análisis para evaluar el desempeño desde una perspectiva más amplia al considerar más dimensiones del desempeño. Aunque el desempeño es un término muy comúnmente usado, tiene varias definiciones [ 19 , 20 ], sin embargo, a menudo se malinterpreta [ 21 ]. Por lo tanto, algunos investigadores han expresado confusión sobre los términos relacionados y los han considerado intercambiables. Estos términos son efectividad, eficiencia, productividad, calidad, flexibilidad, creatividad, sostenibilidad, evaluación y pilotaje [ 21 , 22 , 23 ]. Por lo tanto, esta revisión de alcance tuvo como objetivo categorizar y presentar un conjunto integral de indicadores que se puedan usar como un conjunto adecuado para la evaluación del desempeño del hospital en cualquier nivel de análisis necesario, es decir, clínico, paraclínico, logístico o departamental, y relacionar esos indicadores con las dimensiones de desempeño apropiadas. La singularidad de este documento es que proporciona a sus lectores una colección completa de indicadores que se han utilizado en diferentes estudios de análisis de desempeño.

Materiales y métodos

Realizamos una revisión de alcance de un cuerpo de literatura. La revisión de alcance puede ser de particular utilidad cuando el tema aún no ha sido revisado extensamente o tiene una naturaleza compleja o heterogénea. Este tipo de revisión se realiza comúnmente para examinar la extensión, el rango y la naturaleza de la actividad de investigación en un área temática; determinar el valor y el alcance y costo potenciales de emprender una revisión sistemática completa; resumir y difundir los hallazgos de la investigación; e identificar brechas de investigación en la literatura existente. Como una revisión de alcance proporciona un método riguroso y transparente para mapear áreas de investigación, puede usarse como un proyecto independiente o como un paso preliminar para una revisión sistemática [ 24 ]. Mientras que una revisión sistemática (cualitativa o cuantitativa) usualmente aborda un tema/alcance estrecho y es un método para integrar o comparar hallazgos de estudios previos [ 25 ].

En nuestro estudio, utilizamos la lista de verificación Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) siguiendo los métodos descritos por Arksey y O’Malley [ 26 ] y Tricco [ 27 ]. Se realizó una búsqueda sistemática de literatura publicada y en inglés sobre modelos de evaluación del desempeño hospitalario, utilizando tres bases de datos, es decir, PubMed, Scopus y Web of Science, desde 2013 hasta enero de 2023. Inicialmente, las palabras clave identificadas fueron refinadas y validadas por un equipo de expertos. Luego, los autores identificaron una combinación de vocabularios a través de un proceso de lluvia de ideas. La estrategia de búsqueda se formuló utilizando operadores booleanos. El título y el resumen de las fórmulas se buscaron en las bases de datos en línea. La consulta de búsqueda para cada base de datos se presenta en la Tabla  1 .

Tabla 1 Consulta de base de datos

Durante el proceso de selección, dos revisores independientes revisaron las referencias relevantes relacionadas con la evaluación del desempeño del hospital y las resumieron en formularios de Microsoft® Excel desarrollados por investigadores, mientras que otros revisores proporcionaron información contradictoria.

Los criterios de inclusión fueron los siguientes: centrados únicamente en el ámbito hospitalario, texto completo disponible y escritos en inglés. Se excluyeron los estudios centrados en indicadores de organizaciones sanitarias, no específicamente en indicadores hospitalarios; artículos sin datos adecuados (centrados únicamente en modelos y no en indicadores; o cuestionarios de lista de verificación cualitativos); y artículos centrados únicamente en indicadores clínicos o relacionados con la enfermedad, no en dimensiones de rendimiento hospitalario, y que proporcionaban ítems muy generales como indicadores, no los dominios de los indicadores en sí. Posteriormente, se utilizó una lista de verificación PRISMA-ScR para mejorar la transparencia de nuestra revisión [ 28 ].

Para extraer los datos, se diseñaron formularios de Microsoft® Excel (tablas de datos) desarrollados por los investigadores. Posteriormente, se extrajeron los siguientes datos a Microsoft® Excel para su síntesis y evaluación: título, autor, año del artículo, país, categoría del indicador, entorno del estudio (número de hospitales estudiados), marco temporal del estudio, nombre del indicador, número de indicadores, nivel del indicador (nivel hospitalario, nivel departamental), perspectiva de la evaluación (rendimiento, productividad, eficiencia, eficacia, calidad, coste, seguridad, satisfacción, etc. ) , tipo de estudio (cuantitativo o cualitativo), subtipo de indicador (entrada [estructura], proceso, salida [resultado], resultado final e impacto) y otras explicaciones. Para crear un resumen descriptivo de los resultados que aborde los objetivos de esta revisión de alcance, también se utilizó el resumen numérico.

El propósito de crear la categoría principal y la sección de perspectiva de evaluación fue desarrollarlas y crear nuevas categorías centradas en el tipo de indicadores relacionados con el término de desempeño. Por ejemplo, en la sección «Categoría», se extrajeron los nombres de los departamentos o salas del hospital (como laboratorios, farmacias, departamentos clínicos y almacenes) y en la sección «Perspectiva de evaluación», se extrajeron diversos términos relacionados con la evaluación del desempeño hospitalario. Estos dos tipos se utilizaron tras extraer su información bajo el título «dimensión de desempeño».

Los niveles de los indicadores se recopilaron para determinar el nivel de evaluación del desempeño con el índice correspondiente. Algunos indicadores se utilizaron para evaluar el desempeño de todo el hospital, otros para evaluar el desempeño de los departamentos del hospital y otros para evaluar el desempeño a nivel de un proyecto específico. Por ejemplo, varios indicadores (como la tasa de ocupación de camas, la duración de la estancia y el tiempo de espera) se utilizaron para evaluar el desempeño de todo el hospital, y otros indicadores (como los indicadores del departamento de laboratorio, los indicadores de consumo de energía y los indicadores del departamento de neonatología) se utilizaron solo para medir el desempeño de departamentos específicos. Estas secciones se utilizaron bajo el título «categoría». Las secciones «categoría» y «nombre del indicador» se definieron según los resultados de la sección «subcategoría».

Los subtipos de indicadores (entrada (estructura), proceso, salida (resultado), resultado e impacto) se definieron con base en el modelo de cadena, y cada uno de los indicadores seleccionados se vinculó a él (Apéndice 1 ). Como resultado del modelo de cadena, las entradas se utilizaron para llevar a cabo actividades, las actividades llevaron a la entrega de servicios o productos (salidas). Las salidas comenzaron a generar cambios (resultados), y eventualmente, esto (con suerte) contribuyó al impacto [ 29 ]. La clasificación del conjunto de indicadores de entrada, proceso, salida, resultado e impacto fue tal que los lectores podían acceder a estas categorías si era necesario de acuerdo con sus modelos de evaluación elegidos. El término se utilizó bajo el título «Indicadores por tipos».

El tipo de estudio se consideró cuantitativo o cualitativo para determinar si un indicador era capaz de realizar cálculos. De esta manera, los lectores pueden elegir artículos que utilicen indicadores cuantitativos o cualitativos para evaluar el desempeño hospitalario.

Resultados

Incluimos 91 estudios de texto completo (de 7475) en inglés publicados entre 2013 y enero de 2023 (Fig.  1 ), aproximadamente el 40% de los cuales se publicaron entre 2020 y 2023. Más del 20% de los estudios recuperados se realizaron en Irán y EE. UU.

Característica del estudio

Como se muestra en la Tabla  2 , en el 85 % de los estudios revisados ​​se evaluaron varios hospitales (de 1 a 3828 hospitales, un total de 13 221). Más del 90 % de los estudios utilizaron un enfoque cuantitativo. En más del 70 % de los estudios, la evaluación hospitalaria se realizó a nivel departamental, que a su vez puede dividirse en tres niveles: administrativo, sala clínica y departamento paramédico. Además, los departamentos administrativos constan de 13 departamentos, incluidos gestión financiera [ 48, 55, 61, 67, 68, 80, 83, 109, 113 ] , gestión de la cadena de suministro y almacén [ 15 , 43 , 84 ] , compras basadas en valor [ 33 , 85 ], gestión de recursos humanos [ 97 , 101 ], equipo médico [ 32 , 87 ], departamento de gestión de información de salud [ 90 ], sistemas de información [ 106 ], evaluación nutricional [ 93 ], gestión de energía [ 30 , 45 , 92 ], gestión de instalaciones [ 52 , 53 ], sostenibilidad y resiliencia de la construcción [ 35 ], actividades de investigación [ 44 ] y educación [ 107 ].

Las salas clínicas constaban de 8 salas, a saber, departamentos de urgencias (ED) [ 16 , 39 , 56 , 57 , 69 , 70 , 89 ], departamentos de cirugía [ 58 , 62 , 63 , 91 , 102 ], unidades de cuidados intensivos (UCI) [ 47 , 64 , 65 ], quirófanos (OR) [ 38 , 88 , 108 ], unidades de cuidados intensivos quirúrgicos (UCI) [ 111 ], departamento de obstetricia y ginecología [ 59 ], unidades de cuidados intensivos neonatales (UCIN) [ 74 , 103 ] e indicadores de calidad de atención [ 18 , 31 , 40 , 50 , 72 , 92 , 95 , 112 ]. Los departamentos paramédicos constaban de 3 departamentos, farmacia [ 60 , 76 , 98 ], laboratorio y banco de sangre [ 37 , 42 , 43 , 49 ] y evaluación ambulatoria [ 86 ].

Tabla 3 Dimensiones de desempeño e indicadores relacionados

Productividad.

Eficiencia:

Eficacia, Velocidad y Desarrollo:

Seguridad de pacientes:

Calidad Laboral. Calidad. Satisfacción.

Innovación. Adecuación.

Rentabilidad. Costo . Economía.

Coherencia. Centrado Paciente.

Con respecto a la categorización de datos, en primer lugar, se extrajeron un total de 1204 indicadores en 91 estudios y después de un examen detallado, 43 índices (como propiedad del hospital, nivel de atención, proceso de admisión y disciplina personal) se eliminaron debido a su generalidad e imposibilidad de cálculo en el entorno hospitalario. Luego, se ingresaron 1161 indicadores de desempeño en esta investigación y se categorizaron según los criterios de desempeño (se pueden encontrar más detalles sobre los indicadores en el Apéndice 1 ). En segundo lugar, se definieron 145 dimensiones funcionales, incluidas las divisiones basadas en diferentes departamentos y unidades del hospital, según varias discusiones de grupo focal con 5 expertos en salud. Luego, se realizó la recategorización y el resumen funcional, después de lo cual se finalizaron 21 dimensiones de desempeño.

Como se muestra en la Tabla  4 , las 21 dimensiones de desempeño se dividieron en tres partes: categoría, subcategoría e indicadores relacionados. Además, según el nivel del hospital, se establecieron tres categorías: «gestión organizacional», «gestión clínica» y «gestión administrativa». Posteriormente, según el tipo de indicador, se definieron quince subcategorías para los 110 indicadores principales seleccionados.

Dimensiones de rendimiento

La dimensión de productividad se centra en indicadores que reflejan el macrodesempeño del hospital, considerando que este índice es más efectivo y eficiente. La dimensión de eficiencia se centra en indicadores generales de desempeño para el uso óptimo de recursos y la creación de resultados óptimos en el hospital. La dimensión de efectividad es un indicador general de desempeño con una visión de resultados. La dimensión de velocidad se centra en los indicadores que muestran atención al tiempo de prestación del servicio y la velocidad de los procedimientos. La dimensión de desarrollo se centra en asuntos relacionados con la capacitación de empleados y estudiantes y los cursos de capacitación relacionados. En cuanto a la dimensión de seguridad, se identificaron problemas relacionados con la seguridad del paciente, eventos no deseados y dañinos, e infecciones hospitalarias.

La dimensión «calidad de vida laboral» se centra en aspectos relacionados con el volumen de personal y las condiciones laborales. La dimensión «calidad» se relaciona con la calidad del servicio prestado en las diferentes áreas del hospital y las posibles complicaciones para mejorar dicha calidad. La dimensión «satisfacción» se centra en la satisfacción de los pacientes, los empleados y sus quejas. La dimensión «innovación» se relaciona con el proceso de investigación y sus resultados. La dimensión «adecuación» se centra en el servicio adecuado de los departamentos clínicos, los servicios farmacéuticos y el tratamiento de los pacientes. La dimensión «evaluación» se centra en los indicadores relacionados con las puntuaciones de evaluación de los departamentos paraclínicos del hospital.

La dimensión de «rentabilidad» se centra en los indicadores generales de resultados para ingresos y rentabilidad. La dimensión de «costo» se centra en indicadores relacionados con gastos generales y el costo promedio por cama y paciente y presupuesto. La dimensión de «economía» está relacionada con tasas financieras y sus indicadores. La dimensión de «coherencia» enfatiza los indicadores relacionados con la continuidad del proceso de prestación de servicios. La dimensión de «centrado en el paciente» se centra en los indicadores relacionados con la experiencia del paciente de la instalación, el entorno, los procesos de tratamiento, las comunicaciones y el apoyo relevante para el paciente. La dimensión de «equidad» estudia indicadores relacionados con la justicia social y financiera y la esperanza de vida. La dimensión de «relación» evalúa el proceso de consultas y discusiones requeridas durante la atención de los pacientes proporcionada por el equipo de tratamiento. La dimensión de «sostenibilidad» se centra en indicadores relacionados con los estándares energéticos. La dimensión de «flexibilidad» se centra en la respuesta del hospital a la crisis.

Según la Tabla  4 , la mayoría de los estudios se centraron en la «eficiencia», la «productividad», la «seguridad» y la «efectividad» como dimensiones de rendimiento en 54, 53, 38 y 37 estudios, respectivamente (40-70 % de los estudios). En la subcategoría «eficiencia», los indicadores de gestión de recursos, evaluación de unidades de apoyo y gestión de recursos humanos ocuparon el primer, segundo y tercer lugar en frecuencia en 26, 23 y 22 estudios, respectivamente (aproximadamente el 25 % de los estudios).

Además, para la dimensión de «eficiencia», se reportaron datos sobre «número de personal médico», «número de camas en urgencias» y «número de personal no médico» en 16, 13 y 11 estudios, respectivamente (entre el 20% y el 30% de los estudios). Para la subcategoría de «productividad», se reportaron datos sobre «tasa de utilización de camas» y «prestación y tratamiento de servicios» en el 50% y el 20% de los estudios, respectivamente (46 y 19 de 91).

Adicionalmente, para la dimensión de «productividad», el indicador de «duración de la estadía» se usó más que otros y se informó en aproximadamente el 80% de los estudios (43 de 53), seguido de la «tasa de ocupación de camas» en aproximadamente el 40% de los estudios (21 de 53). La «tasa de rotación de camas» y la «tasa de hospitalización» también se informaron en 12 estudios. Además, para las dimensiones de «seguridad», todos los indicadores estaban en la subcategoría «seguridad del paciente», que se informó en 38 estudios, y «complicaciones», «accidentes o eventos adversos» y «tasas de incidentes o errores» fueron los indicadores más concentrados por los investigadores en 13, 12 y 11 estudios, respectivamente. La dimensión de desempeño de «efectividad» se presentó en 37 estudios (40%), con solo dos indicadores, «tasa de mortalidad» en 29 estudios y «tasa de readmisión» en 23 estudios.

Categorías de rendimiento

Considerando las tres categorías que se muestran en la Tabla  4 , los indicadores de «gestión organizacional» fueron los más utilizados entre las otras dos categorías («clínica» y «administrativa») y estuvieron presentes en más del 85 % de los estudios (78 de 91). Dos categorías, «gestión clínica» y «gestión administrativa», se reportaron en 62 y 51 estudios, respectivamente.

Subcategorías de rendimiento

Considerando las 14 subcategorías que se muestran en la Tabla  4 , tanto los indicadores de «tasa de utilización de camas» como los de «seguridad del paciente» se mencionaron en 46 estudios y fueron más comunes entre las demás subcategorías. El segundo indicador más común, la subcategoría «gestión financiera», se reportó en 38 estudios. En el tercer nivel, los indicadores de «gestión de recursos humanos» y «gestión del tiempo» se presentaron en 31 estudios. Los indicadores de la subcategoría «paramédico» se presentaron en menos del 10% de los estudios [ 60 , 96 , 97 , 98 , 106 , 113 ].

Indicadores de desempeño

Según las columnas de indicadores en la Tabla  3 , los indicadores más usados ​​en los estudios revisados ​​fueron la duración de la estancia, la tasa de mortalidad y la tasa de readmisión en el 47%, 32% y 25% de los estudios, respectivamente. La tasa de ocupación de camas y los costos no relacionados con el personal se informaron en el 23% de los estudios. Además, entre los 110 indicadores, 16 indicadores, a saber, la tasa de cancelación de laboratorio, las proporciones de exámenes por médico, el número de diagnósticos codificados, el número de registros médicos, los intervalos entre muestras e informes de laboratorio, el tiempo de solicitud de información médica, los estándares de seguridad en los archivos, la detección de riesgos nutricionales, las fallas en el control de calidad de las imágenes, los errores en los informes médicos, el factor de impacto promedio, las medidas nutricionales, la puntuación de laboratorio, la inspección de imágenes, el proceso de alta y la tasa de respuesta a emergencias, se informaron en menos del 1% de los estudios.

La clasificación de los indicadores en la Tabla  4 se realizó con base en el modelo de cadena, que incluyó la entrada, el proceso, la salida, el resultado y el impacto. La asignación de los indicadores a cada categoría se realizó de acuerdo con las opiniones de los expertos. Por ejemplo, el número de publicaciones por miembro académico de un hospital académico y el factor de impacto promedio de esas publicaciones se consideraron indicadores de resultado. Como se muestra en la Tabla  4 , la mayoría de los estudios (80%) se enfocaron más en los indicadores de salida. Además, quince estudios se enfocaron en introducir y extraer algunos de los indicadores de entrada, proceso, salida, resultado e impacto; entre ellos, solo un estudio [ 96 ] examinó los indicadores de entrada, proceso, salida e impacto simultáneamente.

Además, en aproximadamente el 42% (36 de 91) de los estudios se han ilustrado las definiciones, fórmulas o descripciones de los indicadores, mientras que menos del 10% de los estudios han definido unidades de medida, unidades estándar o de referencia para todos los indicadores estudiados [ 15 , 43 , 45 , 51 , 52 , 57 , 67 ].

En general, se realizaron nueve estudios relacionados con la evaluación del desempeño hospitalario utilizando metodologías de revisión sistemática (cinco revisiones sistemáticas [ 16 , 29 , 30 , 56 , 113 ], dos revisiones bibliográficas [ 79 , 80 ], una revisión narrativa [ 98 ] y una revisión breve [ 92 ]). La mayoría de estos estudios se centraron en extraer indicadores de desempeño de uno o más departamentos del hospital (p. ej., el departamento de urgencias) [ 16 , 56 ], sistemas de información de radiología y laboratorio del hospital [ 106 ], desempeño de la cadena de suministro [ 29 ], recursos y resultados financieros y actividad [ 113 ], consumo de agua del hospital [ 30 ] y el sector farmacéutico [ 98 ]. Otras revisiones incluyeron un proceso de tres pasos para revisar, evaluar y clasificar estos indicadores del hospital en un enfoque sistemático [ 16 ], o para evaluar modelos de indicadores de desempeño para crear una red interactiva y visualizar las relaciones causales entre los indicadores de desempeño [ 79 ]; Además, algunos se han centrado en la importancia de los indicadores para garantizar una cobertura adecuada de las áreas relevantes de los servicios de atención de salud que se van a evaluar [ 92 ].

Sólo una revisión de alcance tuvo como objetivo identificar las evaluaciones actuales del desempeño hospitalario y comparar las medidas de calidad de cada método en el contexto de los seis dominios cualitativos de STEEEP (seguridad, puntualidad, efectividad, eficiencia, equidad y centrado en el paciente) del Instituto de Medicina (IOM) de acuerdo con el marco de Donabedian y la formulación de recomendaciones de políticas [ 115 ].

Además, 21 estudios dividieron los indicadores de desempeño en 2 a 6 dimensiones. Asimismo, los estudios revisados ​​incluyeron entre 2 y 40 indicadores en 0 [ 29 , 30 , 98 ] y 6 dominios [ 34 ]. Además, ninguno de los estudios ha intentado resumir y categorizar exhaustivamente los indicadores de desempeño en varias categorías, centrándose en todos los indicadores que reflejan el desempeño de toda la organización hospitalaria, ni en los indicadores de las unidades administrativas o los departamentos clínicos.

Discusión

En esta revisión de alcance, se categorizó un conjunto único de indicadores de evaluación del desempeño hospitalario relacionados con las diversas dimensiones de desempeño a partir de 91 estudios realizados durante los últimos diez años.

De manera similar, en un estudio, se extrajeron 19 dimensiones de desempeño, 32 subdimensiones y 138 indicadores de solo seis estudios. Esas dimensiones fueron descritas por todos los estudios incluidos en la revisión, pero solo tres estudios especificaron los indicadores relevantes, y la lista proporcionada para todos los indicadores posibles no fue exhaustiva. Además, a pesar de la revisión actual, no hubo una clasificación de indicadores basada en los niveles del hospital: niveles gerencial, clínico u organizacional [ 116 ]. Otro estudio ha investigado de manera similar los indicadores de evaluación del desempeño del hospital de tal manera que entre 42 estudios, se presentaron 111 indicadores en las cuatro categorías: insumo, producto, resultado e impacto. Pero, no hubo una clasificación de indicadores basada en las dimensiones de desempeño y los niveles del hospital [ 117 ].

En este estudio, por primera vez, según nuestro conocimiento, se determinó la importancia de los indicadores categorizados en función de su frecuencia de uso en la literatura publicada (Apéndice 2 ). Los indicadores de «Gestión organizacional» fueron los más comunes en comparación con las otras dos categorías («clínicas» y «administrativas»). Esto podría deberse a que indicadores como «tasa de ocupación de camas», «duración promedio de la estancia», «tasa de mortalidad», «tasa de infección hospitalaria» y «seguridad del paciente» son más fáciles de registrar en el software hospitalario que otros indicadores, y también reflejan mejor el rendimiento general del hospital. Por lo tanto, los investigadores están más interesados ​​en utilizar estos indicadores.

Considerando 14 subcategorías, los indicadores relacionados con tres subcategorías, a saber, utilización de camas, seguridad del paciente y gestión financiera, son los más utilizados para la evaluación del rendimiento hospitalario. Esto refleja la necesidad de los gerentes hospitalarios de aumentar la rentabilidad del hospital, por un lado, y de controlar los costos, por otro. En consecuencia, los investigadores han prestado especial atención a los ingresos por costos, la rentabilidad y la rentabilidad económica, entre otros, como indicadores para evaluar el rendimiento hospitalario.

Al considerar los indicadores por tipo, la mayoría de los estudios se han centrado en los indicadores de resultado, mientras que los indicadores de entrada fueron los menos utilizados. Esto podría deberse a que, a nivel hospitalario, a los gerentes les resulta difícil modificar datos de entrada como «camas», «recursos humanos» y «equipos e instalaciones». Además, debido a la complejidad de las relaciones interdepartamentales en los hospitales, los indicadores de proceso parecieron ofrecer mayor variedad de análisis que los indicadores de entrada, por lo que se utilizaron con mayor frecuencia. Como se mencionó anteriormente, los indicadores de resultado fueron los más utilizados para la evaluación del desempeño hospitalario debido a su facilidad de cálculo e interpretación.

El objetivo principal de este trabajo fue identificar un conjunto integral de indicadores que permitan evaluar el desempeño hospitalario en diversos entornos hospitalarios, reduciéndolos a un conjunto más reducido y relevante para cada hospital o departamento. Se podrían diseñar estudios futuros para validar cada conjunto de indicadores en un contexto específico. Además, se podría investigar la relación entre los indicadores y sus resultados de interés, así como la dimensión de desempeño que cada uno aborda. Esto permitirá a los gerentes hospitalarios desarrollar su propio conjunto de indicadores para la evaluación del desempeño, tanto a nivel organizacional como departamental. Cabe mencionar también que…

Si bien algunos estudios previos han definido cada indicador y determinado sus criterios estándar, esto no se realizó en este estudio, ya que el objetivo era recopilar todos los indicadores utilizados en la evaluación del desempeño hospitalario. Esto resultó en la identificación de más de mil indicadores, sin limitarse a un país o contexto específico. Por lo tanto, al preparar un conjunto más reducido de indicadores, se deben considerar las condiciones específicas de cada país, como el tipo de sistema de salud y sus políticas, el tipo de sistema de financiamiento y la estructura de los servicios, para seleccionar los indicadores adecuados.

Además, si bien es importante examinar el alcance de cada artículo para comparar la lista de indicadores y las relaciones entre las dimensiones del hospital en términos de tamaño y tipo, así como entre el número y tipo de indicadores seleccionados, esto se consideró fuera del alcance de esta revisión debido al elevado número de indicadores, lo que imposibilitó las investigaciones mencionadas. Estudios futuros podrían realizar esto trabajando con un conjunto más reducido de indicadores.

Conclusión

Esta revisión tuvo como objetivo categorizar y presentar un conjunto integral de indicadores para evaluar el desempeño general del hospital de manera sistemática. Se extrajeron 1161 indicadores de desempeño hospitalario de 91 estudios realizados en los últimos diez años. Luego se resumieron en 110 indicadores principales y se categorizaron en tres categorías: 14 subcategorías y 21 dimensiones de desempeño. Esta revisión de alcance también destacó los indicadores utilizados con mayor frecuencia en los estudios de evaluación del desempeño, lo que podría reflejar su importancia para ese propósito. Los resultados de esta revisión ayudan a los gerentes de hospitales a construir su propio conjunto de indicadores para la evaluación del desempeño, tanto a nivel de organización como de departamento, con respecto a varias dimensiones de desempeño.

Como los resultados de esta revisión no se limitaron a ningún país o contexto específico, se deben tener en cuenta las condiciones específicas de cada país, como el tipo de sistema de salud y sus políticas, el tipo de sistema de financiamiento y la estructura de los servicios, al seleccionar indicadores apropiados como un conjunto más pequeño de indicadores para la evaluación del desempeño hospitalario en un contexto específico.

Atrofia Muscular Espinal: Avances y Desafíos en Brasil

Laurent Servais a b,Cristiane Araujo Martín Moreno c

https://doi.org/10.1016/j.jped.2024.11.001

    La atrofia muscular espinal (AME) es una enfermedad de la neurona motora autosómica recesiva. Se presenta clínicamente como debilidad muscular progresiva y, en los casos más graves y comunes, incluye dificultad para tragar e insuficiencia respiratoria, que a menudo conduce a la muerte. Los pacientes se clasifican en cinco grupos, de 0 a 4, según su capacidad motora máxima y la edad de inicio, que puede variar desde la etapa intrauterina hasta la edad adulta. Datos recientes de EE. UU. y la UE indican que la AME afecta a 1 de cada 14 300 bebés al nacer 

    Un programa reciente de cribado neonatal en el estado de Minas Gerais, Brasil, identificó a 12 bebés entre 104 000 bebés examinados durante seis meses, lo que sugiere una prevalencia potencialmente mayor en Brasil. Sin embargo, se necesitaría un seguimiento adicional para obtener información más contundente. 2 , 3

    En los últimos años, se han aprobado tres tratamientos modificadores de la enfermedad (TME) a ​​nivel mundial, incluyendo Brasil. Estos tratamientos permiten una mejora drástica de la mortalidad y la función motora, especialmente cuando se inician en las primeras etapas de la enfermedad. Todos estos fármacos se han estudiado en niños que reciben atención estándar, y las directrices más recientes enfatizan la importancia de la atención multidisciplinaria junto con los TME para maximizar su eficacia 

    .En este número de Jornal de Pediatria , Albuquerque et al. 5 presentan un estudio de cohorte de un solo centro de 81 pacientes que viven con AME, tanto tratados como no tratados con DMT en Porto Alegre, Brasil. La gran mayoría de los pacientes tratados recibieron nusinersen, un oligonucleótido inyectado intratecalmente que aumenta la producción de proteína SMN del gen SMN2 modificando el empalme del pre-ARNm. Nusinersen fue el primer fármaco aprobado en Brasil y desde entonces ha sido seguido por terapias de reemplazo genético, que recibieron seis pacientes, y el modificador de empalme oral risdiplam, recibido por dos pacientes. En la cohorte, la mayoría de los pacientes con AME1 recibieron tratamiento, en comparación con un tercio de los pacientes con AME2 y el 10 % de los pacientes con AME3. En consonancia con los hallazgos en la literatura, la mayoría de los pacientes experimentaron mejoras clínicamente significativas, aunque el inicio tardío del tratamiento y las puntuaciones iniciales más bajas de la función motora se correlacionaron con una respuesta terapéutica reducida. Las características clínicas y genéticas de la cohorte fueron similares a las de otros países, excepto que SMA3 fue el subtipo más común, como se observó previamente en otros estudios brasileños.6

    Es notable ver a un niño afectado por una enfermedad mortal no solo sobrevivir, sino también alcanzar nuevas metas motoras. El acceso a tratamientos innovadores demuestra la consideración de un país por sus ciudadanos/niños más vulnerables afectados por una enfermedad rara y grave. Sin embargo, los impresionantes resultados observados en la atrofia muscular espinal deberían impulsar la reflexión sobre la sostenibilidad y la reproducibilidad de estos avances. Albuquerque y sus colegas destacaron que solo la mitad de los pacientes con AME2 en su estudio recibieron terapia respiratoria, lo que indica un acceso limitado a terapias no farmacológicas en Brasil. Este estudio ilustra el contraste entre el acceso a terapias innovadoras costosas y el acceso limitado a la atención estándar en un centro especializado del sur de Brasil; un contraste que se acentúa aún más al considerar el costo.

    El costo oficial de nusinersen en Brasil es de R$ 2,5 millones durante el primer año, con un costo anual de mantenimiento de R$ 1,3 millones.

    La terapia génica cuesta R$ 8 millones por dosis única y la judicialización de 7 casos ha dado lugar a una serie de tratamientos de alto costo administrados al margen de los criterios clínicos consensuados. En comparación, una sesión de fisioterapia cuesta entre R$ 50,00 y R$ 500,00, según la región o la cobertura del seguro médico. Esto significa que el costo de una sola dosis de terapia génica podría cubrir la fisioterapia tres veces por semana para aproximadamente 20 niños a lo largo de 20 años. El costo de la fase de mantenimiento de nusinersen para un solo niño podría cubrir la fisioterapia de 86 bebés. Cabe destacar que estos costos de DMT excluyen los gastos relacionados con la administración de medicamentos, los exámenes auxiliares necesarios y el manejo de efectos adversos, todos los cuales varían según las directrices regionales y los perfiles de seguridad. Esta nueva realidad, como lo ilustra el artículo de Albuquerque et al., no es exclusiva de Brasil sino que es común en muchos países de rápido crecimiento que representan mercados atractivos para la industria farmacéutica pero carecen de una infraestructura médica completamente desarrollada y financiada por el Estado. El tratamiento innovador no debe considerarse un sustituto de la atención estándar. Todos los tratamientos innovadores se han desarrollado en niños que reciben atención estándar, y la falta de un manejo respiratorio, nutricional y fisioterapéutico adecuado puede anular el beneficio de las costosas terapias innovadoras. La administración de DMT no elimina la necesidad de atención multidisciplinaria. Afortunadamente, existe una solución para evitar aumentos exponenciales de costos. Varios estudios han demostrado una diferencia significativa en los resultados del tratamiento entre niños tratados antes y después de la aparición de los síntomas. 8 En resumen, los pacientes con tres copias de SMN2 identificadas al nacer y tratadas de inmediato tienen una alta probabilidad de un desarrollo motor normal. Los mayores de estos niños, que ahora tienen entre seis y siete años, evolucionan favorablemente. 1 En contraste, pacientes similares identificados por síntomas después de un largo proceso de diagnóstico generalmente presentan AME2 clásica, caracterizada por falta de deambulación autónoma, escoliosis y síndrome respiratorio restrictivo, que los TME no pueden revertir. En consecuencia, los costos directos e indirectos son significativamente mayores para los pacientes tratados después de la aparición de los síntomas. 9 Los hallazgos reproducidos en estudios a nivel mundial han impulsado el desarrollo de varios programas piloto y nacionales de cribado neonatal. 10 La evaluación económica de la salud confirma que el cribado neonatal de AME es una intervención sanitaria con un alto potencial de ahorro en países como Brasil, donde se dispone de TME. 11

    Brasil, un país con una población aproximada de 200 millones de personas (censo del IBGE), actualmente incluye solo seis enfermedades en su programa nacional de cribado neonatal, aunque varios proyectos piloto están evaluando la inclusión de la AME. Sin embargo, la inclusión de enfermedades en el programa nacional ha sido históricamente lenta, en contraste con la urgente necesidad de intervención temprana en los pacientes afectados. 2 , 3Dada la incidencia de 1 en 8400 y una tasa de natalidad anual de aproximadamente 2,6 millones, se estima que 309 niños con AME nacen cada año en Brasil. Sin el cribado neonatal, los costos adicionales de la terapia de reemplazo hormonal modificador (TME) y la atención estándar —incluyendo fisioterapia, manejo de TDM, ventilación mecánica, manejo de la escoliosis y silla de ruedas 12— podrían volverse rápidamente insostenibles. Además, la capacidad del sistema de salud para atender a estos pacientes con altas necesidades e infecciones respiratorias frecuentes se verá cada vez más limitada.En este contexto, la atención centrada en el paciente (CNS) es un imperativo médico, económico y ético urgente. El desarrollo de una atención estándar a nivel nacional también es esencial, ya que invertir fuertemente en terapias modificadoras de la enfermedad (TME) resulta absurdo si los pacientes tratados carecen de TME y de gestión multiprofesional.El recorrido de las terapias innovadoras en la AME proporciona lecciones valiosas para situaciones similares que pueden surgir con otras afecciones. Los avances recientes en los tratamientos para la distrofia muscular de Duchenne, el síndrome de Rett, el síndrome de Angelman y la aprobación de la terapia génica para la leucodistrofia metacromática abren nuevas posibilidades para los pacientes con afecciones graves y progresivas. 13 , 14 

    A través de la AME, hemos aprendido que el tratamiento no es una cura y no debe presentarse como tal a la comunidad. Gestionar las expectativas de la comunidad puede ayudar a evitar el crowdfunding y la recaudación de fondos basada en lotería, ambos mecanismos éticamente cuestionables y ampliamente utilizados en la AME.

    Hemos aprendido que el desarrollo clínico exitoso se basa en una ciencia sólida, la disponibilidad de datos de la historia natural y medidas de resultados bien validadas. También hemos reconocido la importancia de establecer una atención estándar e implementar NBS antes de lanzar un DMT innovador. Finalmente, gestionar las expectativas individuales es crucial para evitar solicitudes de agregar o cambiar terapias en pacientes que responden bien, pero por debajo de las expectativas de los padres. Al reportar datos reales de un centro terciario en Brasil, Albuquerque et al. transmiten la alegría de ver a niños sobrevivir a una enfermedad letal como la AME1 y potencialmente convertirse en adultos productivos y, con suerte, en personas felices. Sin embargo, sus hallazgos también deberían impulsarnos a asumir nuestra responsabilidad colectiva. El sistema de salud debe ser efectivo para el mayor número de personas, y en una era de terapias de alto costo, la única manera de lograrlo es desarrollar proactivamente programas de atención estándar y de NBS, que permitan la eficacia de la DMT con una relación costo-beneficio aceptable y sostenible.

    Confusión entre Actividades Profesionales y Competencias

    A pesar de las explicaciones en la literatura, una pregunta recurrente en el uso de las actividades profesionales encomendables o confiables (APE) es cómo distinguirlas de las competencias y habilidades. En este trabajo, se analiza las causas de la frecuente confusión y combinación de las APE con las competencias y habilidades, y se argumenta por qué esta distinción es importante para la formación, la cualificación y la seguridad del paciente. Por ejemplo, «traqueotomía», «punción lumbar» y «colaboración interprofesional» se denominan coloquialmente «habilidades», pero la capacidad de una persona para realizar estas actividades constituye la verdadera habilidad; la APE es simplemente la actividad en sí. Se identifica dos posibles causas de esta confusión. Una es la tendencia a enmarcar todos los objetivos educativos como APE. Muchos objetivos de la formación médica pueden conceptualizarse como APE si «la capacidad de hacer X» es la competencia correspondiente; pero esto no funciona en todos los casos. Ofrecemos maneras de abordar los objetivos de la formación que no se conceptualizan eficazmente como APE. Una causa más fundamental se relaciona con las decisiones de encomienda. La autorización para contribuir a la atención sanitaria refleja encomienda. Las decisiones de encomienda son los vínculos o pivotes entre la preparación de una persona para la tarea y su ejecución. Sin embargo, si estas decisiones no conducen a una mayor autonomía en la práctica de la atención médica, sino que solo sirven para decidir el avance a la siguiente etapa de formación, las APE pueden convertirse en los requisitos que los estudiantes deben cumplir para aprobar. Gradualmente, las APE pueden perder su significado original de unidades de práctica para las que uno se cualifica.

    Introducción

    Una pregunta recurrente en los debates sobre la definición y el uso de las actividades profesionales encomendables (APE) con fines educativos es cómo distinguirlas de las competencias y habilidades. Esta no es una pregunta nueva, y la distinción se ha enfatizado con frecuencia (ten Cate y Taylor, 2021 ; ten Cate et al., 2015 ), pero sigue surgiendo confusión (Melvin et al., 2020 ). Esta distinción es clave, no solo para utilizar las APE y las competencias por separado y correctamente, sino también para valorar su complementariedad.

    Competencias y habilidades: Atributos de los individuos

    Las competencias, por su naturaleza, necesitan un contexto que las haga visibles. Imagine cruzar la calle y encontrarse con tres personas desconocidas. Parecen tener entre 30 y 40 años. No puede ver sus competencias, pero una es pianista, otra es informática y otra es neurocirujana. Además, una es ajedrecista experta, otra un windsurfista experto y la tercera domina el árabe. Desconoce todo esto con solo encontrarlas en la calle, que no es una sala de conciertos, un quirófano, una playa, un pabellón de torneos ni un país extranjero, lo que podría haberle llevado a adivinar esas competencias. En resumen, poseen competencias que no son inmediatamente visibles. Una competencia, según el diccionario, es «la capacidad de hacer algo con éxito o eficiencia» (NN, sf). Es la capacidad lo que cuenta. Una capacidad es una característica de un individuo; las competencias no existen fuera de los individuos. Las competencias se desarrollan típicamente a través de la adquisición de conocimientos y la experiencia práctica, a menudo dominadas por la cognición.

    Las competencias son componentes específicos de la competencia general, adecuados para tareas específicas. El consenso general en la literatura, y una forma útil de concebirlos, es que constituyen la integración de conocimientos, habilidades y actitudes (KSAs) necesarios para realizar esas tareas específicas (van Merriënboer et al., 2002 ). Sin embargo, este consenso general no siempre se sigue en el uso cotidiano del término competencia. Por ejemplo, el Consejo de Acreditación para la Educación Médica de Posgrado (ACGME) y la Junta Americana de Especialidades Médicas de Estados Unidos incluyeron originalmente el «conocimiento médico» y la «atención al paciente» en sus seis competencias básicas (posteriormente correctamente rebautizadas como «dominios de competencia» [Carraccio et al., 2004 ]).

    Las habilidades, en el lenguaje cotidiano, a menudo se equiparan con las competencias. Esto no es sorprendente, ya que el diccionario Oxford las llama ‘capacidad de lograr algo con precisión y certeza’, difícilmente distinguibles de la competencia. Muchos educadores estarían de acuerdo en que las competencias combinan habilidades, conocimiento y actitud, lo que sugiere que las habilidades deberían diferir de las competencias, es decir, no incluir conocimiento y actitud. Pero es difícil imaginar el desempeño de una habilidad sin conocimiento de procedimiento, y probablemente incluso algo de actitud, como la motivación para realizar bien la habilidad. De hecho, Dreyfus y Dreyfus, en su trabajo seminal sobre el desarrollo de habilidades, mantienen que la habilidad incluye, o incluso es , ‘saber cómo’ hacer algo (Dreyfus y Dreyfus, 1986 , pág. 16) y sin ‘saber qué’ (conocimiento declarativo), la habilidad probablemente no existiría. Las famosas distinciones de Bloom de conocimiento, habilidades y actitud (los dominios cognitivo, psicomotor y afectivo de los objetivos educativos (Bloom et al., 1956 )) pueden ser algo artificiales. Estos constructos (competencias, conocimientos, habilidades y actitudes) son atributos de los individuos, presentes pero invisibles hasta que se utilizan. Su presencia solo puede inferirse al observar al individuo hacer algo, como realizar tareas o actividades o completar un examen.

    Actividades profesionales encomendables: No son atributos de individuos, sino trabajo a realizar

    A diferencia de las competencias, las actividades no son cualidades de las personas. Más bien, son tareas a realizar.

    Si una competencia es la capacidad de hacer algo con éxito, la actividad es ese «algo». La ejecución de una actividad requiere una competencia específica (una competencia o habilidad), pero esa actividad en sí misma no constituye una competencia o habilidad. Las EPA, más específicamente, son unidades de práctica profesional (tareas o conjuntos de tareas) que pueden confiarse por completo a una persona, una vez que haya demostrado la competencia necesaria para ejecutarlas sin supervisión (ten Cate y Taylor, 2021 ; ten Cate, 2005 ). La tarea, para ser «confiable», «profesional» y «actividad», debe cumplir condiciones adicionales (tener un principio y un fin; ser una actividad independiente que sea específica, observable y restringida a personal calificado; producir un resultado laboral reconocido; y ser adecuada para una decisión de encomienda por parte de una autoridad legítima (ten Cate, 2005 ; ten Cate y Taylor, 2021 ). Son los componentes de actividad constitutivos (unidades) de la práctica de los profesionales; por lo tanto, funcionan, sin importar quién lo haga.

    Estas contribuciones a la práctica deben ser realizadas por miembros legítimos de la fuerza laboral profesional, incluyendo miembros periféricos aún en capacitación, pero calificados para estas tareas. (Lave y Wenger, 1991 ) En cualquier educación vocacional, la práctica comienza dentro del programa educativo. Aquí es donde los EPA se vuelven significativos. Legítimo significa que el aprendiz es aceptado y sancionado por una autoridad legítima para realizar ese EPA. Ese podría ser un jefe de departamento, o delegado a un profesional con un rol de supervisión, y la decisión debe ser respaldada por el juicio de un experto, preferiblemente un equipo o comité. La naturaleza sintética de los EPA refleja la manera integrada en que varias competencias necesitan ser aplicadas simultáneamente para la ejecución adecuada de la tarea. (Pangaro y ten Cate, 2013 ).

    Cómo se utilizan a menudo las competencias y habilidades para las actividades

    Claramente, uno no puede poseer APE ni estar calificado para competencias . Más bien, poseer competencias y estar calificado para APE es el objetivo de la formación médica y de las residencias. Sin embargo, en la práctica, a veces se confunden. Esto no es del todo sorprendente. El uso común del lenguaje no siempre se rige por las distinciones lógicas que hemos tratado de elaborar en los párrafos anteriores. El uso popular, en particular de «habilidad», a menudo lo reduce solo a la actividad, en lugar de la capacidad para llevar a cabo esa actividad. Las listas de habilidades relevantes para la atención médica a menudo se leen para incluir cosas como «inserción de línea arterial», «traqueotomía», «comunicación», «punción lumbar», «colaboración interprofesional». El uso de habilidad para actividad está tan arraigado en el lenguaje educativo y es tan difícil de reemplazar por diferentes redacciones, que defender un uso diferente probablemente no tendría éxito. Sin embargo, el uso de competencias y habilidades para las actividades también ha llevado a algunos autores a visualizar las EPA como habilidades o competencias amplias y holísticas (Kappy et al., 2021 ). Pero si las EPA fueran solo competencias amplias, ¿cómo se imaginaría uno que se le confiara una competencia?

    Esa representación puede perpetuar la confusión. Mientras que las EPA requieren que los individuos posean características que van desde pequeñas microhabilidades hasta grandes dominios de competencia, una EPA no es tal característica. Las EPA pueden ser asignadas y ejecutadas, pero no pueden ser «poseídas» por los individuos. Estas consideraciones no están en la misma dimensión. Más bien, las EPA y las competencias se relacionan entre sí como dos dimensiones separadas (Fig.  1 ) (ten Cate et al., 2015 ; ten Cate y Scheele, 2007 ). Además, ver la capacidad de realizar una EPA como la unidad «más grande» de una competencia o habilidades no es necesariamente correcto. Algunas EPA no son actividades particularmente «grandes». Por ejemplo, las EPA para estudiantes de medicina son más pequeñas en su amplitud o responsabilidad que las EPA para residentes y becarios.

    figura 1
    Figura 1

    El uso de las APE y la evaluación de la capacidad para llevarlas a cabo deberían reorientar la evaluación hacia la decisión de confiar o no a alguien las responsabilidades de una actividad, con un nivel específico de supervisión, o al menos elaborar una recomendación para dicha decisión (ten Cate et al., 2020 ). La transferencia de responsabilidades a los residentes afecta la calidad y la seguridad de la atención al paciente y requiere una reflexión minuciosa.

    Causas de la confusión

    Creemos que existen al menos dos causas para la confusión observada entre las APE y las competencias y habilidades. Una es la tendencia a traducir todos los objetivos de la formación médica en APE. La otra es el uso de las decisiones de encomienda no para la encomienda de tareas sanitarias, sino para la progresión en la formación.

    Abordar objetivos educativos que no se ajustan a la definición de una EPA

    Algunas habilidades equivalen a actividades que no calificarían como APE. Por ejemplo, uno de los tres pasajeros posee la habilidad de hablar y comprender árabe. «Hablar árabe» podría ser una habilidad o actividad, pero no constituiría per se un APE. «Actuar como intérprete» para un paciente o para un político en una reunión diplomática internacional sí lo sería, porque es una contribución al trabajo profesional (es decir, es algo que debe hacerse, y se debe contratar a alguien y confiar en él), y requiere una confianza legítima. La capacidad (habilidad, competencia) de hablar árabe es, por supuesto, el requisito más importante para ser un intérprete de confianza, pero la confidencialidad, la integridad y la fiabilidad pueden ser factores importantes. De hecho, «observar la confidencialidad», «mostrar integridad» o «ser fiable» tampoco encajarían en la definición de APE. Para la educación médica de pregrado, Meyer et al concluyeron recientemente que entre las EPA básicas de EE. UU. para ingresar a la residencia (Englander et al., 2014 ), algunas no cumplen con los criterios para ser una EPA (Meyer et al., 2020 ; Taylor et al., 2017 ), incluidos «Colaborar como miembro de un equipo interprofesional» e «Identificar fallas del sistema y contribuir a una cultura de seguridad y mejora». Hay poca discusión sobre que la colaboración interprofesional y la contribución a la seguridad del paciente son esenciales, pero capturarlas en EPA específicas es problemático (ten Cate y Pool, 2020 ). Asimismo, los aspectos del profesionalismo no funcionan bien como EPA. Cuanto más se distancian estas características de las actividades concretas, más difícil se vuelve calificarlas como EPA. Los educadores pueden sostener que el conocimiento de la historia de la medicina es esencial para un desempeño adecuado, o que sin una comprensión profunda de las injusticias sociales en la sociedad relacionadas con el acceso a la atención médica, la prestación de atención ética no es posible. O que el conocimiento de humanidades (arte, literatura, filosofía), o la experiencia internacional o haber realizado un proyecto de investigación es útil para ser un mejor médico.

    La pregunta entonces es: si la profesión se define por sus actividades, ¿cómo debemos relacionar estas características con las APE? Ofrecemos tres maneras de abordar esta cuestión.

    Mediante la especificación de los Acuerdos de Colaboración Interprofesional (APE). La colaboración interprofesional puede incluir la presidencia de reuniones interprofesionales. Esta actividad cumple con los criterios de un APE. La investigación de un incidente de seguridad del paciente (incluida la elaboración de un informe con recomendaciones) podría ser una especificación de la contribución a una cultura de seguridad. Si estas actividades cumplen con los criterios de los APE (ten Cate, 2005 ), podrían ser adecuadas para la toma de decisiones de encomienda.

    A través de la inclusión en los criterios de evaluación de las EPA. Una segunda forma es considerar la característica meramente como una cualidad del individuo que es condicional para las decisiones de encomienda para una o más EPA. Las descripciones completas de las EPA (ten Cate y Taylor, 2021 ) incluyen una sección de conocimientos, habilidades, actitudes y experiencias requeridas que son condicionales para las decisiones de encomienda. La confiabilidad específica de la tarea (Schumacher et al., 2021 ) requiere que un residente atienda a todos los aspectos contextuales de la tarea, incluido, por ejemplo, el contexto de colaboración interprofesional. Este es probablemente un excelente ejemplo de algo condicional para la encomienda de realizar cualquier EPA. En cirugía, muchas EPA que pueden enumerarse como procedimientos quirúrgicos en el quirófano requerirían una comunicación y colaboración interprofesional adecuada durante la cirugía (como con enfermeras instrumentistas, anestesiólogos, técnicos de anestesia). Pero la colaboración interprofesional no es una EPA en sí misma. La matriz de competencias-APE (ten Cate et al., 2015 ; ten Cate y Scheele, 2007 ), como se muestra en la Fig.  1 , puede incluir cualquier característica relevante. La ejecución de las APE requiere la integración de varias de estas características y, por lo tanto, son holísticas.

    Objetivos no vinculados a las EPA . Una tercera opción es considerar algunos objetivos como requisitos generales para la educación y la graduación, no para EPA particulares. Dichos objetivos pueden considerarse importantes pero no condicionales para las decisiones de encomienda. Se puede esperar que los médicos, como ciudadanos maduros y responsables, tengan opiniones reflexivas y matizadas, no solo sobre temas relacionados con la atención médica, sino también sobre política, ética, administración, economía, historia, cambio climático, racismo, control de armas y humanidades. Podría decirse que estas cualidades generales los hacen mejores médicos, pero no pueden capturarse fácilmente en EPA individuales. Se puede argumentar que esta categoría no es esencialmente diferente de la categoría 2, ya que estas características generales pueden mejorar el desempeño en las EPA. Eso es cierto, pero cuando no son condicionales para las decisiones de encomienda de la EPA (es decir, para medirse y marcarse como satisfactorias de alguna manera), y si es difícil determinar para qué EPA son importantes y para cuáles no, es mejor considerar estas características como una tercera categoría separada: importantes pero no necesariamente condicionales para las decisiones de encomienda de la EPA. No todo lo que es importante para los médicos puede o debe ser una EPA.

    Toma de decisiones de encomienda sin consecuencias para la responsabilidad clínica

    Esta causa de la confusión entre las APE y las habilidades o competencias es más fundamental. Cuando las normas y regulaciones, a menudo impulsadas por preocupaciones sobre la seguridad o la responsabilidad del paciente, prescriben que todos los pacientes deben ser atendidos por un especialista consultor, siempre que el médico en formación aún no haya completado su formación, existe el riesgo de que las decisiones de encomendar un puesto pierdan relevancia. En otras palabras, alguien podría considerarse listo para la encomendación de una práctica no supervisada, pero requerir cierto nivel de supervisión debido a que aún no cumple con un requisito regulatorio. Considere el ejemplo del intérprete de árabe mencionado anteriormente. Alguien puede dominar el árabe y recibir la confianza de un programa de capacitación para servir como intérprete de árabe, pero no puede ejercerlo en la práctica porque la institución le exige aprobar un examen antes de hacerlo. Estas limitaciones abundan en la atención médica, donde se confía a los médicos en formación la realización de prácticas no supervisadas, pero aún así deben ser supervisados ​​porque los requisitos de capacitación así lo exigen.

    Estas situaciones reducen las oportunidades de los aprendices de desarrollar autonomía (Halpern y Detsky, 2014 ) y pueden llevar a una «seniorización» indebida de las tareas de atención médica a los supervisores, lo que no beneficia ni a los aprendices (Dacey y Nasca, 2019 ) ni a los pacientes (Kunac et al., 2021 ). También pueden disminuir la urgencia de una evaluación minuciosa de la preparación para la confianza durante la capacitación y aumentan la necesidad de supervisión después de la capacitación, porque los aprendices se quedan sin la experiencia de la autonomía y la responsabilidad plenas en el momento de la graduación (Mattar et al., 2013 ; Turner et al., 2021 ). Si las decisiones de confianza no conducen a un nuevo estado de autonomía para una EPA, incluso si se toman con una fuerte evidencia de validez (Touchie et al., 2021 ), las «decisiones» de confianza se convierten en un ejercicio de papel. Las quejas de que las EPA se convierten en ejercicios de marcar casillas para estudiantes y evaluadores porque las decisiones de encomienda han perdido su significado (o nunca adquirieron su verdadero significado) explican fácilmente por qué las EPA solo sirven para reconocer la competencia y luego se convierten en una competencia. En el modelo canadiense actual de Competencia por Diseño (CBD), las decisiones de encomienda sumativas se toman para promover a los aprendices de una etapa de capacitación a la siguiente en lugar de considerar una disminución en la supervisión para una EPA. Si las «decisiones de encomienda» solo conducen a la progresión a una siguiente etapa, sirven como puntos finales para las actividades en lugar de puntos de inicio de una mayor autonomía para estas actividades. Una verdadera decisión de encomienda debería dar derecho a un estudiante a convertirse en un miembro genuino del equipo sin supervisión. En CBD, las EPA son obligatorias, pero no parecen ser los bloques de construcción que permiten una mayor autonomía después de una decisión sumativa. [ https://www.royalcollege.ca/rcsite/cbd/implementation/cbd-milestones-epas-e ]. Por lo tanto, el poder de las EPA para poner en funcionamiento la CBME no se explota por completo; Las evaluaciones siguen siendo retrospectivas y las escalas de evaluación se centran en la competencia, en lugar de en recomendaciones con visión de futuro para la asignación efectiva de mayor responsabilidad. En este contexto, no sorprende que las APE se perciban como competencias que deben cumplirse para poder superarlas.

    Por el contrario, puede ocurrir lo contrario. En algunos programas, las decisiones de asignación de responsabilidades no se toman deliberadamente porque se asume que un estudiante con una duración específica en su formación está listo para mayores responsabilidades por defecto, incluso sin evidencia de evaluación válida que lo respalde. Melvin et al. informan cómo, en Medicina Interna, se presume que los residentes que han alcanzado una etapa particular son capaces de funcionar en ese rol. Debido a que el sistema ya ha predeterminado la asignación de responsabilidades, los médicos adjuntos no toman activamente decisiones de asignación de responsabilidades. (Melvin et al., 2020 ) Esta práctica discrepa con el propósito de la educación basada en competencias, donde la duración fija y los estándares variables deben ser reemplazados por estándares fijos y, si es necesario, duración variable. (Carraccio et al., 2002 ; Frank et al., 2010 ; McGaghie et al., 1978 ). En los programas de pregrado, las decisiones de encomienda suelen ser teóricas, reflejando una intención de confiar o una decisión sobre la confiabilidad, en lugar de una decisión de encomienda real (Brown et al., 2021 ; Geraghty et al., 2021 ; Postmes et al., 2021 ). Esto deja el poder de las decisiones de encomienda infrautilizado y los APE pueden posteriormente convertirse en meros objetivos educativos.

    Finalmente, no siempre es posible otorgar a los residentes la autonomía que se corresponde con su competencia, incluso si se establece con evidencia de validez sólida. Los estudiantes sin licencia siempre requerirán supervisión directa o indirecta, sin importar cuán impresionante sea su desempeño, y los residentes junior pueden ser más autónomos, pero necesitarán reportar al supervisor responsable. El desafío es crear un entorno en el que la supervisión sea lo suficientemente cercana como para ser segura, pero lo suficientemente distante como para alimentar la responsabilidad que impulsa una curva de aprendizaje. (Babbott, 2010 ; ten Cate, 2018 ). Los residentes de cirugía, por ejemplo, perciben confianza cuando descubren que su plan preoperatorio ya no se corrige, una medida útil de confianza. (Kearse et al., 2021 ). Generar confianza y decisiones de encomienda válidas requiere familiaridad con los residentes. Por lo tanto, las rotaciones cortas y la falta de continuidad de la supervisión también pueden ser una razón para que no se tomen verdaderas decisiones de encomienda.

    En conclusión

    Es necesario aclarar la distinción esencial entre las APE (actividades; unidades de trabajo) y el conjunto de competencias y habilidades (cualidades de las personas), así como las causas de la frecuente confusión entre estos conceptos. Tres lecciones se destacan: (1) la capacidad para completar una APE es una cualidad de la persona, pero la APE en sí misma es una actividad; (2) el pleno poder de las decisiones de encomienda solo se puede lograr si tienen consecuencias para la autonomía y la responsabilidad de los residentes en atención médica, y no se limitan a decisiones sobre la progresión a una siguiente fase de formación o, peor aún, ejercicios prácticos sin ninguna consecuencia para ellos; y (3) no todos los objetivos de la educación médica pueden plasmarse en las APE. Con esto en mente, puede haber menos tendencia a confundir las APE con las competencias.

    Claves para un Liderazgo Eficaz en la Atención Sanitaria

    Este es un excelente trabajo de revisión, esclarecedor sobre la importancia de esta habilidad blanda, que es el liderazgo, en su forma transaccional, transformacional, de servicio, y participativo democrático, no se nace líder, es bueno tener unos rasgos, que ayudarán al posicionamiento, se deben formar, y especialmente los gerentes, y los mandos medios, los médicos deberán practicar un liderazgo más transformacional para acompañar el cambio y los enfermeros en servicio para consolidar la atención centrada en la persona. Se enfrentan desafíos como la optimización de recursos, la gestión de la fuerza laboral y la integración tecnológica. Las transformaciones del entorno, la incertidumbre hacia donde va el sistema social y el de salud, la complejidad de la globalización, con nacionalismos y expansionismos, la ambigüedad de las potencias evangelizadoras de la libertad como EE.UU. y los mercaderes del mundo, la China. El sistema de salud argentino con tendencia a la concentración en las prepagas, y dentro o logrado ese efecto, hacer desaparecer las obras sociales sindicales. La transferencia de la salud a las provincias, y el cierre de programas verticales, exigirá más liderazgo técnico en las provincias, que se adapte a esos cambios. La salud tendría que convertirse en voto efectiva, y nosotros debiéramos significar y resignificar la importancia de la calidad de vida para la economías. Están creciendo algunas empresas que administrarán capitas medias bajas. En las instituciones prestadoras, la eficiencia y la productividad son fundamentales y también los costos, sin costos no se puede gestionar, no se puede corregir los desvíos, si el crecimiento en el aprendizaje digital y la ciencia de los datos, no podrán subsistir las organizaciones. Estamos claramente en un cambio de época, nada será como era antes, la lucha de poder, el agravamiento de la desigualdad, la pobreza dinástica, y el impacto de los determinantes sociales en la salud están afectando los progresos en la calidad de vida de los ciudadanos, y estamos trabajando en la parte plana de la curva de la salud, esto quiere decir que aumentamos los gastos sin mejorar significativamente los resultados, por ello es importante las habilidades blandas.

    PK Singh 1 , S Singh 1, ✉ , V Kumari 2 , M Tiwari 3

    ID de producto: PMC11722716 ID de producto: 39660574

    ABSTRACT

    Un liderazgo sanitario eficaz es esencial para garantizar una atención al paciente de alta calidad y fomentar un entorno laboral propicio para los profesionales sanitarios. Esta revisión busca consolidar la literatura existente sobre liderazgo sanitario para proporcionar perspectivas basadas en la evidencia que puedan guiar el desarrollo del liderazgo, mejorar el rendimiento del equipo y optimizar los resultados de la atención al paciente.

    La revisión explora diversas teorías de liderazgo, como la del Gran Hombre, la de los rasgos, la conductual, la transaccional, la transformacional y la de contingencia, destacando su relevancia y aplicación en la atención sanitaria. Los líderes sanitarios eficaces deben poseer cualidades como visión, inteligencia emocional, adaptabilidad e integridad ética para afrontar las complejidades de la atención sanitaria moderna. La revisión categoriza diferentes estilos de liderazgo, como el autoritario, el transformacional, el transaccional, el de servicio y el participativo, y analiza su aplicación en contextos sanitarios específicos. Los líderes se enfrentan a retos como equilibrar las responsabilidades personales y profesionales, adaptarse a los avances tecnológicos, gestionar las limitaciones financieras y garantizar el cumplimiento normativo. El liderazgo en el ámbito sanitario requiere un enfoque dinámico y adaptable que integre diversas teorías y estilos de liderazgo para abordar los desafíos únicos del entorno sanitario. Esta revisión subraya la importancia de los programas de desarrollo de liderazgo y exige más investigación para explorar la implementación práctica de estrategias de liderazgo en diversos entornos sanitarios. Los hallazgos proporcionan información práctica para que los líderes sanitarios adapten sus estilos de liderazgo a las necesidades específicas de sus equipos y contextos organizacionales, mejorando así la atención al paciente y la eficiencia operativa.

    Introducción

    Un liderazgo eficaz en la atención médica es fundamental, ya que mejora significativamente los resultados clínicos de los pacientes y fomenta un entorno de apoyo para los profesionales de la salud, fomentando el compromiso laboral y reduciendo el agotamiento. Este doble impacto subraya el papel vital del liderazgo para impulsar la atención de calidad y el bienestar de los profesionales de la salud.[ 1 , 2 , 3 ]

    El liderazgo tiene muchas interpretaciones. En muchos contextos, se le ha comparado con «el abominable hombre de las nieves cuyas huellas están por todas partes, pero que no se ve por ningún lado».[ 4 ] En realidad, es un concepto multifacético con diversas definiciones e interpretaciones. Warren Bennis, una autoridad destacada en liderazgo, lo define como «una función de conocerse a uno mismo, tener una visión bien comunicada, generar confianza entre los colegas y tomar medidas eficaces para alcanzar el potencial de liderazgo».[ 5 ]

    La definición de Drucker, por otro lado, subraya el aspecto relacional del liderazgo, centrándose en la presencia de seguidores como indicador clave de la existencia de un líder.[ 6 ]

    ¿Qué significa liderazgo en el ámbito sanitario? En este ámbito, el liderazgo adquiere niveles adicionales de complejidad debido a los desafíos únicos y los altos riesgos que implica.

    Los líderes sanitarios eficaces deben desenvolverse en un entorno dinámico caracterizado por rápidos avances tecnológicos, necesidades complejas de los pacientes y políticas sanitarias en evolución.

    Por consiguiente, el liderazgo en el ámbito de la atención sanitaria se refiere a la práctica de influir y guiar a individuos y equipos dentro del sector de la atención sanitaria hacia el logro del objetivo colectivo de mejorar la atención al paciente, la eficiencia operativa y la prestación de servicios de salud.[ 7 , 8 , 9 ]

    Los líderes del sector salud son cruciales para fomentar un ambiente laboral positivo, mejorar el rendimiento del equipo y garantizar una atención al paciente de alta calidad. Deben poseer diversas cualidades personales y profesionales para afrontar las complejidades del panorama actual de la atención médica.

    La pandemia de COVID-19 puso de relieve la necesidad de líderes capaces de gestionar el estrés eficazmente, comunicarse con empatía y transparencia, y adaptarse a situaciones en constante evolución.

    Realizar esta revisión narrativa es crucial en el contexto de la atención médica debido a los desafíos cambiantes que enfrentan los líderes en este campo.

    Con la transformación continua en la prestación de servicios de salud, impulsada por los avances tecnológicos, los cambios en las políticas y las necesidades cambiantes de los pacientes, existe una necesidad apremiante de identificar modelos de liderazgo que puedan abordar eficazmente estas dinámicas.

    Esta revisión busca consolidar el conocimiento existente, proporcionando a las organizaciones de atención médica perspectivas basadas en la evidencia que puedan guiar el desarrollo del liderazgo, optimizar el rendimiento del equipo y, en última instancia, optimizar los resultados de la atención al paciente.

    Este documento se basa en la teoría del liderazgo transformacional, que sirve como marco teórico rector para comprender el liderazgo eficaz en entornos sanitarios. Esta teoría postula que los líderes que inspiran, motivan y promueven cambios positivos dentro de sus organizaciones son particularmente eficaces en entornos complejos y de alto riesgo, como el sanitario. Este marco es especialmente relevante, ya que se alinea con la naturaleza dinámica del liderazgo sanitario, donde la adaptabilidad, la visión y la capacidad de impulsar la innovación son esenciales.

    Resultados

    Comprender las teorías de liderazgo en la atención médica

    El liderazgo es un componente fundamental de la gestión eficaz de la atención médica, y a lo largo de los años se han desarrollado diversas teorías para explicar qué define a un líder exitoso. Estas teorías ofrecen información sobre los rasgos, comportamientos y situaciones que contribuyen a un liderazgo eficaz, especialmente en el complejo y dinámico campo de la atención médica. Al comprender estas teorías, los profesionales de la salud pueden desenvolverse mejor en sus funciones, adaptarse a los desafíos y fomentar entornos que promuevan la atención al paciente, la innovación y la colaboración en equipo. Las siguientes secciones profundizan en algunas de las teorías de liderazgo más influyentes, explorando su relevancia y aplicación en el ámbito sanitario.

    • (i)La teoría del Gran Hombre

    La teoría del Gran Hombre, una de las primeras teorías sobre liderazgo, postula que los líderes nacen con ciertos rasgos que los convierten en líderes naturales. Según esta teoría, estos individuos poseen cualidades extraordinarias como carisma, inteligencia, sabiduría y valentía, que los distinguen de los demás y les permiten marcar la historia y liderar con eficacia. Esta teoría sugiere que el liderazgo no es algo que se pueda aprender ni desarrollar, sino una característica que las personas poseen al nacer o no. Si bien fue influyente en el pasado, esta teoría ha sido ampliamente desacreditada en los estudios modernos sobre liderazgo, en particular en el ámbito sanitario, donde el liderazgo se considera un conjunto de habilidades que se pueden aprender y desarrollar, en lugar de rasgos innatos que solo poseen unos pocos.[ 10 , 11 ]

    • (ii)Teoría de los rasgos

    La teoría de los rasgos se basa en la teoría del Gran Hombre, proponiendo que ciertos rasgos de personalidad son indicadores clave del potencial de liderazgo. Esta teoría, desarrollada a principios del siglo XX , afirma que las personas que poseen rasgos específicos, como la confianza en sí mismas, la decisión, la integridad y la inteligencia, tienen mayor probabilidad de ser líderes eficaces. A diferencia de la teoría del Gran Hombre, que se centra en la naturaleza inherente del liderazgo, la teoría de los rasgos sugiere que estos rasgos de liderazgo pueden identificarse y medirse. Sin embargo, al igual que la teoría del Gran Hombre, presenta limitaciones, en particular al asumir que las cualidades de liderazgo son fijas e inamovibles. En el ámbito sanitario, donde la capacidad de adaptarse y responder a entornos complejos y cambiantes es crucial, esta teoría no explica plenamente la naturaleza dinámica del liderazgo eficaz.[ 12 , 13 ]

    • (iii)teoría del comportamiento

    La teoría del comportamiento marca un cambio: desde centrarse en los rasgos inherentes hasta examinar los comportamientos y acciones de los líderes. Según esta teoría, el liderazgo no se trata de quién eres, sino de lo que haces. Los líderes se forjan mediante el aprendizaje y la experiencia, y el liderazgo eficaz es el resultado de comportamientos específicos que se pueden observar, enseñar y replicar. Esta teoría sugiere que cualquier persona puede convertirse en líder si aprende los comportamientos adecuados, como la comunicación eficaz, la toma de decisiones y la capacidad de inspirar y motivar a los demás. En el contexto de la atención médica, esta teoría es particularmente relevante porque respalda la idea de que el liderazgo se puede desarrollar mediante la educación, la formación y la práctica.[ 13 , 14 , 15 ]

    • (iv)Teoría del liderazgo transaccional

    El liderazgo transaccional se basa en un sistema de recompensas y castigos para lograr los comportamientos y resultados deseados. Se centra en los intercambios entre líderes y seguidores, donde los líderes proporcionan recursos o recompensas a cambio de la obediencia y el rendimiento. Este estilo suele asociarse con la gestión más que con el liderazgo y es más eficaz en situaciones donde las tareas son rutinarias y los objetivos son claros. En el ámbito sanitario, el liderazgo transaccional puede emplearse en entornos que exigen un estricto cumplimiento de protocolos y directrices, como en entornos administrativos u operativos. Sin embargo, puede no ser suficiente en entornos que requieren innovación y adaptabilidad.[ 16 , 17 , 18 ]

    • (v)Teoría del liderazgo transformacional

    El liderazgo transformacional se caracteriza por la capacidad de los líderes para inspirar y motivar a sus seguidores a lograr más de lo que se espera de ellos. Los líderes transformacionales se centran en el panorama general, articulando una visión que inspira a otros a trabajar hacia objetivos compartidos. A menudo se les considera agentes de cambio que fomentan la innovación, promueven una cultura organizacional positiva y motivan a sus seguidores a superar sus propias expectativas. En el ámbito sanitario, el liderazgo transformacional es especialmente valioso, ya que ayuda a abordar las complejidades de la prestación de servicios de salud, impulsar mejoras en la atención al paciente y fomentar un entorno de trabajo colaborativo y de apoyo.[ 19 , 20 , 21 ]

    • (vi)Teoría de la contingencia

    La teoría de la contingencia postula que no existe un enfoque universal de liderazgo. En cambio, la eficacia de un estilo de liderazgo depende de diversos factores, como la situación, las tareas a realizar y las características de los colaboradores. Esta teoría sugiere que los líderes exitosos son aquellos que pueden adaptar su estilo a las necesidades específicas de la situación. En el sector sanitario, donde los líderes a menudo se enfrentan a una amplia gama de desafíos, desde la gestión de crisis hasta el liderazgo de iniciativas de cambio, la capacidad de adaptar su enfoque de liderazgo al contexto es fundamental para el éxito.[ 22 , 23 , 24 ]

    La evolución de las teorías del liderazgo refleja un cambio desde la idea de que el liderazgo es un rasgo inherente, como proponían el Gran Hombre y las teorías de los rasgos, a la comprensión de que el liderazgo puede desarrollarse y adaptarse en función de los comportamientos y las situaciones. Con el tiempo, el énfasis se trasladó a las teorías del comportamiento, que proponían que el liderazgo se trata de acciones y comportamientos que pueden aprenderse. Desarrollos posteriores introdujeron el liderazgo transformacional, que se centra en inspirar y motivar el cambio, y la teoría de la contingencia, que destaca que el liderazgo eficaz depende del contexto y la adaptabilidad. Esta progresión muestra una comprensión más profunda del liderazgo como una habilidad dinámica y aprendible. Estas teorías, en conjunto, proporcionan un marco integral para comprender el liderazgo en la atención médica. Cada teoría ofrece valiosas perspectivas sobre diferentes aspectos del liderazgo, destacando la complejidad y la naturaleza multifacética del liderazgo eficaz en entornos de atención médica.

    Cualidades esenciales de los líderes sanitarios eficaces

    El liderazgo en el ámbito sanitario es una responsabilidad multifacética y compleja que exige un conjunto único de cualidades que van más allá de las habilidades gerenciales tradicionales.

    En entornos donde se juegan tanto vidas humanas como la eficiencia organizacional, los líderes eficaces deben poseer una combinación de integridad personal, inteligencia emocional y la capacidad de inspirar y guiar a equipos diversos.

    Estas cualidades no solo son deseables, sino también cruciales para afrontar los desafíos de los entornos sanitarios modernos. La siguiente tabla destaca algunas de las cualidades clave que los líderes sanitarios necesitan para fomentar un ambiente de trabajo positivo, mejorar la atención al paciente y garantizar el éxito de sus organizaciones [ Tabla 1 ].

    Tabla 1.

    Rasgos efectivos de los líderes de atención médica [ 4 , 13 , 19 , 20 , 21 , 25 , 26 , 27 , 28 , 29 , 30 , 31 , 32 , 33 , 34 , 35 , 36 , 37 , 38 , 39 , 40 , 41 , 42 , 43 , 44 , 45 , 46 , 47 , 48 , 49 , 50 , 51 , 52 , 53 , 54 , 55 , 56 , 57 ]

    RasgoDescripción
    VisiónCapacidad para crear una imagen clara y convincente del futuro.
    Inspirar, influir y motivarAlienta y energiza a otros hacia el logro de metas.
    Toma de decisionesCapacidad para tomar decisiones informadas y efectivas.
    Inteligencia emocionalReconoce y gestiona las propias emociones y las de los demás.
    Adaptabilidad y resilienciaCapaz de adaptarse a nuevas condiciones y recuperarse rápidamente de las dificultades.
    ÉticoSe adhiere a los principios morales y estándares profesionales.
    TransparenteApertura y honestidad en la comunicación y acciones.
    Jugador de equipoTrabaja de manera eficaz y cooperativa con los demás.
    Habilidades empresarialesComprensión de los principios y prácticas empresariales.
    Capacidad para liderar el cambioGuía a otros a través de transiciones y transformaciones.
    EmpoderamientoProporciona a los miembros del equipo la autoridad y la confianza para tomar decisiones.
    DelegaciónAsigna tareas y responsabilidades de manera eficaz.
    MentoríaGuía y apoya el desarrollo de otros.
    HumildadPosee una visión modesta de la propia importancia.
    Habilidades de gestión del tiempoGestiona eficientemente el tiempo para maximizar la productividad.
    Habilidades organizativasPlanifica y organiza tareas de manera eficaz.
    RedesConstruye y mantiene relaciones profesionales.
    Comentarios amigablesAbierto a dar y recibir retroalimentación constructiva.
    Oyente activo y comunicadorSe involucra en la escucha atenta y la comunicación clara.
    Prioriza el bienestar del equipoSe centra en la salud y satisfacción del equipo.
    Predica con el ejemploDemuestra los comportamientos y la ética laboral que se esperan de los demás.
    Refuerzo instantáneoProporciona retroalimentación y reconocimiento inmediatos.
    Aprendizaje continuoCompromiso con la formación continua y la superación personal.
    Manejo del estrésManeja eficazmente el estrés y mantiene la compostura.
    Gestión de conflictosResuelve disputas y gestiona desacuerdos de forma constructiva.
    DefensorApoya y promueve los intereses de los demás.
    PatrocinadorPromueve activamente el desarrollo profesional de otros.
    ColaboraciónTrabaja en conjunto con otros para lograr objetivos compartidos.
    Abraza la innovación y la tecnologíaAdopta nuevas tecnologías y prácticas innovadoras.
    Fomenta las cualidades de liderazgoFomenta y desarrolla habilidades de liderazgo en los demás.
    Habilidades de investigación en educación para profesionales de la saludCompetente en investigación sobre formación profesional en salud.
    Pensamiento críticoAnaliza y evalúa información para emitir juicios sólidos y resolver problemas.

    Estilos de liderazgo y su aplicación en la atención sanitaria

    En entornos sanitarios se puede aplicar una amplia gama de estilos de liderazgo, cada uno con sus propias ventajas, desafíos y contextos adecuados para su implementación. La siguiente tabla ofrece una visión general de los diversos estilos de liderazgo, detallando sus características, ventajas y desventajas, y las situaciones en las que se emplean con mayor eficacia. Esta información constituye un recurso valioso para comprender cómo se pueden aprovechar los diferentes enfoques de liderazgo para fomentar un entorno sanitario positivo y productivo [ Tabla 2 ].

    Tabla 2.

    Estilos de liderazgo y su aplicación en la atención sanitaria  [ 16 , 23 , 58 , 59 , 60 , 61 , 62 , 63 ]

    TipoDescripciónVentajasContrasCuando hace faltaEjemplos en entornos de atención sanitaria
    AutoritarioProporciona expectativas claras sobre qué debe hacerse, cuándo y cómo. Las decisiones se toman de forma independiente, con poca participación de los miembros del grupo.Dirección clara. Decisiones rápidas.Puede crear un ambiente hostil y sofocar la creatividad.Ideal para situaciones que requieren una toma de decisiones rápida y un control estricto.Un cirujano que dirige un equipo de traumatología de emergencia necesita tomar decisiones rápidas para salvar la vida de un paciente.
    Delegativo (Laissez-Faire)Ofrece poca o ninguna orientación a los miembros del grupo y deja la toma de decisiones en sus manos. Es eficaz cuando los miembros del equipo son altamente capacitados y están motivados.Fomenta la innovación y la independencia.Puede conducir a una falta de dirección y falta de responsabilidad.Eficaz con equipos altamente capacitados y motivados.Un equipo de investigación que trabaja en un proyecto complejo donde los miembros son expertos en sus campos y necesitan libertad.
    TransformacionalMotiva e inspira a sus seguidores a lograr resultados extraordinarios centrándose en la visión y los valores de la organización. Los líderes transformacionales son enérgicos, entusiastas y apasionados.Alto rendimiento, mayor satisfacción del grupo y mayor bienestar.Requiere mucha energía y compromiso por parte del líder.Ideal para impulsar el cambio y la innovación dentro de la organización.Un director ejecutivo de un hospital que inspira al personal a adoptar nuevas tecnologías de atención al paciente que mejoren los resultados.
    TransaccionalSe centra en los intercambios entre líder y seguidores, enfatizando las recompensas y los castigos basados ​​en el desempeño.Roles y expectativas claramente definidos; eficaz para tareas rutinarias.Puede percibirse como rígido; carece de inspiración para el cambio a largo plazo.Adecuado para tareas rutinarias y gestión del rendimiento.Un gerente de enfermería que hace cumplir los protocolos y recompensa el cumplimiento de los estándares de control de infecciones.
    ServidorPrioriza las necesidades de los miembros del equipo y les ayuda a desarrollarse y alcanzar el máximo rendimiento. Demuestra humildad, empatía y compromiso con el servicio a los demás.Genera confianza, fomenta la colaboración y mejora la satisfacción del equipo.Puede consumir mucho tiempo y puede percibirse como una falta de autoridad.Ideal para entornos que valoran la colaboración y el desarrollo del equipo.Un jefe de departamento que orienta activamente a los médicos jóvenes, centrándose en su crecimiento y desarrollo profesional, sin considerar sus propias necesidades e intereses.
    Participativo (Democrático)Involucra a los miembros del grupo en la toma de decisiones y fomenta la colaboración y la creatividad. El líder tiene la última palabra, pero valora las aportaciones de los demás.Contribuciones de mayor calidad. Los miembros del equipo se sienten valorados.Proceso de toma de decisiones más lento.Útil cuando se necesitan aportaciones diversas y soluciones creativas.Un comité que trabaja para desarrollar nuevas políticas hospitalarias, incluido el aporte de varios profesionales de la salud.
    AuténticoSe enfatiza el desarrollo de la legitimidad del líder mediante relaciones honestas con sus seguidores, basadas en principios éticos. Los líderes auténticos son conscientes de sí mismos y genuinos.Genera confianza, fomenta la comunicación abierta y fomenta la lealtad.Puede resultar un desafío en entornos altamente competitivos.Eficaz para crear confianza y lealtad dentro del equipo.Un director médico que predica con el ejemplo, demostrando transparencia en los procesos de toma de decisiones.
    ComplejidadSe enfatizan las funciones adaptativas, facilitadoras y administrativas distribuidas en toda la organización. Las organizaciones de salud se consideran sistemas adaptativos complejos, donde el liderazgo surge de las interacciones dentro del sistema.Se adapta a los cambios y fomenta la colaboración y la resolución innovadora de problemas.Puede ser difícil de implementar; requiere un cambio cultural.Necesario en entornos altamente dinámicos y complejos.Un administrador de atención médica que gestiona una gran red hospitalaria y equilibra diversos departamentos y funciones.
    RepartidoComparte responsabilidades de liderazgo entre varias personas y equipos, aprovechando la experiencia colectiva y promoviendo la colaboración y la innovación.Aprovecha la experiencia colectiva, promueve la colaboración y mejora la innovación.Puede generar confusión y requiere una comunicación fuerte.Útil en entornos colaborativos que requieren experiencia diversa.Un equipo multidisciplinario que gestiona la atención al paciente, con diferentes líderes para servicios médicos, de enfermería y de apoyo.
    AdaptadoSe centra en adaptarse a entornos y desafíos cambiantes, promoviendo la flexibilidad, el aprendizaje continuo y la resiliencia dentro de los equipos.Flexible, promueve la resiliencia y fomenta el aprendizaje continuo.Puede ser lento para responder y requiere un ajuste constante.Ideal para entornos con cambios frecuentes y desafíos cambiantes.Un líder de salud pública que adapta estrategias para gestionar crisis de salud emergentes, como pandemias.
    ContingenciaSugiere que la eficacia de un líder depende de la correspondencia entre el estilo del líder y la situación, incluida la tarea, el estilo del líder y la dinámica del grupo.Adaptado a las situaciones, flexible y eficaz en diversos contextos.Puede ser complejo de implementar y requiere análisis de la situación.Eficaz cuando diferentes situaciones requieren diferentes enfoques de liderazgo.Un ejecutivo de atención médica cambia su estilo de liderazgo durante las diferentes fases de una fusión hospitalaria.
    SituacionalLos líderes deben adaptar su estilo al nivel de desarrollo de sus seguidores. El enfoque se adapta según la tarea y la madurez o preparación de los seguidores.Flexible, se adapta a las necesidades de los seguidores y fomenta el desarrollo.Puede ser inconsistente y requiere una comprensión de las necesidades de los seguidores.Mejor cuando se trata con equipos con distintos niveles de habilidad y experiencia.Una enfermera senior adapta su estilo de liderazgo al capacitar a enfermeras nuevas frente a personal experimentado.

    La aplicación eficaz de diversos estilos de liderazgo puede desempeñar un papel fundamental en la mejora de los resultados de los pacientes, al influir directamente en la dinámica del equipo, la comunicación y la moral general en los entornos sanitarios.

    El liderazgo transformacional fomenta la innovación y la participación del equipo, lo que se traduce en una plantilla más motivada y en la mejora continua de los procesos clínicos que optimizan la atención al paciente.

    El liderazgo transaccional enfatiza el cumplimiento de los protocolos y las métricas de rendimiento, lo que ayuda a reducir errores y garantiza el cumplimiento de las normas de seguridad.

    El liderazgo de servicio se centra en el empoderamiento del equipo, lo que se traduce en una mayor satisfacción del paciente y una mejor coordinación de la atención mediante un enfoque de equipo más cohesionado.

    El liderazgo situacional permite a los líderes adaptar su estilo según el escenario, brindando apoyo directivo en emergencias y capacitando al nuevo personal para que desarrolle sus competencias.

    El liderazgo auténtico fomenta una cultura de transparencia y seguridad, que fomenta la comunicación abierta y genera confianza en el paciente.

    Por último, el liderazgo adaptativo resulta esencial para gestionar el cambio e impulsar la innovación, especialmente durante las crisis de salud pública, donde la flexibilidad y la resiliencia son cruciales para mantener una atención de calidad. Al aprovechar estos diversos enfoques de liderazgo, los líderes sanitarios pueden mejorar la calidad de la atención, garantizar la seguridad del paciente y, en última instancia, contribuir a una mejor satisfacción del paciente y mejores resultados de salud.

    Elegir el mejor estilo de liderazgo en el sector salud es complejo y multifacético, ya que no existe un estilo único que se adapte a todas las situaciones.

    Los líderes más eficaces en el sector salud son aquellos que adaptan su estilo para satisfacer las necesidades de su equipo y la situación, inspiran y motivan a sus seguidores hacia una visión común y mantienen altos estándares éticos. Por lo tanto, un liderazgo efectivo en el sector salud suele implicar una combinación de estilos de liderazgo adaptativos, situacionales, transformacionales y éticos que crean un entorno de salud resiliente y receptivo, lo que en última instancia conduce a una mejor atención al paciente y al éxito organizacional.

    Los líderes deben ser cautelosos al adoptar ciertos rasgos negativos, ya que pueden socavar significativamente su efectividad y el ambiente general del equipo. Rasgos como ser controlador, crítico, malhumorado, maleducado, voluble, menospreciativo, despectivo y desagradecido pueden crear un ambiente tóxico, reduciendo la moral y obstaculizando la colaboración entre los miembros del equipo.

    La distinción entre un jefe y un líder es crucial en este contexto.

    Mientras que un jefe tiende a ejercer autoridad, enfocándose en dar órdenes y mantener el control, un líder es alguien que inspira, guía y motiva al equipo hacia el logro de objetivos comunes.

    Además, mientras que la gerencia se enfoca en generar orden y consistencia, organizar recursos y mantener la estructura, el liderazgo se trata de impulsar el cambio, establecer la dirección, influir en los demás y gestionar las transiciones.

     La ausencia de las cualidades negativas mencionadas es vital para un liderazgo que no solo dirige, sino que también inspira y motiva a otros a alcanzar objetivos colectivos.[ 64 ]

    Proceso de liderazgo efectivo

    En entornos sanitarios, el liderazgo desempeña un papel fundamental para garantizar una gestión eficaz y mejorar los resultados de los pacientes. La secuencia de eventos que se presenta a continuación describe un sistema integral para un liderazgo eficaz, desde la identificación de las necesidades de liderazgo hasta la mejora continua.

    1. Identificar las necesidades de liderazgo: Comience por reconocer las necesidades específicas de liderazgo del equipo u organización. Esto implica comprender los objetivos, los desafíos y el contexto en el que se necesita el liderazgo.
    2. Realizar una autoevaluación: Los líderes deben evaluar sus fortalezas y áreas de mejora con respecto a las necesidades identificadas.
    3. Seleccionar el estilo de liderazgo: según la autoevaluación y las necesidades de liderazgo, elija un estilo de liderazgo apropiado que se alinee con los objetivos del equipo o de la organización.
    4. Establecer objetivos y metas: Definir objetivos claros y medibles que se alineen con la misión y la visión de la organización. Este paso incluye establecer objetivos a corto y largo plazo.
    5. Formar un equipo de apoyo: Formar un equipo que complemente las habilidades del líder y esté capacitado para alcanzar los objetivos establecidos. Este paso implica asegurar que los miembros del equipo cuenten con los recursos y el apoyo necesarios.
    6. Asignar tareas a los miembros del equipo: Asignar tareas a los miembros del equipo según sus fortalezas, experiencia y necesidades de desarrollo. Asegurarse de que las personas adecuadas ocupen los puestos adecuados.
    7. Comunicar las expectativas: Comunicar las expectativas, objetivos y roles a los miembros del equipo. Esto garantiza que todos estén alineados y comprendan su contribución a los objetivos generales.
    8. Capacitación y desarrollo: Brindar oportunidades de capacitación y desarrollo continuo para que los miembros del equipo desarrollen sus habilidades y mejoren su desempeño.
    9. Monitorear y evaluar el desempeño: Monitorear periódicamente el desempeño del equipo y su progreso hacia los objetivos. Esto implica establecer métricas y sistemas de retroalimentación.
    10. Proporcionar retroalimentación y ajustes: ofrecer retroalimentación constructiva a los miembros del equipo y realizar los ajustes necesarios a las estrategias, recursos o enfoques en función de los resultados de la evaluación.
    11. Implementar prácticas de liderazgo: aplicar el estilo y las prácticas de liderazgo seleccionados de manera consistente en todo el equipo u organización, asegurándose de que estén alineados con los objetivos generales.
    12. Mejora continua: Por último, fomente una cultura de mejora continua revisando periódicamente los objetivos, buscando retroalimentación y perfeccionando las prácticas de liderazgo para satisfacer las necesidades cambiantes.

    Adaptar el estilo de liderazgo al nivel de desarrollo de los miembros del equipo es crucial para maximizar la productividad, fomentar un ambiente laboral positivo y asegurar el logro de los objetivos organizacionales. Cada miembro del equipo tiene distintos niveles de experiencia, habilidades y motivación, y estas diferencias requieren enfoques de liderazgo a medida. Un estilo de liderazgo que se alinee con el nivel de desarrollo de cada individuo puede mejorar su desempeño, elevar la moral y promover el crecimiento. Al adaptar los estilos de liderazgo, ya sea dirigir, entrenar, apoyar o delegar, los líderes pueden satisfacer las necesidades específicas de los miembros de su equipo, creando así un equipo más efectivo y cohesionado.

    Esta adaptabilidad es esencial en entornos dinámicos como el de la atención médica, donde la capacidad de responder a diferentes niveles de experiencia y compromiso puede tener un impacto significativo tanto en el éxito del equipo como en los resultados de los pacientes.

    Una matriz basada en el modelo de liderazgo situacional desarrollado por Paul Hersey y Kenneth Blanchard describe diferentes estilos de liderazgo que deben adaptarse según el nivel de desarrollo de los seguidores o miembros del equipo. Los cuatro estilos de liderazgo —dirección (S1), coaching (S2), apoyo (S3) y delegación (S4)— se corresponden con los niveles de desarrollo de los miembros del equipo (D1-D4) [ Figura 1 ].

    Figura 1.

    Adaptación del estilo de liderazgo al nivel de desarrollo[ 23 ]

    La imagen presentada describe un modelo de liderazgo situacional. Enfatiza la adaptación de los estilos de liderazgo según el nivel de desarrollo de los miembros del equipo. El modelo se divide en cuatro cuadrantes:

    • S1 (Dirección): Comportamiento muy directivo y poco solidario, adecuado para miembros del equipo con un nivel de desarrollo bajo (D1) que son entusiastas pero carecen de las habilidades necesarias.
    • S2 (Coaching): Comportamiento altamente directivo y de alto apoyo, ideal para miembros del equipo en un nivel de desarrollo algo más alto (D2) que tienen algunas habilidades pero les falta compromiso.
    • S3 (Apoyo): Comportamiento poco directivo y mucho apoyo, apropiado para miembros del equipo con un nivel de desarrollo moderado a alto (D3) que son capaces pero carecen de confianza.
    • S4 (Delegación): comportamiento poco directivo y de bajo apoyo, mejor para miembros del equipo con un alto nivel de desarrollo (D4) que sean competentes y comprometidos.

    Desafíos del liderazgo en el sector salud

    En el cambiante panorama de la atención médica, los líderes se enfrentan a numerosos desafíos que exigen un delicado equilibrio entre las exigencias personales, organizacionales y externas. La complejidad de gestionar las responsabilidades clínicas y académicas, la adaptación a los avances tecnológicos y la gestión de las limitaciones financieras son solo algunos de los problemas más apremiantes. Además, los líderes de la atención médica deben cumplir con las normas regulatorias, fomentar una fuerza laboral diversa e inclusiva y reorientar el enfoque hacia una atención centrada en el paciente. Estos desafíos se ven agravados por la necesidad de mantenerse informados sobre las agendas sanitarias y educativas más amplias, a la vez que se promueve la innovación y se impulsa la colaboración interprofesional. La siguiente tabla ofrece un resumen detallado de estos desafíos, destacando la naturaleza multifacética del liderazgo en entornos de atención médica [ Tabla 3 ].

    Tabla 3.

    Problemas clave que enfrentan los líderes de la atención médica y posibles soluciones[ 65 , 66 ]

    Desafíos actuales del liderazgo en el sector saludSoluciones potenciales
    Cuestiones personales Mantener un equilibrio adecuado entre trabajo y vida personal y las exigencias duales de las carreras clínicas y académicas plantean desafíos importantes.1. Fomentar horarios de trabajo flexibles y opciones de trabajo remoto cuando sea posible.
    2. Brindar acceso a programas de bienestar y recursos de salud mental.
    Aspectos organizacionales y culturales. Comprender y comprender la cultura organizacional es fundamental para el éxito. Ciertas disciplinas sanitarias pueden adaptarse mejor a las exigencias clínicas y académicas.1. Implementar programas de mentoría para ayudar a los nuevos líderes a comprender la cultura organizacional.
    2. Fomentar una cultura inclusiva que valore las diversas perspectivas.
    Equilibrar agendas en competencia Gestionar las demandas duales del sector de la educación superior y el sistema de salud en rápida evolución puede ser estresante1. Utilice herramientas de gestión de proyectos para organizar y priorizar tareas de forma eficaz.
    2. Fomentar la formación en gestión del tiempo y establecer objetivos realistas.
    La agenda más amplia Los líderes deben mantenerse informados sobre las agendas más amplias de atención médica y educación, incluido el aprendizaje interprofesional, la diversidad y la innovación en liderazgo.1. Establecer un programa de desarrollo de liderazgo centrado en las tendencias y problemas actuales.
    2. Participar en actividades de desarrollo profesional continuo.
    Adaptación tecnológica Los líderes deben adaptar e integrar nuevas tecnologías en las prácticas de atención médica, lo que requiere un aprendizaje continuo y puede enfrentar resistencia por parte del personal.1. Proporcionar programas de capacitación sobre nuevas tecnologías para reducir la resistencia.
    2. Implementar estrategias de gestión de cambios para facilitar transiciones sin problemas.
    Restricciones financieras Los líderes del sector sanitario a menudo enfrentan limitaciones presupuestarias mientras intentan mejorar la atención al paciente y la eficiencia operativa.1. Centrarse en modelos de atención rentables, como la atención basada en el valor.
    2. Fomentar alianzas para compartir recursos y oportunidades de financiación colaborativa.
    Cumplimiento normativo Navegar por las regulaciones de atención médica y garantizar el cumplimiento organizacional con las leyes de privacidad, los estándares de seguridad y los requisitos de acreditación es un desafío.1. Establecer un equipo de cumplimiento dedicado a realizar auditorías periódicas.
    2. Ofrecer capacitación sobre los requisitos regulatorios relevantes para cada rol dentro de la organización.
    Diversidad de la fuerza laboral Liderar una fuerza laboral diversa requiere comprender diversos orígenes culturales y fomentar un entorno inclusivo.1. Proporcionar capacitación en competencia cultural al personal.
    2. Implementar políticas que promuevan la diversidad, la equidad y la inclusión dentro de la organización.
    Atención centrada en el paciente Pasar de una atención centrada en el proveedor a una atención centrada en el paciente requiere que los líderes prioricen la experiencia del paciente, lo que puede ser un desafío en organizaciones grandes.1. Fomentar el uso de la retroalimentación de los pacientes para orientar las mejoras.
    2. Implementar capacitación en comunicación centrada en el paciente para proveedores de atención médica.

    Discusión

    El debate sobre si las cualidades de liderazgo son innatas o se desarrollan —»¿Nacen los grandes líderes?»— ha sido un tema de debate desde hace tiempo, tanto en el ámbito académico como en el práctico. Por un lado, teorías como la del Gran Hombre y las teorías de los rasgos sugieren que el liderazgo es una cualidad inherente, y que los líderes nacen con ciertos rasgos que los predisponen a un liderazgo eficaz. Sin embargo, las perspectivas contemporáneas enfatizan cada vez más que las cualidades de liderazgo sí se pueden cultivar.

    El desarrollo del liderazgo se considera ahora un componente esencial del crecimiento profesional, especialmente en el sector sanitario. Este desarrollo implica leer sobre teorías de liderazgo, asistir a talleres, participar en programas de mentoría y asumir más responsabilidades a medida que surgen las oportunidades. Estas actividades ayudan a desarrollar cualidades de liderazgo, promover la práctica del liderazgo y construir redes profesionales.

    Iniciativas como la Revisión de la Próxima Etapa de Lord Darzi y los programas en curso de la Academia de Liderazgo del NHS subrayan la importancia de desarrollar el liderazgo en la atención médica. Estas iniciativas abogan por programas de liderazgo estructurados que doten a los profesionales clínicos de las habilidades necesarias, lo que refuerza el argumento de que el liderazgo puede desarrollarse, en lugar de ser una habilidad exclusivamente innata. En resumen, si bien algunos aspectos del liderazgo pueden verse influenciados por rasgos inherentes, el consenso actual se inclina hacia la idea de que un liderazgo eficaz puede cultivarse mediante una educación, formación y experiencia práctica dedicadas.[ 67 , 68 ]

    Esta revisión subraya la importancia crucial de adaptar los estilos de liderazgo a los contextos específicos y a la dinámica de equipo en los entornos sanitarios. Un enfoque de liderazgo adaptativo es esencial para mejorar los resultados de los pacientes, el bienestar del personal y fomentar un entorno sanitario resiliente. A medida que el sector sanitario continúa evolucionando, en particular con la integración de tecnologías avanzadas, el papel del liderazgo en la gestión de estos cambios se vuelve cada vez más vital. Una gestión eficaz de la adopción de tecnologías, sumada a un profundo conocimiento de la cultura organizacional, será clave para garantizar transiciones fluidas y mejoras sostenidas en la prestación de servicios de salud.

    Las futuras investigaciones deberían centrarse en la aplicación práctica de las teorías de liderazgo en diversos entornos sanitarios, explorando su impacto directo en los resultados clínicos y la moral del personal. Además, existe una necesidad apremiante de evaluar la eficacia a largo plazo de los programas de desarrollo de liderazgo en el ámbito sanitario, con especial énfasis en la identificación de los componentes más eficaces de estas iniciativas. Comprender la interacción entre la cultura organizacional y las prácticas de liderazgo en diversos entornos proporcionará información valiosa sobre cómo optimizar el liderazgo para afrontar los desafíos únicos de la atención sanitaria moderna.

    Puntos fuertes de la revisión

    Síntesis bibliográfica exhaustiva: La revisión incorpora una amplia gama de teorías, modelos y perspectivas prácticas sobre liderazgo, ofreciendo una visión holística del liderazgo en entornos sanitarios. Se basa en diversas fuentes, lo que garantiza un análisis exhaustivo del tema.

    Relevancia para los desafíos actuales de la atención médica: la revisión aborda los desafíos contemporáneos que enfrentan los líderes de la atención médica, como los avances tecnológicos, el cumplimiento normativo y la diversidad de la fuerza laboral, lo que hace que los hallazgos sean muy relevantes para los entornos de atención médica actuales.

    Recomendaciones prácticas: Al centrarse en la aplicabilidad de las teorías y modelos de liderazgo, la revisión proporciona información práctica para los profesionales sanitarios. Esto incluye consejos prácticos sobre cómo adaptar los estilos de liderazgo al nivel de desarrollo de los miembros del equipo, lo cual puede implementarse directamente en entornos sanitarios.

    Conclusión

    En conclusión, este artículo subraya la importancia de aplicar la teoría del liderazgo transformacional como una perspectiva para comprender y desarrollar el liderazgo en el ámbito sanitario. Al centrarse en los atributos de inspiración, motivación y cambio organizacional positivo, este marco proporciona una base sólida para abordar los desafíos únicos inherentes a los entornos sanitarios. Esta exploración destaca el papel crucial de un liderazgo eficaz en el avance de la atención al paciente y el desarrollo profesional dentro de las instituciones sanitarias, ofreciendo una hoja de ruta para los líderes actuales y futuros que se esfuerzan por abordar las complejidades de este campo.

    Escasez de personal en la atención médica: un desafío crítico

    Este posteo de un HMO de la costa oeste, es un modelo de gestión en muchos aspectos e integración vertical. Desarrollo de disease management, pacientes con polipatología y multimorbilidad. Por ello, me pareció interesante mostrarles este reporte e ilustrar del problema de recursos humanos, como ya hemos tratado este blog, que no solo es remunerativo, sino de condiciones de trabajo, de problemas de comunicación, conflictos sin resolver, sobrecarga de trabajo, que lleva al agotamiento moral.

    17 de Junio 2025 Kaiser Permanente

    En Kaiser Permanente, educamos a los futuros médicos y ofrecemos programas que atraen a nuevos profesionales de la salud a nuestras comunidades. Instamos a los responsables políticos a tomar medidas para aumentar la fuerza laboral de atención médica.

    Elizabeth Heinonen, PHR, vicepresidenta sénior de Estrategia y Adquisición de Talento, Kaiser Permanente

    Estados Unidos se enfrenta a una escasez de trabajadores de la salud que continuará en el futuro previsible.

    Muy pocos trabajadores están ingresando al campo de la atención médica. Cada vez más profesionales de la salud están dejando sus trabajos debido a la jubilación o el agotamiento.

    Pero con el envejecimiento de la población de nuestro país, necesitaremos aún más profesionales de la salud en los próximos años.

    Kaiser Permanente está tomando medidas para ampliar y mejorar las habilidades de la fuerza laboral de atención médica. Estamos dando prioridad a las profesiones con mayor escasez y mayor demanda. Esto incluye trabajadores de salud mental, enfermeras y médicos de atención primaria.

    Instamos a los líderes políticos a que aborden esta cuestión crítica.

    Escasez de personal de atención médica

    El número de personas de 65 años o más en los EE. UU. aumentará en casi un 50% para 2050.

    A medida que la población de los EE. UU. envejece, más personas necesitan atención médica tanto para problemas a corto plazo como para afecciones de salud continuas. Y, sin embargo, la escasez de profesionales de la salud significa que muchas personas tienen problemas para obtener la atención que necesitan cuando la necesitan.

    Las escaseces proyectadas a nivel nacional incluyen:

    De 20.000 a 40.000

    Escasez de médicos de atención primaria para 2036

    63,720

    Escasez de enfermeras para 2030

    Más de 87.000

    Escasez de consejeros de salud mental para 2037

    La escasez es aún más aguda en ciertas zonas del país. Casi 3 millones de estadounidenses viven en áreas que carecen de instalaciones de atención médica e Internet de alta velocidad confiable. Sin Internet de alta velocidad, la telemedicina no es una opción para la atención.

    Resolver la escasez de mano de obra no es tan sencillo como contratar a más personas o utilizar la tecnología para aprovechar a los médicos existentes. Esto se debe a que la escasez existe por varias razones, entre ellas:

    • El alto costo y el tiempo requerido para completar los programas de grado en atención médica
    • El compromiso de tiempo requerido para obtener una licencia completa, especialmente en el campo de la salud mental
    • Espacio limitado en los programas educativos existentes para recibir a más estudiantes
    • Agotamiento que ha llevado a más renuncias (más del 35% de los trabajadores de la salud informan sentirse agotados))
    • Muchos profesionales de la salud actuales están llegando a la edad de jubilación

    Abordar las necesidades de capacitación

    En Kaiser Permanente, apoyamos las oportunidades de educación y capacitación clínica para abordar la escasez de trabajadores de la salud.

    Nos enfocamos en el alto costo de la educación y el gran compromiso de tiempo necesario para obtener la licencia completa. Nuestros objetivos son:

    • Incorporar a más profesionales a las funciones de atención médica donde más se necesitan
    • Ayude a los profesionales calificados a ingresar al campo lo más rápido posible

    Hemos creado escuelas y programas para ayudarnos a alcanzar estos objetivos.

    También contamos con programas específicos para el campo de la salud mental.

    • La Academia de Becarios de Salud Mental brinda asistencia financiera y capacitación a los empleados de Kaiser Permanente que desean convertirse en terapeutas, consejeros o trabajadores sociales de salud mental.
    • El Acelerador de la Fuerza Laboral de Salud Mental elimina las barreras para obtener la licencia para estudiantes y graduados de nivel de maestría. Los programas ofrecen estipendios salariales, opciones de supervisión clínica y colocaciones laborales durante el proceso de licencia.
    • El Programa de Asociado de Post-Maestría en Salud Mental ayuda a los graduados en salud mental a obtener las horas clínicas supervisadas que necesitan para obtener una licencia para ejercer.

    Estos programas están marcando la diferencia. Pero la escasez de mano de obra es un problema mayor de lo que cualquier organización puede resolver. Necesitamos el apoyo de los líderes políticos.

    Cómo pueden ayudar los responsables de la formulación de políticas

    Para ayudar a resolver la escasez de trabajadores de la salud, los líderes políticos deben:

    • Ampliar y reformar la educación médica de posgrado para capacitar a más profesionales de la salud en las áreas de mayor necesidad, como la atención primaria, la psiquiatría y la medicina de adicciones.
    • Apoyar programas que ofrecen asistencia para la matrícula, condonación de préstamos, becas y estipendios en los campos de la salud en demanda
    • Programas de apoyo que ayudan a los graduados en salud mental a obtener las horas de práctica clínica supervisada requeridas para obtener la licencia
    • Promover el uso efectivo de trabajadores de salud comunitarios y especialistas en apoyo entre pares.
    • Eliminar las barreras a la telesalud y apoyar el uso seguro de la atención virtual en todos los estados, para que más personas puedan obtener la atención que necesitan, sin importar dónde vivan
    • Invierta en una atención integrada y basada en el equipo para crear eficiencias y prevenir el agotamiento
    • Simplificar los requisitos de licencias, especialmente en salud mental, para evitar que los terapeutas estén sujetos a diferentes requisitos en diferentes estados.

    Innovaciones Tecnológicas en Hospitales Inteligentes: Transformando la Atención Médica

    Un análisis exhaustivo de las tecnologías y aplicaciones de los hospitales inteligentes: nuestra experiencia y revisión narrativa de la literatura

    Gaurav Loria , Yogamaya Nayak y Nishant Nishit

    2024

    Introducción

    La naturaleza compleja y las dificultades inherentes al sistema tradicional de atención médica pueden plantear desafíos significativos para los pacientes que intentan navegarlo de manera efectiva. [ 1 ] Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de cambios sistémicos sustanciales dirigidos a abordar directamente estos problemas. Reconociendo esta necesidad, numerosas organizaciones de atención médica han comenzado a aprovechar las tecnologías de la información y las comunicaciones de vanguardia, como los registros médicos electrónicos (EHR), Internet de las cosas (IdC), inteligencia artificial (IA) y telemedicina, que permiten enfoques integrales centrados en el paciente con una atención de calidad mejorada que resulta en resultados mucho mejores para los pacientes. [ 2 ] Estas transformaciones han llevado a que los hospitales INTELIGENTES surjan como soluciones poderosas que facilitan abordar las complejidades experimentadas en nuestra era posterior a la COVID-19 de manera efectiva. [ 3 ] Un modelo visual se representa en la Figura 1

    Un estudio de mercado verificado estimó que la demanda global de tecnología hospitalaria inteligente experimentaría un notable crecimiento durante el período de pronóstico (alrededor del 23,1 % CAGR), alcanzando un valor estimado de 240 120 millones de dólares estadounidenses para el año 2030, principalmente debido a la creciente demanda de dispositivos inteligentes por parte de los clientes. [ 4 ] Este auge exponencial resalta el potencial transformador de los hospitales inteligentes, que marcan el inicio de una nueva era en la atención médica.La Figura 2 ofrece una representación visual del crecimiento proyectado de la demanda de tecnología hospitalaria inteligente.

    Panorama del sistema de salud tradicional de la India

    India aún depende principalmente de hospitales, clínicas y diversos centros de salud para brindar servicios médicos a sus pacientes hospitalizados a través de su sistema de salud tradicional. Sin embargo, muchas organizaciones de salud siguen manteniendo registros médicos en papel, lo que dificulta la interconexión eficaz entre los proveedores de servicios médicos de diferentes centros. [ 5 ]

    El uso de sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE) se ha vuelto común entre los canadienses, con más del 91 % utilizándolos para registrar datos médicos en el trabajo en 2015. Sin embargo, la tasa de adopción en India es inferior, ya que solo un pequeño número de organizaciones médicas de primer nivel utilizan soluciones digitales a pesar de su necesidad. Es fundamental que los centros médicos indios integren tecnologías similares para ampliar la interconectividad en el sistema de salud. [ 6 ]

    Desafíos que enfrenta el sistema tradicional de atención médica en la India

    Los sistemas tradicionales de salud de la India se enfrentan a numerosos desafíos, lo que pone de relieve la necesidad de instalaciones médicas eficientes y tecnológicamente avanzadas, como los hospitales inteligentes. Los flujos de trabajo ineficientes provocan hacinamiento, donde los largos períodos de espera suelen resultar en retrasos en los tratamientos, malas experiencias de los pacientes e incluso su fuga. [ 7 ]

    Además, los procedimientos tradicionales de evaluación hospitalaria de la India carecen de monitoreo en tiempo real en comparación con los hospitales occidentales que monitorean continuamente las condiciones de los pacientes, lo que hace que su adopción sea primordial también en la India. [ 8 ]

    La falta de automatización, como la falta de un timbre para emergencias, dificulta la atención de pacientes y familiares, además de generar retrasos. El sistema médico tradicional indio también se enfrenta a errores que provocan omisiones en las recetas, lo que puede causar morbilidad o mortalidad en los pacientes. Estos errores suelen ocurrir porque el registro de datos se basa principalmente en la entrada manual de datos y pruebas diagnósticas en papel, lo que provoca problemas de comunicación, que representan casi el 70 % de los errores de medicación. [ 9 ]

    Las ineficiencias energéticas se observan ampliamente incluso hoy en día en la mayoría de los hospitales de la India, donde las necesidades de temperatura o los equipos de iluminación son gestionados manualmente por el personal, lo que resulta en una sobrecarga del personal con trabajo adicional y también en una ineficiencia energética. [ 10 ]

    Estos factores exigen abordar las ineptitudes que persisten en la infraestructura de atención médica existente en la India, lo que requiere soluciones innovadoras basadas en tecnología, como hospitales inteligentes, para mejorar la eficiencia y la experiencia del paciente.

    La necesidad de hospitales inteligentes

    Los hospitales inteligentes se han convertido en una solución prometedora para los desafíos constantes que enfrentan pacientes y profesionales de la salud. Algunos aspectos críticos que impulsan esta revolución incluyen:

    • Mejorar la experiencia del paciente: La Política Nacional de Salud de la India de 2017 enfatiza la importancia de un modelo de atención primaria de salud centrado en el paciente. [ 11 ] Los hospitales inteligentes pueden emplear tecnología de vanguardia para crear un enfoque de atención centrado en el paciente que mejore la experiencia general y al mismo tiempo reduzca la carga de los profesionales de la salud.

    • Reducción de errores médicos: según una investigación publicada en el Indian Journal of Critical Care Medicine, India experimenta alrededor de 5,2 millones de errores médicos cada año. [ 12 ] Al aprovechar tecnologías avanzadas como IA, robótica y opciones de tratamiento sofisticadas, los hospitales inteligentes pueden reducir significativamente dichos errores, lo que beneficia tanto a los pacientes como a los proveedores de atención médica.

    • Énfasis en la atención basada en el valor: Gracias al fácil acceso a la información médica, los pacientes están cada vez más informados y buscan una atención de mayor calidad con enfoques de tratamiento personalizados. El uso de tecnologías digitales como la telemedicina y la automatización de las historias clínicas electrónicas (HCE) puede reducir los costos del tratamiento y, al mismo tiempo, mejorar los resultados de salud de los pacientes.

    Estudio de caso de los hospitales Apollo

    Reconociendo la necesidad de mejorar la experiencia del paciente y la eficiencia hospitalaria, los Hospitales Apollo adoptaron la transformación digital y las tecnologías inteligentes en respuesta a la pandemia de COVID-19. Este caso práctico examina la implementación exitosa de diversas iniciativas, como la aplicación My Apollo, la aplicación Apollo 24/7, las camas SMART y el uso de dispositivos inteligentes para fines clínicos y no clínicos.

    • La plataforma Apollo 24/7: Esta plataforma digital facilita teleconsultas y servicios de atención domiciliaria en servicios de diagnóstico, farmacia y bienestar, facilitando el acceso a más de 10 000 especialistas a través de su sitio web o aplicación móvil. La Figura 3 ilustra claramente la fluida accesibilidad que ofrece la plataforma digital Apollo 24/7.

    • Función de programación inteligente: esta función integrada en la aplicación Apollo 24/7 facilita que los pacientes se registren en línea o programen sus citas rápidamente para que puedan consultar a los médicos y al mismo tiempo acceder a los registros en línea.

    • Consultas en línea mediante chatbots de IA: Al implementar chatbots de IA avanzados integrados en sus plataformas digitales, los pacientes pueden analizar sus síntomas mientras consultan con sus médicos en línea. Los hospitales Apollo ofrecen a las pacientes opciones de comunicación flexibles, como llamadas de voz/videollamadas, chats o mensajería, lo que les permite acceder a asesoramiento médico a demanda en cualquier momento.

    • Programador de exámenes: Este programador ayuda a los pacientes a reservar citas médicas con antelación, ahorrando así tiempo valioso que de otro modo se perdería esperando. Al optar por la recolección a domicilio o por visitas, se ofrece flexibilidad para realizar las pruebas y adaptarlas a las necesidades del paciente.

    • Cama inteligente: Desde el ingreso hospitalario hasta el alta, los pacientes necesitan estar cómodos mientras se les monitoriza su bienestar y seguridad. La tecnología de camas inteligentes permite la monitorización remota de parámetros esenciales de salud, lo que facilita una rápida intervención de enfermería en situaciones de emergencia.

    • My Apollo App: los servicios de limpieza y nutrición se pueden solicitar directamente desde la aplicación My Apollo del paciente instalada en su dispositivo personal, lo que en última instancia reduce los tiempos de espera y mejora el estándar del servicio.

    • Pase de visitante digital: los pases de visitante digitales ayudan a reducir los retrasos en la entrada en medio del aumento de tráfico peatonal, lo que permite un flujo más rápido, reduciendo así los tiempos de espera generales de los pacientes; además, los registros médicos digitalizados se comparten de forma segura entre los médicos, lo que da como resultado opciones de tratamiento mejor informadas.

    • Monitoreo inteligente: El monitor inteligente de vitales es otra mejora tecnológica que proporciona resultados precisos y fiables sin errores manuales. La Figura 4 muestra al personal del hospital participando activamente en capacitaciones sobre dispositivos de monitoreo inteligente.

    • Dispositivos inteligentes: Alexa en las habitaciones de hospital es una de las últimas incorporaciones para facilitar a los pacientes, como ajustar cortinas, encender luces y reproducir música por voz. Además, los recordatorios de medicación ayudan a mantener la constancia necesaria durante la recuperación. Ayudar a las personas a tomar el control de su bienestar y, al mismo tiempo, mejorar su experiencia hospitalaria es esencial para el éxito de Apollo Hospitals. Por ello, la tecnología de Alexa se implementó para aumentar el empoderamiento de las personas y, al mismo tiempo, impactar positivamente en los índices de satisfacción. Asimismo, la incorporación de pantallas inteligentes en las habitaciones de los pacientes aumenta el deseo de estos de participar en las rutinas de cuidado, manteniéndolos informados regularmente sobre el estado de sus constantes vitales y otras métricas, ofreciendo un enfoque personalizado que mejora su experiencia hospitalaria general. La Figura 5 muestra visualmente la integración de dispositivos inteligentes en las habitaciones de los pacientes.

    • Aplicación de comunicación con el paciente: la aplicación de comunicación con el paciente permite acceder a la programación de citas, recordatorios de medicamentos, pases digitales e instrucciones de alta, lo que promueve la toma de decisiones informada y una mejor comunicación del personal de atención médica con las familias de los pacientes.

    • Asistencia médica domiciliaria: Además, los Hospitales Apollo ofrecen servicios de asistencia médica domiciliaria, que incluyen el cuidado de heridas, atención de enfermería especializada, fisioterapia y administración de medicamentos, para ayudar a los pacientes a lograr sus objetivos de recuperación. Este servicio único también permite a las personas seguir su progreso mientras hablan directamente con su equipo de atención, lo que promueve un apoyo personalizado.

    • Experiencia del paciente mejorada: La adopción de tecnologías inteligentes ha mejorado la calidad de la atención y la experiencia del paciente. Las familias de los pacientes se sienten más involucradas en el tratamiento, y la satisfacción del paciente ha mejorado un 25 % gracias a la transformación inteligente.

    • Diagnóstico mejorado: En varios casos, las máquinas inteligentes de monitorización de signos vitales han ayudado a detectar y prevenir situaciones de emergencia. Las herramientas de diagnóstico mejoradas también han ayudado a salvar vidas y mejorar los resultados.

    • Flujos de trabajo optimizados: Diversas tareas administrativas, como el registro de pacientes, la programación de citas, las solicitudes de servicio y la gestión de registros, se han optimizado mediante la automatización. Estos flujos de trabajo optimizados permiten reducir errores, retrasos y costes.

    • Análisis de datos: Gracias a tecnologías inteligentes, los Hospitales Apollo han podido recopilar y analizar grandes cantidades de datos biométricos de los pacientes, como constantes vitales, análisis de sangre y estudios de imagen. El análisis de datos ha ayudado a mejorar la toma de decisiones clínicas y la coordinación de la atención. [ 13 ]

    Conclusión

    Los esfuerzos pioneros de Apollo Hospitals en la introducción de iniciativas digitales junto con la integración de tecnología ejemplifican el potencial de la modernización, que puede mejorar significativamente el bienestar del paciente a través de un tratamiento de calidad superior y un sistema de apoyo al tiempo que permite procesos internos optimizados.

    Impulsar con decisión los hospitales inteligentes es una respuesta convincente a los desafíos actuales de la India. Los proveedores de atención médica que buscan desarrollar tecnologías de vanguardia, más allá de los modelos tradicionales, pueden garantizar la creación de valor innovador que, en última instancia, se traduzca en mejores resultados para los pacientes, con menores costos por tratamiento y mayor eficiencia operativa en toda la cadena de valor.

    Sigue siendo una oportunidad única diseñada específicamente para servir a todos los interesados ​​dentro de nuestra sociedad en evolución, llevándonos hacia un futuro más brillante y saludable manteniendo el interés de los pacientes en primer lugar en todos los espectros socioeconómicos.

    Transformación Digital en Hospitales Inteligentes

    Un análisis exhaustivo de las tecnologías y aplicaciones de los hospitales inteligentes: nuestra experiencia y revisión narrativa de la literatura

    Gaurav Loria , Yogamaya Nayak y Nishant Nishit

    2024

    Introducción

    La naturaleza compleja y las dificultades inherentes al sistema tradicional de atención médica pueden plantear desafíos significativos para los pacientes que intentan navegarlo de manera efectiva. [ 1 ] Por lo tanto, existe una necesidad imperiosa de cambios sistémicos sustanciales dirigidos a abordar directamente estos problemas. Reconociendo esta necesidad, numerosas organizaciones de atención médica han comenzado a aprovechar las tecnologías de la información y las comunicaciones de vanguardia, como los registros médicos electrónicos (EHR), Internet de las cosas (IdC), inteligencia artificial (IA) y telemedicina, que permiten enfoques integrales centrados en el paciente con una atención de calidad mejorada que resulta en resultados mucho mejores para los pacientes. [ 2 ] Estas transformaciones han llevado a que los hospitales INTELIGENTES surjan como soluciones poderosas que facilitan abordar las complejidades experimentadas en nuestra era posterior a la COVID-19 de manera efectiva. [ 3 ] Un modelo visual se representa en la Figura 1

    Un estudio de mercado verificado estimó que la demanda global de tecnología hospitalaria inteligente experimentaría un notable crecimiento durante el período de pronóstico (alrededor del 23,1 % CAGR), alcanzando un valor estimado de 240 120 millones de dólares estadounidenses para el año 2030, principalmente debido a la creciente demanda de dispositivos inteligentes por parte de los clientes. [ 4 ] Este auge exponencial resalta el potencial transformador de los hospitales inteligentes, que marcan el inicio de una nueva era en la atención médica. La Figura 2 ofrece una representación visual del crecimiento proyectado de la demanda de tecnología hospitalaria inteligente .

    Panorama del sistema de salud tradicional de la India

    India aún depende principalmente de hospitales, clínicas y diversos centros de salud para brindar servicios médicos a sus pacientes hospitalizados a través de su sistema de salud tradicional. Sin embargo, muchas organizaciones de salud siguen manteniendo registros médicos en papel, lo que dificulta la interconexión eficaz entre los proveedores de servicios médicos de diferentes centros. [ 5 ]

    El uso de sistemas de Historia Clínica Electrónica (HCE) se ha vuelto común entre los canadienses, con más del 91 % utilizándolos para registrar datos médicos en el trabajo en 2015. Sin embargo, la tasa de adopción en India es inferior, ya que solo un pequeño número de organizaciones médicas de primer nivel utilizan soluciones digitales a pesar de su necesidad. Es fundamental que los centros médicos indios integren tecnologías similares para ampliar la interconectividad en el sistema de salud. [ 6 ]

    Desafíos que enfrenta el sistema tradicional de atención médica en la India

    Los sistemas tradicionales de salud de la India se enfrentan a numerosos desafíos, lo que pone de relieve la necesidad de instalaciones médicas eficientes y tecnológicamente avanzadas, como los hospitales inteligentes. Los flujos de trabajo ineficientes provocan hacinamiento, donde los largos períodos de espera suelen resultar en retrasos en los tratamientos, malas experiencias de los pacientes e incluso su fuga. [ 7 ]

    Además, los procedimientos tradicionales de evaluación hospitalaria de la India carecen de monitoreo en tiempo real en comparación con los hospitales occidentales que monitorean continuamente las condiciones de los pacientes, lo que hace que su adopción sea primordial también en la India. [ 8 ]

    La falta de automatización, como la falta de un timbre para emergencias, dificulta la atención de pacientes y familiares, además de generar retrasos. El sistema médico tradicional indio también se enfrenta a errores que provocan omisiones en las recetas, lo que puede causar morbilidad o mortalidad en los pacientes. Estos errores suelen ocurrir porque el registro de datos se basa principalmente en la entrada manual de datos y pruebas diagnósticas en papel, lo que provoca problemas de comunicación, que representan casi el 70 % de los errores de medicación. [ 9 ]

    Las ineficiencias energéticas se observan ampliamente incluso hoy en día en la mayoría de los hospitales de la India, donde las necesidades de temperatura o los equipos de iluminación son gestionados manualmente por el personal, lo que resulta en una sobrecarga del personal con trabajo adicional y también en una ineficiencia energética. [ 10 ]

    Estos factores exigen abordar las ineptitudes que persisten en la infraestructura de atención médica existente en la India, lo que requiere soluciones innovadoras basadas en tecnología, como hospitales inteligentes, para mejorar la eficiencia y la experiencia del paciente.

    La necesidad de hospitales inteligentes

    Los hospitales inteligentes se han convertido en una solución prometedora para los desafíos constantes que enfrentan pacientes y profesionales de la salud. Algunos aspectos críticos que impulsan esta revolución incluyen:

    • Mejorar la experiencia del paciente: La Política Nacional de Salud de la India de 2017 enfatiza la importancia de un modelo de atención primaria de salud centrado en el paciente. [ 11 ] Los hospitales inteligentes pueden emplear tecnología de vanguardia para crear un enfoque de atención centrado en el paciente que mejore la experiencia general y al mismo tiempo reduzca la carga de los profesionales de la salud.

    • Reducción de errores médicos: según una investigación publicada en el Indian Journal of Critical Care Medicine, India experimenta alrededor de 5,2 millones de errores médicos cada año. [ 12 ] Al aprovechar tecnologías avanzadas como IA, robótica y opciones de tratamiento sofisticadas, los hospitales inteligentes pueden reducir significativamente dichos errores, lo que beneficia tanto a los pacientes como a los proveedores de atención médica.

    • Énfasis en la atención basada en el valor: Gracias al fácil acceso a la información médica, los pacientes están cada vez más informados y buscan una atención de mayor calidad con enfoques de tratamiento personalizados. El uso de tecnologías digitales como la telemedicina y la automatización de las historias clínicas electrónicas (HCE) puede reducir los costos del tratamiento y, al mismo tiempo, mejorar los resultados de salud de los pacientes.

    Estudio de caso de los hospitales Apollo

    Reconociendo la necesidad de mejorar la experiencia del paciente y la eficiencia hospitalaria, los Hospitales Apollo adoptaron la transformación digital y las tecnologías inteligentes en respuesta a la pandemia de COVID-19. Este caso práctico examina la implementación exitosa de diversas iniciativas, como la aplicación My Apollo, la aplicación Apollo 24/7, las camas SMART y el uso de dispositivos inteligentes para fines clínicos y no clínicos.

    • La plataforma Apollo 24/7: Esta plataforma digital facilita teleconsultas y servicios de atención domiciliaria en servicios de diagnóstico, farmacia y bienestar, facilitando el acceso a más de 10 000 especialistas a través de su sitio web o aplicación móvil. La Figura 3 ilustra claramente la fluida accesibilidad que ofrece la plataforma digital Apollo 24/7.

    • Función de programación inteligente: esta función integrada en la aplicación Apollo 24/7 facilita que los pacientes se registren en línea o programen sus citas rápidamente para que puedan consultar a los médicos y al mismo tiempo acceder a los registros en línea.

    • Consultas en línea mediante chatbots de IA: Al implementar chatbots de IA avanzados integrados en sus plataformas digitales, los pacientes pueden analizar sus síntomas mientras consultan con sus médicos en línea. Los hospitales Apollo ofrecen a los pacientes opciones de comunicación flexibles, como llamadas de voz/videollamadas, chats o mensajería, lo que les permite acceder a asesoramiento médico a demanda en cualquier momento.

    • Programador de exámenes: Este programador ayuda a los pacientes a reservar citas médicas con antelación, ahorrando así tiempo valioso que de otro modo se perdería esperando. Al optar por la recolección a domicilio o por visitas, se ofrece flexibilidad para realizar las pruebas y adaptarlas a las necesidades del paciente.

    • Cama inteligente: Desde el ingreso hospitalario hasta el alta, los pacientes necesitan estar cómodos mientras se les monitoriza su bienestar y seguridad. La tecnología de camas inteligentes permite la monitorización remota de parámetros esenciales de salud, lo que facilita una rápida intervención de enfermería en situaciones de emergencia.

    • My Apollo App: los servicios de limpieza y nutrición se pueden solicitar directamente desde la aplicación My Apollo del paciente instalada en su dispositivo personal, lo que en última instancia reduce los tiempos de espera y mejora el estándar del servicio.

    • Pase de visitante digital: los pases de visitante digitales ayudan a reducir los retrasos en la entrada en medio del aumento de tráfico peatonal, lo que permite un flujo más rápido, reduciendo así los tiempos de espera generales de los pacientes; además, los registros médicos digitalizados se comparten de forma segura entre los médicos, lo que da como resultado opciones de tratamiento mejor informadas.

    • Monitoreo inteligente: El monitor inteligente de vitales es otra mejora tecnológica que proporciona resultados precisos y fiables sin errores manuales. La Figura 4 muestra al personal del hospital participando activamente en capacitaciones sobre dispositivos de monitoreo inteligente.

    • Dispositivos inteligentes: Alexa en las habitaciones de hospital es una de las últimas incorporaciones para facilitar a los pacientes, como ajustar cortinas, encender luces y reproducir música por voz. Además, los recordatorios de medicación ayudan a mantener la constancia necesaria durante la recuperación. Ayudar a las personas a tomar el control de su bienestar y, al mismo tiempo, mejorar su experiencia hospitalaria es esencial para el éxito de Apollo Hospitals. Por ello, la tecnología de Alexa se implementó para aumentar el empoderamiento de las personas y, al mismo tiempo, impactar positivamente en los índices de satisfacción. Asimismo, la incorporación de pantallas inteligentes en las habitaciones de los pacientes aumenta el deseo de estos de participar en las rutinas de cuidado, manteniéndolos informados regularmente sobre el estado de sus constantes vitales y otras métricas, ofreciendo un enfoque personalizado que mejora su experiencia hospitalaria general. La Figura 5 muestra visualmente la integración de dispositivos inteligentes en las habitaciones de los pacientes.

    • Aplicación de comunicación con el paciente: la aplicación de comunicación con el paciente permite acceder a la programación de citas, recordatorios de medicamentos, pases digitales e instrucciones de alta, lo que promueve la toma de decisiones informada y una mejor comunicación del personal de atención médica con las familias de los pacientes.

    • Asistencia médica domiciliaria: Además, los Hospitales Apollo ofrecen servicios de asistencia médica domiciliaria, que incluyen el cuidado de heridas, atención de enfermería especializada, fisioterapia y administración de medicamentos, para ayudar a los pacientes a lograr sus objetivos de recuperación. Este servicio único también permite a las personas seguir su progreso mientras hablan directamente con su equipo de atención, lo que promueve un apoyo personalizado.

    • Experiencia del paciente mejorada: La adopción de tecnologías inteligentes ha mejorado la calidad de la atención y la experiencia del paciente. Las familias de los pacientes se sienten más involucradas en el tratamiento, y la satisfacción del paciente ha mejorado un 25 % gracias a la transformación inteligente.

    • Diagnóstico mejorado: En varios casos, las máquinas inteligentes de monitorización de signos vitales han ayudado a detectar y prevenir situaciones de emergencia. Las herramientas de diagnóstico mejoradas también han ayudado a salvar vidas y mejorar los resultados.

    • Flujos de trabajo optimizados: Diversas tareas administrativas, como el registro de pacientes, la programación de citas, las solicitudes de servicio y la gestión de registros, se han optimizado mediante la automatización. Estos flujos de trabajo optimizados permiten reducir errores, retrasos y costes.

    • Análisis de datos: Gracias a tecnologías inteligentes, los Hospitales Apollo han podido recopilar y analizar grandes cantidades de datos biométricos de los pacientes, como constantes vitales, análisis de sangre y estudios de imagen. El análisis de datos ha ayudado a mejorar la toma de decisiones clínicas y la coordinación de la atención. [ 13 ]

    Conclusión

    Los esfuerzos pioneros de Apollo Hospitals en la introducción de iniciativas digitales junto con la integración de tecnología ejemplifican el potencial de la modernización, que puede mejorar significativamente el bienestar del paciente a través de un tratamiento de calidad superior y un sistema de apoyo al tiempo que permite procesos internos optimizados.

    Impulsar con decisión los hospitales inteligentes es una respuesta convincente a los desafíos actuales de la India. Los proveedores de atención médica que buscan desarrollar tecnologías de vanguardia, más allá de los modelos tradicionales, pueden garantizar la creación de valor innovador que, en última instancia, se traduzca en mejores resultados para los pacientes, con menores costos por tratamiento y mayor eficiencia operativa en toda la cadena de valor.

    Sigue siendo una oportunidad única diseñada específicamente para servir a todos los interesados ​​dentro de nuestra sociedad en evolución, llevándonos hacia un futuro más brillante y saludable manteniendo el interés de los pacientes en primer lugar en todos los espectros socioeconómicos.

    El Poder de la Inteligencia Emocional y Moral en la Transformación de la Enfermería

    El impacto de la inteligencia emocional y moral en el compromiso organizacional de las enfermeras

    Resumen: La inteligencia emocional y moral son factores cruciales en el ámbito de la enfermería para mejorar el compromiso organizacional, la calidad de los servicios y el desempeño profesional. La inteligencia emocional permite a los individuos gestionar sus emociones y fortalece habilidades sociales y psicológicas, mientras que la inteligencia moral proporciona un marco ético para tomar decisiones y actuar de manera adecuada. Ambos tipos de inteligencia están asociados con la satisfacción laboral, el desempeño clínico y la capacidad de afrontar los desafíos de la profesión, como el contacto constante con el sufrimiento y la alta carga laboral.

    El compromiso organizacional, que refleja la lealtad y el apego de los empleados a su institución, es esencial para prevenir la rotación laboral y mejorar la seguridad del paciente y la calidad de la atención. Estudios han demostrado una correlación positiva significativa entre la inteligencia emocional y moral con el compromiso organizacional (p < 0,001). Este vínculo fomenta la participación en actividades organizacionales, mejora la comunicación y fortalece el trabajo en equipo, factores clave en profesiones centradas en el cuidado de personas.

    La investigación realizada en hospitales afiliados a la Universidad de Ciencias Médicas de Jiroft en 2024 destaca la importancia de considerar conjuntamente la inteligencia emocional y moral para potenciar el compromiso organizacional de las enfermeras. Los hallazgos no solo amplían el conocimiento existente, sino que también ofrecen una base para el desarrollo de estrategias que fortalezcan la motivación y el desempeño del personal de enfermería, mejorando así la atención sanitaria en general.

    La inteligencia se refiere al comportamiento adaptativo de un individuo, que generalmente implica elementos de resolución de problemas y está guiado por procesos y operaciones cognitivas [ 1 ]. La inteligencia se divide en varios tipos, como inteligencia social, inteligencia cultural, inteligencia emocional e inteligencia moral [ 2 ]. La inteligencia emocional es el uso inteligente de las emociones para ayudar a los individuos a controlar conscientemente sus emociones y usarlas como guía para el pensamiento y el comportamiento [ 3 ]. La inteligencia emocional es un tipo de inteligencia cognitiva que abarca un conjunto de habilidades, destrezas sociales y emocionales que aumentan las posibilidades de éxito de un individuo al afrontar las presiones y condiciones ambientales [ 4 , 5 , 6 ]. Esta inteligencia impacta significativamente los estados psicológicos, sociales y físicos de los individuos y está asociada con una sensación de bienestar, un mejor estatus social, una mejor comunicación y una reducción de los trastornos psicológicos. Por el contrario, tiene una relación inversa con los problemas de la vida interna y externa [ 7 ]. La inteligencia emocional permite a los individuos evitar que las situaciones difíciles se vuelvan incontrolables, lo que facilita el manejo del estrés [ 8 ]. Quienes emplean la inteligencia emocional muestran mejor adaptabilidad y mayor confianza en sí mismos y son conscientes de sus capacidades [ 9 ].

    La inteligencia moral, otra dimensión de la inteligencia, proporciona un marco para el comportamiento humano adecuado y se considera teóricamente un predictor del comportamiento [ 10 ]. La inteligencia moral tiene cuatro dimensiones: integridad, responsabilidad, compasión y perdón [ 11 ].

     La integridad se refiere a la alineación entre las creencias y acciones de un individuo, la responsabilidad implica aceptar las acciones y sus consecuencias, la compasión se refiere al cuidado de los demás y el perdón implica comprender los errores y perdonarse a uno mismo y a los demás [ 12 ]. La inteligencia moral se refiere a la capacidad y habilidad de distinguir el bien del mal, tener creencias morales fuertes y profundas y exhibir un comportamiento apropiado [ 13 , 14 ]. La inteligencia moral es crucial porque muchos comportamientos y actuaciones humanas provienen de principios y valores morales y están influenciados por ellos [ 14 , 15 ]. La inteligencia moral se relaciona directamente con los comportamientos que muestran los individuos y establece un sistema de principios y reglas que guían a los humanos a hacer lo correcto [ 16 , 17 ]. Además, la inteligencia moral fomenta un fuerte trabajo en equipo y la productividad, previene actos delictivos, incorpora directrices éticas en la toma de decisiones y desarrolla un programa para evaluar las necesidades éticas [ 18 ].

    La inteligencia emocional y moral son vitales para mejorar las relaciones interpersonales, particularmente en profesiones relacionadas con los campos médicos y de enfermería, que tratan con personas y sus vidas [ 19 ]. Las enfermeras con alta inteligencia emocional y moral pueden tomar decisiones mejores, más lógicas y éticas centradas en sus objetivos a pesar de sus emociones y sentimientos [ 20 ]. Además, la baja inteligencia emocional y moral afecta la felicidad y la salud de las enfermeras, lo que les dificulta gestionar problemas y conflictos [ 21 ]. La investigación muestra una conexión entre la inteligencia emocional y la inteligencia moral con el desempeño de enfermería, lo que indica que la inteligencia emocional y moral en las enfermeras está asociada con una mayor satisfacción laboral, logros profesionales y competencia clínica [ 22 , 23 ].

    Además, la enfermería como profesión requiere un desempeño adecuado, y el compromiso organizacional es uno de sus principios fundamentales [ 24 ]. El compromiso organizacional es una actitud que refleja el interés, el apego, la lealtad de los empleados hacia la organización y su disposición a quedarse [ 25 ]. Algunos académicos consideran que el compromiso organizacional tiene dos componentes interrelacionados pero distintos: el compromiso actitudinal y el compromiso conductual [ 26 ]. El compromiso actitudinal refleja la lealtad de los individuos hacia la organización, enfatizando su adaptación y participación en ella [ 27 ]. El compromiso conductual indica el proceso de vinculación de los individuos con la organización [ 27 ]. Dada la naturaleza desafiante de la enfermería, un alto compromiso organizacional es crucial para prevenir la rotación laboral [ 28 ]. Los desafíos de la enfermería incluyen el contacto constante y directo con el dolor y el sufrimiento de los pacientes, la escasez de personal [ 29 ], numerosas tareas, cargas de trabajo pesadas [ 30 ], la complejidad de la enfermería y los turnos rotativos [ 31 ]. Las preocupaciones sobre la rotación de enfermeras se han convertido en un desafío para los gerentes del sistema de atención médica en los últimos años [ 32 ]. El compromiso organizacional y el trabajo decente, además de prevenir la rotación laboral, motiva, vigoriza en el trabajo, adopta ideologías morales y aumenta el entusiasmo de los empleados por realizar sus tareas, mejora la comunicación con los pacientes y sus familias [ 33 , 34 , 35 , 36 ], reduce el ausentismo y las tardanzas, mejora el rendimiento, logra metas personales, fomenta la vitalidad, logra metas organizacionales más altas [ 37 ] y, en última instancia, mejora la seguridad del paciente y la calidad de la atención de enfermería [ 38 ]. El compromiso organizacional está influenciado por varios factores. Algunos estudios han examinado la relación entre variables individuales como los rasgos de personalidad o la inteligencia emocional y la inteligencia moral con el compromiso organizacional [ 39 , 40 ]. Se reconoce que muchos comportamientos y acciones provienen de la inteligencia moral y emocional [ 39 ], y descuidarlas en las organizaciones y su debilidad puede causar muchos problemas e impactar negativamente en el compromiso organizacional de los individuos [ 40 ].

    Según algunos académicos, tanto la inteligencia moral como la inteligencia emocional pueden influir en el compromiso organizacional al identificarse con la organización, alentar la participación en actividades organizacionales y valorar y compartir la vida organizacional [ 36 , 37 ]. Además, la inteligencia moral y la inteligencia emocional pueden ayudar a los empleados a establecer una comunicación efectiva y, al distinguir entre pensamiento y sentimiento, así como al mejorar el comportamiento de aprendizaje y la perseverancia, impactar positivamente en su compromiso organizacional [ 18 , 41 ].

    Una revisión de los escasos estudios previos indica que la mayoría se ha centrado en examinar la correlación entre la inteligencia emocional o la inteligencia moral y el compromiso organizacional. Por lo tanto, una de las lagunas de conocimiento existentes, que requiere más estudios, es examinar simultáneamente estos dos tipos de inteligencia y, en segundo lugar, investigar su efecto concurrente y su papel predictivo en la previsión del compromiso organizacional, un aspecto que los estudios previos no han abordado suficientemente. Dada la importancia de las tres variables mencionadas —inteligencia emocional, inteligencia moral y compromiso organizacional— para mejorar el desempeño y la calidad de los servicios de enfermería, y los escasos estudios sobre estas tres variables y el efecto simultáneo de la inteligencia emocional y moral en el compromiso organizacional del personal de enfermería, este estudio tuvo como objetivo determinar el estado de la inteligencia emocional y moral, su relación e impacto en el compromiso organizacional del personal de enfermería que trabaja en hospitales afiliados a la Universidad de Ciencias Médicas de Jiroft en el sur de Irán en 2024.

    Los hallazgos de esta investigación, si bien amplían el conocimiento sobre las variables estudiadas en el ámbito de la enfermería, también concientizan a los gerentes y responsables de políticas del sistema de salud sobre el efecto simultáneo de la inteligencia emocional y la inteligencia moral en el compromiso organizacional de la comunidad enfermera. Además, considerando el objetivo principal de este estudio, los hallazgos pueden servir de base para planificar el fortalecimiento del compromiso organizacional del personal de enfermería.

    Los resultados mostraron una correlación positiva significativa entre la inteligencia emocional y la inteligencia moral con el compromiso organizacional de las enfermeras ( p  < 0,001). Esto implica que, a medida que aumentan la inteligencia emocional y la inteligencia moral, también puede aumentar el compromiso organizacional (Fig.  1 ).

    Dimensiones de la inteligencia emocional.

    Correlación entre la inteligencia emocional y moral con el compromiso

    Los resultados del análisis de regresión lineal múltiple para determinar el efecto simultáneo de diferentes dimensiones de la inteligencia moral y emocional en el compromiso organizacional de las enfermeras mostraron que las variables significativas en el modelo determinadas mediante el método Enter fueron, en orden de importancia: “responsabilidad, compasión, autoconciencia, perdón, integridad, gestión de relaciones, autogestión y conciencia social”. Los coeficientes β para las variables influyentes, que indican su prioridad de impacto en el compromiso organizacional, se presentan en la Tabla  3. El análisis también mostró que el R 2 ajustado del modelo procesado fue de 0,72, lo que significa que el 72 % de los cambios en la puntuación de compromiso organizacional de las enfermeras podrían explicarse por las variables del modelo. La ecuación lineal que explica la puntuación de compromiso organizacional de las enfermeras con base en las variables del modelo se obtuvo de la siguiente manera:

    Y=2.447+0.801incógnita1+0.679incógnita2+0.664incógnita3+0.656incógnita4+0.631incógnita5+0.613incógnita6+0.602incógnita7+0.572incógnita8

    Y: Compromiso organizacional de las enfermeras.

    X 1,2,3,4,5,6,7,8 : Variables que afectan el compromiso organizacional de las enfermeras (Tabla  3 ).

    Tabla 3 Factores que influyen en el compromiso organizacional de las enfermeras utilizando el modelo de regresión lineal

    Con base en los hallazgos del estudio, la puntuación media de inteligencia emocional difirió significativamente en función de variables como la edad ( p  = 0,005), el género ( p  = 0,03), el estado civil ( p  = 0,04) y la experiencia laboral ( p  = 0,01). La puntuación media de inteligencia emocional entre enfermeras aumentó con la edad y la experiencia laboral. Además, la inteligencia emocional fue mayor entre las mujeres (89,17 ± 8,28 de 168) y las enfermeras casadas (89,02 ± 8,62 de 168) en comparación con otras. Del mismo modo, la puntuación media de inteligencia moral difirió significativamente en función de la edad ( p  = 0,03) y la experiencia laboral ( p  = 0,04), y la inteligencia moral aumentó con la edad y la experiencia laboral. Finalmente, la puntuación media de compromiso organizacional entre las enfermeras difirió significativamente en función de la edad ( p  = 0,003), el tipo de empleo ( p  = 0,02) y la experiencia laboral ( p  = 0,006), y el compromiso organizacional aumentó con la edad y la experiencia laboral. Además, el compromiso organizacional fue mayor entre las enfermeras con empleo formal (44,68 ± 6,19 sobre 100) en comparación con el resto (Tabla  4 ).

    Discusión

    Los resultados mostraron que la inteligencia emocional de las enfermeras estudiadas estaba en un nivel moderado. Esto se alinea con los estudios de Gooya et al. (2012) [ 49 ], Kheirmand et al. (2016) [ 50 ], Madadkhani et al. (2014) [ 51 ], y Soltan Abadi y Beikmoradi (2020) [ 52 ]. Por el contrario, Masoudi y Alavi (2021) [ 43 ] encontraron que la inteligencia emocional de las enfermeras estaba en un buen nivel, mientras que Ghaderi y Shamsi (2013) [ 53 ] la informaron como superior a la media. Cheraghi et al. (2023) [ 54 ] indicaron niveles moderados a altos, y Rahmanian et al. (2022) [ 55 ] y Niazi et al. (2015) [ 56 ] encontraron niveles altos. Estas diferencias podrían atribuirse a factores culturales. La inteligencia emocional se considera crucial para la atención de enfermería de calidad, el desempeño individual y la toma de decisiones clínicas, mejorando en última instancia el desempeño laboral [ 43 ].

    Los hallazgos también mostraron que la inteligencia moral de las enfermeras estaba en un nivel moderado, en consonancia con los estudios de Saied et al. (2017) [ 57 ], Nehrir et al. (2015) [ 58 ] y Arshiha et al. (2016) [ 59 ]. La inteligencia moral se puede desarrollar a través de la educación e influye en el comportamiento y las creencias éticas. Por lo tanto, es esencial mejorar las capacidades éticas de las enfermeras mediante la capacitación. Por el contrario, los estudios de Kheirandish et al. (2022) [ 60 ], Sadeghi et al. (2016) [ 61 ] y Kalantari et al. (2020) informaron buenos niveles de inteligencia moral, mientras que Dehghani et al. (2022) [ 62 ] la encontraron muy buena entre las enfermeras de la UCI, y Amini et al. (2015) [ 63 ] la encontraron por encima del promedio. Estas diferencias subrayan el impacto del entorno laboral en la inteligencia moral.

    El estudio también encontró que la puntuación media del compromiso organizacional de las enfermeras era baja, en consonancia con los estudios de Buckley y Halbesleben (2004) [ 64 ] y Baby y Damodaran (2022) [ 65 ]. Los estudios de Rahmanzade et al. (2014) [ 66 ], Nabizadeh Gharghozar (2013) [ 67 ], Abbaszadeh et al. (2013) [ 68 ] y Parizad et al. (2013) [ 69 ] mostraron niveles moderados. Por el contrario, los estudios de Azizi-Qadikolaee et al. (2019) [ 70 ] y Sadeghi et al. (2023) [ 71 ] informaron niveles altos, y Safavi et al. (2016) [ 72 ] y Kebriaei et al. (2016) [ 73 ] encontraron niveles superiores a la media. Las diferencias en las características organizacionales y las herramientas de evaluación parecen influir en estos resultados. El bajo compromiso organizacional, que conlleva rotación laboral, requiere atención para fomentar el compromiso en el personal de enfermería.

    Se encontró una correlación positiva significativa entre la inteligencia emocional, la inteligencia moral y el compromiso organizacional de las enfermeras. Esto implica que a medida que aumentan la inteligencia emocional y la inteligencia moral, también puede aumentar el compromiso organizacional. Esto se alinea con los estudios de Boyokzadeh et al. (2017) [ 74 ], Bazvand et al. (2014) [ 75 ], Shams Mourkani et al. (2012) [ 76 ], Davoudi et al. (2020) [ 77 ], Aghabozorgi et al. (2014) [ 78 ], Kumari (2018) [ 79 ], Alam (2020) [ 80 ], Widayanti y Palupiningdyah (2019) [ 81 ], y Geun y Park (2019) [ 82 ]. Parece que la inteligencia emocional mejora el compromiso organizacional al mejorar la comunicación interpersonal y el trabajo en equipo. Una mayor inteligencia emocional puede generar un mayor compromiso, incluso sin control externo. Además, es probable que las personas con alta inteligencia emocional, al enfrentarse a problemas en la organización, no culpen a la organización por sus sentimientos de frustración y, en consecuencia, no lo consideren una razón para abandonarla. Como resultado, estas personas estarán más comprometidas con su organización que otras.

    En cuanto a la inteligencia moral, los estudios de Farrokhi y Asadi (2018) [ 83 ] y Dehghani et al. (2015) [ 84 ] hallaron una relación positiva entre la inteligencia moral y el compromiso organizacional. Es posible que la adhesión a los principios éticos y el desarrollo de la inteligencia moral incrementen la calidad del servicio, el compromiso y la rendición de cuentas, estabilizando así la organización.

    Cabe destacar que la inteligencia emocional y moral de las enfermeras también puede verse influenciada por factores culturales. Los valores, las actitudes, las creencias, las opiniones y las costumbres pueden influir en la inteligencia emocional y moral de las enfermeras y en su desempeño clínico; por lo tanto, los resultados de este estudio en diferentes contextos culturales pueden arrojar resultados diferentes [ 85 , 86 ].

    El análisis de regresión lineal múltiple identificó dimensiones de la inteligencia emocional y moral, incluyendo responsabilidad, compasión, autoconciencia, perdón, integridad, gestión de relaciones, autogestión y conciencia social, como predictores del compromiso organizacional. Estudios de Kim et al. (2018) [ 87 ], Vedadi et al. (2009) [ 88 ], Aghili y Danaei (2016) [ 89 ], Mohammadimehr et al. (2017) [ 90 ], y Ghiyasvandian et al. (2017) [ 91 ] respaldan estos hallazgos. La satisfacción comunicativa y la gestión del estrés también impactan positivamente en el compromiso organizacional, lo que sugiere que la capacitación en habilidades de comunicación puede mejorar el compromiso y reducir la rotación.

    Conclusión

    Los resultados de este estudio indicaron que en los hospitales estudiados no se han implementado medidas efectivas y beneficiosas para familiarizar, capacitar y mejorar la inteligencia emocional y moral del personal de enfermería. El bajo nivel de compromiso organizacional del personal de enfermería es una señal crítica y alarmante, que requiere que los gerentes hospitalarios investiguen e identifiquen las razones de dicho compromiso y apliquen las estrategias necesarias para abordarlo y mitigarlo. El bajo compromiso organizacional del personal de enfermería, el recurso humano más importante en la atención al paciente puede tener consecuencias peligrosas e irreversibles.

    Además, se observó una correlación positiva significativa entre la inteligencia emocional y moral y el compromiso organizacional. Asimismo, los componentes de estas dos inteligencias, en orden de importancia, incluyeron la responsabilidad, la compasión, la autoconciencia, el perdón, la integridad, la gestión de relaciones, la autogestión y la conciencia social, identificados como predictores del compromiso organizacional.

    Por lo tanto, se recomienda que, con el apoyo de la dirección hospitalaria y las unidades médicas, se fomente la comprensión del personal de enfermería sobre la inteligencia moral y emocional, especialmente los componentes prioritarios de responsabilidad, compasión y autoconciencia. Mediante el diseño e implementación de programas especiales de capacitación para enfermeras y la organización de seminarios y talleres especializados con la presencia de expertos y académicos en este campo, se pueda promover el desarrollo de la inteligencia moral y emocional en las enfermeras y, en última instancia, su compromiso organizacional.

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