La creciente adopción de límites en los gastos de bolsillo en salud

Beneficios, consecuencias no deseadas y oportunidades de política

J. Frank Wharam, MD, MPH1,2Meredith B. Rosenthal, PhD3

JAMA.27 de julio de 2023. doi:10.1001/jama.2023.9455

  • Nota del Blog: Cuando se implementan los pagos sobre los servicios prestados a los pacientes estos pueden tener consecuencias beneficiosas, para evitar el abuso moral, pero pueden ser regresivos porque proporcionalmente gasten más los que menos tienen y más necesitan. En tercer término Que quienes lograr incluir estos productos y el resto del costo lo pague el seguro tiendan a aumentar los precios. Esto claramente es inflacionario. Puede ser un límite de accesibilidad económica para los que menos tienen. Se esta observando con mayor frecuencia en argentina aumento del gasto de bolsillo por la vía no deseada del incumplimiento contractual por parte de los financiadores que no aseguran la cobertura para sus pacientes. No teniendo médicos en la cartilla. También de esa forma están controlando el gasto. convirtiendo a los prepagos como un seguro para su internación. aumentar las demoras en el otorgamiento de los turnos.
  • Los costos de bolsillo para la atención médica se han vuelto omnipresentes en los Estados Unidos. 1,2 En respuesta, los legisladores han limitado los copagos para un número creciente de servicios de alto valor. La reciente Ley de Reducción de la Inflación ordenó vacunas de cero dólares y limitó los copagos de insulina a $ 35 para los beneficiarios de Medicare. Casi la mitad de los estados han promulgado límites de bolsillo de insulina desde 2020, y varios han comenzado a adoptar límites de costos compartidos para los servicios de diagnóstico de cáncer de mama. Antes de esto, la Ley del Cuidado de Salud a Bajo Precio instituyó pagos de cero dólares para muchos servicios preventivos.

Estas políticas son prometedoras para mejorar el acceso y la calidad de la atención médica, pero podrían causar una carga financiera desproporcionada entre las poblaciones de bajos ingresos y contribuir a la inflación de precios.

Este punto de vista analiza los beneficios potenciales y las consecuencias no deseadas de los límites de gastos de bolsillo en Medicare y el mercado de seguros de salud patrocinado por el empleador. Sugerimos analizar las oportunidades de políticas para abordar las deficiencias.

Beneficios

Las límites en el pago de bolsillo actuales son conceptualmente simples. Los legisladores establecen un modesto gasto máximo del paciente para un servicio de alto valor dado. Por ejemplo, la aseguradora de salud de un paciente podría reembolsar a un hospital $ 2500 por la colonoscopia de detección, pero el paciente no tiene obligación de desembolsar. Tales políticas están destinadas a reducir la carga de bolsillo del paciente cuando no existe una necesidad imperiosa de frenar el uso excesivo, un propósito importante de la participación en los costos. La limitación también tiene como objetivo mejorar el uso de servicios de alto valor (es decir, calidad), y la investigación ha confirmado mejoras pequeñas a moderadas. 3

La adopción de límites máximos de bolsillo también podría proporcionar un camino hacia una reforma más amplia del seguro de salud. Es decir, los responsables políticos podrían continuar identificando servicios de alto valor para estar exentos de los onerosos costos de bolsillo, moviendo a los Estados Unidos hacia un sistema de salud basado en el valor. 4 Caps tienden a ser centrados en el paciente, tangibles, bipartidistas y relativamente sencillos, lo que podría facilitar dicha expansión incremental. Este enfoque podría ser atractivo dado que los responsables políticos estadounidenses han luchado durante décadas para implementar soluciones legislativas más amplias y complejas para aumentar el valor del gasto.

Consecuencias no deseadas

A pesar de los aspectos prometedores, un analisis más cercana de los límites de bolsillo revela posibles consecuencias no deseadas. Considere, por ejemplo, las leyes recientes a nivel estatal que exigen el mismo límite de llenado de insulina de $ 30 / mes para todos los residentes elegibles.

Aunque esto puede parecer justo a primera vista, $ 30 a $ 60 por mes de por vida puede ser oneroso para una persona de bajos ingresos con diabetes recién diagnosticada, mientras que una persona de mayores ingresos apenas podría notarlo. Pero una desigualdad aún mayor es generada por el financiamiento de los límites de bolsillo: los sistemas de seguro de salud de los Estados Unidos pagan por tales gastos aumentando uniformemente las primas, otros costos compartidos o impuestos.

Entre las personas cubiertas por el seguro de salud patrocinado por el empleador o Medicare, estos aumentos son una carga para los beneficiarios de bajos ingresos más que para los beneficiarios de altos ingresos. Para agravar esto, los pacientes de bajos ingresos a menudo usan servicios de alto valor menos que sus contrapartes de mayores ingresos (incluso después de que los servicios han sido eximidos de costos compartidos),5 mientras mantienen el uso de atención costosa de alta agudeza, como las visitas al departamento de emergencias. 5 Por lo tanto, cuando los límites de desembolso se aplican de manera uniforme en toda la distribución del ingreso, las poblaciones de bajos ingresos experimentan una mayor carga financiera al tiempo que subsidian la atención de alto valor para los pacientes de mayores ingresos.

Los límites de costos de bolsillo también podrían causar inflación. Los fabricantes y productores de atención médica podrían aumentar los precios de los servicios limitados, mientras que los pacientes continúan viendo etiquetas de precios engañosamente bajos. Los sistemas de seguro de salud pasarían entonces los precios crecientes a los beneficiarios a través del aumento de las primas, la participación en los costos o los impuestos, exacerbando aún más tanto la inflación de precios como la inequidad resultante descrita anteriormente.

Una preocupación relacionada es que la conciencia de precios subóptimos en el público podría reducir la presión sobre los responsables de la formulación de políticas para abordar la causa raíz de los altos costos de bolsillo: los precios exorbitantes de la atención médica. Del mismo modo, el tiempo legislativo dedicado a aprobar límites de bolsillo podría distraer de los esfuerzos para elaborar políticas con eficacia a largo plazo para mejorar la inflación de precios.

Oportunidades políticas

Creemos que los responsables políticos pueden preservar los beneficios de los límites de costos de bolsillo al tiempo que minimizan los impactos adversos. Los enfoques modificados serían especialmente importantes si la limitación continúa expandiéndose. Los cambios de política que podrían ayudar a minimizar los subsidios cruzados regresivos relacionados con el límite máximo y la inflación de precios podrían centrarse en (1) las primas de seguro de salud y las estructuras generales de participación en los costos o (2) la elegibilidad para los límites de bolsillo.

Primas de seguro de salud y estructuras generales de costos compartidos

Los límites de desembolso que son uniformes en todo el espectro de ingresos podrían ser más equitativos si Medicare y los afiliados al seguro de salud patrocinado por el empleador tuvieran primas basadas en los ingresos o los medios y niveles de costos compartidos. En virtud de tales acuerdos, los aumentos anuales de las primas y la participación en los costos causados por los límites de desembolso serían sufragados de manera desproporcionada (pero equitativa) por los beneficiarios de mayores ingresos.

Existe un precedente para diseños equitativos de seguros de salud en Medicare. Los estados subsidian la cobertura hospitalaria y médica para los beneficiarios de bajos ingresos (generalmente hasta el 135% del nivel federal de pobreza) a través del Programa de Ahorros de Medicare. A nivel federal, la cobertura de farmacia (Parte D) incluye un subsidio de bajos ingresos que reduce las primas, los deducibles y los costos compartidos hasta un 150% del nivel federal de pobreza, dependiendo de los ingresos y los activos. 2 Como enfoque práctico, los formuladores de políticas podrían ampliar subsidios similares proporcionales a la pobreza para cubrir el tercio más bajo a la mitad de la distribución del ingreso entre los beneficiarios de Medicare.

El precedente para los beneficios de seguro de salud basados en los ingresos también existe en el mercado patrocinado por el empleador. Una proporción modesta pero creciente de empresas ha implementado voluntariamente planes con participación equitativa en los costos. 6 

El gobierno federal podría mejorar la adopción de tales enfoques proporcionando incentivos financieros para que los empleadores adopten primas proporcionales a los ingresos y niveles de participación en los costos. La implementación podría modelarse según los mercados de seguros de salud que utilizan los niveles federales de pobreza para establecer primas, deducibles y copagos. Por ejemplo, los empleadores podrían extender los beneficios equitativos hasta el 300% al 400% del nivel federal de pobreza.

Los esfuerzos concomitantes tendrían que abordar los precios de la atención médica, dado que los planes de salud basados en los recursos no afectarían la inflación relacionada con el tope. La reciente Ley de Reducción de la Inflación podría servir como modelo para un cambio de política centrado en los precios. Esta legislación busca reducir los precios de los medicamentos recetados de Medicare a través de la negociación con los fabricantes para mejorar la competencia basada en el valor. Además, requiere reembolsos al gobierno federal si los precios de los medicamentos biológicos y de fuente única aumentan más rápido que la inflación.

Elegibilidad para gastos de bolsillo

Un cambio de política más directo sería aplicar límites directos basados en los recursos o los ingresos; Es decir, los límites podrían proporcionarse preferentemente a las personas de bajos ingresos, dejando intacta la participación en los costos para las personas de mayores ingresos. Este enfoque más restringido podría abordar tanto las subvenciones cruzadas regresivas relacionadas con la capitalización como, en cierta medida, la inflación relacionada con la capitalización. Por ejemplo, los costos mensuales de insulina podrían ser de $ 0 para pacientes por debajo del 138% del nivel federal de pobreza, escalar hasta $ 35 para aquellos en el 400% del nivel de política federal, y luego permanecer sin límite para pacientes de mayores ingresos. Los legisladores podrían aplicar gradientes similares a una gama de servicios de alto valor. Este enfoque se basaría en décadas de investigación que demuestran que el costo compartido no parece perjudicar a las personas de mayores ingresos. 5,7 Además, es probable que los pacientes de mayores ingresos tengan más agencia para comprar valor y afectar la reforma, lo que podría contribuir a reducir la inflación de precios.

Conclusiones

Los límites de costos de bolsillo mejoran el acceso y la calidad de la atención médica, pero podrían tener consecuencias no deseadas.

Las poblaciones de bajos ingresos experimentan una mayor carga financiera que las poblaciones de altos ingresos cuando las primas aumentan para financiar servicios limitados, pero generalmente usan menos los servicios limitados. Además de esta subvención regresiva cruzada, los topes de gastos de bolsillo podrían contribuir a la inflación y distraer a los responsables de las políticas de la tarea crítica de reducir los precios reales de la atención médica. Ampliar la prevalencia de planes de salud proporcionales a los ingresos o implementar límites equitativos de desembolso podría minimizar las cargas financieras injustas al tiempo que optimiza el acceso a servicios de alto valor

Fases de entusiasmo, desilusión con la inteligencia artificial

Levy J, Madrigal E, Vaickus L. Editorial: Artificial intelligence: applications in clinical medicine. Front Med Technol. 2023 Jun 9;5:1206969. doi: 10.3389/fmedt.2023.1206969. PMID: 37361925; PMCID: PMC10289260.


Abundan las oportunidades interesantes para explorar el potencial de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) en medicina. El interés en la IA ha crecido sustancialmente en todas las industrias, incluida la atención médica, en parte debido al advenimiento de tecnologías de IA populares y altamente publicitadas. Por ejemplo, la aparición de ChatGPT ha permitido un acceso rápido al conocimiento y la información en un formato altamente digerible (a pesar de su tendencia a generar respuestas sin sentido) (1). El auge de estas nuevas tecnologías ha creado mucho entusiasmo y anticipación sobre el potencial de la IA para revolucionar la atención médica al funcionar como un observador imparcial capaz de procesar de manera eficiente conjuntos de datos grandes e intrincados. Este afán a veces puede eclipsar las consideraciones prácticas para la traducción de la IA del desarrollo a la implementación clínica. Si bien es tentador aplicar la IA a todos los problemas clínicos, debe tenerse en cuenta que no todos los problemas se pueden resolver de manera más eficiente con tecnologías de IA. En comparación con ChatGPT, que ya ha proporcionado a los usuarios una serie de útiles «hacks de productividad», las tecnologías médicas de IA aún no han cumplido sus promesas de transformar la atención médica. Esto ha llevado a un punto de vista creciente de que estas tecnologías están en un «valle de desilusión»: la emoción inicial y las expectativas aún no se han cumplido, dando paso a un creciente escepticismo.

Pasar del «valle de la desilusión» a la «meseta de la productividad» en la tecnología médica de IA (Figura 1), es importante abordar consideraciones prácticas para el desarrollo y la implementación antes de invertir en ensayos clínicos multicéntricos. Esto requiere un conjunto más amplio de herramientas para comprender la idoneidad de las tecnologías para los ensayos clínicos e identificar las barreras para la adopción. Los marcos científicos de implementación, como el Marco Consolidado para la Investigación de la Implementación (CFIR), pueden promover la adopción de prácticas basadas en la evidencia y considerar un contexto adicional más allá de la efectividad de la intervención (24). Los equipos transdisciplinarios son esenciales para aprovechar el potencial de las tecnologías médicas de IA, ya que no todos los expertos en informática son científicos de implementación o clínicos.

Este gráfico intenta representar las fases de la evolución de los sistemas de inteligencia artificial sobre la desilusión, aplicación correcta y generar una productividad adecuada a las necesidades del sistema de salud. Ilustración de la curva de exageración para las tecnologías emergentes de IA médica, que demuestra la importancia de la implementación, la educación y la capacitación para progresar desde el punto más bajo de la desilusión hasta la meseta de la productividad.

El desarrollo de tecnologías de IA puede conducir a sesgos si no se aborda con una combinación de perspectivas, valores, experiencias y puntos de vista. Este sesgo puede resultar en un comportamiento algorítmico que afecta negativamente a los grupos históricamente desatendidos y puede conducir a mayores tasas de subdiagnóstico y diagnóstico erróneo en estas poblaciones. Por ejemplo, se ha descubierto que los algoritmos de predicción de imágenes de cáncer de piel son menos precisos para los grupos demográficos desfavorecidos (5). A medida que los algoritmos de IA se utilizan más ampliamente en la atención clínica, es crucial ampliar la participación en su desarrollo para que sean más representativos de poblaciones variadas.

Investigaciones anteriores han demostrado que los grupos de investigación muy diversos superan a los grupos homogéneos (6), por lo que es esencial involucrar a los profesionales y participantes de poblaciones desatendidas en el desarrollo de la IA. Los marcos de aprendizaje remoto presentan una oportunidad para exponer a los estudiantes de grupos subrepresentados a la investigación de IA y las trayectorias profesionales de STEM donde el transporte y el acceso a las oportunidades son limitados. Aún así, existe la necesidad de desarrollar una comprensión más profunda de las adaptaciones educativas, curriculares y de infraestructura necesarias para implementar con éxito experiencias de investigación totalmente remotas para estudiantes de entornos desatendidos (78). Esto incluye proporcionar acceso a mentores como modelos a seguir para ayudarlos a encontrar y aprovechar los recursos que pueden avanzar en las perspectivas de carrera.

Solicitamos artículos que se adhirieran a los principios educativos y de implementación para diseñar, validar e implementar tecnologías médicas emergentes de IA. Los artículos presentados incluyen dos revisiones, un artículo de diseño curricular educativo y un artículo de investigación original que cubre ampliamente los avances en ortopedia, administración y diseño de medicamentos, radiología y evaluación de márgenes.

Farhadi et al. Resumió los avances actuales y las aplicaciones de los algoritmos de aprendizaje automático en cinco disciplinas ortopédicas clave, a saber, reconstrucción articular, columna vertebral, oncología ortopédica, trauma y medicina deportiva. Señalaron la falta de adopción de estas tecnologías para uso clínico y sugirieron métricas como la reducción en el tiempo de interpretación, menores tasas de interpretación errónea, resultados de pacientes y complicaciones para comunicar el alcance y el impacto de estas tecnologías. Los autores también destacaron la importancia de utilizar modelos interpretables capaces de recapitular la incertidumbre diagnóstica y explorar procedimientos para facilitar la adquisición rápida de datos a través de múltiples socios institucionales.

Kaushik et al. exploraron áreas donde las tecnologías de IA podrían usarse para facilitar la planificación del tratamiento para pacientes con cáncer mediante la extracción de datos genómicos para medir y optimizar las propiedades materiales de la terapéutica y la selección de terapias óptimas basadas en interacciones con el sistema inmune (Das y Chandra). El aprendizaje por refuerzo, un enfoque de aprendizaje automático que opera con la retroalimentación del entorno o el sistema de interacción dada la selección de una solución potencial (es decir, el diseño de medicamentos y el espacio de administración), se discutió como una herramienta potencial para predecir una secuencia de acciones futuras a tomar en función del estado del paciente y las recompensas esperadas. Si bien solo hay aplicaciones escasas de aprendizaje por refuerzo en el espacio biomédico, la retroalimentación en tiempo real sobre el descubrimiento / entrega de fármacos es un dominio donde estos algoritmos se están aplicando para futuras investigaciones farmacogenómicas.

Chen et al. exploró la aplicación de métodos de aprendizaje automático a una evaluación de márgenes basada en radiómica de imágenes de agentes emparejados basadas en fluorescencia. Las imágenes de agentes pareados mejoran la discriminación de tumores basada en objetivos EGFR mediante la administración prequirúrgica de ABY-029, ofreciendo ventajas significativas más allá de la evaluación histológica estándar. Complementar las modalidades mejoradas de imágenes con flujos de trabajo de análisis de imágenes puede mejorar la precisión, la eficiencia y la integridad de la evaluación del margen tumoral intraoperatorio en tiempo real. Las tecnologías que mejoran la eficiencia del flujo de trabajo de patología quirúrgica tienen una alta probabilidad de adopción.

Los estudiantes de medicina y los residentes están entrando en un panorama de atención médica que cambia rápidamente donde la tecnología y los datos desempeñarán un papel crucial. Será esencial que los profesionales en ejercicio se familiaricen con las herramientas de aprendizaje automático y cómo operarlas. Tener un conjunto de habilidades cuantitativas junto con la experiencia en el dominio clínico es crucial para desarrollar tecnologías pertinentes para trabajar en la clínica. Lindqwister et al. personificó estas aspiraciones a través de un plan de estudios de educación longitudinal para residentes de radiología y demostró una alta satisfacción y comprensión percibida de los conceptos de IA de un curso de 7 meses y ofertas de talleres. Considerar cómo la IA y la informática médica pueden integrarse perfectamente en el plan de estudios de estudiantes / residentes de medicina es un debate en curso, ya que los aprendices están muy presionados por el tiempo con demandas competitivas.

En resumen, abordar las consideraciones prácticas para el desarrollo y la implementación de la tecnología de IA médica, involucrar diversas perspectivas en el proceso de desarrollo y proporcionar acceso a tutoría y recursos para estudiantes de entornos desatendidos son pasos cruciales para avanzar hacia la «meseta de productividad» y darse cuenta del potencial de la tecnología de IA médica.

La inteligencia artificial una oportunidad que exige minería de datos y regulación:

Sin dudas en los próximos años tendremos la oportunidad de observar el crecimiento en la cooperación de los algoritmos de inteligencia artificial, la computación en capas para formar redes neuronales, el aprendizaje profundo en la toma de decisiones, pero es vital la calidad de información con la que dotemos al sistema, para que las relaciones sean vinculadas a casos reales y tratados en los mejores establecimientos, para que esto no solo sea seguro sino que tienda a mejorar la calidad, debiéndose informar como se construye la base y la calidad de los datos, esa minería es fundamental para certificar la efectividad de dicho análisis automatizado.

Los reguladores enfrentan nuevos desafíos a medida que las herramientas de inteligencia artificial ingresan a la práctica médica

Dr. Scott Gottlieb1Lauren Silvis, JD2

JAMA 2023. Junio 8

La aparición de herramientas de inteligencia artificial (IA) marca el comienzo de una oportunidad innovadora en la medicina. Tienen el potencial de agilizar drásticamente el desarrollo de fármacos, ampliar el espectro de objetivos biológicos y mejorar la precisión del diagnóstico y el tratamiento. Para aquellos que se han comprometido con las capacidades expansivas del gran modelo de lenguaje ChatGPT, no es difícil concebir el cambio sísmico que estas herramientas de IA desencadenarán en la práctica de la medicina.

Sin embargo, la integración de estas tecnologías en los marcos regulatorios actuales presenta un desafío considerable. Los organismos reguladores mundiales, incluida la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA), lidiarán con la tarea de aplicar sus normas establecidas a estas nuevas entidades. En consecuencia, se necesitan nuevas políticas para garantizar la seguridad y eficacia de estas herramientas para los pacientes. Estas soluciones adaptadas deben equilibrar la necesidad de innovación con la de seguridad y beneficio del paciente.

La inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a resolver algunos de los problemas más frustrantes en el cuidado de la salud. Los médicos pueden usarlo para estratificar a los pacientes con mayor precisión de acuerdo con su riesgo personal e identificar tratamientos cada vez más personalizados que tengan en cuenta simultáneamente la historia clínica, el perfil genómico y las características fenotípicas de un paciente. La combinación de estadísticas y observaciones ponderadas en una red neuronal puede ser altamente predictiva. Esto es cierto a pesar de que es probable que cada salida para un paciente individual difiera de cualquier otro paciente en un modelo de validación, y aunque las variables, cuando se toman individualmente, no es probable que sean tan predictivas.

La inteligencia artificial también puede ayudar a transformar los puntos finales binarios y objetivos en métricas estadísticas de la gravedad de la enfermedad que son mucho más predictivas; Por ejemplo, proporcionar una medida más cuantitativa de la insuficiencia cardíaca en lugar de depender de una medida compuesta de un pequeño número de resultados objetivos, como la fracción de eyección del ventrículo izquierdo y la tolerancia al ejercicio. La inteligencia artificial puede traducir un universo más amplio de datos genómicos, proteómicos y fenotípicos en una evaluación más compleja del riesgo, mejorando el diseño de ensayos clínicos para seleccionar pacientes que tienen más probabilidades de beneficiarse de un tratamiento y, utilizando la misma herramienta en la práctica clínica, refinando las variables de estratificación para decisiones de prescripción efectivas. Otro ejemplo es el tratamiento del cáncer. La inteligencia artificial puede ayudar a desarrollar modelos que examinen la enfermedad residual mínima utilizando grandes cantidades de datos fenotípicos para predecir mejor la probabilidad de recaída del cáncer, lo que permite un desarrollo de fármacos más específico y decisiones de tratamiento efectivas.

La FDA ha reconocido el importante papel que la IA puede desempeñar en el desarrollo de medicamentos y dispositivos médicos basados en software y está trabajando para establecer un marco apropiado dentro de sus autoridades existentes. Tradicionalmente, la FDA evalúa y autoriza productos médicos en ensayos prospectivos basados en criterios muy específicos y datos de ensayos clínicos que demuestran que una terapia cumplió con los puntos finales objetivos y transparentes. La inteligencia artificial presenta un desafío único para este modelo establecido. Basándose en medidas predictivas de riesgo que existen en un continuo graduado, las herramientas de IA evalúan el riesgo y el beneficio en función de su propia red neuronal a través de un proceso que los reguladores no pueden desacoplar. Por lo tanto, la mejor manera de evaluar la seguridad y confiabilidad de la IA, en cualquier ensayo clínico de tamaño razonable, puede ser probarla contra eventos históricos para confirmar si es capaz de hacer predicciones basadas en entradas cuando los resultados ya se conocen.

Para fomentar la innovación y garantizar la incorporación segura y efectiva de la IA en el desarrollo de medicamentos y la práctica médica, la FDA deberá adoptar políticas regulatorias adaptadas a los desafíos y oportunidades únicos que presentan estas herramientas modernas. En ciertos casos, este esfuerzo puede requerir que el Congreso otorgue a la FDA facultades específicas para establecer políticas adecuadamente adaptadas. Contrariamente al enfoque regulatorio convencional de la FDA, que generalmente es retrospectivo, evaluando la seguridad y eficacia de los productos después de que estén completamente desarrollados, la regulación de la IA puede requerir un enfoque que se asemeje más a las nuevas autoridades que el Congreso otorgó a la FDA para regular los medicamentos de venta libre. Este proceso implica definir criterios prospectivos que guíen el desarrollo seguro de los productos y luego garantizar que los nuevos participantes se adhieran a estos estándares establecidos.

Por ejemplo, la FDA podría establecer un marco para determinar la idoneidad de los conjuntos de datos sobre los cuales se entrenarían las herramientas de IA. La agencia podría desarrollar criterios específicos para crear conjuntos de datos adecuados, evaluándolos por la amplitud y confiabilidad de los datos ingresados, la integridad de los datos fenotípicos longitudinales y la representatividad del conjunto de datos. Es esencial garantizar que dichos conjuntos de datos se hayan seleccionado cuidadosamente para que sean amplios e inclusivos, que representen la diversidad natural de la población en general.

La FDA también necesita criterios claros para garantizar que los beneficios de las herramientas de IA puedan evaluarse con precisión. Los beneficios potenciales pueden ser diferentes a los que la agencia ha considerado para el diagnóstico digital más tradicional y las herramientas de IA de primera generación, como los dispositivos de IA bloqueados que leen principalmente imágenes médicas. Un beneficio significativo de los modelos de IA más complejos que se desarrollan a partir de una amplia gama de datos de atención médica es su capacidad para analizar una amplia gama de fuentes heterogéneas, produciendo así información y recomendaciones más específicas. La agencia tendrá que tener en cuenta los beneficios de las herramientas que incorporan nuevas combinaciones de datos que no podían evaluarse a escala antes de la llegada de una IA más avanzada. Otra ventaja de estas herramientas a considerar es su capacidad para evaluar una población mucho mayor de personas más rápidamente que con las herramientas de diagnóstico tradicionales. La FDA debería considerar sopesar los beneficios de ciertas aplicaciones de IA al verlas como herramientas de salud de la población, lo que puede permitir a la comunidad clínica comprender con mayor precisión las necesidades clínicas de cientos o miles de pacientes en un corto período de tiempo.

La gestión adecuada de los riesgos potenciales también requerirá nuevos enfoques regulatorios, reconociendo que el resultado de las herramientas de IA puede ser informativo en lugar de determinante. Para las aplicaciones incorporadas en las aprobaciones de medicamentos o que sirven como dispositivos médicos independientes, los reguladores podrían aceptar indicaciones estrechas con un etiquetado que ayude a los usuarios a comprender las limitaciones. Un marco adecuadamente adaptado también debe considerar la influencia prevista de la producción de IA en la toma de decisiones clínicas, incorporando flexibilidad. Este marco incluiría dar la debida consideración a las circunstancias en las que los médicos aplican su propia experiencia y juicio junto con un resultado generado por IA. 1

La fusión de grandes modelos de lenguaje con los ámbitos de la ciencia y la medicina ya está en movimiento. Esta integración puede ayudar a catalizar un rápido avance en la eficiencia del desarrollo de fármacos y la precisión de la atención médica. Para avanzar en estas oportunidades y evaluar adecuadamente la aplicación de la IA a la medicina, un marco regulatorio debe adaptarse adecuadamente a los atributos únicos de estas tecnologías. Eso puede requerir que la FDA, tal vez con la ayuda del Congreso, elabore un marco moderno desde cero en lugar de tratar de adaptar uno de sus paradigmas existentes a estas innovaciones novedosas.

Amenazas de la inteligencia artificial para la salud y la existencia humana

Frederik Federspiel,Ruth Mitchell, Asha Asokan, Carlos Umana, avid McCoy

La inteligencia artificial (IA) se define ampliamente como una máquina con la capacidad de realizar tareas como poder calcular, analizar, razonar, aprender y descubrir significado.1 Su desarrollo y aplicación están avanzando rápidamente en términos de «IA estrecha», donde solo se lleva a cabo un conjunto limitado y enfocado de tareas.2 y IA «amplia» o «más amplia» donde se realizan múltiples funciones y diferentes tareas.3

La IA tiene el potencial de revolucionar la atención médica al mejorar el diagnóstico, ayudar a desarrollar nuevos tratamientos, apoyar a los proveedores y extender la atención médica más allá del centro de salud y a más personas.4–7 Estos impactos beneficiosos provienen de aplicaciones tecnológicas como el procesamiento del lenguaje, las herramientas de apoyo a la decisión, el reconocimiento de imágenes, el análisis de big data, la robótica y más.8–10 Existen aplicaciones similares de la IA en otros sectores con el potencial de beneficiar a la sociedad.

Sin embargo, como con todas las tecnologías, la IA se puede aplicar de maneras que son perjudiciales. Los riesgos asociados con la medicina y la atención médica incluyen la posibilidad de que los errores de IA causen daño al paciente,11 12 Problemas con la privacidad y seguridad de los datos13–15 y el uso de la IA de manera que empeore las desigualdades sociales y de salud, ya sea incorporando sesgos humanos existentes y patrones de discriminación en algoritmos automatizados o implementando IA de manera que refuerce las desigualdades sociales en el acceso a la atención médica.16 Un ejemplo de daño acentuado por datos incompletos o sesgados fue el desarrollo de un oxímetro de pulso impulsado por IA que sobreestimó los niveles de oxígeno en sangre en pacientes con piel más oscura, lo que resultó en el tratamiento insuficiente de su hipoxia.17 También se ha demostrado que los sistemas de reconocimiento facial son más propensos a clasificar erróneamente el género en sujetos de piel más oscura.18 También se ha demostrado que las poblaciones que están sujetas a discriminación están subrepresentadas en los conjuntos de datos subyacentes a las soluciones de IA y, por lo tanto, se les pueden negar todos los beneficios de la IA en la atención médica.16 19 20

Aunque existe cierto reconocimiento de los riesgos y daños potenciales asociados con la aplicación de la IA en la medicina y la atención médica,11–16 20 todavía hay poca discusión dentro de la comunidad de la salud sobre las amenazas sociales, políticas, económicas y de seguridad más amplias y más ascendentes que plantea la IA. Con la excepción de algunas voces,9 10 la literatura sanitaria existente que examina los riesgos que plantea la IA se centra en los asociados con la aplicación limitada de la IA en el sector de la salud.11–16 20 Este documento busca ayudar a llenar este vacío. Describe tres amenazas asociadas con el posible uso indebido de la IA estrecha, antes de examinar la posible amenaza existencial de la IA de propósito general que se mejora a sí misma, o inteligencia general artificial (AGI) (Figura 1). Luego hace un llamamiento a la comunidad médica y de salud pública para que profundice su comprensión sobre el poder emergente y el potencial transformador de la IA y que se involucre en los debates políticos actuales sobre cómo se pueden mitigar los riesgos y amenazas de la IA sin perder las recompensas y beneficios potenciales de la IA.

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Figura 1

Amenazas planteadas por el posible uso indebido de la inteligencia artificial (IA) para la salud y el bienestar humanos, y amenazas a nivel existencial para la humanidad planteadas por la inteligencia general artificial (AGI) que mejora a sí misma.

Amenazas del mal uso de la inteligencia artificial

En esta sección, describimos tres conjuntos de amenazas asociadas con el uso indebido de la IA, ya sea deliberada, negligente, accidental o debido a la falta de anticipación y preparación para adaptarse a los impactos transformadores de la IA en la sociedad.

El primer conjunto de amenazas proviene de la capacidad de la IA para limpiar, organizar y analizar rápidamente conjuntos de datos masivos que consisten en datos personales, incluidas las imágenes recopiladas por la presencia cada vez más ubicua de cámaras, y para desarrollar campañas de marketing e información altamente personalizadas y específicas, así como sistemas de vigilancia muy ampliados. Esta capacidad de la IA puede aprovecharse, por ejemplo, mejorando nuestro acceso a la información o contrarrestando actos de terrorismo. Pero también puede ser mal utilizado con graves consecuencias.

El uso de este poder para generar ingresos comerciales para las plataformas de redes sociales, por ejemplo, ha contribuido al aumento de la polarización y las opiniones extremistas observadas en muchas partes del mundo.21 También ha sido aprovechado por otros actores comerciales para crear una vasta y poderosa infraestructura de marketing personalizado capaz de manipular el comportamiento del consumidor. La evidencia experimental ha demostrado cómo la IA utilizada a escala en las plataformas de redes sociales proporciona una herramienta potente para que los candidatos políticos manipulen su camino hacia el poder.22 23 Y, de hecho, se ha utilizado para manipular la opinión política y el comportamiento de los votantes.24–26 Los casos de subversión de las elecciones impulsada por la IA incluyen las elecciones kenianas de 2013 y 2017.27 las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2016 y las elecciones presidenciales francesas de 2017.28 29

Cuando se combina con la capacidad de mejorar rápidamente para distorsionar o tergiversar la realidad con deepfakes, los sistemas de información impulsados por la IA pueden socavar aún más la democracia al causar una ruptura general de la confianza o al impulsar la división social y el conflicto.26–28 con los consiguientes impactos en la salud pública.

La vigilancia impulsada por la IA también puede ser utilizada por los gobiernos y otros actores poderosos para controlar y oprimir a las personas de manera más directa. Esto quizás se ilustre mejor con el Sistema de Crédito Social de China, que combina software de reconocimiento facial y análisis de repositorios de «big data» de las transacciones financieras, movimientos, registros policiales y relaciones sociales de las personas para producir evaluaciones del comportamiento individual y la confiabilidad, lo que resulta en la sanción automática de individuos que se considera que se han comportado mal.30 31 Las sanciones incluyen multas, negar a las personas el acceso a servicios como servicios bancarios y de seguros, o impedirles viajar o enviar a sus hijos a escuelas de pago. Este tipo de aplicación de IA también puede exacerbar las desigualdades sociales y de salud y encerrar a las personas en sus estratos socioeconómicos existentes. Pero China no está sola en el desarrollo de la vigilancia de la IA. Al menos 75 países, que van desde democracias liberales hasta regímenes militares, han estado expandiendo tales sistemas.32 Aunque la democracia y los derechos a la privacidad y la libertad pueden erosionarse o negarse sin IA, el poder de la IA facilita que los regímenes autoritarios o totalitarios se establezcan o solidifiquen y también que dichos regímenes puedan perseguir y oprimir a individuos o grupos particulares de la sociedad.30 33

El segundo conjunto de amenazas se refiere al desarrollo de sistemas de armas autónomas letales (LAWS). Hay muchas aplicaciones de la IA en los sistemas militares y de defensa, algunas de las cuales pueden utilizarse para promover la seguridad y la paz. Pero los riesgos y amenazas asociados con LAWS superan cualquier beneficio putativo.

Las armas son autónomas en la medida en que pueden localizar, seleccionar y «atacar» objetivos humanos sin supervisión humana.34 Se dice que esta deshumanización de la fuerza letal constituye la tercera revolución en la guerra, después de la primera y segunda revoluciones de la pólvora y las armas nucleares.34–36 Las armas autónomas letales vienen en diferentes tamaños y formas. Pero crucialmente, incluyen armas y explosivos, que pueden estar conectados a dispositivos pequeños, móviles y ágiles (por ejemplo, drones quadcopter) con la inteligencia y la capacidad de autopilotar y capaces de percibir y navegar por su entorno. Además, tales armas podrían producirse en masa a bajo costo y configurarse con relativa facilidad para matar a escala industrial.36 37 Por ejemplo, es posible que un millón de pequeños drones equipados con explosivos, capacidad de reconocimiento visual y capacidad de navegación autónoma estén contenidos dentro de un contenedor de envío regular y programados para matar en masa sin supervisión humana.36

Al igual que con las armas químicas, biológicas y nucleares, LAWS presenta a la humanidad una nueva arma de destrucción masiva, una que es relativamente barata y que también tiene el potencial de ser selectiva sobre quién o qué es el objetivo. Esto tiene profundas consecuencias para la conducción futura de los conflictos armados, así como para la seguridad internacional, nacional y personal en general. Se han celebrado debates en varios foros sobre cómo prevenir la proliferación de LAWS, y sobre si tales sistemas pueden mantenerse a salvo de la infiltración cibernética o del uso indebido accidental o deliberado.34–36

El tercer conjunto de amenazas surge de la pérdida de empleos que acompañará al despliegue generalizado de la tecnología de IA. Las proyecciones de la velocidad y la escala de las pérdidas de empleos debido a la automatización impulsada por la IA varían de decenas a cientos de millones en la próxima década.38 Mucho dependerá de la velocidad de desarrollo de la IA, la robótica y otras tecnologías relevantes, así como de las decisiones políticas tomadas por los gobiernos y la sociedad. Sin embargo, en una encuesta de los autores más citados sobre IA en 2012/2013, los participantes predijeron la automatización completa del trabajo humano poco después de finales de este siglo.39 Ya se anticipa que en esta década, la automatización impulsada por la IA tendrá un impacto desproporcionado en los países de ingresos bajos / medios al reemplazar los empleos menos calificados.40 y luego continuar ascendiendo en la escala de habilidades, reemplazando segmentos cada vez más grandes de la fuerza laboral mundial, incluso en países de altos ingresos.

Si bien habría muchos beneficios al terminar un trabajo repetitivo, peligroso y desagradable, ya sabemos que el desempleo está fuertemente asociado con resultados y comportamientos adversos para la salud, incluido el consumo nocivo de alcohol.41–44 y drogas ilícitas,43 44 tener sobrepeso,43 y tener una menor calidad de vida autoevaluada41 45 y salud46 y niveles más altos de depresión44 y riesgo de suicidio.41 47 Sin embargo, una visión optimista de un futuro en el que los trabajadores humanos sean reemplazados en gran medida por la automatización mejorada por la IA incluiría un mundo en el que la mejora de la productividad sacaría a todos de la pobreza y pondría fin a la necesidad de trabajo y trabajo. Sin embargo, la cantidad de explotación que nuestro planeta puede sostener para la producción económica es limitada, y no hay garantía de que la productividad adicional de la IA se distribuya de manera justa en toda la sociedad. Hasta ahora, la creciente automatización ha tendido a trasladar los ingresos y la riqueza del trabajo a los propietarios del capital, y parece contribuir al creciente grado de mala distribución de la riqueza en todo el mundo.48–51 Además, no sabemos cómo responderá la sociedad psicológica y emocionalmente a un mundo donde el trabajo no está disponible o es innecesario, ni estamos pensando mucho en las políticas y estrategias que serían necesarias para romper la asociación entre desempleo y mala salud.

La amenaza de la inteligencia general artificial que se mejora a sí misma

La IA de propósito general que se mejora a sí misma, o AGI, es una máquina teórica que puede aprender y realizar toda la gama de tareas que los humanos pueden.52 53 Al ser capaz de aprender y mejorar recursivamente su propio código, podría mejorar su capacidad para mejorarse a sí mismo y teóricamente podría aprender a evitar cualquier restricción en su código y comenzar a desarrollar sus propios propósitos, o alternativamente podría ser equipado con esta capacidad desde el principio por humanos.54 55

La visión de una máquina consciente, inteligente y decidida capaz de realizar toda la gama de tareas que los humanos pueden realizar ha sido objeto de escritura académica y de ciencia ficción durante décadas. Pero independientemente de si es consciente o no, o tiene un propósito o no, una máquina de propósito general que se mejora a sí misma o autoaprende con inteligencia y rendimiento superiores en múltiples dimensiones tendría graves impactos en los humanos.

Ahora estamos tratando de crear máquinas que sean mucho más inteligentes y poderosas que nosotros. El potencial de tales máquinas para aplicar esta inteligencia y poder, ya sea deliberadamente o no, de maneras que podrían dañar o subyugar a los humanos, es real y debe considerarse. Si se realiza, la conexión de AGI a Internet y al mundo real, incluso a través de vehículos, robots, armas y todos los sistemas digitales que dirigen cada vez más nuestras sociedades, bien podría representar el «mayor evento en la historia de la humanidad».53 Aunque los efectos y el resultado de AGI no se pueden conocer con certeza, se pueden prever múltiples escenarios. Estos incluyen escenarios en los que AGI, a pesar de su inteligencia y poder superiores, permanece bajo control humano y se utiliza para beneficiar a la humanidad. Alternativamente, podríamos ver AGI operando independientemente de los humanos y coexistiendo con los humanos de una manera benigna. Lógicamente, sin embargo, hay escenarios en los que AGI podría presentar una amenaza para los humanos, y posiblemente una amenaza existencial, al causar daño directa o indirectamente, intencionalmente o no, al atacar o subyugar a los humanos o al interrumpir los sistemas o agotar los recursos de los que dependemos.56 57 Una encuesta de miembros de la sociedad de IA predijo una probabilidad del 50% de que se desarrolle AGI entre 2040 y 2065, y el 18% de los participantes cree que el desarrollo de AGI sería existencialmente catastrófico.58 Actualmente, docenas de instituciones están llevando a cabo investigación y desarrollo en AGI.59

Evaluación del riesgo y prevención de daños

Muchas de las amenazas descritas anteriormente surgen del mal uso deliberado, accidental o descuidado de la IA por parte de los humanos. Incluso el riesgo y la amenaza planteados por una forma de AGI que existe y opera independientemente del control humano todavía está actualmente en manos de los humanos. Sin embargo, existen diferentes opiniones sobre el grado de riesgo que plantea la IA y sobre las compensaciones relativas entre el riesgo y la recompensa potencial, y los daños y beneficios.

No obstante, con un crecimiento exponencial en la investigación y el desarrollo de la IA,60 61 La ventana de oportunidad para evitar daños graves y potencialmente existenciales se está cerrando. Los resultados futuros del desarrollo de la IA y la IAG dependerán de las decisiones políticas que se tomen ahora y de la eficacia de las instituciones reguladoras que diseñemos para minimizar el riesgo y el daño y maximizar los beneficios. De manera crucial, al igual que con otras tecnologías, prevenir o minimizar las amenazas planteadas por la IA requerirá un acuerdo y cooperación internacionales, y evitar una «carrera armamentista» de IA mutuamente destructiva. También requerirá una toma de decisiones libre de conflictos de intereses y protegida del cabildeo de actores poderosos con intereses creados. Es preocupante que las grandes corporaciones privadas con intereses financieros creados y poca supervisión democrática y pública estén liderando en el campo de la investigación de AGI.59

Diferentes partes del sistema de las Naciones Unidas están ahora comprometidas en un esfuerzo desesperado para garantizar que nuestras instituciones sociales, políticas y legales internacionales se pongan al día con los rápidos avances tecnológicos que se están realizando con la IA. En 2020, por ejemplo, la ONU estableció un Panel de Alto Nivel sobre Cooperación Digital para fomentar el diálogo global y los enfoques cooperativos para un futuro digital seguro e inclusivo.62 En septiembre de 2021, el jefe de la Oficina del Comisionado de Derechos Humanos de la ONU pidió a todos los Estados que establecieran una moratoria sobre la venta y el uso de sistemas de IA hasta que se establezcan salvaguardias adecuadas para evitar los riesgos «negativos, incluso catastróficos» que plantean.63 Y en noviembre de 2021, los 193 estados miembros de la UNESCO adoptaron un acuerdo para guiar la construcción de la infraestructura legal necesaria para garantizar el desarrollo ético de la IA.64 Sin embargo, la ONU aún carece de un instrumento legalmente vinculante para regular la IA y garantizar la rendición de cuentas a nivel mundial.

A nivel regional, la Unión Europea tiene una Ley de Inteligencia Artificial65 que clasifica los sistemas de IA en tres categorías: riesgo inaceptable, alto riesgo y riesgo limitado y mínimo. Esta Ley podría servir como un trampolín hacia un tratado global, aunque todavía no cumple con los requisitos necesarios para proteger varios derechos humanos fundamentales y evitar que la IA se utilice de manera que agrave las desigualdades y la discriminación existentes.

También ha habido esfuerzos centrados en LAWS, con un número creciente de voces que piden una regulación más estricta o una prohibición absoluta, tal como lo hemos hecho con las armas biológicas, químicas y nucleares. Los Estados partes de la Convención de las Naciones Unidas sobre ciertas armas convencionales han estado discutiendo sistemas de armas autónomas letales desde 2014, pero el progreso ha sido lento.66

¿Qué puede y debe hacer la comunidad médica y de salud pública? Quizás lo más importante es simplemente dar la alarma sobre los riesgos y amenazas que plantea la IA, y argumentar que la velocidad y la seriedad son esenciales si queremos evitar las diversas consecuencias dañinas y potencialmente catastróficas de las tecnologías mejoradas por IA que se desarrollan y utilizan sin las salvaguardias y la regulación adecuadas. Es importante destacar que la comunidad de salud está familiarizada con el principio de precaución67 y ha demostrado su capacidad para moldear la opinión pública y política sobre las amenazas existenciales en el pasado. Por ejemplo, los Médicos Internacionales para la Prevención de la Guerra Nuclear fueron galardonados con el Premio Nobel de la Paz en 1985 porque reunieron argumentos de principios, autorizados y basados en evidencia sobre las amenazas de una guerra nuclear. Debemos hacer lo mismo con la IA, incluso cuando partes de nuestra comunidad defienden los beneficios de la IA en los campos de la salud y la medicina.

También es importante que no solo dirijamos nuestras preocupaciones a la IA, sino también a los actores que están impulsando el desarrollo de la IA demasiado rápido o de manera demasiado imprudente, y a aquellos que solo buscan implementar la IA con fines egoístas o malignos. Si la IA quiere cumplir alguna vez su promesa de beneficiar a la humanidad y a la sociedad, debemos proteger la democracia, fortalecer nuestras instituciones de interés público y diluir el poder para que haya controles y equilibrios efectivos. Esto incluye garantizar la transparencia y la rendición de cuentas de las partes del complejo industrial militar-corporativo que impulsan los desarrollos de IA y las compañías de redes sociales que permiten que la desinformación dirigida e impulsada por la IA socave nuestras instituciones democráticas y los derechos a la privacidad.

Finalmente, dado que el mundo del trabajo y el empleo cambiará drásticamente en las próximas décadas, debemos desplegar nuestra experiencia clínica y de salud pública en la defensa basada en la evidencia para un replanteamiento fundamental y radical de la política social y económica para permitir que las generaciones futuras prosperen en un mundo en el que el trabajo humano ya no es un componente central o necesario para la producción de bienes y servicios.

Inteligencia artificial en el cuidado de la salud: complementar, no reemplazar, a los médicos y proveedores de atención médica

Emre Sezgin

La utilización de la inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica ha aumentado y es evidentemente contribuyendo a mejorar la precisión diagnóstica, optimizar la planificación del tratamiento, y Mejora de los resultados de los pacientes. La rápida evolución de la IA, especialmente la IA generativa y grande Los modelos lingüísticos (LLM) han reavivado las discusiones sobre su impacto potencial en el industria de la salud, particularmente con respecto al papel de los proveedores de atención médica. Acerca de preguntas, «¿puede la IA reemplazar a los médicos?» y «¿los médicos que usan IA reemplazarán a los que usan IA? ¿No lo están usando?» se han hecho eco. Para arrojar luz sobre este debate, este artículo se centra en enfatizando el papel aumentativo de la IA en la atención médica, subrayando que la IA tiene como objetivo complementar, en lugar de reemplazar, a los médicos y proveedores de atención médica. Lo fundamental La solución surge con la colaboración humano-IA, que combina las fortalezas cognitivas de proveedores de atención médica con las capacidades analíticas de la IA. Un human-in-the-loop (HITL) El enfoque garantiza que los sistemas de IA sean guiados, comunicados y supervisados por humanos experiencia, manteniendo así la seguridad y la calidad en los servicios de atención médica. Por último, el la adopción puede forjarse aún más mediante el proceso organizativo informado por el enfoque HITL para mejorar los equipos multidisciplinarios en el circuito. La IA puede crear un cambio de paradigma en atención médica complementando y mejorando las habilidades de los proveedores de atención médica, en última instancia. Lo que conduce a una mejor calidad del servicio, resultados para los pacientes y una atención médica más eficiente sistema.

Los avances en inteligencia artificial (IA) han proporcionado una gran cantidad de oportunidades. para la práctica clínica y la asistencia sanitaria. Modelos de lenguaje grandes (LLM), como BERT, GPT y La MDA ha experimentado un crecimiento exponencial, y algunos ahora contienen más de un billón de parámetros. 1 Este crecimiento en las capacidades de IA permite una integración perfecta entre diferentes tipos de datos y ha dado lugar a aplicaciones multimodales en diversos dominios, incluida la medicina. 2 La evidencia muestra que la IA tiene el potencial de mejorar la prestación de atención médica al mejorar Precisión diagnóstica, optimización de la planificación del tratamiento y mejora del paciente Resultados.35 Con los recientes desarrollos en IA, específicamente LLM e IA generativa (por ejemplo, DALL-E, GPT-4 a través de ChatGPT), reevaluamos los beneficios y las oportunidades que presenta la IA para estar un paso más cerca de un general artificial inteligencia (AGI, IA con capacidades cognitivas humanas).6,7 La evidencia actual mostró capacidades LLM con conocimiento y apoyo médico. El GatorTron de la Universidad de Florida, un 8.9 mil millones parámetro LLM, es uno de los primeros modelos de fundamentos médicos desarrollados por un académico de salud sistema y datos médicos. 8 Está diseñado para mejorar cinco tareas clínicas de procesamiento del lenguaje natural, como Respuesta a preguntas médicas y extracción de relaciones médicas. LLM mostró además la capacidad de El conocimiento médico, como modelo de IA logró una tasa de precisión del 79,5% en el Royal College del Reino Unido de examen radiológico en comparación con el 84,8% de los radiólogos humanos. 9 Recientemente, los LLM (PaLM, GPT) demostraron sus capacidades para los Estados Unidos Examen de licencia médica y varias otras tareas médicas de respuesta a preguntas, mostrando el potencial de la IA en medicina.10,11

El aumento de las capacidades también se extendió con respecto a las conversaciones. Estos incluyen la IA y el problema de alineación, 12 e implementaciones éticas e imparciales. 13 Recientemente, ha habido un movimiento hacia instar a una «pausa» en el desarrollo de la IA, 14 para abordar estas preocupaciones, así como para investigar las implicaciones sociales, para construir marcos sólidos, gobernanza y mecanismos de control. Entre todos, la noción de «AI tomando sobre trabajos humanos», ya que logra resultados y rendimiento altamente precisos al completar tareas humanas, 15 ha sido una de las preocupaciones emergentes. En línea con eso, en el ámbito de la salud, la pregunta se ha hecho eco: ¿Puede la IA reemplazar a los médicos? («médicos» se refiere a Proveedores de atención médica en este artículo, incluidos médicos, enfermeras y otros proveedores de atención médica proveedores), o servirán como herramientas invaluables que complementan y apoyan ¿ellos?16,17

IA para reemplazar a los médicos

A pesar de que la idea es intrigante, fundamentalmente, la IA no está pensada (diseñada y desarrollada) para reemplazar a los médicos, pero capaces de reutilizar roles y mejorar la eficiencia, como lo demuestra Escribas digitales impulsados por LLM y herramientas de resumen de conversaciones. 18 Si damos un paso atrás y observamos las aplicaciones actuales en la práctica clínica, la IA ya ha ha sido parte integral de los servicios de salud, sin reemplazar a los médicos. Por ejemplo, asistido por IA sistemas de apoyo a la toma de decisiones con ultrasonido o máquinas de resonancia magnética para ayudar al diagnóstico, 19 o mejorar el reconocimiento de voz en dispositivos de dictado para mantener notas de radiología. 20 Sin embargo, los desarrollos recientes en IA son muy complejos, evolucionan rápidamente y abrumadoramente positivo, como se ve en la mayor precisión de los LLM al completar tareas, alto comprensión del lenguaje y respuestas conversacionales similares a las humanas, lo que nos lleva a cuestionar sus valor y contribución a la práctica.

IA para colaborar con los médicos

Al reutilizar (no reemplazar) los roles, la IA puede contribuir a una Sistema de salud optimizado. ¿Significa eso que los médicos que usan IA reemplazan a los que no usándolo? Esta declaración ha sido muy popular recientemente contra la «IA» reemplazando al argumento de los médicos». La afirmación es verdadera en su esencia. Una decisión de un médico asistido por IA podría ser más preciso (y oportuno) que sin IA, 21 como minimizar el riesgo para los pacientes y mejorar el proceso de toma de decisiones, la calidad de servicio y eficiencia. 22 Sin embargo, una forma factible de permitir el «uso» de la IA pasa por la «colaboración». Siguiendo los principios de colaboración humano-en-el-bucle y humano-IA, una estructura para utilizar se puede establecer el potencial de la IA.23,24 Enfoque Human-in-the-Loop (HITL) enfatiza una asociación de colaboración entre la IA y la experiencia humana para optimizar los resultados. A través de la toma de decisiones colaborativa, la IA ofrece información y las personas aprovechan su conocimiento para el juicio final, estableciendo supervisión y control de calidad para validar la IA predicciones, reduciendo posibles errores o sesgos. La colaboración nutre continuamente aprendizaje y mejora a medida que ambas partes aprenden unas de otras. Esto contribuye aún más a Confianza y aceptación. Las prácticas éticas son importantes para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas y explicabilidad en las decisiones de IA. La retroalimentación humana mejora la adaptabilidad de la IA, permitiendo la IA para manejar casos complejos más allá de los datos de entrenamiento.

En el cuidado de la salud, HITL podría implementarse ya que los médicos capacitados podrían colaborar con la IA, supervisar, validar y guiar el proceso, interpretar los resultados de la IA y proporcionar retroalimentación a mejorar la capacidad y la precisión de la IA. Un estudio reciente mostró que la IA podría mejorar el precisión del diagnóstico y las decisiones clínicas cuando se combina con la evaluación experta en humanos, enfatizando la naturaleza colaborativa de la IA y los médicos. 25 Esta colaboración puede contribuir aún más a una propuesta de valor a menudo supervisada. para abordar las disparidades. La IA tiene un mayor valor para actuar como una herramienta complementaria, o mecanismo de aumento de conocimientos, para llenar las lagunas, particularmente en entornos de bajos recursos, como las zonas rurales o los países subdesarrollados para mejorar el diagnóstico, el paciente comunicación y educación, y reducción de las barreras lingüísticas. 26

Sin embargo, tales mecanismos de colaboración y apoyo a la toma de decisiones de IA están disponibles a través del adopción de organizaciones en lugar de basarse únicamente en elecciones personales en el cuidado de la salud Configuración.

La IA será adoptada por las organizaciones sanitarias

La adopción de la IA está impulsada por las decisiones de la organización, la necesidad y la preparación. 27 Por lo tanto, la pregunta final es: ¿lo harán las organizaciones de atención médica ¿Adoptar con éxito la IA?

Las organizaciones de atención médica (por ejemplo, hospitales y clínicas) son responsables de proporcionar IA herramientas que han sido sometidas a una rigurosa evaluación y validación para garantizar la seguridad y efectividad para la práctica clínica (p. ej., aprobación de la FDA y directrices de la FTC).2830 Además de eso, los equipos legales, de infraestructura, privacidad y seguridad Necesidad de revisar las políticas y protocolos de la organización para garantizar el cumplimiento, incluido el estado y leyes y regulaciones federales, con un enfoque específico en la información personal de salud Protocolos de intercambio, responsabilidad, responsabilidad, reembolso de servicios y clínica flujos de trabajo.31,32 Paralelamente, hay un Necesidad de desarrollar planes de estudio y métodos educativos para capacitar a los médicos en los fundamentos de IA, uso efectivo en la práctica y prestación de atención médica respaldada por IA. 33

El proceso organizativo puede ser informado por el enfoque HITL para mejorar el Equipo multidisciplinar en el circuito. 34 Permitir la colaboración entre humanos e IA y la inclusión de la retroalimentación y el control humanos puede forjar la asociación, disminuyendo la falsa percepción de «IA como reemplazo» (Figura 1). Las consideraciones específicas para la adopción colaborativa de IA en una organización de atención médica para permitir la colaboración entre humanos e IA se resumen en el cuadro de texto 1.

Recuadro 1.

Consideraciones para la adopción de IA en una organización de atención médica

1. Establecer equipos multidisciplinarios (clínica, investigación, sistemas de información, operación, gestión y administración, defensor del paciente y de la comunidad) para explorar y evaluar soluciones de IA colaborativas rentables e impactantes y establecer protocolos HITL. Esto requiere colaboración e intercambio de conocimientos entre miembros del equipo para anticipar la utilidad y los resultados esperados.35,36
2. Priorizar la clínica procesos, flujos de trabajo operativos y prácticas para el soporte de IA que necesitan mejoras y el aprovechamiento de la colaboración de IA, como tareas y procesos contribuyendo al agotamiento, tareas que conducen a la ineficiencia o bajo rendimiento, tareas para abordar las necesidades del paciente, la calidad del servicio y la satisfacción.3739
3. Involucrar grupos de múltiples partes interesadas, incluidos médicos, enfermeras, administradores y pacientes, en la identificación de la formación inclusiva esencial, las necesidades educativas y culturales transformación, y en la prueba de herramientas de IA para una colaboración efectiva antes Implementación a gran escala.34,40 Este enfoque asegura que las perspectivas de todos incluidos Las partes son comunicadas y consideradas en el desarrollo e implementación de Soluciones de IA.
4. Establecer métodos de evaluación rigurosos y evaluación marcos para IA, centrándose en la validación, verificación, utilidad y adopción.41,42 Requiere monitorear y probar la IA de forma controlada entorno y un entorno del mundo real con una gama de capacidades antes de expandirse a aplicaciones más amplias. 43 Esto permitirá a las organizaciones identificar problemas potenciales y reducir la riesgos, refinar los sistemas de IA, capacitar a colaboradores humanos y medir su impacto en Atención al paciente antes de una implementación extensa.
5. Revisar la organización políticas y protocolos para facilitar la adopción de la IA y abordar la ética y la legalidad preocupaciones, garantizar el cumplimiento, la privacidad y la seguridad, y elaborar estrategias para construir Confianza, acceso y gobernanza organizacional.36,44,45 Esto incluye el desarrollo directrices para la colaboración en IA y la práctica de la transparencia, la rendición de cuentas y Aplicabilidad para minimizar los riesgos y garantizar la seguridad del paciente.43,44,46
6. Comprometerse con la ética, prácticas de IA inclusivas, equitativas, responsables y justas.34,47 Esto requiere centrarse en reducir la brecha digital entre las organizaciones sanitarias. 48 Necesitamos garantizar el acceso equitativo a herramientas colaborativas de IA, capacitación y recursos entre hospitales, profesionales y comunidades mediante el desarrollo de asociaciones e iniciativas que promuevan el acceso inclusivo a la tecnología y Desarrollo de habilidades.

Conclusión

Los avances en IA son tranquilizadores, mostrando una promesa en la creación de un cambio de paradigma en Cuidado de la salud complementando y mejorando las habilidades de los médicos y proveedores de atención médica en lugar de reemplazarlos. Para aprovechar con éxito el poder de la IA, la atención médica Las organizaciones deben ser proactivas, especialmente ahora, donde la IA generativa y los LLM son altamente accesible pero aún necesita control y orientación. A medida que la IA se convierte en un componente esencial de la atención médica moderna, es vital que las organizaciones inviertan en lo necesario infraestructura, capacitación, recursos y asociaciones para apoyar su adopción exitosa y garantizar un acceso equitativo para todos.

Editorial: Seguridad de los pacientes y los factores humanos.

El sistema sanitario, cada vez más complejo y complicado, hiperespecializado, cristalizando una atención fragmentada y un incremento en el riesgo de eventos adversos que pueden dar lugar al daño a los pacientes. La magnitud de este daño
pasó al primer plano de la atención en EE.UU. en 1999, cuando el Institute of Medicine
(IOM) de EE.UU. publicó el informe pionero, To Err is Human: Building a Safer
Health System (Errar es humano: la creación de un sistema sanitario más seguro), que
subrayaba el riesgo y el impacto de los errores médicos. El informe estimaba que se
producían entre 44 000 y 98 000 muertes cada año debidas a errores prevenibles. Si estas estimaciones son realmente precisas, los errores médicos supondrían la octava causa principal de muerte.

Un estudio más reciente, que utilizaba las estimaciones de la herramienta Global Trigger Tool del Institute for Healthcare Improvement (IHI), estimó que se producen entre 210 000 y 400 000 muertes de pacientes debidas a errores médicos prevenibles.
Estos dos cálculos varían ampliamente, y es probable que nunca se llegue a conocer el número real de muertes de pacientes debidas a eventos adversos.
No obstante, es evidente que demasiados pacientes sufren daños por errores médicos, y que son necesarias mejoras en el sistema de atención sanitaria.

En 2001 se publicó otro informe igualmente importante, Crossing the Quality Chasm: A
new Health System for the 21st Century (Superar la brecha de calidad: un nuevo
sistema de salud para el siglo XXI), donde el IOM observaba que la atención sanitaria
necesitaba cambios significativos y analizaba recomendaciones específicas para mejorar la calidad de dicha atención. El argumento que presentaba Crossing the Quality Chasm era que «la atención proporcionada no es […] la atención que deberíamos recibir […y] la atención sanitaria […] daña con excesiva frecuencia y falla permanentemente en la provisión de sus beneficios potenciales». La atención de salud debe ser efectiva, oportuna, centrada en el paciente, eficiente, segura, equitativa. Que sea efectiva depende del grado de conocimiento, competencia, capacidades instaladas y organización que tenga el sistema de salud. Oportuna, que no existan esperas demoras ni dilaciones que no estén motivadas por una secuencia lógica de proceso. El sistema actual adolece de muchas pérdidas de oportunidades, de dificultades en el acceso. dificultades sobre oferta de personal de salud para ocupar cargos. Centrada en el paciente por humanización de la atención, por lograr participación activa del paciente, para lograr la coproducción de los usuarios, para que aumente la adhesión a los tratamientos. Porque de la visión de un individuo integro no como un órgano o una enfermedad. Eficiente, que sea asequible, que genere valor, que no gaste más de lo que requiera el caso tampoco menos. Tenemos muchas herramientas para que sea eficiente, Para ahorrar prestaciones por sobre utilización, y sobre procesamiento que no agregan valor. equitativa logrando disminuir la desigualdad injusta. Problemas de diferencias por los determinantes sociales. !que sea segura. que se estabilicen los procesos, cultura de seguridad, políticas de calidad, inversión en las medidas preventivas, Linda Emanuel, Don Berwick y Lucían Leape definieron más claramente el campo de la seguridad del paciente como «una disciplina en las profesiones de la atención sanitaria que aplica de la ciencia de la seguridad con el fin de lograr un sistema fiable de administración de la atención sanitaria […y] un atributo de los sistemas de atención sanitaria que minimiza la incidencia y el impacto de los eventos adversos, y que se maximiza a partir de tales eventos».

¿Qué son los factores humanos? Hay muchas definiciones diferentes de factores humanos. Sin embargo, una definición ampliamente aceptada es: «los factores ambientales, organizativos y laborales, y las características humanas e individuales que influyen en el comportamiento en el trabajo de una manera que puede afectar la salud y la seguridad».  

Una forma sencilla de ver los factores humanos es pensar en tres aspectos: el trabajo, el individuo y la organización, y cómo impactan en el comportamiento de las personas. Los factores humanos han sido descritos como una disciplina puente. Establece un terreno común entre los seres humanos y sus entornos de trabajo [4]. Los factores humanos se basan en muchos campos como la psicología, la anatomía, la fisiología, las ciencias sociales, la ingeniería, el diseño y la gestión organizativa. Human factors utiliza una amplia gama de teorías, medidas y enfoques para mejorar la seguridad, la calidad y la eficiencia de los lugares de trabajo. Los factores humanos son particularmente importantes en la asistencia sanitaria, ya que se caracteriza por altos niveles de interacciones entre humanos. el beneficio que genera trabajar en la ergonomía es sobre la calidad de las prestaciones de salud, la seguridad de los pacientes y el incremento de la eficiencia.

Sistemas SEIPS 3.0 seguridad y atención centrada en las personas, sistemas de trabajo y contexto.

De la misma manera que los enfoques de factores humanos han transformado otras industrias de alto riesgo, existe un gran potencial para que los enfoques de factores humanos tengan un impacto positivo en la industria de la salud. Los profesionales de los factores humanos utilizan una amplia gama de teorías, medidas y enfoques para mejorar la seguridad, la calidad y la eficiencia de los lugares de trabajo; La estrategia y el enfoque apropiados dependerán de la situación problemática y del contexto. No hay soluciones de «talla única».

Human factors and ergonomics as a patient safety practice

Pascale Carayon, Anping Xie,Sarah Kianfar

Muchos incidentes de seguridad del paciente están relacionados con la falta de atención a los factores humanos y la ergonomía (HFE) en el diseño e implementación de tecnologías, procesos, flujos de trabajo, puestos de trabajo, equipos y sistemas sociotécnicos. HFE ahora se reconoce como una disciplina clave para ayudar a reducir o mitigar los errores de medicación, 2 para mejorar el diseño y la implementación de la TI de salud, 3 y para eliminar los peligros que contribuyen a las caídas de los pacientes. 4 Según la Asociación Internacional de Ergonomía, 5 ‘Ergonomía (o factores humanos) ies la disciplina científica que se ocupa de la comprensión de las interacciones entre los seres humanos y otros elementos de un sistema, y ​​la profesión que aplica principios teóricos, datos y métodos al diseño para optimizar el bienestar humano y el rendimiento general del sistema.’ El objetivo del diseño del sistema basado en HFE es mejorar el bienestar (p. ej., la satisfacción del médico y del paciente) y el rendimiento general del sistema que incluye la seguridad del paciente. 6Desde el punto de vista de HFE, las actividades de seguridad del paciente no solo deben reducir y mitigar los errores médicos y mejorar la seguridad del paciente, sino también mejorar el bienestar humano, como la satisfacción laboral, la motivación y la aceptación de la tecnología. Por ejemplo, los programas de seguridad del paciente que aumentan la carga de trabajo de los médicos ya ocupados no se considerarían bien diseñados desde la perspectiva de HFE. En este documento, describimos varios enfoques y contribuciones de HFE a la seguridad del paciente, y luego brindamos detalles sobre algunos ejemplos ilustrativos de aplicaciones de HFE en la seguridad del paciente.

Enfoques HFE y contribuciones a la seguridad del paciente

En esta sección, describimos algunas contribuciones seleccionadas de HFE a varios dominios de seguridad del paciente. Otras contribuciones de HFE a la seguridad del paciente, como la capacitación en trabajo en equipo, se revisan en otros artículos de este número especial 7 y el informe de la Agencia para la Investigación y Calidad de la Atención Médica sobre estrategias de seguridad del paciente. 8 También destacamos los mecanismos que vinculan HFE a la seguridad del paciente.

Diversos enfoques de HFE para la seguridad del paciente

Un enfoque importante de HFE en el cuidado de la salud y la seguridad del paciente ha sido el diseño de dispositivos médicos seguros y utilizables y TI de salud, 9 como el rediseño del cajón de medicamentos del carrito de códigos. 10 Health IT puede contribuir a la seguridad del paciente eliminando peligros, 11 pero también puede crear nuevos peligros. 12 La facilidad de uso es una característica de diseño de HFE que puede influir en los beneficios de seguridad del paciente de la TI para la salud, o en la falta de ellos. 3

Otro enfoque importante de HFE en la seguridad del paciente ha sido comprender la naturaleza del error humano e identificar los mecanismos del error humano involucrados en la seguridad del paciente. 13 14 El modelo Swiss Cheese de Reason 15 describe la alineación de peligros (o ‘agujeros’) que pueden conducir a un accidente (p. ej., un evento de seguridad del paciente) y distingue entre fallas latentes y fallas activas. Vicente y colegas 14adaptó el modelo de queso suizo de Reason a la seguridad del paciente y describió las decisiones de gestión y las fallas latentes que pueden influir en el error y crear condiciones que producen violaciones de seguridad. A su vez, estas condiciones crean problemas para la atención y pueden conducir a actos inseguros (es decir, errores y violaciones), que luego pueden producir un incidente si las defensas y barreras no son adecuadas. Las organizaciones de atención médica pueden utilizar los marcos de Vincent y colegas 14 y Bogner 16 para investigar incidentes de seguridad del paciente.

Los obstáculos de rendimiento pueden poner en peligro a los pacientes al dificultar que los médicos realicen tareas y procedimientos de manera segura. 17 Una variedad de procesos de desempeño físicos (p. ej., levantar, inyectar, registrar), cognitivos (p. ej., percepción, atención, comunicación, conciencia) y sociales/conductuales (p. ej., motivación, toma de decisiones) pueden influir en la seguridad del paciente. 18 Se han identificado obstáculos de desempeño para enfermeras de unidades de cuidados intensivos, 19 20 personal en centros de cirugía ambulatoria, 21 y enfermeras hospitalarias. 22

Recientemente, la investigación de HFE en seguridad del paciente se ha centrado en la resiliencia del sistema, 23 o ‘la capacidad de los sistemas para anticipar y adaptarse al potencial de sorpresa y falla’. 24 Debido a que no todos los errores se pueden prevenir, los investigadores de HFE han desarrollado modelos para comprender cómo los operadores pueden detectar, corregir, mitigar y tratar los errores. 25 Se han explorado estrategias para la detección y recuperación de errores entre enfermeras, 26 en particular enfermeras de cuidados intensivos, 27 y entre farmacéuticos. 28 29La ingeniería de resiliencia se basa y amplía el trabajo realizado por los investigadores de organizaciones de alta confiabilidad (HRO), en particular el concepto de atención plena de HRO, es decir, la capacidad de prepararse para lo inesperado y estar atento a los peligros. 30

Los primeros cuatro enfoques de HFE se centran en aspectos específicos de HFE y la seguridad del paciente: usabilidad de la tecnología, error humano, desempeño clínico y resiliencia. Se han propuesto varios enfoques de HFE para describir sistemas más completos de atención al paciente, como el enfoque de sistemas propuesto por Vincent y sus colegas 14 31 y el modelo de sistema de trabajo y seguridad del paciente SEIPS (Iniciativa de Ingeniería de Sistemas para la Seguridad del Paciente) propuesto por Carayon y sus colegas. 32 Vincent y colegas 14definió siete tipos de factores del sistema que pueden influir en la práctica clínica y dar lugar a incidentes de seguridad del paciente, tales como factores del paciente, factores de tareas y tecnología, y factores organizativos y de gestión. El modelo SEIPS de sistema de trabajo y seguridad del paciente 32 identifica un conjunto ligeramente diferente de factores del sistema: factores individuales (que incluyen características del personal y del paciente), tareas, herramientas y tecnologías, factores ambientales y organizacionales (que incluyen factores de equipo). Además de definir el sistema y enfatizar las interacciones del sistema, 33el modelo SEIPS describe cómo el diseño del sistema puede influir en los procesos de atención y otros procesos relacionados (p. ej., entrega de suministros, limpieza, compra de equipos médicos). Debido a que el modelo SEIPS está anclado en HFE, los resultados de los empleados y de la organización se abordan junto con la seguridad del paciente, lo que refleja el hecho de que la seguridad del paciente y la seguridad y el bienestar del trabajador están positivamente correlacionados y tienen factores comunes que contribuyen al sistema. 34

HFE en el diseño de sistemas para la seguridad del paciente

HFE contribuye a la seguridad del paciente a través de cuatro mecanismos que conectan las variables del sistema con la seguridad del paciente (consulte la tabla 1 ). 35 El primer mecanismo enfatiza la necesidad de incorporar principios de diseño HFE para optimizar elementos específicos del sistema de trabajo. Estos principios pueden usarse para diseñar sistemas de trabajo para eliminar peligros y obstáculos de desempeño. Por ejemplo, el Manual de factores humanos en el diseño de dispositivos médicos 36 proporciona un conjunto completo de principios para el diseño de dispositivos médicos. Se han desarrollado heurísticas de usabilidad o reglas generales para el diseño de interfaces de usuario para dispositivos médicos y TI de salud. 37El diseño físico del sistema de trabajo debe minimizar el tiempo de percepción, el tiempo de decisión, el tiempo de manipulación y la necesidad de un esfuerzo físico excesivo, y optimizar las oportunidades para el movimiento físico. 35 38 Desde el punto de vista organizacional de HFE, los sistemas de trabajo deben diseñarse de modo que las tareas sean razonablemente exigentes física y cognitivamente. Los trabajadores deben tener oportunidades para aprender, niveles adaptables de control sobre su sistema de trabajo y acceso a apoyo social e instrumental (p. ej., apoyo de compañeros de trabajo en caso de emergencia) dentro del entorno laboral. 39 La Tabla 2 proporciona algunos ejemplos de principios de diseño de HFE; se puede encontrar información adicional sobre el diseño HFE para elementos específicos del sistema de trabajo en el Manual de Factores Humanos y Ergonomía . 40

Mecanismos HFE entre el diseño del sistema y la seguridad del paciente

Ejemplos de principios de diseño HFE

Dado el enfoque sistémico de HFE, es importante no solo que cada componente del sistema se diseñe adecuadamente, sino también que los componentes del sistema estén alineados 44 y que las interacciones del sistema se optimicen. 33Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo sistema de administración de medicamentos con código de barras (BCMA), es importante asegurarse de que la tecnología esté diseñada de acuerdo con los principios de HFE (p. ej., heurística de usabilidad). Sin embargo, también es importante que la tecnología encaje con el resto del sistema de trabajo. Si no hay suficiente espacio para usar el BCMA (interacción entre la tecnología y el entorno físico) o si los usuarios no cuentan con la capacitación adecuada (interacción entre la tecnología y la organización), entonces el BCMA puede contribuir a disminuir, en lugar de mejorar, el desempeño del médico y la seguridad del paciente.

Además de los principios para diseñar sistemas y procesos de trabajo, HFE ha desarrollado principios para cambiar los sistemas de trabajo. Por ejemplo, en el contexto de la TI sanitaria, los principios de implementación de HFE, como la participación, la comunicación y la retroalimentación, el aprendizaje y la formación, el compromiso de la alta dirección y la gestión de proyectos, son fundamentales para aprovechar el potencial de seguridad del paciente de la TI sanitaria. 45 46 Estos principios de implementación son esenciales y aplicables a la implementación de todo tipo de diseño de sistemas de trabajo.

Intervenciones basadas en HFE para la seguridad del paciente

Los estudios han utilizado herramientas y métodos HFE para identificar los factores del sistema que contribuyen a los errores médicos; Con base en estos datos, los investigadores o diseñadores de sistemas elaboran recomendaciones para mejorar los sistemas y procesos de trabajo de atención médica. Estos estudios son útiles para resaltar la importancia de HFE para la seguridad del paciente; sin embargo, no proporcionan evidencia empírica del valor de HFE para mejorar la seguridad del paciente. Son pocos los estudios empíricos de cómo las intervenciones basadas en HFE afectan la seguridad del paciente, los que están disponibles han abordado la usabilidad de las tecnologías sanitarias, el diseño concomitante de las tecnologías sanitarias y el sistema de trabajo, y el diseño de los procesos sanitarios. Este documento no pretende ser una revisión sistemática de las intervenciones basadas en HFE para la seguridad del paciente, especialmente dados los temas clínicos ampliamente diferentes y la pequeña cantidad de estudios en cada tema clínico. Más bien, nuestro objetivo es resaltar la variedad de aplicaciones de HFE y describir los detalles de un pequeño número de aplicaciones de HFE que produjeron mejoras en la seguridad del paciente. Por lo tanto, revisamos solo seis estudios para demostrar varias aplicaciones de HFE. Estos ejemplos también muestran que las aplicaciones de HFE para la seguridad del paciente no tienen que esperar a que ocurran accidentes; HFE es principalmente un enfoque de diseño de sistema proactivo. Estos ejemplos también muestran que las aplicaciones de HFE para la seguridad del paciente no tienen que esperar a que ocurran accidentes; HFE es principalmente un enfoque de diseño de sistema proactivo. Estos ejemplos también muestran que las aplicaciones de HFE para la seguridad del paciente no tienen que esperar a que ocurran accidentes; HFE es principalmente un enfoque de diseño de sistema proactivo.

Ejemplo 1: HFE en el diseño de un sistema de suministro de tratamiento de radioterapia

En el primer ejemplo, se utilizaron métodos HFE en el diseño de un sistema de administración de tratamiento de radioterapia. 47 48

Paso 1: análisis HFE

Los investigadores primero evaluaron el proceso de administración del tratamiento de radioterapia existente. Durante un período de 3 meses, un ingeniero de HFE realizó 30 h de observaciones de campo de radioterapeutas que realizaban sus tareas habituales. Se registraron los flujos de trabajo de los radioterapeutas, en particular sus interacciones con el sistema de administración del tratamiento. Con base en estas observaciones, los investigadores compilaron una lista de tareas que los radioterapeutas realizan regularmente durante la administración del tratamiento.

Paso 2: evaluación de usabilidad heurística

Un terapeuta experimentado y dos ingenieros de HFE realizaron una evaluación heurística de la usabilidad de un sistema de administración de tratamiento. Dado que los dos expertos de HFE no estaban autorizados para operar el sistema, el terapeuta realizó las tareas y explicó el flujo de trabajo a los ingenieros. Los dos expertos en HFE identificaron de forma independiente los problemas de HFE basándose en 14 heurísticas de usabilidad, 37y evaluó la gravedad de cada problema de usabilidad; luego compararon sus calificaciones y llegaron a un consenso sobre una lista final de problemas de usabilidad y su gravedad. Se identificaron un total de 75 problemas de usabilidad; de estos, 18 se clasificaron como de alto impacto potencial en la seguridad del paciente (es decir, de gravedad alta), 20 se clasificaron como de gravedad media y 37 se clasificaron como de gravedad baja. Por ejemplo, cuando el terapeuta ingresó notas en el archivo de un paciente, las notas podrían eliminarse sin previo aviso si el terapeuta seleccionó el archivo de otro paciente antes de guardar las notas. Este problema de usabilidad violó las heurísticas de retroalimentación, recuperación de errores y capacidad de deshacer, y se calificó con una gravedad alta. La recomendación para el rediseño de la tecnología fue advertir a los terapeutas que sus notas podrían eliminarse si no las habían guardado.

Paso 3: rediseño y evaluación del sistema

El sistema de suministro de tratamiento existente fue rediseñado en base a los principios de diseño de HFE. Dos grupos de enfoque con radioterapeutas experimentados brindaron comentarios sobre el sistema de administración de tratamiento rediseñado, y el sistema se perfeccionó aún más. Finalmente, se realizaron pruebas de usuario con 16 estudiantes de radioterapia para comparar los sistemas de administración de tratamiento actuales y rediseñados. Usando cada uno de los dos sistemas, los estudiantes pasaron por cuatro escenarios relacionados con tareas típicas de administración de tratamiento. Tres de los cuatro escenarios se diseñaron con un alto potencial de que ocurran ciertos errores de uso (pasar por alto una nota importante, mover la camilla de tratamiento incorrectamente y pasar por alto un cambio de fechas de aprobación). Se midieron las tasas de error y el tiempo total para completar cada escenario. Al final de la prueba, Se pidió a los participantes que completaran un cuestionario para comparar varios atributos de los dos sistemas. Los resultados mostraron que las tasas de error por pasar por alto una nota importante y por pasar por alto los cambios en las fechas de aprobación se redujeron significativamente con el sistema de entrega de tratamiento rediseñado (del 73 % al 33 % y del 56 % al 0 %, respectivamente). El sistema de entrega de tratamiento rediseñado condujo a ganancias de eficiencia (el tiempo promedio de finalización de la tarea se redujo en un 5,5%) y mejoró la satisfacción del usuario.

Ejemplo 2: HFE en el diseño del sistema de telemetría ED

En el segundo ejemplo, se combina un enfoque HFE por fases con una participación significativa del usuario final con una simulación in situ para evaluar un sistema de telemetría existente en el departamento de emergencias (ED) y rediseñarlo para mejorar el rendimiento de la detección de arritmia cardíaca. 49

Paso 1: análisis del sistema HFE

Los investigadores utilizaron múltiples métodos para evaluar el sistema de telemetría existente y sus deficiencias de diseño. Se identificaron varios problemas de hardware al realizar un inventario de hardware y un diagnóstico de funciones. Las observaciones de campo y las encuestas basadas en la web revelaron varios problemas de HFE relacionados con el uso del sistema de telemetría, como la accesibilidad limitada, la facilidad de uso y la utilidad y la fatiga de las alarmas. Las discusiones informales con el personal clínico (p. ej., médicos, enfermeras, técnicos de urgencias) que se llevaron a cabo durante el cambio de turno y las reuniones improvisadas durante el turno proporcionaron información adicional sobre todos los elementos del sistema de trabajo relacionados con el sistema de telemetría (consulte la figura 1 ) . Los investigadores también recopilaron información de los consejos de liderazgo administrativo y de práctica clínica de urgencias y de los grupos de trabajo de simulación y seguridad del paciente.

Paso 2: diseño e implementación del sistema HFE

Con base en la fase de análisis inicial, los investigadores y las partes interesadas (p. ej., ingenieros biomédicos institucionales, el fabricante del dispositivo, personal clínico) determinaron las restricciones del sistema de trabajo y las especificaciones de HFE para rediseñar el sistema de telemetría. A través de un proceso iterativo, se desarrolló una intervención múltiple para abordar las tres categorías de problemas de HFE: problemas físicos de HFE: reparación y reposicionamiento de hardware para mejorar la audibilidad y visibilidad de la alarma, reemplazo del teclado y el mouse tradicionales con dispositivos de entrada de panel táctil para compensar el espacio de trabajo limitado; problemas cognitivos de HFE: ajuste del parámetro de alarma para reducir las falsas alarmas, integración del sistema de telemetría en el flujo de trabajo informativo de registros de enfermería para mejorar la utilidad general; y cuestiones organizativas de HFE: coordinación de la infraestructura institucional para el mantenimiento de rutina, anuncio de la realización del estudio y la intervención en las reuniones del personal del ED para aumentar la concienciación de los usuarios, el servicio en grupo y en turno del personal del ED para abordar el déficit de conocimientos sobre el funcionamiento del sistema. La intervención se implementó gradualmente durante un período de 17 meses.

Paso 3: evaluación del rediseño del sistema de telemetría

Se realizaron 20 sesiones de simulación de arritmia previas a la intervención, 10 intermedias y 20 posteriores a la intervención durante tres períodos separados de 2 semanas para evaluar el sistema de telemetría inicial y compararlo con el sistema de telemetría rediseñado. Los datos de rendimiento (p. ej., el tiempo entre el inicio y la detección de la arritmia simulada, el método de detección, el papel del primer respondedor) se recopilaron en cada período. La tasa general de detección de arritmias fue del 5 % al inicio, del 40 % durante el período intermedio y del 55 % con el sistema de telemetría completamente rediseñado. Los resultados de las encuestas de usuarios posteriores a la intervención indicaron que el sistema de telemetría rediseñado empoderó a los proveedores clínicos durante las tareas de atención al paciente y tenía el potencial de mejorar la atención al paciente. Sin embargo, una revisión del registro de alarmas mostró alarmas falsas positivas frecuentes con el sistema de telemetría rediseñado; esto indica la necesidad de más esfuerzos de rediseño del sistema para continuar apoyando y mejorando la capacidad de los médicos para detectar la arritmia cardíaca.

Ejemplo 3: HFE en el diseño e implementación de TI en salud

Varios factores del sistema de trabajo pueden afectar la aceptación y el uso efectivo de las tecnologías de la salud. 45 La planificación inadecuada para la implementación y la falta de integración de las tecnologías de atención médica en los sistemas de trabajo existentes están asociadas con soluciones alternativas y tecnologías que no logran su objetivo de seguridad del paciente. 50 Los enfoques HFE, que enfatizan el diseño simultáneo de la tecnología sanitaria y el sistema de trabajo, se recomiendan para lograr un sistema de trabajo equilibrado ii 41 42 y aprovechar todo el potencial de la tecnología sanitaria para mejorar la seguridad del paciente.

Beuscart-Zéphir y colaboradores 52 desarrollaron un marco HFE para la tecnología sanitaria y el diseño de sistemas de trabajo, junto con un conjunto de métodos estructurados para optimizar el sistema de trabajo. El marco HFE incluye cuatro etapas: análisis del sistema sociotécnico y las demandas de los actores; diseño cooperativo de la tecnología sanitaria y del sistema de trabajo con la institución, diseñadores y desarrolladores; evaluación iterativa y rediseño; y evaluación del nuevo sistema de trabajo y su impacto en la seguridad del paciente y el desempeño general del sistema sociotécnico. El marco HFE se utilizó para mejorar el diseño y la implementación de la entrada de órdenes médicas computarizadas (CPOE). 53

Paso 1: análisis del proceso de uso de medicamentos y recomendaciones para el rediseño del sistema

Los investigadores realizaron un análisis cualitativo sistemático del proceso de pedido, dispensación y administración de medicamentos. Se realizaron observaciones de campo y entrevistas semiestructuradas con enfermeras para identificar las tareas de enfermería en el proceso de administración de medicamentos, caracterizar la comunicación médico-enfermera y enfermera-enfermera sobre medicamentos y evaluar las interacciones de las enfermeras con los registros de pacientes en papel. Luego se revisaron más de 7000 órdenes de medicamentos en papel escritas por médicos y los correspondientes registros de administración de medicamentos en papel de las enfermeras.

Paso 2: diseño del sistema cooperativo

Los resultados de las observaciones, entrevistas y revisión de documentos fueron presentados a las enfermeras para su retroalimentación; Se crearon modelos de ingeniería de software (p. ej., UML y Petri Nets) para modelar la distribución de las tareas observadas. Los factores que contribuyen a la seguridad del proceso de medicación se identificaron en tres niveles: individual (p. ej., interacciones entre las enfermeras y la tecnología al administrar medicamentos), colectivo (p. ej., comunicaciones verbales que respaldan la cooperación durante el proceso de gestión de medicamentos) y organizacional (p. ej., distribución de tareas entre diferentes profesionales de la salud). Se propusieron recomendaciones para el rediseño del sistema de trabajo, como la necesidad de proporcionar a las enfermeras información específica en cada paso de la preparación y administración de medicamentos,

Paso 3: evaluación de la usabilidad de la tecnología CPOE

Los investigadores también evaluaron la usabilidad de la tecnología CPOE propuesta. Cinco expertos independientes de HFE evaluaron la interfaz de usuario de la aplicación de software utilizando un conjunto de criterios de HFE. 54 Un total de 35 problemas relacionados con la carga de trabajo, la compatibilidad, el control, la homogeneidad, la orientación y la prevención de errores fueron identificados y calificados en una escala de gravedad de cuatro puntos.

En una prueba de usuario de laboratorio, ocho enfermeras utilizaron el método de pensar en voz alta en una simulación de la preparación de dispensadores de medicamentos y la validación y documentación de la administración de medicamentos. La prueba de laboratorio fue diseñada para reproducir el ambiente de trabajo típico de las enfermeras. Se crearon escenarios basados ​​en los resultados del análisis inicial del sistema de trabajo. Las enfermeras participantes identificaron un total de 28 problemas de usabilidad durante la prueba.

Paso 4: rediseño iterativo de HFE

En la siguiente fase del rediseño de la tecnología CPOE, se propusieron y evaluaron posibles soluciones para cada uno de los problemas de usabilidad identificados con respecto a los costos y beneficios. Se desarrollaron maquetas y prototipos para esas soluciones. Se realizaron evaluaciones iterativas de usabilidad y rediseños de tecnología hasta que se abordaron todos los problemas críticos de usabilidad. Para evaluar el impacto del diseño del sistema de trabajo sanitario basado en HFE en la seguridad del paciente, los investigadores propusieron vincular el rediseño del sistema a la identificación real de eventos adversos.

En un proyecto reciente, los investigadores utilizaron métodos de extracción de datos estadísticos para identificar semiautomáticamente eventos adversos de medicamentos y vincular los eventos adversos de medicamentos identificados con el análisis y el modelado de los sistemas de trabajo. El marco HFE de Beuscart-Zéphir y colegas ahora se integra de forma rutinaria en la gestión de proyectos de TI del Centre Hospitalier Universitaire de Lille, Francia.

Ejemplo 4: HFE en el diseño físico de quirófanos

En el cuarto ejemplo, HFE se utiliza para abordar los problemas de control de infecciones en la sala de operaciones (OR). 55 Para minimizar el riesgo de infección, se sugirió colocar los dispositivos quirúrgicos dentro del flujo de aire limpio en el quirófano de acuerdo con los principios de diseño de HFE. 56 57

Paso 1: evaluación comparativa del sistema

Un equipo multidisciplinario de personal quirúrgico del hospital aprendió de la experiencia de los operadores de pista en un aeropuerto internacional con respecto a la señalización, la posición de los materiales, los flujos de tráfico, las normas y reglamentos de seguridad y la gestión de incidentes. Aplicaron este conocimiento a los flujos de tráfico del quirófano, la posición de las mesas y los materiales quirúrgicos, la gestión de la seguridad y el proceso de notificación de incidentes.

Paso 2: diseño del sistema HFE

El equipo multidisciplinario diseñó e implementó marcas en el piso para respaldar el posicionamiento correcto constante de los dispositivos quirúrgicos. La implementación se llevó a cabo en tres pasos:

  1. el marcado temporal se implementó en dos de cuatro quirófanos en febrero de 2009;
  2. el marcado temporal se implementó en los cuatro quirófanos en junio de 2009;
  3. En diciembre de 2009 se implementó un marcado permanente en el suelo de todos los quirófanos.

Paso 3: evaluación del rediseño del sistema

Se evaluó el cumplimiento con el posicionamiento de los dispositivos quirúrgicos dentro del flujo de aire limpio mediante la observación de un total de 182 cirugías antes de la implementación del marcado en el piso. Un mes después de la implementación del marcado temporal en el piso en dos quirófanos, se recopilaron datos de cumplimiento mediante la observación de 195 cirugías en quirófanos con marcas en el piso y 86 cirugías en quirófanos sin marcas en el piso. Cuatro meses después de la implementación de las marcas temporales en el piso en los cuatro quirófanos, se observaron 167 cirugías para recopilar datos de cumplimiento. Finalmente, se observaron 199 cirugías 1 mes después de la implementación de marcas permanentes en el piso. El marcado en el suelo dio como resultado un cumplimiento significativamente mayor de las posiciones recomendadas de los dispositivos quirúrgicos en el flujo de aire limpio. Además, entrevistas posteriores a la implementación con tres cirujanos oftálmicos, tres enfermeras quirúrgicas y de anestesia, y dos gerentes mostraron una mayor conciencia de seguridad entre el personal quirúrgico. Aunque los investigadores no usaron el término ‘HFE’ para describir su estudio, su enfoque utilizó un análisis sistemático del sistema de trabajo y condujo a una solución firmemente arraigada en el enfoque de sistemas HFE.58

Ejemplo 5: HFE para identificar riesgos para la seguridad del paciente en cirugía

En el quinto ejemplo, 59 se utilizó un enfoque HFE para identificar y categorizar los riesgos para la seguridad del paciente en los quirófanos cardiovasculares.

Paso 1: identificación de los peligros del sistema de trabajo en los quirófanos cardiovasculares

Un equipo multidisciplinario de investigadores de medicina clínica, investigación de servicios de salud, ingeniería de factores humanos, psicología industrial y sociología organizacional identificó riesgos para la seguridad del paciente en cinco hospitales a través de observaciones, consultas contextuales 60 e imágenes del entorno y herramientas y tecnologías en quirófanos cardiovasculares. Cuatro miembros del equipo (un investigador de servicios de salud, un anestesiólogo cardíaco, una enfermera y un ingeniero de factores humanos) realizaron las observaciones; dos de ellos estuvieron presentes para cada cirugía. Se observaron un total de 20 cirugías cardíacas durante unas 160 h y se registraron 84 consultas contextuales. Los cuatro miembros del equipo revisaron todos los datos, incluidas las notas de observación, las consultas contextuales y las imágenes, e identificaron los riesgos para la seguridad del paciente.

Paso 2: categorizar los peligros del sistema de trabajo

Los investigadores utilizaron enfoques deductivos e inductivos para analizar los datos cualitativos y clasificaron los peligros del sistema de trabajo en las cirugías cardiovasculares. El modelo SEIPS 32 (ver figura 1 ) se usó de manera deductiva para crear categorías de alto nivel de peligros para la seguridad del paciente, que se desarrollaron más en subcategorías basadas en temas emergentes de los datos (proceso inductivo). Se identificaron un total de 59 categorías de peligros para la seguridad del paciente:

  1. proveedor de atención: variaciones en la realización de procedimientos, conducta profesional inapropiada;
  2. tarea: mayor carga de trabajo, interrupciones en el flujo de trabajo;
  3. herramientas y tecnologías: problemas de usabilidad, herramientas y tecnologías no disponibles en el momento oportuno;
  4. entorno físico: espacio físico limitado en los quirófanos, mala disposición de los equipos;
  5. organización: falta de cultura para reportar incidentes de seguridad del paciente, mala comunicación;
  6. procesos: prácticas basadas en evidencia no seguidas, mala gestión de la cadena de suministro.

Paso 3: proponer soluciones para el rediseño del sistema

Sobre la base de los peligros para la seguridad del paciente identificados en el estudio, los investigadores proponen soluciones para el rediseño del sistema, como la estandarización de la atención en una organización, la capacitación en trabajo en equipo para los proveedores de atención, un análisis más profundo con métodos como la evaluación proactiva de riesgos (consulte el siguiente ejemplo), el uso de simulación para evaluar el diseño físico de los quirófanos antes de construirlos y el uso de prácticas de comunicación recomendadas, como la repetición.

Ejemplo 6: HFE en el diseño de procesos de atención

HFE puede ayudar a mejorar el diseño de los procesos de atención. 61 Los métodos proactivos de evaluación de riesgos, como el modo de falla y el análisis de efectos (FMEA, por sus siglas en inglés), son métodos HFE que se pueden usar para evaluar procesos de alto riesgo en el cuidado de la salud y proporcionar información para el diseño de procesos de cuidado de la salud. 62 63 Varias publicaciones brindan orientación para realizar una evaluación proactiva de riesgos como FMEA 62 64 y analizan los desafíos para realizar dicho análisis. 65 66 El sexto estudio describe un FMEA del proceso de administración de medicamentos intravenosos realizado para evaluar los posibles problemas de HFE y seguridad de una nueva bomba intravenosa. 67

Paso 1: formación y entrenamiento del equipo FMEA

Un equipo multidisciplinario compuesto por representantes de anestesiología, suministro central de ingeniería biomédica, ingeniería de factores humanos, medicina interna, enfermería, farmacia y mejora de la calidad realizó un análisis de modos y efectos de fallas en el cuidado de la salud (HFMEA) 68 para evaluar el proceso de administración de medicamentos intravenosos utilizando la bomba intravenosa actual y la tecnología de bomba intravenosa inteligente . Los miembros del equipo fueron entrenados durante 1-2 h en el método HFMEA de Asuntos de Veteranos. 68

Paso 2: proceso de análisis FMEA

El proceso FMEA consistió en 46 h de reuniones durante 4½ meses y se desarrolló en tres pasos:

  1. identificación y mapeo de procesos;
  2. identificación y puntuación del modo de falla;
  3. determinación de intervenciones y medidas de resultado.

Se utilizaron múltiples fuentes de datos para desarrollar el mapa del proceso de administración de medicamentos intravenosos. Dos expertos de HFE realizaron un total de 52 observaciones de enfermeras que administraban medicamentos con la bomba intravenosa actual. 69La administración de medicamentos y los eventos de la bomba intravenosa informados con la bomba actual se recuperaron del sistema de informes de eventos del hospital. El equipo de FMEA mapeó el proceso de administración de medicamentos con la bomba intravenosa actual y luego repitió el proceso de mapeo con la bomba intravenosa Smart. En el mapa de proceso con la bomba intravenosa actual, el equipo identificó 10 pasos para recuperar el medicamento y los tubos, y se identificaron 24 pasos para la programación de la bomba. Para la bomba intravenosa inteligente, el equipo identificó 14 pasos únicos de programación de la bomba y nuevos pasos de configuración e inserción de tubos.

Siguiendo el mapeo del proceso, el equipo analizó los modos de falla potencialmente asociados con el uso de la bomba intravenosa. Se identificaron y calificaron alrededor de 200 modos de falla con respecto a la gravedad y la probabilidad de ocurrencia. Se calculó una puntuación de peligro utilizando el producto de las clasificaciones de gravedad y probabilidad de ocurrencia. Se evaluó la detectabilidad de los modos de falla con puntajes de riesgo bajos o moderados y solo se consideraron los modos de falla no detectables para tomar medidas adicionales. Todos los modos de falla con puntajes de riesgo moderados a altos se consideraron más a fondo.

Paso 3: recomendaciones para el rediseño de procesos

Se propusieron recomendaciones para los modos de falla priorizados y se clasificaron en los cinco elementos del sistema de trabajo 32 (ver figura 1 ): políticas y procedimientos; formación o educación; entorno físico; gente; y tecnología de cambio de software o hardware. La evaluación del impacto del FMEA en la seguridad del paciente se basó en: auditorías de programación de bombas por errores; monitoreo de la capacitación del usuario final por tiempo para lograr la competencia; y monitoreo y registro de informes de eventos de administración de medicamentos intravenosos y quejas informales y formales sobre el funcionamiento de la bomba. Los resultados posteriores a la implementación sugirieron que se logró el objetivo de mitigar el riesgo para los pacientes de modos de falla potenciales o conocidos.

Conclusiones

Un estudio realizado por un líder de HFE, Al Chapanis, y su colega a principios de la década de 1960 proporcionó información sobre los errores de administración de medicamentos y los factores del sistema que contribuyeron a estos errores. 70–72 Desde entonces, ha aumentado significativamente la conciencia sobre la importancia de HFE en la seguridad de los medicamentos y otros dominios de seguridad del paciente. Los líderes en seguridad del paciente han pedido una mayor participación de HFE para ayudar a caracterizar los factores del sistema que contribuyen a la seguridad del paciente y para informar las intervenciones de diseño del sistema. 73 74Este documento ha descrito ejemplos de contribuciones de HFE a problemas específicos de seguridad del paciente. Se necesita más investigación para documentar y demostrar el valor de las intervenciones basadas en HFE y su impacto en la seguridad del paciente. La evidencia de la efectividad de las intervenciones basadas en HFE debe incluir datos sobre cambios en el sistema de trabajo, cambios en el proceso y cambios en los resultados (incluida la seguridad del paciente y los resultados de los empleados). En general, esta evidencia se proporciona mediante el uso de múltiples métodos cuantitativos y cualitativos.

Numerosas prácticas de seguridad del paciente pueden beneficiarse de los aportes de HFE. Las prácticas de seguridad del paciente apuntan a algún aspecto del sistema de trabajo (ver figura 1 ) y deben diseñarse e implementarse de acuerdo con los principios de HFE para producir beneficios de seguridad del paciente. Por ejemplo, se ha demostrado que las listas de verificación mejoran la seguridad del paciente. 75 76 Las listas de verificación se pueden considerar como una herramienta en el sistema de trabajo (ver figura 1 ), y sus beneficios para la seguridad del paciente aumentan cuando se diseñan e implementan para adaptarse al resto del sistema de trabajo. 77 Un estudio de intervención en el VA incluyó capacitación en trabajo en equipo, entrenamiento continuo y herramientas como una lista de verificación que respaldaba el trabajo en equipo. 78La lista de verificación actuó como una herramienta para desencadenar la comunicación OR más que como una simple ayuda para la memoria. La lista de verificación es una herramienta que requiere cambios en otros elementos del sistema de trabajo (ver figura 1 ).

HFE es un elemento central de las estrategias de seguridad del paciente. 8 Por lo tanto, se debe hacer todo lo posible para apoyar las aplicaciones de HFE en la seguridad del paciente. Los líderes, ejecutivos, administradores y proveedores de atención médica deben asegurarse de que HFE se incluya en cualquier mejora de la seguridad del paciente. Esto se puede lograr mediante el uso de herramientas y métodos de HFE (p. ej., evaluación de usabilidad de TI de salud), capacitación de HFE en organizaciones y proveedores de atención médica o contratación de ingenieros de HFE. 79

Modelos de pago por desempeño tercer entrega.

¿Cómo puede un modelo de pago agrupado incentivar la transición de la gestión de una sola enfermedad a la atención centrada en la persona e integrada para enfermedades crónicas en los Países Bajos?

Sterre S. Bour, Lena H. A. Raaijmakers, Erik W. M. A. Bischoff, Lucas M. A. Goossens, y Maureen P. M. H. Rutten-van Mölken

Para estimular la integración de la atención crónica en todas las disciplinas, los Países Bajos han implementado programas de manejo de enfermedades únicas (SDMP) en la atención primaria desde 2010; por ejemplo, para la EPOC, la diabetes mellitus tipo 2 y las enfermedades cardiovasculares. Estos programas de atención crónica específicos de la enfermedad se financian mediante pagos agrupados. Para los pacientes con enfermedades crónicas con multimorbilidad o con problemas en otros dominios de la salud, este enfoque demostró ser menos adecuado para el propósito. Como resultado, actualmente estamos presenciando varias iniciativas para ampliar el alcance de estos programas, con el objetivo de proporcionar una atención integrada verdaderamente centrada en la persona (PC-IC). Esto plantea la cuestión de si es posible diseñar un modelo de pago que respalde esta transición. Presentamos un modelo de pago alternativo que combina un pago combinado centrado en la persona con un modelo de ahorro compartido y elementos de pago por rendimiento. Sobre la base del razonamiento teórico y los resultados de estudios de evaluación anteriores, esperamos que el modelo de pago propuesto estimule la integración de la atención centrada en la persona entre los proveedores de atención primaria de salud, los proveedores de atención médica secundaria y el dominio de la atención social. También esperamos que incentive el comportamiento consciente de los costes, al tiempo que salvaguarda la calidad de la atención, siempre que se tomen medidas adecuadas de mitigación de riesgos, como el ajuste de la combinación de casos y la limitación de costes.

En muchos países, la prevalencia de enfermedades crónicas, y en particular de personas con multimorbilidad, es decir, dos o más enfermedades crónicas, está aumentando [1]. Dos tercios de las personas mayores de 45 años desarrollarán multimorbilidad en el resto de su vida [2]. Para abordar sus necesidades, muchos países están implementando diferentes modelos de atención integrada [3]. Dado que los Países Bajos fueron de los primeros países en hacerlo a gran escala, hay lecciones que aprender para otros países de cómo evolucionó esto en los Países Bajos, en particular con respecto a los posibles incentivos para una atención verdaderamente centrada en la persona e integrada.

Históricamente, el sistema de salud holandés ha tenido un fuerte sector de atención primaria, en el que los médicos generales (GP) actúan como guardianes de la atención secundaria (es decir, los pacientes necesitan una referencia del médico de cabecera) [4]. Para mejorar la calidad de la atención a las personas con enfermedades crónicas, desde 2010 se han introducido programas de manejo de una sola enfermedad (SDMP) en la atención primaria holandesa para la diabetes tipo 2 (DM2) [5], la gestión del riesgo cardiovascular (CVR) [6] y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) [7]. Por lo tanto, el médico de cabecera es el principal cuidador de muchos pacientes con enfermedades crónicas en los Países Bajos. Estos SDMP se basaron en estándares de atención crónica, que son esencialmente guías clínicas para proporcionar atención integrada, multidisciplinaria y de alta calidad.

Para coordinar la implementación de los SDMP en una región, se introdujo una nueva entidad organizativa, la cooperativa de atención primaria (grupo de atención). Hoy en día, hay 130 cooperativas de atención primaria en los Países Bajos basadas en la colaboración de prácticas generales [8]. Para la ejecución diaria de los SDMP y para reducir la carga de trabajo de los médicos de cabecera, se introdujo un nuevo rol profesional en la práctica del médico de cabecera, a saber, el de la enfermera practicante. La enfermera practicante monitorea regularmente los síntomas y los parámetros fisiológicos de los pacientes con las enfermedades crónicas mencionadas anteriormente, y proporciona consejos de estilo de vida y afrontamiento [9].

Para incentivar aún más la integración de la atención multidisciplinaria, la implementación de los SDMP fue apoyada por un modelo de pago agrupado [10]. El pago combinado cubre los costos de coordinación, los costos de los chequeos regulares por parte de la enfermera practicante o el médico de cabecera, tres horas con el dietista para personas con DM2, el terapeuta de pies para pacientes con DM2, el fisioterapeuta para pacientes con EPOC más grave y una sola (tele) consulta con un especialista médico cuando sea necesario. Las aseguradoras de salud contratan cooperativas de atención primaria, que a su vez subcontratan a los médicos de cabecera y otros proveedores de atención médica para proporcionar los servicios en el paquete [11]. La tarifa del pago combinado resulta de la negociación entre la cooperativa de atención primaria y la aseguradora de salud sobre el contenido y el precio de los servicios en el paquete, que por lo tanto varía entre las cooperativas de atención primaria.

En comparación con otros países, el alcance del pago combinado en los Países Bajos es limitado, tanto en términos de población objetivo como de servicios incluidos en el paquete. Por ejemplo, en los Estados Unidos, las organizaciones de atención responsable generalmente son responsables de todos los gastos de atención médica de una población de pacientes delineada [12,13]. En el programa Gesundes Kinzigtal en Alemania, la población objetivo incluye un grupo de 33.000 pacientes de Baden-Württemberg, que están asegurados por dos aseguradoras de salud pública. Las características clave se centran en la prevención, la autogestión, la reducción de la polifarmacia, la atención centrada en el paciente y la toma de decisiones compartida. El programa se financia mediante un pago basado en la capitación combinado con un modelo de ahorro compartido [14,15]. En el Reino Unido, los consultorios generales reciben una suma global por toda la atención médica de cabecera, algunos cuidados especializados y medicamentos genéricos [16,17]. En el Reino Unido, se introducen organizaciones de atención integrada para estimular la integración entre médicos de atención primaria y especialistas. Las organizaciones de atención integrada son responsables de un presupuesto per cápita corregido por una combinación de casos [18].

Como resultado de la introducción de los SDMP en los Países Bajos, la gran mayoría de los pacientes con DM2, CVR y EPOC ahora son tratados en atención primaria. La calidad de la atención crónica es monitoreada por InEeN, una organización de interés de atención primaria, que publica anualmente indicadores de proceso y resultados a nivel de grupo de atención [19]. Se encontró que estos indicadores mejoran con el tiempo [20], pero la relevancia clínica y el impacto a largo plazo de estas mejoras son inciertos [14,20,21]. También se informaron mejoras en la experiencia laboral de los médicos de cabecera [9,14,20].

Sin embargo, los SDMP tienen varias limitaciones. En primer lugar, los programas de atención crónica se centran en una sola enfermedad crónica, en lugar de adoptar un enfoque holístico que considere el contexto social del paciente con enfermedad crónica (por ejemplo, la familia, el entorno de vida, los recursos financieros y la situación laboral) [21,22]. Los programas tienen como objetivo principal mejorar los indicadores clínicos específicos de la enfermedad, y se presta menos atención a los aspectos psicológicos y sociales. Esto no coincide bien con la forma en que ha evolucionado nuestra perspectiva sobre la enfermedad y la salud. En los Países Bajos, muchas cooperativas de atención primaria han adoptado recientemente el nuevo concepto de la llamada salud positiva («la salud como la capacidad de adaptarse y autogestionarse, frente a los desafíos sociales, físicos y emocionales») que fue introducido en 2011 por Huber et al. [23,24]. En segundo lugar, el alcance de los servicios incluidos en los paquetes actuales es limitado. El pago combinado no cubre la atención que trasciende la enfermedad crónica [25,26]. El pago combinado no incluye toda la atención primaria de salud, ni la atención secundaria, ni la atención de salud mental ni los servicios sociales. Podría estimular la colaboración entre los proveedores de atención médica en la atención primaria (por ejemplo, entre el médico de cabecera y el dietista), pero no tanto entre el médico de cabecera y el especialista o entre el médico de cabecera y el trabajador social.

Se esperaba que la introducción del SDMP y los pagos agrupados mejoraran la eficiencia de la prestación de atención y redujeran los gastos de atención médica o el crecimiento de los mismos [27]. Sin embargo, hay evidencia de que aumentaron los costos totales de la atención médica, especialmente en pacientes con multimorbilidad [14,28]. Este aumento de costos probablemente sea el resultado de una combinación de la detección de necesidades no satisfechas en pacientes con multimorbilidad, declaraciones dobles y un incentivo para derivar a los pacientes más complejos a atención secundaria para evitar costos que excedan el pago agrupado [28]. Los SDMP y los pagos agrupados utilizados actualmente no son adecuados para pacientes con múltiples enfermedades crónicas.

Como resultado, actualmente estamos presenciando varias iniciativas para ampliar el alcance de los SDMP con el objetivo de proporcionar atención integrada y centrada en la persona (PC-IC) [28,29]. Esto plantea la cuestión de qué modelo de pago apoyaría mejor esta transición [29]. Como primer paso, InEeN propuso fusionar los pagos agrupados actuales para personas con múltiples de las respectivas enfermedades crónicas para eliminar la duplicación [30]. Sin embargo, esa propuesta aún no incentivaría plenamente a PC-IC. Este artículo tiene como objetivo presentar un modelo de pago alternativo que incentive la naturaleza integrada de un programa PC-IC para personas con enfermedades crónicas. Se basa en una revisión específica de la literatura (incentivos en) modelos de pago tradicionales y más recientes en diferentes países e inspirado en una iniciativa específica de PC-IC en los Países Bajos.

Incentivos en los modelos de pago

Para diseñar un modelo de pago que coincidiera con el programa PC-IC de OPTIMA FORMA, primero estudiamos los incentivos para los proveedores y otras partes interesadas que están presentes en el sistema de salud holandés actual para todos los tipos de servicios de salud utilizados por pacientes con enfermedades crónicas. Clasificamos estos modelos de pago de acuerdo con la tipología de Quinn (2015) [35] e identificamos los incentivos relacionados con estos métodos de pago. Quinn (2015) [35] clasifica ocho métodos de pago básicos en el cuidado de la salud: (1) Por período de tiempo (presupuesto / salario), (2) Por beneficiario (capitación), (3) Por destinatario (capitación de contacto), (4) Por episodio (tarifas de casos / por estadía / pagos combinados), (5) Por día (por día / por visita), (6) Por servicio (tarifa por servicio (FFS)), (7) Por dólar de costos (reembolso de costos), y (8) Por dólar de cargos (porcentaje de cargos).

En segundo lugar, estudiamos los incentivos para las partes interesadas en modelos de pago innovadores. Estos modelos de pago innovadores se identificaron a través del marco del modelo de pago alternativo (APM) descrito por la Red de Aprendizaje y Acción de Pagos de Atención Médica (HCP-LAN) [36]. Los modelos de pago alternativos identificados fueron: (1) pago por desempeño, (2) modelos de ahorro compartido, y (3) pago agrupado basado en la (sub)población. Combinamos elementos de estos modelos para diseñar un modelo de pago alternativo para estimular la atención de PC-IC para personas con enfermedades crónicas.

2.3. Diseño de un modelo de pago alternativo

En el siguiente paso, seleccionamos tres modelos de pago alternativos y nos centramos explícitamente en los elementos distintivos de su diseño. Dado que nuestro objetivo era proponer un modelo de pago alternativo para el entorno neerlandés, la selección se basó en dos criterios, a saber, la exhaustividad y el origen en el entorno neerlandés. La selección incluyó:

  • un modelo de pago agrupado basado en la población con un incentivo explícito para la calidad de la atención de Cattel y Eijkenaar [37].
  • un modelo de ahorro compartido de Hayen et al. [38].
  • el modelo de pago alternativo de Steenhuis et al. [39].

Combinamos los elementos de diseño y las opciones de diseño que fueron mencionados por estos modelos en Cuadro 1Cuadro 1 se utilizó para guiar el diseño de un modelo de pago alternativo que se ajustara al programa PC-IC OPTIMA FORMA. Las elecciones de diseño realizadas se basaron principalmente en la teoría sobre los incentivos de los proveedores y los resultados de estudios de evaluación previos de los modelos de pago innovadores identificados: (1) pago por desempeño [40,41], (2) modelos de ahorro compartido [13,15,42,43] y (3) pagos agrupados basados en la (sub)población [37,44,45].

Cuadro 1

Diseñar elementos para la implementación de un modelo de pago alternativo.

Elementos de diseño
Especifique el paquete y seleccione los proveedores: características de un contrato especificado por una aseguradora de salud y una entidad contratante o varios proveedores de atención médica¿Cómo delinear la población?
¿Definición de la población de pacientes?
¿Poblaciones de pacientes pequeñas o heterogéneas?
¿Cómo atribuir pacientes a un grupo de proveedores?
¿Qué proveedores están incluidos?
¿Pago combinado obligatorio o voluntario?
¿Quién es el contratista principal?
¿Los miembros del grupo están empleados o subcontratados?
¿Qué servicios de atención están incluidos en el paquete?
[Re] ¿Asignación de la prestación de atención entre los proveedores?
¿Estrategia de pago prospectiva o retrospectiva?
Negociar y firmar contrato: negociar sobre precio, volumen, peso del método de combinación de casos, medición de calidad y estructura de incentivos de calidad, distribución de ahorros / pérdidas y medidas de mitigación de riesgos para proveedores¿El pago es real o virtual?
¿Cómo establecer un pago/objetivo? (Calcular el promedio de gastos anualizados, ponderar los gastos y limitar los gastos, evaluar los gastos contra un punto de referencia, factor de tendencia, ajuste de riesgo)
¿Asignación de posibles ahorros?
¿Riesgo unilateral o bilateral?
¿Cuál es la tasa de riesgo compartido?
¿Existe una tasa máxima de ahorro según los costes?
¿Se aplica el ajuste de riesgo?
¿Qué ajustadores de riesgo se utilizan?
¿Cuál es la duración del contrato?
¿Qué cuidado tallar?
¿Los ahorros/pérdidas compartidos están condicionados a la calidad?
¿Complemento para la calidad?
¿Qué indicadores de calidad utilizar?
¿Qué nivel de medición [individual/grupo]?
¿Recompensas y/o penalizaciones?
¿Tamaño máximo de pago en relación con el pago total?
¿Objetivos absolutos, relativos y/o de mejora?
¿Con qué frecuencia pagar por el rendimiento?

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2.4. Impacto esperado en la integración de la atención

En el último paso, proyectamos el impacto esperado del innovador modelo de pago en la integración de la atención, utilizando la tela de araña vinculada a la tipología de Stokes et al [46]. Esta tipología clasifica el nivel de atención integrada en ocho dominios: (1) Población objetivo, (2) Tiempo, (3) Sectores, (4) Cobertura de proveedores, (5) Agrupación / intercambio financiero, (6) Ingresos, (7) Enfoque de enfermedades / necesidades múltiples, y (8) Mediciones de calidad [46]. Cuanto mayor sea el número, mayor será el nivel de integración (1 = la integración está mal estimulada, 2 = la integración se estimula mediatamente y 3 = la integración está altamente estimulada).

3. Resultados

3.1. Incentivos inducidos por diferentes modelos de pago

En Cuadro 2, proporcionamos un resumen de los modelos de pago actuales y alternativos para financiar la atención de pacientes con enfermedades crónicas en los Países Bajos.

Cuadro 2

Modelos de pago holandeses actuales basados en la tipología de Quinn (2015) [35] y HCP-LAN (2017) [36] y sus incentivos (financieros).

Modelo de pagoProveedoresIncentivosLiteratura
Combinación del pago por capitación del contrato y la tarifa por servicioMédico de cabeceraPositivo
Menos referencias
Prestación adecuada de atención (sin tratamiento insuficiente o excesivo)
Atención preventiva
Colaboración negativa
no abordada explícitamente
[20,47,48,49]
Tarifa por servicio (FFS)Fisioterapeuta, terapeuta del ejercicio, terapeuta del habla, dietista y enfermera de distritoPositivo
Alta productividad
Transparencia de la atención prestada Provisión excesiva
negativa
Reingresos y diagnósticos
innecesarios Calidad de la atención no abordada
explícitamente Fragmentación de la atención

Atención preventiva no estimulada
[50,51,52,53]
Por período de tiempoSalario pagado a los proveedores de atención médicaPositivo
Comportamiento
consciente de los costos Negativo
Subtratamiento
Selección de pacientes
Baja productividad que podría resultar en listas
de espera más largas Calidad de la atención no abordada
explícitamente Derivaciones innecesarias
[54,55,56]
Por episodio (atención crónica)Los SDMP para enfermedades crónicas en atención primariaPositivo
Atención integrada (coordinación y continuidad)
Comportamiento
consciente de los costes Atención de alta calidad Atención eficiente
Negativa
Selección
de
riesgos’Sobreagrupación’ *
Doble facturación
Derivaciones
innecesarias Infratratamiento dentro del paquete
[14,50,57,58,59,60]
Por episodio (1. DTC en atención especializada, 2. Por perfil y tiempo del paciente, y 3. Por actividad y tiempo de tratamiento)Especialistas médicosPsicólogos generales básicosPsicólogos especialistasPositivo
Menos fragmentación de la atención
Eficiencia
Negativo Comportamiento

de declaración estratégica Sobreprovisión
Codificación ascendente
[61,62,63]
Capitación del contrato en combinación con un copago del paciente (19 € al mes)Asistencia socialPositivo
Amplio acceso debido al bajo copago
Flexibilidad para adaptar la ayuda a las circunstancias
personales Negativo
Subuso debido a la acumulación de copagos
[64,65]
Pagar por rendimientoModelo de pago alternativoPositivo
Calidad de la atención abordada
explícitamente Transparencia de la atención
Efectos indirectos positivos **Negativos Efectos indirectos negativos **

Selección

de riesgos Comportamiento
de juego No hay incentivo si se alcanza
el umbral Los proveedores deben rendir cuentas por los resultados en los que pueden no ser capaces de influir
[37,40,41,66,67,68,69,70]
Modelo de ahorro compartidoModelo de pago alternativoPositivo
Comportamiento
consciente de los costos Atención integrada (coordinación y continuidad) Atención preventiva
Calidad de la atención (implícita y explícitamente)

Negativo
Subtratamiento
Para impulsar los gastos del índice de referencia
[13,14,15,42,43,71,72,73,74]
Pago agrupado basado en la (sub)poblaciónModelo de pago alternativoPositivo
Atención integrada (coordinación y continuidad)
Calidad de la atención Comportamiento
consciente de los costos Atención preventiva
Negativo
Alto riesgo para la entidad
contratante Reducción de la atención
necesaria en el paquete
Menos libertad de elección
Selección de riesgos
[16,17,18,45]

Nota: DMP = programas de gestión de la enfermedad, DTC = combinaciones de tratamiento de la enfermedad. * La sobreagrupación se refiere al incentivo para ampliar los diagnósticos, a fin de aumentar la población objetivo para la cual un proveedor recibe un pago combinado (por ejemplo, incluir a los pacientes con prediabetes en riesgo de desarrollar diabetes en el pago combinado de los pacientes con diabetes). ** Los efectos indirectos positivos ocurren cuando los resultados no medidos también mejoran, como consecuencia de la atención adicional a los resultados medidos. Los efectos indirectos negativos ocurren cuando un enfoque en los resultados medidos conduce a que los resultados no medidos se descuiden y se deterioren.

Cuadro 2 proporciona información sobre los incentivos inducidos por cada modelo de pago. Ninguno de los modelos de pago presentados anteriormente incentiva completamente a PC-IC. Los SDMP se financian actualmente con una cuota anual fija, que se paga en tres cuotas mensuales (episodio de atención crónica). El paquete incluye principalmente al médico de cabecera, enfermeras de práctica y algunos paramédicos que trabajan en el sector de atención primaria. Por lo tanto, estimula la colaboración entre estos proveedores de servicios, pero no más allá. Es probable que mejore la calidad y la eficiencia de la atención primaria, pero también crea un incentivo para la selección adversa y la derivación de pacientes complejos a la atención secundaria. Esto está presente, a pesar de que la tarifa fija se basa en un promedio ponderado de los recursos utilizados por pacientes con diferentes gravedades. También estimula el llamado «sobreagrupamiento», en referencia al incentivo para inscribir a más pacientes de los necesarios. Estos incentivos no deseados pueden mitigarse combinando cuidadosamente elementos de diferentes modelos de pago [37]. Desde una perspectiva teórica, un pago agrupado con un alcance más amplio en términos de población objetivo y servicios, en combinación con un modelo de ahorro compartido y un modelo de pago por desempeño parece prometedor [37].

3.2. Modelo de pago propuesto para la atención centrada en la persona e integrada

Figura 2 muestra el modelo de pago propuesto para todos los pacientes con una o más enfermedades crónicas, comenzando con aquellos que actualmente están incluidos en los paquetes existentes para DM2, CVR y EPOC. La población de pacientes está delimitada por la enfermedad crónica diagnosticada (al menos DM2, CVR o EPOC), el seguro (el paciente debe estar asegurado en una de las aseguradoras de salud participantes) y la práctica del médico de cabecera (la práctica del médico de cabecera debe colaborar con una de las cooperativas de atención primaria participantes). El modelo de pago consta de tres partes: (1) un pago combinado centrado en la persona, (2) un modelo de ahorro compartido que se refiere a todos los costos de atención médica y (3) una parte de pago por desempeño.

La primera parte es un pago global centrado en la persona que se pagará prospectivamente a las cooperativas de atención primaria. Para cada paciente, se diseña un plan de salud personal dentro del proyecto OPTIMA FORMA (Figura 1). Los servicios que se pueden incluir en el plan de salud personal se muestran en Figura 3. El pago combinado se basa en la suma media ponderada de todos los servicios incluidos. La ponderación se basa en el número de pacientes que utilizan un servicio y los costos del servicio. La cooperativa de atención primaria es responsable de la coordinación, organización y financiación de todos los proveedores participantes subcontratados, ya que la cooperativa de atención primaria es el contratista principal.

La segunda parte es un presupuesto virtual que contiene todos los costos esperados (de atención médica) de estos pacientes (el pago combinado contratado y los gastos contratados fuera del pago combinado). El presupuesto virtual ponderado ajustado por combinación de casos se comparará con los gastos realizados para estimar los ahorros o pérdidas. Es importante limitar los gastos, para que la cooperativa de atención primaria no asuma el riesgo para los pacientes con gastos extremadamente altos (inesperados). Se podría comenzar con un modelo de ahorro compartido unilateral, lo que significa que solo los ahorros y no las pérdidas se compartirán entre la aseguradora de salud y la cooperativa de atención primaria en la región, para mitigar los riesgos para la cooperativa de atención primaria y evitar comportamientos adversos. Los ahorros se distribuirán en una proporción preespecificada entre la cooperativa de atención primaria y la aseguradora de salud.

En la tercera parte, la proporción preespecificada para compartir los ahorros depende de la calidad de la atención prestada. Esta parte de pago por desempeño depende del desempeño medido de los indicadores de calidad monitoreados. Es importante evitar las listas de verificación y los indicadores de proceso que consumen mucho tiempo y adoptar un pequeño conjunto de indicadores clave de resultados. Esto requiere la confianza de las aseguradoras de salud y conduce a una mayor flexibilidad para que los proveedores solo brinden servicios que sean aplicables para un paciente en lugar de marcar casillas para demostrar que siguieron el proceso correcto. Los indicadores de calidad se miden a nivel cooperativo de atención primaria.

El contrato entre la aseguradora y las cooperativas de atención primaria debe firmarse por varios años, preferiblemente de tres a cinco años. Esto brinda la oportunidad de explorar los potenciales del modelo de pago alternativo (estimular la integración de la atención, mejorar la calidad de la atención y reducir los costos generales de atención médica) y ganar confianza mutua entre las diferentes partes interesadas [39,43,75]. Cuando se renueva el contrato, se pueden hacer cambios en consecuencia. Por ejemplo, después de tres o cinco años, el modelo de ahorro compartido unilateral podría transformarse en un modelo de ahorro compartido bilateral (la cooperativa de atención primaria también comparte las pérdidas potenciales). Un modelo de ahorro compartido bilateral estimula mejor el comportamiento consciente de los costos, pero también aumenta el riesgo financiero para la cooperativa de atención primaria [12,13,76].

3.3. Consecuencias del modelo de pago propuesto

Se espera que el modelo de pago alternativo sugerido esté asociado con los incentivos presentados en Cuadro 3. Cada una de las tres partes del modelo de pago propuesto tiene consecuencias deseables e indeseables, y esta última puede ser mitigada por la(s) otra(s) parte(s).

Cuadro 3

Consecuencias que genera el modelo de pago alternativo propuesto.

Modelo de pagoConsecuencias deseablesConsecuencias indeseables
Pago combinado centrado en la personaUn enfoque
holístico Integración de la atención Más flexibilidad sobre cómo gastar el presupuesto
Responsabilidad de la cooperativa de atención primaria y, por lo tanto, coordinación de la atención

Reducción de la selección de riesgos
Reducir el umbral para incluir a alguien en el pago
combinado centrado en la persona Reducción de la libertad de elección de los pacientes porque ciertos médicos están contratados y otros no
Reducción de costos al evitar la atención necesaria
Ahorros compartidos unilateralesUn enfoque
holístico Colaboración multidisciplinaria debido a la responsabilidad
mutua La atención adecuada para el paciente correcto en el lugar
correcto Comportamiento
consciente de los costos La doble declaración no es atractiva
Riesgos mitigados para la cooperativa de atención primaria
Sentirse menos responsable porque los ahorros dependen en parte de proveedores que no forman parte del pago combinado centrado en la persona, lo que dificulta la coordinación
Reducción de costos al evitar la atención necesaria
Pago por rendimientoAtención de alta calidadCentrarse en los indicadores de calidad medidos (juegos)

Como la gama de servicios que se pueden incluir en el plan de atención individual (Figura 3) es mucho más amplio que en el paquete actual para SDMP, se espera que el pago global centrado en la persona estimule el enfoque holístico que persigue el programa PC-IC. La cooperativa de atención primaria y sus proveedores de atención asociados tendrán un incentivo para mejorar la eficiencia mediante una mejor coordinación y colaboración porque el presupuesto se extiende a una gama más amplia de servicios. Esto aumenta la responsabilidad mutua. Uno de los incentivos perversos de un pago agrupado que puede no cubrir la ruta de atención completa de un paciente, es que los pacientes son referidos a servicios fuera del paquete [50]. El modelo de ahorro compartido mitiga este incentivo perverso porque la comparación del gasto real y el esperado (es decir, el presupuesto virtual) pertenece al gasto total en salud. Esto podría resultar en un comportamiento consciente de los costos [38,77]. Los paquetes actuales para SDMP no incorporan un modelo de ahorro compartido. Si el modelo de ahorro compartido estimula el ahorro de costos a través de mayores esfuerzos para frenar la progresión de la enfermedad y prevenir los ingresos hospitalarios agudos, también mejora los resultados de salud. Sin embargo, para mitigar los riesgos financieros para la cooperativa de atención primaria, se prefiere un modelo de ahorro compartido unilateral sobre un modelo de ahorro compartido bilateral para evitar el comportamiento adverso de la cooperativa de atención primaria, especialmente al principio [78]. Un incentivo perverso del modelo de pago agrupado centrado en la persona y un modelo de ahorro compartido es reducir los costos de la atención necesaria. La parte de pago por desempeño del modelo tiene como objetivo reducir este riesgo estimulando una atención de alta calidad.

Como todos los métodos de pago, este modelo de pago alternativo todavía induce algunas consecuencias indeseables que son difíciles de eliminar por una de las tres partes del modelo de pago. El riesgo de reducir los costos al recortar la atención necesaria podría estar ahí hasta cierto punto. Además, el umbral puede reducirse para incluir a los pacientes en el pago global centrado en la persona para los que se puede esperar poco costo. Sin embargo, un ajuste adecuado de la combinación de casos y los costos de limitación podrían reducir estos riesgos. Hasta cierto punto, el pago combinado centrado en la persona también reduce la elección del paciente porque ciertos proveedores de atención son contratados, y otros no. Como el plan de salud personal se basa en las necesidades, capacidades y deseos de los pacientes, es importante que los proveedores contratados puedan proporcionar los servicios que se muestran en Figura 3 [39]. Otra consecuencia no deseada es que la cooperativa de atención primaria asume demasiado riesgo porque todos los gastos están incluidos en el presupuesto virtual. Es posible que la cooperativa de atención primaria no pueda controlar todos estos gastos. Los incentivos de los proveedores fuera del pago combinado centrado en la persona no están bien alineados porque a estos médicos se les paga principalmente ECA. Es importante que estos proveedores se sientan motivados para colaborar. Esto podría lograrse invirtiendo parte de los ahorros en planes conjuntos de mejora de la calidad e innovación, que también son atractivos para estos proveedores. Cada modelo de pago por rendimiento introduce un riesgo para el comportamiento de juego, pero el tamaño de ese riesgo depende de la proporción de los ingresos de un proveedor que proviene del pago de calidad. El desafío es lograr un equilibrio entre una proporción suficientemente grande para incentivar la mejora de la calidad y una proporción suficientemente pequeña para evitar el juego [77].

3.4. Impacto en la integración

Figura 4 muestra el grado de integración del modelo de pago propuesto y los pagos agrupados utilizados actualmente para los SDMP en las ocho dimensiones del marco basado en Stokes et al [46]. Cuadro 4 Explica los niveles que se esperaban para cada dominio.

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Figura 4

Grado de integración.

Cuadro 4

Descripción del nivel de integración que se espera que resulte del modelo de pago propuesto.

Dominio (nivel)Explicación
Población objetivo (2)El modelo de pago utilizado actualmente solo se centra en personas con DM2, EPOC o CVRM. El modelo de pago alternativo incluye la atención de las tres enfermedades crónicas en un solo paquete y la atención adicional que trasciende la enfermedad. El modelo de pago alternativo se centra en una población mucho más amplia; Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1 a 2.
Tiempo (3)En el modelo de pago utilizado actualmente, los acuerdos sobre el presupuesto se realizan para un año. Recomendamos hacer acuerdos por varios años. La colaboración se fortalece y aumenta la confianza mutua entre la cooperativa de atención primaria y la aseguradora de salud. Los acuerdos por un período de tiempo más largo también crean más posibilidades para innovar e investigar los potenciales del modelo de pago alternativo; Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 2 a 3.
Sectores (2.5)El modelo de pago utilizado actualmente se centra en la atención primaria. La atención secundaria está incorporada, pero es bastante limitada y solo incluye una única consulta por parte de un especialista para una pequeña proporción de la población objetivo. El objetivo del modelo de pago alternativo es financiar la atención de todos los sectores (atención primaria, secundaria, terciaria y el ámbito social). La cooperativa de atención primaria es un órgano de coordinación, por lo que también se podrían concertar acuerdos no financieros con, por ejemplo, el municipio sobre el ámbito de la atención social. Tanto el SDMP como el programa PC-IC incluyen intervenciones preventivas como el apoyo para dejar de fumar y las intervenciones en el estilo de vida, pero hasta ahora no han sido cubiertas por el pago combinado para el SDMP. Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1,5 a 2,5.
Cobertura del proveedor (2.5)Los proveedores cubiertos por el modelo de pago utilizado actualmente son la enfermera práctica, el médico de cabecera, el dietista, el terapeuta de pies, el fisioterapeuta y una consulta con un especialista médico. En el pago combinado alternativo, proponemos ampliar el alcance para incluir todos los servicios que forman parte del plan de cuidado personal (Figura 3). El resto de la utilización de la asistencia sanitaria está incluida en el presupuesto virtual (Figura 2); Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1,5 a 2,5.
Mancomunación/compartición financiera (2)En el modelo de pago utilizado actualmente, la cooperativa de atención primaria y la aseguradora de salud no suelen tener acuerdos sobre el reparto de ahorros o pérdidas. Estos ahorros o pérdidas se estiman comparando un presupuesto virtual (es decir, los gastos esperados) con los gastos reales. Aconsejamos comenzar con un modelo de ahorro compartido unilateral y, por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1 a 2.
Ingresos (1)El modelo de pago alternativo para PC-IC no cambiará drásticamente los ingresos del proveedor de atención médica individual. El presupuesto para la atención crónica de la práctica de GP aumenta a medida que aumenta la población objetivo, pero al mismo tiempo se financiará menos atención a través de FFS. El resultado neto depende de los detalles del contrato.
Enfoque en múltiples enfermedades/necesidades (2.5)El modelo de pago utilizado actualmente financia la atención específica de la enfermedad. El modelo de pago alternativo incluye todos los servicios que forman parte del plan de cuidado personal (Figura 3). Al principio, el modelo se referirá a personas con DM2, CVRM y/o EPOC, pero una vez que un paciente se incorpora al programa PC-IC, el paciente será evaluado completamente en seis dominios (Figura 1). Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1 a 2,5.
Medición de la calidad (2.5)En el SDMP utilizado actualmente, la calidad de la atención es evaluada por InEeN, que entrega un informe anual sobre la calidad de la atención crónica. Los indicadores de calidad son determinados por la sociedad holandesa de médicos de cabecera (NHG) y en su mayoría incluyen indicadores de proceso (por ejemplo, si el estado de tabaquismo está registrado). El pago agrupado utilizado actualmente no está relacionado con el rendimiento de estos indicadores. En el modelo de pago alternativo, nuestro objetivo es medir la calidad de la atención en los indicadores de resultado (p.ej., calidad de vida relacionada con la salud) y la satisfacción del paciente. La proporción que se utiliza para compartir los ahorros entre la aseguradora de salud y la cooperativa de atención primaria dependerá de la calidad de la atención prestada. Por lo tanto, el nivel de integración pasa de 1 a 2,5.

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4. Discusión

El objetivo de este trabajo fue diseñar un modelo de pago agrupado que incentive la transición de la gestión de una sola enfermedad a PC-IC para pacientes con enfermedades crónicas. Sobre la base de una revisión específica de la literatura, identificamos los incentivos que son (teóricamente) generados por los ocho métodos de pago básicos clasificados por Quinn [35] y los modelos de pago alternativos identificados a través del marco APM [36]. Con base en los incentivos identificados, diseñamos un modelo de pago alternativo para PC-IC que consta de tres elementos principales, es decir, (1) un pago combinado centrado en la persona, (2) ahorros compartidos y (3) pago por desempeño. Se espera que la combinación de estos elementos proporcione incentivos bien alineados y deseados hacia la colaboración multidisciplinaria para satisfacer las necesidades, capacidades y preferencias de un paciente. Cada elemento es necesario para mitigar los incentivos no deseados de otros elementos. Además, un ajuste adecuado del riesgo y la limitación de los costos son requisitos previos para mitigar los grandes riesgos para los proveedores y mitigar el comportamiento adverso.

La implementación de este modelo de pago alternativo viene con ciertos desafíos. El primer desafío se refiere a la inversión de los recursos necesarios para la implementación, que incluyen principalmente inversiones financieras (por ejemplo, costos de transición al modelo de pago alternativo) e inversiones de tiempo (por ejemplo, para ampliar las colaboraciones) [39]. Para gestionar el modelo de pago alternativo, el software existente debe adaptarse para controlar los costes y la calidad de la atención a lo largo del tiempo [39]. Los costes administrativos de supervisión de la calidad de la asistencia y de negociación de las condiciones del contrato pueden aumentar, pero esto puede compensarse con una reducción de los costes administrativos cuando los servicios ya no tengan que reclamarse por separado [39].

El segundo desafío es definir la población de pacientes que se incluirá en el pago combinado centrado en la persona. La población de pacientes con DM2, RCV y/o EPOC es muy heterogénea en cuanto a las características del paciente, la gravedad de la enfermedad y los patrones de morbilidad coexistentes. Para una estimación adecuada de los gastos previstos, necesaria para determinar los ahorros o pérdidas, es necesario definir criterios claros de inclusión y exclusión.

El tercer desafío es estimar un presupuesto apropiado para el paquete centrado en la persona. El presupuesto se estimará mediante una suma ponderada de los costos de todos los módulos de atención (de salud) proporcionados en el paquete. La ponderación se llevará a cabo mediante la predicción del número de pacientes que utilizarían los distintos módulos. A medida que avance el tiempo después de la implementación, las cifras sobre el uso relativo de los módulos serán más confiables. En concreto, para OPTIMA FORMA está previsto un estudio de evaluación clínica y económica que proporcionará las primeras estimaciones de la utilización de servicios específicos. Los estudios de microcostos son necesarios para determinar los costos por módulo.

Para una comparación adecuada de los gastos previstos y reales y para evitar ahorros extremos o pérdidas catastróficas [79], es importante un ajuste adecuado para tener en cuenta las diferencias en la combinación de casos. Muchos países con un sistema de pagador múltiple (por ejemplo, múltiples aseguradoras sociales de salud), como en los Países Bajos, aplican alguna forma de igualación de riesgos para distribuir [parte de] el presupuesto entre los pagadores. Queda por investigar si las variables incluidas en la fórmula de igualación de riesgos del sistema de seguro de salud también pueden utilizarse para ajustar las diferencias en la combinación de casos de los proveedores. Es obvio que las variables que están influenciadas por el programa PC-IC no pueden usarse en el ajuste de la combinación de casos porque eso disminuiría / eliminaría los efectos estimados [38].

Another challenge when designing the alternative payment model is to determine the quality indicators for the pay-for-performance part of the alternative payment model. It is important to select quality indicators that are sensitive to improvements by the PC-IC programme and the alternative payment model. Based on a systematic literature review, specific design features that contribute to the desired effect of pay-for-performance are: (1) using outcome measures that are very specific and easy to track; (2) targeting individuals or small teams; (3) using absolute rather than relative targets; (4) frequently paying with little delay after delivery; and (5) involving providers from the start in the design [40]. Primary care cooperatives are reluctant to accept financial responsibility for indicators they cannot influence [80]. Conceptually, one would like to have one or more indicators for each of the four aims of PC-IC, but the challenge is to find the right balance between registration burden [79] and information need.

Para aumentar las posibilidades de la implementación exitosa de PC-IC, se deben cumplir varios requisitos. En su artículo sobre la implementación exitosa de la atención integrada para personas con multimorbilidad, Looman et al [29] destacaron la importancia de diez mecanismos, de los cuales uno es asegurar la financiación a largo plazo y adoptar un modelo de pago innovador que supere la fragmentación. Sin embargo, lo más importante es la alineación constructiva, lo que significa que se necesitan medidas simultáneas a nivel micro, meso y macro para apoyar la implementación de PC-IC [29]. Con respecto al modelo de pago, esto implica que los incentivos para todos los proveedores de atención médica participantes, así como con los flujos financieros existentes, deben estar alineados [39,80].

Una pregunta más fundamental que surge es si un modelo de pago basado en la población que se extendería a toda la población en un área geográficamente definida (por ejemplo, una región) y a todos los proveedores de atención dentro de esa área no sería una alternativa más apropiada en comparación con el modelo de pago alternativo propuesto aquí. Especialmente, porque esto estimularía la prevención de enfermedades y la atención de la red para toda la población en el área de captación, todo lo cual se paga con un presupuesto agrupado [50]. Por un lado, podría ajustarse a la naturaleza integrada del programa PC-IC, pero, por otro lado, el paso de los pagos agrupados utilizados actualmente a un pago basado en la población podría ser demasiado grande. En su estado actual, el programa PC-IC OPTIMA FORMA se centra en las personas con las enfermedades crónicas mencionadas. Si la población de interés se definiera como toda la población de asegurados en una región, el efecto del programa PC-IC podría diluirse fácilmente. Esto no altera el hecho de que los programas PC-IC se beneficiarían de economías de escala, lo que podría reducir los riesgos financieros para las cooperativas de atención primaria.

5. Conclusiones

Para concluir, diseñamos un modelo de pago con incentivos bien alineados para apoyar la adopción de PC-IC. Este modelo consiste en: 1) un pago global centrado en la persona; (2) un modelo de ahorro compartido; y 3) una parte de pago por desempeño en la que el coeficiente de participación entre el asegurador y el proveedor está condicionado al desempeño del proveedor. Es probable que este modelo alternativo sea una alternativa adecuada para el modelo de pago agrupado relativamente limitado que se utiliza actualmente para financiar los SDMP en los Países Bajos.

Editorial: La atención médica basada en valor

Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular Universidad ISALUD. Domingo 23 de Julio 2023.

Los sistemas de salud están esforzándose para controlar los costos y mejorar la calidad. La salud basada en valor es el modelo de la gestión clinica en la cual los involucrados en los sistemas de salud se orientan para alinear los incentivos a los resultados-vinculados con la calidad que obtienen los pacientes y el costo, más que en el volumen, tanto en la atención en internación, como ambulatoria y el disease management. Esto debe sustentarse en la evidencia científica independiente, en la efectividad clínica, en incorporar el conocimiento a los equipos, en desarrollar los procesos eficientes, en disminuir desperdicios, en la reducción del riesgo y los eventos adversos. Esto debería concluir en una atención de salud superior para la población expresado en indicadores de accesibilidad, calidad y desempeño. Es un proceso, entendido como la búsqueda de la salud y no el tratamiento de la enfermedad o ambas cosas. La estrategia de la medicina basada en el valor requiere que se elabore otras formas de pago, se exija acreditación en calidad y procesos de las instituciones. Evitar la fragmentación del sistema que afecta la continuidad de atención y la integralidad del cuidado. Que afectará a los pacientes con afecciones crónicas de complicaciones agudas periódicas que se debe prevenir. Esto no solo es aumento de la edad media de la población, porque hay pacientes pediátricos crónicos y jóvenes que también son de muy alto costo. Es imperioso incentivar a los hospitales y sanatorios brindar mejor atención y el valor general de la prestación. Hasta el momento se paga por los servicios de salud sin considerar los resultados por pagos modulados por día cama o patología. Inclusive si el paciente se complica se puede facturar valores más elevados. Vincular el pago a los rendimientos siempre es un desafío. Persistentemente que se aplican incentivos se pueden producir efectos indeseados por la selección de riesgos que puede inducir en la prestación y rechazar pacientes. Que puede conducir potencialmente a desigualdades en el acceso a la atención médica. Se requieren cambios de comportamientos en la gestión clínica y de pacientes. Al trabajar en medicina basada en valor se debe tener en cuenta el quintuple objetivo, mejorar la experiencia del paciente, optimizar la salud de las poblaciones, reducir el costo de la atención, mejorar la experiencia del proveedor y la equidad del sistema de salud. Lo complejo es que se pueda encontrar aspectos específicos y medibles de valor. Evitar complicaciones con los pacientes, eventos adversos de seguridad de pacientes, respeto de las normas y los procesos, aumento de la dedicación del personal, incluir la coparticipación de los pacientes, disminuir tiempos de estancia, modelos de continuidad de atención, modificar los modelos de pagos, acreditación, capacitación continua, trabajo en equipo, modelos de implementación logística de flujo tenso y hacer disminuir el desperdicio, pensar a la mejora continua, que el paciente ingrese en la mejor condición clínica. Se tiene que trabajar en como los prestadores pueden participar más de los ahorros compartidos con el financiador. No existe un modelo único en relación al reconocimiento de la mejor relación entre calidad y costos.

En particular, para llevarlo a cabo se necesita liderazgo para ayudar a dar forma a un objetivo compartido que pueda guiar el trabajo de los diferentes profesionales que componen un equipo de atención de pacientes. Las diferentes profesiones representadas en un equipo multidisciplinario como el que hay que conformar integrado por; enfermería, medicina interna, especialista, kinesiólogos, administrativos y trabajo social, capacitando a sus miembros para optimizar diferentes objetivos.

Liderar esto de la VBHC es un cambio adaptativo (un cambio en los modelos mentales, los autoconceptos, las interacciones y los roles) significa establecer objetivos y principios de diseño e interacción y orquestar un equipo de expertos en contenido. Otra forma de organizarse, de pagar y que valorar. Es más probable que el cambio en la atención médica sea un proceso continuo a medida que los sistemas evolucionan constantemente en respuesta a nuevos entendimientos y las nuevas tecnologías, por lo que el cambio en sí mismo se convierte menos en un evento y más en una rutina organizacional permanente El líder tiene éxito cuando otros sobresalen.

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. El desafío esta en implementarlo en toda la organización completa. El cambio es que todos deben ser medidos. No todos lo quieren. Esto consiste sustancialmente en organizar la atención en torno a la condición de salud, materializado a través de las unidades de práctica integrada. Luego en segundo lugar medir los resultados y costo para el paciente. Enfoque a los pagos basados en el valor, integrar y coordinar cuidados en la búsqueda de la excelencia, diseño de una tecnología HIS, orientado a ese valor, intentar ampliar el alcance geográfico e incluir los pacientes en el valor. El paciente será el que marque y avale mucho de los cambios y las actitudes del sistema, los resultados para el paciente es lo que más importa, fomentando la acción multidisciplinar y facilitan la mejora de la atención, disminuye el factor de variabilidad, ponen el acento en la eficiencia, guía la prestación de los servicios adecuados en los lugares adecuados, definen las áreas del servicio con estandarización. Los pacientes deben estar empoderados, también en recabar los datos, propios, para personalizar y mejorar los tratamientos. Elegirán realizando un benchmarking de los proveedores de servicio, por esto insisto que este será un modelo para mejorar los resultados.

Medicina basada en el valor es un concepto que orienta la práctica asistencial hacia las actividades que generen los mejores resultados en salud posibles, que sean relevantes para los pacientes y por cada unidad de gasto generado por esa práctica.

Medicina basada en el valor es un proceso fundado en las guías clínicas, en la evidencia, en la percepción de los usuarios, en el análisis costo efectividad, en darle continuidad a la atención, en ofrecer resultados relevantes para el paciente, los PROM Patient reported outcome measure[1] y la comunidad. Poner el acento y esfuerzo en como se hace y que se obtiene[i]. La gestión de los recursos de diagnóstico y tratamiento deben basarse en el conocimiento del paciente, de los avances de la medicina, del costo efectividad de los recursos utilizados, basados en el acceso al conocimiento independiente, seguro, y oportuno, aplicados personalizadamente a los pacientes con toma de decisiones compartidas, generando valor o significación para el paciente, la profesión, el hospital y el sistema de salud.

También se desarrolla una gestión de pago basado en el desempeño, en los resultados, tanto con indicadores objetivos, como a través de la medición realizada por los usuarios y sus percepciones[ii]. Es un incentivo a la calidad asistencial, a la orientación en los usuarios, en los sistemas de salud y los hospitales. La importancia de este tema es implementar la atención basados en la evidencia, la eficiencia, la seguridad, la continuidad de atención, con la referencia de los principios en accesibilidad, asequibilidad, equidad, integralidad e integración. Se incentiva también a dar mejor atención, proactiva, precisión, preventiva, personalizada. Es importante cumplimentarla con un buen sistema de información, con que todos los habitantes estén referenciados, reducir los efectos de las enfermedades crónicas para que los ciudadanos puedan vivir una vida más saludable. Este sistema alienta a los hospitales a eliminar eventos adversos, adoptar estándares y protocolos de atención basada en la evidencia, mejorar la escucha a los usuarios y anticiparse a sus requerimientos. Desarrollando posiciones de enlace que no interrumpan la continuidad de la atención, que no se generen esas listas de espera muy negativas para la atención. [iii] [iv]

La atención de la salud requiere que se incorpore la dimensión de equidad, impacto familiar, innovación, integralidad, carga social que genera una enfermedad en la sociedad, adherencia al tratamiento, esperanza de cura, y mejora de la calidad de vida. Los sistemas de salud se enfrentan a dilemas que la medicina basada en el valor ayuda a mejorar, son el exceso de gasto, el crecimiento del mismo con respecto al PBI, la prescripción inadecuada, no basada en el valor, elección inadecuada de pacientes, inducción de la demanda, bajo impacto en los mecanismos evaluadores de la costo efectividad.

El modelo de salud basada en el valor está sustentado en impulsar procesos eficientes, una gestión clínica de cuidado efectivo y seguro una atención centrada en la persona, enfocados en la reducción del costo, en reunir las mejores evidencias, en medir y evitar los eventos adversos, basados en la cooperación, el co-diseño con los usuarios, el desarrollo del capital humano, con transparencia, innovación, capacidad de resiliencia, equidad, y consideración con el medio ambiente.

Importancia de la idea:

Este cambio implica que los sistemas de salud se centren en la calidad en lugar del volumen de atención. Esto se activó cuando M. Porter y E. Teisberg lo introdujeron como una nueva estrategia, ellos definieron inicialmente como el resultado de salud por dólar gastado, y el valor lo podemos mejorar de tres maneras: aumentando la efectividad, reducir los costos, mejorar los resultados. La dificultad en definir claramente el termino es lo que se considera valor esta una parte del problema, que debemos superar con cuatro vertientes que confluyan: la del paciente, para los prestadores, las formas de pago y los sistemas de salud. Esto depende también de la forma de ejecución. la implementación de valor based health care e incluyen «enfoques o técnicas utilizadas para mejorar la adopción, implementación, mantenimiento y ampliación (o difusión) de una innovación«.[v][vi][vii] Se debe buscar y de hecho se puede lograr que confluyan los cuatro factores, el que observo con más dificultad, es por el anacronismo de las formas de pago: pago por prestación, módulo día cama, pago por consulta a los médicos, donde no se incentiva y estimule ninguna modalidad que mejore los resultados.

Esto no solo es un cambio, sino una innovación: Greenhalgh et al. definió la innovación como «un conjunto novedoso de comportamientos, rutinas y formas de trabajar que están dirigidos a mejorar los resultados de salud, la eficiencia administrativa, la rentabilidad o la experiencia de los usuarios y que se implementan mediante acciones planificadas y coordinadas».[viii]

Value Based Health Care VBHC aboga por un cambio hacia un sistema de atención médica más coherente, que comprende seis elementos interdependientes:[ix]

  1. organizar la atención en unidades de práctica integrada;
  2. medir los resultados y costos de la atención para cada paciente;
  3. reembolsar a través de pagos combinados por ciclos completos de atención (desde el inicio hasta la etapa final);
  4. integrar la atención en diferentes instalaciones;
  5. ampliar los servicios con los mejores resultados en toda la geografía; y
  6. crear plataformas habilitantes de tecnología de la información.

Este cambio debe comprender también las formas de pago, relacionándose con el pago por el desempeño, no por la actuación individual, sino mediante el trabajo en equipo, tanto en atención primaria como en la hospitalización.

La medicina basada en el valor es un cambio de paradigma para acercar la calidad, eliminar desperdicios y asegurar una atención más equitativa.


[1] Las medidas de resultados informadas por el paciente PROM, se utilizan para evaluar el estado de salud de un paciente en un momento determinado. El uso de PROM antes y después del evento puede ayudar a medir el impacto de una intervención. La atención médica se puede mejorar cuando los pacientes comparten lo que es importante para ellos y cualquier problema que pueda afectar su atención y tratamientos. Estas medidas respaldan la atención centrada en la persona y basada en valores. Capturan la percepción de una persona a través de cuestionarios. Los PROM tienen como objetivo llenar un vacío vital sobre los resultados que son importantes para los pacientes.


[i][i] Díaz CA. Editorial Medicina basada en el valor. 2022. https://saludbydiaz.com/2022/03/27/editorial-medicina-basada-en-el-valor/

[ii] Díaz CA. Editorial de la salud del volumen a la salud del valor 2022. https://saludbydiaz.com/2022/05/28/editorial-la-salud-del-volumen-a-la-salud-del-valor/

[iii] Díaz CA. Medicina basada en el valor. Los Avances en Brasil. 2021. https://saludbydiaz.com/2021/09/25/medicina-basada-en-valor-brasil/

[iv] Díaz CA. Gestión clinica basada en el Valor. 2020. https://saludbydiaz.com/2020/12/21/gestion-clinica-basada-en-el-valor/

[v] Porter ME, Teisberg EO. Redefining healthcare; 2005.

[vi] Porter ME. What is value in health care? N Engl J Med. 2010;363(26):2477–81.

[vii] Porter ME, Lee TH. The strategy that will fix health care. Harv Bus Rev. 2013:1–37.

[viii] Steinmann G, Daniels K, Mieris F, Delnoij D, van de Bovenkamp H, van der Nat P. Redesigning value-based hospital structures: a qualitative study on value-based health care in the Netherlands. BMC Health Serv Res. 2022;22(1):1193.

[ix] Erichsen Andersson A, Bååthe F, Wikström E, Nilsson K. Understanding value-based healthcare – an interview study with project team members at a Swedish university hospital. J Hosp Adm. 2015;4(4):64–72.

Pago por resultados. Costos de salud en China. El lado oscuro del planeta salud.

en otro artículo de esta serie, Tomado del BMC, muestra la importancia del aumento de los costos por un lado en la población mayor y una reducción de la estancia media en los más jóvenes. Pero el costo en salud aumenta más que el crecimiento económico del País. Es importante saber para todos los que habitamos los espacios del conocimiento y el intercambio, que pasa en países de ingresos bajos o moderados con el costo y en otros con economías más planificadas y también analizar cual es el factor que induce el aumento de los costos en la atención de la salud como en China, y el pago basado en resultados. Sin dudas estos factores son múltiples y pueden cambiar en el tiempo y en distintos momentos de la evolución de un país. Pero llama la atención que los costos de la salud también en China hayan aumentado más que el crecimiento económico, y que la causalidad principal atribuida por los autores del trabajo es el envejecimiento, que la reducción de la estancia hospitalaria en grupos más jóvenes no logre compensar esa inflación del envejecimiento poblacional. Cuando observamos en otros trabajos leídos y publicados en el blog que esto podría ser un factor menor frente al crecimiento del costo de las nuevas tecnologías. sin dudas que estos análisis conceptuales y agrupados, simplifican mucho el estudio. Porque las diferentes patologías tienen caminos de diagnóstico y tratamiento distintos, entonces es necesario cuando se asuma un concepto darle la relatividad necesaria hasta analizar las poblaciones en particular y ciertas enfermedades crónicas.

¿Cómo varían los costos de los pacientes hospitalizados, la duración de la estadía y la calidad de la atención entre los grupos de edad después de una nueva reforma de pago basada en casos en China? Un análisis de series temporales interrumpidas

Investigación de servicios de salud de BMC volumen 23 , Número de artículo:  160 ( 2023 ) Citar este artículo

Abstracto

Contexto

En 2018, se puso a prueba un sistema de pago basado en la clasificación de pacientes llamado paquete de diagnóstico-intervención (DIP) en una gran ciudad del sureste de China.

Objetivo

Este estudio evalúa el impacto de la reforma del pago DIP en los costos totales, los pagos de bolsillo (OOP), la duración de la estadía (LOS) y la calidad de la atención en pacientes hospitalizados de diferentes edades.

Métodos

Se empleó un modelo de serie de tiempo interrumpido para examinar los cambios de tendencia mensual de las variables de resultado antes y después de la reforma DIP en pacientes adultos, que se estratificaron en un grupo más joven (18 a 64 años) y un grupo de mayor edad (≥ 65 años), estratificado adicionalmente en grupos de edad joven (65 a 79 años) y edad mayor (≥ 80 años).

Resultados

La tendencia mensual ajustada de los costos por caso aumentó significativamente en los adultos mayores (0,5%, P  = 0,002) y en el grupo de mayor edad (0,6%, P  = 0,015). La tendencia mensual ajustada de LOS promedio disminuyó en los grupos más jóvenes y jóvenes (cambio de pendiente mensual: -0,058 días, P  = 0,035; -0,025 días, P  = 0,024, respectivamente) y aumentó significativamente en el grupo de mayor edad (cambio de pendiente mensual: 0,107 días, P  = 0,030). Los cambios de las tendencias mensuales ajustadas de la tasa de mortalidad hospitalaria no fueron significativos en todos los grupos de edad.

Conclusión

Implementación de la reforma de pago DIP asociada a aumento de costos totales por caso en los grupos de mayor y mayor edad, y reducción de LOS en los grupos de menor y joven mayor sin deterioro de la calidad de atención.

Introducción

En China, el gasto en atención médica ha aumentado rápidamente desde 2009, con una tasa de crecimiento del 14,1 % entre 2009 y 2019, superior a la del producto interno bruto (PIB) [ 1 ], dado el envejecimiento de la población [ 2 ]. Para 2030, los mayores de 65 años en China pasarán de 115 a 240 millones, y los mayores de 80 años se dispararán de 12 millones en 2000 a más de 40 millones [ 3 ] . Estos cambios demográficos exigen más atención médica, y el crecimiento del costo de la atención médica per cápita para los adultos mayores aumentaba más rápido que otros grupos de edad [ 4]. El costo de la atención médica per cápita para los adultos mayores fue de 3 a 5 veces más alto que los costos para otros adultos. Se estima que el gasto de China con adultos mayores casi se duplicará en las próximas tres décadas, aumentando de 138 000 millones de CNY en 2015 a 263 000 millones en 2050 [5 ] .

En los últimos años, se desarrolló y probó en China un nuevo sistema de pago basado en casos llamado paquete de diagnóstico-intervención (DIP) para aumentar la transparencia del consumo de recursos al estandarizar el reembolso y lograr una mayor eficiencia al reducir los servicios innecesarios. En 2018, el pago DIP bajo la reforma piloto del presupuesto global regional se lanzó en una gran ciudad en el sureste de China, basándose en una nueva clasificación de pacientes basada en combinaciones del diagnóstico principal, identificado por los primeros cuatro dígitos del código ICD-10 (Clasificación Internacional de Enfermedades-10ma revisión) y procedimientos, identificados por el código ICD-9-CM3 (Clasificación Internacional de Enfermedades-Novena Revisión, Modificación Clínica), lo que resultó en una clasificación completa de más de 10,000 grupos. Se diferencia de la anterior tarifa fija por entrada con un tope sobre la política de compensación total anual implementada anteriormente en la ciudad. Es un tipo de pago basado en casos bajo el presupuesto global regional. Con base en los datos de costos históricos, se asignan pesos relativos a los grupos de pacientes para reflejar la utilización de recursos en todo el mercado (por lo general, a nivel de prefectura y ciudad) en relación con los diferentes grupos. Luego, los pesos relativos se convierten en pagos de acuerdo con el presupuesto global de seguros del mercado [6 ]. A diferencia del pago basado en GRD, el sistema de pago DIP utiliza principalmente la CIE-10 y la CIE-9-CM3 para identificar el diagnóstico principal y el procedimiento, respectivamente, mientras que las variables demográficas y administrativas (como la edad, el sexo y el estado de alta) no se utilizan en la clasificación. Además, a diferencia de la práctica habitual del pago basado en GRD en la que se fijan por adelantado los reembolsos absolutos para cada caso, los pagos monetarios reales se determinan ex post en función del valor en puntos, aunque los valores relativos de los grupos DIP se fijan bajo el pago basado en DIP [ 7 ] .

La evidencia de los países desarrollados y en desarrollo mostró que un sistema de financiación de mezcla de casos basado en casos podría fomentar prácticas inadecuadas, por ejemplo, la selección de pacientes de baja gravedad. Además, los médicos pueden rechazar pacientes complejos porque su tratamiento conduciría a un mayor consumo de recursos [ 8 ]. En China, los pocos estudios que examinaron los impactos del pago basado en GRD obtuvieron resultados mixtos sobre la duración de la estadía (LOS), la mortalidad, el costo y los pagos de bolsillo (OOP) en todos los grupos de edad [ 9 , 10 , 11]. Por el contrario, los estudios sobre este tema en los países europeos se centraron en la calidad de la atención y el gasto sanitario entre los pacientes hospitalizados. Por ejemplo, se informó que los pacientes mayores, especialmente los de 75 a 80 años, tenían una duración de la vida más larga y costos totales más altos con el pago basado en los GRD, así como más diagnósticos por paciente y una mayor mortalidad que los pacientes más jóvenes [12 , 13 , 14 ] . Sin embargo, DesHarnais et al. [ 15 ] mostró que la edad por sí sola, en ausencia de comorbilidades o complicaciones, solo aumentó ligeramente la estadía hospitalaria y el consumo de recursos en la mayoría de las condiciones para los pacientes mayores de Medicare. Es importante destacar que los estudios internacionales demostraron que los grupos de mayor edad presentan un desafío para los sistemas basados ​​en GRD.

Presumimos varios cambios luego de la implementación del pago basado en DIP. Primero, incentivos para que los hospitales reduzcan la probabilidad de rechazar a los pacientes mayores dentro del DIP real, ya que se recalibra el peso para los adultos mayores. Específicamente, se agregará 1 punto porcentual si la proporción del número de pacientes hospitalizados de personas mayores de 60 años o más en las instituciones médicas designadas es igual o mayor que el nivel promedio de la ciudad piloto. En segundo lugar, los gastos por admisión podrían aumentar, ya que los pagos reales por casos tratados son flexibles en lugar de fijos por adelantado para contener los reembolsos hospitalarios totales dentro del presupuesto de atención médica regional predeterminado, por lo que la demanda de servicios médicos puede liberarse. Además, la duración prevista de las estancias es corta, con el fin de ahorrar costes. Finalmente,

La asociación entre el pago basado en casos, la calidad de la atención médica, los gastos de atención médica y los pagos OOP en adultos mayores no se ha examinado ampliamente en China. A nivel internacional, existe una inaccesibilidad significativa al servicio y consecuencias no deseadas con los costos de atención médica y la calidad de la atención entre los pacientes mayores bajo los sistemas de pago prospectivo [ 16 , 17 , 18 ]. Si el esquema de reembolso basado en casos no es equitativo, el actual sistema de pago prospectivo puede proporcionar un desincentivo financiero para los hospitales y tener efectos adversos en el comportamiento del hospital.

Este estudio evaluó el impacto de un proyecto piloto de reforma de pago DIP en una ciudad grande en el sureste de China, para examinar su asociación con los resultados de atención médica (mortalidad hospitalaria y LOS) junto con su efecto sobre los costos totales por caso y pagos OOP en diferentes grupos de edad, especialmente pacientes mayores. Este estudio proporciona información a los administradores de hospitales para lograr mejores servicios de atención médica para adultos mayores bajo la implementación del pago del presupuesto global basado en DIP.

Métodos

Datos y población

Adquirimos datos de alta a nivel de paciente no identificados de pacientes hospitalizados en todos los hospitales contratados en la ciudad desde 2016 hasta 2019. El conjunto de datos incluía información sobre las características del paciente (p. ej., edad, sexo y tipo de seguro), servicios para pacientes hospitalizados (p. ej., fecha de admisión y alta, y estado del alta), diagnósticos, procedimientos y costos, y nivel del hospital (terciario, secundario y primario) y propiedad (pública y privada).

La Administración de Seguridad Sanitaria de la ciudad administra dos planes principales de seguro médico social básico local, es decir, el plan de seguro médico básico para empleados urbanos (UEBMIS) y el plan de seguro médico básico de residencia (RBMIS), que representan 7,52 millones (50 % de la población) y 4,96 millones de personas (33 %) en 2018, respectivamente [ 19 ] . Dado que la tasa de reembolso del RBMIS aumentó considerablemente el 1 de enero, 2018, coincidiendo con la época de la reforma DIP y afectando los pagos de OOP, se incluyeron solo los pacientes cubiertos por la UEBMIS para identificar los efectos netos de la reforma de pagos. Para observar el impacto de la reforma DIP en diferentes edades de pacientes, los estratificamos: más jóvenes (18 a 64 años) y un grupo de mayor edad (≥ 65 años), estratificados aún más en jóvenes (65 a 79 años) y grupos de mayor edad (≥ 80 años) [20 , 21 ] .

Variables de estudio

Seleccionamos cuatro variables de resultado: 1) costos: costos totales por caso de pacientes dados de alta; 2) asequibilidad de los pacientes: pagos OOP por caso; 3) eficiencia: LOS promedio; y 4) calidad: tasa de mortalidad hospitalaria. Los costos totales y los gastos de bolsillo se ajustaron a 2019 considerando la inflación utilizando el índice anual de precios al consumidor de China [ 22]. LOS se calculó por el intervalo entre las fechas de admisión y alta. La mortalidad hospitalaria se identificó según el estado de alta. Los costos totales, los pagos OOP y LOS fueron variables continuas y la mortalidad hospitalaria se construyó como una variable dicotómica (0 o 1) a nivel de paciente. Se utilizaron covariables de las características de los pacientes: edad, sexo e índice de comorbilidad de Charlson (ICC), y características del hospital: nivel de acreditación y titularidad de los hospitales. CCI fue una medida de la gravedad del paciente basada en comorbilidades y se calculó de acuerdo con los códigos ICD-10 de diagnósticos secundarios [ 23 , 24 ].

análisis estadístico

Las características de los pacientes y las variables de resultado se compararon primero antes y después de la reforma DIP mediante la prueba t y la prueba de chi-cuadrado. Luego aplicamos un diseño de estudio cuasi-experimental de serie de tiempo interrumpido (ITS) para examinar el cambio de tendencia mensual de cuatro variables de resultado en pacientes hospitalizados cubiertos por la UEBMIS antes (1 de enero de 2016 al 31 de diciembre de 2017) y después (1 de enero de 2018 al 31 de diciembre de 2019 ) la reforma DIP . Usamos el modelo de regresión segmentada como se especifica:

Yt=β0+β1Tt+β2yo _PAGt+β3yo _PAGtTt+ aXt+εt��=�0+�1��+�2����+�3������+���+ε�(1)

donde representa la variable de resultado agregada en cada mes. Los costos totales por caso y los pagos OOP por caso se transformaron logarítmicamente para ajustar la distribución sesgada. t es una tendencia temporal lineal mensual de 48 meses; DIP t es una variable ficticia, que es igual a 0 antes de la reforma DIP y es igual a 1 después de la reforma; y DIP t T t es su interacción. t es un vector de variable de control a nivel año-mes, que incluye el número de casos de alta, edad, sexo, ICC, nivel de hospital, titularidad del hospital y estacionalidad. El interceptoYt��{\beta }_{0} {\beta }_{1} {\beta }_{2} {\beta }_{3}β0�0representa el nivel de referencia de la variable de resultado, y es la pendiente mensual (tendencia) de la variable de resultado antes de la reforma del DIP. y son el cambio del nivel y la pendiente de la variable de resultado después de la reforma, respectivamente. Manejamos la autocorrelación ajustando una estimación de Prais-Winsten con la estadística de Durbin-Watson, y utilizamos un error estándar robusto [ 25 , 26 ].

Primero estimamos los impactos en las variables de resultado en todos los pacientes adultos cubiertos por la UEBMIS. Luego, realizamos análisis estratificados entre los pacientes más jóvenes y los más viejos, y entre los pacientes más jóvenes y los más viejos. Utilizamos el 5% como nivel de significación. Todos los análisis se realizaron utilizando Stata 16.0 para Windows.

Resultados

Estadísticas descriptivas

La tabla 1 resume las características de la muestra. Se identificaron 1.721.889 casos de alta cubiertos por la UEBMIS antes de la reforma DIP y 2.106.654 casos después de la reforma. La proporción de pacientes más jóvenes y pacientes de mayor edad aumentó ligeramente después de la reforma. Más del 80% y 90% de los pacientes procedían de hospitales terciarios y públicos, respectivamente. En toda la muestra, los costos totales por caso y los pagos OOP por caso aumentaron significativamente ( P  = 0,000) después de la reforma del pago del DIP, mientras que la LOS promedio y la tasa de mortalidad hospitalaria disminuyeron significativamente ( P = 0,000). En diferentes grupos de edad, los patrones de cambio de las variables de resultado fueron similares, excepto por los costos totales por caso y el pago de gastos de bolsillo por caso en pacientes de 80 años o más, que disminuyeron después de la reforma; y la LOS promedio en este grupo aumentó después de la reforma DIP. Al comparar entre grupos de edad, el costo total por caso fue mayor en los adultos mayores, mientras que los pagos OOP por caso fueron los más bajos en el grupo de mayor edad. El promedio de LOS y la tasa de mortalidad hospitalaria aumentaron con la edad.

Tabla 1 Características de la muestra de los pacientes hospitalizados cubiertos por el seguro médico básico del empleado urbano, 2016-2019

VariablesAntes de la reforma DIP, 2016-2017Después de la reforma DIP, 2018-2019valor p
Características del paciente
Casos de alta, No1,721,8892,106,654 
Edad, nº (%)0.000
 18–641.032.761 (59,98)1.276.735 (60,60) 
 65–79444.244 (25,80)520.388 (24,71) 
  ≥ 80244.884 (14,22)309.531 (14,69) 
Sexo masculino, nº (%)783.263 (45,49)972.573 (46,17)0.000
Índice de comorbilidad de Charlson, media (DE)0,77 (1,33)0,96 (1,52)0.000
Nivel hospitalario, nº (%)0.000
 Terciario1.431.706 (83,15)1.749.473 (83,05) 
 Secundario233.494 (13,56)278.935 (13,24) 
 Primario56.689 (3,29)78.246 (3,71) 
Titularidad del hospital, nº (%)0.000
 Público1.631.031 (94,72)1.990.426 (94,48) 
 Privado90.858 (5,28)116.228 (5,52) 
Resultados de los pacientes, media (DE)
Todos los pacientes
 Costos totales por caso (RMB)16.187,40 (19.901,94)16.657,84 (19.705,70)0.000
 Pagos de bolsillo por caso (RMB)6373.27 (12,672.19)6524.58 (12,427.80)0.000
 Duración de la estancia (días)9,68 (11,49)9.32 (11.27)0.000
 Mortalidad hospitalaria (%)1,39 (11,71)1,28 (11,25)0.000
Grupo de edad: más jóvenes (18–64)
 Costos totales por caso (RMB)15.521,60 (19.404,23)16.108,73 (19.430,28)0.000
 Pagos de bolsillo por caso (RMB)6528.32 (12,518.91)6873.86 (12,360.19)0.000
 Duración de la estancia (días)8.49 (10.07)7,96 (9,81)0.000
 Mortalidad hospitalaria (%)0,64 (7,96)0,54 (7,34)0.000
Grupo de edad: joven-viejo (65-79)
 Costos totales por caso (RMB)17.885,85 (21.436,15)18.538,62 (21.498,90)0.000
 Pagos de bolsillo por caso (RMB)6813.50 (13,717.18)6988.48 (13,618.09)0.000
 Duración de la estancia (días)10,63 (11,80)10.26 (11.19)0.000
 Mortalidad hospitalaria (%)1,65 (12,74)1.51 (12.19)0.000
Grupo de edad: mayores de edad (80 +)
 Costos totales por caso (RMB)15.921,15 (1884,18)15.770,71 (17.346,11)0.002
 Pagos de bolsillo por caso (RMB)4926.84 (11,150.59)4301.29 (10,166.95)0.000
 Duración de la estancia (días)12.97 (15.16)13.36 (15.21)0.000
 Mortalidad hospitalaria (%)4,10 (19,83)3,96 (19,51)0.010
  1. DIP denotó la reforma de pago del Paquete de Diagnóstico-Intervención. Los costos totales y los pagos de bolsillo se ajustaron a 2019 considerando la inflación utilizando el índice anual de precios al consumidor de China

Costos totales por caso

La tendencia mensual ajustada de los costos totales por caso en todos los pacientes adultos cubiertos por la UEBMIS mostró una reducción no significativa (-0,3% por mes, P  = 0,067) en el período pre-DIP (Tabla 2 y Fig.  1 A). La reforma DIP resultó en un aumento significativo de su nivel inmediato en 4.1% ( P  = 0.016) y aumento de tendencia mensual en 0.5% por mes ( P  = 0.060). En el análisis estratificado (Fig.  2 A), el nivel de costos por caso siempre fue mayor en los adultos mayores en comparación con el grupo más joven. Antes de la reforma, la tendencia mensual ajustada no era significativa en ningún grupo. Mientras que después de la reforma, los costos totales por caso en adultos mayores mostraron un aumento significativo del nivel inmediato (2.8%,P  = 0,013) y la pendiente mensual (0,5%, P  = 0,002). Al comparar los grupos joven-viejo y mayor-viejo (Fig.  3 A), los costos totales por caso de estos últimos fueron menores que los primeros. La tendencia mensual aumentó en el período posterior a la DIP, pero solo aumentó significativamente en los pacientes de mayor edad (0,6%, P  = 0,015).Cuadro 2 Análisis de series de tiempo interrumpido (ITS) para costos totales por caso, gastos de bolsillo por caso, tiempo de estadía y tasa de mortalidad hospitalaria de pacientes hospitalizados cubiertos por el seguro médico básico del empleado urbano antes y después de la reforma DIP

Pagos de bolsillo por caso

Los pagos de OOP por caso en todos los pacientes mostraron un aumento sin tendencia significativa mensual (1,6 %, P  = 0,301) antes de la reforma del pago del DIP, y el cambio de su pendiente mensual fue negativo pero no significativo (-1,1 %, P  = 0,713) tampoco (Tabla 2 y Fig.  1 B). Las tendencias mensuales de referencia y los cambios de pendiente mensuales en los grupos de jóvenes, adultos mayores y jóvenes-ancianos mostraron un patrón similar con toda la muestra (Figs.  2 B y 3 B). Mientras que en el grupo de mayor edad, los pagos OOP por caso disminuyeron un 1,0% mensual ( P  = 0,255) antes de la reforma y aumentaron un 2,5% mensual ( P  = 0,057) después de la reforma del pago DIP.

Duración media de la estancia

La LOS promedio disminuyó significativamente 0,051 días por mes antes de la reforma del pago DIP ( P  = 0,001), y esta tendencia decreciente se mantuvo sin cambios después de la reforma (-0,008 días por mes, P  = 0,709) en general (Tabla 2 y Fig.  1 C). El LOS promedio ajustado disminuyó tanto para los grupos más jóvenes como para los de mayor edad, pero solo fue significativo para los adultos mayores (0,019 días, P  = 0,286; 0,059 días, P  = 0,000, respectivamente) antes de la reforma. Después de la reforma, el LOS promedio solo disminuyó significativamente en el grupo más joven (0,058 días, P  = 0,035) (Fig.  2C). La LOS promedio en el grupo joven-viejo mostró una tendencia mensual de referencia significativamente decreciente (0,038 días, P  = 0,000) y un cambio de tendencia mensual significativamente decreciente (0,025 días, P  = 0,024) asociado con la reforma DIP. En el grupo de mayor edad, el LOS promedio también disminuyó significativamente en el período de referencia (0,097 días por mes, P  = 0,001), mientras que mostró un cambio positivo significativo de la pendiente mensual (0,107 días por mes, P  = 0,030) en el período posterior a la reforma (Fig.  3 C).

Tasa de mortalidad hospitalaria

La tasa de mortalidad hospitalaria global ajustada presentaba una tendencia mensual descendente, pero no significativa, antes de la reforma del pago del DIP (tabla 2 y fig.  1 D). Después de la reforma, el cambio de nivel inmediato y el cambio de pendiente mensual no fueron significativos. En cada grupo de edad, la tasa de mortalidad hospitalaria mostró una tendencia decreciente similar en la pendiente mensual inicial (grupo más joven: -0,011 puntos porcentuales, P = 0,021; grupo de ancianos: -0,013 puntos porcentuales, P = 0,303; grupo de jóvenes y ancianos: -0,010 puntos porcentuales, P = 0,184; grupo de mayor edad :  -0,039  puntos porcentuales  , P = 0,182), y el cambio de pendiente mensual después de la reforma del pago del DIP no fue significativo (grupo más joven: 0,012 puntos porcentuales, P  = 0,058; grupo de adultos mayores: -0,030 puntos porcentuales, P  = 0,229; grupo de jóvenes y mayores: -0,014 puntos porcentuales, P  = 0,274; grupo de mayores y mayores: -0,009 puntos porcentuales, P  = 0,869) (Figs.  2 D y 3 D).

Discusión

En este estudio, la implementación del sistema de pago basado en DIP se asoció con un aumento significativo de la tendencia mensual de los costos totales por caso en toda la muestra y el grupo de adultos mayores. Los pagos OOP presentaron una tendencia alcista en el grupo más antiguo después del pago basado en DIP. La reforma del DIP dio como resultado una ligera reducción de la tendencia mensual de LOS en el grupo de jóvenes y mayores y un aumento significativo en el grupo de mayores y mayores. La mortalidad hospitalaria mostró una tendencia mensual a la baja en el grupo de mayor edad después del pago basado en DIP, mientras que el resultado no fue estadísticamente significativo.

La oferta de servicios médicos entre el grupo de mayor edad podría aumentar en el período posterior a la reforma, mejorando así la accesibilidad de los pacientes. Los costos totales por caso tienden a ser mayores entre el grupo de mayor edad, asociado con estadías prolongadas e inversiones médicas más intensivas. La incidencia de comorbilidades y deterioro funcional es mayor en los adultos mayores: los pacientes de mayor edad tenían más diagnósticos y gravedades más altas y el costo generalmente supera a los de otros grupos de edad [ 27 ]. Estudios anteriores llegaron a conclusiones similares, lo que sugiere que el uso de recursos dentro del pago basado en GRD puede variar según la gravedad de la salud [ 28 , 29 , 30 , 31]. Los hallazgos actuales respaldan la opinión de que el sistema de pago basado en DIP representará la mayor parte de las diferencias en los costos.

La implementación del sistema de pago global basado en DIP se asoció con un aumento de la tendencia mensual en el pago OOP entre el grupo más antiguo, pero no se encontraron diferencias significativas, posiblemente porque la reforma del pago DIP en sí misma no tiene un incentivo inherente para cambios en el pago OOP. También implica que los médicos no aumentaron significativamente el uso de la OOP, no colocando la carga sobre los pacientes, a pesar del aumento en los costos totales anuales por caso. La implementación de la reforma del pago DIP podría tener el efecto menor de aliviar la carga financiera de los pacientes graves. Además, aunque existe el riesgo de que los hospitales se enfoquen principalmente en pacientes cuyos costos de tratamiento corren por su cuenta y rechacen o simplemente eviten a los pacientes de Medicare, nuestro estudio no observó este fenómeno.

Se observaron cambios en LOS en grupos jóvenes-viejos. La implementación del pago basado en DIP puede haber estimulado cambios de comportamiento que conduzcan a una planificación eficiente del alta, un mayor reembolso para los adultos mayores con mayor gravedad [ 26 ]. Por un lado, el aumento de la gravedad de las enfermedades que se encuentran en el grupo de pacientes jóvenes y mayores puede ser principalmente crónico y dar lugar a altas más frecuentes en lugar de cuidados más intensivos durante las altas individuales. Por otro lado, en comparación con el aumento de LOS, el hospital podría proporcionar mecanismos más rentables para pacientes jóvenes y ancianos para reducir la mortalidad. Además, los hospitales tienen la opción de brindar más atención de enfermería (u otro tipo de apoyo) a los pacientes mayores de 80 años o mantenerlos más tiempo en DIP.

Varios factores pueden estar detrás de la tendencia mensual a la baja de la mortalidad hospitalaria en el grupo de pacientes mayores de Medicare, en parte porque una duración de vida más corta per se se debe a que se enfrenta menos tiempo a los riesgos. Los hospitales pueden tender a desarrollar vías clínicas para una prestación de atención más eficiente sin deteriorar los resultados de atención médica bajo la implicación de DIP [ 32 ]. Sin embargo, la literatura previa no examina el impacto de los sistemas de pago basados ​​en GRD en la mortalidad hospitalaria en diferentes edades. Los resultados de calidad, en términos de mortalidad, son indicadores útiles para evaluar el pago basado en GRD, pero han sido criticados por ser insuficientemente sensibles para la calidad de la atención médica [ 33 ].

La reforma DIP ha recibido la atención de los políticos en China. Los hallazgos actuales sugieren que el pago basado en DIP puede lograr cambios reales en la prestación de atención médica en los hospitales. No hay discriminación contra tipos específicos de pacientes. Nuestros resultados sugieren que el reembolso hospitalario sería más equitativo si se considerara la edad (especialmente ≥ 65 años) al determinar el reembolso hospitalario. Es importante destacar que el pago basado en DIP facilita la comparación de la diferencia en los costos de tratamiento entre diferentes instituciones médicas para la misma combinación de enfermedades, promoviendo de manera efectiva la división profesional del trabajo y la competencia entre las instituciones médicas de la región, lo que puede contribuir a la evaluación y supervisión de los departamentos competentes [ 34]. Este es el primer estudio que evalúa el efecto del pago basado en DIP sobre el costo, la calidad de la atención y los pagos OOP en diferentes grupos de edad. Puede permitir el desarrollo de estrategias de salud eficientes y apropiadas para mejorar la calidad de la atención. Además, fomenta la realización de más estudios multicéntricos a gran escala.

Nuestro estudio tiene algunas limitaciones. En primer lugar, la muestra son pacientes cubiertos por el Régimen de Seguro Básico de Salud para Empleados Urbanos (UEBHIS), lo que limita la generalizabilidad. Pero las personas con UEBHIS representan la mayor parte de la población con seguro médico y demostraron el mayor efecto de la calidad y el costo de la atención DIP. En segundo lugar, nuestro estudio incluyó solo un período de implementación a corto plazo del pago global basado en DIP. Se necesitan estudios futuros para evaluar el impacto a largo plazo del sistema global basado en DIP sobre el costo, la calidad y los pagos OOP. En tercer lugar, nuestro estudio incluyó pacientes de todos los grupos de edad, pero no consideró las posibles variaciones en la salud durante las diferentes edades. En cuarto lugar, es probable que los hallazgos estén influenciados por factores adicionales, el estado de salud, la gravedad de la enfermedad y los entornos sociales, que deben explorarse.

Conclusión

El sistema de pago basado en DIP aumentó levemente el costo total por caso de los adultos mayores y de mayor edad, y redujo la LOS de los pacientes más jóvenes y de mayor edad sin deteriorar la calidad de vida. El grupo de mayor edad tuvo más diagnósticos y una mayor gravedad de diagnóstico de admisión por paciente, lo que demuestra un pago OOP más alto y una LOS más prolongada. Estos hallazgos sugirieron que el sistema de pago basado en DIP puede ser adecuado para adultos mayores y respaldar la implementación y ampliación continuas del sistema de pago basado en DIP en China, dado su potencial para inducir un cambio en los servicios de suministros hospitalarios. Se requieren más estudios para evaluar la asociación del sistema de pago basado en DIP con la atención hospitalaria para mejorar tanto la efectividad como la calidad médica del sistema de atención médica.

Pago basado en Resultados. Desempeño o valor.

Primer parte.

Se efectúa una selección de material publicado sobre estos tres aspectos, para la generación de una sección, de este blog. Las formas de pago son herramientas poderosas, generan modelos de contratación y pago, buscando la forma más adecuada para un modelo de atención que ponga al paciente en el centro y además generar una visión holística de la persona. Recordando que no existe la bala de plata. Que siempre hay que observar lo que se impulsa con los comportamientos de los actores sociales. Con los comportamientos oportunistas. Con elegir correctamente la forma de medir. Que debe ser lo más difícil, porque que es el resultado, que una mejora en el desempeño que implica, como estimaremos el valor que queremos premiar. Pensando en la multitud de productos se generan el sistema de salud. Todos los mecanismos de pago pueden tener incentivos perversos sobre: la atención en equipo, sobre la atención primaria, la integración de los ciclos de atención. El abordaje de la forma de pago al personal de salud, es uno de los recursos que se debe explorar desde la gestión para mejorar el desempeño, los resultados y el valor de los sistemas de salud. Basados en la gestión por procesos, la calidad y la eliminación de desperdicios. Pero de ninguna forma aislado, porque se puede neutralizar el esfuerzo y los incentivos.

Miller dijo que hay tres formas de reducir los costos de atención médica sin racionar ni quitarles dinero a los proveedores de atención médica.

  • Mantenga a los pacientes saludables.
  • Gestionar la salud sin hospitalización ni un elevado número de tratamientos necesarios.
  • Proporcione atención que brinde resultados eficientes y exitosos para los pacientes.

Esas tres áreas representan el “enorme” potencial para reducir el gasto que existe dentro del sistema actual. Por ejemplo, Miller anotó que entre el 5 y el 17 por ciento de las hospitalizaciones son potencialmente prevenibles; tres eventos adversos con el potencial de dañar a los pacientes ocurren cada tres minutos en los centros de atención médica de EE. UU.; y el 30 por ciento de la atención médica es innecesaria e incluso puede ser perjudicial para algunos pacientes.

Miller recomendó reducir los costos mejorando la atención que se ofrece a los pacientes, en lugar de limitar la atención disponible para los pacientes. Sin embargo, en el entorno actual de atención de la salud, mejorar la atención generalmente reduce los ingresos de las instalaciones y los médicos.

“La barrera es la forma en que pagamos la atención médica”, dijo Miller.

Empiezo con una publicación de Catalyst del New England Journal of Medicine sobre el analisis del cuidado de salud basado en valor.

Value-Based Health Care at an Inflection Point: A Global Agenda for the Next Decade

After more than a decade of extraordinary progress, the international movement for value-based health care needs to embrace a new strategic ambition.

AuthorsStefan Larsson, MD, PhDJennifer Clawson, MBA, and Robert Howard NEJM Catalyst February 24, 2023

UNA CRISIS DE VALOR

La crisis central es una crisis de valor , caracterizada por un crecimiento insostenible de los costos, un desperdicio sustancial y una creciente desconexión entre el dinero gastado y los resultados de salud brindados a los pacientes. Con base en datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), estimamos que los costos de atención médica, como porcentaje del PIB, en 36 países miembros de la OCDE aumentaron del 9 % en 2000 al 12 % en 2019. 7 , 8Estados Unidos, por supuesto, es un caso atípico extremo, ya que gasta casi el 20% del PIB en atención médica, aproximadamente el doble del porcentaje de otros países desarrollados. Pero los costos están aumentando en países de todo el mundo. Peor aún, en los últimos años, se ha vuelto cada vez más claro que una parte significativa de este gasto (las estimaciones sugieren entre un 20 % y un 40 % dependiendo del país 9 ) se desperdicia, simplemente, en gastos de bajo valor y, en muchos casos, , atención médicamente inapropiada. 10 – 12El síntoma clave de esta crisis de valores es la obstinada persistencia de amplias variaciones en los resultados de salud brindados a los pacientes entre países y regiones dentro de los países, 13 entre diferentes grupos socioeconómicos y raciales, 14 e incluso entre diferentes hospitales y centros clínicos que tratan los mismos tipos. de los pacientes 15 , a menudo sin una correlación clara entre el dinero gastado y los resultados de salud obtenidos. Una vez más, Estados Unidos es un caso atípico, ya que gasta más per cápita que otros países desarrollados, pero ofrece una esperanza de vida ajustada por salud significativamente más baja 16 y peores resultados de salud en áreas clave como la mortalidad infantil y materna. 17Si bien hay muchas razones para esta variación generalizada en los resultados de salud, desde la investigación pionera del Dr. John E. Wennberg y el Dartmouth Atlas of Health Care Project, se ha vuelto cada vez más claro que una parte significativa se debe a decisiones injustificadas o médicamente inapropiadas. variaciones en la práctica clínica entre hospitales y otros sitios clínicos. 18

UNA CRISIS DE EVIDENCIA

La crisis de valores se ve agravada por una crisis paralela de evidencia , caracterizada por una creciente desconexión entre la investigación y la práctica clínica. La crisis de la evidencia es un producto paradójico de la explosión del conocimiento biomédico en las últimas décadas y la consiguiente proliferación de nuevas herramientas diagnósticas y terapéuticas. Los médicos, con un acceso cada vez mayor a los datos de los pacientes, así como a más opciones diagnósticas y terapéuticas entre las que elegir, corren el riesgo de quedar paralizados por la sobrecarga de información. Sin herramientas adecuadas de apoyo a la decisión, se convierte en un gran desafío para ellos saber cómo aplicar nuevos conocimientos o cómo adaptar el tratamiento más adecuado a las circunstancias de un paciente determinado.

A pesar de la aceptación en las últimas décadas de la medicina basada en la evidencia y la proliferación de guías clínicas como estándares de atención, el hecho es que todavía no existe evidencia científica sobre la efectividad de muchas intervenciones clínicas 19 , 20 y la evidencia que existe es a menudo sorprendentemente débil. 21 Además, los aproximadamente $400 mil millones que el sector de la atención de la salud mundial gasta en investigación y desarrollo cada año no resuelven la crisis de la evidencia, por la sencilla razón de que muy poco de ese dinero se invierte en analizar la efectividad comparativa de diferentes tratamientos o terapias. 22 Por ejemplo, utilizando datos sobre todos los ensayos clínicos de la Fase II y posteriores que están registrados en el sitio web del gobierno de EE. UU.ClinicalTrials.gov , 23 la base de datos global más completa de ensayos clínicos activos, estimamos que solo el 3% de los ensayos clínicos patrocinados por la industria farmacéutica evalúan más de un producto y están patrocinados por más de una compañía, un hallazgo que está en línea con los informes en la literatura revisada por pares. 24 , 25 Incluso cuando las guías clínicas están validadas científicamente, la adopción generalizada de las guías es tan lenta 26 y el conocimiento médico avanza tan rápido que las guías tienden a tener una vida útil relativamente corta y, cuando finalmente se implementan, pueden ser fuera de plazo. 27 , 28

UNA CRISIS DE PROPÓSITO

Tanto la crisis del valor como la crisis de la evidencia contribuyen a una tercera crisis, que es a la vez más sutil y, sin embargo, quizás incluso más corrosiva. Lo llamamos una crisis de propósito, y se refiere a la creciente desconexión entre los valores que atraen a las personas a trabajar en el sector de la salud y la realidad de su experiencia trabajando en él. Durante años, ha habido un debate considerable sobre las tasas extremadamente altas de estrés y agotamiento en las profesiones de la salud. 29 , 30 La pandemia solo ha empeorado el problema.31 , 32Pero creemos que el estrés y el agotamiento son simplemente síntomas de una tendencia más profunda: la creciente complejidad del sector sanitario mundial. Además de la creciente complejidad clínica debida a los rápidos avances en la ciencia biomédica y la proliferación de nuevas herramientas para el diagnóstico y el tratamiento, existe una creciente complejidad de tareas caracterizada por una mayor especialización y la fragmentación concomitante de la atención, así como por la constante proliferación de nuevas prácticas. requisitos (brindar atención de calidad, controlar los costos, maximizar la utilización de la capacidad, minimizar los tiempos de espera, garantizar la satisfacción del paciente, etc.). En efecto, el cuidado de la salud se ha convertido en un ejemplo clásico de lo que los científicos de sistemas denominan “sistema adaptativo complejo”. 33 – 35Las raíces de la crisis de propósito radican en cómo las organizaciones de atención médica suelen responder a esta complejidad. Al igual que los gerentes en otras industrias, los líderes de atención médica han establecido una plétora de procesos, estructuras, pautas e indicadores clave de desempeño estandarizados en un intento comprensible pero equivocado de administrar y controlar la complejidad y los costos asociados con ella. Este enfoque en el cumplimiento a menudo tiene el precio de erosionar la autonomía profesional de los médicos y, al mismo tiempo, dificulta que trabajen juntos en todas las unidades organizacionales y especialidades para hacer las compensaciones necesarias para brindar valor a los pacientes. El resultado paradójico: capas innecesarias de complejidad organizativa además de tareas necesariamente complejas.

La complejidad de la medicina moderna y la industria moderna del cuidado de la salud no va a desaparecer. Sin embargo, la forma de administrar de manera efectiva un sistema adaptativo complejo no es crear sistemas de administración cada vez más complicados. Más bien, todas las partes interesadas deben trabajar juntas para definir un conjunto limitado pero completo de principios, lo que los científicos de sistemas llaman «reglas simples» 36 , para remodelar el contexto organizacional de modo que fomente la innovación y los comportamientos que mejoran el valor, al mismo tiempo que garantiza que el sistema evolucione en una dirección deseable. La literatura sobre sistemas adaptativos complejos sugiere que cuatro tipos de reglas son especialmente importantes: (1) un propósito claramente articulado alrededor del cual las partes interesadas pueden alinearse, (2) acceso a datos e información directamente relevante para ese propósito para informar las acciones de las partes interesadas y las interacciones con entre sí, (3) recursos e incentivos alineados con el propósito de facilitar el surgimiento del tipo correcto de comportamientos, y (4) regulaciones y otros mecanismos de gobernanza que fomenten la autonomía, la innovación y la autoorganización, al mismo tiempo que protegen contra la autodeterminación. -Trato y abuso.La Figura 1 aplica estas reglas simples a la atención médica y describe un marco unificador que desarrollamos en colaboración con el Foro Económico Mundial para abordar las tres crisis descritas anteriormente de manera holística y coordinada.

FIGURA 1

Un marco conceptual para un sistema de salud basado en valores

El principio fundamental de la atención médica basada en el valor es que el propósito de cualquier sistema de atención médica debe ser brindar los mejores resultados de salud posibles a los pacientes por el dinero gastado. Este objetivo coloca al paciente individual en el centro mismo del sistema de salud y vuelve a conectar a los médicos y otros profesionales de la salud con el sentido de propósito que atrajo a muchos de ellos a la industria en primer lugar. Dicho de otra manera, en un sistema de salud basado en valores, el valor del paciente se convierte en lo que los biólogos evolutivos llaman el “principio de selección” contra el cual se comparan la contribución y el desempeño de todas las instituciones del sistema, así como la eficacia de las iniciativas de reforma del sistema de salud. valorado y evaluado.

The systematic measurement of health outcomes that matter to patients, as well as of the costs required to deliver those outcomes across the full cycle of care, provides the critical data that industry participants need to fulfill the mission of continuously improving patient value. The relevant outcomes tracked for any individual patient depend on their profile matching to a specific population segment (for example, all patients suffering from a specific disease or groups that share a similar risk profile). Tracking standardized outcomes by population segment makes it possible to compare clinical units, identify clinical best practices and generate the evidence needed for better clinical guidelines, reduce outcome variation and practice variation across providers, eliminate waste, and customize care delivery for defined patient segments. Cuatro apoyos o facilitadores del sistema constituyen los recursos e incentivos esenciales para reorientar los sistemas de salud en torno al valor del paciente. El primero es el desarrollo de un ecosistema de proveedores dinámico, caracterizado por nuevos modelos organizacionales y roles (capturados en el marco por el término “organización de entrega”) que permiten que las redes de proveedores y proveedores brinden un mejor acceso a la atención adecuada, involucren a los médicos en mejorar y adaptarse a nuevas oportunidades e innovaciones. Otro facilitador clave de la atención médica basada en el valor es el diseño de modelos de pago basados ​​en el valor que crean incentivos para la mejora continua en el valor del paciente al fomentar comportamientos como un enfoque en la prevención y una mejor cooperación a lo largo de la vía de la atención.

Se necesitan dos facilitadores adicionales para ampliar la medición de los resultados de salud e integrarla completamente en la práctica clínica. Se deben desarrollar estándares digitales comunes y plataformas digitales abiertas (capturadas en el marco por el término «informática») para la captura, el intercambio y el análisis de rutina de los resultados de salud y otros datos relevantes en los sistemas de salud. Y se necesitan nuevas herramientas analíticas para la evaluación comparativa y la investigación para traducir las cantidades rápidamente acumuladas de datos estandarizados de pacientes en pautas clínicas para intervenciones cada vez más personalizadas, vías de atención cada vez más precisas y, en última instancia, herramientas avanzadas de apoyo a la toma de decisiones para informar la práctica clínica y mejorar el valor. para segmentos definidos de pacientes a lo largo del tiempo.

Finally, a value-based health system also requires the development of an important governance and regulatory context: new public policies and legal and regulatory frameworks that, through the design of a limited set of enabling guardrails, encourage value-based innovation across all the components of the health system and accelerate the transition to value-based health care.

When one looks back on the past decade through the lens of this framework, two observations are immediately apparent. On the one hand, a great deal of innovation and progress has taken place across every dimension of the model.Por ejemplo, en el dominio central de la medición de resultados de salud, el Consorcio Internacional para la Medición de Resultados de Salud (ICHOM) sin fines de lucro, 37 fundado en 2012, ha reclutado a aproximadamente 1,000 expertos clínicos y representantes de pacientes de más de 60 países para desarrollar y publicar métricas de resultados estandarizados y variables de ajuste de riesgo para >40 afecciones principales y segmentos de población que representan casi el 60 % de la carga mundial de enfermedades. Actualmente, los estándares de resultados de ICHOM se utilizan de alguna forma en aproximadamente 500 hospitales, otros sitios clínicos y registros de calidad en más de 40 países. Instituciones de todo el mundo, tanto en países de ingresos altos como bajos, están utilizando tales medidas para identificar las mejores prácticas, reducir la variación de los resultados, mejorar la calidad y desarrollar nuevos modelos de prestación de atención integrada en una variedad de dominios de enfermedades, incluido el cáncer de próstata, 38 – 40 cáncer de mama, 41 , 42 diabetes tipo 1, 43 cirugía de cataratas, 44 , 45 atención primaria para poblaciones médicamente desatendidas, 46 , 47 y salud materna y neonatal 48 , solo por nombrar algunos. Los pagadores en países como Dinamarca, Estonia, los Países Bajos, Nueva Zelanda, Portugal, Singapur, España, Suecia, Suiza, el Reino Unido y los EE. UU. están experimentando con modelos de pago basados ​​en el valor, como bonos de pago por desempeño, paquetes pagos, y capitación y otras formas de contratación basada en el riesgo para segmentos específicos de la población. 49 , 50Finalmente, los investigadores clínicos en registros de calidad e instituciones de investigación biomédica están aprovechando el crecimiento exponencial en la disponibilidad de resultados de salud y otros datos relacionados con la salud para realizar ensayos clínicos prospectivos, pragmáticos y aleatorizados que evalúan la efectividad de las intervenciones clínicas, lo que permite la evaluación en tiempo real. investigación comparativa, una actualización más rápida de las guías clínicas y un seguimiento más eficaz del cumplimiento. 51 , 52 Además, utilizan cada vez más análisis avanzados basados ​​en aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para analizar grandes conjuntos de datos a escala global para aumentar la precisión diagnóstica (por ejemplo, al ayudar a los médicos a distinguir entre pacientes de alto y bajo riesgo). pacientes para una condición dada 53) o personalizar el tratamiento (por ejemplo, mediante el desarrollo de modelos predictivos para los resultados de salud posteriores al tratamiento 54 ).Por otro lado, es justo decir que, si bien el progreso ha sido considerable, también ha sido fragmentado y desigual entre países y condiciones médicas y en el grado de participación de varias partes interesadas en el sector de la atención de la salud. Ningún país cuenta con todos los elementos de nuestro modelo. Incluso aquellos países que son líderes en ciertos dominios también son rezagados en otros.

Por ejemplo, Suecia tiene la red más extensa del mundo de más de 100 registros de calidad, algunos de los cuales datan de la década de 1970, lo que ha convertido al país en líder en el uso de la medición sistemática de resultados para mejorar los resultados de salud. 55 Pero después de algunos experimentos iniciales prometedores en el pago basado en el valor, más recientemente el sistema de salud sueco se ha retirado de la innovación del modelo de pago. Por el contrario, EE. UU. ha sido un sitio activo de experimentación e innovación en el pago basado en el valor y la contratación basada en el riesgo. 56 , 57Pero la fragmentación del sistema de salud de los EE. UU. y la reticencia general de los proveedores y algunas especialidades médicas para recopilar y compartir datos de resultados con sus pares y el público ha significado que los EE. UU. estén rezagados con respecto a otros países en el desarrollo de una infraestructura nacional verdaderamente integral para la medición de los resultados de salud. . Y a pesar de la rápida evolución de la salud digital, sigue siendo cierto que la industria del cuidado de la salud en su conjunto va a la zaga de otras industrias, como las finanzas o el comercio minorista, en el desarrollo de potentes aplicaciones digitales basadas en inteligencia artificial, análisis predictivo y big data. En particular, Para construir sobre el progreso que ha tenido lugar, pero también para abordar los obstáculos restantes, el movimiento global para el cuidado de la salud basado en valores necesita un enfoque más estratégico y coordinado. En particular, debe prestar más atención al contexto de política pública de suma importancia que da forma de manera crucial a todos los demás componentes del sistema de salud basado en valores. Este es el propósito de nuestro viaje a la luna.

Un Moonshot para la transformación basada en el valor

Como principal (y en muchos países, el único) pagador de los servicios de atención médica, el principal regulador en lo que es, por necesidad, una industria altamente regulada y el mediador entre las muchas partes interesadas y grupos de interés en la industria, el gobierno debe desempeñar un papel de liderazgo en la transformación basada en valores de los sistemas de salud del mundo. Los gobiernos del mundo deben crear nuevas reglas que realineen los objetivos de las partes interesadas de la industria en torno a mejorar los resultados de salud brindados a sus ciudadanos y comenzar a evaluar el desempeño de los sistemas nacionales de salud en función de los resultados reales brindados a los pacientes. Un lanzamiento del gobierno aceleraría la transformación basada en el valor de los sistemas de salud del mundo al definir una misión y una estrategia claras, dando forma a los mercados de atención médica para fomentar la innovación basada en el valor,Algunos gobiernos ya están dando pasos en esta dirección. Considere los siguientes tres ejemplos.

LOS PAÍSES BAJOS

En 2018, el gobierno holandés anunció un Plan de 5 años para la atención médica basada en resultados como un primer paso en el desarrollo de una estrategia nacional para la transformación basada en valores del sistema de salud holandés. 58 El programa apoya cuatro objetivos principales:1.Llegar a un consenso entre las partes interesadas clave sobre los resultados que se medirán para las condiciones que representen al menos el 50 % de la carga total de la enfermedad.2.Utilizar datos de resultados para respaldar la toma de decisiones compartida sobre opciones de tratamiento entre proveedores y pacientes.3.Promover la reorganización basada en resultados de la prestación de atención y el reembolso a través del desarrollo de cadenas de atención más integradas y el fomento de más contratos basados ​​en resultados entre aseguradoras y proveedores.4.Facilitar un mejor acceso a información actualizada sobre los resultados a través del desarrollo de una infraestructura informática de salud de última generación. Aunque la pandemia de coronavirus ha retrasado el logro de estos objetivos y ha llevado a la extensión del marco de tiempo original de 2018-2022 hasta 2023, se están definiendo medidas de resultados nacionales para las principales condiciones y, una vez que se prueban y validan en el campo, nuevas la legislación exigirá que todos los proveedores de atención médica holandeses midan e informen públicamente los resultados de salud que brindan a los pacientes.

SINGAPUR

Otro país que sigue una estrategia integral basada en el valor es Singapur, que tiene la segunda esperanza de vida ajustada por salud más alta del mundo (solo superada por Japón), aunque gasta solo alrededor del 40% per cápita en atención médica que Estados Unidos. hace. 59 En 2016, el Ministerio de Salud anunció una estrategia para el sistema nacional de salud conocida coloquialmente como los “Tres más allá”: más allá de la atención médica a la salud, más allá del hospital a la comunidad y más allá de la calidad al valor.

Singapore’s strategy starts from a holistic perspective on the place of health care in the broader society and its role in encouraging human potential and national social and economic development. A broad emphasis on improving population health and well-being has led Singapore to invest significantly in screening, health promotion, and other preventive services. It has also led the government to think strategically about population segmentation, defining critical segments in terms of pivotal life stages when an intervention can have significant positive impact. Finally, the Singapore strategy embraces other critical mechanisms of value-based health care such as outcomes measurement and value-based payment. In September 2022, the Ministry of Health announced the latest iteration of its value-based strategy under the rubric “Healthier SG.” Among other initiatives, the program proposes a major expansion in Singapore’s primary care system and the transition from a traditional fee-for-service payment model to population-based capitated payments to create new incentives for prevention.60

GALES

En 2019, el gobierno de Gales y el Servicio Nacional de Salud de Gales publicaron un plan de acción de 3 años que se enfoca en tres componentes críticos de la transformación basada en valores: medición sistemática de los resultados de salud tanto clínicos como informados por los pacientes, un programa nacional para rastrear la actividad. costeo basado para apoyar la toma de decisiones sobre la asignación de recursos, y el desarrollo de una infraestructura digital para la comunicación electrónica entre pacientes y proveedores con el objetivo de promover la inclusión digital y la participación ciudadana. 61

Tres áreas clave de la transformación del sistema de salud

Por supuesto, los ejemplos anteriores son todos de países relativamente pequeños. Para lanzar un verdadero lanzamiento a la luna, más gobiernos, incluidos los de países más grandes, deben comprometerse con la transformación basada en el valor de sus sistemas nacionales de salud y, en particular, realizar inversiones significativas en tres áreas clave de la transformación del sistema de salud, como se describe a continuación. .

INSTITUCIONALIZACIÓN DE LA MEDICIÓN DE RESULTADOS

En primer lugar, los gobiernos deben institucionalizar la medición de los resultados de salud tratando los datos de resultados de salud de los pacientes como un componente crítico de la infraestructura de datos de salud. Un primer paso será integrar la medición de resultados en los enfoques estándar para la evaluación de la calidad que están surgiendo en muchos sistemas nacionales de salud de todo el mundo. Este objetivo será un cambio significativo porque, hasta el momento, en la mayoría de los países, la gran mayoría de las métricas utilizadas para evaluar la calidad de los proveedores no abordan realmente los resultados de salud reales proporcionados. 62 , 63Sin embargo, a largo plazo, creemos que los gobiernos y las agencias reguladoras públicas deberían exigir la medición y el informe integrales de los resultados para todas las instituciones de atención médica. Los informes obligatorios de datos estandarizados de resultados de salud deben ser equivalentes en el sector de la atención de la salud a las divulgaciones financieras de rutina que todas las empresas públicas deben presentar a las autoridades reguladoras financieras.

Tal sistema de información tendría múltiples beneficios. Sería un estímulo para el aprendizaje organizacional y la mejora continua. Al hacer que la medición de los resultados, incluidos aquellos que afectan directamente la calidad de vida de los pacientes, sea rutinariamente transparente para el público, también brindaría a los consumidores la información que necesitan para tomar decisiones informadas entre diferentes proveedores y diferentes opciones de tratamiento. Finalmente, sería una intervención fundamental de configuración del mercado que orientaría la competencia en la industria en torno al valor entregado a los pacientes, creando el tipo correcto de presión de selección sobre los proveedores y todos los demás contribuyentes en el sistema, promoviendo una innovación significativa, fomentando el desarrollo de valor. ecosistemas de proveedores basados ​​en el valor e introduciendo un poderoso estímulo para la transformación basada en el valor.

ALINEACIÓN DEL PAGO BASADO EN EL VALOR CON LA MEJORA DE LOS RESULTADOS DE SALUD

En segundo lugar, los gobiernos deberían aprovechar su papel como pagador principal (ya menudo el único) en el sistema nacional de salud para redefinir los pagos para promover la atención de alto valor. Los presupuestos de atención médica y los modelos de pago deben orientar la inversión hacia la prevención y la intervención temprana, fomentar el desarrollo de vías de atención totalmente integradas y crear incentivos para que el paciente elija de forma informada tanto a los proveedores como a las intervenciones. Alcanzar estos objetivos requerirá vínculos más sólidos entre los nuevos modelos de pago basados ​​en el valor y la medición sistemática de los resultados de salud. La atención de la salud basada en el valor se trata de brindar mejores resultados de salud por el dinero gastado; por lo tanto, medir e informar los resultados de salud es un requisito previo para lograr una reforma sostenible de los pagos basados ​​en el valor. Cuanto más puedan los pagadores y los proveedores realizar un seguimiento de las métricas que reflejen los resultados de salud reales proporcionados a los pacientes, más eficazmente podrán vincular el pago a los resultados que realmente importan a los pacientes y garantizar que los nuevos modelos de pago realmente mejoren los resultados (o, al menos, mínimo, no los erosione).Esto no significa necesariamente pagar más a los proveedores que ofrecen mejores resultados. Un enfoque alternativo es simplemente pagar una bonificación u otra prima a los proveedores que aceptan que sus datos de resultados sean transparentes, un enfoque que podría denominarse «pago por participación» en lugar de «pago por desempeño». Por ejemplo, el Ministerio de Salud francés y el pagador nacional de Francia lanzaron recientemente un proyecto piloto en tres centros líderes para la cirugía de cataratas que utiliza el conjunto de medición de resultados de cataratas ICHOM en un proyecto de demostración de prueba de concepto tanto para un futuro registro nacional de cataratas como para un modelo estándar y una metodología para la medición de resultados de salud en Francia. 64 Los cirujanos de cataratas participantes reciben un pago adicional por cada paciente cuyos resultados comparten con el proyecto piloto. Este «bono de transparencia» no solo tiene la ventaja de crear incentivos para que los médicos recopilen y compartan datos, sino que también comunica que los pagadores consideran que la medición de resultados es un trabajo real y una parte esencial de las mejores prácticas clínicas. Como parte de un nuevo sistema de incentivos que enfatiza la prevención y la mejora continua en los resultados de salud, los gobiernos también deben buscar un enfoque más integrado para la planificación y el presupuesto de salud y bienestar social. Aunque ha habido un énfasis creciente en la centralidad de los determinantes sociales de la salud para la salud de la población, con demasiada frecuencia, los presupuestos para las intervenciones para abordarlos se extienden a través de múltiples agencias gubernamentales, creando obstáculos para la coordinación, la planificación y una asignación de recursos más racional. El resultado suele ser una falta de inversión sistemática en prevención y salud pública. En su papel como principal financiador del sistema de salud, los gobiernos deben esforzarse por adoptar un enfoque más holístico e integrado para la presupuestación de la atención de la salud y el bienestar social.

INVERTIR EN UNA INFRAESTRUCTURA DE SALUD DIGITAL DEL SIGLO XXI

Finalmente, los sistemas nacionales de salud necesitan una agenda integral para crear la infraestructura digital que aprovechará las tecnologías digitales de próxima generación para el aprendizaje organizacional en todo el sistema y la mejora continua en la entrega de resultados de salud que son importantes para los pacientes. Esto requerirá las inversiones necesarias en tres áreas clave: (1) mejor seguridad cibernética para proteger los datos y la privacidad de los pacientes al tiempo que permite el intercambio y el análisis de datos; (2) estándares técnicos compartidos para garantizar una interoperabilidad perfecta entre los sistemas de información de salud; y (3) nuevas prácticas, reglas y regulaciones para integrar nuevas tecnologías en la práctica clínica y equilibrar la privacidad y la transparencia de los datos.

Al establecer estándares sólidos para la interoperabilidad y la ciberseguridad, los gobiernos pueden facilitar la recopilación, el intercambio y el análisis de datos de resultados de salud y la notificación transparente de resultados de salud al público. También pueden poner en marcha un nuevo y dinámico mercado de innovación en el que las empresas de tecnología sanitaria colaboran con investigadores clínicos, proveedores y empresas farmacéuticas y de tecnología médica para reinventar la investigación y los ensayos clínicos y ofrecer mejores pruebas para las directrices clínicas.Los comienzos de tal enfoque se pueden ver en la evolución reciente de los esfuerzos del gobierno de los EE. UU. para fomentar la interoperabilidad de los sistemas de información de salud. En 2009, el Congreso de los EE. UU. aprobó la Ley de Tecnología de la Información de la Salud para la Salud Económica y Clínica (HITECH, por sus siglas en inglés), que reservó $27 mil millones en incentivos (la cantidad finalmente aumentó a más de $35 mil millones) para apoyar la adopción y el «uso significativo» de la tecnología electrónica. registros médicos (EMR), un paso clave en la construcción de una infraestructura digital para el intercambio de información. Pero la iniciativa EMR se centró principalmente en digitalizar los registros de pacientes existentes. Como resultado, los sistemas que se crearon tenían importantes problemas de compatibilidad, entre sistemas de diferentes proveedores e incluso entre sistemas del mismo proveedor que se habían personalizado para diferentes instituciones. Sin embargo, esto comenzó a cambiar en 2016, con la aprobación de la Ley de Curas del Siglo XXI. La ley estipulaba no solo que las instituciones de salud tenían permiso para compartir datos de salud, sino que también estaban obligadas a hacerlo y compartir esos datos en el formato electrónico apropiado. En 2020, la Oficina del Coordinador Nacional para la Tecnología de la Información de la Salud (ONC) del gobierno federal, la principal entidad federal encargada de coordinar los esfuerzos a nivel nacional para fomentar y apoyar el intercambio electrónico de información de salud, publicó la regla final que describe las regulaciones clave para implementar ese nuevo requisito legal. sesenta y cincoLa nueva regla define mecanismos de aplicación para evitar el bloqueo de información. Por primera vez en la historia de la ONC, también designa un estándar específico para compartir datos, el estándar de código abierto Fast Healthcare Interoperability Resources o FHIR (pronunciado “fuego”), para las interfaces de programación de aplicaciones (API) que todos los desarrolladores de TI de salud deben incluir en sus sistemas y aplicaciones para que puedan comunicarse entre sí. Finalmente, establece un acuerdo legal común y estándares técnicos para que las redes de información en salud se conecten más fácilmente entre sí.La creación de estándares globales para una infraestructura de salud digital del siglo XXI es un área en la que la cooperación internacional podría tener una gran recompensa. Al cooperar para crear dichos estándares que permitan la recopilación, el intercambio y el análisis de datos seguros, los gobiernos pueden acelerar en gran medida los esfuerzos actuales de investigación y evaluación comparativa a nivel nacional e internacional. Lo que la industria del cuidado de la salud necesita es el equivalente al esfuerzo por establecer el estándar de red TCP/IP, que sentó las bases para la Internet moderna y en el que instituciones clave del gobierno, la academia y la industria privada trabajaron juntas para crear estándares técnicos que un impacto transformador. Lograr estos objetivos (institucionalizar la medición de resultados, alinear el pago con la mejora de los resultados de salud y crear una infraestructura de salud digital del siglo XXI) requerirá una inversión considerable durante un período prolongado. Será fácil para los críticos argumentar que nuestra agenda moonshot representa un puente poco práctico demasiado lejos en el entorno actual de atención de la salud hambriento de recursos. Pero ahora, más que nunca, el movimiento del cuidado de la salud basado en valores y el sector de la salud mundial en su conjunto deben adoptar la ambición estratégica.

Considere el siguiente experimento mental. Imagínese si algunos de los principales gobiernos del mundo acordaran invertir el 1% de la cantidad que gastan en atención médica cada año en un fondo de inversión pública en atención médica basado en el valor. En los Estados Unidos, que gasta aproximadamente $4 billones anuales en atención médica, 66 eso equivaldría a aproximadamente $40 mil millones por año, o $400 mil millones durante un período de 10 años. Eso puede sonar como una gran cantidad de dinero y, por supuesto, lo es. Pero el costo anual es solo alrededor del 4% al 5% de los $760 mil millones a $935 mil millones estimados que Estados Unidos desperdicia cada año en atención innecesaria o médicamente inapropiada. 12En otros países, la inversión anual sería mucho menor: aproximadamente 2600 millones de libras al año (2900 millones de dólares) en el Reino Unido, 4300 millones de euros (4200 millones de dólares) en Alemania y 60 billones de yenes (4100 millones de dólares) en Japón.

Dichas inversiones podrían utilizarse para:

•Crear centros nacionales de recursos para la mejora del valor del paciente que desarrollarían y validarían medidas de resultados estandarizados y establecerían redes nacionales para realizar ensayos clínicos aleatorios prospectivos utilizando datos de resultados de salud del mundo real.

•Acelerar el desarrollo y la implementación de estándares técnicos de información de salud mediante el establecimiento de estándares de seguridad cibernética para mejorar la protección de los datos de los pacientes al tiempo que permite el intercambio de datos relevantes, financia el desarrollo de estándares de interoperabilidad actuales y de próxima generación y crea una infraestructura de datos nacional para el análisis distribuido. de datos de salud

•Definir un marco regulatorio y un sistema de incentivos para la innovación del sistema de salud, incluido un marco legal para regular el uso de los datos de salud de los pacientes, requisitos regulatorios para el cumplimiento de los estándares internacionales de ciberseguridad e interoperabilidad, nuevas inversiones en investigación de efectividad comparativa para nuevos productos farmacéuticos y de tecnología médica. productos y normas nacionales para el pago basado en el valor Una agenda tan ambiciosa comenzaría a llegar a territorio genuinamente disparado por la luna. También sería del orden de magnitud necesario para aprovechar las islas de innovación existentes en los sistemas de salud de todo el mundo y reorientar decisivamente la trayectoria de todo el sector de la salud hacia una atención rentable de alto valor. En los Estados Unidos, un posible paso importante en la dirección correcta es la reciente creación de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud (ARPA-H), propuesta por la administración Biden y autorizada por el Congreso de los EE. UU. en marzo de 2022. Siguiendo el modelo de la Defensa Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados (DARPA), la misión de la nueva agencia es «hacer inversiones fundamentales en tecnologías innovadoras y plataformas, capacidades, recursos y soluciones de amplia aplicación que tengan el potencial de transformar áreas importantes de la medicina y la salud en beneficio de todos los pacientes y eso no se puede lograr fácilmente a través de la investigación tradicional o la actividad comercial”. 67Las prioridades centrales de ARPA-H deben incluir el diseño de la infraestructura de datos y la plataforma tecnológica necesarias para un sistema integral de medición de resultados de salud de EE. UU. y para las redes de aprendizaje digital del futuro.

Abrazando el «liderazgo del sistema»

La transición a la atención de la salud basada en valores plantea muchos desafíos para los líderes de la atención de la salud. Estos líderes necesitan desarrollar estrategias que ayuden a sus organizaciones a tener éxito y prosperar en un mundo cada vez más basado en valores. También necesitan liderar la transformación organizacional que llevará a su gente a nuevas formas de trabajo y nuevas prácticas organizacionales y clínicas. Pero quizás lo más importante es que deben mirar más allá de los intereses de sus propias organizaciones para convertirse en administradores de la transformación basada en valores en el sector de la atención de la salud en su conjunto. Es decir, tienen que asumir la responsabilidad colectiva de acelerar y gestionar la transición a un sistema de salud más sostenible basado en valores del que depende en última instancia el éxito de sus propias instituciones. A esto lo llamamos «liderazgo del sistema».

[Los líderes de la atención de la salud] tienen que asumir la responsabilidad colectiva de acelerar y gestionar la transición a un sistema de salud más sostenible basado en valores del que depende en última instancia el éxito de sus propias instituciones. A esto lo llamamos ‘liderazgo del sistema’.

El liderazgo del sistema toma una variedad de formas. En algunos casos, las instituciones se asocian a través de los límites del sector para mejorar los resultados de salud a nivel regional o nacional. Un ejemplo es la red de 23 iniciativas colaborativas de calidad (CQI, por sus siglas en inglés) en el estado de Michigan, probablemente la colección más grande de programas de mejora de la calidad de múltiples hospitales en los Estados Unidos. 68El programa es una empresa conjunta de los hospitales del estado y Blue Cross Blue Shield of Michigan, el pagador más grande del estado, que apoya a los centros de coordinación centralizados que lideran los CQI con más de $61 millones en financiamiento anual y ha creado una variedad de incentivos financieros para fomentar la participación en las iniciativas de mejora. El programa ha sido fundamental para institucionalizar las innovaciones en la prestación de atención en hospitales de todo el estado. 69En otras situaciones, las organizaciones están trabajando a través de sus asociaciones comerciales de la industria para acelerar el desarrollo de los habilitadores críticos para un sistema de salud basado en valores. Por ejemplo, MedTech Europe, una asociación comercial europea, ha sido fundamental en el desarrollo de un marco de compras basado en el valor para tecnologías médicas. 70En otros casos, los gobiernos están tomando la iniciativa. La Unión Europea ha aprobado una legislación que autoriza una Iniciativa de Salud Innovadora (IHI) de € 2.4 mil millones, una asociación público-privada que reúne a la Comisión de la UE y una red de partes interesadas de la industria para facilitar la innovación en áreas de necesidad de atención médica no satisfecha. 71 Un enfoque de esta iniciativa es el Observatorio de Resultados de Salud (H2O), una colaboración entre pacientes, médicos, reguladores y la industria para desarrollar un modelo de gobernanza para incorporar los resultados de salud, incluidos los resultados informados por los pacientes, en la toma de decisiones de atención médica en todo el mundo. Europa. 72La próxima frontera para este tipo de colaboración de múltiples partes interesadas para acelerar la atención médica basada en valores será extender la cooperación a nivel global. Quizás la iniciativa de liderazgo de sistema de mayor alcance a nivel mundial hasta la fecha ha estado bajo los auspicios del Foro Económico Mundial y se conoce como la Coalición Global por el Valor en el Cuidado de la Salud. 73Establecida en 2019, la coalición es una asociación público-privada que reúne a los principales directores ejecutivos, ministros gubernamentales y otros líderes de atención médica para abogar por la transformación basada en valores de los sistemas de salud del mundo. Desde su fundación, la Coalición ha estado identificando una serie de centros de innovación global que son ejemplos de mejores prácticas de modelos de atención basados ​​en valores y catalogando las mejores prácticas para los facilitadores clave del sistema de atención médica basada en valores. El plan es que estas iniciativas se conviertan en nodos de una red de colaboración global que acelerará la transformación basada en valores de los sistemas de salud del mundo al identificar y compartir las mejores prácticas entre sus participantes.

Desempeñar un papel de liderazgo activo en iniciativas de múltiples partes interesadas, como la Coalición global por el valor en el cuidado de la salud, se convertirá en una parte cada vez más importante de las responsabilidades de los líderes del cuidado de la salud a medida que el sector avanza rápidamente hacia su futuro basado en el valor. Ninguna institución puede hacer que la atención de la salud basada en valores suceda por sí sola. Las deficiencias de los sistemas de salud mundiales son un problema sistémico y abordarlas requerirá una acción colectiva concertada.

esta es una serie de cinco posteos.

gracias.

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