Desperdicios en la gestión Lean:

La gestión lean esta sustentada en cinco principios: que es lo que genera valor para el producto, en este caso de atención de salud. Como se genera ese flujo de procesos, su orientación, la calidad, y se eliminan los desperdicios. Los desperdicios son ocho: Sobre procesamiento, sobreutilización, stock o inventario indebido, movimiento innecesario de cosas o personas, no realizar las atenciones con calidad desde el comienzo, tiempos de espera inadecuados o que no generen valor, logística de información o de insumos justo a tiempo y en pull, No escuchar a los que ejecutan el proceso. Siempre que tenemos un problema hay que preguntar cinco veces porque, hay que equilibrar los procesos, y no sobrecargar a los equipos que siempre nos responden. Hay que caminar por el lugar donde atendemos a la gente, automatizar lo que se pueda, hacer prueba de tontos, ordenar todas las áreas y los puestos de trabajo, impulsar los interminables ciclos de mejora continua o Kaizen, orientar las acciones con el Honsi Kanri, saber analizar los problemas a través del CAnvas, y explorar las mejoras a trabes de los ciclos PDCA.

la innovación en los servicios de salud debe equilibrar Calidad técnica y satisfacción del pacientes

Estas primeras dos semanas del mes de mayor dedicaremos el esfuerzo a la gestión Lean de servicios de salud. Una preocupación que consagra a este blog.

Gestión Lean en la atención médica.

Según Dunsford y Reimer (2017), la idea fundamental del Lean Management en la asistencia sanitaria es eliminar las actividades sin valor añadido, como los tiempos de espera o los tratamientos no deseados, para mejorar la eficiencia y la calidad general de la asistencia sanitaria y centrarse en la atención centrada en el paciente. Este enfoque ha demostrado ser muy relevante y aplicable en la atención sanitaria, donde la búsqueda de la rentabilidad y la calidad de la atención es crucial (Dunsford y Reimer, 2017).

Aplicación de Lean Management en la atención médica

Transformación Digital en Atención Médica: Hacia un Modelo Basado en el Valor

Nota de Carlos Alberto Díaz. La salud basada en valor es el modelo de la gestión clínica en la cual los involucrados en los sistemas de salud se orientan a alinear los incentivos a los resultados y la calidad que obtienen los pacientes, más que en el volumen, tanto en la atención en internación, como ambulatoria y el disease management (gestión de la enfermedad crónica). Esto debe sustentarse en la evidencia científica independiente, en la efectividad clínica, en desarrollar los procesos eficientes, en disminuir desperdicios, en la reducción del riesgo y los eventos adversos. Esto debería concluir en salud superior de la población expresado en indicadores de desempeño. Es un proceso, entendido como la búsqueda de la salud y no el tratamiento de la enfermedad o ambas cosas.

El cambio por lo tanto es un viaje de aprendizaje para los equipos, que comprende una serie de experimentos, cada uno de los cuales se basa en los resultados de la medicina basada en valor. Lo que hay que disfrutar entonces es el trayecto del viaje. Las personas son el eje fundamental para este objetivo prioritario. El Foco constante en generar resultados que valora al paciente.

Lan Zhang 1 ;   Cristóbal Bullen 2 ;   Jinsong Chen 1, 2, 3 

Introducción

En las últimas décadas, el panorama de la atención médica ha experimentado cambios debido al rápido avance e integración de la tecnología. Este progreso tecnológico ha transformado la gestión de la atención médica, tanto a nivel individual como a gran escala, al proporcionar información sobre la salud y las experiencias de los pacientes mediante métodos de registro digital y recopilación de datos.

Hoy en día, estos avances tecnológicos se conocen colectivamente como «salud digital». Según la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), la salud digital abarca diversas tecnologías, como la salud móvil (mHealth), la tecnología de la información sanitaria, los dispositivos portátiles, la telesalud, la telemedicina y la medicina personalizada.1 ]. La adopción de tecnologías sanitarias es cada vez más común en la industria de la atención médica, ofreciendo perspectivas de una mejor precisión diagnóstica, opciones de tratamiento y resultados generales de salud [2 ].

Estas innovaciones en salud están impulsando un cambio hacia un enfoque basado en el valor [3 ]. Esto sitúa a los pacientes en el centro de la atención médica y marca un cambio con respecto a los modelos de atención médica. Sin embargo, navegar por el complejo ecosistema de la salud digital plantea desafíos para las transformaciones en la atención médica.

Transformación digital

La transformación digital se refiere a “un proceso que tiene como objetivo mejorar una entidad al provocar cambios significativos en sus propiedades mediante combinaciones de tecnologías de información, informática, comunicación y conectividad” [4 ]. La transformación digital está transformando el sistema de salud actual. Impulsada por la pandemia de COVID-19, hemos presenciado un auge de la innovación tecnológica para garantizar la continuidad en la atención médica.5 ].

Sin embargo, en el contexto del sector salud, la transformación digital no solo se refiere a la gestión de los flujos de datos clínicos y al uso de tecnologías avanzadas, sino también a un marco filosófico más amplio de transformación empresarial y operativa mediante innovaciones y tecnologías digitales para aumentar la satisfacción de las partes interesadas. Su objetivo va más allá de la digitalización del entorno organizacional para facilitar el uso de datos y aprovechar el valor de la información obtenida para mejorar la gobernanza clínica y la evaluación del rendimiento, respaldar la toma de decisiones clínicas y la eficiencia operativa, así como garantizar un uso altamente eficiente de los recursos sanitarios.5 ]. En última instancia, el proceso de transformación digital del sistema de atención sanitaria debe considerar cómo aumentar la calidad de la atención y la satisfacción del paciente mediante la mejora de la comunicación de datos clínicos y la participación del paciente [6 ].

La transformación digital del sector sanitario ha impulsado diversas soluciones digitales en cada etapa del recorrido del paciente, incluyendo su evaluación, tratamiento y gestión. Estas innovaciones digitales surgieron de la necesidad de tratamiento y atención al paciente, pero con el objetivo de lograr un bienestar multidimensional y un apoyo sanitario multidisciplinario. La transformación digital permite a los profesionales sanitarios y a otras partes interesadas del sistema sanitario brindar una atención sanitaria basada en el valor (AVC) de forma más eficiente y sostenible.7 ].

Atención médica basada en el valor

VBHC, definida como una actividad de atención médica que resalta el valor de los resultados centrados en el paciente por sobre el costo invertido para tratar a los pacientes [8 ,9 ], es una de las tendencias dominantes en la industria de la salud mundial [3 ,10 ,11 ]. Debido a los altos costos y la creciente ineficiencia de la atención de salud en muchos países, así como al creciente consenso de que el paradigma actual de la atención de salud es esencialmente insostenible [12 ,13 ], promover e implementar un modelo VBHC se ha convertido en un imperativo estratégico para muchos sistemas de salud [14 ,15 ].

¿Qué es el valor? Una definición propuesta por la Comisión Europea amplía la interpretación del «valor» desde una única variable basada únicamente en el valor monetario en el contexto de la rentabilidad hasta un concepto más inclusivo. La definición propuesta de «valor» incluye los siguientes cuatro componentes:16 ]: (1) “valor” asignativo: distribución equitativa de recursos entre todos los grupos de pacientes; (2) “valor” técnico: logro de los mejores resultados posibles con los recursos disponibles; (3) “valor” personal: atención apropiada para alcanzar las metas personales de los pacientes; y (4) “valor” social: contribución de la atención de salud a la participación y la conectividad social.

Puede ser necesario un modelo y un marco a nivel de sistema para determinar el “valor” dentro de los muchos componentes conectados por procesos complejos dentro de un sistema de atención de salud [17 ].

En el marco de VBHC, el enfoque pasa de los volúmenes (la cantidad de visitas al médico, hospitalizaciones, procedimientos y pruebas) a los resultados (los resultados de salud priorizados de los pacientes, como un aumento en la independencia funcional y la calidad de vida [18 ]. Con un enfoque en la calidad de la atención al paciente, el objetivo es reducir el tiempo empleado en los sectores de atención de la salud, evitar el desarrollo de enfermedades crónicas y minimizar el deterioro de las condiciones médicas [18 ]. VBHC empodera a los pacientes y permite a los cuidadores brindar una mejor atención a un menor costo, lo que resulta en beneficios para todas las partes interesadas: pacientes, proveedores, pagadores, suministradores y la sociedad [18 ].

Medidas de resultados informadas por el paciente

Un elemento importante del VBHC es la medición de los resultados relevantes para los pacientes, incluyendo sus síntomas, funcionalidad y satisfacción con la atención médica. Esto condujo a la introducción y adopción de evaluaciones de resultados centradas en el paciente, que consideran aspectos de curación y supervivencia, así como la recuperación y la calidad de vida conservada.19 ,20 ]. Un resultado informado por el paciente (PRO) es “un resultado informado directamente por los propios pacientes y no interpretado por un observador”. Los PRO incorporan la “voz del paciente” al proceso de atención e identifican las afecciones o síntomas que más importan para la vida diaria y la calidad de vida del paciente.21 ].

Para medir los PRO, se han desarrollado instrumentos conocidos como medidas de resultados reportadas por el paciente (PROM). Estos instrumentos suelen ser cuestionarios autoadministrados que miden la carga de síntomas, el estado funcional, la calidad de vida relacionada con la salud y comportamientos relacionados con la salud, como la ansiedad.22 ]. Generalmente se clasifican en dos grupos: PROM de calidad de vida relacionada con la salud general y PROM específicos de la enfermedad [22 ]. Los PROM generales se centran en el bienestar general, el estado mental y la calidad de vida en una variedad de afecciones médicas [22 ], mientras que los PROM específicos de la enfermedad capturan una combinación de la gravedad de los síntomas y el impacto resultante de una condición o tratamiento específico [23 ].

Los PROM son una parte esencial de la VBHC, ya que miden lo que más les importa a los pacientes, lo que impulsa al sistema de salud a adoptar una perspectiva más holística e integral del impacto físico, mental y social de la enfermedad. Las investigaciones han demostrado que los PROM pueden utilizarse de diferentes maneras para contribuir a la VBHC, como mejorar la comunicación entre pacientes y profesionales clínicos para identificar planes de tratamiento; cuantificar y monitorear los síntomas y el impacto de la enfermedad en la vida; reflejar las preferencias de los pacientes sobre el tratamiento y la atención; evaluar la calidad de la atención y la mejora de la salud; facilitar la adherencia y la satisfacción del paciente con la atención; y promover el uso informado de los recursos y servicios de salud.24 ].

Tradicionalmente, los PROM se administraban y distribuían en papel a lo largo de la atención del paciente, lo que requería un esfuerzo manual para distribuir, recopilar y calcular las puntuaciones. Este proceso puede ser lento e ineficiente, con una carga administrativa adicional para los equipos clínicos. Sin embargo, ahora se utilizan software, plataformas y aplicaciones web para la gestión integral de los PROM, desde la automatización de la distribución, la captura, el análisis y la generación de informes. Las funciones incluyen la puntuación automática de los datos de los PROM, paneles e informes interpretativos para el personal clínico, alertas para notificar a los equipos clínicos sobre las necesidades agudas de los pacientes para el manejo de los síntomas, integración con la historia clínica electrónica y recordatorios de notificación personalizados para los pacientes.25 ].

Un ejemplo de un sistema PROMs totalmente digital es el sistema de seguimiento e informe de síntomas (STAR) utilizado para evaluar la recuperación funcional de un paciente después de una prostatectomía radical en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center [26 ]. El sistema web se utiliza para recopilar PROM sobre la función urinaria, la función sexual, la función intestinal y la calidad de vida en general. Los pacientes reciben automáticamente por correo electrónico un enlace único con acceso a un portal web para el informe de síntomas. Los médicos y los pacientes pueden consultar resúmenes numéricos y gráficos de las puntuaciones PROM informadas por los pacientes, con modelos de predicción del estado funcional futuro del paciente. Tell Us, un sistema web diseñado para pacientes con cáncer avanzado en cuidados paliativos, tiene funcionalidades similares a STAR, pero con la capacidad adicional de activar alertas en tiempo real para los equipos clínicos cuando sea necesaria una intervención. Este campo está en rápido crecimiento.5 ,27 ].

Estudios previos habían confirmado el efecto de los PROM en pacientes de hospitales terciarios [28 ,29 ]. Un estudio en un centro de atención terciaria entre pacientes con septoplastia y cirugía endoscópica funcional de los senos paranasales encontró que, debido a las altas tasas de respuesta, los PROM que utilizan plataformas móviles de participación digital de pacientes podrían monitorear eficazmente los resultados posoperatorios [30 ]. Otro estudio en un centro de atención terciaria especializado en enfermedades de la base del cráneo también mostró que la administración de PROM digitales parece apropiada para evaluar la calidad de vida relacionada con la salud en los trastornos de la base del cráneo [31 ].

Brechas de investigación y objetivos del estudio

En conclusión, la integración de la transformación digital, VBHC y PROM se había discutido en el estudio anterior [32 –34 ]. Sin embargo, pocos estudios habían investigado el papel específico y el impacto de las soluciones de salud digital en el impulso de la VBHC [5 ], así como ganancias específicas de eficiencia clínica y ahorro de recursos gracias a la adopción de tecnologías de salud digital [35 ] y las formas y efectos específicos de cómo se podrían utilizar las soluciones de salud digital para personalizar el tratamiento [36 ,37 ].

Por lo tanto, este artículo tuvo como objetivo explicar el papel de las soluciones de salud digital en el avance de la atención médica virtual. Examinó los desafíos que implicó la adopción de estas tecnologías y destacó la labor de las startups de salud comprometidas con ayudar a las organizaciones de atención médica en su transición hacia modelos de atención basados ​​en el valor.

Desafíos clave

Si bien la transformación digital facilita la transición de los modelos de salud tradicionales hacia la atención VBHC, también se necesita la implementación y adaptación de las diferentes partes interesadas [38 ]. Un cambio en el entorno cultural y conductual general requiere una transición en la gobernanza clínica, la gestión y la formulación de políticas, lo que a su vez necesita las contribuciones conjuntas de los profesionales de la salud, los pagadores, los formuladores de políticas, los cuidadores y, fundamentalmente, los pacientes.

Uno de los principales desafíos de la implementación de la VBHC en un sistema de salud es facilitar e incentivar a las partes interesadas a que se comprometan a recopilar y reportar los PRO, junto con los resultados clínicos. Incorporar la información generada por los PRO a los procesos de toma de decisiones (p. ej., desarrollo de planes de atención, selección de tratamientos o terapias) libera el poder y el valor de los PRO y otros datos de salud generados por el paciente (PGHD), como los datos objetivos capturados por dispositivos portátiles. Sin embargo, la aplicación de los PRO y otros PGHD a la atención rutinaria del paciente provocará una disrupción en la gobernanza de la atención médica y la práctica clínica.

A pesar del creciente consenso sobre la utilidad de los PRO en la atención clínica, la mayoría de sus aplicaciones permanecen en iniciativas de investigación o académicas [39 ]. Una barrera importante para la integración de los PRO en la práctica clínica es la falta de estandarización de cómo se miden los PRO [40 ]. La medición de los PROM puede abarcar desde diarios de pacientes no estructurados hasta cuestionarios estructurados y clínicamente validados, como los PROM. Preguntas más sofisticadas, como cuándo difundir los PROM a los pacientes, con qué frecuencia enviarlos y qué análisis de datos debe realizarse, suelen surgir una vez identificados los PROM adecuados para un grupo objetivo de pacientes. Estas preguntas resaltan la importancia de estandarizar el método de selección e implementación de los PROM.

Incluso si existen incentivos y PROM estandarizados, se necesitan liderazgo, recursos y apoyo para impulsar el cambio en los sistemas de salud y los médicos actuales. La introducción de un flujo de trabajo adicional para la recopilación y aplicación de datos de PRO puede suponer un aumento significativo en la carga de trabajo de los profesionales de la salud. Es aquí donde una solución digital desarrollada y validada profesionalmente puede contribuir a la transformación digital del sistema de salud hacia la atención basada en la comunidad (VBHC). Las soluciones digitales no solo reducen la carga de recopilación y uso de datos de PRO, sino que también deben apoyar a los profesionales de la salud en su flujo de trabajo rutinario (p. ej., facilitando la evaluación de pacientes, el seguimiento médico, el apoyo a la autogestión, etc.), lo que incentivará aún más el uso de la plataforma.

Enfoque de salud digital

Los innovadores en salud digital están a la vanguardia en la promoción de la adopción de VBHC, especialmente al abordar los desafíos de la implementación en el mundo real. Su misión es ayudar a las organizaciones de atención médica a nivel mundial en la transición a un modelo VBHC, proporcionando herramientas que promueven un enfoque de atención centrado en el paciente.

Normalmente, las soluciones digitales implican plataformas digitales de software como servicio (SaaS) basadas en la nube con rutas de atención digital automatizadas y optimizadas, lo que reduce los procesos manuales y costosos. Las rutas de atención digital utilizan tecnologías digitales para coordinar la monitorización, la participación y el apoyo a los pacientes a lo largo de su proceso de atención, consolidando estos procesos en un sistema unificado que recopila, analiza y gestiona la PGHD, incluyendo los datos de los PRO y de los dispositivos portátiles o médicos. También proporcionan información educativa a pacientes y profesionales sanitarios.

Más allá de los sistemas tradicionales de captura electrónica de datos y las plataformas genéricas de gestión de relaciones con el cliente, las plataformas digitales pueden combinar a la perfección datos clínicos y no clínicos mediante la integración con historiales médicos electrónicos y flujos de trabajo clínicos. Así, con una plataforma totalmente configurable, independiente de la enfermedad y del dispositivo, los profesionales de la salud cuentan con un sistema único y centrado en el paciente para gestionar la comunicación, la recopilación y el análisis de datos, proporcionando información práctica en tiempo real y perspectivas para fundamentar y mejorar la atención y la gestión del paciente. La vía de atención digital mejoró el acceso a la información del paciente y aceleró la prestación de atención especializada temprana.41 ]. Un estudio previo había confirmado que la vía de atención transmural digital era factible y beneficiosa en la atención clínica diaria de pacientes con cáncer de pulmón [42 ].

Para cada condición médica y tratamiento, existen cuatro fases generales en el desarrollo de rutas de atención digital basadas en valor: (1) definición de horarios, (2) creación de contenido, (3) interacción automatizada con el paciente y (4) generación de información. Al desarrollar nuevas rutas de atención digital, se ayuda a las organizaciones sanitarias a identificar las áreas de digitalización que mejor se adaptan a las organizaciones individuales y se alinean con las recomendaciones de mejores prácticas, como los marcos establecidos por el Consorcio Internacional para la Medición de Resultados en Salud (ICHOM). Cada punto de contacto en la trayectoria de atención de un paciente se transforma digitalmente y se automatiza, desde su ingreso hasta el alta, incluyendo la comunicación enviada a los pacientes, el tipo y la frecuencia de los datos de salud recopilados, el material educativo entregado y los informes que se generan. En cada interacción digital, los datos de salud del paciente se capturan automáticamente y se presentan con información útil, lo que garantiza que los profesionales sanitarios tengan acceso a la información adecuada para brindar una atención de alta calidad.

Los cuatro componentes clave del valor (asignativo, técnico, personal y social) se pueden mejorar mediante la adopción de plataformas de salud digital [18 ]. La plataforma digital ayuda de las siguientes maneras.

El primero es mejorar la recopilación de datos. Las innovaciones digitales transforman la forma en que se recopilan, comparten y analizan los datos, optimizando significativamente la toma de decisiones clínicas, mejorando la calidad de la atención y reduciendo los costos de la atención médica.43 ]. La plataforma digital permite la recopilación eficiente de datos generados por los pacientes (p. ej., PROM) mediante la automatización, superando así barreras como las limitaciones de tiempo y recursos. Esto permite un alcance más amplio de la recopilación de datos más allá de los datos clínicos, reduciendo el tiempo dedicado a la administración de evaluaciones. Una revisión sistemática reveló que las plataformas electrónicas simplificaron la implementación de PROM en la clínica diaria de cáncer de pulmón.44 ].

La segunda es mejorar los resultados clínicos. Para mejorar los resultados clínicos de salud, tanto los profesionales sanitarios como los pacientes necesitan acceso a herramientas específicas para la recopilación y el análisis de datos de los pacientes: formularios de evaluación, wearables o dispositivos médicos. Estas herramientas especializadas se utilizan cada vez más para identificar riesgos para la salud y apoyar el diagnóstico, el tratamiento y el seguimiento de la salud y la enfermedad.45 ]. De esta manera, los proveedores de atención médica obtienen una comprensión holística del estado de salud y las necesidades únicas de cada paciente, lo que conduce a decisiones de diagnóstico y tratamiento mejor informadas.

La tercera es mejorar el rendimiento y la estandarización de los PROM. Abordar el reto de la estandarización en la atención basada en el valor es crucial. La plataforma digital facilita la implementación de un enfoque estructurado y estandarizado para la recopilación y el procesamiento de los PROM. Una plataforma digital puede permitir una medición detallada de la recuperación mediante la recopilación periódica de PROM, que puede utilizarse clínicamente para apoyar la recuperación. El uso de una plataforma digital permite automatizar la recopilación de datos de PROM y caracterizar la recuperación en múltiples dominios, y es probable que este enfoque sea aplicable en entornos clínicos.29 ]. Al adoptar vías de atención digitales y automatizadas específicas para cada condición, los proveedores de atención médica pueden obtener datos de alta calidad que impulsan la personalización de los planes de diagnóstico y tratamiento de los pacientes y logran una evaluación comparativa interorganizacional para mejorar el desempeño y la calidad de la atención.

Ejemplo de caso: Implementación de plataforma digital para PROMs

Los pacientes con cáncer de pulmón sometidos a quimioterapia suelen experimentar una variedad de síntomas de gravedad variable, algunos de los cuales indican emergencias oncológicas críticas. Para monitorear los síntomas y la evolución de los pacientes, los procesos de atención tradicionales pueden tardar hasta 30 minutos, lo que incluye que una enfermera especializada llame a los pacientes para un control semanal, anote manualmente esta información y la transfiera a una historia clínica electrónica, y luego implemente las intervenciones necesarias. Sin embargo, este proceso consume mucho tiempo y recursos, lo que resulta ineficiente para la gestión del aumento de la carga de trabajo y de los pacientes.

Con base en las siguientes razones, se seleccionó un hospital en Brisbane para trabajar. Primero, un hospital terciario en Brisbane, Australia, fue seleccionado como el sitio del estudio de caso con base en las necesidades reales y logros del hospital en la aplicación de plataformas de salud digital. Existía una alta demanda para la gestión de efectos secundarios posquimioterapia en pacientes con cáncer de pulmón en este hospital, y ya estaba aplicando prácticamente la plataforma digital para monitoreo e intervención, lo que proporciona una base realista para el estudio. Segundo, los desafíos del hospital en la gestión de efectos secundarios posquimioterapia, como ineficiencias en métodos tradicionales que resultan en altos costos de tiempo y recursos, hacen que el problema del mundo real del hospital sea consistente con los objetivos del estudio sobre cómo mejorar la eficiencia de la atención médica y los resultados del paciente a través de innovaciones de salud digital basadas en PROMs. Trabajando con el hospital, los autores utilizaron una plataforma de salud digital para monitorear y abordar los efectos secundarios posquimioterapia en pacientes con cáncer de pulmón. La plataforma se utilizó para configurar una ruta de atención digital que permitió automatizar la recopilación y el análisis de 12 síntomas clave relacionados con la quimioterapia posterior al tratamiento mediante PROM, con alertas en tiempo real cuando se notificaban emergencias oncológicas. Esta iniciativa ha tenido un impacto positivo tanto para los equipos clínicos como para los pacientes: mayor eficiencia clínica, mejores resultados y mayor empoderamiento de los pacientes.

La captura de las respuestas de los pacientes permitió a los equipos clínicos analizar eficazmente los resultados, lo que contribuyó a decisiones de tratamiento mejoradas y personalizadas. Los equipos clínicos han observado un ahorro significativo de tiempo y costos, con una reducción promedio de 10 llamadas telefónicas posteriores al tratamiento, de 20 minutos cada una, para identificar a los pacientes que requieren intervenciones clínicas.46 ]. La mejora de la eficiencia operativa ha permitido al equipo de oncología gestionar una carga de trabajo cada vez mayor y, al mismo tiempo, maximizar los resultados de los pacientes.

Además, los datos en tiempo real sobre el estado de los pacientes mejoran la toma de decisiones clínicas y reducen los costos innecesarios de hospitalización y desplazamiento. Los equipos clínicos han observado que el uso de la plataforma de salud digital ha permitido identificar eficazmente a los pacientes aptos para tratamientos sin necesidad de consulta hospitalaria, en comparación con aquellos que requieren la revisión médica. Al incluir la opinión de los pacientes en el proceso de toma de decisiones, se les permite participar activamente en sus planes de tratamiento y sentirse seguros al informar sus resultados mediante el servicio digital.

En conclusión, en el hospital de Brisbane, la plataforma digital permitió optimizar los procesos clínicos al automatizar la monitorización y la gestión de los efectos secundarios de la quimioterapia. El uso de esta plataforma digital demostró que la atención al paciente podía ser significativamente más eficiente y eficaz mediante la recopilación y el análisis de datos de los pacientes en tiempo real. La plataforma digital no solo redujo la dependencia de las consultas telefónicas tradicionales, sino que también proporcionó un sistema de alerta en tiempo real que identificaba rápidamente a los pacientes que necesitaban atención urgente. Este enfoque destacó la aplicación práctica de las soluciones de salud digital en los centros de salud virtuales y su contribución a la mejora de los resultados de los pacientes. Por otro lado, el hospital de referencia redujo el tiempo de consulta telefónica por paciente a través de la plataforma digital, disminuyendo el número de llamadas a gestionar de un promedio de 10 a 0. Además, el equipo clínico pudo identificar y priorizar de forma más eficiente a los pacientes que requerían intervención urgente. Estas mejoras no solo aumentaron la eficiencia, sino que también ahorraron tiempo y recursos de forma significativa, lo que permitió al hospital gestionar una mayor carga de pacientes. Esto ilustró cómo las herramientas de salud digital pueden ayudar a los hospitales a mejorar la eficiencia clínica a pesar de la limitación de recursos. Además, la plataforma digital permitió al equipo de oncología del hospital brindar una atención más personalizada mediante análisis de datos en tiempo real, lo que les permitió ajustar los planes de tratamiento según los síntomas específicos de cada paciente. Este enfoque personalizado ayudó a optimizar los resultados para cada paciente y a mejorar la calidad general de la atención. Demostró cómo las plataformas digitales pueden apoyar a VBHC mediante un enfoque personalizado, mejorando la precisión y la eficacia de la atención al paciente.

Contribución

Este documento podría realizar varias contribuciones importantes al campo de la atención médica virtual y al conocimiento sobre la transformación digital en la atención médica. En primer lugar, mejoró la comprensión de las soluciones de salud digital mediante el análisis del papel de diversas tecnologías de salud digital, como la salud móvil (mHealth), los dispositivos portátiles, la telesalud y la medicina personalizada. Este estudio aclaró cómo estas innovaciones contribuyeron a los objetivos de la atención médica virtual. Proporcionó un análisis detallado sobre cómo estas tecnologías podrían mejorar la precisión diagnóstica, ampliar las opciones de tratamiento y optimizar los resultados generales de salud. En segundo lugar, esta investigación identificó los principales desafíos en la implementación de la atención médica virtual, como la necesidad de involucrar a las partes interesadas y la estandarización de los PROM. Proporcionó un análisis detallado de estos desafíos y propuso posibles soluciones, ofreciendo así una guía práctica para superar las barreras a la adopción de la atención médica virtual. En tercer lugar, este estudio proporcionó evidencia empírica de las plataformas digitales mediante estudios de casos reales. Este estudio demostró los impactos tangibles de las plataformas digitales en la eficiencia de la atención médica, los resultados y el empoderamiento de los pacientes, y el ejemplo de caso ofreció evidencia concreta de cómo las soluciones de salud digital podrían facilitar la transición a los modelos de atención médica virtual y mejorar la prestación de la atención.

En general, este documento aportó conocimientos valiosos sobre cómo la transformación digital y la VBHC podrían integrarse eficazmente para crear un sistema de atención médica que priorice una atención de alta calidad, eficiente y centrada en el paciente.

Direcciones futuras

Las soluciones digitales han desempeñado un papel cada vez más importante en el logro de la VBHC. En un futuro próximo, las soluciones digitales con una sólida interoperabilidad y acreditación de organismos académicos o de desarrollo de estandarización (p. ej., ICHOM) contarán con ventajas competitivas. Con el creciente número de soluciones y sistemas digitales que utiliza un sistema de salud, la interoperabilidad desempeña un papel fundamental para determinar la facilidad con la que una solución digital puede funcionar en diferentes sistemas. La estrecha colaboración con organismos académicos o de desarrollo de estandarización garantizará que las soluciones digitales sean más fáciles de usar y adaptables para los proveedores de atención médica, con medidas desarrolladas o codesarrolladas por los proveedores y validadas en entornos reales. Debido a la falta de estándares regulatorios y de codificación estandarizados para la provisión de PROM, es necesario un mayor desarrollo de la revisión y el desarrollo de políticas que respalden los estándares para el uso y la interoperabilidad de los PROM para la adopción exitosa de modelos basados ​​en el valor. Con una mejor regulación y políticas implementadas, esto fomentaría más oportunidades de financiación para iniciativas basadas en el valor. Si bien ha sido un proceso complejo en el ámbito de la atención médica, hemos presenciado el crecimiento y la adaptación acelerados que ha propiciado la pandemia de COVID-19.47 ], y aún quedan muchas más necesidades sin abordar.

Conclusiones

El cambio de paradigma hacia la atención médica basada en la web (VBHC) representa no solo un cambio en las métricas de la atención médica, sino también una transformación fundamental en la percepción y medición del valor de la atención médica. En esta transformación, el papel de la tecnología digital es fundamental, convirtiéndose en un pilar fundamental en la búsqueda global de la VBHC.

La transformación digital en la atención médica implica mucho más que la simple adopción de nuevas tecnologías. Abarca la estandarización de medidas para garantizar la coherencia y la comparabilidad entre diferentes sistemas y regiones. Esta estandarización es crucial para evaluar y comparar con precisión los resultados de la atención médica, un aspecto fundamental de la atención basada en datos. Además, la innovación en las aplicaciones de datos desempeña un papel fundamental. La capacidad de recopilar, analizar y utilizar eficazmente grandes cantidades de datos de salud puede impulsar mejoras en la atención al paciente, optimizar la eficiencia operativa y fundamentar las decisiones políticas.

La colaboración con las partes interesadas es otro elemento crucial en esta transición. La VBHC requiere la participación activa de todos los actores involucrados en la atención médica, incluyendo proveedores, pacientes, pagadores, legisladores y desarrolladores de tecnología. Cada parte interesada aporta perspectivas y experiencia únicas, lo que contribuye a un enfoque más integral de la reforma sanitaria. La colaboración es esencial para abordar los desafíos y aprovechar las oportunidades que ofrece la transformación digital.

La implementación de la transformación digital en la atención médica ofrece numerosas oportunidades para que las partes interesadas colaboren hacia un objetivo común. Esta colaboración puede conducir al desarrollo de soluciones innovadoras, la optimización de la asignación de recursos y la prestación de una atención que realmente satisfaga las necesidades y expectativas de los pacientes. Además, puede garantizar que los beneficios de la atención médica virtual se materialicen ampliamente, generando mejoras tangibles en los resultados de la atención médica, la satisfacción del paciente y la sostenibilidad del sistema.

En conclusión, el camino hacia la atención médica virtual es complejo y desafiante, pero a la vez rebosa de potencial. Al adoptar la transformación digital y fomentar la colaboración entre todos los actores clave, el sector sanitario puede lograr un sistema que no solo priorice la calidad sobre la cantidad, sino que también ofrezca una atención equitativa, eficiente y verdaderamente centrada en el paciente. El futuro de la atención médica reside en aprovechar el poder de la innovación digital para crear un sistema donde el valor y la calidad sean la prioridad en cada decisión y acción.


Impacto de la Nueva Ley Australiana sobre la Seguridad en Línea para Menores

Jasmine Fardouly jasmine.fardouly@sydney.edu.au School of Psychology, The University of Sydney, Sydney, NSW 2006, Australia

El contenido presenta una discusión detallada sobre la reciente enmienda a la ley australiana relacionada con las redes sociales y sus implicaciones.

El 29 de noviembre de 2024, el gobierno federal australiano enmendó la Ley de Seguridad en Línea para prohibir que los niños menores de 16 años tengan cuentas en las redes sociales.1

 La enmienda exige a las plataformas que tomen medidas razonables para hacer cumplir la prohibición, con multas de hasta 50 millones de dólares australianos por incumplimiento.

El primer ministro, Anthony Albanese, declaró que la prohibición tiene como objetivo reducir los daños de las redes sociales para los niños y «devolverles a los niños su infancia y a los padres su tranquilidad». 2

Varios factores influyeron en la decisión del gobierno. En mayo de 2024, el gobierno federal de Australia puso en marcha un Comité Parlamentario Selecto Conjunto para investigar el efecto de las redes sociales en los australianos.3 Ese mismo mes, la empresa de medios de comunicación News Corp y el movimiento social paralelo 36months lanzaron campañas en los medios de comunicación que abogaban por aumentar la edad mínima para las redes sociales a 16 años.

Las campañas vincularon los crecientes problemas de salud mental de los adolescentes con las redes sociales, obteniendo el apoyo de padres, políticos, educadores, médicos y 127000 firmantes de la petición.4

La oposición a la prohibición incluyó una carta abierta firmada por 140 académicos australianos e internacionales, incluyéndome a mí, y grupos de salud mental, argumentando que la prohibición era demasiado simplista y que se necesita una regulación sistémica. Los defensores de los derechos humanos afirmaron que infringía los derechos de los jóvenes, incluido el acceso a la información y la privacidad.4

La prohibición recibió apoyo bipartidista, y una encuesta realizada en noviembre de 2024 sugirió que el 77% de los australianos apoyaba la prohibición.4 Mientras tanto, el Comité Parlamentario Selecto Conjunto publicó un informe con 12 recomendaciones; estas no incluían una prohibición de edad.3 Sin embargo, el primer ministro respaldó la prohibición, que se aceleró en el Parlamento y se introdujo el 21 de noviembre y se aprobó el 29 de noviembre, con escasas oportunidades para la consulta pública.4

La prohibición entrará en vigor a finales de 2025. Las preocupaciones de los padres, amplificadas por las campañas en los medios de comunicación, fueron fundamentales para la prohibición. El Comisionado de eSafety informó que el 95% de los cuidadores australianos consideran que la seguridad en línea es un desafío importante para la crianza de los hijos.5

La prohibición podría ayudar a los padres a sentirse apoyados y justificados para mantener a sus hijos fuera de las redes sociales. Sin embargo, el gobierno expresó que la responsabilidad de implementar la prohibición recae en las plataformas de redes sociales y no en los padres o los niños. No está claro si las plataformas pueden hacer cumplir la prohibición de manera efectiva y sin preocupaciones de privacidad. La edad de autoinforme ha demostrado ser poco fiable, ya que el 84% de los australianos de entre 8 y 12 años utilizan actualmente las redes sociales a pesar de tener una edad mínima de 13 años.5

Las prohibiciones de los medios de comunicación y los juegos en línea en países como China, Corea del Sur y Francia han sido en gran medida ineficaces, ya que los niños eluden las restricciones utilizando redes privadas virtuales y otros métodos.4 Podrían surgir soluciones futuras para hacer cumplir la prohibición con los avances en inteligencia artificial y tecnología. El gobierno australiano ha invertido 6,5 millones de dólares en una prueba de tecnología de aseguramiento de la edad para evaluar la efectividad, la viabilidad y las implicaciones de privacidad de las herramientas para verificar o estimar la edad en línea. 1

Las principales preocupaciones éticas incluyen quién podría acceder a la información confidencial recopilada para la verificación de la edad, como los documentos de identidad o la identificación facial, la capacidad de los niños para dar su consentimiento y las posibles desventajas para grupos específicos (p. ej., aquellos con cubiertas faciales). Los resultados del ensayo, que se publicarán a mediados de 2025, ayudarán a determinar cómo se puede implementar la prohibición. Si la prohibición restringe efectivamente el uso de las redes sociales por parte de los niños, su efecto más amplio en el tiempo de pantalla y la salud mental sigue siendo incierto. Las investigaciones sugieren que es poco probable que prohibir las redes sociales reduzca el tiempo total frente a la pantalla.6

Las investigaciones realizadas en Australia y otros países indican que el tiempo diario dedicado a socializar en persona ha disminuido solo 10 minutos en los últimos 25 años.6

Esto no tiene en cuenta las 2,5 horas diarias promedio que los usuarios pasan en las redes sociales.6 Es probable que el uso de las redes sociales reemplace o se combine con otras actividades basadas en pantallas, como la televisión o los juegos, en lugar de las interacciones en persona.6

Cuando se prohíbe, los niños pueden cambiar a otras plataformas, como los juegos, las aplicaciones de mensajería o YouTube, que están exentas de la prohibición. El uso de las redes sociales tiene una relación compleja con la salud mental, ya que ofrece tanto riesgos como beneficios.7

Sin acceso a sus propias cuentas de redes sociales, los niños podrían tener menos probabilidades de sufrir ciberacoso (actualmente experimentado por el 11% de los jóvenes) y solicitación sexual no deseada en línea (11% de los jóvenes), ambos abordan el daño en línea,  y exigir transparencia y auditorías de riesgo independientes de sus funciones, características y algoritmos. Se necesitan más regulaciones gubernamentales y apoyo para padres e hijos para ayudar a que las redes sociales sean seguras para todos los usuarios y preservar sus beneficios.

La prohibición también podría reducir la exposición de los niños a contenido y comunidades en línea dañinos, como las que promueven trastornos alimentarios e ideales de belleza inalcanzables.10 Sin embargo, persisten riesgos similares en plataformas no cubiertas por la prohibición, como sitios de juegos y YouTube, y en plataformas donde es posible navegar sin cuentas (p. ej.,  TikTok).

Aunque la prohibición podría mitigar el daño, también restringe las experiencias positivas en las redes sociales, como el apoyo social y las conexiones para los grupos marginados.7

Además, los investigadores, los jóvenes y las empresas tecnológicas han argumentado que la prohibición podría empujar a los niños a espacios en línea menos regulados o disuadirlos de informar sobre experiencias negativas por miedo al castigo.4

La regulación gubernamental es una parte esencial para contrarrestar el poder en gran medida ilimitado de las plataformas de redes sociales. La efectividad y las consecuencias de la prohibición siguen siendo inciertas y probablemente serán una combinación de beneficios, daños y resultados neutros, lo que refleja la complejidad del efecto de las redes sociales.

El gobierno ha propuesto una revisión 2 años después de la implementación de la prohibición.1 Sin embargo, la conversación no puede terminar ahí si queremos mantener a los niños seguros en línea. La prohibición no reduce el contenido o las características dañinas dentro de las redes sociales, que los niños encontrarán a los 16 años, si no antes. Los padres necesitan más apoyo y educación para navegar con confianza por los riesgos y beneficios del entorno de redes sociales en constante cambio de sus hijos. Tal y como propuso el Comité Parlamentario Selecto Conjunto,3 necesitamos un conjunto de regulaciones con fuertes consecuencias para la inacción, incluida la imposición de un deber de cuidado a las plataformas para prevenir y abordar de manera proactiva los daños en línea, y exigir transparencia y auditorías de riesgo independientes de sus funciones, características y algoritmos. Se necesitan más regulaciones gubernamentales y apoyo para padres e hijos para ayudar a que las redes sociales sean seguras para todos los usuarios y, al mismo tiempo, preservar sus beneficios

Regulación de IA en Servicios de Salud: Un Enfoque Necesario

Maelenn Corfmat

Este blog cuenta con varias líneas que ofrece como servicio como categorías de estudio: Economía de la Salud. Healthcare 4.0. Inteligencia Artificial en Atención de la salud. Lean Healthcare. Habilidades blandas. Editoriales de política sanitaria. Seguridad de pacientes. Esto es para buscar dentro de las categorías todos los posteos ya publicados. El Blog tiene cinco años de acumular información y el número de posteos es de 1654 por lo tanto es interesante si quieren ampliar el conocimiento. Es bueno la participación de los lectores enviando comentarios que serán contestado personalmente.

This blog has several lines that it offers as a service as categories of study: Health Economics. Healthcare 4.0. Artificial Intelligence in Healthcare. Lean Healthcare. Soft skills. Health policy editorials. Patient safety. This is to search within the categories for all the posts already published. The Blog has been accumulating information for five years and the number of posts is 1654 so it is interesting if you want to expand your knowledge. It is good to have readers participate by sending comments that will be answered personally.

Introducción

Recientemente, investigadores, medios de comunicación y profesionales han mostrado un gran interés en los avances en inteligencia artificial (IA). De hecho, desde el lanzamiento de ChatGPT y GPT-4 por OpenAI a finales de 2022, ciudadanos y profesionales de todos los sectores, incluido el sanitario, han debatido las contribuciones, los impactos y los riesgos de estas tecnologías. Este documento describe las principales consideraciones éticas y legales asociadas al desarrollo y la implementación de la IA en los sistemas sanitarios.

Los médicos han utilizado tecnologías avanzadas durante muchos años. Entonces, ¿por qué es diferente la IA? Primero , es mucho más disruptiva. Al permitir el aprendizaje autónomo y opaco, y a veces incluso la toma de decisiones, en un entorno dinámico [ 1 ], la IA conduce a algunas consecuencias técnicas, éticas y legales únicas. Por primera vez desde el nacimiento de la medicina, la tecnología no se limita a asistir los gestos, la organización, la visión, la audición o la memoria humanos. La IA promete mejorar todas las áreas, desde la investigación biomédica, la capacitación y la medicina de precisión hasta la salud pública [ 2 , 3 ], lo que permite una mejor atención, tratamientos más adaptados y una mayor eficiencia dentro de las organizaciones [ 4 ]. Las técnicas de IA que incluyen redes neuronales artificiales, aprendizaje profundo y procesamiento automático del lenguaje ahora pueden, por ejemplo, analizar una imagen radiológica con mayor rapidez y precisión que un humano [ 5 ], diagnosticar una patología [ 6 , 7 ], predecir la aparición de una crisis de hiperglucemia e inyectar una dosis adecuada de insulina [ 8 ], y analizar señales musculares para operar una prótesis inteligente [ 9 ]. Sin embargo, estas mejoras deben equilibrarse con la brecha que ahora existe entre el desarrollo (y comercialización) de muchos sistemas de IA y su implementación concreta en la vida real por parte de proveedores de servicios médicos y de atención médica, como hospitales y médicos. Este «abismo de IA» [ 10 ] se explica notablemente por la desconexión que a veces existe entre el lado de la tecnología de la información (TI) del desarrollo del sistema y su adaptación a las necesidades y realidades específicas de las instituciones de atención médica y los pacientes, así como por los problemas éticos y legales analizados en este documento10 , 11 ]. La inversión en la infraestructura que conduce a soluciones de IA capaces de «ser implementadas en el sistema donde se desplegarán (factibilidad), [y de] mostrar el valor agregado en comparación con las intervenciones o programas convencionales (viabilidad)» también debe ser el objetivo [ 12 ].

En segundo lugar , los profesionales de la salud generalmente parecen tener un conocimiento bastante pobre de qué es la IA y qué permite [ 13 ]. Si bien no existe una definición unánime de IA, la propuesta por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) [ 14 , 15 ] ha ganado fuerza internacional y a menudo se hace referencia a ella en varias iniciativas políticas. Con base en dicha definición, este documento incluye todo tipo de sistemas computacionales que procesan datos de entrada para generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en su entorno de implementación en el cuidado de la salud [ 16 ]. En el cuidado de la salud, la IA tiene un gran potencial y se puede integrar a objetos conectados (por ejemplo, monitor de presión arterial inteligente [ 17 ]), sistemas robóticos (por ejemplo, robot quirúrgico [ 18 ]), asistentes virtuales (por ejemplo, sistemas de gestión de pacientes o programación de citasNota1 ), chatbots (por ejemplo, servicio al cliente), seguimiento de contactos durante episodios epidémicos [ 19 ] o apoyo a la toma de decisiones médicas (por ejemplo, reconocimiento de imágenes por radio para diagnóstico).Nota2. Elección de opciones de tratamiento óptimasNota3 ). La práctica de la medicina se basa en el conocimiento y la experiencia de los médicos, y las vertiginosas capacidades de cálculo de la IA significan que puede desarrollar asociaciones clínicas y perspectivas [ 20 ] en datos derivados de este conocimiento (es decir, evidencia de libros de texto) y experiencia (es decir, resultados de laboratorio de pacientes) [ 21 ]. Por lo tanto, en la medida en que se pueda reducir el «abismo de la IA», los profesionales de la salud verán cada vez más herramientas o máquinas inteligentes integradas en su práctica diaria [ 22 ]. Esto naturalmente provoca preocupaciones como el miedo a ser reemplazado y la falta de confianza en la máquina. Además, los profesionales de la salud están mal informados sobre los problemas éticos y legales que plantea el uso de la IA [ 23 , 24 ].

Las preocupaciones sobre los puntos ciegos, la implementación compleja, los impactos y los riesgos de la IA han generado muchos debates políticos, académicos y públicos 15 , 25 ]. Algunos han pedido nuevos marcos éticos para guiar el desarrollo y la implementación responsables de la IA, lo que ha dado lugar a numerosas declaraciones, cartas éticas y códigos de ética, propuestos por organizaciones de todo tipo [ 26 ], incluidas organizaciones internacionales [ 27 ], instituciones públicas y académicas [ 28 ], grupos híbridos [ 28 ] y empresas privadas como Google [ 29 ], IBM [ 30 ], Microsoft [ 31 ] y Telia [ 32 ]. También se ha solicitado una legislación sobre la IA.

Todas estas producciones son fuentes de normatividad [ 33 ]. En otras palabras, guían el comportamiento humano, proporcionando parámetros sobre lo que «debería» y «no debería» hacerse. Sin embargo, las disciplinas de la ética y el derecho tienen lógicas, marcos conceptuales y objetivos distintos y responden a diferentes procedimientos de creación e implementación [ 34 ], lo que hace que la ética y el derecho sean dos fuentes separadas de normatividad. Primero, el derecho se compone de reglas generales, impersonales, externas y vinculantes, acompañadas de posibles sanciones formales (por parte de los tribunales o la policía, por ejemplo), mientras que las normas éticas no existen en un conjunto coherente y organizado de normas, como en el caso dentro de un orden legal, y mientras que la adhesión a los principios éticos es voluntaria [ 35 ]. Segundo, las reglas legales derivan de la estructura del estado, en vigor en un momento dado, en un espacio legal dado. El campo de la ética, por su parte, se deriva de la filosofía, y más recientemente de las ciencias sociales, y se relaciona con un proceso reflexivo [ 36 ] que no congela los principios éticos en el tiempo y el espacio, sino que busca definirlos de una manera más dinámica. En tercer lugar, las normas jurídicas buscan proporcionar un marco para la coexistencia de las personas en sociedad, proteger a sus miembros y garantizar los intereses políticos, económicos y sociales al mismo tiempo, mientras que las normas y discusiones éticas se basan más en valores morales35 ]. En resumen, las normas jurídicas podrían definirse como el deber mínimo que toda persona debe respetar (si uno puede hacer algo), mientras que la ética fomenta la reflexión sobre elecciones y comportamientos (si uno debe hacer algo). En el cuidado de la salud, la ética primero trató la manipulación de organismos vivos a través de la «bioética» antes de considerar las relaciones con los pacientes a través de la «ética clínica» y la administración y gobernanza a través de la «ética organizacional» [ 37 ]. Los últimos dos aspectos aún son difíciles de comprender hoy en día, porque exigen una comprensión global de las organizaciones que abarque los problemas de los empleados más allá de la relación de cuidado.

Curiosamente, a pesar de la riqueza de la literatura sobre IA, hay poco que muestre a los profesionales de la salud los principales problemas con la vista puesta en las diferencias conceptuales entre ética y derecho. Es importante aclarar esta confusión, considerando el diferente nivel de oportunidades y limitaciones que presentan en la práctica médica. Por lo tanto, en este documento, destacamos cómo la ética y el derecho abordan los problemas de la IA en la salud desde diferentes perspectivas. Si bien el derecho es principalmente un asunto local, nuestra reflexión no se dirige a ninguna jurisdicción nacional. Sin embargo, los ejemplos que utilizamos para ilustrar mejor nuestro análisis se centran en los países y regiones occidentales más activos en el campo de la IA (en los aspectos de gobernanza y técnicos) [ 38 ], es decir, Estados Unidos, Canadá, Australia, la Unión Europea y el Reino Unido. En asuntos éticos, la discusión abarca una variedad de trabajos éticos sobre IA [ 39 ], pero debe subrayarse la monopolización del debate ético por parte de unos pocos países del Norte Global [ 38 ].

Este documento presenta una visión general de los principales problemas relacionados con el desarrollo e implementación de IA en la atención médica, con un enfoque en las dimensiones éticas y legales de estas cuestiones. Para resumir esto, analizamos la literatura que discute específicamente las dimensiones éticas y legales relacionadas con el desarrollo e implementación de IA en la atención médica, así como los documentos normativos relevantes que pertenecen a cuestiones éticas y legales (es decir, guías o cartas éticas de IA desarrolladas por gobiernos, organizaciones internacionales e industrias, así como instrumentos legales). Después de dicho análisis, creamos categorías que reagrupan las cuestiones éticas y legales más citadas y discutidas. Luego propusimos un desglose dentro de dichas categorías que enfatiza las diferentes, aunque a menudo interconectadas, formas en que la ética y el derecho se abordan para cada categoría de cuestiones. Finalmente, identificamos varias ideas clave para que los profesionales y las organizaciones de la salud integren mejor la ética y el derecho en sus prácticas.

El artículo se divide en seis secciones, que corresponden a los problemas más importantes asociados con la IA en la atención médica: (1) Privacidad; (2) Autonomía individual; (3) Sesgo; (4) Responsabilidad; (5) Evaluación y supervisión; y (6) Trabajo, profesiones y mercado laboral. En conclusión, presentamos algunas propuestas para resolver algunos de los problemas destacados para los profesionales de la salud.

Privacidad

En los modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, el algoritmo computacional resuelve problemas buscando conexiones, correlaciones o patrones dentro de los datos con los que se “entrena” [ 40 ]. Dado que la efectividad de estos modelos depende en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento.Nota4 , una de las técnicas más comunes en el desarrollo de tecnología de IA es recopilar, estructurar y usar tantos datos variados como sea posible [ 41 ]. En el ámbito de la atención médica, estos datos pueden tomar muchas formas, como mediciones de los parámetros vitales clínicos de un paciente, resultados de análisis biológicos o características genéticas [ 42 ] -, y se crean y recopilan de una amplia variedad de fuentes, desde las actividades del sistema de atención médica tradicional hasta el autoseguimiento de los consumidores mediante tecnologías digitales («yo cuantificado») [ 43 , 44 ]. Por lo tanto, este tipo de datos está vinculado a un individuo o un grupo que es directa o indirectamente identificable o objetivo. Sin embargo, los datos de salud son mucho más amplios de lo que la mayoría de las personas cree y también pueden cubrir la dieta, el ejercicio y el sueño, todos recopilados por empresas privadas fuera del sistema de salud a través de dispositivos conectados como teléfonos inteligentes y relojes inteligentes. Considerando la intimidad y la sensibilidad de los datos de salud y los muchos actores potencialmente involucrados, la IA resalta la cuestión de la privacidad individual.

La ética de la privacidad

Desde un punto de vista ético, las cuestiones de privacidad tienen su raíz en valores o deberes morales contrapuestos. El concepto mismo de privacidad se ha definido de muchas maneras en la literatura ética, con su origen entrelazado con su protección legal [ 45 ], por lo que difícilmente puede resumirse en una sola definición. En el campo de la salud, la búsqueda de lo correcto o incorrecto, apropiado o inapropiado, loable o condenable [ 46 , 47 , 48 ] es una reflexión antigua que constituye precisamente el fundamento de la ética biomédica, clínica y de investigación [ 37 , 46 ]. En un contexto donde las personas revelan detalles de la enfermedad, el dolor, la vida y la muerte [ 46 ], el respeto a su privacidad como confidencialidad de su información y la protección de sus espacios de atención, tanto físicos como virtuales.Nota5. La protección contra interferencias o intrusiones (p. ej., restricciones, coerción y observación no solicitada) es crucial. Sin esta garantía de confidencialidad, los pacientes estarían menos dispuestos a compartir información íntima con su médico, lo que afectaría su atención o la utilidad de la investigación [ 50 , 51 ]. Salvaguardar la confidencialidad de la información sanitaria, así como las decisiones personales en materia de salud, también es crucial para prevenir la discriminación, la privación de seguro o empleo [ 52 ], el estrés emocional, las consecuencias psicológicas de revelar información íntima y la erosión de la confianza, entre otras [ 53 ]. Por lo tanto, prevenir el daño causado por la violación de la privacidad es un imperativo moral fundamental en la ética médica.Nota6 .

Sin embargo, este principio de privacidad se enfrenta al deber de revelar información, ya sea para el beneficio directo del paciente (por ejemplo, compartir información para una mejor atención, su reembolso, su propia protección física), para el beneficio de otros o de la sociedad en su conjunto (por ejemplo, la divulgación de una enfermedad transmisible [ 55 ], la protección de otras víctimas [ 56 ], la investigación médica [ 57 ], etc.), o para las ganancias comerciales de empresas especializadas en IA [ 58 ] que pueden reivindicar un valioso interés moral.

Esta tensión entre la privacidad individual y la divulgación para posibles usos útiles se ve exacerbada por la innovación digital, el análisis de datos y la IA por varias razones. En primer lugar, el desarrollo fiable de la IA depende del acceso a los datos de salud, pero este se ve limitado por los imperativos de confidencialidad. En segundo lugar, la creación y el uso de algoritmos de IA implican la búsqueda de correlaciones entre conjuntos de datos que permitan la reidentificación de individuos [ 2 , 59 ], incluso si los datos fueron anonimizados inicialmente [ 59 ].Nota7 , lo que podría causar violaciones de la confidencialidad. En tercer lugar, cuanto más anonimizados estén los datos, mayor será el riesgo de que se reduzca su utilidad. Además, la portabilidad y la diversidad de los sistemas de recopilación de información (p. ej., aplicaciones de salud, deporte o bienestar; dispositivos conectados; datos compartidos en redes sociales) dificultan considerablemente la garantía de la protección, seguridad y confidencialidad de los datos personales [ 61 ] en comparación con los datos recopilados a través del sistema de salud tradicional (p. ej., hospitales, clínicas).Nota8. Por ejemplo, los datos que inicialmente podrían estar vagamente relacionados con la salud de una persona (p. ej., la ingesta calórica diaria) pueden volverse más sensibles al correlacionarse con otras variables (p. ej., el peso de una persona), lo cual es casi inevitable en la construcción de un modelo de IA.Nota9. Sin embargo, tener en cuenta este tipo de datos puede ayudar a revelar más factores de una enfermedad y permite una medicina más predictiva y personalizada.Nota10. Todos estos argumentos constituyen desafíos al principio de privacidad.

Otros adoptan una perspectiva muy diferente, alejándose de los principios de la bioética y la protección de la privacidad. Por ejemplo, los ingenieros podrían argumentar que los asombrosos avances recientes en la potencia informática, la recopilación de datos y la velocidad y facilidad de su intercambio son realidades que hacen de la privacidad un concepto obsoleto e inadecuado para nuestra época.Nota11 . En ese sentido, los ingenieros pueden ver la privacidad como un obstáculo para la rentabilidad de los modelos de negocio y la innovación [ 53 ], limitando así los beneficios para la salud.

La privacidad y la ley

Desde una perspectiva legal, la privacidad se refiere a los principios, normas y obligaciones consagrados en la ley que protegen la privacidad de la información y la información personal. Estas normas también se ven cuestionadas por las características de las técnicas de IA en el ámbito sanitario. En concreto, se dificulta el respeto de los principios y derechos ya consagrados en la ley, y la aplicación de ciertas normas se vuelve más arriesgada, ya sea porque impide la creación o el uso de un sistema o porque no permite la protección de la privacidad. Si bien el siguiente análisis no es exhaustivo, representa la mayor parte de los debates jurídicos sobre la privacidad de la información.

En primer lugar, el ámbito de aplicación de una ley tiene un impacto importante en la protección que otorga. Si bien el significado común de «datos personales» puede ser claro…Nota12 , su definición legal puede variar entre países (e incluso dentro de ellos). Por ejemplo, puede referirse estrictamente a los datos gestionados y almacenados en un archivo específico o por una entidad específica (p. ej., la Regla de Privacidad HIPAA de EE. UU., que cubre ciertas entidades dentro del sistema de salud tradicional [ 64 ], o la Ley de Privacidad de Australia, que se aplica solo a los proveedores de servicios de salud [ 65 ]). También puede extender su protección a la información que permite la identificación directa e indirecta (p. ej., nombre y apellidos, número de la seguridad social, dirección, número de teléfono, raza, clave de identificación, según los países) y capacidades de reidentificación (p. ej., superponer dos conjuntos de datos para crear una base de datos de aprendizaje profundo para el sistema de IA). Un ejemplo es la nueva Ley de Privacidad del Consumidor de California, que incluye posibilidades «razonables» de reidentificación.Nota13 . Las leyes pueden definir los datos personales de salud como datos que son médicos por naturaleza (por ejemplo, el resultado de una prueba médica), por propósito (por ejemplo, utilizados médicamente) o por referencia cruzada (por ejemplo, cruzados con otros datos, como en el análisis de IA, para proporcionar información de salud en combinación), como parece ser el caso de la Autoridad de Protección de Datos Francesa [ 66 ] con base en la definición del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) europeo [ 67 ].

En segundo lugar, la IA también cuestiona las normas relativas a la recopilación, el uso y la divulgación de datos personales. Por ejemplo, el requisito de determinar con antelación los fines para los que se utilizarán los datos es un principio fundamental de muchas leyes de privacidad.Nota14. De igual manera, la obligación legal de proporcionalidad, minimización o necesidad exige que los datos se procesen solo en la medida necesaria para el fin en cuestión. Sin embargo, muchos modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos sin conocer de antemano su propósito o incluso su necesidad [ 68 ]. Estos principios probablemente deban revisarse o flexibilizarse si los legisladores desean permitir el despliegue generalizado de la IA.

En tercer lugar, cumplir las condiciones de acceso a datos sanitarios cualitativos y exhaustivos que poseen y producen los sistemas de salud suele ser un camino largo, arduo y desalentador para los investigadores.Nota15. La puesta en común y la gestión de estos datos para ofrecer un acceso fácil pero controlado requieren imperativos jurídicos adicionales en materia de seguridad técnica, en particular contra los ciberataques.

En cuarto lugar, las leyes de salud y protección de datos ya consideran la IA a través de la forma en que se utilizan los datos y las consecuencias para el individuo.Nota16. Por ejemplo, los sistemas de toma de decisiones y elaboración de perfiles totalmente automatizados están cada vez más sujetos a normas especiales mediante modificaciones legislativas en situaciones específicas. Por ejemplo, puede existir un derecho específico a ser informado sobre el uso de técnicas de elaboración de perfiles (como en la nueva Ley de Quebec que moderniza las disposiciones relativas a la protección de la información personal [ 70 , 71 , 72 ] o la nueva Ley de Derechos de Privacidad de California).Nota17 ); las decisiones totalmente automatizadas están prohibidas cuando causan daño al individuo (como en el RGPD); y el derecho a que la decisión sea revisada por un humano puede ser problemático, ya que el razonamiento detrás de la decisión no siempre es completamente comprensible.

Autonomía individual

La segunda cuestión está estrechamente relacionada con algunas de las consideraciones señaladas anteriormente. La autonomía es uno de los cuatro principios clave identificados por la ética médica. Los términos griegos autos y nomos significan «uno mismo» y «ley, regla», por lo que «autonomía» se refiere a que una persona crea su propia regla de conducta y tiene la capacidad de actuar sin restricciones y tomar sus propias decisiones [ 73 ]. Muchas jurisdicciones occidentales incorporan el principio de que se debe obtener el consentimiento libre e informado para cualquier examen, tratamiento o intervención médica, basándose tanto en el principio ético de autonomía como en el fundamento jurídico de la inviolabilidad e integridad de la persona [ 74 ]. Este principio de autonomía, así como el valor moral que encarna y la regulación que lo enmarca, se enfrentan a varias características específicas de la IA.

La ética de la autonomía

En primer lugar, el fenómeno de la “caja negra” puede perjudicar la autonomía de la persona cuyos datos se procesan para fines de IA. De hecho, algunos algoritmos de aprendizaje automático (p. ej., el algoritmo de clasificación de “bosque aleatorio”) y, entre ellos, los algoritmos de aprendizaje profundo (p. ej., las redes neuronales) tienen una alta variabilidad de entradas y una operación compleja basada en datos (sistema no lineal, donde las interacciones no siguen una relación aditiva o proporcional simple), lo que dificulta que los expertos, y mucho menos la población general, comprendan cómo y por qué un algoritmo llegó a un resultado (al que nos referimos como “inteligibilidad”) 75 ]. Ya sea que se trate del proceso de generación del modelo o del resultado obtenido, el desafío es proporcionar una explicación satisfactoria adaptada al usuario o la persona afectada por el resultado, aumentando así la “interpretabilidad” del sistema de IA [ 75 ].

En el contexto médico, se da cada vez más importancia a la coparticipación de los pacientes en su atención [ 54 ] y a su capacidad de rechazar la atención o solicitar consejo médico adicional. En algunas circunstancias, el uso de IA puede erosionar la autonomía del paciente (aunque la democratización de la IA también puede mejorar la autonomía de las personas de otras maneras, incluso aumentando el acceso a la información médica y su interpretación). Puede ser difícil, si no imposible, que un paciente impugne una decisión si el profesional de la salud no puede explicar claramente cómo o por qué propuso un determinado tratamiento o procedimiento. Por lo tanto, el uso de sistemas de IA opacos e ininteligibles podría resucitar cierto paternalismo médico, acentuando esta pérdida de autonomía [ 76 ]. Rechazar el uso del sistema de IA también puede ser éticamente cuestionable debido a las características del consentimiento informado. «Un consentimiento informado válido requiere un reconocimiento claro y preciso de la situación, ausencia de coerción (física o psicológica) y competencia para tomar decisiones (o representación, en el caso de menores y adultos incompetentes)»47 ].

Cada uno de estos tres elementos, sin embargo, difiere dependiendo del nivel de alfabetización en IA del individuo y otras características subjetivas (es decir, psicológicas, cognitivas o contextuales), la interpretabilidad del algoritmo usado, y la cantidad y precisión de la información dada al paciente. Currie y Hawks consideran que “el público y los pacientes no siempre están suficientemente informados para tomar decisiones autónomas” [ 54 ]. Usando la medicina nuclear y la imagen molecular como ejemplos, argumentan que las personas están probablemente desinformadas y poco calificadas para determinar qué quieren de la IA, qué pueden esperar de ella, y por lo tanto si permitirán que la IA decida en su nombre [ 54 ]. Además, la libertad de consentimiento se pone en duda cuando el acceso a un servicio de salud o el uso de una herramienta conectada está condicionado a compartir datos personales [ 77 , 78 ]. Sin embargo, mantener la confianza en el uso de la IA en la atención médica puede impulsar a revelar el uso de la IA para fines distintos al tratamiento. En este sentido, Amann et al. Consideramos que “es importante contar con estándares éticos y de explicabilidad apropiados para salvaguardar la función de preservación de la autonomía del consentimiento informado”60 ].

En segundo lugar, algunas prácticas comerciales controvertidas reducen la agencia moral de las personas, es decir, su capacidad de tomar decisiones morales, ejercer una forma de control evaluativo sobre ellas y rendir cuentas por estas decisiones [ 79 ], lo que afecta la autonomía de las personas. Las herramientas que aparentemente se venden para el cuidado de la salud o el acondicionamiento físico (por ejemplo, los relojes inteligentes) se convierten en herramientas de monitoreo y recopilación de información para las empresas que recopilan estos datos [ 80 ]. Estas tecnologías de personalización permiten una «mejor comprensión del comportamiento del consumidor al vincularlo de manera muy precisa a un segmento dado en función de características observadas e inferidas» (nuestra traducción)81 ].

Por ejemplo, las prácticas de «patrón oscuro» activan el sistema cerebral que corresponde a la elección rápida, emocional, instintiva e impulsada por la rutina, produciendo un estímulo emocional que inclina al consumidor hacia una compra [ 81 ]. Por lo tanto, las manipulaciones personalizadas se unen a los precios personalizados en la caja de herramientas del vendedor [ 81 ]. Por un lado, el abanico de opciones del usuario se reduce en función de su consumo previo o del segmento de clientes al que el algoritmo lo asigna (p. ej., filtros burbuja, desinformación [ 77 , 81 ]). Por otro lado, la entidad comercial manipula el comportamiento del consumidor para crear un incentivo para comprar o consumir un producto en particular (p. ej., empujoncitos oscuros, propuestas emocionales o «lodo oscuro»).Nota18 ) [ 81 ]. La probabilidad de que un consumidor sea manipulado depende de su conocimiento tecnológico y de su capacidad para detectar la manipulación. Estos impedimentos a la autonomía se refieren a las decisiones morales y éticas primordiales de lo que constituye una vida humana digna, libre y satisfactoria, y varios autores nos han exhortado a reflexionar profundamente sobre ellas [ 83 ].

En tercer lugar, la autonomía de los profesionales sanitarios también puede verse afectada, ya sea porque utilizan, reciben asistencia o podrían ser reemplazados por sistemas de IA, lo que puede repercutir en la prestación de la atención. Los actores clave involucrados en la relación asistencial deben mantener la autonomía sobre sus acciones, y la dilución de la responsabilidad merece ser analizada detenidamente [ 80 ]. Por el contrario, «imponer la IA a una comunidad por parte de una profesión o de una parte de ella quizás no sea ideal en términos de estándares sociales o éticos» [ 54 ].

La autonomía y la ley

En el ámbito jurídico, la obtención del consentimiento específico, libre e informado de las personas se considera una de las máximas expresiones de la autonomía [ 84 ]. El consentimiento informado suele exigirse antes de obtener o utilizar información personal, ya sea como principio previo a cualquier intercambio de información —como en Quebec (Canadá), por ejemplo [ 71 , 72 ]— o como base jurídica, como en la Unión Europea.Nota19 o Estados UnidosNota20. Esto se relaciona tanto con la creación de un modelo de IA como con el contexto de su uso en actividades de atención médica. Entre las cuestiones emergentes se encuentra si el consentimiento informado para la atención incluye el consentimiento para el uso de sistemas, máquinas o técnicas de IA en dicha atención [ 85 ]. Cada jurisdicción tiene una decisión diferente, y cada una es cuestionable. En Quebec, por ejemplo, el derecho a la información debe especificar el profesional que realiza la intervención terapéutica [ 86 ], pero no necesariamente si utilizó IA para realizar el diagnóstico.

Inspirada por la reflexión ética que define los límites del consentimiento válido, la ley suele exigir que quien otorga el consentimiento esté suficientemente informado para decidir de forma objetiva, precisa y comprensible. En el ámbito sanitario, suele abarcar información sobre el diagnóstico, la naturaleza y la finalidad del procedimiento o tratamiento, los riesgos que conlleva y las posibles opciones terapéuticas86 ]. Además, cuando se utiliza información personal para tomar una decisión basada exclusivamente en el tratamiento automatizado, ahora se tiende a exigir que se informe a los interesados ​​sobre los motivos, los principales factores y los parámetros que llevaron a la decisión.Nota21. Estos requisitos plantean interrogantes al utilizar algoritmos complejos de aprendizaje automático: los principales factores y parámetros pueden ser difíciles de informar de forma comprensible y plantean dudas sobre el cumplimiento legal [ 60 , 87 ]. Por lo tanto, el consentimiento informado puede verse afectado, poniendo en duda el cumplimiento de esta obligación.

En segundo lugar, el consentimiento válido suele implicar que el consentimiento se obtiene sin presión, amenaza, coerción ni promesa. Sin embargo, los pacientes rara vez leen o revisan los requisitos para obtener el consentimiento electrónico, especialmente cuando se trata de información personal [ 88 , 89 ]. El debate legal, en última instancia, se centra en la posibilidad de respetar estos requisitos, así como otras posibles bases legales (p. ej., otro modo de consentimiento), quizás basándose en la noción de que la autonomía del sujeto reside más en la confianza general y la transparencia en torno al uso de la IA que en un botón que presionan inconscientemente unas 20 veces al día [ 90 ]. En estos casos cuestionables, una reflexión ética subyacente respalda la investigación sobre estrategias de solución y la implementación práctica de nuevos requisitos legales.

Finalmente, el respeto a la autonomía también reside en la capacidad de ejercer los derechos que en principio se otorgan a las personas 77 ]. Esta pregunta merece ser planteada, dadas las características de los intercambios de datos y el acceso informático que condicionan la construcción de un sistema de IA. El funcionamiento de ciertos sistemas de IA puede impedir que las personas ejerzan su derecho al olvido, su derecho a saber qué datos se utilizan y para qué, su derecho a limitar el uso de sus datos, el derecho a la exclusión voluntaria o el derecho a la revisión humana.Nota22 —al menos en ciertas jurisdicciones legales. ¿Cómo se puede garantizar la eliminación de un dato cuyo uso se haya dado inicialmente, si se desconoce si dicho dato ha influido en una decisión del sistema, y ​​en qué medida? ¿Cómo se puede garantizar el derecho a la revisión humana de una decisión automatizada cuando el razonamiento subyacente es ininteligible? ¿Cuál es el alcance del derecho a la desreferenciación o la eliminación si la IA puede agregar información de los resultados de múltiples motores de búsqueda?

Inclinación

El razonamiento de los algoritmos se induce y se rige con precisión por los datos con los que se entrenan. Por lo tanto, puede reflejar sesgos presentes en dichos datos, lo que a su vez afectará los resultados de los algoritmos y podría exacerbar las desigualdades y la discriminación contra comunidades marginadas y grupos subrepresentados.

La visión ética del sesgo

Algunos autores han categorizado los principales tipos de sesgo inducidos por IA [ 92 ]. El primero es replicar o exacerbar sesgos sociales e históricos ya presentes en los datos de aprendizaje (desigualdad demográfica), lo que puede llevar a predicciones autocumplidas [ 93 ] y afectar desproporcionadamente a grupos particulares [ 94 ]. Un estudio informa, por ejemplo, que «el uso del costo médico como un proxy para las necesidades generales de salud de los pacientes llevó a un sesgo racial inapropiado en la asignación de recursos de atención médica, ya que los pacientes negros fueron considerados erróneamente como de menor riesgo que los pacientes blancos porque sus costos incurridos fueron menores para un estado de riesgo de salud determinado» [ 95 ]. Sin embargo, estos costos más bajos también ilustran las desigualdades en el acceso a los servicios médicos para las poblaciones negras. Como la prestación de atención médica varía según la etnia, el género, el estado de la vivienda y la estabilidad alimentaria [ 96 , 97 , 98 ], entre otras cosas, alimentar un algoritmo con dichos datos puede hacer que uno de estos determinantes sociales de la salud sea un factor destacado en el resultado [ 68 ]. “Crear una herramienta a partir de datos que carecen fundamentalmente de diversidad podría, en última instancia, resultar en una solución de IA que profundice las desigualdades en la atención médica en la práctica clínica” [ 54 ].

El segundo tipo de sesgo se relaciona con datos incompletos o no representativos [ 95 , 99 ], especialmente aquellos que sobrerrepresentan o subrepresentan a un subgrupo como una minoría, un grupo vulnerable, un subtipo de enfermedad, etc. 54 ]. Cuando la población de referencia teórica no es representativa de la población objetivo para la cual el modelo proporciona un resultado, existe un riesgo de sesgo, error y sobreajuste, lo que puede exacerbar las desigualdades en salud. Por ejemplo, “un algoritmo diseñado para predecir resultados a partir de hallazgos genéticos puede estar sesgado si no hay estudios genéticos en ciertas poblaciones” [ 68 ]. Los riesgos de desarrollar ciertas enfermedades a menudo dependen de otros factores como el sexo o la edad, y el hecho de no tener en cuenta estas características en los datos de entrenamiento de referencia sesga la predicción de riesgos de enfermedad en otros tipos de poblaciones.

El tercer tipo de sesgo puede ser inducido por los propios diseñadores del sistema a través de las decisiones que toman al establecer ciertas variables, los datos a utilizar o el objetivo del algoritmo92 ]. Las cuestiones éticas que surgen se refieren, por ejemplo, a la posibilidad de predecir y posiblemente añadir parámetros que no estaban presentes inicialmente en los datos para que sean lo más precisos posible y eliminar el sesgo. Por ejemplo, ¿debería añadirse a los datos de entrenamiento el estado serológico respecto al VIH [ 93 ] de un paciente que se ha negado a proporcionar esta información? Y antes incluso de llegar a la etapa de corrección del sesgo, es crucial preguntarse si debería introducirse un sistema potencialmente sesgado cuando ya se sabe que puede reproducir sesgos sociales. Además, el mundo tecnológico parece centrarse en eliminar el sesgo humano a nivel individual y en formar a los desarrolladores.Nota23 . Como sostienen Joyce et al., “la investigación sociológica demuestra, sin embargo, que el sesgo no flota libremente en los individuos sino que está arraigado en instituciones sociales rígidas”, de modo que “existen graves limitaciones a un enfoque que localiza principalmente el problema dentro de los individuos” [ 96 ].

El sesgo y la ley

Al considerar la cuestión del sesgo desde una perspectiva legal, las principales áreas afectadas son el derecho a la igualdad y la protección contra la discriminación. Los sesgos pueden afectar las decisiones que se toman con respecto a las personas, que pueden ser discriminadas debido a datos no representativos o porque algunas de sus características se ven acentuadas por el funcionamiento de un modelo de IA.

La legislación sobre igualdad de derechos se basa en la idea de que los individuos no pueden ser tratados de forma diferente debido a cualquier rasgo o característica personal como raza u origen étnico, estado civil (por ejemplo, estado civil, expresión de género, edad), orientación sexual, condición de salud o social, creencias religiosas y políticas, etc.Nota24 Generalmente prohíbe el trato diferencial en situaciones similares, como el acceso a servicios, el empleo o la vivienda, a menos que esté justificado por circunstancias particulares o deberes legales [ 100 ]. La ley a menudo se centra en los efectos sobre la víctima [ 100 ] en lugar de la culpa o la mala intención del perpetrador.

Aunque las definiciones varían según la jurisdicción, un sistema de IA utilizado para determinar el derecho de las personas a un reembolso en función de su mayor riesgo en términos de costos de salud (por ejemplo, que se indexaría a la edad, la raza, la orientación sexual, etc.) podría constituir discriminación en la mayoría de los sistemas legales en los que se protege la igualdad [ 101 ]. Sin embargo, el contexto y la naturaleza del sistema de IA podrían dificultar enormemente la prueba de discriminación: determinar los criterios detrás de las decisiones es lo suficientemente difícil para los diseñadores de algunos sistemas complejos de aprendizaje automático, especialmente si son autónomos y evolucionan con el tiempo. Uno puede imaginar cuánto más difícil sería para la víctima individual de discriminación, que debe obtener acceso a la información utilizada y a los parámetros del modelo, que en la actualidad con frecuencia siguen siendo opacos.

Responsabilidad y obligación

Los algoritmos de IA a veces pueden cometer errores en sus predicciones, pronósticos o decisiones. De hecho, el principio mismo de la construcción y operación de tales modelos es falible debido a la teoría de la complejidad [ 102 ]. El programa informático que subyace a un modelo de IA comprende un cierto número de operaciones que le permiten resolver un problema dado. La complejidad del problema se puede evaluar según el número de operaciones necesarias para llegar a una respuesta exacta [ 103 ]. Para problemas altamente complejos, ninguna máquina del siglo XXI puede superar el umbral del número de operaciones requeridas. El objetivo de los programas de IA que abordan tales problemas es, por lo tanto, «calcular una solución razonablemente correcta al problema, en un tiempo de cálculo que siga siendo aceptable» [ 103 ]. Los investigadores de IA llaman a este tipo de cálculo una «heurística». El sistema no puede garantizar una certeza absoluta en sus resultados, pero puede (o al menos esperar) proponer mejores predicciones que un humano en la misma situación, especialmente los médicos menos experimentados [ 104 ] y, por lo tanto, es de gran interés. Además de esta complejidad intrínseca, muchos tipos diferentes de errores impactan en la responsabilidad de los actores involucrados a lo largo del ciclo de vida de un sistema de IA.

La ética de la responsabilidad

Un primer tipo de error surge de errores iniciales de codificación cometidos por el programador del modelo. Un error humano inevitable implica que existe la posibilidad de que el modelo proporcione respuestas incorrectas durante su uso. Entonces, ¿qué probabilidad de error se puede aceptar en estos sistemas y proceder a implementarlos en nuestra sociedad?

La necesidad de mantener la calidad de los datos de entrenamiento durante todo el ciclo de vida del modelo también puede generar otros tipos de errores relacionados con la responsabilidad. Por ejemplo, el reconocimiento de imágenes basado en redes neuronales artificiales es uno de los campos más avanzados en IA [ 104 ]. Modificar las entradas, «en forma de pequeños cambios que suelen ser imperceptibles para los humanos, puede perturbar las mejores redes neuronales»105 ]. Finlayson y coautores explican que se pueden añadir píxeles de forma maliciosa a los escáneres médicos para engañar a una DNN (red neuronal profunda) para que detecte erróneamente el cáncer [ 106 ]. La calidad y representatividad de los datos (véase la sección sobre Sesgo) y la opacidad del sistema (véase la sección sobre Autonomía) también pueden dar lugar a errores con consecuencias perjudiciales.

El mal uso de un sistema también es problemático. El nivel de conocimiento de los usuarios sobre IA puede variar enormemente, ya sea un profesional de la salud que ayuda a clasificar a los pacientes en el departamento de emergencias, un médico que maneja un robot quirúrgico impulsado por IA o un paciente que configura un dispositivo conectado para medir sus constantes vitales fisiológicas en casa. Además, los usuarios pueden decidir ignorar el resultado que proporciona el sistema, ya sea porque lo malinterpretan o porque lo consideran demasiado alejado de sus propias afirmaciones. Dejando de lado la malicia intencional, ¿cómo deben considerarse las responsabilidades de los actores involucrados? A corto plazo, se recomiendan enfoques de «humano en el circuito» para que los médicos asuman la responsabilidad de sus decisiones al usar sistemas de IA, incluida la forma en que se usa y pondera la información [ 54 ]. Pero ¿hasta qué punto deben los médicos ser responsables si desconocen un error inicial en los datos de entrada, si desconocen el proceso computacional que conduce al resultado o si está más allá de su poder modificarlo? ¿Deberían los médicos ser responsables del daño incluso si el modelo en sí mismo contiene un riesgo de error debido a la gran complejidad del problema? ¿Deberían las decisiones finales en materia médica depender sistemáticamente solo del criterio humano? Sigue siendo difícil argumentar que los sistemas que brindan asesoramiento sanitario personalizado, diagnóstico o apoyo a la toma de decisiones clínicas se basen únicamente en la interpretación humana [ 68 ]. Sin embargo, ¿deberían las víctimas de los diversos prejuicios que pueden causar los sistemas de IA (rechazo de atención por parte de los pacientes, acceso injusto a la IA, discriminación, prejuicios relacionados con la privacidad o daños físicos, etc.) poder reclamar una indemnización? De hecho, algunos consideran inapropiado que los profesionales clínicos que utilizan una IA autónoma para realizar un diagnóstico que no se sienten cómodos realizando ellos mismos acepten la plena responsabilidad médica por los daños causados ​​por dicha IA [ 95 ].

Para sistemas complejos, algunos de los cuales funcionan con aprendizaje de refuerzo, aún es difícil predecir qué experiencias encontrará el sistema o cómo se desarrollará. Al igual que Pesapane y coautores, uno puede cuestionar si es el dispositivo o su diseñador quien debe ser considerado culpable [ 68 ]. ¿Debería el diseñador ser considerado negligente «por no haber previsto lo que hemos llamado impredecible? ¿O por permitir la posibilidad de desarrollo del dispositivo de IA que lo llevaría a esta decisión?» [ 68 ] Algunos creen que si se utiliza una IA autónoma según las instrucciones, los principios éticos requieren que sus creadores asuman la responsabilidad del daño causado [ 95 ]. Sin embargo, similar a lo que mencionamos con respecto al riesgo de perder cierto grado de agencia humana en algunas circunstancias (ver sección sobre Autonomía), el sesgo de automatización , que se refiere a la tendencia de los médicos (y las personas en general) a confiar demasiado en tecnologías de asistencia como la IANota25 , pone en cuestión hasta qué punto debe considerarse la responsabilidad humana.

Responsabilidad y la ley

Desde una perspectiva legal, los errores de IA generalmente se vinculan al daño sufrido por la víctima y su reparación. Sin embargo, en materia penal, la perspectiva legal también abarca la actitud que se desea castigar o la protección de la sociedad y de otras personas ante una posible reincidencia.

Con respecto al rol de los profesionales de la salud, podemos observar los regímenes actuales de responsabilidad médica para considerar cómo los mecanismos de responsabilidad civil y compensación por daños pueden aplicarse al uso de sistemas de IA en salud, y si consideran las particularidades de la operación y el contexto. Por ejemplo, en muchos regímenes de responsabilidad basados ​​en la culpa, la víctima debe probar que (1) el profesional tuvo la culpa, (2) hubo un perjuicio (es decir, daño o infracción de los derechos o intereses de una persona), y (3) hubo un vínculo causal directo e inmediato entre la culpa y el perjuicio [ 107 ]. Los médicos generalmente tienen una obligación de medios (por ejemplo, productos y equipos utilizados) y mucho más raramente una obligación de resultados. Entonces, para determinar la culpa, el juez pregunta si un médico “razonablemente diligente” [ 86 ] que se ajustara a los datos adquiridos de la ciencia y se colocara en las mismas circunstancias habría actuado de la misma manera.

Sin embargo, dado que el uso de la IA en medicina es tan novedoso, podría ser necesario determinar un entendimiento común de cómo sería una práctica «razonablemente diligente». ¿Hasta qué punto se consideraría el nivel de alfabetización del médico en relación con el sistema de apoyo a la toma de decisiones basado en IA? Un robot quirúrgico que realiza suturas rutinarias bajo el control de un sistema de IA permanece bajo la supervisión de un médico: ¿hasta qué punto la obligación de seguridad implica responsabilidad por daños ocurridos durante la operación, que el médico podría haber evitado con un mejor conocimiento del sistema? Argumentamos que los jueces requerirán como mínimo una comprensión suficiente de las herramientas de IA que utilizan los médicos y otros profesionales de la salud, basándose en las explicaciones proporcionadas por el proveedor del sistema. Sin embargo, en la actualidad, esta interpretación queda mayormente a discreción de los jueces y, hasta donde sabemos, no hay decisiones jurisprudenciales importantes que puedan guiarnos.

Además, la opacidad de los sistemas de IA y la gran cantidad de actores involucrados en su desarrollo e implementación dificultan considerablemente la demostración de una relación causal entre la falla y el daño, y la carga de la prueba recae invariablemente sobre la víctima. El paciente debe saber que se utilizó dicho sistema, así como todos los pasos del proceso de toma de decisiones, para poder demostrar que el médico debería, por ejemplo, haber ignorado la recomendación, detectado un sesgo inicial, verificado las entradas, etc. [ 110 ].

Evaluación y supervisión

Para minimizar los riesgos del uso de IA en la atención médica, necesitamos evaluar los sistemas de IA antes de que se comercialicen, implementen y utilicen, y monitorearlos mediante una supervisión continua, especialmente aquellos sistemas que representan un mayor riesgo para los pacientes.

La ética de la evaluación y la supervisión

Más allá del principio ético médico de no maleficencia, la protección y promoción del bienestar humano [ 111 ], la seguridad y el interés público implica que “las tecnologías de IA no deben dañar a las personas”27 ]. Esta idea, presentada como el segundo de los seis principios establecidos por el grupo de expertos designado por la Organización Mundial de la Salud (OMS), implica que el control, la medición y el monitoreo del rendimiento y la calidad de los sistemas y su mejora continua deben ser primordiales en el despliegue de la tecnología de IA [ 112 ]. Todos los actores involucrados probablemente deberían ser responsables de estos aspectos. Sobre este tema, hay varios elementos que merecen consideración.

En primer lugar, la evaluación previa al despliegue de los sistemas de IA implica determinar los criterios para su evaluación. Hoy en día, la mayoría de los sistemas se evalúan en el marco de las autorizaciones, certificaciones o licencias existentes, como las emitidas por las autoridades sanitarias nacionales para los dispositivos médicos. Estas autoridades examinan el producto o la tecnología según criterios que se relacionan principalmente con la eficacia, la calidad y la seguridad. La validez científica es primordial, pero ¿debería ser el único criterio para el uso y el despliegue de los sistemas de IA? En particular, se debe evaluar la probabilidad y la magnitud de los efectos adversos. Además, debe haber una evaluación ética que considere los beneficios y riesgos individuales y colectivos de la tecnología, así como su cumplimiento con ciertos principios éticos previamente validados. Por ejemplo, la Agencia Reguladora de Medicamentos y Productos Sanitarios (MHRA) del Reino Unido, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y Health Canada han desarrollado buenas prácticas que tienen como objetivo promover dispositivos médicos seguros, eficaces y de alta calidad mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático. Este documento actualmente parece incorporarNota26 una consideración más global al integrar también las preocupaciones éticas sobre el despliegue de sistemas de IA [ 113 ].

En segundo lugar, las tecnologías de IA deben ser monitoreadas y evaluadas a lo largo de su uso, especialmente los modelos de aprendizaje de “refuerzo” que aprovechan los datos que se generan y proporcionan continuamente para continuar la capacitación y el aprendizaje114 ]. Esto es precisamente lo que defiende la OMS, en nombre de un principio ético final que su comité de expertos ha denominado “capacidad de respuesta”. Los diseñadores, usuarios y desarrolladores deben poder “evaluar de manera continua, sistemática y transparente” cada tecnología de IA para determinar “si responde de manera adecuada, apropiada y de acuerdo con las expectativas y los requisitos legítimos comunicados” [ 27 ] en el contexto en el que se utiliza la IA. Es necesario considerar cómo se pueden garantizar estos estándares, teniendo en cuenta los procedimientos y las técnicas disponibles para hacerlo [ 68 ].

El enfoque de «participación humana» se considera a menudo parte del desarrollo responsable de las tecnologías de IA. Aplicado a la evaluación de sistemas, podría consistir en establecer varios puntos de supervisión humana antes y después del diseño y la utilización del algoritmo [ 115 ]. Establecer dicha garantía, que también puede describirse como «garantía humana» [ 27 ] o «control humano» [ 116 ], permitiría asegurar que solo se implementaran algoritmos de aprendizaje automático éticamente responsables y médicamente eficaces [ 27 ].

Sin embargo, la pregunta sigue abierta en cuanto a cómo se puede aplicar este enfoque a tecnologías que no requieren aprobación previa ni proceso de autorización regulatoria, en particular porque no califican como «dispositivos» o «instrumentos» médicos. Dichas tecnologías, que a menudo monitorean la condición física, los ciclos hormonales femeninos, el sueño o el bienestar general, aún pueden tener consecuencias perjudiciales. Las empresas que desarrollan y venden dichos productos a menudo hacen compromisos públicos a través de las llamadas declaraciones y cartas éticas o etiquetas de calidad ética desarrolladas por ellas mismas. Los usuarios finales, que rara vez están calificados para evaluar si las acciones de los desarrolladores están en línea con estas declaraciones, corren el riesgo de ser víctimas del fenómeno del «lavado ético» [ 117 ] denunciado por investigadores de IA [ 118 ], especialistas en ética y filósofos.Nota27 . La reorientación del debate ético para ponerlo al servicio de las estrategias de inversión a gran escala merece una intensa reflexión seguida de acciones por parte de las autoridades públicas.

La visión jurídica de la evaluación y la supervisión

Desde un punto de vista legal, las cuestiones también afectan a la regulación de la comercialización. En primer lugar, como se subrayó anteriormente, la definición de IA no es unánime ni estable, y esto complica la calificación legal de las herramientas de IA [ 68 ]. De hecho, las herramientas calificadas como dispositivos médicos suelen estar sujetas a normas estrictas relativas a su proceso de fabricación, seguridad, eficacia y controles de calidad, evaluaciones, etc. En principio, tienen un objetivo médico y, por lo tanto, estas restricciones están vinculadas a los riesgos que plantean a la salud y seguridad de los usuarios. Sin embargo, hasta ahora, la definición legal de dispositivos médicos rara vez incluye expresamente todos los tipos de sistemas de IA, aunque algunos puedan compartir muchas características de ciertos dispositivos calificados o incurrir en riesgos comparables. Por ejemplo, en Estados Unidos, algunos tipos de software médico o sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas se consideran y regulan como dispositivos médicos [ 119 ], pero el paradigma tradicional de regulación de dispositivos médicos de la FDA no fue diseñado para la IA adaptativa y las tecnologías de aprendizaje automático [ 120 ]. La insuficiencia de esta visión tradicional y la falta de claridad en la vía regulatoria pueden tener consecuencias importantes para el paciente [ 93 ]. Por este motivo, la FDA se ha estado adaptando en los últimos años revisando y autorizando específicamente muchos dispositivos de IA y aprendizaje automático [ 120 , 121 ] y planea actualizar su marco regulatorio propuesto presentado en el documento de discusión SaMD basado en IA/ML [ 122 ], que está respaldado por el compromiso de los centros de productos médicos de la FDA y sus esfuerzos de colaboración [ 123 ].

En segundo lugar, el control de calidad y la evaluación de los dispositivos médicos no están totalmente adaptados a la naturaleza creciente y en constante evolución de los sistemas de IA, cuya seguridad y eficacia pueden tener que controlarse con el tiempo. Los regímenes legales clásicos parecen no incorporar todas las realidades de los sistemas de IA y necesitan una revisión [ 124 ]; “la ley y su interpretación e implementación tienen que adaptarse constantemente al estado del arte en evolución de la tecnología” [ 124 , 125 ]. Si bien algunos autores aún cuestionan los posibles enfoques para la regulación de la innovación, algunos países ya han tomado su decisión. Por un lado, la sobrerregulación [ 68 ] podría sofocar la innovación y perjudicar los beneficios que aportaría la IA [ 126 ]. Por el contrario, la “sobreautorregulación”, o dejar que el mercado se regule a sí mismo, conduciría en la dirección opuesta, con las empresas decidiendo por sí mismas qué normas desarrollar y seguir, resolviendo los problemas a medida que surgen. Varios países han optado por confiar en enfoques basados ​​en el riesgo para que los esquemas de dispositivos regulatorios específicos abarquen estos desafíos. Por ejemplo, el Parlamento Europeo votó recientemente a favor de su nuevo Reglamento sobre Inteligencia Artificial (más conocido como la «Ley de IA»), que define cuatro niveles de riesgo: el mínimo requiere una simple declaración de cumplimiento y el máximo conlleva la prohibición de uso. La propuesta de la Ley Canadiense de Inteligencia Artificial y Datos (AIDA) también prevé, de aprobarse, regular los sistemas de IA en función de la intensidad de su impacto [ 127 ].

Trabajo, profesiones y mercado laboral

En el sector de la salud, los impactos de la IA en los empleos y el trabajo afectan a la práctica médica, la prestación de atención y las funciones supervisadas por personal no médico.

La ética de la transformación del trabajo

Los sistemas de IA están destinados a integrarse en la práctica médica y la atención médica, si aún no lo han hecho. Por ejemplo, un sistema de IA que moviliza el reconocimiento de imágenes puede detectar un tumor en una mamografía [ 128 ]. En cirugía ortopédica, los robots con IA integrada pueden asistir y asegurar el gesto quirúrgico, garantizando mejores resultados posoperatorios al integrar la anatomía específica de cada paciente [ 129 ]. Sin embargo, si este tipo de tareas se generaliza, ¿podría la IA poner en peligro empleos o incluso reemplazar a los profesionales de la salud, como suele temerse en las transiciones tecnológicas [ 130 ]?

Los sistemas de salud, los profesionales y los administradores se verán afectados por la implantación de sistemas de IA. El primer impacto consiste en la transformación de tareas. La integración de IA está transformando las tareas profesionales, creando nuevas formas de trabajo [ 131 ] y forzando un reajuste de los trabajos (por ejemplo, cambiando roles y tareas, modificando identidades profesionales, evolucionando la responsabilidad profesional). Para la OMS, el reajuste a la disrupción en el lugar de trabajo parece ser una consecuencia necesaria del principio ético de «sostenibilidad» identificado por el comité de expertos en el despliegue de IA. En particular, los gobiernos y las empresas deberían considerar «las posibles pérdidas de empleos debido al uso de sistemas automatizados para funciones rutinarias de atención médica y tareas administrativas» [ 27 ]. El reconocimiento de imágenes, por ejemplo, convierte a la radiología en una de las especialidades más avanzadas en la integración de sistemas de IA [ 132 ]. La IA ahora puede «automatizar parte de la radiología convencional» [ 133 ], reduciendo las tareas de diagnóstico generalmente asignadas al radiólogo. Los autores del informe de estrategia francés creen que esta profesión podría entonces “evolucionar hacia una mayor especialización en radiología intervencionista con fines diagnósticos (punciones, biopsias, etc.) para casos complejos o fines terapéuticos guiados por imágenes médicas” [ 133 ]. La práctica de los electrocardiogramas en cardiología [ 133 ] o la de los dentistas en sus tareas rutinarias y laboriosas [ 134 ] ya está experimentando una conmoción. El campo de la medicina general también se está viendo afectado por aplicaciones disponibles para el público, como los chatbots de “asistente médico” que pueden analizar los síntomas de los usuarios y dirigirlos a un especialista o farmacéutico. En el caso de dolencias menores, estas tecnologías disminuyen de facto el papel del médico general.

Sin embargo, si la profesión de médico está a salvo por ahora, el papel de un enfoque ético es precisamente fijar directrices, que podrían corresponder al nivel de aceptabilidad social entre la población y el deseo de los profesionales de aferrarse a ciertos roles o tareas. Por ejemplo, el enfoque de “humano en el circuito”, así como los principios de no maleficencia y beneficencia, implican pensar en cuándo debe intervenir el médico y cuánta latitud tiene frente a la automatización [ 14 ]. El carácter profundamente humano de la atención es un elemento importante en el debate sobre la reestructuración de las misiones y las trayectorias profesionales [ 131 ]. La oportunidad de “rehumanizar” la atención sanitaria se abre al entregar ciertas tareas a los sistemas de IA y debe aprovecharse. Por ejemplo, el robot terapéutico Paro, que responde al sonido de su nombre, a los elogios hablados y al tacto, se utiliza en servicios geriátricos de Japón y Europa y ha recibido críticas positivas de los pacientes [ 135 ]. Para enfermeras y auxiliares de enfermería, la integración de estos robots aliviaría parte de la tensión física y psicológica de su actividad. Sin embargo, si bien la implementación de esta herramienta podría ayudar a abordar la escasez de recursos humanos, podría ser deseable solo para ciertas poblaciones y contextos. Además, se enfrentará, por supuesto, a otros problemas existenciales, sociales y culturales, como la evolución de los vínculos sociales y la aceptación de este tipo de tecnología en diferentes culturas.

La transformación de las habilidades es otra consecuencia de la introducción de las tecnologías de IA en la práctica médica. Al igual que con la llegada de las computadoras al entorno laboral en la década de 1990-2000, los profesionales de la salud deben aprender a trabajar con, o junto con, los sistemas de IA [ 27 ]. Además de saber cómo usar las tecnologías, los profesionales de la salud deben ser conscientes de las repercusiones y los problemas “técnicos, legales, económicos o éticos que plantea el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial” [ 131 ]. Aquí surge un riesgo similar a los relacionados con la informatización y digitalización de los historiales médicos: el tiempo dedicado a la capacitación y al uso correcto no debe ir en detrimento del tiempo clínico, que se considera, con razón, primordial.

Sin embargo, mientras que las revoluciones tecnológicas anteriores concernían a los trabajadores menos calificados, la IA puede anunciar lo opuesto [ 136 ]. La IA puede representar el riesgo de una futura descualificación entre los profesionales de la salud, especialmente al inducir dependencia [ 137 ] o complacencia cognitiva [ 138 ]. Las capacidades que ofrece la automatización del trabajo cognitivo que anteriormente requería trabajadores altamente calificados pueden tener consecuencias como alterar los procesos de razonamiento clínico (p. ej., reducir la precisión diagnóstica de un médico). Sin embargo, el uso y la aplicación de la IA en sí requieren refinamientos periódicos por parte de los expertos, incluidos los médicos [ 137 ]. Las redes profesionales de radiólogos disiparon este temor al reducir el alcance en el que la IA podría ingresar, al tiempo que reconocían los beneficios potenciales de automatizar tareas más rutinarias y mejorar las habilidades de sus roles en general [ 139 ]. En situaciones donde se prefiere el uso de la IA, hay varias formas de mitigar los riesgos de descualificación. Por ejemplo, Jarrahi y coautores sugieren que algunas “capacidades informativas” de los sistemas de IA (es decir, capacidades más allá de la automatización “que pueden usarse para generar una perspectiva más integral sobre la realidad organizacional” [ 138 ]) podrían usarse para generar “una perspectiva más integral sobre la organización y equipar a los trabajadores con nuevos conjuntos de habilidades intelectuales” [ 138 ].

El impacto de la IA también debería considerarse en el nivel más global de gestión de organizaciones y personal no médico. Las áreas afectadas incluyen el triaje de pacientes en la sala de emergencias y la gestión y distribución de recursos humanos entre diferentes servicios. Aquí es donde entra la ética organizacional, con la gestión de recursos humanos y el diálogo social como preocupaciones principales. De hecho, en el sector de la salud, las capas del tejido social son particularmente gruesas, diversas e interrelacionadas: los cambios en una institución de atención médica afectan a muchos, si no a todos, sus trabajadores, con importantes repercusiones también en las vidas de los usuarios y los pacientes. La atención de las personas que interactúan con asistentes médicos o aplicaciones de diagnóstico también está cambiando. Por lo tanto, tales «evoluciones, introducidas de una manera demasiado radical y drástica, dañan el tejido social de una sociedad» [ 120 ]. Además, estas transformaciones también desdibujan el límite entre el trabajo y la vida privada y alteran el vínculo entre la empresa y sus empleados, tanto antiguos como nuevos [ 140 ].

En este sentido, el despliegue de tecnologías de IA implica sin duda el surgimiento de nuevas profesiones, que deben comprenderse adecuadamente. Por ejemplo, cabe imaginar nuevas profesiones técnicas como analistas de datos de salud, expertos en traducción de conocimiento, ingenieros de calidad en salud digital y coordinadores de telemedicina, así como profesionales de las ciencias sociales y humanas, como especialistas en ética de algoritmos y robots [ 141 , 142 ]. La construcción de la cultura ética de la organización dependerá, en particular, de su capacidad para identificar áreas de riesgo ético, implementar sus valores éticos e involucrar a todos sus miembros en su misión [ 143 ].

Transformación del trabajo y del derecho

La transformación de las cualificaciones cuestiona la relación entre las profesiones médicas y la tecnología, así como las obligaciones legislativas y reglamentarias para la formación. Exigir que el médico sea capaz de explicar o interpretar los resultados de un modelo de IA sigue siendo un problema legal, así como un desafío significativo. Los trastornos dentro de ciertas profesiones pueden significar que su regulación debe adaptarse, ya que el marco regulatorio para los radiólogos en Francia ya se ha modificado, redefiniendo los actos y actividades que pueden realizar los manipuladores de electrorradiología médica [ 144 ]. Según la Federación Nacional de Radiólogos, el movimiento hacia la radiología intervencionista diagnóstica mencionado anteriormente ya ha sido integrado por la profesión [ 133 ]. El Consejo Superior para el Futuro del Seguro de Salud habla de la importante tarea de «concentrar y desarrollar el papel de los médicos en las actividades de experiencia y síntesis», lo que ciertamente requerirá un cambio regulatorio.

Desde un punto de vista legal, esta cuestión también podría poner en tela de juicio el derecho a ser tratado o cuidado por IA en lugar de un profesional sanitario. La tendencia hacia la autoanálisis cuantificada o analítica personal, donde las herramientas de análisis y medición de datos se vuelven más potentes cada año, ha proporcionado a las personas un mayor conocimiento sobre la gestión de su salud y, a veces, implica una comprensión diferente de sí mismos como pacientes dentro de las estructuras sanitarias. La concienciación y el uso de los servicios de IA por parte de las personas también está creciendo, a pesar de los temores. Considerando esto, algunas demandas de cirugía podrían satisfacerse mejor mediante IA, especialmente si es más segura, rápida, más eficiente y tiene más probabilidades de éxito. Y si las diferencias culturales o la aceptabilidad social van a la zaga de dichas demandas [ 145 ], cabría preguntarse justificadamente si deberían ponerse al día. ¿Podría ampliarse el derecho a elegir al propio médico para incluir el derecho a acceder a un «médico de IA»?

Discusión

Los problemas que plantea la IA en la atención sanitaria adquieren diferentes matices según se trate del cumplimiento legal, las decisiones éticas subyacentes a las prácticas y decisiones, o los procesos reflexivos integrados en las prácticas profesionales. Proponemos tres líneas de reflexión para abordar estas cuestiones.

Educación y formación

Muchas herramientas de IA están diseñadas para ser utilizadas por profesionales de la salud (p. ej., predicción de riesgos de deterioro futuro en pacientes [ 146 ], sistema de soporte de decisiones clínicas [ 147 ]; herramientas de asistencia al diagnóstico a partir de imágenes radiológicas [ 148 ]). Por lo tanto, estos profesionales deben conocer estas herramientas, cómo funcionan y sus implicaciones para garantizar la calidad, seguridad y eficacia de la IA. Para implementar la IA teniendo en cuenta toda esta información, es necesario aumentar la alfabetización técnica, legal y ética en IA de los profesionales de la salud [ 149 ]. Proponemos dos formas principales de lograr esto.

En primer lugar, la capacitación básica en IA debería integrarse en los programas académicos, donde los estudiantes son los futuros usuarios de la IA en el ámbito sanitario [ 150 ]. Un estudio en Canadá reveló que más de la mitad de los estudiantes de atención sanitaria [ 151 ] no saben qué es la IA o la consideran irrelevante para su campo. Además, pocas instituciones cubren los objetivos de la IA en sus programas educativos [ 152 , 153 ]. Esta es una oportunidad perdida para abordar conceptos erróneos y temores relacionados con la IA y para crear conciencia sobre los problemas éticos y legales asociados con estos sistemas. Como explican Wiens et al., una capacitación exitosa implica reunir a expertos y partes interesadas de diversas disciplinas, incluidos expertos en conocimiento, formuladores de políticas y usuarios [ 93 ].

En segundo lugar, la educación continua sobre IA para profesionales de la salud debería integrarse en las organizaciones e instituciones de salud [ 13 , 110 ]. Además de ilustrar el uso de herramientas y datos digitales y el funcionamiento interno de los sistemas, esta capacitación comprometería la responsabilidad moral de los profesionales de la salud. Enfrentados a una situación que involucra valores morales, principios éticos o la aplicación de normas legales, se cuestionarían antes de aplicar mecánicamente sus conocimientos técnicos. Luego podrían reflexionar sobre las consecuencias éticas de sus acciones, como el uso de una herramienta de IA en particular, dependiendo del contexto y el paciente involucrado. Dependiendo de la situación, los profesionales podrían referirse a los principios y estándares éticos definidos dentro de la organización, su código deontológico o el comité de ética dentro de su organización. Estos reflejos no son nuevos entre los profesionales médicos, ya que la ética médica se ha implementado ampliamente en procesos y prácticas. Además, la importante regulación del sector de la salud ya obliga a los profesionales a cuestionar la conformidad de sus prácticas con la ley o la ética. Sin embargo, estos mecanismos merecen ser adaptados al uso de IA.

Esta formación es ampliamente promovida por instituciones como la Asociación Médica Estadounidense [ 154 ], que apoya la investigación sobre cómo abordar la inteligencia aumentada en la formación médica, o el Real Colegio de Médicos y Cirujanos de Canadá [ 155 ], que recomienda incorporar esta formación en los planes de estudio de los residentes [ 112 ]. Creemos que la responsabilidad de integrar la formación recae en los organismos profesionales, las instituciones sanitarias y las instituciones académicas. De hecho, creemos que los problemas que describimos no pueden resolverse a menos que la responsabilidad se comparta de esta manera.

Apoyo y orientación

El segundo tema complementario se refiere al acompañamiento de los profesionales de la salud en estas nuevas prácticas. Este apoyo implicaría, en primer lugar, la creación de un comité interdisciplinario interno o externo para aprobar la implementación de nuevas tecnologías de IA: una autoridad especializada en IA a nivel organizacional o institucional. Dicho comité debería incluir especialistas en ética, ingenieros y desarrolladores de IA, profesionales de la salud, pacientes y administradores de organizaciones sanitarias. Esto permitiría evaluar si una tecnología determinada cumple con los criterios de evaluación predefinidos, basándose en los problemas éticos que plantea, antes de su uso. También debería incluir un abogado para resolver ciertas cuestiones legales y mantenerse al tanto de la evolución de la ley, que seguramente cambiará para integrar las particularidades de esta tecnología.

El comité también garantizaría que la tecnología se haya desarrollado teniendo en cuenta las habilidades, expectativas, interacciones o limitaciones técnicas u organizativas del usuario. Esto obligaría a los desarrolladores de IA a trabajar con posibles usuarios (incluidos tanto profesionales sanitarios como pacientes) desde la fase de diseño. Los criterios adoptados por el comité se integrarían en la creación de la tecnología, lo que le brindaría las mayores posibilidades de ser aprobada e implementada de la forma más segura, eficiente, colaborativa y, por lo tanto, de la mayor calidad posible. A diferencia de las instituciones que revisan sus sistemas para garantizar el cumplimiento normativo y legislativo y evolucionan en paralelo, este proceso de aprobación ética sería responsabilidad de los administradores de la institución, quienes también serían responsables de tender puentes entre desarrolladores y usuarios.

Adaptación de herramientas

Otra solución se refiere a la propia herramienta de IA, cuya interfaz debe estar diseñada para servir al usuario, teniendo en cuenta las cuestiones que se le plantean y permitiéndole desempeñar un papel activo en el sistema (por ejemplo, en términos de control, toma de decisiones, elección de acciones, etc.) [ 156 ]. Así, el puente entre diseñadores y usuarios permitiría crear una interfaz intuitiva, ergonómica, transparente, accesible y fácil de usar.

Como hemos visto, uno de los objetivos de la formación de profesionales sanitarios es fomentar el pensamiento reflexivo, que va más allá de la mera preocupación por la responsabilidad legal. Las funcionalidades que desencadenen el deseado «reflejo ético» deberían integrarse en la interfaz; por ejemplo, alertar al profesional sobre la diversidad o el origen de los datos que introduce, o incluso sobre el resultado que la máquina ha devuelto. Incluso se podría prever que estas alertas sean personalizadas: de hecho, algunos sistemas saben cómo personalizar las alertas en función de la información que tienen sobre la situación. En lugar de alertar a los usuarios sobre la contraindicación de una prescripción médica o cómo completar una exploración [ 157 ], la interfaz podría proporcionar alertas sobre ciertas consideraciones éticas. Por ejemplo, los médicos que introducen síntomas en un sistema de apoyo al diagnóstico podrían recibir alertas cuando datos específicos (como entrada) sean atípicos y puedan resultar especialmente sensibles al funcionamiento de este algoritmo. Manteniendo el enfoque centrado en la experiencia del usuario, estas funcionalidades deberían ser lo suficientemente sencillas como para preservar la interacción hombre-máquina y la ergonomía de la interfaz (es decir, que las tareas se puedan realizar en un tiempo razonable).

Finalmente, se deben establecer ciclos de retroalimentación, junto con la obligación del profesional de reportar cualquier problema que surja al usar la IA. Esta funcionalidad evitaría que el profesional confíe implícitamente en la herramienta y lo obligaría a mantenerse alerta y crítico respecto a sus recomendaciones, predicciones, previsiones u otros resultados.

Limitaciones

En este artículo, hemos intentado presentar una visión integral de las cuestiones éticas y legales que rodean el desarrollo y la implementación de la IA en la atención médica. Sin embargo, reconocemos que nuestra investigación tiene limitaciones. En primer lugar, las seis cuestiones presentadas no son exhaustivas, ya que incluyen las más citadas en la literatura específica. En segundo lugar, se presentan de una manera amplia y poco específica geográficamente para poder ofrecer una visión general en un solo artículo. En tercer lugar, nuestra presentación de estas cuestiones se basa en las diferencias básicas entre la ética y el derecho y no integra todas las intersecciones y relaciones entrelazadas entre las dos disciplinas, ya que pretende aclarar las distinciones. En cuarto lugar, hemos optado por no abordar las discusiones éticas a través de un único enfoque normativo, que daría importancia a una tradición clásica específica en ética (por ejemplo, la ética de la virtud de Aristóteles o la deontología kantiana) o a corrientes más contemporáneas como la ética del cuidado, sino para dar cuenta de cierta diversidad en la presentación de las cuestiones, que pueden presentarse de manera diferente según el ángulo elegido.

Conclusión

Los seis problemas que destacamos en este artículo ilustran la intensidad y el alcance con que los profesionales sanitarios ya se ven afectados por el desarrollo de la IA, y lo estarán aún más en el futuro. Para que la IA los beneficie, así como a los pacientes, las organizaciones sanitarias y la sociedad en su conjunto, primero debemos saber cómo identificar estos problemas en la práctica. Es fundamental que los profesionales sanitarios puedan identificar si surgen problemas éticos o legales al implementar y utilizar herramientas de IA, para que puedan reaccionar ante ellos de la manera más adecuada. Este conocimiento puede orientar su uso de la IA, permitiéndoles adaptarse mejor a esta nueva tecnología y mantener una perspectiva crítica útil, especialmente a través de una perspectiva beneficio/riesgo que ya es importante en el ámbito sanitario. Para lograrlo, sugerimos revisar la formación inicial y continua de los profesionales, apoyarlos en el uso de las herramientas de IA mediante una evaluación ética y regulatoria, y desarrollar nuevas capacidades para responder a un «riesgo potencial» en términos legales o éticos.

Reexaminando la ley de atención inversa

Carlos Alberto Díaz.

Los sistema de salud no tienden naturalmente a la equidad. El mercado en la salud funciona mal, y no es porque haya poco «mercado» sino porque tiene todos los comportamientos oportunistas, que la negación no quiere ver, o la ve y no le interesa. El mercado de la salud es muy complejo y particular. Cuando se lo quiere simplificar es fútil. Eso es propio y exacerbado cuando dejamos que funcionen exclusivamente las leyes del mercado, por las cuales primero recibirán atención quienes la puedan pagar o tengan seguros con coberturas más costosas, que propongan contratos de honorarios con los profesionales y prestadores más altos. Lo que exacerba prestación por cantidad y no por resultado. Entonces la atención primaria continuará siendo primitiva y la humanización del parto, seguirá siendo a través de una cesárea. Toda consulta médica terminará en un medicamento. Todos los internados en los hospitales serán interesantes síndromes.

Por el desempeño en las prestaciones. La medicina basada en el valor sustentada por los principios de mejora los resultados y la salud poblacional, desde la calidad, la contención del aumento de los costos, la visión sistémica, y evitar el agotamiento de la fuerza laboral, (bienestar y seguridad en los trabajadores de salud). Don Berwick planteaba el triple objetivo, los que sostienen algunos más, no por trillar demás, sino porque si no evitamos las formas de agotamiento: físico, moral, y económico de la fuerza laboral no tendremos nunca una buena prestación. Los servicios de salud es el intercambio de bienes de confianza, a través de un contrato incompleto, celebrado en una relación de agencia entre el principal: paciente-usuario y el equipo de salud. Si esos agentes no pueden más con su vida, no podrán mejorar la atención. La atención centrada en la persona, seguirá siendo la atención centrada en la patología.

Estas épocas tan sustentadas en los «milagros» de la macroeconomía, de no gastar más de lo que se recauda, de no emitir para financiar el déficit, con disciplina fiscal, pero continuando con algunas fiestas en las provincias, esto ha sido olvidado rotundamente y los hospitales se debaten intentando sostenerse y los trabajadores con sueldos congelados invitados al pan ácimo o matzá de los sanitarios de a pie y sin voz.

La inequidad cada vez es mayor y más flagrante en Campos de la segmentación. Por ello, tome un concepto tradicional de la economía de la salud, de un economista como Tudor Hart, la ley de atención inversa, que con sus trabajos ilumina nuestros caminos, aunque ya nos haya dejado,


Análisis de políticas para mejorar la medicina general en zonas desfavorecidas desde 1990

  • La «ley de atención inversa» fue definida por primera vez por el médico de cabecera, sociólogo y escritor británico Julian Tudor Hart hace 50 años para describir cómo, perversamente, las personas que más necesitan atención sanitaria son las que tienen menos probabilidades de recibirla.  
  • Los gobiernos anteriores han empleado diversos enfoques para intentar que la atención primaria en Inglaterra sea más justa, incluyendo cambios en la financiación, los contratos, los edificios, la dotación de personal y otros aspectos de la atención primaria. En este informe, analizamos las políticas nacionales para reducir las desigualdades en la prestación de servicios de atención primaria en Inglaterra desde 1990 y la evidencia de su impacto.  
  • El desarrollo de políticas no ha sido lineal. A finales de la década de 1990 y principios de la de 2000, los gobiernos laboristas introdujeron diversas políticas para intentar mejorar la medicina general en zonas desfavorecidas, como parte de una estrategia más amplia para reducir las desigualdades en salud. La evidencia sobre su efecto es limitada, pero es probable que estas políticas contribuyeran a una distribución más equitativa de los médicos de cabecera. En cambio, los esfuerzos para abordar la ley de atención inversa en la medicina general desde 2010 han sido más limitados.  
  • La medicina general en Inglaterra se encuentra bajo una gran presión. El número de consultas médicas es ahora mayor que antes de la pandemia, pero el número de médicos de cabecera permanentes y plenamente cualificados ha disminuido desde 2015. Las políticas actuales sobre medicina general corren el riesgo de agravar las desigualdades existentes.  
  • Los responsables políticos nacionales pueden hacer más para abordar estos problemas en la medicina general. Se debe establecer una revisión independiente de la asignación de fondos a la medicina general y aplicar sus recomendaciones. El gobierno también debería considerar una mayor coordinación y supervisión centralizada de la distribución de médicos de cabecera en Inglaterra, como parte de una nueva estrategia integral de personal para la medicina general.  

Este análisis analiza los intentos de abordar las desigualdades en la prestación de servicios de medicina general en Inglaterra durante los últimos 30 años. El informe examina las políticas de financiación, personal, instalaciones, contratos y contratación de servicios de medicina general. 

En la primera parte, resumimos el problema, describiendo la evidencia reciente sobre las diferencias en la prestación de servicios de medicina general entre las zonas más y menos desfavorecidas de Inglaterra. En la segunda, evaluamos los intentos previos de abordar el problema, revisando las políticas nacionales para reducir las desigualdades en la prestación de servicios de medicina general en Inglaterra. En la última parte, analizamos las implicaciones de nuestro análisis y formulamos recomendaciones políticas para abordar la ley de atención inversa en la medicina general. 

Ofrecemos varias recomendaciones para los responsables de las políticas nacionales, entre ellas: una nueva prueba de equidad para todas las políticas nuevas en medicina general; una revisión independiente de las asignaciones de fondos para la medicina general; y una estrategia de fuerza laboral a largo plazo para la medicina general que debería considerar una coordinación central más fuerte y una supervisión más estricta de la distribución de los médicos de cabecera.

Los pobres y los ancianos quedan siempre de lago por los sistemas de salud. Son los que más sufren la ley de atención inversa.

En casi todos los países de ingresos bajos y medios persiste una ley de atención inversa, según la cual las personas socialmente desfavorecidas reciben menos atención médica y de peor calidad a pesar de tener una mayor necesidad. Por el contrario, en los países de ingresos altos persiste una ley de atención desproporcionada, según la cual las personas socialmente desfavorecidas reciben más atención médica, pero de peor calidad y en cantidad insuficiente para satisfacer sus necesidades adicionales. Ambas leyes se deben no solo a barreras financieras y sistemas de seguro médico fragmentados, sino también a desigualdades sociales en la búsqueda de atención y la coinversión, así como a los costos y beneficios de la atención médica. Invertir en una cobertura sanitaria universal más integrada y una atención primaria más sólida, prestada en proporción a la necesidad, puede mejorar la salud de la población y reducir la desigualdad en salud. Sin embargo, a veces existen compensaciones entre los objetivos de las políticas sanitarias. Las tecnologías, políticas y recursos sanitarios deben someterse a un análisis distributivo de sus impactos en la equidad, para garantizar que se mantenga en la mira el objetivo de reducir las desigualdades en salud

Tudor Hart acuñó el término ley de atención inversa (ICL) 1 en 1971 para describir la doble injusticia de que las personas socialmente desfavorecidas no solo tienden a ser más susceptibles a las enfermedades que las personas socialmente favorecidas sino que también reciben menos atención médica2-5 También señaló que las desigualdades de clase social en la prestación de atención primaria en el Reino Unido se habían reducido sustancialmente, pero no eliminado, con la introducción del Servicio Nacional de Salud (NHS) universal financiado con impuestos en 1948. 5-7 Desde entonces, el término ha sido ampliamente adoptado para describir las desigualdades sociales o disparidades en la atención médica de todo tipo, con debates similares en otros países, 8 y se han aplicado frases similares a fenómenos relacionados, incluida la «hipótesis de equidad inversa» (es decir, las nuevas intervenciones de salud son adoptadas antes por las poblaciones favorecidas, lo que aumenta inicialmente las desigualdades) 9,10 y la «ley de riesgo inverso» (es decir, los riesgos para la salud varían inversamente con la riqueza y el poder). El artículo original ha sido citado por más de 3500 publicaciones académicas, en su mayoría por autores fuera del Reino Unido, y la tasa de citación anual continúa aumentando, con un crecimiento exponencial en la literatura académica general sobre las desigualdades en la atención de salud (véase el apéndice 1, págs. 3-12 ).Nuestro objetivo en esta Política de Salud es reexaminar la naturaleza, la magnitud y las causas de la desigualdad social en la prestación de servicios de salud desde una perspectiva global, a la luz de los avances científicos desde 1971. La heterogeneidad de los informes dificulta la comparación de la magnitud de la desigualdad en la atención médica entre estudios, y los estudios transnacionales aún tienden a centrarse en la desigualdad en la utilización de los servicios de salud, en lugar de en la calidad de la atención. Sin embargo, en esta Política de Salud, realizamos comparaciones transnacionales de la magnitud de la desigualdad en la utilización de los servicios de salud entre países de altos ingresos y, por separado, entre países de bajos y medianos ingresos; y resumimos el amplio conocimiento sobre las causas de la desigualdad en la atención médica proveniente de estudios específicos por país.Desde 1971, se ha avanzado poco a nivel mundial en la lucha contra el ICL. Un ICL completo —definido como una disminución del uso de la atención sanitaria con desventaja social— persiste en casi todos los países de ingresos bajos y medios. Un ICL desproporcionado —definido como un aumento del uso de la atención sanitaria con desventaja social, pero no en proporción a la necesidad— persiste incluso en países de ingresos medios-altos y altos con sistemas integrados de cobertura sanitaria universal. El ICL completo se debe, en gran medida, a las barreras financieras para la atención sanitaria en mercados sanitarios no regulados, y los países con peor gobernanza tienden a tener ICL más elevados. Estas barreras, y las desigualdades asociadas a ellas, se reducen en sistemas integrados de atención sanitaria universal. Sin embargo, persisten las desigualdades sociales en la calidad y los resultados de la atención sanitaria debido a las desigualdades sociales en la capacidad de buscar atención sanitaria (por ejemplo, tomándose tiempo libre del trabajo, navegando por sistemas complejos y evitando la discriminación), la capacidad de beneficiarse de la atención sanitaria (por ejemplo, invirtiendo tiempo y recursos en seguir regímenes de tratamiento) y los costos y riesgos de la atención sanitaria (por ejemplo, debido a la multimorbilidad y la escasez de personal médico).

La ICL reformulada

Este ICL opera con mayor intensidad donde la atención médica está más expuesta a las fuerzas del mercado, y menos donde dicha exposición es menor». 1 Esta frase memorable, que hace un juego de palabras con las leyes del cuadrado inverso de las ciencias naturales, es un recurso de comunicación eficaz que capta la imaginación y resuena con las experiencias de las personas. Sin embargo, el ICL debe reformularse de forma más restringida, pero más precisa, para facilitar la investigación empírica de su magnitud y causas desde una perspectiva global. En primer lugar, el ICL se centra únicamente en las diferencias en la atención sanitaria y las necesidades relacionadas con la desventaja social (p. ej., privación de la zona, ingresos, clase social, etnia, género) y no en las diferencias no relacionadas con la desventaja social. El ICL predice una asociación negativa entre la desventaja social y el uso de la atención sanitaria entre personas con el mismo nivel de necesidad (inequidad horizontal relacionada con la desventaja social) y una relación positiva entre la desventaja social y la necesidad de atención sanitaria (inequidad vertical relacionada con la desventaja social). Sin embargo, entre personas con el mismo nivel de desventaja social, el ICL no predice necesariamente que quienes necesitan más atención sanitaria recibirán menos (es decir, inequidad vertical no relacionada con la desventaja social).En segundo lugar, distinguimos la desigualdad en la cantidad de recursos sanitarios (p. ej., personal, utilización, gasto per cápita) de la desigualdad en la calidad de la atención (p. ej., procesos clínicos y resultados ajustados al riesgo). Los recursos son los impulsores estructurales de la calidad, pero no ofrecen una visión completa. Sin embargo, si bien existen indicadores nacionales de desigualdad en la calidad, las comparaciones internacionales son escasas <sup>12</sup> debido a que estos indicadores suelen basarse en conjuntos de datos administrativos de salud específicos de cada país, que son difíciles de armonizar y no están ampliamente disponibles en países de ingresos bajos y medios<sup> 13</sup>En tercer lugar, definimos la LCI empíricamente sin incorporar el concepto de fuerzas del mercado ni ningún otro mecanismo causal. Esta definición facilita un enfoque científico imparcial para investigar los diferentes mecanismos causales y su funcionamiento en distintos entornos sociales, institucionales y regulatorios, incluyendo los mecanismos de mercado enfatizados por Tudor Hart 1,6 (como las barreras financieras para los pacientes y las opciones laborales de los médicos), pero también los mecanismos que pueden surgir tanto en entornos de mercado como fuera de él (como un gobierno disfuncional, barreras no financieras y costos y beneficios desiguales de la atención médica).Finalmente, distinguimos entre formas completas e incompletas de la LCI. Una LCI completa se produce cuando la prestación de servicios de salud está inversamente relacionada con la desventaja social en términos absolutos (medida por el aporte de recursos per cápita). Por el contrario, una LCI incompleta se produce cuando la prestación de servicios de salud no está inversamente relacionada con la desventaja social en términos absolutos, sino en términos relativos, tras considerar las necesidades adicionales de las personas socialmente desfavorecidas. O, parafraseando a Tudor Hart,

El panel izquierdo de la figura 1 ilustra el ICL completo, en el que las poblaciones socialmente desfavorecidas reciben menos atención médica que las poblaciones socialmente favorecidas. El panel derecho ilustra el DCL, en el que la cantidad absoluta de atención médica ya no está inversamente relacionada con la desventaja social y podría tener una relación positiva. Sin embargo, la disponibilidad de atención médica sigue siendo menor en las poblaciones desfavorecidas cuando consideramos su necesidad adicional de atención médica.

Figura 1 Leyes de atención inversa y desproporcionadaMostrar subtítulo completoVisor de figuras

Nuestro ICL reformulado viene entonces en dos versiones. La primera versión es el ICL (completo). Se refiere a: (1) desigualdad social en salud—es decir, las personas socialmente desfavorecidas tienden a tener peor salud que las personas socialmente menos desfavorecidas; y (2) desigualdad social completa en la cantidad de prestación de servicios de salud—es decir, las personas socialmente desfavorecidas tienden a recibir menos atención médica y de peor calidad. La segunda versión es el DCL. Se refiere a: (1) desigualdad social en salud—las personas socialmente desfavorecidas tienden a tener peor salud que las personas socialmente menos desfavorecidas; y (2) desigualdad social incompleta en la cantidad de prestación de servicios de salud—las personas socialmente desfavorecidas tienden a recibir más atención médica que las personas socialmente favorecidas, pero menos como proporción de la necesidad y de peor calidad. La existencia de desigualdad social en salud está bien establecida: ya existen numerosas revisiones internacionales de la extensa literatura interdisciplinaria sobre los determinantes sociales de la salud 14-20 y los determinantes de la desventaja social en salud. 21 Por lo tanto, en esta Política de Salud, nos centramos en la desigualdad social en la prestación de servicios de salud. Por las razones expuestas previamente, nos centramos en la cantidad de servicios de salud en nuestras comparaciones internacionales, pero reconocemos que la calidad es fundamental para la prestación de servicios de salud y le prestamos especial atención en nuestro análisis de las causas. Empíricamente, es más fácil medir la disponibilidad que la necesidad. Medir la necesidad de atención médica es una tarea conceptualmente desafiante y que requiere una gran cantidad de datos, que requiere juicios de valor discutibles y datos detallados sobre el uso de recursos, la morbilidad y otras variables de necesidad. 22 Las variables de necesidad casi siempre son incompletas; por ejemplo, puede haber información disponible sobre diagnósticos clínicos, pero no sobre la gravedad, y puede no haber información disponible sobre otros determinantes de la necesidad, como el comportamiento de salud, las condiciones de vida, las redes de apoyo familiar, la distancia de viaje a los centros de atención médica y las condiciones del mercado laboral local. También existen problemas de sesgo en el informe de morbilidad según patrones sociales; por ejemplo, en países de ingresos bajos y medios a menudo hay un gradiente social inverso en la morbilidad informada debido a la grave subnotificación de la morbilidad en poblaciones socialmente desfavorecidas con poco acceso a la atención diagnóstica y bajas expectativas. También hay margen para el desacuerdo ético sobre cuánto recurso se necesita, dependiendo de hasta qué punto se considera relevante la escasez (por ejemplo, si la necesidad debe basarse en la eficacia o en la relación coste-eficacia) y si el enfoque está en los criterios de los expertos (necesidad normativa), las percepciones individuales (necesidad sentida) o el uso de los recursos en poblaciones comparables (necesidad comparativa) 24,25Tal vez el juicio de valor más fundamental es si el enfoque debe estar en la necesidad de una atención sanitaria que cumpla con los más altos estándares internacionales actuales de calidad y efectividad (necesidad normativa) o en la necesidad de una atención sanitaria que sea costo-efectiva dadas las actuales limitaciones de los recursos sanitarios nacionales pero que pueda no estar a la altura de los estándares más elevados (necesidad comparativa). 24,25 Los estudios empíricos casi siempre adoptan este último enfoque y estiman la necesidad comparativa sobre la base del uso promedio de recursos en la población general, como se ilustra en la figura 2 .

Figura 2 Leyes de atención inversa y desproporcionada basadas en la necesidad comparativa

La Figura 3 ilustra los patrones sociales de la mala salud y la utilización de hospitales para pacientes hospitalizados en India e Inglaterra: casos polares con magnitudes inusualmente grandes (India) y pequeñas (Inglaterra) de desigualdad social en la prestación de servicios de salud. India exhibe un ICL, con una relación inversa entre la utilización de servicios de salud y la mala salud. 30 En Inglaterra, sin embargo, la utilización de hospitales para pacientes hospitalizados y la mala salud están positivamente relacionadas (tanto para atención de emergencia como electiva) 31 y no hay ICL. La Figura 3 no nos dice si existe un DCL en Inglaterra para la atención hospitalaria, ya que la cantidad de necesidad no puede inferirse solo de los datos de esperanza de vida, pero hay evidencia de un DCL en Inglaterra utilizando otros indicadores, especialmente para atención preventiva, atención primaria, atención comunitaria y atención ambulatoria, pero también para la utilización, calidad y resultados ajustados al riesgo de servicios específicos de hospitalización electiva, como el reemplazo de articulaciones y procedimientos hospitalarios específicos para enfermedades cardiovasculares y cáncer. 32–36 Este ejemplo también plantea otro desafío conceptual en la medición de la necesidad, ya que los altos niveles de utilización de la atención hospitalaria podrían reflejar en parte la mala calidad de la atención preventiva, primaria, comunitaria y ambulatoria. Por lo tanto, el nivel real de necesidad de atención hospitalaria podría ser mayor que el nivel ideal contrafactual de necesidad que se podría alcanzar si se mejorara la calidad de la atención ambulatoria. Como se analiza en esta Política de Salud, las magnitudes de los ICL y los DCL varían considerablemente entre los diferentes tipos de atención y tienden a ser mayores en los servicios preventivos que en los servicios de urgencias y atención aguda.

Figura 3 Leyes de atención inversa completas e incompletas en India e InglaterraMostrar subtítulo completoVisor de figuras

Comparaciones entre países de la desigualdad social en la prestación de servicios de salud

Las desigualdades sociales en la prestación de servicios de salud son omnipresentes y los estudios han documentado las ICL y las DCL utilizando diversas medidas de cantidad de atención médica (p. ej., médicos, utilización, gasto), calidad (p. ej., experiencias informadas por los pacientes, procesos clínicos, resultados ajustados al riesgo) y desventaja social (p. ej., ingresos, clase ocupacional, educación, etnicidad y género) en varios niveles de análisis, incluidos los análisis geográficos (p. ej., vecindario, ciudad, región), organizacionales (p. ej., medicina familiar, hospital, plan de seguro) y personales (p. ej., hogar, familia, individuo). 9,32,37–40 También ha habido una investigación de primera línea útil sobre la experiencia del paciente y la experiencia médica en la tradición de Tudor Hart, que es especialmente útil para evaluar y comprender la desigualdad en la calidad de la atención dadas las limitaciones de las métricas cuantitativas. 41–43Un ICL completo opera en casi todos los países de ingresos bajos y medios, que suelen tener una alta proporción del gasto privado o sistemas de financiación pública muy fragmentados, con grandes diferencias en la cobertura pública entre zonas urbanas y rurales y en relación con el empleo. Sin embargo, existen excepciones entre los países de ingresos medios-altos, como Cuba, que introdujo la cobertura sanitaria de pagador único en 1959, y países que comenzaron a introducir la cobertura sanitaria universal más recientemente, como Brasil (desde 1988) y Tailandia (desde 2002). En la mayoría de los casos , el ICL completo se mantiene cuando se limita la atención únicamente a la atención sanitaria financiada con fondos públicos. 47–49

En cambio, un DCL opera en casi todos los países de altos ingresos, que suelen contar con sistemas integrados de cobertura universal —ya sea de pagador único o de múltiples pagadores muy regulados, con escasas diferencias entre los planes de seguro médico— y una pequeña participación del gasto privado (<30%). Una excepción parcial es Estados Unidos, que cuenta con un sistema muy fragmentado de subsidios públicos para la atención médica, basados ​​en la comprobación de recursos, la edad y los empleadores, y solo se acerca a la cobertura universal para las personas mayores de 65 años.<sup> 50 </sup> Sin embargo, incluso en Estados Unidos, solo existe un ICL completo para las personas de 0 a 24 años, por lo que el gasto total en atención médica per cápita es mayor entre los ciudadanos de altos ingresos que entre los de bajos ingresos,<sup> 51</sup> aunque el gasto para los grupos desfavorecidos está fuertemente sesgado hacia los servicios hospitalarios y de urgencias de agudos, y existe un DCL por ingresos y raza para todas las edades y para numerosos indicadores.<sup> 52-54 </sup>Los estudios específicos de cada país no pueden utilizarse para hacer comparaciones globales de amplio alcance sobre la magnitud de la desigualdad social en la prestación de servicios de salud entre países debido a la heterogeneidad en las definiciones de las variables y las métricas de la desigualdad, y la información incompleta de los datos subyacentes (es decir, desgloses detallados por grupo social, así como hallazgos ajustados y no ajustados) generalmente impide la reconstrucción de métricas de desigualdad comparables. 32Sin embargo, es posible realizar algunas comparaciones internacionales de la desigualdad en la cantidad de atención entre países de ingresos bajos y medios y, por separado, entre países de ingresos altos. Las comparaciones internacionales entre países de ingresos bajos y medios se basan en datos de encuestas de hogares de los programas de la Encuesta Demográfica y de Salud y la Encuesta de Indicadores Múltiples por Conglomerados, que se limitan a los servicios de salud reproductiva, materna, neonatal e infantil, y utilizan un índice de activos patrimoniales de los hogares para medir la desventaja social. 55–57 Utilizando un índice compuesto, estos datos revelan brechas entre el 10% más rico y el más pobre de la población, con un promedio de 11,7 puntos porcentuales entre los países de ingresos medios altos, 25,4 puntos porcentuales entre los países de ingresos medios bajos y 27,9 puntos porcentuales entre los países de ingresos bajos, con una variación considerable que va desde casi 0 (Tailandia) hasta poco más de 50 puntos porcentuales (Angola; véase el apéndice 1, págs. 13–19). 

Estos datos se centran en la utilización de los servicios básicos que necesita casi toda la población objetivo (p. ej., si los partos son atendidos por una partera cualificada), sin necesidad de ajustarlos por morbilidad y necesidad. Sin embargo, no proporcionan información sobre las desigualdades en la edad adulta ni entre los hombres. Para los países de altos ingresos, los datos de encuestas de hogares entre países sobre la utilización de la atención sanitaria y la morbilidad están disponibles para toda la población adulta. La información ha sido compilada por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) sobre la base de datos de encuestas nacionales de salud para 33 países de la UE y la OCDE entre 2014 y 2017.58 

Estas comparaciones revelan diferencias en las tasas de uso de la atención sanitaria en relación con la necesidad de alrededor del 0-20%. Por ejemplo, en todos los países, la probabilidad de visitar a un especialista en los últimos 12 meses fue en promedio 12 puntos porcentuales más alta en el grupo del quintil de ingresos más altos que en el grupo del quintil más bajo, después de ajustar por edad y morbilidad autoreportada, con un gradiente significativo en casi todos los países. Las brechas de desigualdad correspondientes para la aceptación de servicios preventivos como el cribado cervical, el cribado mamario y los controles dentales fueron incluso mayores, por ejemplo, alcanzaron los 17 puntos porcentuales en promedio para el cribado cervical con diferencias estadísticamente significativas en 32 de los 33 países. 58–60 Sin embargo, la brecha promedio en la probabilidad de cualquier visita al médico general en los últimos 12 meses fue menor, en 5 puntos porcentuales, solo significativo para alrededor de la mitad de los países, y el número de visitas repetidas fue mayor en los grupos de ingresos más bajos que en los grupos de ingresos más altos. Una encuesta internacional del Commonwealth Fund encontró diferenciales de ingresos incluso mayores en las necesidades insatisfechas auto-reportadas de atención médica en 11 países de ingresos altos. 61 Por ejemplo, la proporción promedio auto-reportada de ciudadanos estadounidenses que informaron que habían omitido la atención necesaria debido al costo en el último año fue del 38% con un diferencial estadísticamente significativo del 23% entre los grupos de ingresos más ricos y más pobres, mientras que en el Reino Unido solo el 10% informó omitir la atención con solo un diferencial del 5% entre los grupos más ricos y más pobres. 61 Sin embargo, se necesita precaución al interpretar las clasificaciones a nivel de país dentro de las clasificaciones internacionales de desigualdad en la atención médica. Las estimaciones que difieren sólo en unos pocos puntos porcentuales están sujetas no sólo a la incertidumbre estadística sino también a posibles sesgos de respuesta en encuestas transculturales sobre cómo las personas de diferentes países y grupos sociales entienden y responden a las preguntas sobre la morbilidad y las necesidades no satisfechas.Existe desigualdad social en la atención médica entre países y dentro de ellos. 

La Figura 4 ilustra el ICL interpaíses; los países más pobres tienden a tener una mayor carga de enfermedad y a proporcionar menos médicos por cada 10 000 habitantes que los países más ricos (véase el apéndice 1, pág. 19, para una asociación igualmente sólida utilizando la mortalidad ajustada al riesgo como indicador de calidad).

Figura 4 La ley global de la atención inversa: desigualdad social en salud y atención médica entre paísesMostrar subtítulo completoVisor de figuras

Las causas de la desigualdad social en la prestación de servicios de salud

La tabla enumera las principales causas proximales de la desigualdad social en la prestación de servicios de salud dentro de los países. También existen causas distales de las causas —en particular, la mala gobernanza y las desigualdades en riqueza, poder, capital humano y las condiciones de vida humana— que frustran los esfuerzos para abordar las desigualdades sociales en la atención médica. Existe una clara correlación entre países entre la magnitud de la desigualdad en la atención médica en países de ingresos bajos y medios y la calidad de la gobernanza, medida por los Indicadores Mundiales de Gobernanza (véase el apéndice 1, pág. 15). 63–65 Sin embargo, no existe una correlación simple entre la desigualdad de ingresos y la desigualdad en la atención médica (véase el apéndice 1, pág. 16) y países relativamente desiguales como el Reino Unido y Tailandia pueden alcanzar niveles relativamente bajos de desigualdad en la atención médica.

 Factores individualesFactores geográficosFactores institucionales
Desigualdad social en la capacidad de pago de la atención sanitariaLas personas más ricas pueden pagar más por la atención médica y el seguro médico.Las comunidades más ricas pueden atraer más inversión privada en instalaciones de atención médicaLos proveedores que atienden a pacientes más ricos pueden cobrar tarifas más altas y atraer donaciones más grandes.
Desigualdad social en la elegibilidad para el seguro de salud subsidiadoLas minorías étnicas, las personas sin hogar y otros grupos vulnerables podrían ser menos elegibles para recibir subsidios públicos.Las zonas favorecidas tienen más posibilidades que los barrios marginales, las zonas rurales y los enclaves étnicos de atraer financiación pública y de donantes.Las personas con ocupaciones de mayor estatus podrían ser elegibles para mejores planes de seguro con un subsidio público mayor
Desigualdad social en las barreras no financieras para la búsqueda de atención médicaLas personas favorecidas tienen mayor motivación y capacidad para buscar atención sanitaria y enfrentan menos discriminación implícita y explícita.Las personas que viven en zonas favorecidas suelen tener tiempos de viaje más cortos hacia y desde instalaciones médicas de alta calidad.Los proveedores que atienden a poblaciones favorecidas están en mejores condiciones de reducir los tiempos de espera y otras barreras no financieras.
Desigualdad social en las barreras a la coinversión en atención sanitaria *Los pacientes favorecidos tienen mejor capital humano y social y capacidad para cumplir con el tratamiento y asegurar un entorno de recuperación saludable.Los niveles más bajos de contaminación, delincuencia y hacinamiento disminuyen el costo de garantizar un entorno de recuperación saludable.Los proveedores bien financiados pueden subsidiar la coinversión en lugar de trasladar los costos a los pacientes
Desigualdad social en los costos y beneficios de la atención médicaLas personas favorecidas tienen mayor capacidad para evitar la multimorbilidad y los problemas sociales que aumentan los costos y reducen los beneficios de la atención.Las zonas favorecidas tienen mayor capacidad para atraer médicos, lo que aumenta los costes en las zonas desfavorecidasLos proveedores y las especialidades que atienden a personas favorecidas pueden ofrecer mejores condiciones laborales y evitar el estigma.

Causas de la desigualdad social en la cantidad, calidad y resultados de la prestación de servicios de salud*El concepto de coinversión abarca diversas aportaciones a recursos no sanitarios que el paciente y sus cuidadores invierten para mejorar la eficacia de los recursos sanitarios. Conceptos relacionados incluyen la carga del tratamiento, los cuidados de larga duración y el autocuidado, pero la coinversión también incluye inversiones más amplias en condiciones de vida materiales y sociales que mejoran el cumplimiento del tratamiento y la recuperación.

La primera causa directa son las barreras financieras a la atención médica, especialmente a la financiada con fondos privados. Las barreras financieras se refieren a la relación entre la atención médica que recibe una persona y el precio que paga esa persona, su familia o su empleador, lo que los economistas denominan racionamiento de precios. La solidez de esta relación está relacionada con la participación privada total del gasto en salud, especialmente la parte que se paga directamente de los pacientes. Sin embargo, no existe una correlación perfecta, sobre todo en países de altos ingresos con sistemas de seguros muy regulados. Por ejemplo, en Suiza, casi el 65 % de la atención se financia con fondos privados, pero el racionamiento de precios es débil porque el seguro médico es obligatorio con controles de precio y calidad, subsidios sujetos a la comprobación de recursos y un mecanismo de ajuste de riesgos para compensar a las aseguradoras por cubrir a las personas con enfermedades preexistentes. 66,67Cuando el racionamiento de precios es fuerte, las personas con mayor capacidad de pago tenderán a adquirir más atención médica en cualquier nivel de necesidad distinto de cero. En India, por ejemplo, el racionamiento de precios de la atención médica a través de pagos directos es un determinante importante de la desigualdad social en la atención médica. 68 El efecto del racionamiento de precios en la desigualdad social en la atención médica depende de la desigualdad de ingresos en lugar de los niveles absolutos de pobreza, en cierta medida porque las tarifas de los proveedores (y de los servicios de salud) tienden a aumentar en línea con los niveles de ingresos de las personas más ricas. Por ejemplo, India redujo a la mitad su tasa de pobreza absoluta durante un período de rápido crecimiento económico en las décadas de 1990 y 2000, 69 pero la desigualdad social en la utilización de la atención médica aumentó (véase el apéndice 1, pág. 28).

La Figura 5 muestra la asociación entre la desigualdad social en la prestación de servicios de salud en países de ingresos bajos y medios y la proporción del gasto privado en salud. La proporción del gasto privado solo explica el 11% de la variación en la desigualdad en salud —menos que la proporción explicada por la mala gobernanza—, lo que ilustra nuestra principal conclusión: existen muchas otras causas importantes de la desigualdad social en salud.

Figura 5 Desigualdad en la atención sanitaria y gasto sanitario privado en países de ingresos bajos y mediosMostrar subtítulo completoVisor de figuras

Una segunda causa importante es la fragmentación del seguro público de salud debido a la elegibilidad diferencial por etnia, casta, situación de la vivienda, geografía, situación ocupacional y otras dimensiones de desventaja social. Las comunidades socialmente favorecidas y los proveedores que las atienden a menudo tienen mayor poder económico y político que las comunidades socialmente desfavorecidas, lo que genera grandes desigualdades geográficas y a nivel de proveedor en la atención per cápita financiada con fondos públicos y financiados por donantes. 72 Este mecanismo es especialmente poderoso en muchos países de ingresos bajos y medios, donde la financiación pública y de donantes tiende a concentrarse en la atención hospitalaria en zonas urbanas en lugar de la atención primaria en zonas rurales. 73 Esto ocurre, por ejemplo, en Mozambique ( figura 5 ), ​​donde la mayor parte del gasto en atención médica está financiado por donantes externos, 74 y Nigeria ( figura 5 ), ​​que tiene una alta proporción de gasto privado. 75–77 El NHS del Reino Unido redujo con éxito las desigualdades geográficas e institucionales en la financiación hospitalaria en la década de 1970 mediante la introducción de una fórmula de asignación geográfica de recursos, 78,79 una innovación política que posteriormente se ha adoptado en otros lugares. 80Una tercera causa importante son las barreras de acceso no financieras. El acceso a la atención médica a menudo requiere la capacidad de desenvolverse en sistemas de salud complejos. Los pacientes con ventajas sociales tienen mayor alfabetización en salud, mejor acceso digital, menos problemas lingüísticos y discapacidades, y un mejor apoyo social de familiares y amigos. Por ejemplo, las poblaciones indígenas a menudo enfrentan barreras culturales y lingüísticas para acceder a la atención en sociedades multiétnicas, lo que añade una dimensión adicional al estigma y la discriminación. 81 El acceso también requiere tomarse tiempo libre del trabajo y las responsabilidades familiares, lo que podría ser más fácil para las personas con ventajas sociales, 82 así como una comunicación y confianza efectivas entre el paciente y el profesional de la salud, lo que puede beneficiar a los pacientes con afiliaciones culturales similares a los profesionales de la salud. 83 A su vez, las evaluaciones de los profesionales sobre la comprensión del paciente, las conductas de riesgo y la capacidad de autocuidado podrían verse influenciadas por la condición social, la etnia, la casta, la religión, el género y el estigma relacionado con la enfermedad, lo que lleva a una discriminación implícita o explícita que favorece a los grupos con mayores ventajas sociales y a una toma de decisiones más informada y eficaz. 84–88El cuarto mecanismo es la capacidad desigual para coinvertir en atención médica que mejora la efectividad de la misma. Las personas socialmente favorecidas tienen mayor capacidad para cumplir con el tratamiento a largo plazo y los consejos sobre estilo de vida, facilitar la comunicación y la coordinación de la atención entre proveedores, y proveerse de un ambiente de recuperación saludable y servicios de rehabilitación como fisioterapia. 32 La transmisión intergeneracional de la desigualdad social a través del desarrollo infantil juega un papel importante en este mecanismo. 89–93 El capital humano, el capital social y el capital cultural adquiridos durante la infancia tienen muchos beneficios más adelante en la vida, y uno de ellos es una mayor capacidad para coinvertir en atención médica. La desigualdad social en la necesidad y el costo de la coinversión también puede operar a niveles geográficos—por ejemplo, las personas desfavorecidas que viven en áreas contaminadas son particularmente susceptibles a las consecuencias de la contaminación, incluyendo los costos de afrontamiento y peores resultados de salud. 82 A nivel institucional, los proveedores bien financiados con mejores instalaciones y acceso a apoyo pueden transferir una menor proporción del costo efectivo de la atención a los pacientes. El quinto mecanismo es la desigualdad social en los costos y beneficios de la prestación de servicios de salud. La concentración de comorbilidad, problemas sociales y angustia psicológica en poblaciones más desfavorecidas aumenta el costo de brindar atención, 94 lo que puede resultar en que la calidad se vea comprometida o que los costos se transfieran a los pacientes. 95 Además, los estudiantes de medicina, quienes provienen desproporcionadamente de comunidades urbanas prósperas, 96,97 tienden a regresar a la práctica en comunidades similares a aquellas de las que provienen, lo que deja a las comunidades rurales y desfavorecidas con dificultades para reclutar médicos. 98-100 También puede ser difícil atraer proveedores a algunas áreas rurales y barrios marginales debido a la violencia (por ejemplo, pandillas y milicias) y la infraestructura deficiente. El personal clínico experimentado también se ve atraído del sector público al privado por salarios más altos y el acceso a mejor capacitación e instalaciones especializadas. 100-104 Una mayor distancia de las infraestructuras del sistema de salud también reduce la disponibilidad de servicios y aumenta los costos de brindar atención médica a comunidades más distantes y desfavorecidas. 105 Por último, los métodos de evaluación de la calidad y de reembolso a los proveedores de atención sanitaria, incluidos los planes de incentivos financieros y de reputación, a menudo ponen en desventaja a las instituciones que atienden a poblaciones socialmente desfavorecidas para las cuales es más difícil alcanzar los objetivos. 106Las causas de la desigualdad social en la atención médica entre países se han estudiado con menos profundidad. Sin embargo, se sabe que las fuerzas del mercado laboral internacional siguen atrayendo a médicos bien capacitados a los países de altos ingresos y los alejan de los países de bajos y medianos ingresos,<sup> 107</sup> y que las regulaciones internacionales sobre propiedad intelectual, como el acuerdo sobre los ADPIC de la Organización Mundial del Comercio, restringen el acceso asequible a los medicamentos en estos países. 

Discusión

Un ICL completo continúa operando en casi todos los países de ingresos bajos y medios (es decir, el personal sanitario, la utilización y el gasto per cápita están inversamente relacionados con la desventaja social), aunque la magnitud varía considerablemente. Por el contrario, un ICL incompleto opera en todos los países de ingresos medios-altos y altos con sistemas integrados de cobertura sanitaria universal, aunque nuevamente la magnitud varía sustancialmente. En estos países, el gasto sanitario absoluto está positivamente asociado con la desventaja social, especialmente, pero no solo, en relación con la atención hospitalaria de emergencia. Sin embargo, la aportación de recursos como proporción de la necesidad todavía está inversamente relacionada con la desventaja social, al igual que la calidad de la atención (el llamado DCL).Las principales causas directas de una cobertura sanitaria universal (CSI) completa son las barreras de acceso financiero (pagos directos y primas de seguros) que vinculan la prestación de servicios de salud con la capacidad de pago, así como los mecanismos de financiación públicos y de donantes que vinculan la financiación al poder económico y político, en lugar de a la necesidad. Una CSI completa puede existir en países que afirman estar implementando la cobertura sanitaria universal, pero en realidad cuentan con sistemas de seguro médico fragmentados que varían enormemente según el plan y la región. <sup>109</sup> En estos entornos, las ampliaciones de la cobertura que excluyen a las comunidades pobres y rurales pueden, inicialmente, aumentar la desigualdad social en la atención sanitaria (la hipótesis de la equidad inversa).<sup> 

10,110</sup>Sin embargo, existen otros mecanismos importantes que causan desigualdades sociales en la prestación de servicios de salud y generan DCL, incluso en países con sistemas integrados de cobertura universal de salud. Estos mecanismos incluyen desigualdades en la capacidad de acceder a servicios de salud, desigualdades en la capacidad de coinvertir en ellos y desigualdades en los costos y riesgos de la prestación de estos servicios. Incluso si el racionamiento de precios y las desigualdades geográficas en la financiación pública se eliminan prácticamente, persisten las desigualdades sociales en la atención médica. 58 Estos factores adicionales también pueden dar lugar a desigualdades generadas por las intervenciones, 10,111 mediante las cuales las intervenciones bien intencionadas y rentables aumentan las desigualdades en salud porque las personas socialmente favorecidas tienen mayor capacidad para buscarlas, coinvertir en ellas y beneficiarse de ellas. Este potencial de aumento involuntario de las desigualdades a veces también puede generar difíciles disyuntivas entre la eficiencia (mejora de la salud general) y la equidad (reducción de las desigualdades en salud). 112,113 Por ejemplo, la atención sanitaria podría ser más rentable para las personas socialmente favorecidas que tienen más posibilidades de buscar y coinvertir en la atención, que tienen menos problemas sociales y factores de riesgo que aumentan los costos y empeoran los resultados, y que no viven en zonas desfavorecidas que tienen dificultades para reclutar médicos.6Para Tudor Hart, la introducción de una cobertura sanitaria universal integrada era solo el primer paso; era necesario fortalecerla para eliminar las desigualdades sociales restantes en la atención médica. Desde el análisis original de Tudor Hart, se han logrado avances limitados en la introducción de la cobertura sanitaria universal en países de ingresos bajos y medios, reduciendo la magnitud de sus ICL completas, 114 y, en algunos casos, como Brasil 45 y Tailandia 46 , eliminándola. Además, la tendencia global general ha sido hacia una mayor proporción del gasto público en atención médica, incluso en EE. UU., donde la proporción del gasto público ronda el 58 % (o el 85 % si se incluye el seguro privado obligatorio). En general, sin embargo, Tudor Hart se sentiría decepcionado por el insuficiente progreso global de los últimos 50 años en la lucha contra la ICL, tanto en su forma completa como incompleta. Pero quizá no le sorprenda: era plenamente consciente de que las grandes desigualdades estructurales en términos de riqueza y poder, así como la mala gobernanza, dificultan que las sociedades desarrollen y fortalezcan sistemas progresivos de financiación de la atención médica mediante los cuales los ricos y sanos subsidien a los pobres y enfermos. También enfatizó el rol político de los grandes y poderosos intereses empresariales del sector privado al presionar a los gobiernos, controlar a los reguladores y distorsionar la formulación de políticas nacionales e internacionales. Sin embargo, existe la esperanza de un progreso más rápido en las próximas décadas. A pesar de la disrupción en la atención médica mundial causada por la pandemia de COVID-19, 115 y el daño continuo al crecimiento económico y las finanzas públicas, las respuestas colectivas a gran escala podrían fomentar la solidaridad social y una mayor conciencia pública sobre las desigualdades en la salud y la atención médica.Tudor Hart se preocupó especialmente por reducir las desigualdades sociales en la atención primaria, ya que lograr dichas reducciones podría desempeñar un papel sustancial en la disminución de las desigualdades más amplias en salud desde una perspectiva poblacional, especialmente, pero no solo, en países sin atención primaria universal. 116–118 Este enfoque también se alinea bien con una perspectiva económica de la salud, según la cual los recursos escasos deben priorizarse hacia servicios altamente costo-efectivos, como la atención primaria, la atención comunitaria, la atención preventiva y la cirugía básica, que brindan los mayores retornos a la salud de la población. 119 Sin embargo, fortalecer la atención primaria 120 y mejorar la efectividad y la eficiencia de todos los servicios de salud son necesarios pero no suficientes para abordar las desigualdades en salud. También necesitamos mejor información sobre los efectos de la desigualdad en salud de las decisiones de atención médica. Obtener esta información requerirá una reestructuración de la infraestructura de investigación nacional e internacional para la recopilación de datos de salud y la investigación para abordar la equidad, así como la efectividad y la eficiencia. 121 Tudor Hart fue un defensor de la recopilación de datos y uno de los primeros en adoptar los sistemas de computación clínica, pero podría no haber anticipado el papel que la información desempeñaría en el siglo XXI en la perpetuación, en lugar de la reducción, de las desigualdades. Las estadísticas son los ojos del estado, pero el estado tiene una visión miope cuando se trata de los impactos de la desigualdad en la salud. La toma de decisiones públicas aún prioriza la efectividad y la eficiencia sobre la equidad, basándose en enfoques analíticos que miden promedios en lugar de distribuciones sociales. 121 Los problemas de desigualdad en la salud a veces se describen, 122 pero se proporciona poca inteligencia procesable sobre las soluciones: las tecnologías, los programas y las políticas de salud aún se evalúan rutinariamente sin ningún intento serio de cuantificar sus efectos de equidad en las desigualdades sociales en la salud y la atención médica. Con demasiada frecuencia, las evaluaciones de tecnologías sanitarias utilizan umbrales inflados de relación calidad-precio 124,125 y no prestan atención a la distribución social de los costos de oportunidad, desviando la atención de la reducción de la desigualdad en la atención sanitaria.Los responsables de la toma de decisiones con recursos limitados en el camino hacia la cobertura sanitaria universal podrían enfrentarse a decisiones difíciles: cubrir a más personas, cubrir más servicios, reducir las tarifas de usuario y financiar programas para abordar las barreras no financieras al acceso, como la discriminación y la brecha digital. 126 Diferentes opciones tendrán distintos efectos en la eficacia, la eficiencia y la equidad. Dadas las limitaciones de recursos, también existen opciones sociales más amplias sobre cuánto gastar en atención sanitaria en comparación con otros programas sociales (educación, empleo, protección social, etc.) que podrían ser formas más rentables de mejorar la salud y reducir las desigualdades en salud. 127Por lo tanto, el ICL tiene implicaciones de investigación radicales y transformadoras, tanto para los investigadores de servicios de salud —que deben prestar mayor atención a la equidad— como para los investigadores de equidad en salud —que deben prestar mayor atención a las compensaciones políticas—. Al integrar ambas perspectivas, las decisiones en materia de atención médica pueden fundamentarse en la evidencia sobre sus efectos en la equidad, así como en su eficacia y eficiencia. Actualmente, se dispone de métodos de análisis de costo-efectividad distributiva para convertir la equidad en un criterio de valoración medible de la evaluación de tecnologías y políticas sanitarias. 128,129 Si los responsables de la toma de decisiones se toman en serio la lucha contra las desigualdades en salud, deberían empezar a utilizar estos métodos de forma rutinaria para evaluar el impacto de las tecnologías y políticas sanitarias en la equidad en salud.

El estigma y la ley inversa del cuidado : experiencias de cuidado para personas en situación de marginación

1. Introducción

La esperanza de vida de las personas que viven en comunidades desfavorecidas en Inglaterra ha comenzado a revertirse por primera vez en más de un siglo (Marmot et al. 2020 ; NHS England 2023b ; The King’s Fund 2024b ). Las poblaciones marginadas y minorizadas ahora pasan una mayor parte de su vida con mala salud (NHS England 2023b ; Marmot et al. 2020 ). Esto es injusto y prevenible. Las múltiples causas de este deterioro de la salud son complejas, pero los académicos reconocen que la disponibilidad de atención médica de buena calidad juega un papel fundamental en cuánto tiempo vivirá una persona y cuántos años podrá pasar con buena salud (Braithwaite et al.  2017 ; Darzi  2024 ; Dubbin, Chang y Shim  2013 ). A pesar de esto, hay evidencia sólida que destaca las inequidades sistémicas en el acceso a los servicios de salud y atención (NHS England 2023b ), que pueden tener consecuencias desastrosas para las personas que viven en áreas desfavorecidas y experimentan mala salud (Dixon-Woods et al.  2006 ). Para desentrañar este problema crítico más a fondo, exploramos la conexión entre el estigma y la Ley de Atención Inversa (ICL) de Tudor Hart (Tudor Hart  1971 ) para abordar la pregunta: ¿por qué los grupos que están marginados todavía están desatendidos por la provisión de atención médica de buena calidad en el Reino Unido? Al hacerlo, nuestro objetivo es explorar el papel del estigma en la perpetuación de las inequidades en salud en el apoyo y las experiencias dentro de los servicios de salud y atención para grupos marginados. Para lograr este objetivo, nos centramos en las personas que usan drogas (ilegales de clase A y B) y sus experiencias de marginación y estigma dentro y fuera de la atención médica y social.

Las poblaciones marginadas sufren una carencia crónica de atención médica de calidad que pueda satisfacer plenamente sus necesidades (Lowther-Payne et al.,  2023 ; Tudor Hart,  1971 ). Este problema persistente constituye la Ley de Atención Inversa (LCI), que, como lo describe Tudor Hart, establece que:

(Tudor Hart  1971 , 405)

Aunque el ICL se propuso hace más de 50 años, todavía se considera muy actual y tiene resonancia hoy en día (Darzi  2024 ). Se ha reunido mucha evidencia que respalda el argumento de Tudor Hart (Cooper  2010 ; Darzi  2024 ; Goodair y Reeves  2022 ; Marmot  2018 ; The Lancet  2021 ). Por ejemplo, The Health Foundation realizó un análisis de las políticas destinadas a mejorar la práctica general desde 1990 y descubrió que, incluso después de tener en cuenta las diferencias en las necesidades de atención médica, «las personas que enfrentan una mayor desventaja social también enfrentan un peor acceso, calidad y experiencia de algunos tipos de servicios del NHS» (The Health Foundation  2022 , 4). Esto se hizo eco de manera similar en el informe reciente de The King’s Fund que encontró que los servicios de atención médica no siempre llegaban a las personas en pobreza (Mallorie  2024 ). El número especial detallado de The Lancet también informó que “la inequidad en la prestación de servicios de atención médica es duradera y fundamental: un concepto intratable que se encuentra en el corazón de la ley de atención inversa” (The Lancet  2021 , 767).

Es importante comprender cómo el ICL está impactando a las personas marginadas. La evidencia muestra que quienes viven en las zonas más desfavorecidas experimentan las mayores desigualdades en la atención médica (NHS England 2023a ), y esto afecta particularmente al noreste de Inglaterra (Oficina de Estadísticas Nacionales  2021 ). Por ejemplo, la población del noreste de Inglaterra es de 2,67 millones de personas y más de medio millón (581.276) se identifican con una salud de regular a muy mala, y alrededor del 28,5 % están registradas como discapacitadas o con afecciones físicas o mentales a largo plazo que afectan sus actividades diarias (Oficina de Estadísticas Nacionales  2023b ). Las muertes relacionadas con las drogas también se encuentran en su nivel más alto registrado a nivel nacional desde que comenzaron los registros (5448 muertes en 2023, un 11 % más que en 2022), y el noreste continúa registrando el mayor número de muertes relacionadas con las drogas en 11 años (174,3 muertes por millón de personas) (Oficina de Estadísticas Nacionales,  2024 ). Si bien las personas que consumen drogas ilícitas no constituyen un grupo homogéneo y pueden variar en la escala socioeconómica, muchas de estas personas experimentan múltiples desventajas, comorbilidades complejas y profundas necesidades insatisfechas. Por lo tanto, exploramos cómo las personas que consumen drogas ilícitas podrían verse afectadas por el ICL.

El ICL tiene consecuencias para la desigualdad social y sanitaria, sobre todo porque se ha estimado que las desigualdades cuestan 106.200 millones de libras al Reino Unido (The Equality Trust  2023 ). El gasto total en atención sanitaria en el Reino Unido en 2021 fue de 280.700 millones de libras, lo que supone unas 4188 libras por persona (Office for National Statistics  2023a ). Merece la pena invertir en soluciones que aborden la inequidad sanitaria, no solo para mejorar los resultados sanitarios, sino porque esto también tiene un beneficio económico más amplio al reducir la presión y la demanda de servicios sobre los servicios sanitarios y de asistencia social. El estudio longitudinal de Ford‐Gilboe et al. ( n -395 participantes, entrevistas estructuradas, en 4 clínicas de atención primaria) examinó la utilidad de la atención sanitaria orientada a la equidad (EOHC) y descubrió que la EOHC es indicativa de mejores resultados de salud para los pacientes a lo largo del tiempo, con beneficios particulares para aquellos en condiciones marginadas (Ford‐Gilboe et al.  2018 ). Como tal, existe un beneficio económico y de justicia social al comprender la persistencia del ICL y la inequidad sanitaria arraigada en toda la atención médica (Darzi  2024 ).

El ICL nos ayuda a visibilizar los daños derivados de las desigualdades arraigadas en los sistemas de salud (The Lancet  2021 ). Tudor Hart señaló que las poblaciones de clase media a menudo recibían mejores servicios de atención médica. Tenían mayores expectativas y exigencias del personal sanitario, y podían desenvolverse mejor en sistemas de salud complejos en comparación con las poblaciones marginadas que, a pesar de presentar mayor necesidad y urgencia, a menudo experimentaban una atención de peor calidad por parte del personal, tiempos de espera más largos, menos derivaciones, tiempos de consulta más cortos y explicaciones incompletas de los diagnósticos (Tudor Hart  1971 ). Tudor Hart describió esto simplemente como: «los ricos reciben demasiado y los pobres muy poco, y lo mismo ocurre con la atención médica» (Tudor Hart  1971 , 411). Estas disparidades en la prestación de servicios de salud persisten hoy en día y profundizan las desigualdades en materia de salud, perpetuando el daño hacia las personas que se encuentran en el extremo más agudo del espectro de las desigualdades, con graves consecuencias para el «florecimiento humano» (Addison, Lhussier y Bambra  2023 ; Pemberton  2016 ).

Los formuladores de políticas han intentado abordar el ICL inyectando más capital financiero en ciertas áreas de alta privación para maximizar la disponibilidad de atención médica, dirigiéndose a las poblaciones marginadas (The Lancet  2021 ; NHS England 2023b ; The Health Foundation  2022 ). Actualmente, el tratamiento y los servicios de drogas varían entre cada región dependiendo de lo que encarguen las autoridades locales: se puede acceder a esto a través de médicos de cabecera y una derivación a un servicio de drogas específico, apoyo en línea, aplicaciones, líneas de ayuda, organizaciones benéficas y servicios de tratamiento privados (NHS  2024 ). La inversión en servicios de tratamiento de drogas también es evidente en la Estrategia de Drogas del Reino Unido (HM Government  2021 ). También ha habido un enfoque claro y concertado en la estrategia operativa y los sistemas integrados para reducir las desigualdades entre los grupos marginados mediante el establecimiento de objetivos de mejora en la continuidad de la atención, la aceptación de la vacuna, los controles de salud para enfermedades mentales graves, el diagnóstico y la gestión óptima de áreas clínicas clave. Esto se captura en Core20PLUS5 , una estrategia nacional del NHS England que pretende reducir las desigualdades en la atención médica mediante la praxis y el establecimiento de objetivos a nivel nacional y del sistema (NHS England 2023b ). Esta estrategia se centra en el 20% de las áreas más desfavorecidas y en las personas marginadas dentro de estos lugares (como minorías étnicas, personas con discapacidades de aprendizaje, condiciones de salud a largo plazo, personas con características protegidas definidas por la Ley de Igualdad de 2010 y personas que están socialmente excluidas). Estas poblaciones se segmentan aún más en términos de personas que entran en la categoría de «salud de inclusión»: «personas que experimentan falta de vivienda, dependencia de drogas y alcohol, migrantes vulnerables, comunidades gitanas, romaníes y viajeras, trabajadores sexuales, personas en contacto con el sistema de justicia, víctimas de esclavitud moderna» (NHS England 2023a ). Como tal, sostenemos que Core20Plus5 debe verse como un intento estratégico de abordar el ICL.

Al hacer que los servicios sean más disponibles y, de hecho, accesibles, este fundamento intenta abordar el impacto de las fuerzas del mercado en las áreas desfavorecidas identificadas en el ICL. Sin embargo, los grupos que están marginados tienden a involucrarse menos con los servicios de atención médica, experimentan una atención médica de peor calidad, tienen necesidades mayores y más complejas, y a menudo tienen gran dificultad para navegar por sistemas fragmentados y complejos (Dixon-Woods et al.  2006 ; Mallorie  2024 ; Seddon y Ribeiro  2007 ). La complejidad y la creciente fragmentación del NHS y la atención social y sanitaria del Reino Unido exacerban los desafíos en torno al intercambio de datos de los pacientes y «socava un enfoque de atención integral e integrada», y en este sentido, inadvertidamente diseñan daños sistémicos que interrumpen la continuidad de la atención, lo que afecta a las personas que ya están más marginadas (Chan, Wright y Majeed  2024 ). La resonancia del ICL hoy en día se destaca aún más por el hecho de que las personas podrían no acceder a la atención por temor a ser juzgadas, culpadas o avergonzadas por el personal de salud; como resultado, las personas de orígenes más desfavorecidos acceden a la atención médica en una etapa mucho más tardía que otros pacientes más ricos (The Health Foundation  2022 ; Mallorie  2024 ). Además de esto, aunque los servicios de atención médica pueden estar disponibles, no siempre es posible acceder a ellos debido a limitaciones financieras (por ejemplo, transporte, cuidado de niños y pérdida de ingresos), lo que significa que aquellos con mayor necesidad continúan estando en desventaja (Mallorie  2024 ). Aquellos que intentan interactuar con los servicios de atención médica a menudo no obtienen sus necesidades completamente satisfechas debido a la presión generalizada sobre el sector de la salud, en parte debido al aumento de la demanda, así como a comorbilidades más complejas en áreas desfavorecidas (Agenda Alliance  2023 ; The Health Foundation  2022 ).

La COVID-19 y la » crisis del coste de la vida » en el Reino Unido no han hecho más que exacerbar las presiones sobre los grupos desfavorecidos y los servicios de salud (Bambra, Lynch y Smith,  2021 ; Mallorie  , 2024 ). Seis de cada diez personas en las zonas más desfavorecidas padecen mala salud y acceso limitado a los servicios, y la mortalidad en las zonas con el menor índice de privación múltiple es casi el doble que en las más altas (Mallorie,  2024 ). Con base en esta evidencia, nuestro artículo explora si la disponibilidad de atención médica solo explica y aborda parcialmente el ICL. Aún se sabe poco sobre el papel de las dinámicas relacionales y estructurales de la atención médica, cómo se experimenta la atención y cómo el estigma se entrelaza con la accesibilidad y las desigualdades en la atención médica.

Tudor Hart se centró explícitamente en la disponibilidad de la atención sanitaria al esbozar el ICL, pero implícitamente (y a menudo pasado por alto) en su discusión fue el reconocimiento de que la calidad de la atención y las interacciones con el personal sanitario también afectaron el tipo de experiencia que recibieron los pacientes (Tudor Hart  1971 ). La calidad de la atención determina si un paciente se siente escuchado, comprendido y plenamente consciente de los próximos pasos con respecto al tratamiento. Tudor Hart critica a Seale (1961) por etiquetar ‘tiempo, conveniencia, libertad de elección y privacidad’, como los lujos de la atención sanitaria que atraen a las clases medias, argumentando en cambio que estos son elementos esenciales de la atención de calidad para todos (Seale 1961, citado en Tudor Hart  1971 , 40). Desde entonces, la importancia de los aspectos relacionales de la atención se ha estudiado en el trabajo de Roberts et al. que analiza cómo el rediseño de los servicios para que estén más centrados en la persona para quienes viven con enfermedades crónicas mejora los resultados de salud y la satisfacción del paciente (Roberts et al.  2019 ). Sin embargo, los servicios de salud y asistencia social aún deben priorizar estos aspectos relacionales de la atención, por lo que el ICL significa que las áreas desfavorecidas quedan excluidas, y como afirma Lord Darzi: «Hay mucho trabajo por hacer para que la calidad de la atención vuelva a ser el principio organizador del NHS» (Darzi  2024 , 66). Sin embargo, las poblaciones adineradas pueden aceptar o exigir estos llamados «lujos» como parte de su experiencia de una atención médica de buena calidad (Costa-Font y Zigante  2016 ), pero no se puede decir lo mismo de los pacientes menos favorecidos. Las poblaciones de clase media también han comprendido desde hace mucho tiempo el valor de su capital social y de conocimiento combinado y cómo movilizarlos en diferentes espacios y alrededor de ciertas personas (Bourdieu  1986 , 1990 ; Bourdieu y Wacquant  2013 ) (por ejemplo, en entornos educativos y de atención médica) para avanzar y satisfacer sus necesidades.

Tudor Hart escribe que la disposición a explicar, tomar más tiempo durante las consultas y tratar a una persona con cortesía pueden garantizarse si se paga, pero nos advierte que tengamos en cuenta que no poder pagar o exigir una experiencia de calidad no indica una ausencia de deseo entre las poblaciones desfavorecidas. Las puntuaciones de satisfacción del paciente del Reino Unido se utilizan como un indicador de la calidad de la experiencia de un paciente: la Health Foundation destaca que entre 2015 y 2021, las consultas de GP «que atienden a las áreas más desfavorecidas recibieron las puntuaciones generales de satisfacción del paciente más bajas, mientras que las consultas en las áreas más ricas recibieron las más altas» ( 2022 , 12). En este sentido, los pacientes pueden experimentar desigualdades en la atención médica a través de la discriminación, el estigma, la descortesía y los sistemas de atención médica que pueden ser perjudiciales para su salud y bienestar y su probabilidad de interactuar más con los servicios.

Nos centramos en el estigma porque está arraigado estructural y relacionalmente en los servicios de salud, impactando el acceso, la participación y la experiencia de una atención médica de buena calidad. Conceptualizamos el estigma como un verbo , es decir, el daño que las facciones más poderosas de la sociedad  infligen a individuos y comunidades (Addison, McGovern y McGovern , 2022 ). El estigma constituye muchos actos importantes y menores de violencia simbólica que son utilizados como armas por grupos poderosos y que dañan la salud y el bienestar de una persona (Addison y Lhussier,  2025 ; Addison, Lhussier y Bambra,  2023 ). El estigma opera a nivel micro y macro y puede llegar a ser percibido, anticipado y/o internalizado por un individuo (Hatzenbuehler,  2017 ; Addison y Lhussier  , 2025 ; Lochhead et al.,  2024 ; McGovern, Addison y McGovern  , 2024 ). La estigmatización y el daño asociado constituyen una «realidad invisible» que a menudo se pasa por alto como determinante social de la salud (Addison  2023 ; Addison, Lhussier y Bambra  2023 ; Bourdieu  1990 ). Los mecanismos del estigma a menudo se basan en intersecciones de identidad que se consideran de «estatus social» inferior por el esquema clasificatorio dominante prevaleciente, las llamadas prácticas desviadas y riesgosas, así como el lugar y el espacio (Wacquant  2008 ). La estigmatización es, con mayor frecuencia, una demarcación de un desequilibrio de poder que tiende a servir a los intereses y necesidades de un grupo más dominante al controlar y subyugar a los grupos menos poderosos (Tyler  2020 ). Los formuladores de políticas, los profesionales y el público pueden estigmatizar involuntariamente y desconocer el daño que esto puede causar (por ejemplo, fatiga por compasión y microagresiones) (Wing Sue y Sanierman  2020 ). Del mismo modo, los sistemas y las estructuras pueden ser estigmatizantes porque no funcionan de manera eficiente para ciertos grupos, margándolos así (Hatzenbuehler  2017 ) y, en consecuencia, profundizando necesidades insatisfechas.

En este artículo sugerimos que el estigma es un principio importante de la ley de atención inversa y ayuda a explicar las inequidades persistentes en la atención médica y las desigualdades en salud para los grupos marginados (es decir, las personas que usan drogas), que no pueden explicarse únicamente por la disponibilidad de servicios y las fuerzas del mercado.

3. Hallazgos

En esta sección, nos basamos en las experiencias de las personas que consumen drogas y sus interacciones con el personal sanitario y los sistemas de salud para explorar cómo el estigma puede arraigarse estructural y relacionalmente en la atención médica, impactando su acceso, interacción y experiencia de una atención médica de calidad. Para ello, nos centramos en los siguientes temas derivados de las experiencias de las personas que consumen drogas: (i) presión sobre los servicios de salud y atención, y largas listas de espera; (ii) sensibilidad a la fatiga por compasión del personal y su impacto en la interacción con el apoyo; (iii) sistemas complejos y difíciles de gestionar; y (iv) estigma y consumo de drogas.

3.1. Presión sobre los servicios de salud y atención y largas listas de espera

La presión, la alta demanda y las largas listas de espera contribuyen a los problemas de salud y a las necesidades insatisfechas. Esto afecta especialmente a las personas cuyas necesidades de salud y atención son generalmente más complejas y que se enfrentan a servicios con exceso de demanda, recursos insuficientes y, a menudo, centrados en problemas específicos. Los participantes en este estudio reconocieron que el personal de los servicios de tratamiento de drogas y atención médica estaba sometido a una alta carga de trabajo.

(Kev, 41 años)

La fragmentación de los servicios de salud en temas específicos para su tratamiento puede ser problemática para pacientes con necesidades complejas e interrelacionadas que el sistema no contempla (véase Chan, Wright y Majeed,  2024 ). Por ejemplo, Chelsea destaca los daños involuntarios del estigma que pueden surgir de sistemas con mucha carga y presión, y cómo esto puede afectar el tratamiento de la drogadicción, la autoestima y la recuperación.

(Chelsea, 43 años)

La demanda de tratamiento farmacológico y atención médica ha regresado a los niveles prepandémicos y, en ciertos lugares, ha aumentado debido al doble impacto de la COVID-19 y la crisis del coste de la vida (Agenda Alliance,  2023 ; Mallorie  , 2024 ). Algunos participantes compartieron su enojo y frustración con los servicios de salud debido a la falta de continuidad en su atención. Por ejemplo, la asignación de un trabajador clave, que luego cambiara varias veces, tuvo un impacto negativo en Chelsea:

(Chelsea, 43 años)

Como resultado, Chelsea se desvinculó cada vez más de su atención médica y sintió que los cambios que experimentó eran una forma del servicio de manipular los datos de rendimiento para acceder a financiación. Andy compartió su descontento con el tiempo que pasaba en las largas listas de espera del NHS y el tratamiento con medicamentos. Comenta su experiencia al probar inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (ISRS), un tipo de antidepresivo, pero sintió que estos no satisfacían sus necesidades de salud.

(Andy, 29 años)

Algunos sentían que el personal buscaba resultados rápidos que se podían lograr recetando metadona. Haven comparte cómo querían abordar las causas de su consumo de drogas mediante terapias de conversación, que requieren más tiempo, pero sentían que el servicio no estaba diseñado de forma centrada en la persona. El tratamiento se administraba con medicación y el apoyo adicional estaba condicionado a la prescripción de metadona.

(Haven, 30 años)

A Haven no se le explicó completamente el motivo de esto, quien se quedó con la sensación de que sus opciones de tratamiento eran muy limitadas y estaban limitadas por el sistema de salud vigente. Asimismo, Samantha comparte su frustración con el personal y los servicios de tratamiento que, a veces, tienen expectativas poco realistas de recuperación para las personas que consumen drogas.

(Samantha, 36 años)

El simple tratamiento de la adicción física a la heroína con metadona no fue suficiente. Samantha da una idea de la presión y el ritmo estructurados en estos sistemas de salud centrados en objetivos y resultados. Esta presión sobre la carga de trabajo, la rotación de casos y la cultura del rendimiento tuvieron un efecto deshumanizante tanto en el personal, sobrecargado de casos, como en los participantes que intentaban acceder a la atención.

La participación en múltiples servicios también se consideró un factor que limitaba la autonomía del paciente y su capacidad de participar en el debate y la toma de decisiones sobre las vías de tratamiento.

(Haven, 30 años)

Estos factores contradicen el argumento de Tudor Hart, según el cual las necesidades se satisfacen mediante interacciones de mayor calidad que incluyen escuchar y profundizar en el síntoma presente ( 1971 , p. 40). Las consultas más cortas, los tiempos de espera más largos, la mayor demanda de tratamiento, las vías de tratamiento con medicamentos y la falta de continuidad contribuyen a la estigmatización estructural hacia las personas ya de por sí desfavorecidas.

3.2. Sensibilidad a la fatiga por compasión

Algunos participantes compartieron cómo sus experiencias de atención médica se vieron afectadas negativamente por sus interacciones con personal que se mostraba fatigado y desconectado de su trabajo. Si bien las razones de la fatiga y el agotamiento del personal pueden atribuirse al aumento de la presión y la demanda, algunos participantes sintieron que esto redujo la compasión que el personal podía sentir hacia ellos y su capacidad de verlos como seres humanos. Esta deshumanización afectó su autoestima y la confianza en que su tratamiento funcionaría. Haven notó que su profesional de la salud no creía que sus esfuerzos por ajustar la dosis de metadona valieran la pena, y en cambio, el miembro del personal socavó cualquier posible beneficio al asumir que Haven complementaría su dosis con drogas ilegales.

(Haven, 30 años)

Si bien es importante que el personal sanitario sea consciente y consciente de que los pacientes deben aumentar la dosis durante el proceso de titulación en caso de sobredosis, Haven percibió que este riesgo en particular no se les comunicó adecuadamente y se sintieron estigmatizados en esta interacción. No debe subestimarse la importancia de la sensibilidad, la compasión y la rehumanización en las interacciones sanitarias. Por ejemplo, Alan comparte cómo la baja autoestima puede verse agravada por interacciones estigmatizantes con personal fatigado que lidia con altas exigencias y presión.

(Alan, 20 años)

Hannah también habla de su experiencia en las interacciones con la atención médica, considerándolas transaccionales y carentes de empatía. En este extracto, llaman la atención sobre sentirse invisibles, ignorados e incomprendidos, particularmente en relación con el impacto del trauma en sus vidas:

(Hannah, 35 años)

El tratamiento y la atención pueden ser costosos y requerir mucho tiempo, especialmente cuando se abordan necesidades múltiples, complejas e insatisfechas. En su análisis, Hannah destaca la velocidad con la que pueden ocurrir las interacciones y cómo esto puede generar expectativas poco realistas de bienestar y recuperación. Para ella, hay poco esfuerzo por comprender o sanar las razones que llevaron al consumo de drogas en primer lugar; en cambio, se centran en tratar los síntomas y no la causa, lo que puede parecer transaccional e ineficaz.

3.3. Navegación por sistemas complejos

El estigma puede arraigarse en los sistemas y estructuras, dificultando que ciertas personas accedan a la ayuda que necesitan. Agenda Alliance muestra que las mujeres en libertad condicional faltaron a citas debido a la complejidad del sistema, malentendidos e instrucciones poco claras (Agenda Alliance,  2023 ). Por otra parte, King’s Fund destaca las complejidades de los sistemas y la administración del NHS (p. ej., reclamaciones de gastos de viaje, prescripción social) y cómo estos problemas perjudican a los pacientes más desfavorecidos (The King’s Fund,  2024a ). Haven muestra cómo el acceso puede depender del lugar de residencia, así como de otras barreras:

(Haven, 30 años)

Chang, Dubbin y Shim ( 2016 ) describen el capital cultural de salud (CHS) como un recurso que ayuda a las personas a desenvolverse en estos sistemas complejos, interactuar con profesionales de la salud y obtener los tratamientos que necesitan. Un CHS alto es beneficioso porque permite saber cómo solicitar y obtener tratamiento. Hannah comparte cómo se familiarizó con el sistema de tratamiento de drogas y supo aprovechar este conocimiento (es decir, el CHS) para acceder al apoyo que necesitaba.

(Hannah, 35 años)

Hannah continúa diciendo que tuvo que ser persistente para acceder a este apoyo:

(Hannah, 35 años)

Sin embargo, estos esfuerzos requieren un esfuerzo emocional para acceder a la atención médica y desenvolverse en los sistemas, lo cual ilustra cómo los sistemas y las estructuras pueden ser estigmatizantes, obstructivos y perjudiciales. Hannah continúa comentando que pudo contar con el apoyo de su madre para superar las barreras y compartir la carga cognitiva a pesar de su mala salud.

(Hannah, 35 años)

Hannah señala cómo este capital social la ayudó a fortalecer sus esfuerzos para perseverar hasta obtener el apoyo que necesitaba. No todos tienen relaciones a las que recurrir para desenvolverse en estos sistemas. Alan reconoce que, si bien el tratamiento y la atención médica pueden estar disponibles, no son fácilmente accesibles para todos:

(Alan, 20 años)

3.4. Estigma y consumo de drogas

Las interacciones estigmatizadas pueden tener un impacto negativo en la interacción de los pacientes con un servicio de salud, así como en los resultados de su tratamiento a largo plazo. Los participantes experimentaron estigma relacional en sus interacciones con el personal, lo que afectó la calidad de su atención. Kev comparte cómo se sensibilizó a las interacciones negativas y estigmatizantes con el personal sanitario debido a su consumo de drogas, y cómo esto afectó su posibilidad de recibir tratamiento para las llagas en las piernas.

(Kev, 41 años)

Haven describe sentirse criminalizada por el personal sanitario basándose en estereotipos sobre las personas que consumen drogas. Haven se sintió tratada con recelo al intentar tomar decisiones sobre sus opciones de tratamiento y la entrega de recetas.

(Haven, 30 años)

Haven continúa explicando con más detalle cómo experimentaron interacciones deficientes con los servicios de salud al intentar obtener una receta médica de reemplazo. Su identidad estigmatizada como consumidora de drogas hizo que el personal automáticamente adoptara estereotipos negativos y asumiera que Haven mentía, por lo que se le consideraba un paciente de mayor riesgo.

(Haven, 30 años)

Las implicaciones de esta estigmatización pueden tener consecuencias reales para el acceso a la atención médica. Estas personas pueden experimentar restricciones mucho mayores en cuanto a las opciones de tratamiento, así como interacciones degradantes debido a su condición de consumidoras de drogas, que no son equivalentes a las de la población general. Estos factores pueden ser perjudiciales para la salud y la recuperación, y pueden exacerbar las necesidades insatisfechas.

Puede requerir mucha valentía revelar por primera vez su consumo de drogas e intentar buscar ayuda. Este momento puede significar que una persona que consume drogas se encuentra en una situación de gran vulnerabilidad, y la respuesta de los profesionales sanitarios deja un impacto duradero en su participación en el tratamiento. Desafortunadamente, Karla comparte una interacción estigmatizante con su médico de cabecera, lo que significó que no solo le impidieron acceder al tratamiento, sino que también le pidieron que abandonara por completo la consulta del médico de cabecera de su familia.

(Karla, 49 años)

Esta interacción estigmatizante tuvo un efecto profundo y duradero en Karla. Esto también se refleja en el relato de Haven, donde hablan del efecto acumulativo de las malas experiencias con los servicios de salud, que tuvieron un impacto negativo en su confianza en el personal y en la creencia de que el tratamiento podía funcionar. Estas interacciones de mala calidad pueden tener graves consecuencias para la salud y los resultados del tratamiento, como demuestra Haven:

(Haven, 30 años)

Haven continúa diciendo:

(Haven, 30 años)

Aunque para algunos participantes acceder al apoyo se consideró un desafío por varias razones, Chelsea no sintió que el acceso fuera el problema principal; más bien, comentó que las interacciones con su médico eran particularmente conflictivas y estigmatizantes:

(Chelsea, 43 años)

Puede ser difícil para algunas personas navegar por los sistemas y estructuras de atención médica para acceder al tratamiento, pero para otros, el servicio recibido a menudo puede sentirse estigmatizado y de mala calidad. Chang, Dubbin y Shim ( 2016 ) muestran en su estudio de interacciones proveedor-paciente entre personas que usan drogas y personal de atención médica que los participantes tendían a tener un bajo CHC y recibían atención de peor calidad. La calidad de las interacciones tendía a aumentar si el paciente podía movilizar el CHC para presentar un desempeño construido de un paciente «ideal» y «merecedor». En el siguiente extracto, las interacciones entre Chelsea y su médico se deterioraron rápidamente y su frustración es palpable. Chelsea no puede movilizar suficiente CHC en este punto para fortalecer su posición en sus interacciones con su médico. A pesar de la evidencia y la defensa de su trabajador de apoyo, Chelsea no se siente escuchada y no puede satisfacer sus necesidades.

(Chelsea, 43 años)

Estas interacciones de baja calidad implican que las personas pueden optar por desvincularse de los servicios de tratamiento que consideran estigmatizantes y no satisfacen sus necesidades. Esto puede tener un impacto profundamente negativo en la recuperación, además de agravar inadvertidamente las desigualdades en salud en esta población. En cambio, el valor positivo de ser visto, escuchado e incluido en la toma de decisiones queda claro en el relato de Hannah:

(Hannah, 35 años)

Recibir un trato digno y respetuoso es fundamental en la experiencia de tratamiento y recuperación, y contribuye a fomentar un servicio de salud más equitativo. Las interacciones de calidad moldean la autoestima y la autoeficacia de una persona y pueden tener un impacto positivo en sus resultados de salud. Sin embargo, lograr tratamientos y servicios de salud de alta calidad y sin estigmatización es complejo. Max llama la atención sobre la ineficacia de los sistemas de salud que actualmente atienden las necesidades de las poblaciones marginadas:

(Máximo, 45 años)

Como explica Max, un enfoque centrado en la persona y sin estigma es fundamental para promover una atención médica de alta calidad para las personas marginadas que consumen drogas. Abordar las necesidades insatisfechas y garantizar que todas las personas se sientan vistas, escuchadas y participadas en la toma de decisiones es esencial para un sistema de atención médica equitativo y de calidad. De igual manera, abordar la alta demanda de tratamiento, especialmente entre una población con múltiples necesidades complejas, debería ser una prioridad clave.

4. Discusión

Hemos abordado el estigma desde cuatro perspectivas para destacar los daños cotidianos que las personas que consumen drogas pueden experimentar al acceder a los servicios de salud. Los aspectos estructurales y relacionales del estigma, arraigados en la atención médica, reproducen desigualdades en el acceso y la experiencia de una atención médica de calidad, lo que a su vez repercute en las desigualdades en salud. Esto es injusto.

El ICL afirma que «la buena atención médica tiende a variar inversamente con la necesidad de esta en la población atendida» ( 1971 , 405). Ayuda a arrojar luz sobre los daños que surgen de las desigualdades que están arraigadas en los sistemas de atención médica (The Lancet  2021 ). Sabemos que las poblaciones que viven en condiciones marginadas están crónicamente desatendidas por una atención médica de buena calidad y no pueden acceder a servicios de salud que satisfagan plenamente sus necesidades urgentes y complejas (Lowther-Payne et al.  2023 ; Matsuzaka, Romanelli y Hudson  2021 ; Tudor Hart  1971 ). Aunque el ICL se centra principalmente en la disponibilidad de atención médica y la influencia de las fuerzas del mercado, buscamos ampliar la discusión para incluir un mayor escrutinio de las experiencias inversas de la atención médica de buena calidad . Nuestra intención ha sido profundizar en el significado de la atención en el ICL y cómo esta se vincula con los aspectos relacionales de la atención, mientras que gran parte de la investigación relacionada con el ICL hasta la fecha se ha centrado en los aspectos transaccionales. Sin embargo, la disponibilidad de atención médica de calidad solo explica parcialmente el ICL. Buscamos comprender cómo las dinámicas relacionales y estructurales de la atención médica y los sistemas pueden ser estigmatizantes, impactando negativamente la experiencia de una persona.

Los aspectos relacionales y prácticos de la atención médica son muy importantes para la percepción y la experiencia de una atención médica de buena calidad (Liberati et al.,  2022 ), pero a menudo estos elementos —como citas más largas, listas de espera más cortas, opciones de tratamiento, autonomía, toma de decisiones y la explicación completa de diagnósticos complejos— se niegan a las personas marginadas debido al estigma arraigado en los sistemas y estructuras. En nuestro estudio, esto significó que los participantes a menudo sintieron que no se les brindaba el tiempo y la atención necesarios para satisfacer y comprender plenamente sus complejas necesidades, lo que afectó su compromiso con el servicio. Las razones de esto, en términos más generales, se pueden atribuir a la alta demanda de ciertos servicios (p. ej., tratamiento farmacológico, salud mental), lo que ejerce presión sobre sistemas y personal ya sobrecargados, que luego experimentan fatiga por compasión y exceso de trabajo. Además, muchos de nuestros participantes demostraron hipervigilancia al interactuar con el personal y a menudo se sentían invisibles e ignorados si las citas se apresuraban. Algunos también informaron tener dudas sobre los próximos pasos con respecto a su ruta de tratamiento. Otros sentían que su única opción de tratamiento era la medicación, a pesar de expresar su deseo de probar tratamientos más intensivos, como terapias de conversación. Esto demuestra que la calidad de la atención puede determinar si un paciente se siente escuchado, comprendido y plenamente consciente de los próximos pasos del tratamiento.

Ilustramos cómo el estigma puede estar arraigado en sistemas y estructuras que dificultan que ciertas personas naveguen y accedan a la ayuda que necesitan. El estudio de Chang, Dubbin y Shim ( 2016 ) sobre las interacciones entre pacientes y proveedores reveló cómo algunos pacientes pudieron movilizar el capital cultural de salud (CHC) para asegurar la entrada y el acceso a los sistemas de atención médica y que sus necesidades de atención médica fueran satisfechas. El CHC también proporciona el «aceite» en las relaciones sociales con el personal, ayudando a un paciente a presentarse como merecedor de tratamiento. Un alto CHC es beneficioso porque constituye una forma de saber cómo solicitar y obtener tratamiento, y conocimiento de cómo funcionan los sistemas complejos. Algunas personas en nuestro propio estudio se vieron desfavorecidas por el CHC porque no se presentaron al personal de atención médica de una manera que se ajustara a la idea normativa de un «buen» paciente o «candidato». Esto significó que algunas interacciones fueron confrontativas y perjudiciales para los participantes que intentaban acceder al tratamiento farmacológico. Esta estigmatización, arraigada en las estructuras y servicios de atención médica, puede tener graves consecuencias para los resultados de salud, lo que significa que muchas personas se sienten poco escuchadas y desatendidas y pueden desvincularse de los servicios, lo que exacerba las necesidades de salud no satisfechas. Esto es fundamental para el ICL por el cual la atención médica de buena calidad varía inversamente a la necesidad (Tudor Hart  1971 ). Metzl y Hansen ofrecen una manera de abordar el estigma arraigado en las estructuras y servicios de atención médica al fomentar la práctica reflexiva y mejorar la capacitación clínica para que los profesionales fortalezcan su «competencia estructural», es decir, desarrollar una comprensión de los impactos de las estructuras sociales y económicas en los resultados de salud del paciente. Proponen que al fortalecer la competencia estructural de un profesional esto significa que las interacciones con los pacientes se vuelven más compasivas y centradas en la persona en lugar de estigmatizantes (Metzl y Hansen  2014 ).

Nuestro estudio muestra que el estigma relacional afectó las interacciones entre pacientes y proveedores e influyó en la forma en que los participantes interactuaban con los servicios. Los estereotipos negativos y la sospecha del personal hicieron que los participantes sintieran que sus opciones de tratamiento estaban restringidas y que sus interacciones se sintieran degradantes. El estigma es perjudicial para la salud y el bienestar porque es deshumanizante y perpetúa un desequilibrio de poder (Tyler  2020 ). También influye en si una persona se siente segura de revelar múltiples problemas coexistentes que podrían pasarse por alto o pasarse por alto si las interacciones con el personal sanitario se sienten estigmatizantes o apresuradas. Dicho esto, los participantes en nuestro estudio pudieron identificar la atención médica de buena calidad como una experiencia que ayuda a fomentar una interacción no estigmatizante, que incluyó empatía, compasión y paciencia.

La principal fortaleza de este estudio reside en la inclusión de voces que han sido marginadas y que, de otro modo, pasarían desapercibidas. Esto da prominencia a lo que hace posible una vida digna (Back, 2007 ). Se buscó una diversidad de características de edad y género, uso de drogas y patrones de consumo; sin embargo, la principal limitación de esta muestra es que se trata mayoritariamente de británicos blancos. Si bien esto es congruente con la composición poblacional del noreste de Inglaterra, los autores reconocen que los temas aquí tratados no reflejan necesariamente las experiencias de las comunidades minorizadas, por ejemplo, en función de la raza. Los autores fueron conscientes de que el tema podría ser muy sensible y emocionalmente estimulante para los participantes, por lo que se tomaron medidas para proporcionar orientación sobre el apoyo, y el investigador se esforzó por ser neutral y sin prejuicios en todo momento. Los autores son conscientes de que, si bien nuestro análisis de las experiencias inversas de atención se relaciona con las poblaciones marginadas que consumen drogas ilícitas, se necesita más investigación para comprender las superposiciones e intersecciones dentro y entre otros grupos marginados.

5. Conclusión

El estigma es un factor clave que contribuye a la experiencia inversa de una atención médica de buena calidad y requiere mayor atención por parte de los responsables políticos y los profesionales de la salud. El estigma afecta la calidad de la atención médica a la que las poblaciones marginadas tienen acceso y reciben, exacerbando las necesidades insatisfechas, que son perjudiciales, injustas y evitables. Hemos analizado cuatro temas clave que ilustran los daños del estigma y complementan la evidencia existente que sustenta la Ley de Atención Inversa de Tudor Hart, según la cual las experiencias de atención médica y servicios de buena calidad varían inversamente a las necesidades de la población atendida.

Gastos en Sepsis: Un Problema de Salud Mundial

  • •Los elevados gastos que genera la sepsis pueden afectar al sistema de atención sanitaria más allá de la atención directa de la sepsis.
  • •Los costos de la sepsis varían mucho entre los distintos países, pero siempre son extremadamente caros.
  • El reconocimiento y el tratamiento de la sepsis suponen un gran desafío para los sistemas de atención sanitaria en todo el mundo.

1. Introducción​

La sepsis es un síndrome potencialmente mortal de disfunción orgánica causado por una respuesta desregulada del huésped a una infección [ 1 ]. El reconocimiento y el manejo de la sepsis es un desafío importante para los sistemas de salud en todo el mundo. Los pacientes con sepsis necesitan tratamiento inmediato para combatir la infección y revertir la disfunción orgánica potencialmente mortal. La sepsis es la principal causa de muerte en pacientes críticos, con una tasa de mortalidad de hasta el 46,4% [ 1 ]. dependiendo de su gravedad, que está determinada por la presencia y el grado de disfunción orgánica aguda. La necesidad de soporte de órganos vitales a menudo requiere ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI) o salas médicas y puede requerir el uso prolongado de estas costosas instalaciones de atención médica; uno de cada cinco pacientes con una infección se deteriora dentro de las 48 h posteriores al ingreso al departamento de emergencias (DE) y puede necesitar ingreso en la UCI [ 1 ].En 2017, la Organización Mundial de la Salud (OMS) presentó una resolución en la que se declaró la sepsis como una amenaza para la salud mundial [ 2 ]. Esta resolución enfatiza la importancia de mejorar la prevención, el diagnóstico, el manejo y, en particular, el presupuesto de atención médica de la sepsis. Sin embargo, las cifras de incidencia y los costos recientes incluso subestiman la carga total de la sepsis, ya que también se deben considerar los pacientes con COVID-19 e insuficiencia orgánica múltiple (es decir , más que insuficiencia pulmonar), ya que estos casos deben definirse como sepsis. Las cifras de esta complicación de la COVID-19 aún están por venir y aumentarán aún más la carga mundial de sepsis.Dado que la carga global de sepsis es grande, la sepsis se ha convertido en un punto importante de atención para muchas instituciones de salud. Múltiples estudios han estimado los costos asociados con la sepsis, que parecen ser grandes dada la incidencia relativamente alta y la atención médica avanzada necesaria para los casos más graves. Los gastos de atención médica relativamente altos para la sepsis, no solo pueden afectar la atención de la sepsis, sino que también pueden ser una amenaza para el presupuesto total de atención médica [ 1 ] y, por lo tanto, también afectar al resto del sistema de atención médica. Sin embargo, no se dispone de costos de atención médica precisos relacionados con la sepsis debido a la controversia con respecto a la definición de sepsis, así como a la naturaleza de la sepsis, que generalmente se acompaña de comorbilidades preexistentes y complicaciones agudas. El envejecimiento de la población, que lleva a un mayor número de pacientes con comorbilidades, condujo al crecimiento tanto en la incidencia de sepsis como en la gravedad de la sepsis en los últimos años [ 1 ]. En consecuencia, los esfuerzos por aumentar la esperanza de vida que inadvertidamente conducen a una población envejecida, también aumentarán la incidencia de la sepsis, la gravedad de la sepsis y la necesidad de cuidados avanzados y de ingreso en UCI, lo que pondrá aún más presión sobre los presupuestos de atención médica en el futuro cercano. Para mantener la atención médica asequible, es fundamental comprender los costos de la sepsis y sus determinantes. Un conocimiento exhaustivo de la carga global y nacional de la sepsis es crucial para justificar, diseñar y monitorear iniciativas de prevención, diagnóstico y tratamiento de esta enfermedad crítica y, a menudo, prevenible. Es importante contar con estimaciones nacionales precisas sobre la epidemiología para asignar adecuadamente los recursos, las iniciativas de tratamiento clínico y fundamentar y monitorear las intervenciones de políticas sanitarias. Al calcular y comparar los gastos de atención médica entre países, deben tenerse en cuenta varios factores que complican la situación. En primer lugar, los costos de atención médica notificados a nivel nacional no pueden extrapolarse directamente a otros países debido a las diferencias en las guías de tratamiento y los precios locales. En segundo lugar, estudios previos utilizaron datos anteriores a la década de 2000, que ya no son representativos de la atención médica actual. En tercer lugar, los datos sobre los costos de atención médica relacionados con la sepsis fuera de la UCI son escasos, aunque la mayoría de los pacientes con sepsis ingresan en una sala general. En este estudio, nos propusimos investigar y proporcionar una visión general de los gastos hospitalarios relacionados con la sepsis en pacientes adultos en todo el mundo. Por lo tanto, realizamos una revisión sistemática de la literatura para examinar la calidad de los manuscritos que informan los costos de atención médica por sepsis y obtener una visión integral de los gastos globales de atención médica por sepsis en pacientes adultos.

3.1.1 . Descripción general y características del estudio

La mayoría de los estudios se realizaron en los Estados Unidos de América (EE. UU.; n = 6, 37,5 %) y en Europa (n = 6, 37,5 %); otros estudios se realizaron en Asia, Australia y Sudamérica. No se realizaron estudios en África. La sepsis se evaluó con mayor frecuencia ( n = 15, 93,75 %) en comparación con el choque séptico (n = 1, 6,25 %). En total, 13 estudios utilizaron las definiciones de sepsis proporcionadas por la ACCP/SCCM (59,1 %), mientras que 10 estudios identificaron pacientes sépticos según la codificación CIE-9/10-CM (40,9 %). Cuatro estudios fueron relativamente pequeños y tuvieron menos de 100 pacientes (30,8 %), mientras que siete estudios incluyeron >5000 pacientes (53,8 %). Los estudios incluidos utilizaron diferentes métodos para calcular sus costos unitarios: seis estudios basaron sus cálculos en contabilidad (35,3%), tres estudios utilizaron más de un enfoque de costos para estimar los costos de la sepsis (17,6%).

3.1.2 . Costos de atención médica de la sepsis

Calculamos los costes de atención sanitaria de la sepsis para todos los pacientes (en general), supervivientes y no supervivientes en valor de euros para el año 2022 ( Tabla 1 , Tabla 2 ).

Tabla 1. Costes hospitalarios totales anuales por estancia en euros de 2022.

Identificación del estudioPaísPacientesGravedad de la sepsisMétodoParámetro
Coste de supervivencia (± DE o RIQ) [€]Coste de no superviviente (± DE o RIQ) [€]Coste total (± DE o RIQ) [€]Costes totales de la sepsis por país [x 10 6 €]Costes de la sepsis per cápita por país [€]% del presupuesto sanitario gastado en sepsis por país% del PNB gastado en sepsis
Álvarez 2012 [ 11 ]España54S + SSHContabilidadSignificarDakota del NorteDakota del Norte44.1643302712,51%0,27%
Baretto 2016 [ 12 ]Brasil95S + SSHContabilidadMedianaDakota del Norte413974959219444,07%0,58%
Berto 2011 [ 13 ]Italia64S + SSHMezcladoSignificarDakota del NorteDakota del Norte91.95188891475,06%0,50%
Bunchman 2020 [ 14 ]EE.UU1.136.889SCargosMedianaDakota del NorteDakota del Norte16.72712.860390,44%0,07%
Darbá 2019 [ 15 ]España311.674S + SSHContabilidadMedianaDakota del NorteDakota del Norte9692724160,55%0,06%
Giamarellos-Bourboulis 2014 [ 16 ]Grecia298S + SSHMicrocosteoMediana3413Dakota del NorteDakota del Norte5860,29%0,03%
Instituto George 2021 [ 17 ]Australia12.895S + SSHCargosSignificarDakota del NorteDakota del Norte56.4102272871,17%0,20%
Goodwin 2015 [ 18 ]EE.UU84.575S + SSHCargosSignificar35.656Dakota del NorteDakota del Norte27.414840,93%0,16%
Jones 2011 [ 19 ]EE.UU79SSHCargosSignificarDakota del NorteDakota del Norte13.46510.352320,35%0,06%
Micek 2012 [ 20 ]EE.UU754S + SSHContabilidadMediana20.291Dakota del Norte20.25315.571480,53%0,09%
Mouncey 2015 [ 21 ]Reino Unido348SMezcladoSignificarDakota del NorteDakota del Norte18.1312830431,24%0,12%
Noritomi 2014 [ 22 ]Brasil1882S + SSHContabilidadSignificarDakota del NorteDakota del Norte29.18135.89617215,85%2,27%
Página 2015 [ 23 ]EE.UU34.829SCargosMedianaDakota del NorteDakota del Norte35.29227.134830,92%0,16%
Purba 2020 [ 24 ]Indonesia2.566.689SContabilidadSignificarDakota del NorteDakota del Norte11015985238,85%0,68%
Sadique 2011 [ 25 ]Reino Unido1650SMezcladoSignificarDakota del NorteDakota del Norte24.0373752571,64%0,16%
Suárez 2011 [ 26 ]España14.076S + SSHCargosSignificarDakota del NorteDakota del Norte16.8321258270,96%0,10%
Vaughan-Sarrazin 2011 [ 27 ]EE.UU13.878S + SSHOtroSignificarDakota del NorteDakota del Norte67.20651.6711581,76%0,30%
Walkey 2014 [ 28 ]EE.UU56.997SCCRMedianaDakota del NorteDakota del Norte24.83019.090580,65%0,11%

⁎Según: Sepsis-3 (qSOFA/SOFA); S = sepsis; SSH = shock séptico.

Tabla 2. Costes anuales totales diferenciados por disposición por caso en euros de 2022.

Identificación del estudioPaísPacientesGravedad de la sepsis*MétodoParámetro
Coste total por sala (rango) [€]Coste total UCI (rango) [€]Coste total de sepsis por sala por país [x 10 6 €]Costes totales de la sepsis en UCI por país [x 10 6 €]
Fernando 2019 [ 29 ]Canadá657SMicrocosteoSignificar98.55326.21358431554
Gümüş 2018 [ 30 ]Pavo291SSHMicrocosteoSignificarDakota del Norte74.245Dakota del Norte18.434
Jiang 2013 [ 31 ]Porcelana71S + SSHMicrocosteoSignificarDakota del Norte11.844Dakota del Norte51.118
Neira 2018 [ 32 ]Brasil724.258SContabilidadSignificar56815546981912
Paoli 2018 [ 33 ]EE.UU2.566.689S + SSHContabilidadSignificarDakota del Norte40.265Dakota del Norte30.957
Sadique 2011 [ 25 ]Reino Unido1650SMezcladoSignificarDakota del Norte31.489Dakota del Norte4916
Identificación del estudioCostes de la sepsis por habitante por país [€]Costos de sepsis en UCI per cápita por país [€]% del presupuesto de atención médica gastado en la sala de sepsis% del presupuesto sanitario gastado en la UCI de sepsis% del PNB gastado en salas de sepsis% del PNB gastado en UCI de sepsis
Fernando 2019157413,74%0,99%0,40%0,11%
Gümüş 2018Dakota del Norte226Dakota del Norte21,78%Dakota del Norte2,82%
Jiang 2013Dakota del Norte36Dakota del Norte6,20%Dakota del Norte0,44%
Neira 2018390,31%0,84%0,04%0,12%
Paoli 2018Dakota del Norte94Dakota del Norte1,05%Dakota del Norte0,18%
Sadique 2011Dakota del Norte74Dakota del Norte2,15%Dakota del Norte0,20%
3.1.2.1 . Costes hospitalarios totales por estancia

En la Tabla 1 se presentan los costes hospitalarios totales por estancia ( n = 18 estudios). Como se puede observar, la media de los costes hospitalarios totales por paciente varió en gran medida, entre 1101 € [ 23 ] y 91.951 € [ 13 ]. La mediana (rango intercuartil [RIC]) de la media de los costes hospitalarios totales notificados fue de 36.191 € (17.158 € – 53.349 €). La mediana de los costes hospitalarios (RIC) de los supervivientes fue de 8439 € (7633 € – 16.072 €). Todos estos estudios citados en la Tabla 1 proporcionaron los costes hospitalarios totales de la sepsis por caso. Desafortunadamente, no todos estos estudios diferenciaron los costes hospitalarios entre los pacientes que sobrevivieron a la sepsis y los que no la sobrevivieron. Siete de los estudios citados proporcionaron los costes hospitalarios medios por paciente con sepsis (es decir, tanto supervivientes como no supervivientes), que variaron entre 7495 € [ 12 ] y 35 292 € [ 22 ]. Esta variación está presumiblemente relacionada con las diferencias en el número de pacientes ingresados ​​en la UCI, así como con las diferencias en la duración de la estancia (es decir, en la UCI o en el hospital). La mediana (RIC) del coste hospitalario por paciente fue de 12 235 € (11 451 € – 23 686 €) para todos los pacientes con sepsis (es decir, tanto supervivientes como no supervivientes) y de 17 828 € (8915 € – 26 742 €) para los supervivientes de la sepsis. Desafortunadamente, en estos estudios no se calcularon los costes hospitalarios por estancia para los no supervivientes ( Tabla 1 ).

3.1.2.2 . Costos hospitalarios por estancia y disposición

Seis estudios diferenciaron los costes por disposición, siendo el ingreso en la UCI y la sala general de sepsis ( Tabla 2 ). Los costes medios por estancia en la UCI (evaluados en seis estudios) oscilaron entre 1555 € y 74 245 €. La mediana (RIC) del coste por estancia en la UCI fue de 22 635 € (15 436 € – 38 071 €). Presumiblemente, esto puede estar relacionado con el número de días en los que se requirió el ingreso. La mediana (RIC) de los costes asociados con el ingreso en la sala general fue de 48 993 € (25 064 € – 74 057 €). Por lo tanto, los costes para los pacientes con sepsis ingresados ​​en una sala general (48 993 €) son considerablemente más altos que los costes para los pacientes ingresados ​​en la UCI (22 635 €; Tabla 2 ). A pesar de la gran diferencia en los costos del tratamiento de la sepsis en la sala general y la UCI, debe tenerse en cuenta que la duración de la internación y la complejidad de la atención son determinantes importantes de los costos del tratamiento y la condición del paciente afectará la decisión clínica de admitirlo.

3.1.3 . Determinantes de los costos hospitalarios por sepsis

Para explorar los determinantes de los costos hospitalarios por sepsis, estratificamos los costos por región de estudio, número de pacientes incluidos, método para calcular los costos y gravedad de la sepsis. La mediana de los costos hospitalarios por sepsis fue menor en los EE. UU. (29.629 €) que en Europa (34.135 €). La mediana del costo reportada en estudios con un gran número de pacientes (> 5000) fue de 31.200 € (rango de 1107 € a 67.206 €), en comparación con 18.132 € en estudios más pequeños con 101 a 500 pacientes. Los estudios que utilizaron «otros métodos» distintos a la contabilidad para calcular los costos informaron costos más altos (67.206 €) en comparación con los 18.294 € contables, al igual que los estudios que se centraron en la sepsis y el shock séptico (38.132 €) en comparación con el shock séptico únicamente (13.466 €). Por lo tanto, los costos de atención médica informados para la sepsis se ven afectados por la región de estudio, el tamaño de la población, la gravedad de la sepsis estudiada y el método de cálculo empleado.

3.2 . Comparación de la carga financiera de la sepsis entre países

3.2.1 . Diferencias en la incidencia de sepsis entre países

Tanto el gasto total en atención médica relacionado con la sepsis como el número de habitantes muestran grandes diferencias entre los países reportados (Tabla Suplementaria 1). El menor número de casos de sepsis se diagnostica en Grecia ( n = 171.610 al año) [ 16 ], mientras que la sepsis se diagnostica con mayor frecuencia en Indonesia ( n = 5.432.814 al año) [ 24 ] (Tabla Suplementaria 1).

3.2.2 . Diferencias en el gasto sanitario relacionado con la sepsis entre países

El gasto total en atención médica relacionado con la sepsis fue el más bajo en Grecia (58.574.325 €) [ 16 ] y el más alto en los EE. UU. (51.671 € × 10 6 ) [ 27 ] ( Tabla 1 ). La mediana (RIC) del gasto en atención médica relacionado con la sepsis fue de 15.262.206.307 € (2.948.651.506 € – 18.210.857.813 €; Tabla 1 ). Al dividir los gastos en atención médica relacionados con la sepsis por el número de habitantes por país, obtuvimos los costos de sepsis per cápita: estos fueron los más bajos en Grecia (6 € por año) [ 16 ] y los más altos en Brasil (172 € por año) [ 22 ]. El coste medio (RIC) de la sepsis per cápita fue de 50 € (34 € – 84 €) ( Fig. 2 ) .

Figura 2

La cantidad relativa del presupuesto de atención médica que se gasta en sepsis varió ampliamente entre los países de los estudios informados. Por ejemplo, Grecia gastó la menor cantidad de dinero en atención médica relacionada con la sepsis (0,29% del presupuesto de atención médica) [ 16 ], mientras que Brasil gastó relativamente la mayor cantidad de dinero en atención médica relacionada con la sepsis (15,85% del presupuesto de atención médica) [ 22 ]. El gasto medio en atención médica relacionado con la sepsis por país fue del 2,65% del presupuesto total de atención médica ( Tabla 1 ). En total, siete estudios describieron los costos relacionados con la sepsis en los EE. UU., mostrando aproximadamente la misma cantidad de gasto en atención médica gastado en sepsis (0,35–1,76%) [ 14 , [ 17] , [18] , [19] , 22 , 26 , 27 ]. Finalmente, hubo un amplio rango de producto interno bruto (PIB) gastado en sepsis entre los diferentes países incluidos en nuestra revisión sistemática, que osciló entre 0,03% (Grecia) [ 16 ] y 2,27% (Brasil) [ 22 ] y una cantidad mediana (RIC) de PNB gastado en atención médica relacionada con la sepsis de 0,33% (0,03% – 2,27%).

4 . Discusión

A pesar de la alta incidencia y mortalidad de la sepsis, los datos sobre sus costos en atención médica son limitados. Realizamos una revisión sistemática de estudios que informan sobre el costo de la sepsis. Nuestra revisión encontró 18 estudios con costos totales de sepsis por paciente que oscilaban entre 1101 € y 91 951 €. Nuestra revisión bibliográfica mostró que el costo estimado del tratamiento de un paciente séptico variaba considerablemente entre estos estudios. Las estimaciones de los costos hospitalarios de la sepsis, los costos totales de la sepsis por país, el porcentaje del presupuesto sanitario dedicado a la sepsis y el porcentaje del PIB dedicado a la sepsis variaron considerablemente entre los estudios incluidos. Sin embargo, el tratamiento de la sepsis es, de forma sistemática, extremadamente costoso en los países estudiados.En la literatura existente se han encontrado varias características asociadas con altos costos de tratamiento, incluyendo mayor gravedad de la enfermedad, edad avanzada, indicación quirúrgica para hospitalización y un sitio de infección específico (por ejemplo, infecciones relacionadas con catéteres) [ 

34 ]. La sepsis es una enfermedad grave, con una mortalidad de hasta 46,4%, y su incidencia es relativamente alta en la población que envejece con múltiples comorbilidades [ 

32 ].Sin embargo, dado que la mayoría de los factores de riesgo que aumentan los costos de la sepsis se relacionan con características fijas del paciente con sepsis, nuestro estudio no ofrece un enfoque directo para reducir los costos. Quizás la reducción de los procedimientos diagnósticos y terapéuticos ineficientes mejoraría la rentabilidad. Ante el envejecimiento de la población y el aumento mundial de problemas como la obesidad y las enfermedades comórbidas, así como las posibilidades médicas —casi ilimitadas—, la escasez de presupuestos sanitarios es evidente y los costos no pueden ignorarse al tomar decisiones en los procesos médicos.Nuestro análisis mostró que los costes para los pacientes con sepsis ingresados ​​en una planta general (48.993 €) son superiores a los costes para los pacientes con sepsis ingresados ​​en la UCI (22.635 €). Este es un resultado notable, teniendo en cuenta que el tratamiento en la UCI es más intensivo y requiere más suministros y personal. Sin embargo, esta aparente contracción puede explicarse por el hecho de que la mayoría de los pacientes con sepsis ingresan en una planta general. Además de eso, la duración de la estancia en una planta general suele ser mayor que en la UCI. Nuestro análisis también mostró que hay más datos disponibles sobre los costes del tratamiento de la sepsis en la UCI que en la planta general. Dado que la sepsis es más prevalente y más cara en la planta general, se debería realizar más investigación sobre los costes de la sepsis en la planta general. Es inevitable tocar algunos aspectos éticos al describir la investigación sobre los costes de la atención sanitaria. Desde una perspectiva social, existe una tendencia a asignar un mayor valor monetario a un tratamiento si la persona estaría en peor situación sin recibirlo.Las fortalezas de este estudio se relacionan con el uso de la recopilación de datos como parte de un estudio de literatura y un estudio de datos. Esto nos permite proporcionar información detallada sobre los componentes de costos y comparar costos entre países. Sin embargo, una limitación de este estudio es investigar los costos de atención médica asociados con la sepsis mediante el uso de datos administrativos para identificar la sepsis y estimar el gasto, lo que inhibe el cálculo de los costos de atención médica a nivel de paciente. Como resultado, la intensidad de la atención de los pacientes individuales no se reflejó en el gasto de atención médica. En segundo lugar, es posible que se hayan pasado por alto varios estudios sobre los costos de la sepsis, ya que los estudios sobre los costos de la sepsis pueden haberse publicado en revistas no científicas (es decir, informes de políticas, libros) o en idiomas distintos del inglés. Dichas publicaciones no se incluyen en nuestra revisión, pero las expectativas son una variabilidad similar o más pronunciada.Para proporcionar costos más confiables y comparables, estandarizamos la estimación de los costos relacionados con la sepsis; utilizamos definiciones de sepsis consensuadas para reducir la heterogeneidad de los diagnósticos de sepsis, con las “Terceras Definiciones de Consenso Internacional para Sepsis y Choque Séptico” representando un paso importante en la dirección correcta; estandarizamos los métodos económicos; y utilizamos la lista de verificación de Drummond para guiar la crítica de las evaluaciones económicas. Evaluar la calidad del estudio resultó ser bastante difícil. Un método establecido para calcular los costos unitarios parece ser un importante indicador de calidad para los estudios de costos, ya que los métodos de cálculo precisos prometen resultados más confiables. En nuestra evaluación de los métodos de cálculo de costos, seguimos el orden propuesto por Drummond et al. en el que el microcosteo es el método de medición de costos más preciso.Ante el envejecimiento de la población y el aumento mundial de problemas como la obesidad y las enfermedades concomitantes, así como las casi ilimitadas posibilidades médicas, la escasez de presupuestos sanitarios es evidente y no se pueden ignorar los costos al tomar decisiones en los procesos médicos. La mayor parte de los costos de un ingreso en la UCI por sepsis se deben a los gastos de personal, alojamiento y materiales desechables generales por día en la UCI. Los procedimientos diagnósticos y las intervenciones terapéuticas solo representan una cuarta parte de todos los costos. Por lo tanto, solo las estrategias que puedan reducir eficazmente la duración de la estancia en la UCI podrían reducir los costos.

5. Conclusión​

En conclusión, existe una gran variabilidad entre países en cuanto a los costos de la sepsis. Los costos son más altos para los pacientes con sepsis en la sala general. Estudios adicionales que examinen el impacto en los costos de la sepsis, especialmente en la sala general, pueden ayudar a justificar, diseñar y monitorear iniciativas de prevención, diagnóstico y tratamiento de esta enfermedad crítica y a menudo prevenible. En el campo de la sepsis, ya se ha descubierto mucho, pero aún queda mucho por descubrir. El hecho es que, hasta ahora, se ha prestado poca atención al aspecto económico de este síndrome. Esperamos que este estudio sea un primer paso hacia la incorporación de posibles estrategias de ahorro de costos.

Decisiones del NICE y las Consecuencias en la Salud de la Población

Los sistemas de salud se enfrentan a difíciles disyuntivas al financiar nuevos medicamentos. En Inglaterra, las recomendaciones de financiación del Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) para nuevos medicamentos podrían generar beneficios para la salud, pero inevitablemente resultan en pérdidas de salud, ya que los fondos no pueden destinarse a tratamientos y servicios alternativos.

Nuestro objetivo fue evaluar el impacto en la salud poblacional de las recomendaciones del NICE para nuevos medicamentos durante el período 2000-20.

Métodos

Para este análisis retrospectivo, identificamos las evaluaciones tecnológicas de nuevos fármacos en Inglaterra, publicadas en la base de datos pública de evaluaciones del NICE entre 2000 y 2020. Excluimos los productos con evaluaciones finalizadas, no recomendados o retirados del mercado posteriormente, así como las evaluaciones en programas centrados en dispositivos médicos, diagnósticos o procedimientos intervencionistas. Incluimos fármacos que se sometieron a la evaluación del NICE en los 5 años siguientes a su aprobación regulatoria inicial. Recopilamos datos sobre el nombre del fármaco, la indicación evaluada y las características específicas tanto del fármaco como de su evaluación. Observamos la relación calidad-precio ofrecida por los nuevos fármacos, expresada como la razón coste-efectividad incremental (RCEI), y los datos sobre los beneficios para la salud, expresados ​​como años de vida ajustados por calidad (AVAC). Estimamos el número de pacientes que recibieron nuevos medicamentos recomendados por NICE utilizando datos propios sobre el volumen total de nuevos medicamentos vendidos en Inglaterra entre el 1 de enero de 2000 y el 31 de diciembre de 2020. Calculamos el efecto neto en la salud de cada evaluación utilizando la diferencia entre las ganancias incrementales de AVAC derivadas de la implementación del nuevo medicamento en el Servicio Nacional de Salud (NHS) y los AVAC estimados que hipotéticamente podrían obtenerse reasignando los mismos fondos a otros servicios o tratamientos del NHS. Obtuvimos los AVAC no utilizados dividiendo el coste incremental del nuevo medicamento entre el coste de oportunidad sanitaria del gasto del NHS.

Recomendaciones

NICE evaluó 332 fármacos únicos entre 2000 y 2020; 276 (83%) recibieron recomendaciones positivas. De estos 276, 207 (75%) recibieron una evaluación de NICE dentro de los 5 años posteriores a su aprobación regulatoria. Incluimos 183 (88%) de 207 fármacos en este análisis, tras excluir los que no cumplían los criterios de elegibilidad. La mediana de ganancia de AVAC en las 339 evaluaciones fue de 0,49 (RIC: 0,15-1,13), equivalente a medio año adicional de plena salud. La mediana del ICER para la recomendación de nuevos fármacos aumentó de 21 545 £ (RIC: 14 175-26 173 £) por AVAC ganado en 14 evaluaciones publicadas entre 2000 y 2004 a 28 555 £ (RIC: 19 556-33 712 £) en 165 evaluaciones publicadas entre 2015 y 2020 (p = 0,014). La mediana del ICER varió según el área terapéutica, desde 6478 £ (RIC: 3526-12 912 £) en 12 evaluaciones de fármacos antiinfecciosos hasta 30 000 £ (RIC: 22 395-45 870 £) en 144 evaluaciones de fármacos oncológicos (p < 0,0001). Los nuevos fármacos generaron aproximadamente 3,75 millones de AVAC adicionales en 19,82 millones de pacientes que recibieron los nuevos fármacos recomendados por el NICE. El uso de nuevos fármacos supuso un coste adicional estimado para el NHS de 75.100 millones de libras esterlinas.

Si los recursos asignados a nuevos fármacos se hubieran invertido en los servicios existentes del NHS, se podrían haber generado aproximadamente 5,00 millones de AVAC adicionales durante el período 2000-2020.

En general, el impacto acumulado en la salud poblacional de los fármacos recomendados por el NICE fue negativo, con una pérdida neta de aproximadamente 1,25 millones de AVAC.

Interpretación

Durante el período 2000-2020, la cobertura del NHS de nuevos medicamentos desplazó más la salud de la población de la que generó. Nuestros resultados resaltan las compensaciones inherentes entre las personas que se benefician directamente de los nuevos medicamentos y quienes renuncian a la salud debido a la reasignación de recursos hacia ellos.

Introducción

Pocas decisiones en el ámbito sanitario generan tanta controversia como las relativas a la financiación, o la falta de ella, de nuevos medicamentos. Los nuevos fármacos suelen contar con una escasa base de evidencia que respalde su uso tras la aprobación regulatoria a nivel mundial. 1,2 A pesar de la incertidumbre en la base de evidencia, los nuevos medicamentos suelen tener precios más altos que las opciones existentes en los sistemas sanitarios. 3 Esta combinación de efectividad clínica incierta y precios más altos ha generado históricamente una variación sustancial a nivel regional y global en las decisiones de financiación y el acceso de los pacientes a nuevos medicamentos. 4,5

Evidencia antes de este estudio

Investigaciones previas han caracterizado la evidencia clínica que respalda la aprobación regulatoria y la evaluación de tecnologías sanitarias de nuevos fármacos en Europa y EE. UU., destacando deficiencias en la solidez de la evidencia que sustenta las decisiones de aprobación y financiación, y han demostrado que los precios de los nuevos fármacos son elevados y están en aumento a nivel mundial, lo que plantea dudas sobre su coste-efectividad. Se realizó una búsqueda en MEDLINE desde el inicio de la base de datos hasta el 25 de septiembre de 2024, sin restricciones de idioma, utilizando diversas combinaciones de los términos de búsqueda «drugs», «medicines», «pharmacotherapy», «net health benefit», «opportunity cost» y «population health» para identificar estudios que evalúen los efectos netos de los nuevos fármacos en la salud a nivel mundial. Si bien algunos estudios observacionales indicaron que los nuevos fármacos han contribuido al aumento de la esperanza de vida a nivel poblacional durante las últimas cuatro décadas, ninguna investigación ha examinado el impacto general de los nuevos fármacos en la salud de la población, considerando tanto los beneficios para la salud como la salud perdida al asignar recursos finitos a los nuevos fármacos y desviarlos de las prioridades de atención médica alternativas.

Valor añadido de este estudio

Estimamos el número de pacientes que recibieron nuevos medicamentos recomendados por el Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) en Inglaterra durante el período 2000-2020, documentando el impacto sanitario y económico de los nuevos medicamentos a nivel poblacional en diversas áreas terapéuticas. También estimamos los efectos en la salud de los servicios que no pudieron financiarse debido a la asignación de recursos a nuevos medicamentos. Estimamos que los nuevos medicamentos desplazan más salud de la que generan a nivel poblacional. Hasta donde sabemos, esta es la primera evaluación del impacto general de los nuevos medicamentos en la salud poblacional.

Implicaciones de toda la evidencia disponible

Nuestro hallazgo enfatiza las compensaciones y la priorización implícita de las personas que se beneficiarán directamente de los nuevos medicamentos en detrimento de las que no. Una consideración política importante es si el umbral del NICE debería ajustarse mejor a la estimación de los costos de oportunidad en salud del gasto del Servicio Nacional de Salud del Departamento de Salud y Asistencia Social. Presentar las recomendaciones del NICE en relación con el umbral de costos de oportunidad en salud reflejaría las compensaciones en las decisiones de financiación. Las investigaciones futuras deberían explorar la implementación de las recomendaciones de financiación del NICE por parte de los responsables de la toma de decisiones.El Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE), establecido originalmente como el Instituto Nacional para la Excelencia Clínica en 1999, se propuso explícitamente abordar esta prescripción post-código en Inglaterra.<sup> 6</sup> Una de las principales responsabilidades del NICE es proporcionar recomendaciones de financiación para el Servicio Nacional de Salud (NHS) en Inglaterra. El NICE basa sus recomendaciones en una evaluación de los beneficios para la población y la optimización de recursos.<sup> 7</sup> Un principio fundamental que guía la labor del NICE es considerar el coste de oportunidad de recomendar una intervención en lugar de otra, así como la contabilización de los beneficios no percibidos al invertir recursos finitos. <sup>7</sup>La relación calidad-precio de los nuevos fármacos recomendados por el NICE tiene consecuencias para la salud de la población. Con un presupuesto limitado, la decisión de financiar un nuevo fármaco para un grupo de pacientes podría significar renunciar a la financiación de intervenciones y servicios que beneficiarían a otros. 8 

El NICE aconseja a sus comités que consideren que los nuevos fármacos ofrecen una buena relación calidad-precio y, por lo tanto, son adecuados para su financiación dentro del NHS, si cuestan menos de 20 000–30 000 libras esterlinas por año adicional de salud plena obtenida, medido como años de vida ajustados por calidad (AVAC). 9 Históricamente, no ha habido ninguna base empírica para el umbral de financiación del NICE. 10 Los análisis que examinan la relación entre el gasto del NHS y los resultados en materia de salud han sugerido que el NHS gasta aproximadamente 15 000 libras esterlinas para generar un año adicional de salud plena con los servicios existentes, cifra que utiliza el Departamento de Salud y Asistencia Social del Reino Unido. 11,12 Por lo tanto, gastar más de esta cantidad podría perjudicar la salud de la población, ya que podría desplazar más salud de la que genera. Es esencial comprender los efectos netos que las decisiones de financiación del NICE tienen sobre la salud de la población, teniendo en cuenta tanto la relación calidad-precio de los nuevos medicamentos como las consecuencias de la desinversión en otras áreas.Nuestro objetivo fue evaluar el impacto en la salud poblacional de las recomendaciones del NICE sobre nuevos medicamentos durante el período 2000-20. Nuestro objetivo fue caracterizar los beneficios adicionales para la salud y la relación calidad-precio que ofrecen los nuevos medicamentos mediante la revisión sistemática de informes de evaluación disponibles públicamente. Posteriormente, nuestro objetivo fue cuantificar los efectos netos en la salud por paciente en diferentes áreas terapéuticas y estimar sus efectos netos en la salud poblacional considerando el número de pacientes que recibieron los medicamentos recomendados por el NICE.

Métodos

Fuentes de datos

Para este análisis retrospectivo, buscamos e identificamos manualmente evaluaciones tecnológicas de nuevos fármacos en Inglaterra, publicadas a partir del año 2000, en la base de datos pública de evaluaciones del NICE.<sup> 13</sup> Para tener en cuenta la creciente frecuencia de información censurada en los documentos del NICE, incluimos las evaluaciones publicadas hasta 2020. <sup>14,15 </sup> Excluimos los productos con evaluaciones finalizadas, no recomendados o retirados del mercado posteriormente. No se incluyeron las evaluaciones del programa de Tecnologías Altamente Especializadas del NICE ni de otros programas centrados en dispositivos médicos, diagnósticos o procedimientos intervencionistas.Se incluyeron medicamentos que se sometieron a la evaluación del NICE en los 5 años siguientes a su aprobación regulatoria inicial. Por lo tanto, se distinguió entre medicamentos nuevos, a menudo asociados con precios más altos y evidencia menos exhaustiva, 2,3 y aquellos con mayor duración en el mercado ( apéndice p. 3 ).Para identificar todas las indicaciones aprobadas de nuevos fármacos, revisamos el Formulario Nacional Británico y mapeamos las indicaciones correspondientes evaluadas por NICE. <sup>16</sup> Incluimos todas las indicaciones de fármacos evaluadas posteriormente por NICE, siempre que la evaluación inicial de cualquier indicación se produjera dentro de los primeros 5 años tras la aprobación de la agencia reguladora. Para las indicaciones con evaluaciones actualizadas, consideramos el año de la primera evaluación positiva. Nuestro conjunto de datos final incluyó una evaluación tecnológica por cada indicación evaluada por NICE con una recomendación de financiación positiva.

Extracción de datos

Recopilamos datos sobre el nombre del fármaco, la indicación evaluada y las características específicas tanto del fármaco como de su evaluación. Establecimos si la indicación del fármaco contaba con una designación de medicamento huérfano (es decir, una designación para el tratamiento de enfermedades raras) otorgada por la Agencia Europea de Medicamentos en el momento de la evaluación de NICE,<sup> 17</sup> si el comité de evaluación tecnológica de NICE concluyó que el fármaco era innovador, <sup>18</sup> y si la evaluación cumplía con los criterios de fin de vida de NICE, vigentes desde 2009 y que se mantuvieron vigentes durante nuestro análisis. <sup>19</sup> El proceso de extracción de datos fue realizado de forma independiente por dos investigadores, uno de los cuales fue PM. Se alcanzó un consenso mediante debate, y un tercer investigador (HN) verificó todos los datos extraídos. Notamos la relación calidad-precio que ofrecen los nuevos fármacos, expresada como la razón coste-efectividad incremental (RCEI; panel ), 20,21 que se calcula dividiendo la diferencia en los costes totales (es decir, el coste incremental) por la diferencia en los beneficios para la salud (es decir, los beneficios incrementales para la salud). Este proceso proporciona una razón que muestra el coste extra por unidad adicional de salud. NICE utiliza los AVAC como medida del beneficio para la salud; un AVAC representa 1 año de salud completa.22 El uso de los AVAC facilita la comparación de los RICE en las distintas áreas terapéuticas y con los usos alternativos de los recursos del sistema de salud. Los AVAC, los costes y los RICE se estiman normalmente para la vida de un paciente. Como la evidencia de los ensayos clínicos utilizada para respaldar la aprobación de nuevos fármacos proporciona un periodo de seguimiento mucho más corto, NICE generalmente considera los resultados a lo largo de la vida estimados con modelos analíticos de decisión que combinan evidencia de una variedad de fuentes, como ensayos clínicos aleatorizados, estudios observacionales y estudios de uso de recursos. Los comparadores en los análisis de coste-efectividad del NICE representan el estándar de atención del NHS. 9


Panel

Términos clave

Relación coste-efectividad incremental

Medida resumida que representa el coste adicional necesario para lograr una unidad adicional de resultado en salud con un nuevo tratamiento, en comparación con una alternativa. Se calcula dividiendo la diferencia en los costes totales (es decir, el coste incremental) entre la diferencia en los beneficios para la salud (es decir, los beneficios incrementales para la salud). Una relación coste-efectividad incremental baja indica una mejor relación calidad-precio que una relación coste-efectividad incremental alta.

Efecto neto sobre la salud

Medida resumida que cuantifica el impacto de un nuevo tratamiento, considerando tanto sus beneficios para la salud como los beneficios que se pierden en otros ámbitos debido a la asignación de recursos al nuevo tratamiento. Un efecto neto negativo en la salud indica que los beneficios del nuevo tratamiento no compensan suficientemente las pérdidas de salud derivadas de la desviación de recursos de servicios de salud alternativos.

Costo de oportunidad

Beneficios de salud que se pierden debido a la implementación de un nuevo tratamiento. En un sistema de salud con un presupuesto fijo, el aumento de los costos necesarios para financiar un nuevo tratamiento podría desplazar otros servicios de salud que ya se prestan o que podrían prestarse si hubiera fondos disponibles. En estos casos, el costo de oportunidad se refiere a los beneficios de salud que se pierden debido al desplazamiento de las actividades existentes para financiar el nuevo tratamiento.

Años de vida ajustados por calidad

Medida de resultados de salud que combina los efectos de las mejoras en la cantidad y calidad de vida asociadas a un tratamiento. A la salud plena se le asigna un valor de 1 y a la muerte, un valor de 0. Un año con una calidad de vida considerada la mitad de la de una persona en plena salud equivaldría a 0,5 años de vida ajustados por calidad .Extrajimos el ICER preferido del comité de evaluación tecnológica del NICE del documento de evaluación final. Si el ICER preferido del comité no estaba disponible, realizamos una revisión jerárquica considerando diapositivas públicas del comité que resumían los datos disponibles, los informes del grupo de revisión de la evidencia y las presentaciones de los fabricantes ( apéndice p. 3 ).A continuación, extrajimos los AVAC incrementales y los costes correspondientes a los ICER extraídos de la documentación de NICE siguiendo el mismo enfoque jerárquico. Cuando no se disponía de AVAC incrementales coincidentes en la documentación de NICE, comprobamos sistemáticamente la información correspondiente de otras fuentes ( apéndice pág. 3 ). Calculamos retroactivamente los costes incrementales faltantes utilizando AVAC incrementales imputados y los ICER extraídos. Cuando los fabricantes ofrecieron reducciones de precios confidenciales durante el proceso de evaluación de NICE, los ICER finales reflejaron estas reducciones y se tuvieron en cuenta en los costes incrementales utilizados en nuestro análisis. Los costes y los ICER reflejaban los precios reales en términos nominales en el momento de la evaluación, con el descuento ya aplicado. Por lo tanto, no aplicamos descuentos adicionales, ya que nuestro objetivo era evaluar la razonabilidad de las decisiones en el momento en que se tomaron.

Estimación del número de pacientes

Dado que el NHS no recopila de forma centralizada información sobre el uso de medicamentos con receta en centros de atención primaria y secundaria, <sup>23</sup> obtuvimos datos propios sobre el volumen total de nuevos medicamentos vendidos en Inglaterra entre el 1 de enero de 2000 y el 31 de diciembre de 2020 del Sistema Multinacional Integrado de Análisis de Datos IQVIA (MIDAS). MIDAS registra datos sobre el volumen de productos de marca y genéricos dispensados ​​tanto en farmacias minoristas como hospitalarias. Las fuentes de datos son fabricantes, mayoristas y farmacias hospitalarias y minoristas. MIDAS no se limita a las ventas del NHS, ya que captura el pequeño número de recetas privadas dispensadas por farmacéuticos comunitarios y utilizadas para pacientes tratados de forma privada en salas del NHS (pero no en hospitales privados). Este conjunto de datos es la fuente más completa de datos sobre el volumen de ventas farmacéuticas en Inglaterra y se utiliza para evaluar el uso de medicamentos por parte del Gobierno del Reino Unido.<sup> 24-26 </sup>Los datos de ventas estaban disponibles en unidades estándar, una medida de volumen definida por IQVIA para representar la dosis mínima común de un producto. Para calcular el total de días de tratamiento por paciente, dividimos las unidades estándar de cada fármaco entre las dosis diarias definidas (DDD). Las DDD representaban la dosis media diaria de mantenimiento estimada para un fármaco utilizado en su indicación aprobada. La DDD es un método desarrollado por la OMS para estandarizar medicamentos de dosis variables. <sup>27 </sup> Si la OMS no disponía de los factores de DDD, utilizamos los calculados por IQVIA para monitorizar el uso global de nuevos medicamentos. <sup>28</sup>Para estimar el número de pacientes que reciben los nuevos fármacos en sus indicaciones evaluadas, dividimos el total de días de tratamiento por paciente entre la duración media del tratamiento. La información sobre la duración del tratamiento se obtuvo de documentos de NICE y búsquedas bibliográficas específicas ( apéndice p 4 ). Utilizamos IQVIA MIDAS Disease para obtener información sobre la proporción relativa de uso en diferentes indicaciones. Este conjunto de datos estima el uso a nivel de indicación basándose en encuestas transversales repetidas de prescriptores en países europeos. Asignamos el total de días de tratamiento por paciente en función de la proporción de uso dentro de cada indicación. Luego, dividimos el total de días de tratamiento por paciente entre su duración de tratamiento correspondiente ( apéndice p 4 ).

Análisis estadístico

Resumimos las ganancias incrementales de AVAC y los RCEI a nivel de evaluación utilizando datos de mediana (RIC) a lo largo del tiempo, por área terapéutica y por características del fármaco y la evaluación (es decir, criterios de huérfano, innovación y fin de vida). Comparamos las medianas mediante una prueba no paramétrica de k muestras en Stata versión 18.Luego calculamos el efecto neto en la salud por paciente para cada evaluación. 29 El efecto neto en la salud representa la diferencia entre las ganancias incrementales de AVAC por la implementación del nuevo medicamento dentro del NHS y los AVAC estimados que podrían obtenerse hipotéticamente reasignando los mismos fondos a otros servicios o tratamientos del NHS. Obtuvimos los AVAC perdidos dividiendo el costo incremental del nuevo medicamento por el costo de oportunidad para la salud del gasto del NHS. Usamos £15 000 por AVAC ganado como la estimación del costo de oportunidad para la salud, en consonancia con las evaluaciones de impacto del Departamento de Salud y Asistencia Social del Reino Unido y la evidencia empírica sobre la productividad del gasto del NHS. 11,12,30–32 Este proceso implica que por cada £15 000 asignadas al gasto en nuevos medicamentos, los pacientes pierden 1 AVAC en otras partes del sistema de salud. Un efecto neto positivo sobre la salud indica que la recomendación de evaluación mejora los resultados de salud, mientras que un efecto neto negativo sobre la salud sugiere que los beneficios para la salud del nuevo medicamento no compensan adecuadamente las pérdidas de salud resultantes de la reasignación de la financiación de la atención sanitaria para dar cabida al nuevo medicamento. 29A continuación, estimamos el número total de AVAC ganados con cada fármaco a nivel poblacional multiplicando el número de pacientes por los AVAC incrementales. De igual forma, calculamos el gasto adicional total en cada fármaco multiplicando el número de pacientes por los costos incrementales. Para estimar el número total de AVAC que podrían haberse ganado si se hubieran asignado los mismos costos a otras fuentes, dividimos el costo adicional total de los nuevos medicamentos entre la estimación del costo de oportunidad para la salud del Departamento de Salud y Asistencia Social (es decir, £15 000 por AVAC). Finalmente, estimamos el impacto en la salud poblacional de los nuevos medicamentos recomendados por el NICE comparando el total de AVAC ganados con el total de AVAC que podrían haberse ganado durante el período 2000-20.Realizamos múltiples análisis de sensibilidad ( apéndice pág. 6 ). En primer lugar, restringimos nuestro análisis a los datos de 2010 a 2020 para centrarnos en el impacto en la salud poblacional de los fármacos evaluados más recientemente. En segundo lugar, evaluamos el impacto de que más o menos pacientes recibieran los nuevos fármacos modificando la duración media del tratamiento. En tercer lugar, consideramos el impacto de la reducción de los costes incrementales de los fármacos con alternativas genéricas o biosimilares. En cuarto lugar, analizamos cómo los umbrales de coste de oportunidad de las alternativas afectan a los efectos netos en la salud. En quinto lugar, para los fármacos con múltiples indicaciones, asumimos que todo el uso se produjo en la indicación con el RCEI más bajo o más alto. Todos los análisis se realizaron en Stata versión 18.

Resultados

El NICE evaluó 332 fármacos únicos entre 2000 y 2020; 276 (83%) recibieron recomendaciones positivas. De estos 276, 207 (75%) recibieron una evaluación del NICE dentro de los 5 años posteriores a su aprobación regulatoria. Incluimos 183 (88%) de 207 fármacos en este análisis, tras excluir los que no cumplían los criterios de elegibilidad ( apéndice, pág. 9 ).Los 183 fármacos incluidos contaban con aprobaciones regulatorias para su uso en 385 indicaciones. 287 (75%) de las 385 indicaciones recibieron recomendaciones positivas en 339 evaluaciones independientes del NICE realizadas entre 2000 y 2020 y se incluyeron en nuestro análisis ( apéndice pág. 9 ). La oncología comprendió 154 (45%) de las 339 evaluaciones, seguida de 71 (21%) evaluaciones para inmunología y 27 (8%) evaluaciones para el sistema vascular. 191 (56%) de las 339 evaluaciones se publicaron entre 2015 y 2020. Durante el periodo 2000-20, 35 (19%) de los 183 nuevos fármacos recomendados por el NICE contaban con alternativas genéricas o biosimilares.La mediana de ganancia de AVAC en las 339 evaluaciones fue de 0,49 (RIC: 0,15-1,13), equivalente a medio año adicional de salud plena ( figura 1A ). La mediana de ganancia de AVAC fue de 0,35 (RIC: 0,17-0,78) en 16 evaluaciones publicadas entre 2000 y 2004, y de 0,59 (RIC: 0,17-1,30) en 191 evaluaciones publicadas entre 2015 y 2020 (p = 0,046). Hubo una variación significativa entre las áreas terapéuticas, que van desde 0,07 (0,02–0,22) AVAC adicionales obtenidos para las 27 evaluaciones de medicamentos del sistema vascular hasta 0,74 (0,32–2,53) para las 16 evaluaciones de medicamentos antiinfecciosos (p<0,0001; figura 1B ).

Figura 1 Beneficios incrementales para la salud de los nuevos medicamentos recomendados por NICE en Inglaterra durante el período 2000-20

Figura 2 Relación calidad-precio de los nuevos medicamentos recomendados por NICE en Inglaterra durante el período 2000-20

Al considerar la pérdida prevista de AVAC en otras áreas del NHS debido al aumento del coste de los nuevos medicamentos, 233 (69 %) de las 339 evaluaciones resultaron en efectos netos negativos para la salud. La mediana del efecto neto para la salud por paciente fue de -0,06 (RIC: -0,49 a 0,04) para las evaluaciones publicadas entre 2000 y 2004; -0,15 (RIC: -0,40 a 0,01) para las evaluaciones publicadas entre 2005 y 2009; -0,07 (RIC: -0,49 a 0,06) para las evaluaciones publicadas entre 2010 y 2014; y -0,30 (RIC: -1,19 a 0,01) para las evaluaciones publicadas entre 2015 y 2020 (p = 0,080; figura 3A ). El efecto neto medio sobre la salud por paciente varió según el área terapéutica, desde –0,52 (RIC –1,52 a –0,18) para las evaluaciones en oncología hasta 0,97 (RIC –0,15 a 1,99) para las evaluaciones en antiinfecciosos (p<0,0001; figura 3B ).

Figura 3 Efectos netos sobre la salud de los nuevos medicamentos recomendados por NICE en Inglaterra durante el período 2000-20

Durante el período 2000-20, estimamos que 19,82 millones de pacientes recibieron nuevos medicamentos recomendados por el NICE. El número estimado de pacientes que recibieron estos medicamentos varió según el área terapéutica, desde 0,17 millones para antiinfecciosos hasta 7,53 millones para tratamientos vasculares.El uso de nuevos fármacos generó un coste adicional estimado para el NHS de 75.100 millones de libras. Las áreas terapéuticas que más contribuyeron a estos costes adicionales fueron la inmunología (25.700 millones de libras), la oncología (22.700 millones de libras) y el sistema vascular (16.000 millones de libras; figura 4A ).

Figura 4 Costos adicionales, beneficios para la salud y efectos netos sobre la salud de los nuevos medicamentos recomendados por NICE a nivel de población en Inglaterra durante 2000-20

Los nuevos fármacos generaron un estimado de 3,75 millones de AVAC adicionales ( figura 4B ). De estos, un estimado de 1,10 millones de AVAC adicionales fueron atribuibles a los nuevos fármacos utilizados en inmunología, 0,97 millones de AVAC adicionales fueron atribuibles a los utilizados para el sistema vascular y 0,64 millones de AVAC adicionales fueron atribuibles a los utilizados en oncología. Si los recursos asignados a los nuevos fármacos se hubieran gastado en los servicios existentes en el NHS, se estima que se podrían haber generado 5,00 millones de AVAC adicionales durante 2000-20 ( figura 4C ). Se perdieron 1,71 millones de AVAC en inmunología, 1,51 millones de AVAC en oncología y 1,07 millones de AVAC en el sistema vascular.El efecto neto sobre la salud del uso de nuevos fármacos recomendados por NICE en el NHS fue positivo para los antiinfecciosos, los tratamientos oftalmológicos y los fármacos que categorizamos como otros (es decir, respiratorios, gastrointestinales, endocrinos, ortopédicos, urológicos, dermatológicos y de salud mental), lo que en conjunto resultó en aproximadamente 0,36 millones de AVAC adicionales a nivel poblacional ( figura 4D ). Sin embargo, las áreas terapéuticas restantes tuvieron un efecto neto sobre la salud negativo, y el uso de fármacos oncológicos representó una pérdida de 0,87 millones de AVAC a nivel poblacional.El efecto neto en la salud de los nuevos fármacos se volvió progresivamente más negativo con el tiempo ( figura 5A ), impulsado principalmente por el impacto neto de un uso más amplio de fármacos oncológicos e inmunológicos ( figura 5B ). En general, el impacto acumulado en la salud poblacional de los fármacos recomendados por NICE fue negativo durante 2000-20, lo que resultó en una pérdida neta de aproximadamente 1,25 millones de AVAC. Los costos incrementales habrían tenido que reducirse en una mediana del 42% (RIC 13-53) en el momento de la evaluación de NICE para asegurar que los nuevos fármacos contribuyeran positivamente a la salud poblacional durante 2000-20.

Figura 5 Impacto en la salud de la población de los nuevos medicamentos recomendados por NICE en Inglaterra durante 2010-20Mostrar subtítulo completo

En los análisis de sensibilidad, los únicos escenarios que produjeron un impacto positivo en la salud fueron aquellos en los que asumimos que todo el uso de cada fármaco se dio en la indicación más rentable, con el ICER más bajo, y en los que consideramos £30 000 como una medida alternativa del costo de oportunidad ( figura 6 ).

Figura 6 Análisis de sensibilidadMostrar subtítulo completo

Discusión

Cuantificamos el impacto en la salud poblacional de los nuevos medicamentos recomendados por el NICE durante el período 2000-20. Los nuevos medicamentos generaron el equivalente a 3,75 millones de años adicionales de salud plena. Sin embargo, la reasignación del gasto adicional en estos nuevos medicamentos a otros tratamientos y servicios del NHS podría haber generado el equivalente a 5,00 millones de años adicionales de salud plena. Si bien los nuevos medicamentos podrían haber beneficiado a los pacientes que los recibieron, su acceso tuvo un costo considerable para otros, que podrían haber perdido posibles beneficios para la salud debido a la desinversión o la inversión insuficiente en otras formas de atención para financiar estos nuevos medicamentos recomendados.El NICE recomienda cada vez más medicamentos con RCEI que superan su umbral habitual de coste-efectividad. <sup>33</sup> Mediante la ponderación explícita de los AVAC y otros mecanismos, el NICE prioriza a los pacientes con mayores necesidades no satisfechas y que podrían beneficiarse de nuevos medicamentos, valorando sus beneficios para la salud más que los de los pacientes cuyas necesidades pueden satisfacerse en otras áreas del NHS. <sup>34,35 </sup> Sin embargo, las encuestas nacionales y los estudios cualitativos no han encontrado apoyo social para dicha priorización. <sup>36-38 </sup> Además, este enfoque no considera que los costes de oportunidad de los medicamentos para pacientes con necesidades no satisfechas sustanciales podrían afectar a otros con necesidades similares en el NHS, lo que socava la justificación moral de las recomendaciones de financiación.<sup> 39</sup>Nuestro análisis constituye una importante contribución a la literatura. No solo documentamos las ganancias incrementales de AVAC y las RCEI a lo largo del tiempo, ampliando así estudios previos, 40-43, sino que también utilizamos datos sobre el volumen de prescripción para evaluar, por primera vez, según nuestro conocimiento, los impactos a nivel poblacional. A diferencia de estudios previos que sugieren que los nuevos fármacos se asocian con mejoras sustanciales en la salud poblacional a nivel mundial, 44-47 contribuyendo a más de un tercio del aumento de la esperanza de vida en las últimas cuatro décadas, 48 ​​observamos que el uso de nuevos fármacos recomendados por el NHS en Inglaterra tuvo un impacto negativo general en la salud de la población. Nuestros resultados difieren porque estudios previos cuantificaron únicamente los beneficios de los fármacos, ignorando sus posibles costos de oportunidad para la salud. Consideramos los beneficios para la salud que podrían derivarse de usos alternativos del gasto farmacéutico, lo que nos permitió calcular los efectos netos en la salud. Las investigaciones futuras deberían explorar la implementación de las recomendaciones de financiación del NICE y documentar las compensaciones que experimentan los responsables de la toma de decisiones. Nuestra estimación de los beneficios sanitarios no percibidos asociados con la financiación de nuevos fármacos se basa en la estimación del coste de oportunidad sanitaria del gasto del NHS realizada por el Departamento de Salud y Asistencia Social del Reino Unido.<sup> 30</sup> Esta es la mejor estimación actual del impacto sanitario previsto de la reducción del gasto sanitario disponible en el NHS.<sup> 11,12</sup> Los fármacos recomendados por el NICE generan costes adicionales y reducen directamente los recursos disponibles para el resto del NHS. Por lo tanto, podemos utilizar esta cifra para estimar el impacto previsto en los resultados sanitarios debido al desplazamiento de otros servicios del NHS. Numerosas publicaciones han demostrado la solidez de la estimación de 15.000 libras esterlinas por AVAC.<sup> 49-52</sup> Por el contrario, el umbral establecido por el NICE (es decir, entre 20.000 y 30.000 libras esterlinas por AVAC) carece de fundamento empírico.<sup> 53</sup>El acuerdo de 2024 entre el Gobierno del Reino Unido y la industria farmacéutica ha comprometido al NICE a mantener su umbral de coste-efectividad hasta 2029. Una consideración política importante es si el umbral del NICE debería ajustarse mejor a la estimación del Departamento de Salud y Asistencia Social sobre el coste de oportunidad para la salud del gasto del NHS.<sup> 54 </sup> De esta manera, se garantizaría que el NHS no pague más por los beneficios de los nuevos medicamentos que por los beneficios de los tratamientos y servicios existentes. Sin embargo, existe una oposición considerable por parte de la industria, ya que reducir el umbral resultaría en una reducción de precios y, por lo tanto, de beneficios. El NHS debería encontrar un equilibrio entre la promoción de la innovación farmacéutica y la garantía de la capacidad del sistema para ofrecer todas las formas de atención con una buena relación calidad-precio. Si bien un umbral único podría no ser la mejor estrategia para equilibrar los objetivos de salud poblacional e innovación, un nivel de precios adecuado probablemente sería equivalente o inferior al valor correspondiente a un umbral de 15.000 libras esterlinas por AVAC para la mayoría de los productos.<sup> 55</sup>La discrepancia entre el umbral de coste-efectividad del NICE y el umbral de coste de oportunidad del sistema de salud pone de relieve la incoherencia del enfoque del NICE: su compromiso manifiesto con el principio del coste de oportunidad y los beneficios para la población a pesar de utilizar un umbral que no refleja con precisión el coste de oportunidad del NHS. 39 Esta discrepancia podría poner en peligro la legitimidad del NICE a la hora de apoyar el objetivo del NHS de maximizar las ganancias en materia de salud con recursos escasos. 56–58 El concepto de coste de oportunidad sigue siendo difícil de implementar en la práctica y a menudo se pasa por alto en los procesos de toma de decisiones. 59–63 Actualmente, el NICE no reconoce las consecuencias para la salud de la población de las recomendaciones que superan el umbral del coste de oportunidad del sistema de salud. La presentación de las recomendaciones del comité en relación con el umbral del coste de oportunidad para la salud (es decir, 15 000 £ por AVAC) transmitiría la compensación entre los individuos que se benefician directamente y otros usuarios del NHS que podrían perder prioridad a medida que las intervenciones y los servicios del NHS existentes se desplazan para dar cabida a nuevos fármacos. 64 Por ejemplo, NICE recomendó trastuzumab para el tratamiento de personas con cáncer gástrico metastásico en 2010, y el comité consideró que un ICER de 43 206 £ por AVAC ganado era coste-efectivo. Expresar este resultado como 2,88 AVAC perdidos por AVAC ganado dilucidaría mejor la importancia relativa asignada a los pacientes que se benefician del tratamiento en comparación con otros que se espera que renuncien a la salud. 64 A nivel de población, el uso de trastuzumab en personas con cáncer gástrico provocó una pérdida estimada de 4000 AVAC durante el periodo 2010-20. Sin embargo, presentar recomendaciones de esta manera puede resultar un desafío para los responsables de las políticas debido a los compromisos históricos y actuales con el umbral de £20 000–30 000 por AVAC. Una perspectiva predominante en la política farmacéutica sugiere que el impacto negativo en la salud de los altos precios durante el período de protección de las patentes podría ser una compensación aceptable si las reducciones de precios posteriores a la expiración de la patente mitigaran cualquier efecto negativo en la salud de la población. 65 Sin embargo, la evidencia relacionada con la disponibilidad, el uso y los precios de los genéricos y biosimilares sugiere que esta mitigación a menudo es insuficiente. 66 Durante el período 2000-20, solo 35 (19%) de los 183 nuevos medicamentos recomendados por NICE tenían alternativas genéricas o biosimilares. Contabilizar las reducciones de costos después de la entrada de genéricos o biosimilares no cambió significativamente el impacto en la salud de la población. En general, los costos incrementales habrían tenido que reducirse en una mediana del 42% (RIC 13-53) en el momento de la evaluación de NICE para garantizar que los nuevos medicamentos contribuyeran positivamente a la salud de la población durante el período 2000-20.Nuestros hallazgos reflejan las características del NHS inglés, que opera con un presupuesto limitado y fuertes restricciones de recursos. 67 Los indicadores de desempeño más importantes del NHS ya no se cumplen. 68 En este entorno, pagar precios altos por nuevos medicamentos puede afectar negativamente la salud de la población, potencialmente más que en sistemas con mayor flexibilidad presupuestaria. Sin embargo, otros sistemas de salud enfrentan desafíos similares. 69 A medida que surgen nuevas innovaciones con precios más altos, el costo de oportunidad se volverá aún más importante si el objetivo es mejorar la salud de muchos, no de los pocos que se beneficiarán del nuevo medicamento. Incluso en entornos donde se puede disponer de fondos adicionales para pagar nuevos medicamentos, estos recursos podrían potencialmente generar mayores beneficios para la salud si se asignan a otros tratamientos y servicios. 70 En consecuencia, el concepto de costo de oportunidad, y nuestra metodología, es relevante para otros sistemas de salud con presupuestos más altos y más flexibles. Nuestro análisis tuvo limitaciones. En primer lugar, la fiabilidad de los datos extraídos con respecto a los beneficios adicionales para la salud y la relación calidad-precio de los nuevos fármacos se vio afectada por las redacciones, que se han vuelto frecuentes en los últimos 10 años. 14,15 NICE rechazó nuestra solicitud de libertad de información para los AVAC incrementales redactados para un subconjunto de evaluaciones. En consecuencia, utilizamos un enfoque jerárquico sistemático para imputar la información faltante de otras fuentes. A menos que se reviertan las prácticas de redacciones, no se podrán realizar análisis similares en el futuro, lo que socava la rendición de cuentas de las decisiones de NICE. En segundo lugar, excluimos un pequeño número de nuevos fármacos que se incorporaron posteriormente a las directrices clínicas y para los cuales ya no se disponía de evaluaciones tecnológicas. Estos fármacos podrían haber sido especialmente rentables y su exclusión podría haber llevado a una subestimación del impacto positivo de los nuevos fármacos recomendados por NICE en la salud de la población. En tercer lugar, debido a las limitaciones en la disponibilidad de datos, desarrollamos un enfoque novedoso para estimar el número de pacientes utilizando los volúmenes de ventas y la duración del tratamiento a nivel de indicación. En cuarto lugar, nuestra estimación del número de pacientes no consideró el desperdicio de fármacos, que podría afectar especialmente a los fármacos infundidos dosificados por peso o superficie corporal. 71 Dado que compartir viales es común en el Reino Unido, 72 no lo consideramos un factor importante. En quinto lugar, nuestro análisis tampoco tuvo en cuenta los reembolsos de las compañías farmacéuticas al Gobierno del Reino Unido. Sin embargo, dada la tasa de pago relativamente baja durante este período, es poco probable que los reembolsos influyan sustancialmente en nuestros resultados. 73El posible impacto negativo de los nuevos fármacos en la salud de la población podría ser mayor de lo que sugieren nuestros hallazgos.

En primer lugar, cuando los comités del NICE no prefirieron una única estimación, optamos por el ICER más bajo, asumiendo así que los nuevos fármacos ofrecían una mejor relación calidad-precio de la que podrían ofrecer en realidad. En segundo lugar, nuestros análisis podrían haber sobreestimado los beneficios para la salud de los nuevos fármacos. Los AVAC incrementales en los documentos del NICE se basan en suposiciones sobre el rendimiento futuro de los nuevos fármacos, que a menudo tienen poca evidencia en el momento de la evaluación. 74 Por ejemplo, la mayoría de los fármacos contra el cáncer no tienen evidencia de sus beneficios en la supervivencia cuando se someten a la evaluación del NICE. 75,76 Sin embargo, los modelos de coste-efectividad del NICE con frecuencia asumen ganancias clínicas a largo plazo sobre la base de criterios de valoración sustitutos. 77,78 La mayoría de los nuevos fármacos contra el cáncer no generan evidencia sobre los beneficios en la supervivencia durante el período posterior a la comercialización. 79,80 En tercer lugar, no contabilizamos los 1.300 millones de libras esterlinas gastados en el Fondo de Medicamentos contra el Cáncer entre 2011 y 2016.81 

De manera similar, algunos medicamentos de alto costo, como lumacaftor e ivacaftor para la fibrosis quística, se excluyeron de nuestra muestra porque no fueron recomendados por NICE pero, no obstante, se han puesto a disposición en el NHS y han contribuido sustancialmente al aumento del gasto en medicamentos del NHS en los últimos 5 años. También excluimos los medicamentos considerados bajo el programa de Tecnologías Altamente Especializadas de NICE, que establece un umbral de costo-efectividad mucho más alto para recomendar medicamentos que tratan enfermedades muy raras que su umbral de 20 000–30 000 libras esterlinas por AVAC.En conclusión, nuestro análisis de las evaluaciones del NICE durante el período 2000-2020 indica que el NICE no cumple plenamente sus objetivos declarados de basar sus recomendaciones en una evaluación de los beneficios para la población. 7 Los beneficios derivados de los nuevos medicamentos recomendados por el NICE se vieron superados por los beneficios potenciales que podrían haberse generado mediante usos alternativos de los recursos asignados a estos nuevos medicamentos. Durante el período 2000-2020, el impacto en la salud poblacional de los nuevos medicamentos recomendados por el NICE se deterioró. Es necesario modificar el marco de evaluación del NICE para garantizar que las compensaciones inherentes en materia de salud que realiza el NICE —y la priorización implícita de algunas poblaciones de pacientes sobre otras— se ajusten a las opiniones y preferencias de la sociedad.

Estrategias para la Eficiencia en la Atención Médica

Políticas de Estado, Profesionalización de la meso gestión y compromiso de la gestión operativa de los pacientes, sus familias y la comunidad.

Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular Universidad ISALUD. Gerente Médico Sanatorio Sagrado Corazón de la Obra Social de Empleados de Comercio. Hospital Universitario. Facultad de Medicina Universidad de Buenos Aires.

Discusión:

La eficiencia en la atención de la salud es un objetivo estratégico vital mencionado en el contexto del crecimiento de los gastos sanitarios, el cual ha superado el crecimiento económico en muchos países, convirtiendo la atención médica en algo accesible solo para una parte de la población. Este fenómeno se atribuye a diversas causas que deben abordarse para lograr un sistema de salud sostenible y equitativo.

Existe la certeza casi universal de que la atención médica es demasiado cara. Como resultado, es probable que la atención médica vuelva a caer bajo el recorte presupuestario. Al mismo tiempo, nadie quiere perjudicar el acceso ni la calidad de la atención buscando ahorros. ¿Cómo se pueden lograr estos dos objetivos? En primer término aceptando como toda gestión es algo que no se stockea, por  lo tanto siempre se debe sostener la acción.

La influencia de la innovación tecnológica es un factor clave en el aumento de los gastos en atención médica. El desarrollo de nuevos medicamentos, dispositivos médicos y tecnologías de diagnóstico suele ser costoso, y aunque puede ofrecer avances significativos en la calidad de la atención, muchas veces no se correlaciona directamente con una mejora en los resultados de salud. Los pacientes tienden a asociar las nuevas tecnologías con mejores cuidados, lo que puede llevar a una utilización excesiva de tratamientos caros que no son necesariamente más eficaces. Esto crea una presión adicional sobre los costos, ya que las nuevas tecnologías, aunque innovadoras, requieren inversiones significativas y pueden no ser asequibles para todos.

Otra de las principales causas del aumento en los costos es el envejecimiento de la población, que trae consigo un incremento en la prevalencia de enfermedades crónicas. A medida que las personas viven más tiempo, necesitan más atención médica, lo que eleva el gasto en tratamientos prolongados y complejos.

Además, la fragmentación del sistema de salud contribuye a una gestión ineficiente. La repetición de pruebas y procedimientos, así como la falta de coordinación entre diferentes niveles de atención, lleva a costos innecesarios y a una calidad de atención inferior.

La medicina defensiva, donde los médicos prescriben tratamientos más costosos por temor a posibles litigios, también aumenta los costos sin necesariamente mejorar la salud del paciente.

La judicialización y el aumento consecuente de costos en la salud también influencian la eficiencia. Cuando se implementan nuevas tecnologías y tratamientos, los costos pueden superar rápidamente los beneficios, generando un dilema sobre la sostenibilidad del gasto sanitario. Para enfrentar estos desafíos, es esencial adoptar un enfoque que busque optimizar el uso de recursos.

Cuadro N° 1 Acciones de la Macrogestión para mejorar la eficiencia de los sistemas de salud de la argentina. Díaz CA. 2025.

MACROGESTIÓNDefinir Programa Médico ObligatorioActualizarlo. Con fuerza de Ley, aprobación en los fallos judiciales y referencia en los amparos. Establecer claramente que se tiene que cubrir
Fortalecer función rectoríaEl COFESA tiene que ser una institución. Que tenga acuerdos y se firmen consensos. Con aceptación de los poderes locales de las provincias
La superintendencia debe mejorar el control prestacional de las obras sociales y los prepagos.
Impulsar la atención primaria. Programas verticales. Pago por desempeño
Impulsar en las obras sociales, obras sociales, programas de gestión de la enfermedad crónica: diabetes, obesidad, hipertensión, EPOC, insuficiencia cardíaca crónica congestiva,
Agencias de evaluación de tecnologías.Comenzar por las nuevas drogas, y luego revisar las aprobadas por el ANMAT en los últimos tres años.
Disminuir la fragmentación del sistema desde la superintendencia de servicios de salud y el INSSJPIncentivar la concentración de los beneficiarios de la seguridad social en un proceso de concentración natural en función de la mejora de las prestaciones. Regionalizar con las fuerzas locales de atención en la atención de los jubilados.
Negociaciones de medicamentos y dispositivos de alto costoCompras centralizadas. Licitaciones internacionales. Contratos de riesgo compartido. Entrega a los pacientes a través de sus entidades del seguro de salud.
CalidadImpulsar la acreditación en calidad de todas las instituciones prestadoras de salud. Para disminuir las internaciones innecesarias, las infecciones vinculadas al cuidado de la salud, uso no seguro de los medicamentos, cirugía segura, bundle, disminuir el uso innecesario de dispositivos invasivos.
Impulsar la legislación y el uso de la inteligencia artificial en la atención médica.La mejora en los sistemas de información, en el análisis de los datos, en su minería, el análisis de la carga de enfermedad.
Aumentar las competencias en los mercados de medicamentos, oxigenoterapia y anestesiológicosImplementar medidas adecuadas con apertura de importaciones de medicamentos seguros. Competencia internacional en medicamentos de alto costo. Negociaciones para países de ingresos bajos. Posibilidades de producción en el país bajo licencia. Evaluación de los mecanismos de protección. Ampliar el mercado de provisión de oxígeno para evitar la cartelización. Incrementar la cantidad de cupos de residencia de anestesiólogos al doble del actual. Terminar con prácticas abusivas en determinadas prácticas.
Impulsar programas de educación para la salud.Implementar medidas para informar a la población sobre el uso adecuado de la cobertura y la solicitud de prestaciones,
Impulsar los programas de Choosing Wisely Argentina. Medicina basada en la evidencia. Calidad prestacional y seguridad de pacientesLa prescripción adecuada tiene que ser un compromiso, de las sociedades científicas, académicas, los profesionales, las obras sociales y las prepagas. Disminuir el gasto de la prescripción inadecuada baja el gasto en salud.
Reformar políticas de pago para el financiamiento y por desempeño.Pago por conseguir un mejor desempeño del sistema de salud. Fortalecer los antecedentes del programa SUMAR. Continuar fortaleciendo el sistema público de salud. Que aumentará la equidad.
Replantear el financiamiento de la discapacidad.Que la educación y la logística se cubran con otros presupuestos que no sean los destinados a la atención de la salud. Que se revisen todas las pensiones por discapacidad.

Cuadro N° 2 Acciones de la Mesogestión para mejorar la eficiencia de los sistemas de salud de la argentina. Díaz CA. 2025.

MESOGESTIÓNIncrementar la productividad de los establecimientosUso adecuado de los quirófanos. Organización de las salas de internación. Implementar formas de cuidado continuo y medicina basada en el valor.
Acreditar en calidad y seguridad de los pacientesParticipar y activar un programa de calidad institucional. Una cultura de seguridad de pacientes. Prevención de la trombosis venosa profunda.
Acortar la duración de las internacionesEstablecer tiempos de duración promedio de las internaciones. Actuar para que la información para las decisiones fluya impulsando el alta temprana de los pacientes. Acortar los tiempos de provisión de los insumos y las prótesis.
Desarrollar uso racional de medicamentosImplementar el empleo adecuado de medicación, de nutrición artificial, de analgesia.
Impulsar el empleo de las guías clínicasImplementar guías para la atención de los pacientes. La disminución de la variabilidad en la atención médica disminuye los gastos.
Desarrollar microsistemas de atención médica.Equipos de atención que les den a los pacientes atención continua, integral y longitudinal.
Activamente desarrollar protocolos para disminuir la incidencia del uso de cesáreasEs un problema grave que concierne a todos. También aumenta el gasto en salud.
Desarrollar gestión por procesos para disminuir los desperdicios en la atención médica.Desperdicios de repeticiones innecesarias, de uso inadecuado de stocks, de diagnóstico, de tiempos de espera innecesarios.
Modificar las formas de pago a los médicos, por desempeño y por equipos.Impulsar con la forma de pago la mejora de la dedicación y los resultados.
Implementar los sistemas de información como la historia clínica digitalAcelerar los procesos de alfabetización digital. Completar la historia clínica y los campos obligatorios.
Impulsar el uso de la telemedicina y otras formas de continuidad de atención, extensión de las fronteras de atención 
Implementar el cuadro de mando integral y los tableros operativos.Indicadores de producción, utilización y calidad, de satisfacción de usuario, de capacitación, de costos, financieros y económicos.

Cuadro N° 3 Acciones de la Microgestión para mejorar la eficiencia de los sistemas de salud de la argentina. Díaz CA. 2025.

                                MICROGESTIÓNImpulsar la medicina basada en el valorMedicina que incluya calidad, evidencia, apropiabilidad, eficiencia y valor para el paciente.
Prescribir en función de la evidencia científica y la continuidad de atención.Mejorar el acceso a la evidencia científica para el sistema de toma de decisiones asistenciales.
Trabajar en equipos multidisciplinariosDesarrollar y capacitar a los integrantes del equipo multidisciplinario en habilidades blandas como el trabajo en equipo, la comunicación, el liderazgo, la resolución de conflicto, la toma de decisiones basada en datos.
No internar pacientes innecesariamente y dar altas tempranas y todos los días.Mejorar la atención primaria y la participación de los médicos, los cuidados ambulatorios y no internar pacientes innecesariamente
Impulsar la costo minimización.Prestaciones de igual efectividad clínica usar las de menos costo.
Seguir la evolución de la digitalización en salud.Formarse en la inteligencia artificial y sus aplicaciones.

Conclusiones:

Todos los integrantes del sistema de salud, desde las distintas posiciones, deben actuar con vocación y profesionalismo en las acciones relacionadas con la contención del aumento del gasto. Aunque no se podrá evitar completamente este incremento, es necesario atenuarlo para que el sistema de salud no llegue a la insolvencia. Por este camino la prestación de salud cada vez será más ineficiente y costosa. Esto afecta fundamentalmente a las personas sin voz como al personal sanitario, que diariamente intenta ayudar dentro de un sistema influenciado por las fuerzas del mercado y el poder de los financiadores.

Finalmente, es necesario adoptar un enfoque más integrado en la gestión de los sistemas de salud que no solo considere los aspectos económicos, sino que también aborde los determinantes sociales de la salud, asegurando un acceso equitativo a servicios de calidad para todos los individuos. Esto incluye reformas estructurales que mejoren la financiación y la organización del sistema de salud, garantizando que pueda hacer frente a las expectativas y necesidades de la población actual.

Gestión y Economía de la Salud

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