Este estudio proporciona un marco fácilmente actualizable y transferible para llegar a un valor corregido por sesgo, que se estimó en España en el rango de 27.000 a 34.000 € por año de vida ajustado por calidad.
El costo de oportunidad en salud (COO) mide la salud no percibida que se produce cuando nuevos costos recaen en el presupuesto de salud y los pacientes, en algún nivel del sistema, se ven afectados por el desplazamiento de recursos. Esta información es clave en sistemas de salud que operan con presupuestos limitados, ya que permite comparar las ganancias de salud esperadas asociadas con las nuevas intervenciones que generaron costos en el presupuesto de salud con la salud que probablemente se perderá debido al desplazamiento de recursos necesarios para financiar las nuevas intervenciones [ 1 , 2 ]. Por lo tanto, conocer el COO permite identificar intervenciones de salud que, de adoptarse, probablemente conduzcan a mejoras generales en la salud de la población.
En la práctica, medir la salud perdida en cada decisión de financiación no es factible por varias razones. Muy a menudo, se desconoce qué servicios podrían ser desplazados si se adopta una nueva intervención y, dentro de un país, diferentes regiones podrían desplazar diferentes servicios. Además, incluso después de que se toman las decisiones, los desplazamientos pueden permanecer sin identificar, en particular cuando estos toman la forma de retrasos en otros servicios o disminución de la calidad de los servicios prestados (por ejemplo, aumento de las listas de espera). Por lo tanto, una alternativa propuesta consiste en representar el HOC de las decisiones de financiación por el cambio promedio en la salud de la población debido a los cambios en el gasto sanitario general [ 3 ]. Esto proporciona una estimación de los HOC de todo el sistema que se esperan cuando los recursos se desplazan en cualquier parte del sistema. Este valor puede estimarse empíricamente con base en el efecto marginal del gasto sanitario sobre la salud de la población. Si la salud de la población se mide en términos de años de vida ajustados por calidad (AVAC), la estimación del HOC puede traducirse en el coste incremental por AVAC del gasto sanitario actual. Esta información puede servir de base para establecer un valor umbral en los análisis de coste-efectividad desde la perspectiva del sistema sanitario y utilizando los AVAC como medida de resultados. Se espera que las intervenciones con un coste incremental por AVAC inferior al coste incremental por AVAC estimado del gasto sanitario actual produzcan mejoras en la salud de la población y se consideren coste-efectivas, y viceversa.
En España, utilizando datos de panel de 2008 a 2012 en 17 regiones españolas, el coste por AVAC producido por el Sistema Nacional de Salud (SNS) español se estimó entre 22.000 y 25.000 € [ 6 ]. Estos valores se utilizan actualmente ampliamente para extraer conclusiones en la literatura de análisis de coste-efectividad realizada en España [ 16 ] y por algunas instituciones españolas de evaluación de tecnologías sanitarias que realizan análisis de coste-efectividad para informar las decisiones de financiación, como la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias.Nota1
Sin embargo, es necesario que estos valores se actualicen regularmente para tener en cuenta los cambios en el presupuesto y la eficiencia a lo largo del tiempo [ 6 ]. Además, quedan varios problemas metodológicos y de disponibilidad de datos pendientes para estimar el efecto marginal del gasto en salud sobre la salud que deben abordarse [ 17 ]. Un desafío importante consiste en tener en cuenta el alto grado de endogeneidad debido al sesgo de variable omitida en la relación entre el gasto en salud y los resultados de salud [ 18 ]. Por lo tanto, para que esta evidencia desempeñe un papel importante en la toma de decisiones, es necesario refinar los métodos utilizados para llegar a dichos valores y actualizar los valores estimados [ 19 ].
El objetivo de este trabajo fue proporcionar una estimación actualizada y refinada del impacto causal del gasto sanitario en España, que pueda traducirse en una estimación del coste incremental por AVAC elaborada por el SNS. Para ello, en este estudio, utilizamos la evidencia más completa y reciente disponible sobre el gasto sanitario público y los resultados sanitarios en las distintas regiones españolas.
En España, la financiación de la sanidad se proporciona a través de impuestos generales recaudados tanto por los gobiernos central como autonómicos.
El gobierno central posteriormente distribuye un presupuesto a las regiones para apoyar la prestación de servicios públicos de los que las comunidades autónomas (CC. AA.) son responsables: sanidad, educación, servicios sociales y otros servicios generales como vivienda e infraestructuras.
Se utiliza un sistema de asignación para calcular la parte de los fondos transferidos del gobierno central a cada región (excepto Navarra y el País Vasco que tienen un sistema de financiación específico).
Este sistema se basa en un conjunto de indicadores de ponderación clasificados en dos grupos:
un grupo se basa en la población relevante para cada una de las cuatro categorías principales de servicios: la población equivalente bajo la cobertura del SNS (para la sanidad), la población en edad escolar (para la educación), la población mayor (para los servicios sociales) y la población total (para otros servicios generales) y
(ii) el otro grupo se basa en las características regionales, dadas por el tamaño de la región, la dispersión de la población y la insularidad [ 20 ].
La población equivalente cubierta por el NHS se calcula como la suma ponderada según el gasto sanitario medio de cada grupo. Con base en estos criterios, el gobierno central asigna un presupuesto total a las regiones, que a su vez deciden cómo distribuir su presupuesto total entre los servicios públicos que supervisan.
Aunque el análisis empírico se centra en el caso español, este trabajo también pretende contribuir a la investigación internacional sobre el coste incremental por AVAC, proporcionando un marco que podría ser relevante y transferible a otros países con datos regionales sobre gasto sanitario y resultados en salud. Para ello, el análisis se realiza utilizando datos disponibles en la mayoría de los entornos y aplica una metodología relativamente sencilla. Un propósito adicional de esta investigación es proporcionar una estimación fácilmente actualizable para España en el futuro. Por este motivo, la recopilación y preparación de los datos se gestionaron cuidadosamente con el objetivo fundamental de permitir que estas estimaciones se actualicen periódicamente a medida que se disponga de nuevos datos.
2 métodos
2.1 Enfoque econométrico
Para estimar el impacto causal del gasto sanitario en los resultados de salud, este estudio compila un conjunto de datos de panel con información regional durante un período de 20 años. Los análisis aprovechan observaciones repetidas sobre el gasto sanitario y la salud de las regiones. De forma similar a la estimación previa [ 6 ], utilizamos modelos regionales de efectos fijos (EF) que incluyen variables ficticias específicas del año como regresores. Se recopilaron datos de 17 regiones para el período comprendido entre 2002 y 2022.
Las 17 comunidades autónomas pertenecen a las 17 CC. AA. responsables de la planificación y prestación de servicios sanitarios a sus poblaciones en España, las cuales gestionan más del 92 % del presupuesto nacional de salud. Las únicas zonas excluidas son las dos ciudades autónomas (Ceuta y Melilla), de gestión centralizada, que en conjunto representan menos del 0,037 % de la población española. Los datos se recopilaron a partir de 2002, fecha en la que se completó el proceso de descentralización que asignó competencias sanitarias a las CC. AA. Actualmente, los últimos datos publicados sobre el gasto sanitario regional corresponden a 2021, mientras que la información regional sobre la esperanza de vida (EV) está disponible hasta 2022.
El modelo de regresión toma la forma: log(Hit)=α+βlog(HCEit−1)+X′itθ+γt+μi+uit,(1)donde es la salud de la población observada para la región i en el tiempo t , es el gasto de atención médica para la región i en el tiempo t−1 , es un vector de variables de control observadas para la región i en el tiempo t−1 , es el vector de parámetros asociado del vector de variables de control observadas , es el efecto fijo de tiempo, es el efecto fijo regional y es el término de error idiosincrásico.HitHCEit−1X′itθX′itγtμiuit
H y HCE se transforman logarítmicamente, por lo que puede interpretarse como una elasticidad: el cambio porcentual esperado en la salud dado un cambio del 1% en el gasto sanitario. El gasto sanitario, junto con las demás variables explicativas, se rezaga un año para tener en cuenta el retraso esperado en la obtención de un beneficio sanitario derivado de las variaciones en el gasto sanitario.β
Los EF anuales y regionales dan cuenta de factores no observados que pueden explicar una tendencia nacional común en el gasto sanitario y la salud, así como de diferencias invariantes en el tiempo no observadas entre regiones. Para explorar cualquier sesgo restante que no se elimine con la inclusión de los EF, incluimos una lista de posibles covariables, denotadas por , que captura las posibles diferencias en factores demográficos, socioeconómicos, de estilo de vida, contextuales y de salud no susceptibles al gasto sanitario, de forma similar al enfoque adoptado en Siverskog y Henriksson [ 8 ]. El impacto potencial del sesgo de variable omitida en las estimaciones a menudo se evalúa explorando los movimientos de los coeficientes al incorporar controles adicionales, y los movimientos limitados generalmente se interpretan como un signo de sesgo de variable omitida limitado. Sin embargo, como señaló Oster [ 20 ], la falta de movimientos de coeficientes por sí sola cuando se añaden controles no es suficiente para descartar el sesgo de variable omitida. Propone un método que escala los movimientos de los coeficientes según los movimientos en R-cuadrado, argumentando que los pequeños movimientos de los coeficientes podrían deberse al bajo poder explicativo de estas covariables adicionales. Con base en los supuestos sobre la importancia de las variables no observables en relación con las observables a la hora de influir en el gasto (denotado por ) y la proporción de varianza de la variable dependiente, que puede explicarse conjuntamente por las variables observadas y no observadas (denotado por ), Oster propone una aproximación del efecto del tratamiento con corrección de sesgo, que se deriva de la siguiente manera:X′itδRmax β∗≈β~−δ[β˙−β~]Rmax−R~R~−R˙,(2)
donde es la estimación de β de la regresión no controlada y es la estimación de β de la regresión incluyendo las variables de control. y son los valores R-cuadrado de la regresión no controlada y controlada, respectivamente. Oster argumenta que un límite superior apropiado de es el de la selección igual (es decir, ), lo que implica que las variables no observables y las variables observables están igualmente relacionadas con el tratamiento y afectan a β en la misma dirección. El límite cuando es, es decir, la estimación de la regresión controlada. Por lo tanto, el coeficiente insesgado se encontraría dentro de los límites. La estimación de también depende del valor seleccionado de, la variación explicada máxima, que debido a errores de medición idiosincrásicos Oster supone que es <1 y propone un valor basado en evidencia externa en estudios aleatorios. Este valor sugiere un límite donde las variables no observables explican algo menos que las variables observables. Esta suposición tiene cierto atractivo intuitivo si se eligen variables observables para incluir los factores más importantes que explican el resultado [ 21 ]. Este enfoque nos permite construir un conjunto de β con dos límites: , que es la estimación de β de la regresión controlada, y , que es el efecto del gasto en salud sobre la salud corregido por el sesgo de la variable omitida, dado un valor de δ y . será el límite superior si el efecto del gasto en salud sobre la salud es positivo y las variables omitidas generan un sesgo descendente, como podría esperarse en la relación entre la salud y el gasto en salud. Esto se debe a que el gasto en salud está determinado en parte por el nivel de necesidades de atención médica, que a su vez causa resultados de salud, por lo tanto, esperamos que los modelos que no tienen en cuenta el sesgo de la variable omitida muestren un sesgo descendente en la relación entre el gasto y la salud. Utilizamos los métodos de Oster para estimar utilizando la ecuación. 1 como modelo controlado, y especificamos los modelos no controlados como:β˙β~R˙R~δδ=1δ=0β~[β∗,β~]β∗RmaxRmax=1.3∗R~β~β∗Rmaxβ∗β∗
log(Hit)=α+βlog(HCEit−1)+γt+μi+uit.(3)
La regresión no controlada incluye solo la variable clave de interés (en nuestro caso, el gasto en salud) y covariables observadas cuya correlación con la variable explicativa clave de interés no es informativa acerca del sesgo de selección; este es el caso de las regiones y los EF del año, que se capturan completamente y no tienen contrapartes no observadas [ 22 ]. Calculamos usando la fórmula en la ecuación 2 , donde y son los β estimados a partir de las ecuaciones 1 y 3 , respectivamente, y y son los valores dentro de R-cuadrado de las ecuaciones 1 y 3 , respectivamente. Siguiendo las sugerencias de Oster, utilizamos y para calcular la estimación del límite superior. En un análisis complementario, exploramos el supuesto de que y aplicamos el comando psacalc de Stata para estimar los coeficientes de Oster con corrección del sesgo.β∗β~β˙R~R˙δ=1Rmax=1.3∗R~Rmax=1
Los modelos principales se estiman utilizando estimadores de EF. Ponderación poblacional.NotaEn todos los modelos se aplican el método 2 y el ajuste de los errores estándar para la agrupación a nivel regional. Los valores p inferiores a 0,1 se consideran débilmente significativos, y los valores p inferiores a 0,05, fuertemente significativos. Se realizan diversas comprobaciones de robustez, incluyendo el uso de diferentes formas funcionales y estructuras de rezagos. También se explora el impacto del gasto sanitario en la mortalidad y en la calidad de vida, así como los cambios en el efecto estimado al añadir datos de años recientes a los modelos. Los análisis se realizan con el software Stata v16.
2.2 Datos
La salud poblacional se mide mediante la EV promedio ajustada por calidad (EVC). La EV ajustada por calidad se obtiene combinando información sobre la EV y la CdV. La información sobre la EV específica por región y año puede obtenerse de las tablas de vida [ 23 ], que proporcionan información sobre el número de años que se espera que viva una cohorte si se expone, desde el nacimiento hasta la muerte, a las tasas de mortalidad observadas en el año t. Esta información suele estar disponible de forma rutinaria en la mayoría de los entornos.
Para estimar el coste incremental por AVAC a nivel sistémico, se requieren datos de calidad de vida a escala de AVAC a nivel poblacional. Lamentablemente, en España no se recopilan datos sobre calidad de vida de forma rutinaria ni regionalmente representativos, lo que podría ocurrir también en otros entornos. En España, la única fuente de datos representativos a nivel nacional y regional sobre un instrumento relevante de calidad de vida es la Encuesta Española de Salud (EQ-5D) realizada en 2011/12, que recopiló datos del EQ-5D de una muestra de más de 21.000 residentes españoles de 15 años o más. La Encuesta Española de Salud se realiza cada 4-5 años (disponible en 2003/04, 2006/07, 2011/12 y 2016/17) [ 24 ]. La Encuesta Europea de Salud en España es una fuente adicional de datos de salud representativos a nivel regional, que también se lleva a cabo cada 5 años alternos (es decir, en 2009/10, 2014/15 y 2019/2020) [ 25 ]. Utilizando el mismo enfoque que en la estimación anterior [ 6 ], predecimos valores EQ-5D específicos de edad-género-región basados en un conjunto común de variables socioeconómicas y de salud incluidas en todas estas encuestas (véase el Apéndice 1 del Material Suplementario Electrónico [ESM]). Los modelos EQ-5D se estratificaron por género y grupos de edad (15-44, 45-64 y 65 o más años). Las puntuaciones EQ-5D predichas por grupos de edad-género y por región y año se aplicaron luego para ajustar LE, de modo que obtenemos valores de QALE utilizando el enfoque descrito en Gaminde y Roset [ 26 ]. Las puntuaciones previstas del EQ-5D se asignaron a cada año correspondiente a la realización de una encuesta de salud (ya sea la Encuesta Española de Salud o la Encuesta Europea en España). En los años en los que no se disponía de las puntuaciones previstas del EQ-5D (ninguna de las encuestas se realizó en 2005, 2008, 2013, 2018 y 2021), se utilizaron los valores del año más cercano para ajustar la EV.
Los valores de EV ajustados por calidad proporcionan el número esperado de años de vida saludables restantes que se espera que vivan los individuos de una cohorte de edad dada x al nacer, al año, a los 5 años, a los 10 años, …, a los 95 años). El QALE promedio de una población dada se puede calcular como la media ponderada por población del QALE en las cohortes de edad:QALEx=
QALEm=∑wxQALEx,(4)
donde es la proporción de la población en el grupo de edad x . Utilizamos el CALE promedio ( como variable dependiente principal.wxQALEm)
La variable explicativa de interés es el gasto sanitario público anual per cápita. Disponemos de información sobre el gasto sanitario anual per cápita, específico de cada región y año, que realizan anualmente las CC. AA. Esta información está disponible públicamente en España a través de la página web «Indicadores clave del SNS» [ 27 ]. Se utilizó el gasto corriente para cada año. Las mismas estimaciones de coeficientes se obtuvieron al utilizar valores reales calculados mediante estimaciones del deflactor del producto interior bruto para España. Denotamos nuestra variable explicativa de interés, el gasto sanitario anual per cápita, porHCE.
Utilizando principalmente el sitio web de “indicadores clave del SNS” [ 27 ], también compilamos un conjunto de variables de control basadas en fuentes rutinarias del Sistema de Información del SNS español y fuentes de datos gestionadas por otros organismos oficiales. Estos indicadores son publicados por el Ministerio de Sanidad español en el sitio web de “indicadores clave del SNS” inmediatamente después de que los datos se publiquen en la fuente original. Algunos indicadores se actualizan anualmente, mientras que otros se actualizan de acuerdo con la periodicidad de la fuente original, por ejemplo, algunos indicadores se recuperan de las encuestas de salud realizadas cada 2-3 años. También se obtuvieron una serie de indicadores de los datos publicados por el Instituto Nacional de Estadística (INE) de España, que ofrece una gran cantidad de información estadística de libre acceso de fuentes oficiales [ 28 , 29 , 30 , 31 ].
El conjunto de posibles factores de confusión se eligió cuidadosamente para incorporar factores que caen en cinco categorías predefinidas: factores demográficos (perfil de edad y género, tamaño de la población, densidad de población); factores socioeconómicos (producto interno bruto per cápita, tasa de desempleo, tasa de inmigración y gasto de bolsillo en atención médica), factores de estilo de vida (tabaquismo, sedentarismo, prevalencia de obesidad), factores contextuales (costo laboral y precio del espacio habitable) y factores de salud no susceptibles de gasto en salud (víctimas de accidentes de tráfico y tasas de accidentes laborales). Las últimas variables se seleccionaron siguiendo el modelo conceptual propuesto por Siverskog et al. [ 7 ], que enfatiza que «debemos ser cuidadosos al controlar la morbilidad, ya que las medidas de morbilidad que se ven afectadas por (susceptibles de) atención médica bloquearán la ruta entre el gasto y la esperanza de vida». La Tabla 1 resume las variables utilizadas en este estudio, sus fuentes de datos y su disponibilidad por año. Cuando los datos no estaban disponibles para un año determinado, se utilizó la información del año más cercano.
2.3 Derivación del costo incremental por AVAC estimada en las ecuaciones 1 a 3 mide la elasticidad del gasto en salud, interpretada en nuestro caso como el cambio porcentual esperado en el promedio de AVAC restante de la población, dado un aumento del 1% en el gasto anual en salud. Para traducir esto al costo incremental por AVAC, utilizamos las siguientes fórmulas:β
donde es la LE restante promedio de la población, calculada utilizando las mismas fórmulas que para (Ec. 4 ). Como señalaron Siverskog y Henriksson [ 7 ], derivar el coste incremental por AVAC basándose en estos modelos que miden el impacto del gasto anual en salud en una medida de LE (ajustada por calidad), puede entenderse de dos maneras. Primero, como el número promedio de años que quedan de vida por el gasto adicional durante cada año (para un aumento de 1 € en el gasto, esto se convierte simplemente en la media de), dividido por el cambio en los AVAC debido al aumento del gasto en salud (para un aumento de 1 € en el gasto, este es el efecto marginal del gasto en salud sobre la salud denotado por ). Segundo, y se muestra a continuación en la Ec. 5 , puede calcularse y entenderse alternativamente como el gasto adicional por año (es decir, aumento de 1 €) dividido por el cambio en los AVAC debido al aumento del gasto asignado equitativamente entre los años de vida restantes (para un aumento de 1 €, este es el efecto marginal del gasto en salud sobre la salud dividido por las EV restantes, es decir, ). Los dos últimos términos de la ecuación 5 muestran cómo se calcula esto utilizando la entrada de nuestros modelos de regresión, donde la se expresa como una elasticidad en lugar del efecto marginal (es decir, ). Utilizando la ecuación. 5 , estimamos los costos incrementales por AVAC correspondientes al conjunto estimado de .LEmQALEmLEm∂QALEm∂HCE∂QALEm∂HCE1LEmββ=∂QALEm∂HCE×HCE¯QALEm¯β: [β∗,β~]
3 resultados
3.1 Estadísticas descriptivas
La esperanza de vida al nacer, la EVAC al nacer, la EVAC promedio de la población y el gasto público en salud per cápita para cada región y para años seleccionados del período 2002-22 se presentan en la Tabla 2. Las estadísticas de resumen para el conjunto completo de variables se muestran en la Tabla 1 .
Cuadro 2 EV al nacer, EVAC al nacer, EVAC promedio de la población y gasto público en salud per cápita para cada región y para años seleccionados del período 2002-2002
En general, la EV al nacer en España aumentó de 79,7 años en 2002 a 83,05 años en 2022 (un aumento del 4,2%), y la QALE al nacer aumentó de 73,3 a 75,8 años (un aumento del 3,4%). Todas las regiones han seguido tendencias similares: el cambio porcentual más bajo en la EV en el período 2002-22 es un aumento del 3,3% en Aragón y el más alto es un aumento del 4,9% en Madrid. Sin embargo, el QALE promedio de la población española ha disminuido de 39,9 a 37,3 años. La razón es que este último se calcula como el QALE medio ponderado por la población en las cohortes de edad, teniendo en cuenta la proporción de la población en cada grupo de edad (véase la Ec. 4 ). En la mayoría de las regiones, las proporciones de los grupos de mayor edad han aumentado con el tiempo, y el número restante esperado de años saludables de vida en estos grupos de edad es menor. Esto ha provocado una disminución del EAVD medio de la población durante el periodo de análisis. Retomamos esta cuestión y sus implicaciones para nuestras estimaciones en la sección de Discusión. Por el contrario, el gasto sanitario público per cápita se ha duplicado, pasando de 873 € en 2002 a 1777 € en 2021 (año con los últimos datos disponibles). El mayor incremento se produjo en las Islas Baleares (un aumento del 120,6%), mientras que el menor se produjo en La Rioja (un aumento del 83,4%). Para comparar gráficamente la evolución entre 2002 y 2021 del EAVD medio y el gasto sanitario per cápita, la figura 1 muestra el cambio porcentual anual medio del gasto sanitario público frente al cambio porcentual anual medio del EAVD medio para cada región. El gráfico sugiere una asociación positiva entre los cambios en el gasto sanitario y los cambios en el EAVD medio, pero esta observación por sí sola no implica una relación causal.
Figura 1
Variación porcentual anual media de los años de vida ajustados por calidad (VCA) frente a la variación porcentual anual media del gasto sanitario per cápita por región en el período 2002-21. Esperanza de vida ajustada por calidad ( EVAC)
3.2 Resultados econométricos
3.2.1 Resultados principales
La Tabla 3 muestra los coeficientes estimados de los análisis de regresión. A efectos comparativos, las dos primeras columnas muestran los resultados de aplicar mínimos cuadrados ordinarios (MCO) al conjunto de datos agrupados sin ajustar por los EF regionales (los denominamos modelos MCO agrupados). Se presentan las estimaciones sin controles (columna 1) y con controles (columna 2). Las dos columnas siguientes muestran las estimaciones correspondientes para los modelos regionales de EF no controlados (columna 3) y controlados (columna 4). Todos los modelos incluyen variables ficticias anuales.
Tabla 3 Resultados del análisis de regresión
El modelo MCO agrupado muestra una relación negativa entre el gasto en salud y el EAVD promedio de la población. Al añadir los controles, la magnitud absoluta del efecto disminuye, pero aún muestra una asociación negativa. Incorporar el efecto económico regional modifica el signo del efecto estimado, y añadir el conjunto completo de variables de control aumenta ligeramente la magnitud del coeficiente, obteniendo un efecto estimado significativo y positivo. En esta especificación preferida (columna 4), el efecto estimado indica que un aumento del 1% en el gasto anual en salud aumenta el EAVD de la población en un 0,061%. Además del impacto del gasto en salud, la densidad de población y el producto interior bruto per cápita son las únicas covariables estadísticamente significativas adicionales del modelo que explican los efectos económicos regionales, y ambas muestran un efecto positivo.
La Tabla 4 presenta los límites del valor de β de los modelos de EF con controles. La elasticidad corregida por sesgo ( propuesta por Oster, bajo los supuestos de que y es de 0,075, lo que indica que el sesgo de la variable omitida genera un sesgo a la baja en el efecto estimado. β∗)δ=1Rmax=1.3×R~
Tabla 4 Límites de Oster para modelos de efectos fijos con controles: impacto del gasto público en salud en la esperanza de vida promedio ajustada por calidad
Los costes incrementales por AVAC correspondientes al conjunto estimado se presentan en las dos últimas columnas de la Tabla 4. Estos se calculan transformando las elasticidades estimadas en efectos marginales en las medias (columnas 3 y 4) y aplicando la Ec. 5. Los valores medios ponderados por población de la EV media, el AVAC medio y el gasto sanitario medio per cápita fueron 43,22, 37,49 y 1777 € en 2021, respectivamente. Utilizando estos valores, y basándose en el límite inferior del impacto del gasto sanitario en el AVAC, el coste incremental por AVAC se estima en 33.578 €/AVAC (= 43,22/(0,061*37,49/1777) o, equivalentemente, = 1/((0,061*37,49/1777)/43,22, véase la ecuación 5 ). Este valor disminuye a 27.165 €/AVAC cuando se utiliza el límite superior = 0,075 como elasticidad.[β∗,β~]β∗
La parte inferior de la Tabla 4 muestra cómo el efecto estimado y el costo incremental asociado por AVAC cambian al incorporar cada vez más un año adicional de datos durante los últimos 5 años anteriores.Nota3 Observamos que los coeficientes estimados del gasto en salud en salud basados en los modelos de EF controlados y no controlados caen, lo que podría sugerir una elasticidad del gasto decreciente con el tiempo. Además, los resultados muestran que antes de 2020, las estimaciones ajustadas y las estimaciones corregidas por sesgo (es decir, los límites y, respectivamente) eran muy cercanos, lo que indica evidencia de un sesgo limitado por variable omitida antes de este año. Sin embargo, esta brecha es mayor después de la pandemia de COVID-19. Este resultado enfatiza que el sesgo exhibido en la relación entre el gasto en salud y los resultados de salud ha aumentado debido a la pandemia y la respuesta requerida del sistema de salud a esta. La brecha más grande se observa cuando se incluyen datos de 2020 en el análisis, pero esta brecha se está cerrando a medida que se introducen nuevos años de datos. Como resultado, mientras que las estimaciones no controladas y controladas parecen disminuir con el tiempo, no hay una tendencia clara en los coeficientes corregidos por sesgo. Esto se debe a que el grado de sesgo aumentó al incluir los años de la pandemia, pero luego disminuyó al incluir el período pospandémico. Se obtuvieron resultados similares al aplicar el supuesto de quey usar el comando psacalc de Stata (Apéndice 2 del ESM).β~β∗Rmax=1
3.2.2 Análisis adicionales
La Tabla 5 muestra los resultados de los modelos de EF controlados cuando se utilizan especificaciones alternativas y estructuras de rezago. Incluir el gasto en salud en forma cuadrática no produjo un efecto no lineal significativo ( valor p = 0,193; no se muestra en la Tabla 5 ). El uso de una especificación lineal en lugar de un modelo logarítmico produjo un impacto similar en términos del efecto marginal estimado y el coste incremental asociado por AVAC. La estimación del impacto sin tener en cuenta un rezago en la relación entre el gasto en salud y los resultados de salud (es decir, los datos de salud y gasto corresponden al mismo año) muestra un efecto menor (y, por lo tanto, un coste incremental por AVAC más alto), y lo mismo ocurre al imponer un efecto de rezago de 2 años; en ese caso, el efecto del gasto en salud sobre el AVAC promedio es solo débilmente significativo.
Tabla 5 Análisis adicionales: impacto del gasto público en salud en los resultados de salud basados en modelos de efectos fijos controlado
La Tabla 5 también muestra por separado el impacto del gasto en mortalidad y en calidad de vida. El primero se realiza utilizando como variable dependiente la EV promedio de la población, sin ajustar por la CV, mientras que el segundo explora el impacto del gasto en el valor promedio de la puntuación de CV de la población utilizando solo los años en los que se disponía de datos de CV previstos. Observamos que el impacto estimado del gasto en salud en mortalidad es ligeramente menor que el impacto en la CV, lo que sugiere que el gasto en salud podría tener un mayor impacto en la mejora de la CV de la población que en el aumento de la EV. Sin embargo, se estima que el impacto en la CV es solo débilmente significativo, probablemente debido a la naturaleza y la menor calidad y cantidad de los datos, con base en las puntuaciones medias previstas del EQ-5D por grupos de edad derivadas de datos de encuestas.
Excluir los años de datos más afectados por el impacto de la pandemia de COVID-19 aumenta ligeramente el impacto estimado del gasto sanitario en los resultados de salud y arroja un valor estimado menor del coste incremental por AVAC producido por el sistema sanitario.
Estos se estiman en 29.883 €/AVAC si se excluyen los datos de 2020 y 2021, y en 32.104 €/AVAC si solo se excluyen los datos de 2020.
Incluir solo los años en los que se realizó una encuesta de salud en España (es decir, excluyendo 2005, 2008, 2013, 2018 y 2021) arroja resultados muy similares a los obtenidos en el caso base, que imputó los datos de CdV de estos años utilizando el año más cercano disponible.
4 Discusión
En este artículo, ilustramos el uso de modelos de elementos finitos regionales y los métodos de Oster para estimar el impacto del gasto sanitario en los resultados de salud en el SNS español y explorar el papel del sesgo por variable omitida en esta relación. Para ello, utilizamos un panel de 17 regiones a lo largo de 20 años de datos y, con base en los efectos estimados, derivamos el coste incremental por AVAC generado por el sistema sanitario. Los datos se recopilaron a partir de bases de datos administrativas y de encuestas de libre acceso y actualización periódica disponibles en España. La recopilación de datos se gestionó cuidadosamente mediante el programa Stata para facilitar la actualización de las estimaciones cuando se disponga de nuevos datos.
Según las cifras estimadas, los límites inferior y superior de la elasticidad del gasto sanitario del AVAC son de 0,061 y 0,075, respectivamente, y los valores de coste incremental asociados se sitúan entre 27.165 y 33.578 € por AVACen España. Estos resultados sugieren que persiste cierto grado de sesgo por omisión de variables tras aplicar una estimación controlada de efectos finitos (EF), aunque la magnitud de la brecha es relativamente pequeña.
Además, este estudio muestra cómo el impacto estimado y el coste incremental por AVAC asociado cambian a medida que se incluyen en el análisis datos de años recientes. Nuestros resultados sugieren que la elasticidad del gasto podría estar disminuyendo con el tiempo, lo que se traduce en mayores valores de coste incremental por AVAC. Sin embargo, el grado de sesgo por omisión de variables parece aumentar, especialmente al incluir datos de 2020 y 2021. Este hallazgo indica que, como era de esperar, la pandemia de COVID-19 ha aumentado el sesgo en la relación estimada entre el gasto sanitario y los resultados en salud. La exclusión de estos años de datos resultó en elasticidades ligeramente mayores y estimaciones de coste incremental por AVAC más bajas.
Los valores proporcionados en este estudio (utilizando datos de 2002 a 2022) no son directamente comparables con los valores publicados previamente para España que utilizaron datos de 2008 a 2012 [ 6 ]. No obstante, observamos, con cautela, que la elasticidad del gasto se estimó en 0,068 en Vallejo-Torres et al., mientras que la estimación de un modelo de EF controlado similar arrojó un valor de 0,061 en este estudio. Como resultado de esto, y también debido a los cambios en los valores medios del gasto en salud, el QALE promedio y el LE promedio de la población, las cifras estimadas de coste por AVAC han aumentado de un valor máximo de 25.000 €/AVAC en 2012 a un valor máximo de 34.000 €/AVAC en 2022. Esto es un aumento del 34%, que es mayor que la tasa de inflación durante este período de 10 años (estimadaen un 14% en España [ 33 ]).
Al considerar el límite inferior de 22.000 €/AVAC en Vallejo-Torres et al. y la estimación con corrección de sesgo de 27.000 €/AVAC en este estudio, el cambio observado también es mayor que la tasa de inflación (un aumento del 23%). A pesar de la cautela que se requiere en estas comparaciones, esto sugiere que aplicar las tasas de inflación para actualizar las estimaciones del coste incremental por AVAC de un sistema sanitario probablemente no proporcione valores fiables. En cambio, cuando se disponga de nuevos datos, el enfoque empleado en este estudio podrá replicarse fácilmente ampliando el panel de datos utilizado para estimar los efectos de interés.
Comparar las estimaciones empíricas del costo por AVAC publicadas en la literatura para diferentes países no es sencillo debido a la diversidad de métodos y fuentes de datos utilizados en los estudios [ 17 ], así como a las grandes disparidades en el desempeño de los sistemas de salud.
El coste por AVAC/AVAD producido/evitado por un sistema de salud se ha estimado en 28.033 dólares australianos (unos 17.000 euros) en Australia [ 4 ], en 180.000 coronas suecas (unos 19.000 euros) [ 7 ] y 400.000 coronas suecas (unos 35.000 euros) [ 8 ] en Suecia, en 41.000 euros [ 9 ] y 73.626 euros [ 10 ] en los Países Bajos, en 38.500 rands (unos 200 euros) en Sudáfrica [ 11 ], en 37.446 yenes (unos 5.000 euros) en China [ 12 ], en 12.936 libras esterlinas (unos 15.000 euros) [ 3 ] y, más recientemente, en 5.000–10.000 libras esterlinas (unos 15.000 euros). €6000–€12,000) en el Reino Unido [ 13 ], en US$100,000 (~€90,000) en los EE. UU. [ 14 ], y en 17 millones de COP (~€5000) en Colombia [ 15 ].
La mayoría de estos estudios no hicieron uso de datos longitudinales, algunos dependían del uso de variables instrumentales para abordar el sesgo de endogeneidad potencial que probablemente afectaría los análisis transversales, y/o no fueron capaces de estimar el impacto del gasto en atención médica en la calidad de vida, más allá del impacto en la mortalidad/EV. Sin embargo, un hallazgo común entre la mayoría de estos estudios es que las cifras estimadas estaban por debajo del umbral relevante para la política utilizada en esa jurisdicción y, en particular, por debajo de la regla general de establecer un umbral de costo-efectividad en el rango de una a tres veces el producto interno bruto per cápita del país.
La transferibilidad del enfoque propuesto en este estudio a otros entornos con datos regionales sobre gasto sanitario y AVAC es sencilla. Sin embargo, aunque la información sobre gasto sanitario y EV puede estar disponible a algún nivel regional en la mayoría de los sistemas sanitarios, reconocemos que la información sobre un instrumento de calidad de vida medido en una escala AVAC puede no existir siempre a un nivel regionalmente representativo. Ese también fue el caso en España y, por lo tanto, nuestro enfoque de predicción de puntuaciones del EQ-5D por grupos de edad, sexo y región utilizando datos de encuestas de salud también podría servir como una alternativa a los entornos que carecen de esta información. Incluso cuando no se dispone de datos para predecir las ponderaciones de los AVAC, los analistas podrían considerar la posibilidad de intentar estimar el efecto del gasto sanitario solo en la mortalidad, de forma similar a nuestro enfoque utilizando el EV promedio como variable dependiente. Como se mencionó anteriormente, este ha sido el enfoque adoptado en otros estudios, que luego han asumido que el efecto del gasto en la morbilidad es el mismo, en términos proporcionales, que el efecto estimado en la mortalidad [ 3 , 13 ], es decir, el supuesto de subrogación. Nuestro estudio brinda cierto respaldo a tal suposición: según nuestras estimaciones, la elasticidad del gasto en EV es menor que la elasticidad del gasto en CdV, y por lo tanto sugiere que el impacto del gasto en la morbilidad es, al menos, proporcional al impacto del gasto en la mortalidad.
Existen varias cuestiones que afectan a este análisis y que merecen ser reconocidas.
En primer lugar, como ya se ha mencionado, la información representativa a nivel nacional sobre la calidad de vida relacionada con la salud en España es deficiente. La única encuesta nacional que incluye el instrumento EQ-5D se realizó en 2011/12. Aunque los métodos aplicados en este estudio hacen el mejor uso de la evidencia disponible, es muy recomendable incorporar este instrumento en futuras oleadas de la Encuesta de Salud Española y la Encuesta de Salud Europea en España. Esa información podría utilizarse posteriormente para actualizar estas estimaciones en el futuro.
En segundo lugar, este estudio ha ido un paso más allá en la evaluación del papel del sesgo de variable omitida en la relación entre el gasto y los resultados sanitarios. Sin embargo, las conclusiones extraídas en este sentido dependen de los supuestos aplicados al utilizar los métodos de Oster con respecto a la importancia de las variables no observables en relación con las observables y la proporción de varianza de los resultados sanitarios, que pueden explicarse conjuntamente por variables observadas y no observadas. Incluso al aplicar el límite de y suponer que los controles no observados podrían aumentar la varianza explicada de los resultados de salud en un 30% (es decir, utilizando ), los resultados muestran que los modelos de EF ofrecen estimaciones del efecto del gasto en salud que son bastante robustas. Utilizando el supuesto extremo de que es igual a uno, se obtuvieron resultados similares. También vale la pena señalar que, como se muestra en la Tabla 2 , la LE y el QALE al nacer han aumentado durante el período de análisis, pero el QALE promedio de la población, nuestro principal dependiente, ha disminuido. Como se explicó, la razón es que las proporciones de grupos con valores de QALE más bajos están aumentando con el tiempo a medida que la población envejece. No obstante, esta tendencia común, así como las diferencias invariantes en el tiempo en las estructuras demográficas entre regiones, se eliminan de la estimación aplicando EF de región y año y agregando variables de control demográfico para tener en cuenta los cambios en la proporción de grupos de edad que podrían variar tanto entre regiones como con el tiempo. Estos ajustes garantizan que el efecto estimado del gasto en salud sobre los resultados de salud mida su impacto en la salud general de la población y no en su estructura demográfica regional.δ=1Rmax=1.3∗R~Rmax
5 Conclusiones
En resumen, el análisis realizado en este estudio se basa en un enfoque simple y transferible que permite medir el coste incremental de producir un AVAC desde una perspectiva sistémica. En el caso de España, este valor se encontró entre 27.000 € y 34.000 € por AVAC. Esta información nos permite estimar la salud que probablemente se perderá si se desplazan recursos del sistema de salud y, por lo tanto, permite la aproximación de los costes de oportunidad en salud de las decisiones de financiación sanitaria. Si bien aún podría haber un debate sobre la pertinencia de tener un umbral de coste-efectividad explícito y fijo para fundamentar las decisiones de adopción y reembolso [ 34 ], la relevancia de esta información para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a evaluar si se espera que las decisiones de financiación conduzcan a mejoras en la salud de la población es indudable. Además, el seguimiento del impacto del gasto sanitario en los resultados sanitarios proporciona más información sobre los cambios en la eficiencia del sistema de salud a lo largo del tiempo.
Factores que impulsan el valor de la innovación: simulación para la evaluación de precios de nuevos medicamentos basada en modelos de dinámica de sistemas
Qian Xing Wendi Cheng Wei Wang&#x;Wei Wang JinChunlin Jin Haiyin Wang*
Este es un artículo que recomiendo que lean porque expresa una simulación para fijar precios en la innovación de medicamentos, utilizando bucles de simulación desde una visión de la complejidad, como corresponde analizar esta problemática que se vincula con la sustentabilidad de los sistemas de salud: que no pueden financiar innovaciones de alto costo, porque no tienen solvencia y por ora parte esta evolución requiere estudios serios que propongan valores que se puedan abonar y aseguren el acceso solo a quienes lo necesitan en el momento apropiado de evolución de las enfermedades. Solo con una agencia de evaluación de tecnología es insuficiente. espero que los economistas que hacen fármaco economía realicen un aporte. Aquí les dejo mi trabajo en el blog de este hallazgo basado en la fijación de precios en Japón utilizando sistemas dinámicos de simulación con pruebas. También compara lo que se realiza en Alemania y Francia. La verdad que es original e interesante para quienes nos ocupa este tema que son las innovaciones farmacológicas como drivers del aumento del costo en salud por encima del crecimiento de un país o sea su capacidad de pago, generando un costo de oportunidad. El desarrollo de medicamentos innovadores para enfermedades graves, como el cáncer y las enfermedades raras, está avanzando a nivel mundial, lo que mejora el conjunto potencial de tratamientos para los pacientes.
Objetivos:Pagar por el valor innovador de los medicamentos es un medio importante para mitigar la duplicación de esfuerzos en el sistema sanitario y mejorar la salud de los pacientes. Evaluar y aprovechar los factores que influyen en la prima de innovación para predecir tendencias y deficiencias en el ecosistema de innovación farmacéutica.
Métodos: Mediante dinámica de sistemas, esta investigación construye un sistema de evaluación de decisiones para la fijación de precios de nuevos medicamentos en Japón. Integra diversos factores de decisión en dimensiones como la prima de valor, la prima de comercialización, la prima pediátrica y la prima SAKIGAKE, empleando el software Vensim PLE para fines de simulación.
Resultados:En el marco de políticas actual, la innovación farmacéutica está en auge, con importantes efectos en las políticas observables después de 5 años. El mayor crecimiento en valor se produce en medicamentos para enfermedades raras y nichos de mercado, con efectos que varían a corto y mediano plazo y se estabilizan a largo plazo. El análisis de sensibilidad destaca que factores como las terapias combinadas, los mecanismos de acción más rápidos y los componentes terapéuticos novedosos influyen notablemente en la dimensión del valor. Otros factores significativos incluyen la obtención de certificaciones nacionales, la atención a indicaciones que carecen de tratamientos estándar y la demostración de una eficacia superior. El estudio también identifica oportunidades infraexplotadas relacionadas con el uso de la evidencia en las decisiones de precios.
Conclusión:Los resultados clínicos son fundamentales para determinar los precios de los medicamentos, influyendo tanto en las preferencias de los pacientes como de los profesionales sanitarios y, por consiguiente, afectando la aceptación del mercado y la dinámica competitiva. Es fundamental contar con marcos regulatorios que prioricen las necesidades médicas no satisfechas o la mayor eficacia de los medicamentos. Las futuras mejoras del modelo deberían incorporar más evidencia práctica y ampliar las consideraciones regulatorias para reflejar mejor la naturaleza dinámica del sector sanitario y promover una fijación de precios de medicamentos equitativa y basada en resultados.
1 Introducción
En las últimas décadas, la carga mundial de enfermedades ha aumentado junto con los costos de la atención médica, impulsada por los cambios demográficos, las crecientes expectativas de los pacientes y la introducción de nuevos medicamentos costosos y tecnologías de atención médica destinadas a abordar necesidades médicas no satisfechas ( Dimasi et al., 2016 ). Sin embargo, el desarrollo de nuevos medicamentos es un factor clave en el avance de la salud pública ( Vokinger et al., 2022 ). En 2023, los gastos farmacéuticos mundiales fueron de aproximadamente $ 1.5 billones, y el gasto mundial en medicamentos utilizando precios de lista creció un 35% entre 2018 y 2023, y se prevé que aumente un 38% hasta 2028 ( Iqvia, 2024 ). Dados estos pronósticos, la sostenibilidad financiera de los sistemas de salud es una preocupación cada vez mayor, ya que la mayoría de los países financian principalmente estos sistemas a través de fuentes públicas. Para afrontar estos desafíos, los gobiernos de todo el mundo han implementado políticas destinadas a mejorar la accesibilidad y asequibilidad de los medicamentos, centrándose en modelos de pago basados en el valor para las innovaciones ( Jommi et al., 2020a ; Chalkidou et al., 2020 ; Jommi et al., 2020b ).
El precio de los medicamentos innovadores es un asunto extremadamente complejo, que requiere tanto asegurar que las empresas reciban un retorno razonable de sus inversiones en I+D como garantizar un acceso justo a los medicamentos ( Incze et al., 2022 ). Este proceso no solo debe seguir los principios impulsados por el mercado, sino también estar guiado por políticas apropiadas para regular el comportamiento del mercado ( Smith, 2022 ).
Los gobiernos, las agencias de evaluación de tecnologías sanitarias (ETS) y los tomadores de decisiones en el ámbito sanitario utilizan incentivos de precios a lo largo de todo el ciclo de vida de un medicamento para fomentar el desarrollo de medicamentos verdaderamente nuevos ( Daalen et al., 2021 ; Hwang et al., 2022 ). Los criterios utilizados para la fijación de precios y el reembolso incluyen aspectos humanísticos, clínicos y económicos ( Kaltenboeck y Bach, 2018 ; Levaggi, 2014 ). Para reconocer innovaciones significativas en productos farmacéuticos, los organismos de toma de decisiones deben definir explícita o implícitamente qué características constituyen una innovación «recompensable» ( Levaggi y Levaggi, 2024a ). Idealmente, si los países pudieran consensuar esta definición, se generarían incentivos consistentes para que los fabricantes investigaran nuevos métodos de tratamiento de enfermedades y se simplificara el desarrollo de fármacos, reduciendo así costos y precios ( Annemans, 2023 ). Las decisiones de fijación de precios razonables basadas en el valor tienen un efecto indirecto en el futuro ecosistema de innovación ( Levaggi y Levaggi, 2024b ).
Muchos académicos han realizado revisiones sistemáticas sobre las definiciones de innovación en medicamentos, dimensiones de innovación y medidas de incentivos en diferentes países ( de Solà-Morales et al., 2018 ; Wakutsu et al., 2023 ). Estas revisiones incluyen certificaciones para enfermedades raras, poblaciones pediátricas y otros valores exclusivos, así como validaciones de la efectividad de traducir nuevos mecanismos de acción en beneficios clínicos reales. Los países también han incorporado elementos de innovación en las decisiones de precios de nuevos medicamentos ( Prieto-Pinto et al., 2020 ; Gonçalves, 2022 ). Alemania clasifica los beneficios clínicos de los nuevos medicamentos en cinco niveles, y las patentes con altos beneficios adicionales tienen un precio más alto que los medicamentos de referencia ( Theidel y von der Schulenburg, 2016 ). Francia utiliza la clasificación SMR (Service Médical Rendu) para determinar diferentes tasas de reembolso según el nivel de beneficio clínico, y posteriormente utiliza la clasificación ASMR (Amélioration du Service Médical Rendu) para decidir los métodos de negociación de precios según el grado de mejora de los beneficios clínicos ( Kergall et al., 2021 ). Sin embargo, no se ha establecido un marco uniforme para la fijación de precios basada en la innovación ( Zozaya et al., 2024 ).
Japón es reconocido como un mercado que recompensa la innovación con potenciales de precios predecibles. Los precios de los medicamentos se ven influenciados por la competencia del mercado, los puntos de referencia internacionales y las regulaciones gubernamentales ( Mamiya e Igarashi, 2021 ). El actual sistema de precios de medicamentos del Seguro Nacional de Salud (NHI) de Japón es una ruta rápida para acceder al mercado y, en consecuencia, los pacientes acceden a él alrededor de 3 meses después de la aprobación, lo que resulta en una de las vías de acceso al mercado más rápidas del mundo ( Takayama y Narukawa, 2017 ). Desde 2014, el nuevo sistema de precios de medicamentos de Japón implica seleccionar un medicamento existente comparable y calcular el precio de reembolso de un nuevo medicamento según las reglas gubernamentales establecidas, con primas otorgadas por cumplir criterios específicos ( Mamiya e Igarashi, 2021 ). Aunque estos procesos de fijación de precios no reflejan de manera integral los valores más amplios que los medicamentos pueden proporcionar a los pacientes y a la sociedad, hasta cierto punto, cubren varios elementos de la determinación del valor de nuevos medicamentos ( Takami et al., 2023 ).
Reconocer el valor de los nuevos fármacos es fundamental para el desarrollo del ecosistema de innovación farmacéutica ( Lamattina, 2022 ). La dinámica de sistemas (DS) es una metodología de simulación consolidada que se utiliza para explorar el comportamiento de los sistemas sociales a lo largo del tiempo ( Lyons y Duggan, 2015 ). Este artículo utiliza el modelado de DS para analizar el proceso de toma de decisiones sobre la fijación de precios de nuevos fármacos, utilizando los criterios de calificación de Japón como caso práctico. El objetivo es examinar cuantitativamente cómo los cambios en los mecanismos de acción, las certificaciones nacionales y otros factores clave influyen en el reconocimiento del valor de la innovación e informan las decisiones políticas en el ecosistema de innovación farmacéutica.
2 métodos
2.1 Análisis de aplicabilidad del modelo SD
Los sistemas de evaluación de políticas sanitarias son inherentemente complejos, compuestos por múltiples niveles de subsistemas y procesos interdependientes que se adaptan a los cambios del entorno y se comportan de forma no lineal. Los métodos tradicionales de evaluación y modelado de tecnologías sanitarias suelen ignorar los impactos más amplios en el sistema de salud, que pueden ser cruciales para alcanzar los objetivos deseados, y suelen ser de utilidad limitada cuando se aplican a sistemas de salud complejos ( Marshall et al., 2015 ).
El SD es una ciencia que combina la gestión de sistemas con la simulación por computadora y cuenta con una estructura de retroalimentación y reflexión dinámica ( Randers, 1997 ). Permite simplificar las condiciones operativas reales del objeto de investigación y proporcionar información operativa concisa a los responsables de la toma de decisiones. Generalmente, la aplicación del SD requiere que el sistema posea ciertas características y condiciones, como límites claros, leyes dinámicas y previsibilidad. Numerosos estudios han explorado supuestos, hipótesis y políticas a nivel conceptual/teórico y pueden caracterizarse como herramientas de modelado principalmente exploratorias ( Uriona y Grobbelaar, 2019 ).
Los elementos centrales de la DS son la retroalimentación, las acumulaciones (existencias), las tasas (flujos) y los retrasos temporales. Las existencias son acumulaciones o agregaciones de algo (p. ej., personas, camas y oxígeno). Los flujos son tasas; estas alimentan y descargan las existencias y tienen las mismas unidades de existencias por unidad de tiempo (p. ej., personas por hora, camas por año y oxígeno por minuto). Un concepto importante en la DS es la no linealidad. Este concepto está vinculado a la existencia de procesos de retroalimentación. Significa que un efecto rara vez es proporcional a la causa ( Martínez Moyano y Richardson, 2013 ).
El principio de Dinámica de Sistemas (SD) enfatiza la corrección de la estructura del modelo en lugar de la precisión de los parámetros de entrada. La polaridad de los bucles de retroalimentación SD es insensible a discrepancias menores en las entradas, y la estructura del modelo es relativamente estable. Mientras los datos se encuentren dentro de un cierto rango, el sistema exhibirá los mismos patrones de comportamiento, mostrando un alto grado de tolerancia ( Bala et al., 2017 ). Al establecer un modelo de sistema, el enfoque principal es asegurar que la estructura del sistema descrita se alinee con la situación real, sin concentrarse excesivamente en la selección y precisión de los parámetros. Las entradas de parámetros en este estudio no son valores fijos, lo que hace que el modelo sea adecuado para explorar las tendencias de desarrollo de las variables dependientes bajo diferentes escenarios ( Ghaffarzadegan et al., 2011 ).
2.2 Factores que influyen en las primas de precios de los nuevos medicamentos
Japón implementa un sistema universal de seguro médico, y en términos de gestión de precios de medicamentos, adopta un método que combina los precios gubernamentales con el sistema de seguro médico, con precios fijados uniformemente por el Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar. Este sistema incluye gestión categorizada, control de precios y un mecanismo de reevaluación posterior a la comercialización. Se aplican diferentes métodos de fijación de precios a medicamentos innovadores y medicamentos genéricos. Los medicamentos innovadores aquí son medicamentos con Nueva Entidad Molecular (NME) ( Takayama y Narukawa, 2017 ). Para los medicamentos innovadores, los precios se determinan principalmente ya sea por comparación con medicamentos similares o con base en la contabilidad de costos. Cuando hay un medicamento comparable con la misma indicación en la lista, el precio diario de un nuevo medicamento se determina para que sea igual al costo diario del medicamento comparable. Las primas a continuación se aplican cuando se demuestra que el nuevo medicamento es altamente útil.
La Figura 1 muestra todas las primas: una prima mínima del 5% y una prima máxima del 120% (margen de beneficio innovador), además de la posible prima de comercialización (5%-20%), la posible prima de revisión SAKIGAKE (10%-20%) y la posible prima pediátrica (5%-20%). El Sistema de Designación SAKIGAKE se utiliza para promover la I+D en Japón con el objetivo de lograr la aplicación práctica temprana de productos farmacéuticos, dispositivos médicos y fármacos regenerativos innovadores.
En la dimensión principal de la Prima de VALOR, las decisiones fundamentales sobre precios se basan en cuatro aspectos: (1) Nuevo mecanismo de acción clínicamente útil. (2) Alta eficacia y seguridad en comparación con fármacos comparables. (3) Mejora del método de tratamiento de la enfermedad. (4) Alta utilidad médica lograda mediante un procedimiento preparatorio. La seguridad social japonesa tiene sus propios criterios de reconocimiento; la Tabla 1 refleja los límites y las variables de los cuatro aspectos.
Tabla 1
Tabla 1. Principales Problemas y sus variables.
El objetivo principal del análisis de la relación causal es delinear los niveles y estructuras del sistema e identificar los principales mecanismos de retroalimentación entre el sistema general y sus componentes. Las reglas aditivas para las decisiones de fijación de precios de nuevos fármacos se dividen en cinco subsistemas y se organizan los factores que influyen en cada uno. La puntuación de cada variable contribuye a una decisión de fijación de precios más alta. El diagrama de relación causal construido se muestra en la Figura 2. La evaluación de la decisión de fijación de precios de nuevos fármacos agrega los impactos de la prima de valor, las primas de comercialización I y II, la prima pediátrica y la prima SAKIGAKE. Los factores que rodean a los cinco subsistemas son cada elemento de puntuación. Un factor tiene un impacto en los demás. Las variables son generalmente factores independientes en la toma de decisiones, pero existen interacciones y relaciones entre ellas. Por ejemplo, una certificación temprana de un «Nuevo mecanismo» afecta directamente a la «Nueva parte de acción» y al «Nuevo objetivo» durante el proceso de fijación de precios, creando así un ciclo de retroalimentación positivo. Esta interacción ejemplifica cómo las variables no solo actúan de forma independiente, sino que también se influyen mutuamente, afectando dinámicamente el mecanismo de fijación de precios y, en última instancia, la valoración de las cualidades innovadoras del fármaco. El diagrama general de la relación refleja una relación positiva, ya que primas más altas indican mayor valor, innovación y comercialización, lo que justifica un precio más alto.
Figura 2
Figura 2. Diagrama de causalidad del nuevo sistema de evaluación de decisiones de precios de medicamentos.
2.3 Construir un flujo SD y asignar puntuaciones
Con base en el diagrama de causalidad y la retroalimentación entre varios factores, este documento introduce 1 variable de stock, 33 variables auxiliares y 17 variables constantes para construir el diagrama de flujo dinámico de la evaluación de la decisión de fijación de precios de nuevos medicamentos, como se muestra en la Figura 3 .
Figura 3
Figura 3. Diagrama de flujo dinámico del nuevo sistema de evaluación de decisiones de precios de medicamentos.
Para el diseño de ecuaciones de DE y la asignación de variables, se adoptan reglas de puntuación, estimación integral y ajuste experimental. Dado que no hay una unidad fija para la puntuación, este documento lo hace adimensional ( Shi et al., 2022 ). El tamaño del paso de simulación para el modelo se establece en 1 año, con una duración total de simulación de 50 años. Considerando las características específicas de las nuevas decisiones de precios de medicamentos, se aplican configuraciones razonables para funciones no lineales a las variables relevantes dentro del sistema. Algunas variables presentan ciertos desfases temporales, que se configuran adecuadamente utilizando funciones de retardo de información. El diseño de ecuaciones en este estudio se basa en una revisión de la literatura sobre la implementación de políticas de salud ( Lyons y Duggan, 2015 ). Las ecuaciones del modelo se muestran en la Tabla 2 .
Tabla 2
Tabla 2. Diseño de la ecuación SD.
3 resultados
3.1 Prueba de validez del modelo
La validez del modelo significa que este puede representar con precisión el sistema real, y todos los modelos de simulación deben someterse a pruebas de validez. Existen muchas maneras de probar el modelo de desviación estándar (SD), pero debido a la complejidad del problema de investigación, no es posible vincularlo con los datos reales. Por lo tanto, la verificación del modelo se centra en si es consistente con la tendencia real; en otras palabras, si puede producir resultados razonables.
3.1.1 Inspección de los límites del sistema
Una de las claves para la viabilidad del modelo de SD reside en que este tenga una delimitación sistémica clara. Las variables y el lapso de tiempo del modelo afectarán dicha delimitación. Por lo tanto, es necesario comprobar la delimitación sistémica de las variables conceptuales importantes del modelo. El objetivo de este trabajo es un sistema para evaluar las decisiones sobre precios de nuevos medicamentos. Las variables utilizadas en el modelo provienen de influencias públicamente disponibles, discutidas y validadas repetidamente. Todas las variables son fundamentales. Por lo tanto, el modelo de SD establecido en este trabajo es eficaz.
3.1.2 Comprobación de estabilidad
Tomando el sistema de decisión de precios bajo las condiciones técnicas existentes, la asequibilidad de los recursos y el entorno de políticas, la prueba de estabilidad del modelo puede ser realizada por la prueba de error integral. Al establecer diferentes intervalos de tiempo de simulación, se prueba si los resultados de la operación del modelo son sensibles a la elección del tamaño del paso de diferencia. Adoptando la forma de reducir a la mitad el intervalo de tiempo de simulación uno por uno, es decir, estableciendo DTa = 1 (actual), DTb = 0.5, DTc = 0.125 tres pasos de simulación para simular el modelo respectivamente, los resultados se muestran en la Figura 4. Se puede ver que el sistema de decisión de precios casi no ha cambiado, lo que indica que el error de integración del modelo en este documento es pequeño e insignificante. Después de cambiar el paso de simulación de la simulación del modelo, la curva de simulación no tiene cambios, lo que representa que la estabilidad del modelo es buena.
Figura 4
Figura 4. Resultado de la prueba de estabilidad del modelo.
3.2 Evaluación de decisiones bajo el escenario base
En el escenario base que se muestra en la Figura 5A , sin cambios en las condiciones externas, todas las primas demuestran un crecimiento lineal en valor a lo largo de 50 años, lo que indica un crecimiento consistente esperado bajo el sistema de pago por valor.
Figura 5
Figura 5. ( A) Evaluación de la decisión de fijación de precios de nuevos medicamentos en el escenario base (B) Estado de acumulación en el escenario base.
Considerando los diferentes subsistemas, la Prima de Valor (Línea Negra) presenta el mayor crecimiento, lo que refleja una apreciación significativa a largo plazo de la efectividad y la utilidad del fármaco. Las Primas de Comercialización (I y II) (Líneas Rojas), si bien muestran un crecimiento sustancial, aumentan a un ritmo más lento que la Prima de Valor. La Prima Pediátrica (Línea Verde) presenta la curva de crecimiento menos pronunciada, lo que sugiere un aumento más moderado del valor para las aplicaciones pediátricas. La Prima SAKIGAKE (Línea Azul) muestra un crecimiento moderado, lo que indica su influencia media en los precios, probablemente debido a los beneficios de la aceleración regulatoria o las aprobaciones aceleradas.
La Figura 5B , que representa los valores acumulados, contrasta con la Figura 5A, que ilustra los resultados inmediatos y la dinámica de los componentes del sistema. El gráfico acumulado demuestra que todas las primas acumulan valor de forma constante, influenciadas por factores como la inflación, la demanda del mercado, los cambios regulatorios o los avances médicos. La proximidad de las trayectorias de las Primas de Comerciabilidad (I y II) implica rendimientos comparables a largo plazo, a pesar de las ligeras variaciones en las trayectorias a corto y mediano plazo. Cabe destacar que la Prima Pediátrica, inicialmente inferior a la Prima SAKIGAKE, tiende a converger y podría superarla en años posteriores, lo que refleja una dinámica de mercado potencialmente cambiante y un mayor énfasis en los incentivos para la salud pediátrica y el desarrollo de fármacos.
3.3 Análisis de sensibilidad de un solo factor
Utilizando el modelo establecido, se evaluó la sensibilidad de diversos parámetros ajustando los valores de variables específicas en un 80% para observar las respuestas del sistema. Este análisis de sensibilidad unifactorial tuvo como objetivo identificar las variables clave que influyen en el sistema, modificando cada simulación solo un parámetro a la vez. Los resultados indican que aumentar el valor de cada parámetro constante generalmente produce una tendencia ascendente en la salida del sistema, lo que demuestra cierto grado de sensibilidad a estos cambios. Sin embargo, a lo largo de un período de 50 años, la mayoría de las líneas de salida se mantuvieron estrechamente alineadas, lo que sugiere que el modelo de decisión es relativamente estable o insensible a cambios en una amplia gama de factores. Esta estabilidad es crucial para garantizar la robustez del modelo frente a las variaciones de entrada.
Cabe destacar que, después de unos 30 años, aparecen ligeras divergencias entre algunas de las líneas de producción, lo que indica que ciertos factores pueden ejercer un impacto más significativo en el largo plazo, o que aspectos de la dinámica del mercado de los medicamentos o sus impactos en la salud evolucionan con el tiempo.
La sensibilidad del modelo a las constantes se examinó en tres segmentos, donde el subsistema de prima de valor implicó ajustes a 16 constantes. La Figura 6A muestra el impacto general de estas variables e incluye un gráfico de acercamiento detallado. En la Figura 6B , variables como «Combinación para mejorar la eficacia» (marcada con el 2), «Inicio más rápido» (marcada con el 5) y «Nuevo componente de acción» (marcada con el 8) muestran sensibilidades superpuestas y una trayectoria ascendente más pronunciada, lo que sugiere que los fármacos con efectos combinados mejorados, acción más rápida o nuevos mecanismos se distinguen notablemente en el mercado. Clínicamente, estos tratamientos son preferidos por su alivio rápido y sus enfoques innovadores.
Figura 6
Figura 6. ( A) Análisis de sensibilidad de los insumos de la prima de valor (B) Análisis de sensibilidad de los insumos parciales (C) Análisis de sensibilidad de los insumos residuales.
La Figura 6C revela que la «Acreditación del NHS» (Marcado con 2) presenta la mayor sensibilidad, seguida de «Enfermedades graves sin tratamiento estándar» (Marcado con 6) y «Validez superior a la del comparador» (Marcado con 8). Estos factores son cruciales para acceder al mercado y obtener condiciones de reembolso favorables. Los medicamentos que abordan necesidades médicas no cubiertas o demuestran una eficacia superior no solo ofrecen importantes beneficios clínicos, sino que también logran ventajas económicas gracias a la exclusividad en el mercado y la reducción de la competencia.
En el análisis de las dimensiones premium como se ilustra en las Figuras 7A, B , los medicamentos dirigidos a enfermedades raras (marcados con 3) exhiben un impacto ligeramente mayor en la comercialización en comparación con los medicamentos para niños (marcados con 1). Esta diferencia podría deberse a los desafíos únicos en las enfermedades raras, como la ausencia de tratamientos alternativos y la mejora sustancial en la calidad de vida del paciente que estos medicamentos proporcionan. Además, el nivel de impacto cercano de los medicamentos para niños refleja el énfasis social y ético en la atención médica pediátrica. Ambas categorías muestran tendencias paralelas con fluctuaciones menores, pero mantienen la proximidad en sus valores de impacto. Después de estos, están los medicamentos con un «tamaño de mercado pequeño» (marcados con 2), que pueden abordar afecciones de menor gravedad o urgencia, o atraer menos atención pública y médica en comparación con las enfermedades raras o los medicamentos para niños.
Figura 7
Figura 7. ( A) Análisis de sensibilidad de la prima de dimensión especial (B) Versión detallada del análisis de sensibilidad de la prima de dimensión especial.
Un análisis más profundo de la certificación SAKIGAKE Premium revela la dinámica entre cuatro constantes en las Figuras 8A y B. «Nuevo mecanismo» (marcado con un 4) lidera en impacto, lo que indica su papel como pionero en nuevas vías de tratamiento. Le sigue de cerca «Mejora significativa de la eficacia» (marcado con un 2). Las constantes «Estreno en Japón» (marcado con un 1) y «Enfermedad grave» (marcado con un 3) muestran impactos casi idénticos, lo que subraya el valor que se otorga a los fármacos pioneros en el mercado y a los fármacos dirigidos a enfermedades graves en Japón. Estos hallazgos resaltan el reconocimiento de la certificación premium a las innovaciones que mejoran significativamente los resultados de los pacientes, lo que se correlaciona con una mayor valoración en el mercado.
Figura 8
Figura 8. ( A) Análisis de sensibilidad de SAKIGAKE Premium (B) Versión detallada del análisis de sensibilidad de SAKIGAKE Premium.
4 Discusión
Este artículo construye el modelo SD para evaluar las decisiones sobre precios de nuevos medicamentos, integrando cinco subsistemas: prima de valor, primas de comercialización I y II, prima pediátrica y prima SAKIGAKE. Las pruebas de validez del modelo confirman su capacidad para reflejar con precisión el impacto de factores clave, proporcionando una base sólida para los resultados de simulación. En un escenario base, todas las primas aumentan linealmente a lo largo de 50 años, lo que sugiere un aumento continuo del valor de los medicamentos dentro de un sistema de pago por valor. Esto refleja la suposición del modelo de que las innovaciones farmacológicas conservarán su valor, lo que fomenta la inversión sostenida en innovación farmacéutica.
Las distintas trayectorias de crecimiento de las primas, en particular el pronunciado aumento de la Prima de Valor, resaltan el papel crucial de la eficacia y la utilidad de los medicamentos en la fijación de precios. Esto se alinea con la transición hacia modelos de precios basados en el valor en la atención médica, que priorizan los resultados clínicos. El análisis de sensibilidad revela que las innovaciones que mejoran la sinergia de los medicamentos, la rapidez de acción y la introducción de mecanismos novedosos son muy valoradas, lo que impulsa a las compañías farmacéuticas a centrar su I+D en estas áreas.
Además, la alta sensibilidad asociada con la «Acreditación del NHS», «Enfermedades Sensibles Sin Tratamiento Estándar» y «Validez Mejor que el Comparador» refuerza la importancia del respaldo regulatorio y de abordar las necesidades médicas no cubiertas. Esto respalda la idea de que los medicamentos que cumplen estos criterios pueden alcanzar precios premium y sugiere que las estrategias regulatorias y el desarrollo de medicamentos dirigidos a estas áreas pueden ser particularmente efectivos. El análisis de la comercialización y las primas especiales, como las de las enfermedades raras y las aplicaciones pediátricas, proporciona información matizada sobre la dinámica del mercado. El mayor impacto de los «medicamentos para enfermedades raras» sobre los «medicamentos pediátricos» podría reflejar la necesidad urgente y la falta de alternativas en las enfermedades raras, lo que a menudo permite precios premium bajo el estatus de medicamento huérfano ( Zelei et al., 2021 ).
Desde una perspectiva regulatoria y de economía de la salud, estos factores sensibles a menudo resuenan bien con las agencias regulatorias y las evaluaciones de economía de la salud. Los medicamentos que muestran una efectividad superior, un inicio rápido o acciones novedosas podrían recibir colocaciones favorables en formularios y decisiones de cobertura, lo que puede influir positivamente en los precios. Desde una perspectiva clínica, los tratamientos que ofrecen un alivio rápido, mejoran los efectos de las terapias existentes o brindan nuevas vías de tratamiento probablemente sean los preferidos tanto por los pacientes como por los proveedores. Esta preferencia puede traducirse en una mayor disposición a pagar, que puede aprovecharse en las estrategias de precios ( Olsder et al., 2023 ). Estos factores de las decisiones de precios guían la I+D de la industria farmacéutica. Las compañías farmacéuticas podrían estar fijando el precio de estos medicamentos no solo con base en la demanda del mercado, sino también considerando la necesidad y el potencial de un beneficio significativo para el paciente. Esto podría ser parte de una estrategia más amplia para alinearse con los incentivos regulatorios y las expectativas sociales, particularmente en áreas como las enfermedades raras donde la defensa del paciente y el interés público son fuertes.
En este modelo de evaluación de decisiones de precios, también podemos encontrar que las fuentes de evidencia que han recibido más atención en los últimos años no han sido lo suficientemente influyentes, una debido a sus propias puntuaciones pequeñas y la otra debido a su baja correlación con otros factores. Los pagos de Medicare para medicamentos posteriores a la comercialización se pueden habilitar mediante la generación de evidencia del mundo real (RWE) utilizando datos robustos del mundo real (RWD) para permitir los pagos de medicamentos basados en el valor real recibido por el paciente en lugar del valor esperado por el sistema de atención médica ( Bn et al., 2015 ; Eichler et al., 2022 ). Si se debe fortalecer su enfoque en el momento de la fijación de precios, se podría explorar para delinear el nivel de evidencia para los RCT, destacando los vínculos con la eficacia y si el RCT produce el resultado deseado, etc. ( Chan et al., 2020 ). De hecho, la nueva metodología HTA, publicada recientemente en el Reino Unido por NICE ( Dawoud et al., 2022 ), introduce un factor de ponderación para enfermedades graves de modo que el valor absoluto de la diferencia entre los AVAC de los dos grupos o la diferencia porcentual entre los AVAC se puede utilizar para cuantificar la gravedad de la enfermedad al comparar ensayos clínicos y se aplica el principio de neutralidad del coste de oportunidad para redistribuir diferentes pesos a diferentes enfermedades. El principio de «neutralidad del coste de oportunidad» se utiliza para reasignar diferentes pesos a diferentes enfermedades ( Angelis et al., 2023 ). También se incluyen la incertidumbre sobre la probabilidad de tratamiento, la escasez, la equidad, la edad y la información que permite la evidencia clínica de tecnologías innovadoras, que podrían considerarse para su integración en el precio de los nuevos medicamentos para crear un vínculo.
Además, los análisis actuales de los factores de prima de precio para el lanzamiento de nuevos fármacos aún no han considerado la cuestión de los ajustes de precios debido a los cambios en el entorno competitivo tras el lanzamiento, y los estudios futuros de los mecanismos de precios que abarcan todo el ciclo de vida de los fármacos se enfrentarán a más ajustes ( Fu et al., 2018 ). En cuanto a la investigación institucional relacionada, las externalidades políticas, como los efectos indirectos de la política de precios y otras responsabilidades que la propia política de precios debe asumir, harán que el análisis sea más complejo.
En 2018, el Grupo de Trabajo Especial de la Sociedad Internacional de Farmacoeconomía y Resultados (ISPOR) analizó los elementos de valor en la atención médica e identificó una serie de ellos, la denominada flor de valor de ISPOR. Si bien esta flor promueve la inclusión de una gama más amplia de elementos de valor, su uso universal presenta desafíos, ya que varios de sus elementos, como el valor del seguro, la gravedad de la enfermedad, el valor de la esperanza y el valor de la opción real, no están claramente definidos. Si bien todos estos elementos se consideran importantes, aún no se ha establecido un método para cuantificarlos en términos monetarios ( Lakdawalla et al., 2018 ).
La dinámica de sistemas pertenece a la disciplina clásica e intercomprensiva, que, por un lado, permite analizar sistemáticamente las interacciones entre diversos factores de prima y presentar claramente el grado de correlación elemental, y, por otro, simular y evaluar la tendencia de los factores desde una perspectiva dinámica, lo que facilita la interpretación de los resultados. Actualmente, el modelo de dinámica de sistemas (SD) tiene una aplicación limitada en el ámbito de la salud ( Atkinson et al., 2015 ), por lo que se puede considerar ampliar su aplicación en la toma de decisiones políticas, como una herramienta eficaz para aclarar la relación entre diversos tipos de variables y determinar el grado de criticidad.
Este estudio proporciona información práctica para los responsables políticos y las agencias reguladoras al presentar una evaluación exhaustiva de los factores que influyen en la fijación de precios de los nuevos medicamentos. Aclara las tendencias y las deficiencias del marco actual de fijación de precios de medicamentos en Japón en comparación con el objetivo de una atención médica basada en el valor, proporcionando una referencia para Japón y otros países. Sin embargo, este estudio, al ser exploratorio, presenta limitaciones. Si bien el modelo demuestra estabilidad y sensibilidad a variables críticas, la falta de valores de puntuación reconocidos internacionalmente limita la precisión de las simulaciones. Investigaciones futuras podrían aspirar a integrar datos de puntuación sintetizados a medida que estén disponibles, posiblemente ajustando el modelo para reflejar con mayor precisión las complejidades del mundo real. Además, explorar escenarios adicionales donde factores externos, como recesiones económicas o cambios en las políticas sanitarias, alteren significativamente la dinámica de los precios de los medicamentos, podría proporcionar una comprensión más profunda de la resiliencia y la adaptabilidad de las estrategias de fijación de precios en diferentes condiciones de mercado. Finalmente, el modelo SD presenta limitaciones inherentes, ya que no requiere un alto grado de precisión de los parámetros y la interpretación de los resultados es subjetiva y requiere un análisis más profundo en el contexto de situaciones reales.
5 Conclusión
Este estudio desarrolla un modelo de dinámica de sistemas (DS) para evaluar las decisiones sobre precios de nuevos medicamentos mediante la integración de factores clave de las primas, como el valor, la comercialización, la atención pediátrica y las primas SAKIGAKE. En Japón, la inclusión de un sistema de precios estructurado proporciona una vía relativamente eficiente, transparente y predecible para nuevos medicamentos. Sin embargo, existen áreas donde los cambios podrían mejorar el acceso, la eficiencia y el valor, como la ponderación de la especificidad de la enfermedad, el nivel de evidencia y otros factores de precios más amplios a largo plazo. Estas modificaciones ayudarán a los sistemas de salud a equilibrar los incentivos innovadores y la sostenibilidad del sistema para promover un uso más eficaz y equitativo de los recursos sanitarios.
Lograr el triple objetivo de la reforma sanitaria —mejor salud, mejor experiencia del paciente y costos más asequibles— depende de una atención primaria de alto rendimiento. Para ello, se está impulsando un vigoroso movimiento para rediseñar las prácticas de atención primaria. Tanto los pacientes como los profesionales sanitarios se muestran inseguros sobre cómo se presenta este nuevo modelo de atención primaria. Las prácticas podrían beneficiarse de una hoja de ruta que les ayude a transitar de lo antiguo a lo nuevo. En este artículo, describimos un modelo conceptual que guía nuestro trabajo como facilitadores de la mejora de la práctica: los 10 pilares de una atención primaria de alto rendimiento. Este modelo representa la síntesis de nuestro pensamiento tras una década de observación y experiencia en el trabajo de mejora en atención primaria.
MÉTODOS
Nuestro desarrollo del marco de componentes básicos se basó en métodos de estudio de caso, utilizando información de diversas fuentes: visitas realizadas por los autores y colegas a 23 consultorios de prestigio, <sup>1 </sup> 2 nuestra experiencia como facilitadores de consultorios en más de 25 consultorios, y una revisión de modelos e investigaciones existentes sobre la mejora de la atención primaria. Los autores realizaron siete visitas; en el resto, revisaron los informes de las visitas para obtener descripciones de la implementación de los componentes básicos.
Se seleccionaron consultorios para las visitas por su reconocimiento como innovadores y su reputación de alto rendimiento en uno o más de los tres objetivos. Los 23 consultorios incluyeron 8 clínicas hospitalarias, 7 centros de sistemas integrados de prestación de servicios, 6 centros de salud con certificación federal y 2 consultorios privados independientes. Siete de los 23 consultorios contaban con 5 médicos o menos.<sup> 2</sup> La mayoría de los 25 consultorios en los que los autores han trabajado como facilitadores son centros de salud con certificación federal.
A partir de estos estudios de caso y experiencias de coaching, utilizamos un proceso iterativo para identificar los atributos comunes de la atención primaria de alto rendimiento. Al comparar y analizar las notas de campo, discernimos un conjunto de elementos (bloques de construcción) que se presentaban con regularidad en las prácticas que funcionaban bien. Cruzamos los conceptos emergentes de los bloques de construcción con temas articulados en otros marcos publicados para buscar elementos compartidos. Estos marcos incluían los Principios Conjuntos del Hogar Médico Centrado en el Paciente (PCMH), 3 diversos estándares de reconocimiento de hogares médicos, los Conceptos de Cambio para la Transformación de la Práctica, 4 el programa Care by Design de la Universidad de Utah, 5 e investigaciones publicadas sobre la transformación de la práctica. 6 , 7 También examinamos el modelo con las prácticas durante nuestro trabajo de campo y lo refinamos en respuesta a sus comentarios.
Nuestro desarrollo del modelo de bloques de construcción fue motivado por nuestro reconocimiento de algunas limitaciones importantes de los marcos existentes para comprender los atributos clave de la atención primaria de alto desempeño.
Los 4 pilares de la atención primaria de Starfield
En 1992, Barbara Starfield articuló los cuatro pilares de la práctica de atención primaria: atención de primer contacto, continuidad de la atención, atención integral y coordinación de la atención. 8 , 9 Estos pilares sentaron las bases de todas las elaboraciones futuras de los atributos clave de la atención primaria. En 2007, cuatro sociedades profesionales de atención primaria se unieron en torno a una visión para la atención primaria: los Principios Conjuntos del Hogar Médico Centrado en el Paciente. 3 Si bien los pilares de Starfield y los Principios Conjuntos describen las funciones esenciales de la atención primaria, no ofrecen una guía específica para su aplicación práctica.
Estándares de reconocimiento de centros médicos centrados en el paciente
La publicación de los Principios Conjuntos impulsó los esfuerzos para definir el PCMH con más detalle. Este esfuerzo se vio impulsado por la disposición de algunos pagadores a considerar pagos mejorados a las prácticas que cumplieran con ciertos requisitos. En 2008 (modificado en 2011), el Comité Nacional de Garantía de Calidad (NCQA) presentó un proceso de reconocimiento del PCMH con requisitos específicos.<sup> 10 </sup> La Comisión Conjunta y la URAC han desarrollado sus propios programas de reconocimiento. <sup>11</sup>
Las clínicas consideran que los estándares del PCMH son útiles para orientar sus esfuerzos de mejora; sin embargo, el proceso de reconocimiento del PCMH ha sido objeto de críticas. Las clínicas pueden recibir reconocimiento sin realizar cambios fundamentales. Algunos creen que los requisitos del NCQA son excesivamente prescriptivos, utilizando un enfoque de lista de verificación que podría no responder a las necesidades de las clínicas y los pacientes. <sup>12</sup> Un estudio de 30 centros de salud comunitarios de Los Ángeles no encontró ninguna asociación entre las puntuaciones del NCQA en los centros de salud comunitarios y la calidad de la atención de la diabetes.<sup> 13</sup> Las iniciativas que apoyan la transformación de las clínicas sugieren que el proceso es largo y complejo. <sup>6</sup>
Investigación sobre la transformación de la práctica
Los investigadores que estudian la mejora de la atención primaria han identificado varios facilitadores y barreras para el cambio.6 , 14 , 15 Sin embargo, estos hallazgos no se han codificado formalmente en un conjunto de capacidades básicas de atención primaria de alto rendimiento que puedan guiar el trabajo de autosuperación.
LOS 10 BLOQUES DE CONSTRUCCIÓN
Los 10 pilares de la atención primaria abarcan los 4 pilares de Starfield, elementos de los Principios Conjuntos y los estándares de reconocimiento de PCMH, así como otros componentes esenciales ( Figura 1 ). Si bien las prácticas que hemos estudiado y asesorado varían en el orden de implementación de los pilares, muchas han establecido primero los 4 pilares fundamentales: liderazgo comprometido, mejora basada en datos, participación en los equipos y atención en equipo, antes de alcanzar el éxito en los pilares superiores. Por ejemplo, las funciones esenciales de atención primaria de Starfield (acceso, continuidad, integralidad y coordinación) se ubican cerca de la cima de la jerarquía de pilares; los pilares de primer nivel suelen apoyar el logro de estas funciones.
Diez pilares de una atención primaria de alto rendimiento.
Bloque 1: Liderazgo comprometido: creación de una visión para toda la práctica con metas y objetivos concretos
Las clínicas de alto rendimiento cuentan con líderes plenamente comprometidos con el proceso de cambio. Incluso los líderes innatos aprenden la ciencia de cómo facilitar la transformación organizacional. Las clínicas de alto rendimiento cuentan con liderazgo en todos los niveles de la organización; asistentes médicos, recepcionistas, médicos clínicos y demás personal asumen la responsabilidad de cambiar la forma en que ellos y sus colegas realizan su trabajo. Algunas involucran a los pacientes en roles de liderazgo, recurriendo a ellos como expertos en la experiencia de la atención médica para identificar prioridades de mejora. Los líderes establecen metas y objetivos concretos y medibles, como por ejemplo, que el porcentaje de nuestros pacientes con diabetes con niveles de hemoglobina glucosilada (HbA 1c ) superiores al 9 % se reduzca del 20 % al 10 % para el 31 de diciembre de 2013.
Bloque 2: Mejora basada en datos mediante tecnología informática
El seguimiento del progreso hacia los objetivos requiere el segundo componente: sistemas de datos que registren métricas clínicas (p. ej., detección del cáncer y control de la diabetes), operativas (continuidad de la atención y acceso) y de la experiencia del paciente. Las mediciones de desempeño suelen detallarse para cada profesional clínico y equipo de atención, y se comparten periódicamente con todo el personal para impulsar y evaluar las mejoras. Los gráficos de datos pueden exhibirse en lugares destacados de las paredes de la consulta, y los datos de desempeño se discuten en reuniones de equipo.
Bloque 3: Constitución de un panel
El empalme implica vincular a cada paciente con un equipo de atención y un profesional de atención primaria. <sup>16</sup> Si bien el empalme requiere una monitorización constante, <sup>16</sup> muchas clínicas lo han considerado fundamental. El empalme es la base de la relación terapéutica esencial para una buena atención primaria. Para mejorar la continuidad (bloque 7) y establecer una colaboración entre el paciente y el equipo (bloque 5), es deseable que los pacientes y los equipos de atención se conozcan. El empalme interactúa estrechamente con la formación del equipo, ya que estos asumen la responsabilidad de su panel de pacientes.
El empalme permite a la clínica calcular el tamaño ajustado del panel, lo que determina si cada profesional sanitario y equipo logra un equilibrio razonable entre la demanda de atención de los pacientes y la capacidad para brindarla. 17 La demanda que excede la capacidad impide el acceso rápido a la atención (bloque 8). El empalme permite a las clínicas ajustar la carga de trabajo entre profesionales sanitarios y equipos.
Los paneles definidos proporcionan un denominador para las medidas de rendimiento (bloque 2). ¿Cómo sabe un profesional clínico el porcentaje de sus pacientes con diabetes con niveles de HbA₁₀ superiores al 9 %? Primero, necesita conocer el denominador: cuántos pacientes con diabetes hay en su panel. El empalme también es esencial para identificar la población de pacientes y estratificarla según la necesidad de manejo de la población (bloque 6).
Bloque 4: Atención en equipo
Las clínicas de alto rendimiento consideran a los equipos como una necesidad para la supervivencia de la atención primaria para adultos. Los profesionales sanitarios sin equipos que atiendan un panel de 2500 pacientes dedicarían 17,4 horas diarias a brindar la atención recomendada para casos agudos, crónicos y preventivos.<sup> 18 </sup> Sin embargo, el tamaño del panel aumentará inevitablemente a medida que empeore la escasez de profesionales sanitarios de atención primaria para adultos. <sup>19</sup> Muchas clínicas ejemplares han creado equipos con personal no clínico bien capacitado que amplían la capacidad de atención primaria.<sup> 1</sup> Formar equipos que amplían la capacidad se denomina «compartir la atención». <sup>20</sup>
Un problema con los equipos grandes es que los pacientes pueden no identificar a uno o dos miembros que los conozcan bien. Para solucionar este problema, las clínicas de alto rendimiento suelen organizar sus equipos en teamlets: una pareja estable de un médico y uno o más asistentes clínicos que trabajan juntos a diario y comparten la responsabilidad de la salud de su panel. 1 Algunas clínicas han aumentado la productividad o el tamaño del panel al tener dos o tres asistentes clínicos por cada médico. 1 , 21 , 22 A menudo, un equipo más grande —quizás un enfermero titulado, un trabajador social, un farmacéutico y un especialista en conducta— apoya a varios teamlets.
Algunas clínicas de alto rendimiento implementan la coubicación de personal clínico y no clínico en áreas de trabajo comunes (denominadas módulos), acuerdan reglas básicas que establecen una cultura de respeto, realizan reuniones diarias y redactan órdenes permanentes que empoderan al personal no clínico para compartir la atención. Las clínicas pueden aumentar el tamaño de su panel asignando un subpanel de pacientes con enfermedades crónicas sin complicaciones a enfermeras o farmacéuticos que manejan la enfermedad crónica mediante órdenes permanentes. 1 , 23 , 24
Bloque 5: La colaboración entre el paciente y el equipo
Una colaboración eficaz reconoce la experiencia que los pacientes aportan a la consulta médica, así como la base empírica y el criterio médico del profesional sanitario y el equipo. A los pacientes no se les dice qué hacer, sino que participan en la toma de decisiones compartida que respeta sus objetivos personales. Para los pacientes con enfermedades crónicas, el coaching de salud (véase el bloque 6) proporciona un marco para el apoyo a la autogestión. 25 , 26
Bloque 6: Gestión de la población
Las prácticas de alto rendimiento estratifican las necesidades de sus paneles de pacientes y diseñan los roles del equipo para satisfacerlas. Tres funciones basadas en la población brindan importantes oportunidades para compartir la atención: administración del panel, coaching de salud y administración de atención compleja. La administración del panel implica que un miembro del personal, generalmente un asistente médico o enfermero, revise periódicamente el registro de la práctica para identificar a los pacientes que deben recibir servicios de rutina (p. ej., mamografías, detección de cáncer colorrectal y análisis de laboratorio de HbA 1c o colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad). Como alternativa, el administrador del panel puede revisar la pantalla de mantenimiento de la salud en el historial médico electrónico antes de una reunión o visita médica para detectar deficiencias en la atención de estos servicios. 27 Las órdenes permanentes permiten a los administradores del panel abordar las deficiencias en la atención sin involucrar al médico. En algunas prácticas, la mayor parte de la atención rutinaria se completa antes de que el médico entre en la sala de examen, de modo que las visitas se puedan centrar en las inquietudes de los pacientes, los problemas que requieren el nivel de experiencia del médico, las opciones de tratamiento y los planes de atención compartida.
Para los pacientes con enfermedades crónicas, el coaching de salud implica evaluar el conocimiento y la motivación de los pacientes, brindar información y habilidades, e involucrar a los pacientes en planes de acción para cambiar el comportamiento que se sabe que mejoran los resultados. 25 , 28 Los pacientes con diabetes que trabajan con coaches de salud, ya sean asistentes médicos u otros pacientes con diabetes, pueden tener mejores resultados que los pacientes sin coaches de salud. 29 , 30 Cuando los asistentes médicos, enfermeras, educadores de salud o farmacéuticos actúan como coaches de salud, generalmente se les da tiempo protegido para asumir esta función que consume mucho tiempo.
La gestión de cuidados complejos ha surgido como una forma de abordar las necesidades de los pacientes con complejidad médica y psicosocial, así como de aquellos que utilizan con frecuencia servicios costosos. Se ha demostrado que los equipos dirigidos por enfermeras tituladas o trabajadores sociales mejoran la atención y reducen los costos para los pacientes que requieren una gestión de cuidados complejos. 31 La asesoría en salud y la gestión de cuidados complejos requieren un tiempo considerable, y las pequeñas clínicas pueden beneficiarse de la asistencia de organizaciones externas en estas funciones. 32 , 33
Bloque 7: Continuidad de la atención
La continuidad de la atención se asocia con una mejor atención preventiva y crónica, una mayor experiencia del paciente y del profesional sanitario, y menores costos. 34 Para lograr la continuidad se requiere la creación de un panel (bloque 3), que vincula a cada paciente con un profesional sanitario y un equipo. Las clínicas de alto rendimiento miden la continuidad de cada profesional sanitario y alcanzan objetivos de continuidad del 75 % al 85 %. Para alcanzar estos objetivos, el personal de recepción debe animar a los pacientes a consultar con el profesional sanitario al que están asignados. 1
Bloque 8: Acceso rápido a la atención
El acceso está estrechamente vinculado a la satisfacción del paciente y es un objetivo prioritario para muchas clínicas. Si bien la ciencia del acceso está bien desarrollada, 35 clínicas con frecuencia fracasan en sus esfuerzos por reducir la espera de los pacientes. 36 Nuestra experiencia nos indica que las clínicas tienen más éxito en mejorar el acceso de forma sostenible cuando primero miden y controlan el tamaño del equipo (bloque 3) y forman equipos que mejoran la capacidad (bloque 4). El acceso y la continuidad pueden estar en conflicto si los pacientes prefieren ver a cualquier profesional hoy que a su propio profesional la semana siguiente. Las clínicas de alto rendimiento permiten a los pacientes decidir qué tiene prioridad.
Bloque 9: Integralidad y coordinación asistencial
Uno de los cuatro pilares de Starfield es la integralidad: la capacidad de una práctica para proporcionar la mayoría de lo que los pacientes necesitan. Otro pilar, la coordinación de la atención, es la responsabilidad de la atención primaria de organizar los servicios que la atención primaria no puede proporcionar. 37 Cuando las necesidades de un paciente van más allá del nivel de integralidad de la práctica de atención primaria, se requiere la coordinación de la atención con los demás miembros del entorno médico, como hospitales, farmacias y especialistas. En los sistemas de alto rendimiento, los médicos se enteran automáticamente cuando sus pacientes han sido dados de alta del hospital, y las derivaciones a especialistas se utilizan al máximo de su capacidad porque los estudios de diagnóstico son asegurados con antelación por el médico de atención primaria. 38 Mejorar la coordinación de la atención requiere equipos porque los médicos ocupados carecen del tiempo necesario para coordinar la atención de cada paciente con cada institución de atención médica. Las prácticas de alto rendimiento a menudo incluyen un coordinador de atención o un coordinador de derivaciones cuya única responsabilidad es la coordinación de la atención.
Bloque 10: Plantilla del Futuro
La base de la construcción es la plantilla del futuro. 39 Pocas clínicas han logrado este objetivo final: una agenda diaria que no dependa de la visita presencial de 15 minutos con el médico, sino que ofrezca a los pacientes una variedad de visitas virtuales, encuentros telefónicos, citas grupales y visitas con otros miembros del equipo. Los médicos tendrían menos visitas presenciales y más largas, y tiempo reservado para visitas virtuales y telefónicas. Con un equipo capacitado para compartir la atención, los médicos podrían asumir un nuevo rol: líder clínico y mentor del equipo.
La implementación completa de este futuro modelo requiere una reforma de pagos que no recompense a la atención primaria simplemente por las visitas presenciales al médico. Algunas clínicas están recibiendo fondos de coordinación de atención no basada en visitas y pago por rendimiento, además del reembolso por servicio prestado, pagos que comienzan a apoyar nuevas modalidades de atención al paciente. Más transformador sería eliminar por completo los pagos por servicio prestado y pagar la atención primaria con una tarifa integral por paciente ajustada al riesgo, con ajustes por calidad y experiencia del paciente. Si las clínicas de atención primaria pueden reducir los costos innecesarios de urgencias y hospitalarios para sus pacientes, también podrían recibir una parte del ahorro. 40
DISCUSIÓN
Los 10 pilares proporcionan un modelo conceptual práctico que puede ayudar a las clínicas en su camino hacia la transformación hacia centros médicos de alto rendimiento centrados en el paciente. Este modelo se derivó de nuestras observaciones en centros de atención primaria de prestigio y de nuestra colaboración con otras clínicas en su proceso de transformación. Los pilares se centran en elementos de diseño que, en gran medida, dependen de la clínica o la organización de la misma. Es evidente que se necesitan reformas externas para respaldar estos pilares, principalmente un modelo de pago reformado.
Nuestro desarrollo de los bloques de construcción tiene importantes limitaciones metodológicas. Las prácticas privadas pequeñas e independientes están subrepresentadas en los estudios de caso y las prácticas que hemos asesorado. En 2008, el 47% de las prácticas incluían 5 o menos médicos, 41 aunque existe una tendencia acelerada hacia la consolidación. 42 , 43 El modelo de bloques de construcción necesita un mayor refinamiento para ser útil para las pequeñas prácticas privadas. Nutting et al., resumiendo sus estudios de pequeñas prácticas, concluyeron que hay «un conjunto de características encontradas en muchas pequeñas prácticas de atención primaria que son sustancialmente diferentes a las de los grandes sistemas integrados o centros de salud calificados a nivel federal». Sin embargo, estos investigadores también postularon varios atributos clave necesarios para que las pequeñas prácticas tengan éxito en modelos avanzados de atención primaria que se alineen con el modelo de bloques de construcción: «replantear la misión y las estrategias de la práctica [bloque 1]; abrazar la necesidad de un enfoque de equipo de atención significativo [bloque 4]; y adoptar un enfoque proactivo y basado en la población para la atención [bloque 6]». 14
No hemos comprobado empíricamente si el enfoque secuencial del trabajo de mejora, utilizando los bloques de construcción ordenados del 1 al 10, es superior a otras vías de implementación de bloques de construcción. Si bien nuestras observaciones y experiencias nos han llevado a sugerir cierta jerarquía en los bloques de construcción, donde algunos bloques facilitan otros, reconocemos que no existe una única forma correcta de avanzar en la mejora de la práctica.
Nuestro trabajo sobre el modelo de bloques de construcción aún no ha incluido investigación para evaluar sistemática y cuantitativamente si las prácticas que han implementado más plenamente los 10 bloques de construcción se desempeñan mejor en las medidas de triple objetivo que las prácticas que implementan menos bloques. Sin embargo, existe una base de evidencia existente para la mayoría de los bloques de construcción individuales, lo que demuestra una asociación favorable con los resultados. Por ejemplo, la investigación ha documentado los efectos beneficiosos de la continuidad de la atención, 34 un enfoque orientado a la población para la atención crónica, 44 el trabajo en equipo, 45 y la coordinación de la atención. 37 Los bloques de construcción fundamentales del liderazgo comprometido y la mejora basada en datos son preceptos bien establecidos de la mejora de la calidad. Algunas evaluaciones, que utilizan otros modelos y herramientas para evaluar las capacidades de PCMH, se superponen con muchos componentes de los bloques de construcción y han encontrado una asociación entre un mayor nivel de estos atributos y un mejor desempeño clínico. 46 , 47
Para facilitar y evaluar la mejora de las prácticas que asesoramos, hemos implementado una evaluación de componentes básicos ( Apéndice complementario ), adaptada de un instrumento desarrollado por el Centro MacColl para la Innovación en la Atención Médica. Si bien se requiere más investigación para validar rigurosamente este instrumento, lo hemos encontrado útil como herramienta de autoevaluación.
Los 10 pilares sintetizan el pensamiento innovador que inspira el movimiento nacional por una atención primaria de alto rendimiento. Si bien no constituyen una hoja de ruta universal, pueden ofrecer una visión general que facilita la transformación de las prácticas.
Efectos de la salud y del sistema de atención médica en la pobreza: una revisión narrativa de la evidencia global
Owen O’Donnell
Resumen
La mala salud provoca pobreza a través de diversos mecanismos que repercuten a lo largo de la vida y entre generaciones. La reducción de ingresos por razones de salud frecuentemente impacta la pobreza más que los gastos en atención médica. La implementación de cobertura sanitaria universal y seguros sociales minimiza el efecto de la salud sobre la pobreza. La capacidad e incentivos del sistema de salud complementan la cobertura pública de salud para mitigar la pobreza.
Resumen Ejecutivo La mala salud es un factor que contribuye significativamente a la pobreza, impactando de manera multigeneracional. Los sistemas de salud tienen la capacidad de disminuir la pobreza al mejorar la salud y romper la relación entre mala salud y pobreza. Este documento analiza cómo la mala salud contribuye a la pobreza e identifica áreas donde las políticas de salud podrían ser efectivas. La revisión confirma que la mala salud tiene un impacto considerable en la pobreza, con el efecto de la pérdida de ingresos por razones de salud siendo a menudo más severo que el de los gastos médicos. Este fenómeno es menos pronunciado en países que se aproximan a la cobertura sanitaria universal y disponen de sólidas redes de protección social. El análisis se centra en evidencia proveniente de países de ingresos bajos y medios (PIBM) y de Estados Unidos (EE. UU.) sobre la efectividad del seguro médico público (PubHI) en la reducción de la pobreza en hogares de bajos ingresos. Se observa que el PubHI no siempre proporciona la protección financiera esperada en los PIBM. Los países que sí alcanzan este objetivo combinan la expansión de la cobertura con intervenciones que fortalecerán la capacidad y evitarán incentivos negativos para los proveedores en respuesta al seguro. En EE. UU., el PubHI resulta efectivo en la disminución de la pobreza al resguardar a los hogares de bajos ingresos con niños de los costos de atención médica, generando así mejoras en la salud a largo plazo que incrementan los ingresos vitalicios. Por lo tanto, reducir la pobreza se presenta como un importante cobeneficio de los sistemas de salud. 1. Introducción La mala salud es un causante de pobreza, tal como lo demostró Seebohm Rowntree en su estudio sobre la pobreza en York a fines del siglo XIX. Más de un siglo después, Anirudh Krishna reafirmó el impacto de la enfermedad en su obra «One Illness Away». La mala salud interfiere con la adquisición, uso y retención del capital humano y obliga a sacrificar necesidades básicas para costear atención médica. Desde la infancia, la mala salud puede afectar la educación y reducir las oportunidades de ingresos a medida que se avanza en la vida. Además, las condiciones de salud pueden limitar el capital humano incluso antes del nacimiento, debido a factores como la privación nutricional y el estrés materno. Un problema de salud en la adultez puede disminuir temporal o permanentemente la capacidad de trabajo. Estas vías pueden empujar los ingresos por debajo del umbral de pobreza. Sin un seguro adecuado o acceso a atención médica pública a bajo o nulo costo, la mala salud puede llevar a la pobreza a través de gastos de bolsillo en atención médica, dejando a los hogares con recursos insuficientes para mantener un nivel de vida aceptable. Las primas de seguros asociados al riesgo pueden llevar a la ruina a quienes padecen enfermedades crónicas. La pobreza también afecta la salud: la falta de nutrición, higiene y vivienda disminuye la resistencia a enfermedades. Si el tratamiento médico es inalcanzable, las personas a menudo lo rechazan. Este ciclo vicioso puede atrapar a los enfermos y discapacitados en un estado de pobreza. Para liberarse de este ciclo, se requiere acceso a atención médica asequible y eficaz. Los programas de salud pública que reducen la incidencia de enfermedades también mitigan el riesgo de caer en la pobreza relacionada con la salud. La atención primaria accesible y la rápida derivación para tratamientos hospitalarios efectivos pueden acelerar la recuperación de enfermedades y minimizar la pérdida de ingresos. La cobertura sanitaria universal, con una modesta participación en los costos, puede proteger contra la carga financiera de los gastos médicos que, de otro modo, llevarían a la pobreza. Así, se justifica la inversión en sistemas de salud con recursos limitados, en parte, por la expectativa de reducir la pobreza. Este documento explora los mecanismos por los cuales la mala salud puede afectar la pobreza, identifica aquellos que podrían beneficiarse de políticas de salud y analiza la evidencia sobre los efectos de la mala salud en la pobreza y la eficacia de los sistemas de salud, particularmente el seguro público de salud para hogares de bajos ingresos
El documento tiene como finalidad identificar el potencial de avance hacia el Objetivo de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionado con la salud, con el propósito de generar beneficios adicionales en el logro del ODS enfocado en la pobreza. Por lo tanto, su alcance es de carácter global. La salud puede influir en la pobreza a través de diversos factores, como la fertilidad, el desarrollo cognitivo y conductual de los niños, la educación, los ingresos, los gastos médicos y la acumulación de riqueza. Los sistemas de salud pueden impactar estos mecanismos a través de políticas de salud pública, planificación familiar, atención primaria, atención hospitalaria y financiamiento de la salud. Sin embargo, no es posible abordar todos estos efectos y mecanismos. Esta revisión narrativa no pretende ser exhaustiva ni sistemática. Su objetivo principal es identificar, desde un punto de vista conceptual, los mecanismos mediante los cuales la salud y los sistemas de salud pueden influir en la pobreza, en lugar de cuantificar efectos que probablemente presenten una gran variabilidad. Se incluye evidencia de estudios experimentales y cuasi-experimentales que pueden ofrecer estimaciones válidas y razonablemente generalizables sobre los efectos causales. El enfoque de este documento está centrado en la pobreza unidimensional, que se refiere a un nivel de vida que está por debajo de un umbral considerado apenas suficiente para la subsistencia (pobreza absoluta) o para una participación activa en la sociedad (pobreza relativa). Definir la pobreza de manera multidimensional como una función directa de la salud haría que el impacto de la mala salud en la pobreza resulte trivial. Una mejor salud poblacional puede contribuir a reducir la pobreza mediante un crecimiento económico impulsado por una fuerza laboral más saludable y productiva, así como por una mayor tasa de ahorro (y, por ende, de inversión) al incrementarse las probabilidades de las personas saludables de vivir más tiempo. Aunque estos efectos macroeconómicos del estado de salud de la población sobre la pobreza pueden ser considerablemente relevantes, no se les concederá mayor atención en este estudio. Diversas áreas de política son capaces de mitigar el impacto de la mala salud en la pobreza. Por ejemplo, el seguro por discapacidad puede compensar la pérdida de ingresos relacionada con problemas de salud. La asistencia social actúa como una red de seguridad para aquellos que están enfermos y carecen de seguro social. La legislación laboral busca proteger a las personas con discapacidad contra la discriminación y mejorar sus oportunidades laborales. Además, las políticas educativas pueden ofrecer a los niños con discapacidad la posibilidad de alcanzar su máximo potencial. Aunque no se debe subestimar el potencial de estas políticas no sanitarias para reducir el vínculo entre la mala salud y la pobreza, este documento se enfocará en el papel que los sistemas de salud pueden desempeñar en ese sentido, especialmente a través del seguro médico público destinado a hogares de bajos ingresos.
3. Resultados
3.1. Efectos de la pobreza sobre la salud
La figura 1 ilustra los principales mecanismos causales por los cuales la mala salud se traduce en pobreza, abarcando tanto la infancia como la edad adulta y todas las etapas intermedias. Se muestran las repercusiones que la pobreza tiene sobre la salud, sin la intención de abarcar exhaustivamente todas las vías que puedan influir en ella. Esta figura resume el marco conceptual que organiza esta sección del análisis, que se desarrolla de manera integral
3.1.1 . Salud infantil y en la primera infancia
La salud puede incidir en la pobreza (y viceversa) a través de la fertilidad. En entornos de bajos ingresos con alta mortalidad infantil y un estado de bienestar mínimo, o nulo, se espera que la fertilidad sea alta, ya que los hogares priorizan un mayor número de hijos en lugar de invertir en cada uno [ 11 , 12 ]. Escapar de esta trampa maltusiana, en la que la alta fertilidad es tanto consecuencia como causa de la pobreza [ 13 ], es crucial para alcanzar los ODS 1 y 3 en los países de ingresos más bajos. Las inversiones en el sistema de salud que reducen la mortalidad infantil pueden acelerar el proceso [ 14 ].
La mala salud en la infancia puede causar pobreza en esa fase de la vida al restringir el trabajo de los padres y a través de los gastos médicos que reducen el gasto en otras necesidades. En la otra dirección, la pobreza infantil puede tener impactos negativos inmediatos y retardados en la salud a través de la privación de nutrición, atención médica y otros insumos en la producción de salud que son necesarios para construir resiliencia contra la enfermedad. Sin pasar necesariamente por la pobreza infantil, la enfermedad infantil que se vuelve persistente puede dejar vulnerabilidad a la pobreza durante toda la vida adulta. La depresión materna , que es más frecuente entre las madres más pobres [ [15] , [16] , [17] ], puede contribuir a la transmisión de la pobreza entre generaciones [ 18 , 19 ] al impedir el desarrollo cognitivo y conductual del niño [ [20] , [21] , [22] , [ 23 ] , [24] ], con consecuencias negativas para el bienestar económico en la edad adulta.
Las condiciones de salud experimentadas incluso antes de la infancia pueden causar pobreza. Las condiciones insalubres intrauterinas interfieren con el desarrollo de órganos vitales, dejando fragilidades que aumentan el riesgo de enfermedades crónicas en la mediana edad y la vejez [ 25 ], lo que puede conducir a la pobreza en esas etapas de la vida. Esta programación fetal también puede retrasar el desarrollo fisiológico y cognitivo en la infancia, interferir con la adquisición de la educación, así como con el desarrollo cognitivo y conductual, y, por lo tanto, tener consecuencias a largo plazo para los ingresos, además de la salud [ [26] , [27] , [28] , [29] , [30] ].
La mala salud en la infancia, preprogramada o no, puede interrumpir la escolarización directamente y cambiar los incentivos para invertir en educación. Dado que la educación es un determinante principal de los ingresos a lo largo de la vida, estos son mecanismos potencialmente importantes a través de los cuales la salud impacta en la pobreza. El efecto restrictivo directo de la mala salud en la escolarización es intuitivo: un niño enfermo puede no poder asistir a la escuela o puede aprender menos en la escuela. Los efectos de incentivo son más sutiles. La enfermedad infantil puede reducir la esperanza de vida, dejando menos tiempo para disfrutar de los retornos de la inversión en educación [ 31 ]. Pero la mala salud también puede reducir el costo de oportunidad de esa inversión: un niño o adolescente no saludable sería menos productivo en el trabajo [ 32 ]. El efecto de la mala salud infantil en la cantidad de educación es ambiguo (ibid). Podría ser positivo, por ejemplo, si la enfermedad infantil deja una discapacidad física que aumenta la ventaja comparativa en el trabajo no manual que puede asegurarse solo a través de la inversión en educación [ 33 ]. Pero la ventaja comparativa no es una ventaja absoluta. El efecto a largo plazo de las enfermedades infantiles sobre la salud puede tener un impacto en los ingresos a lo largo de la vida mayor que cualquier efecto indirecto a través de la educación [ 32 ].
El entorno de salud en la primera infancia y las enfermedades infantiles pueden aumentar el riesgo de pobreza en la edad adulta por múltiples vías. En primer lugar, las afecciones que persisten desde la infancia o que están programadas fetalmente para manifestarse en la edad adulta pueden limitar la capacidad de generar ingresos y aumentar los gastos médicos que generan empobrecimiento. En segundo lugar, los déficits de capital humano que dejan las deficiencias en el desarrollo cognitivo en la primera infancia y la baja inversión en educación (de calidad, si no de cantidad) como resultado de las enfermedades infantiles probablemente limiten aún más los ingresos a lo largo de la vida. En tercer lugar, la pobreza infantil inducida por la salud puede persistir en la edad adulta debido a la influencia de hábitos, preferencias y creencias adquiridos. Las intervenciones del sistema de salud para mejorar la salud infantil y el entorno intrauterino podrían ser las más eficaces para romper el vínculo entre la mala salud y la pobreza.
3.1.2. Trabajo y Ganancias
Durante la adultez, la mala salud puede generar pobreza al disminuir los ingresos y aumentar los gastos médicos. En ambos casos, existe la posibilidad de un efecto inverso significativo. Un mayor nivel de ingresos permite a las personas invertir en salud, lo que incluye mejoras en la nutrición, vivienda, saneamiento, calefacción y atención médica. La inversión en atención médica eficaz contribuye a mejorar la salud de las personas. La dificultad para estimar el efecto que se transmite a través del empleo y los ingresos se complica por la posibilidad de que los informes sobre salud estén relacionados con la situación laboral. Por ejemplo, los encuestados que están desempleados podrían reportar una salud más deficiente para reducir el estigma asociado a no trabajar o para justificar una solicitud de seguro por discapacidad, sin necesariamente ser conscientes de estas motivaciones. Para evitar este sesgo de justificación, la investigación ha optado por utilizar crisis de salud repentinas, como las hospitalizaciones no programadas, para identificar los efectos de la salud sobre el empleo y los ingresos. A pesar de los desafíos empíricos, existe sólida evidencia proveniente de países de altos ingresos que demuestra que la mala salud en la adultez tiene un impacto negativo considerable y persistente en los ingresos, siendo este efecto mayormente consecuencia de reducciones en la capacidad de trabajo, más que en los salarios. Las magnitudes de estos efectos varían según el tipo de condición de salud, y hay evidencia en los EE. UU. de efectos particularmente significativos relacionados con problemas de salud mental. Las caídas de ingresos relacionadas con la salud tienen un impacto más negativo en los EE. UU., donde la red de seguridad social es menor, en comparación con los países nórdicos. Se estima que una hospitalización reduce los ingresos en aproximadamente un 18-20 % tanto en EE. UU. como en Dinamarca. Sin embargo, los ingresos totales del hogar, incluidos los beneficios sociales, disminuyen un 10.2 % en EE. UU. en comparación con solo un 3.4 % en Dinamarca. Un estudio que utiliza datos armonizados de individuos de entre 50 y 59 años en EE. UU., China y 13 países europeos concluye que el impacto negativo de una hospitalización sobre los ingresos es relativamente mayor y menos protegido por transferencias en EE. UU. También se observan efectos significativos en los ingresos en los países de Europa occidental y del norte, pero estos son más compensados por transferencias sociales en comparación con EE. UU. Las comparaciones entre y dentro de los países europeos sugieren que el efecto negativo de un shock de salud sobre el empleo tiende a ser más pronunciado donde el seguro por discapacidad es más accesible y generoso, y donde la protección laboral es más limitada. Se anticipa que los shocks de salud reduzcan significativamente los niveles de vida mediante su impacto en el trabajo y la productividad en países de ingresos bajos y medios, donde las redes de seguridad social son limitadas. Esto se apoya en una revisión sistemática que abarca evidencia hasta 2013. En China, entre 2010 y 2018, se estimó que un ataque cardíaco o un accidente cerebrovascular no fatal reduce la probabilidad de empleo en 2.6 puntos porcentuales (5 %). El ingreso salarial disminuye casi un 10 %, mientras que la probabilidad de caer en la pobreza y de necesitar asistencia social aumenta en 2.8 puntos porcentuales (10 %). Tras recibir transferencias, se estima que el ingreso familiar desciende un 6.0 %. Esta disminución persistente en los ingresos representa casi la mitad de la carga económica total del hogar derivada de un evento de salud vascular a lo largo de cinco años. Esta carga económica se estima en casi el 250 % del ingreso per cápita anual promedio del hogar y alrededor del 25 % de los activos promedio del hogar. El incremento en el gasto público en atención médica y asistencia por pobreza como respuesta a un evento vascular representa solamente alrededor del 17 % de la carga sobre los hogares, lo que refleja la limitada cobertura del seguro social de salud y discapacidad. Además, un shock de salud puede afectar el trabajo y los ingresos de otros miembros de la familia. Este efecto indirecto puede ser positivo (por ejemplo, un cónyuge trabaja más para compensar los ingresos de su pareja enferma o fallecida) o negativo (un cónyuge puede trabajar menos para cuidar de su pareja). Existe evidencia de efectos en ambas direcciones. En Dinamarca, los ingresos de los cónyuges aumentan significativamente en respuesta a un ataque cardíaco fatal; sin embargo, no se observan cambios en los ingresos tras un ataque cardíaco no fatal, que está mejor asegurado. Se han documentado efectos negativos considerables en el empleo y los ingresos de los cónyuges en Canadá, Suecia y en el caso de los cónyuges masculinos en los Países Bajos, mientras que en China, el Reino Unido y los EE. UU. se han reportado efectos nulos.
3.1.3. Gastos Médicos
Los usuarios de servicios de atención médica que no cuentan con un seguro completo o un sistema de salud financiado por impuestos enfrentan pagos de bolsillo (OOP), lo que puede desplazar su consumo no médico aún más por debajo del umbral de pobreza. Se estima que la hospitalización de un estadounidense de 50 a 59 años con seguro médico incrementa los pagos de OOP en más del 150 %, lo que equivale a cerca del 4 % del ingreso familiar anual promedio. Para aquellos estadounidenses sin seguro, los efectos son presumiblemente mucho más graves, siempre que tengan la capacidad económica para acceder a la atención médica. En China, se estima que un shock de salud vascular eleva los pagos de OOP para la atención hospitalaria en un 217 %, lo que representa alrededor del 29 % del ingreso familiar per cápita, y este efecto puede persistir hasta cinco años. Un análisis comparativo revela que la hospitalización de personas aseguradas entre 50 y 59 años genera el mayor impacto relativo en los pagos OOP en China, seguido de los EE. UU., con menores efectos en los países europeos, donde la cobertura de seguro tiende a ser más amplia. Dentro de Europa, se observa una estimación significativa para el sur de Europa, aunque estadísticamente insignificante, una estimación más pequeña y significativa para Europa occidental, y una estimación aún menor e insignificante para el norte de Europa. Estos resultados se corresponden con la profundidad de la cobertura de seguro de salud en cada región. En Corea del Sur, país que más depende de los pagos OOP para financiar la atención médica en comparación con otros países de la OCDE, se estima que los hogares que tienen al menos 30 días de hospitalización en un año enfrentan un riesgo 4.6–8.0 puntos porcentuales (16–34 %) mayor de caer en la pobreza en un plazo de cuatro años en comparación con hogares similares. Si bien el impacto económico de un shock de salud a través de pagos OOP es considerable en muchos países, suele ser menor que el de la pérdida de ingresos. En Corea del Sur, los mayores pagos OOP y la disminución de ingresos aumentan la pobreza de manera similar en el año siguiente a un shock de salud; sin embargo, después de dos años, el efecto persistente en la pobreza se debe principalmente a la reducción de ingresos. En los EE. UU., el aumento en los pagos OOP tras una hospitalización representa aproximadamente la mitad de la reducción en los ingresos. En Europa occidental y septentrional, se observa que las estimaciones sobre el efecto de la hospitalización en los ingresos superan con creces los efectos de los pagos OOP. En China, ambos efectos económicos de un shock de salud vascular son aproximadamente equivalentes en magnitud. Durante la década de 1990 en Indonesia, la pérdida de ingresos constituyó la mayor parte de la carga económica de un shock de salud. Este hallazgo se confirma en los hogares más pobres de la India, aunque no en los más ricos, donde la atención médica resulta inasequible. El monitoreo del componente de protección financiera de la cobertura universal de salud (CSU) se basa, en parte, en la pobreza atribuida a los pagos OOP. Esto se calcula considerando a las personas que viven en hogares cuyos gastos (o ingresos) brutos de OOP exceden una línea de pobreza y que, tras estos pagos, se encuentran por debajo de la línea. Aquellos más empobrecidos tienen gastos brutos por debajo de la línea de pobreza e incurren en gastos OOP. Se estima que en 2019, los pagos OOP empujaron a 344 millones de personas en todo el mundo a la pobreza extrema anualmente. Además, estos pagos contribuyen a empobrecer a otros 1.300 millones de personas al considerar un concepto relativo de pobreza. Estas estimaciones son efectivas para crear conciencia sobre las personas vulnerables en los márgenes de la pobreza que se ven obligadas a realizar gastos médicos que apenas pueden afrontar. Destacan el obstáculo que representan estos gastos en la trayectoria hacia la cobertura universal de salud y el Objetivo de Desarrollo Sostenible 1 (fin de la pobreza). Sin embargo, estas estimaciones derivan de un enfoque más cercano a un ejercicio contable que a un análisis estadístico capaz de cuantificar la pobreza generada por los gastos OOP. Este enfoque supone implícitamente que el gasto total se mantiene constante independientemente de la cantidad gastada en OOP para atención médica. Si esto fuera cierto, cada dólar gastado en OOP equivaldría a un dólar menos disponible para gasto en consumo no médico, lo que podría empujar el nivel de vida de un hogar más cerca o más abajo del umbral de pobreza. Sin embargo, los hogares suelen financiar los gastos OOP, en parte, mediante ahorros, préstamos, venta de activos y transferencias de familiares y amigos. Incluso en contextos de bajos ingresos, estos hogares utilizan estrategias para mitigar su consumo no médico frente a los shocks de salud y los gastos médicos resultantes. Esto puede impedir que sus niveles de vida caigan aún más por debajo del umbral de pobreza, al menos en el corto plazo. El enfoque contable puede revelar la pobreza oculta, ya que la medición convencional de la pobreza considera esos pagos como una contribución positiva al nivel de vida. Según esta interpretación, 78 millones de personas en once países asiáticos no fueron contabilizadas como pobres debido a que su gasto de bolsillo en atención médica daba la falsa impresión de que disfrutaban de un nivel de vida superior al umbral de pobreza extrema. Esto equivale a un aumento del 2.7 % en el recuento total de la pobreza. Identificar la pobreza generada por los pagos directos requiere estimar la pobreza en un contexto hipotético sin dichos pagos. Una alternativa menos ambiciosa, pero igualmente útil, es medir los pagos directos y las primas de seguros que podrían considerarse inasequibles porque son asumidos por hogares que viven en situación de pobreza o en los márgenes de esta.
3.1.4. Riqueza
Aunque el uso generalizado de estrategias de afrontamiento para cubrir gastos de atención médica cuestiona la simple medida contable del empobrecimiento, estas estrategias son lejos de ser métodos óptimos para financiar la salud. No ofrecen beneficios asociados a la mancomunación de riesgos. La riqueza puede proporcionar un colchón a corto plazo que mitiga los efectos inmediatos de los choques de salud sobre la pobreza; sin embargo, su agotamiento puede dejar a un hogar afectado por una enfermedad atrapado en la pobreza. Los pacientes con deudas por tratamientos médicos pueden verse obligados a solicitar préstamos con condiciones desfavorables, acumulando así deudas que los mantienen en la pobreza. En Karnataka, India, los hogares que incurrieron en elevados gastos médicos tras lesiones por accidentes de autobús pudieron mantener su consumo de alimentos y vivienda, pero únicamente mediante la acumulación de una considerable deuda. Los ahorros destinados a la medicación para enfermedades crónicas eventualmente se agotarán, lo que incrementa el riesgo de pobreza. Las familias sin seguro que enfrentan crisis de salud pueden verse obligadas a retirar a sus hijos de la escuela (sacrificando así capital humano) para economizar en matrículas y poner a trabajar a los niños para reemplazar la producción perdida debido a un adulto enfermo. En China, se estima que un shock de salud vascular reduce los activos financieros netos de los hogares en un 9,7 %. Este efecto es persistente y triplica el aumento de los gastos hospitalarios de bolsillo. En Estados Unidos, se observa un gradiente pronunciado de riqueza en relación con la salud, que se atribuye más a menores ingresos a lo largo de la vida como consecuencia de la mala salud que a los gastos médicos. Una vez que se agota la riqueza, las facturas hospitalarias se vuelven impagables. En Estados Unidos, se estima que entre el 17 % y el 54 % de las quiebras están relacionadas en parte con gastos médicos, y se calcula que el 26 % de las quiebras se deben a gastos de bolsillo. También se estima que entre el 4 % y el 6 % de las quiebras en la población no anciana son atribuibles a ingresos hospitalarios. Las facturas médicas impagas limitan el acceso al crédito, lo que incrementa la vulnerabilidad ante futuros riesgos de pobreza. 3.2. Efectos del Sistema de Salud sobre la Pobreza Los sistemas de salud tienen la capacidad de reducir la pobreza al mejorar la salud y debilitar varios de los mecanismos identificados en la Figura 1, que vinculan la mala salud con la pobreza. Las intervenciones de salud pública contribuyen a mejorar la salud. Programas de vacunación, saneamiento, higiene, abandono del tabaquismo y educación en salud que reducen la incidencia de enfermedades también disminuyen el riesgo de pobreza asociado a estas. Los programas de nutrición, así como la distribución de vitaminas y suplementos minerales, pueden estimular el desarrollo físico y cognitivo tanto en el útero como en la infancia, facilitando la acumulación de capital humano y aumentando los ingresos a lo largo de la vida. Programas de control de parásitos también pueden desencadenar una cadena similar de efectos positivos. El acceso universal y oportuno a una atención médica eficaz minimiza el deterioro de la salud cuando se produce una enfermedad y contribuye a evitar el desarrollo de problemas de salud persistentes. Esto también asegura que los pacientes se recuperen pronto, lo que les permite a ellos o a sus cuidadores regresar al trabajo rápidamente con una mínima pérdida de ingresos. Un mejor acceso a la atención médica para bebés y niños puede reducir el riesgo de enfermedades crónicas que limiten sus ingresos en el futuro. Asimismo, el acceso a servicios de planificación familiar puede ayudar a reducir la fertilidad, lo que a su vez puede disminuir la pobreza. La rápida difusión de tecnologías médicas innovadoras y nuevos medicamentos puede garantizar que los pacientes de bajos recursos se recuperen rápidamente de enfermedades agudas o puedan trabajar mientras manejan una condición crónica. Al hacer accesible la atención médica necesaria y eficaz, la financiación de la salud puede tener un efecto indirecto en la pobreza al mejorar la salud y los ingresos. Más directamente, un mayor uso de la financiación previa para la atención médica puede ayudar a disminuir la pobreza al reducir la amenaza de empobrecimiento asociada a los pagos de bolsillo. Eximir a los hogares de bajos ingresos de estos pagos puede mitigar aún más el impacto en la pobreza. El resto de esta sección se enfocará en el impacto sobre la pobreza del seguro público de salud (PubHI), dirigido a hogares de bajos ingresos.
3.2.1. Seguro Público de Salud en Países de Ingresos Bajos y Medios
Las revisiones sistemáticas han llegado a la conclusión de que no existe evidencia sólida y consistente de que el seguro de salud público (PubHI) en países de ingresos bajos y medianos (PIMB) logre reducir los gastos de bolsillo (OOP). De hecho, solo la mitad de los estudios publicados entre 2010 y 2016 identificaron un efecto negativo en este sentido. Una limitación importante es que la mayoría de los estudios revisados intentan estimar el efecto del seguro comparando a hogares asegurados con aquellos que no lo están, lo que puede llevar a confusiones relacionadas con la selección del seguro, a pesar de que se realicen controles exhaustivos de los determinantes observables. Sin embargo, una evaluación más alentadora emerge de las revisiones de estudios basados en experimentos, que reportan evidencia de que el PubHI puede ayudar a reducir los gastos de OOP en hogares de bajos ingresos en países como Burkina Faso, Camboya, Georgia y México. Además, hay evidencia cuasi-experimental reciente que indica que el PubHI mejora la protección financiera para poblaciones de bajos ingresos en Colombia, Ghana, Nigeria, Tailandia y Turquía. Por el contrario, el seguro no parece haber reducido los gastos de OOP en países como Senegal y Vietnam, e incluso puede haber incrementado dichos gastos en Perú, Indonesia y Filipinas. Una de las razones por las que el PubHI para hogares de bajos ingresos no ha logrado reducir los pagos de OOP en ciertos lugares es que tiende a aumentar la utilización de los servicios de atención médica. Los gastos asociados a tratamientos que no se habrían realizado sin seguro pueden compensar, al menos parcialmente, los menores gastos en tratamientos que se habrían recibido incluso sin seguro. Sin embargo, esta explicación completa solo se sostiene si se considera que la atención médica es elástica respecto al precio, lo cual es inconsistente con las mejores evidencias, especialmente las de Estados Unidos. Otra posible explicación es que el seguro provoca una mayor utilización de atención médica, lo que puede llevar a diagnósticos más precisos y a la obtención de información sobre tratamientos efectivos que no están completamente cubiertos por el seguro. En este contexto, el uso inducido por el seguro puede mejorar la salud y el bienestar general, aun cuando no logre reducir los pagos de OOP. Existen también evidencias de los efectos del PubHI en la protección financiera en países como China e India, que han implementado programas ambiciosos para mejorar la cobertura en sus poblaciones de bajos ingresos. En China, el Seguro Médico Básico para Residentes Urbanos (URBMI), destinado a la población urbana en el sector informal, ha demostrado ser ineficaz a la hora de reducir los gastos de OOP. El Nuevo Esquema Médico Cooperativo Rural (NRCMS), diseñado para extender la cobertura a la población rural y remediar la disparidad urbana-rural, también parece haber fallado en proporcionar una adecuada protección financiera. Hay alguna evidencia que sugiere que este programa solo reduce los gastos de OOP para los hogares rurales más acomodados, probablemente porque el efecto de precio del seguro es más pronunciado en hogares de menores ingresos, quienes pueden aumentar su demanda de atención médica en respuesta a la disponibilidad del seguro. Un estudio concluye que la integración de los programas de PubHI urbanos y rurales ha mejorado la protección financiera de los hogares rurales, especialmente de los más pobres. En 2008, el gobierno de India lanzó Rashtriya Swasthya Bima Yojana (RSBY) para proporcionar seguro público a los pobres para tratamiento hospitalario. No obstante, el éxito de este programa fue limitado, dado que la baja focalización junto con una cobertura escasa y superficial contribuyó a que no tuviera un efecto detectable en los gastos de OOP de los hogares pobres.
Una revisión sistemática amplía esta decepcionante conclusión a la mayoría de los programas de PubHI destinados a las poblaciones pobres. Una excepción notable es el programa en Karnataka, que ha demostrado reducir los altos gastos de OOP y la acumulación de deuda relacionada.
En 2018, el gobierno central renovó el RSBY con el lanzamiento de Ayushman Bharat – Pradhan Mantri Jan Arogya Yojana (PM-JAY), que busca convertirse en el mayor programa de salud pública del mundo, cubriendo al 40 % de la población más pobre. Comparado con el RSBY, el PM-JAY implementa una focalización más sofisticada hacia los pobres y ofrece una cobertura más amplia. Desde la implementación del PM-JAY, la cobertura del PubHI ha aumentado en general y la desigualdad en la cobertura ha disminuido. Sin embargo, el efecto inmediato del programa en la protección financiera en el estado de Chhattisgarh parece no haber sido positivo, aunque es prematuro emitir juicios definitivos sobre su eficacia.
.2.2. Seguro Médico Público en Estados Unidos
En Europa, generalmente se ofrece cobertura sanitaria universal sin un programa de seguro médico independiente para hogares de bajos ingresos. En Estados Unidos, los adultos y niños de bajos ingresos están cubiertos por Medicaid y el Programa de Seguro Médico para Niños (CHIP). Estos programas parecen ser eficaces para facilitar el acceso a una atención sanitaria que mejora la salud y reduce la mortalidad.
Sin embargo, una evaluación de Medicaid, basada en evidencia experimental sobre los beneficios para la salud a corto plazo y la protección financiera que ofrece, sugiere que el valor de Medicaid podría no superar sus costos. Por lo tanto, es crucial considerar los cobeneficios en cualquier análisis coste-beneficio integral. Existen evidencias significativas que indican que Medicaid y CHIP tienen efectos positivos en el rendimiento educativo, así como en el empleo y los ingresos. La evaluación más completa de los efectos a largo plazo de Medicaid en el mercado laboral muestra que la exposición acumulada al programa desde la infancia aumenta la capacidad de trabajo y los ingresos en la adultez, además de reducir la dependencia de transferencias gubernamentales. Desde la perspectiva fiscal, los beneficios del programa, que incluyen menores pagos de transferencias y mayores ingresos fiscales por mayores ganancias, multiplican más de dos veces su costo. Los cobeneficios por sí solos superan ampliamente los costos. Se estima que cada año de elegibilidad para Medicaid entre las edades de 0 a 11 años reduce la probabilidad de caer en pobreza en la adultez en un 14,5 % para la población no blanca, mientras que no se observa un efecto significativo en la tasa de pobreza de los adultos blancos. Esta evidencia sugiere que, en Estados Unidos, el seguro médico público (PubHI) ayuda a reducir la pobreza al mejorar el acceso a la atención médica en la infancia y niñez, generando efectos positivos a largo plazo en la salud y la capacidad de generar ingresos en la adultez. Además, hay un impacto más inmediato en la pobreza debido a una mejor protección financiera para los hogares de bajos ingresos. Las expansiones del programa en la década de 1980 resultaron en una reducción del gasto de bolsillo (OOP) y de las primas de seguros de atención médica en un 66-88 %, disminuyendo también la probabilidad de que esos gastos excedieran el 10 % de los ingresos del hogar en aproximadamente un cuarto.
Según simulaciones, si el programa se suspendiera, se estima que Medicaid ha reducido la tasa de pobreza en un 4,2 %, convirtiéndolo en el tercer programa más efectivo de reducción de pobreza en Estados Unidos en ese tiempo. Es probable que la expansión de la Ley de Atención Médica Asequible (ACA) de 2010 haya aumentado aún más la eficacia de Medicaid para aliviar la pobreza, ya que se estima que la elegibilidad para PubHI adquirida tras la expansión de la ACA redujo los pagos OOP de las familias de bajos ingresos en aproximadamente una quinta parte.
Se estima que un incremento del 10 % en la elegibilidad de Medicaid para mujeres embarazadas y niños de bajos ingresos disminuye la probabilidad de quiebra en un 8 %. Además, las expansiones de Medicaid también han demostrado mejorar otros indicadores de salud financiera, como la reducción de facturas impagas, deudas no cobradas y mejoras en los puntajes de crédito.
Discusión
La mala salud provoca pobreza a través de múltiples mecanismos que pueden tener efectos significativos. Por ello, la mitigación de la pobreza representa una motivación válida para realizar inversiones en salud. Es crucial reconocer que la estimación del impacto de la mala salud sobre la pobreza no cuantifica la reducción de la pobreza que podría lograrse mediante políticas eficaces. Además de las limitaciones relacionadas con las enfermedades y discapacidades que pueden ser tratadas, los recursos escasos y las respuestas conductuales limitan la capacidad de las políticas para debilitar los vínculos entre la mala salud y la pobreza.
La relación bidireccional entre la mala salud y la pobreza puede generar un círculo vicioso, manteniendo atrapadas a numerosas personas enfermas y discapacitadas en la pobreza. Sin embargo, también incrementa el retorno de la inversión en sistemas de salud a través del cobeneficio de la reducción de la pobreza, lo que retroalimenta una mejor salud y se traduce en un círculo virtuoso.
El potencial de obtener estos retornos acumulativos es más pronunciado en inversiones en la salud durante la primera infancia, las cuales pueden tener efectos duraderos que se extienden a la edad adulta, disminuyendo el riesgo de pobreza en esas etapas y mejorando, a su vez, la salud y bienestar económico de las generaciones siguientes. La programación fetal puede transferir una mejor salud y menores niveles de pobreza de una generación a la siguiente. Las políticas que pueden contribuir a este ciclo de retroalimentación positiva entre la mejora de la salud y la reducción de la pobreza no se limitan únicamente al sistema de salud.
La evidencia sugiere de manera consistente que la pérdida de ingresos tiene un impacto económico más profundo y relevante en la carga de la mala salud sobre la pobreza que los gastos médicos. Esto indica que los programas de prestaciones por enfermedad y seguros de discapacidad podrían ser herramientas poderosas en la lucha contra la pobreza relacionada con la salud. Así, la cobertura sanitaria universal solo alcanzará a la mitad de su objetivo si se restringe a proporcionar atención médica y cobertura de gastos médicos.
El seguro médico público no ha demostrado ser consistentemente efectivo en proteger a las poblaciones de bajos ingresos en los países de ingresos bajos y medios de gastos médicos. Esta situación es desalentadora frente a la necesidad de reformas en la financiación de la salud que buscan reducir el número de personas que, según estimaciones, se empobrecen anualmente debido a gastos de bolsillo. }
La evidencia sobre las expansiones del PubHI en China e India ha sido bastante decepcionante, sugiriendo que algunos proveedores de atención médica responden al seguro ofreciendo tratamientos inadecuados, y otros mantienen una calidad baja o aumentan los precios para aprovechar la protección financiera que debería ofrecer el seguro. A pesar de este pesimismo, es importante no caer en una visión totalmente negativa. Las experiencias de países como Colombia, Ghana, Georgia, Tailandia y Turquía demuestran que es posible diseñar e implementar programas de PubHI que no solo extiendan la cobertura del lado de la demanda, sino que también mejoren la protección tanto sanitaria como financiera de los pobres.
En Tailandia, la extensión de la cobertura a la población del sector informal, junto con reformas del lado de la oferta, ha logrado reducir la mortalidad infantil en 0.65 por cada 1000 nacimientos por cada aumento de 10 puntos porcentuales en la fracción de la población objetivo, al tiempo que aumenta la utilización de atención médica y disminuye los pagos de bolsillo en un 28 %.
En Turquía, la atención primaria universal y gratuita proporcionada a través de centros de salud familiar ha reducido la mortalidad infantil, en la niñez y en la vejez en aproximadamente un 26 %, 23 % y 8 % respectivamente, además de disminuir los gastos catastróficos en al menos un 20 %.
En Colombia, el seguro público para los pobres mejoró la salud infantil, potencialmente a través de un aumento del 29 % en la probabilidad de consultas de atención médica preventiva y fortalecido la protección financiera mediante una reducción del 30 % en los gastos de atención hospitalaria. Un factor común en estos ejemplos de PubHI que mejoran tanto la salud como la protección financiera es que cada reforma incluyó un componente del lado de la oferta para asegurar que el sistema de salud pudiera satisfacer la demanda generada por la extensión de la cobertura, evitando incentivos perversos para la atención de baja calidad en algunos casos. En Filipinas, un experimento mostró que pagar a los proveedores basado en su desempeño redujo los gastos de bolsillo de manera equivalente a lo que lograría un seguro.
La evidencia disponible en los EE. UU. respalda la idea de que el seguro médico público (PubHI) dirigido puede ser efectivo para reducir la pobreza. Es probable que esta efectividad, en comparación con algunos países de ingresos bajos y medios (LMIC), se deba en parte a que el PubHI proporciona acceso a atención médica de mayor calidad en EE. UU. que en esos países. Además, una diferencia significativa es que gran parte de la evidencia más reciente de EE. UU. muestra que la exposición temprana al PubHI durante la niñez tiene efectos a largo plazo en los resultados económicos en la adultez, efectos que parecen resultar de mejoras en la salud a lo largo de la vida. En cambio, no se dispone de evidencia similar para los LMIC, aunque pronto será posible lograr esto a través de las primeras reformas de cobertura sanitaria universal (CSU) implementadas a principios de este siglo. Esta situación, junto con los efectos positivos que ya se han demostrado del PubHI en la salud y la protección financiera en algunos LMIC, brinda motivos para ser optimistas sobre el potencial de la financiación de la salud como herramienta para la reducción de la pobreza y la capacidad de la investigación para asegurar que se maximice dicho potencial.
5. Conclusión
Los diversos mecanismos a través de los cuales la mala salud contribuye a la pobreza, tanto a lo largo de la vida como entre generaciones y en diferentes contextos, ofrecen un amplio margen para que los sistemas de salud jueguen un papel en la reducción de la pobreza. Este significativo cobeneficio de las políticas de salud puede, a su vez, resultar en mayores beneficios para la salud mediante la mitigación de la pobreza. Tanto el efecto de contagio como el efecto de retroalimentación de la pobreza incrementan la rentabilidad de las inversiones en salud y en los sistemas de salud.
El acceso a tratamientos quirúrgicos seguros en América Latina se ve limitado por la falta de financiación y la fragmentación de los sistemas de salud. Se requieren datos epidemiológicos para describir la actividad quirúrgica y los resultados de los pacientes.
Métodos
Realizamos este estudio de cohorte prospectivo de 7 días en 17 países latinoamericanos, recopilando datos sobre cirugías hospitalarias en adultos (≥18 años). El resultado principal fueron las complicaciones postoperatorias intrahospitalarias dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Los resultados secundarios fueron la mortalidad intrahospitalaria, la duración de la estancia hospitalaria y el ingreso a cuidados intensivos dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Este estudio está registrado en ClinicalTrials.gov con el número NCT05169164 .
Recomendaciones
Entre el 1 de junio de 2022 y el 30 de abril de 2023, se incluyeron 22 126 pacientes (edad media: 49,7 años [DE: 18,2]; 9260 [41,9%] hombres y 12 866 [58,1%] mujeres; 10 180 [46,0%] blancos) de 284 hospitales.De los 22 126 pacientes, 657 (3,0%) pacientes para el desenlace de complicaciones y 380 (1,7%) pacientes para el desenlace de mortalidad tenían datos faltantes.
La mayoría de los pacientes fueron de bajo riesgo (grado I o II de la American Society of Anesthesiologists [ASA]: 17 311 [78,7 %] de 21 979 pacientes), sometidos a cirugía no mayor (14 944 [68,0 %] de 21 986 pacientes) y de forma electiva (14 837 [67,5 %] de 21 988 pacientes). A pesar de este perfil de bajo riesgo, 3163 (14,6 %) de 21 632 pacientes desarrollaron complicaciones postoperatorias que resultaron en 477 (2,2 %) muertes.
La categoría de complicación más frecuente fue la infección, que afectó a 1795 (8,2 %) pacientes.La alta mortalidad por complicaciones (fallo de rescate) del 15,1 % (477 muertes en 3163 pacientes con complicaciones) sugiere problemas significativos con el cuidado postoperatorio. 2978 (13,6%) pacientes ingresaron en una unidad de cuidados intensivos inmediatamente después de la cirugía, pero 180 (37,7%) de los 477 pacientes que fallecieron nunca recibieron cuidados intensivos.
Los pacientes con complicaciones tuvieron una mediana de estancia hospitalaria de 8 días (RIC 3-18), en comparación con 2 días (RIC 1-3) para los pacientes sin complicaciones.
La mortalidad y las complicaciones postoperatorias se asociaron estrechamente con un aumento del grado ASA, la urgencia de la cirugía y el grado de la cirugía (intermedio y mayor).
Interpretación
Los pacientes sometidos a cirugía hospitalaria en Latinoamérica experimentaron altas tasas de mortalidad, probablemente relacionadas con los estándares de atención en salas postoperatorias. Dada la creciente demanda de tratamientos quirúrgicos, se necesitan urgentemente medidas que ahorren recursos para mejorar los resultados de los pacientes tras la cirugía en toda Latinoamérica.
Fondos
Ninguno.
Traducciones
Para las traducciones al español y portugués del resumen consulte la sección de Materiales Suplementarios.
Introducción
Se estima que las enfermedades que requieren tratamiento quirúrgico representan un tercio de la carga mundial de morbilidad.<sup> 1</sup> A medida que aumenta la utilización del sistema de salud y el volumen de procedimientos quirúrgicos, se enfrentan numerosos desafíos para ampliar el acceso a una cirugía segura, oportuna y asequible en el Sur Global, en particular en lo que respecta a los recursos humanos.<sup> 2</sup> Las complicaciones postoperatorias son una causa importante de muerte y problemas de salud a largo plazo. Los sobrevivientes de complicaciones quirúrgicas a menudo experimentan una disminución de la longevidad y una disminución de la calidad de vida.<sup> 3</sup>Latinoamérica, que comprende 33 países y 14 territorios, sigue estando subrepresentada en la investigación perioperatoria, lo que genera una brecha sustancial en nuestra comprensión de la actividad quirúrgica de esta región, lo cual limita la formulación de políticas sanitarias para la atención quirúrgica. Los países latinoamericanos se caracterizan por una gran diversidad en factores socioculturales, étnicos, geográficos y de gobernanza. La mayoría de estos países enfrentan sistemas de salud con financiación insuficiente, una inversión pública en salud inconsistente y una distribución desigual del personal sanitario. 4 Estos problemas influyen en la prestación de servicios de salud y afectan el perfil demográfico de los pacientes que requieren cirugía. Si bien se ha descrito el impacto más amplio de estos sistemas de salud con financiación insuficiente y fragmentados en los resultados de salud, 5 sus efectos específicos en los resultados quirúrgicos siguen sin estar claros, lo que subraya la necesidad de datos más exhaustivos. Estudios epidemiológicos previos 6–8 adoptaron una metodología pragmática, que incluyó al personal clínico para recopilar datos prospectivos y fiables en diferentes continentes y contextos hospitalarios. El Estudio Internacional de Resultados Quirúrgicos (ISOS) 7 y el Estudio Africano de Resultados Quirúrgicos (ASOS) 8 identificaron dificultades para brindar atención quirúrgica segura en países de ingresos bajos y medios (PIBM). Los resultados adversos perioperatorios surgen debido a una cascada de eventos iniciados por complicaciones, influenciados por una multitud de factores relacionados con las características de los pacientes, los procedimientos quirúrgicos y la eficiencia de las organizaciones para reconocer y gestionar rápidamente los eventos adversos. 9,3,4 En África, los pacientes tienen el doble de probabilidades de morir después de una cirugía en comparación con el promedio mundial, 10,11 a pesar de ser más jóvenes, tener menos enfermedades comórbidas y someterse a procedimientos menos complejos. La disponibilidad de datos objetivos ha permitido a médicos, investigadores y responsables de la formulación de políticas sanitarias priorizar cuestiones de suma importancia para los pacientes y la sociedad, así como diseñar y probar intervenciones dirigidas a las posibles causas fundamentales de estos problemas. 12Investigación en contexto
Evidencia antes de este estudioExisten pocos estudios epidemiológicos internacionales sobre resultados quirúrgicos, especialmente en el Sur Global. Tanto el Estudio Internacional de Resultados Quirúrgicos como el Estudio Africano de Resultados Quirúrgicos identificaron desafíos para brindar atención quirúrgica segura en países de ingresos bajos y medios. En África, los pacientes tienen el doble de probabilidades de morir después de una cirugía, a pesar de ser más jóvenes, tener menos comorbilidades y someterse a procedimientos menos complejos. Se realizaron búsquedas en PubMed sin restricciones de idioma desde el 1 de enero de 2000 hasta el 31 de diciembre de 2023, con los términos «Latinoamérica» y «procedimientos quirúrgicos» y «complicaciones postoperatorias» o «período postoperatorio» y sinónimos. No se encontraron informes científicos de datos epidemiológicos internacionales de gran envergadura que describan la actividad quirúrgica y los resultados postoperatorios de los pacientes en países latinoamericanos.
Valor añadido de este estudioEl Estudio Latinoamericano de Resultados Quirúrgicos proporciona datos detallados que describen los resultados experimentados por más de 22 000 pacientes consecutivos sometidos a cirugía electiva y no electiva para pacientes hospitalizados en 17 naciones latinoamericanas. Estos datos muestran que uno de cada siete pacientes quirúrgicos tuvo complicaciones postoperatorias notables, con mayor frecuencia infección adquirida en el hospital. La incidencia de complicaciones fue similar a la de los países de altos ingresos; sin embargo, la mortalidad entre los pacientes que desarrollaron complicaciones (falla de rescate) fue mucho mayor. Uno de cada siete pacientes que desarrollaron complicaciones después de la cirugía posteriormente murió sin salir del hospital, en comparación con uno de cada 15 en los hospitales de América del Norte. Los pacientes que tuvieron complicaciones también permanecieron en el hospital cuatro veces más tiempo que los que no las tuvieron. Un tercio de los pacientes que murieron después de la cirugía no fueron ingresados en una unidad de cuidados intensivos en ningún momento durante su estancia hospitalaria.
Implicaciones de toda la evidencia disponibleLos pacientes sometidos a cirugía en países latinoamericanos presentan tasas de complicaciones similares a las de los países de altos ingresos, pero tienen mayor probabilidad de fallecer como consecuencia de estas complicaciones. Este hallazgo indica problemas con la atención médica y de enfermería en las salas de hospitalización tras la cirugía, así como un acceso limitado a centros de cuidados intensivos. Sabemos que la pronta detección del deterioro fisiológico en pacientes quirúrgicos que presentan complicaciones puede mejorar drásticamente las tasas de supervivencia. Si bien se puede lograr mucho mediante la capacitación del personal y la mejora de los procedimientos hospitalarios, la dotación de personal adecuada suele ser un obstáculo clave para mejorar las tasas de fracaso en el rescate. Dada la creciente demanda de tratamientos quirúrgicos y la escasez de recursos, se necesita más investigación para fundamentar las posibles razones de las altas tasas de mortalidad tras la cirugía en Latinoamérica y para desarrollar soluciones específicas para cada contexto que mejoren la atención a los pacientes con complicaciones.El objetivo de nuestro Estudio Latinoamericano de Resultados Quirúrgicos (LASOS) fue brindar una perspectiva sobre los resultados postoperatorios en el continente con una de las mayores disparidades de ingresos a nivel mundial. Realizamos un estudio de cohorte de 7 días con adultos sometidos a cirugía hospitalaria en Latinoamérica para obtener datos sólidos sobre la población quirúrgica, la tasa de mortalidad perioperatoria, el volumen operatorio y las complicaciones postoperatorias.
Métodos
Diseño del estudio y participantes
LASOS es un estudio de cohorte prospectivo, multicéntrico e internacional de pacientes de 18 años o más sometidos a cualquier tipo de cirugía para pacientes hospitalizados en hospitales de países latinoamericanos, realizado durante un período de 7 días. Este estudio está registrado en ClinicalTrials.gov , NCT05169164 . Nuestros hallazgos se informan de acuerdo con STROBE. Se estableció una red colaborativa de más de 1507 profesionales de la salud en toda Latinoamérica mediante invitaciones personales a colegas, líderes nacionales y hospitalarios, un sitio web y un feed X (anteriormente Twitter) para aumentar la visibilidad de nuestra propuesta. En cada país, nuestro objetivo fue reclutar tantos hospitales como fuera posible utilizando una estrategia de muestreo por conveniencia. Todos los pacientes sometidos a cirugía electiva y no electiva con una hospitalización planificada durante la noche después de la cirugía durante la semana del estudio fueron elegibles para la inclusión. Se excluyeron los pacientes sometidos a cirugía ambulatoria planificada o procedimientos radiológicos que no requirieran anestesia. La aprobación ética primaria se obtuvo del Comité de Ética del Instituto do Coração InCor, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Facultad de Medicina, Universidade de São Paulo (São Paulo, Brasil; número de protocolo 5·235·873), y los métodos del estudio se han publicado previamente. 13 Todos los hospitales participantes obtuvieron posteriormente la aprobación ética de la investigación local antes de comenzar el estudio. Recopilamos únicamente datos clínicos rutinarios anonimizados, sin identificadores de pacientes. La recopilación de datos fue realizada por personal clínico. De acuerdo con estudios previos que utilizaron este mismo diseño, no se requirió el consentimiento individual del paciente. El protocolo del estudio y toda la información para los participantes se proporcionan en el sitio web de LASOS.
Procedimientos
Los datos específicos del hospital incluyeron variables estructurales como el número de camas de hospital, el número de quirófanos, el número de camas de cuidados críticos, la proporción de enfermeras por pacientes y variables asociadas con procesos como la aplicación de la lista de verificación de seguridad quirúrgica de la OMS, el tipo de hospital (universitario o no), los programas de residencia (sí o no) y el modelo de financiación (público, privado o mixto). Los datos que describían a pacientes consecutivos se recopilaron en formularios de registro de casos en papel hasta el alta hospitalaria y se censuraron 30 días después de la cirugía para los pacientes que permanecieron en el hospital. Los datos se anonimizaron generando un código numérico único (LASOS ID) y los investigadores locales los transcribieron a un formulario de registro de casos electrónico basado en Internet alojado por el Grupo de Investigación de Cuidados Críticos y Medicina Perioperatoria de la Universidad Queen Mary de Londres. Las variables (es decir, gravedad quirúrgica y complicaciones) se predefinieron y estuvieron disponibles para todos los colaboradores en el sitio web de LASOS ( apéndice 3, pág. 26 ).Replicamos cuidadosamente el diseño de los estudios internacionales (el Estudio Europeo de Resultados Quirúrgicos, ISOS y ASOS 6–8 ) utilizando un conjunto de datos de pacientes y definiciones de resultados casi idénticos para comparaciones directas de los datos de resultados quirúrgicos de América Latina con el estándar mundial actual. Los investigadores superiores de estos estudios proporcionaron asistencia técnica, operativa e intelectual para garantizar que siguiéramos el diseño de estudios anteriores. Los investigadores locales de cada centro inscribieron a todos los pacientes adultos de 18 años o más que estaban programados para cirugía electiva y de emergencia durante un período predefinido de 1 semana durante un período de 10 meses. La recopilación de datos fue censurada para los pacientes que permanecieron en el hospital el día 30. Los datos sobre sexo y etnicidad se recopilaron de los registros médicos de los pacientes. Los investigadores locales recibieron apoyo técnico y operativo por parte de los coordinadores nacionales y a través del sitio web de LASOS que proporcionó documentación clave, incluido el protocolo y la orientación sobre los procedimientos del estudio. Los investigadores locales completaron un formulario de registro de casos de quirófano para cada paciente elegible, al que se le hizo seguimiento hasta el alta hospitalaria para obtener datos que describían la estancia hospitalaria, el ingreso a cuidados intensivos y la mortalidad hospitalaria ( apéndice 3, pág. 34 ). Los investigadores tuvieron acceso inmediato a sus datos sin depurar una vez bloqueados tras la entrada y se les animó a revisarlos para comprobar su exactitud e integridad. 6–8
Medidas de resultados
La medida de resultado primaria fueron las complicaciones postoperatorias intrahospitalarias. Las complicaciones se evaluaron según criterios predefinidos, 14 y se clasificaron como leves, moderadas o graves ( apéndice 3 p 29 ). Los resultados secundarios fueron la muerte después de una complicación postoperatoria (falla en el rescate) y la mortalidad intrahospitalaria dentro de los 30 días posteriores a la cirugía, la duración de la estancia hospitalaria y el ingreso a cuidados intensivos dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Los resultados se evaluaron durante la estancia hospitalaria del paciente mediante una revisión activa y complementando la revisión del historial médico. Las medidas de proceso fueron el ingreso directamente a cuidados intensivos después de la cirugía, el ingreso a cuidados intensivos para el tratamiento de una complicación postoperatoria y la duración de la estancia hospitalaria, censurada a los 30 días posteriores a la cirugía para los pacientes que permanecen en el hospital. Se utilizó una única definición prospectiva de cuidados intensivos para todos los países (un centro capaz de admitir rutinariamente a pacientes que requieren ventilación invasiva durante la noche). Se compararon los datos basales de complicaciones, mortalidad y falta de rescate entre estudios con poblaciones objetivo similares pero en diferentes contextos, como los EE. UU. (cohorte del Programa Nacional de Mejora de la Calidad Quirúrgica [NSQIP]) 11 y África (cohorte ASOS) 8
Análisis estadístico
Nuestro objetivo fue reclutar el mayor número posible de hospitales y países, y solicitamos a los investigadores de dichos hospitales que reclutaran a todos los pacientes elegibles. No se realizó un cálculo formal del tamaño de la muestra. Anticipamos que un tamaño de muestra mínimo de 10 000 pacientes proporcionaría un número suficiente de eventos para la construcción de un modelo robusto de regresión logística continental.<sup> 15 </sup> Si bien este estudio podría proporcionar una estimación de la mortalidad continental, no se diseñó para investigar las diferencias en las tasas de complicaciones posoperatorias ni en la mortalidad entre países. Los datos se presentan como media (DE) y mediana (RIC) para datos continuos, número (%) para datos binarios u odds ratios (OR) con IC del 95%. El resultado primario de este estudio fueron las complicaciones intrahospitalarias dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Estimamos la asociación entre el procedimiento quirúrgico (exposición) y las complicaciones (resultado) después del ajuste por covariables como edad, sexo, clasificación de la American Society of Anesthesiologists (ASA), tabaquismo, enfermedades comórbidas, urgencia y gravedad de la cirugía. El análisis ajustado se realizó utilizando inicialmente un modelo de regresión logística de efectos mixtos de tres niveles. Los pacientes se ingresaron en el primer nivel, los hospitales en el segundo nivel y los países en el tercer nivel. Sin embargo, debido a la sobreestratificación, que condujo a la no convergencia, utilizamos un modelo de regresión logística de efectos mixtos de dos niveles con pacientes en el primer nivel y hospitales en el segundo nivel. Este modelo explicó la correlación entre pacientes en el mismo hospital y país. Las siguientes variables se incluyeron como factores fijos en el modelo: edad, sexo, tabaquismo actual, procedimiento quirúrgico, ASA, enfermedad de la arteria coronaria, insuficiencia cardíaca, diabetes, cirrosis, accidente cerebrovascular, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) o asma, otras enfermedades comórbidas y gravedad y urgencia de la cirugía. Los factores se seleccionaron por su plausibilidad biológica y fundamento científico. Para los análisis ajustados, se utilizaron las estadísticas de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow para probar la calibración del modelo y se evaluó la multicolinealidad utilizando el factor de inflación de la varianza. Un factor de inflación de la varianza de más de 10, que se consideró que exhibía una multicolinealidad importante, se excluyó del análisis. La discriminación del modelo se evaluó utilizando el área bajo la curva ROC. Los resultados del modelo se informaron como OR ajustado (IC del 95%). El análisis de los resultados secundarios se realizó de forma similar al análisis primario. Todos los análisis se realizaron en Stata versión 14.
Papel de la fuente de financiación
No hubo ninguna fuente de financiación para este estudio.
Resultados
Entre el 1 de junio de 2022 y el 30 de abril de 2023, se recopilaron datos de 22 126 pacientes de 284 hospitales de 17 países de América Latina: Argentina, Barbados, Brasil, Chile, Costa Rica, Colombia, Ecuador, Guatemala, Honduras, México, Panamá, Paraguay, Perú, República Dominicana, Trinidad y Tobago, Uruguay y Venezuela ( figuras 1 y 2 ). Debido a la falta de datos sobre complicaciones y mortalidad, se analizaron 21 469 pacientes en el análisis primario de complicaciones hospitalarias y 21 746 pacientes en el análisis secundario de mortalidad por todas las causas. Cinco países se clasificaron como de altos ingresos, diez como de ingresos medios-altos y dos como de ingresos medios-bajos. Dieciséis hospitales participantes contaban con una mediana de 188 camas (RIC: 101-368), ocho quirófanos (RIC: 5-13) y 23 camas de unidad de cuidados intensivos (RIC: 10-50). La mediana de la capacidad de cuidados críticos (ratio de camas de cuidados críticos respecto al total de camas hospitalarias) era de 12,6 (RIC: 6,7-20,1). 201 hospitales (70,8%) contaban con programas de residencia y 147 (51,8%) contaban con certificación de acreditación ( apéndice 3, pág. 36 ).
Figura 1 Reclutamiento del Estudio de Resultados Quirúrgicos de América LatinaMostrar subtítulo completoVisor de figurasFigura 2 Mortalidad quirúrgica, complicaciones postoperatorias y mortalidad después de complicaciones postoperatorias (falla de rescate) después de cirugías electivas o no electivas en cohortes internacionalesMostrar subtítulo completoVisor de figuras
Se aplicó la lista de verificación de cirugía segura de la OMS o una lista de verificación quirúrgica similar a 20 024 (91,2%) pacientes. 154 (54,2%) de los hospitales proporcionaban sólo atención sanitaria financiada por el gobierno, 107 [37,7%] sólo atención sanitaria financiada con fondos privados y 23 (8,1%) estaban financiados por ambas fuentes. De los 22 126 pacientes, la mayoría eran mujeres (12 866 [58,1%] pacientes), jóvenes (edad media 49,7 años [DE 18,2]) y blancos (10 180 [46,0%] pacientes) con bajo perfil de riesgo perioperatorio (grado ASA I o II: 17 311 [78,7%] de 21 979 pacientes con datos) y recibieron cirugías electivas (14 837 [67,5%] de 21 988 pacientes) y no mayores (14 944 [68,0%] de 21 986 pacientes con datos). Las especialidades más comunes fueron ortopedia (3705 [16,9%] de 21 975 pacientes con datos) y cirugía gastrointestinal (3729 [17,0%] de 21 975 pacientes con datos). Se practicó cesárea a 2023 pacientes (9,2%). La anestesia general fue la técnica anestésica predominante (12 799 [57,8%] pacientes). Las complicaciones mayores relacionadas con la anestesia fueron poco frecuentes, siendo la más frecuente la intubación fallida, que se presentó en 34 pacientes (0,2%). Los datos basales de las pacientes se presentan en la tabla 1 y la figura 3 .
Lista de verificación de seguridad quirúrgica de la OMS antes de la incisión
n=21 961
n=18 423
n=3163
n=21 390
n=475
Número de pacientes a los que se aplicó la lista de verificación
20 024 (91,2)
16 813 (91,3%)
2870 (90,7%)
19 532 (91,3%)
416 (87,6%)
Cirugía laparoscópica
n=19 966
n=16 581
n=3056
n=19 417
n=474
Número de pacientes que se sometieron a cirugía laparoscópica
4477 (22,4%)
4045 (24,4%)
387 (12,7%)
4435 (22,8%)
33 (6,9%)
Indicación primaria de cirugía
n=19 975
n=16 589
n=3057
n=19 426
n=474
Infeccioso
2605 (13,0%)
1746 (10,5%)
819 (26,8%)
2489 (12,8%)
104 (21,9%)
Trauma
2658 (13,3%)
2196 (13,2%)
413 (13,5%)
2590 (13,3%)
59 (12,4%)
Cáncer
2981 (14,9%)
2418 (14,6%)
510 (16,7%)
2881 (14,8%)
86 (18,1%)
Otro
11 731 (58,7%)
10 229 (61,7%)
1315 (43,0%)
11 466 (59,0%)
225 (47,5%)
Cuidados críticos inmediatamente después de la cirugía
n=22 126
n=18 169
n=3163
n=21 440
n=477
Número de pacientes que recibieron cuidados críticos inmediatamente después de la cirugía
2978 (13,6%)
1597 (8,6%)
1288 (40,7%)
2643 (12,3%)
321 (67,7%)
Complicaciones anestésicas
n=22 126
n=18 469
n=3163
n=21 440
n=477
Intubación fallida
34 (0,2%)
26 (0,1%)
7 (0,2%)
32 (0,1%%)
1 (0,2%)
Aspiración
14 (0,1%)
7 (<0,1%)
7 (0,2%)
11 (0,1%)
3 (0,6%)
Paro cardiaco
27 (0,1%)
1 (<0,1%)
25 (0,8%)
13 (0,1%)
14 (2,9%)
Hipoxia severa
25 (0,1%)
9 (<0,1%)
15 (0,5%)
21 (0,1%)
4 (0,8%)
Tabla 1Características basales de los pacientesTodos los datos se presentan como n (%) a menos que se indique lo contrario. ASA=Sociedad Americana de Anestesiólogos. EPOC=enfermedad pulmonar obstructiva crónica.*Los grados ASA se definen de la siguiente manera: I, un paciente sano; II, un paciente con enfermedad sistémica leve que no limita la actividad física; III, un paciente con enfermedad sistémica grave que limita la actividad física; IV, un paciente con enfermedad sistémica grave que es una amenaza constante para la vida; y V, un paciente moribundo del que no se espera que sobreviva sin la operación.
Se produjeron complicaciones postoperatorias en 3163 (14,6 %) pacientes y hubo 477 (2,2 %) muertes. La mortalidad en pacientes que desarrollaron complicaciones (falla de rescate) fue del 15,1 % (477 muertes en 3163 pacientes con complicaciones). En la figura 3 se muestra una comparación descriptiva entre los datos de LASOS, ASOS, 8 y NSQIP 11. 2978 (13,6 %) pacientes fueron admitidos en una unidad crítica inmediatamente después de la cirugía y 1028 (32,6 % de los que desarrollaron complicaciones) fueron admitidos en una unidad de cuidados críticos dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. 180 (37,7 %) pacientes que murieron no fueron admitidos en cuidados críticos en ningún momento durante su ingreso, ni inmediatamente después de la cirugía ni para el tratamiento de una complicación. Los resultados clínicos de todos los pacientes incluidos en la base de datos se presentan en la tabla 2 . De los pacientes con complicaciones, 1584 (50,2%) presentaron un grado ASA III o superior, 1604 (50,7%) se sometieron a cirugía no electiva y 1342 (42,5%) a cirugía mayor. Las complicaciones infecciosas fueron las más frecuentes, afectando a 1795 (8,2%) pacientes. Las complicaciones cardiovasculares se presentaron en 646 (2,9%) pacientes y se asociaron con la mayor mortalidad por cada 100 pacientes (32,7%). La mediana de estancia hospitalaria para quienes presentaron complicaciones fue de 8 días (RIC 3-18), en comparación con 2 días (RIC 1-3) para quienes no presentaron complicaciones.
Número de pacientes con datos disponibles
Pacientes con complicaciones
Gravedad leve
Gravedad moderada
Gravedad severa
Mortalidad de los pacientes que desarrollaron complicaciones
Tabla 2Complicaciones postoperatorias y mortalidad en pacientes sometidos a cirugíaDatos presentados como n (%) o n/N (%). SDRA=síndrome de dificultad respiratoria aguda. NA=no aplicable.*Los denominadores se basan en el número de pacientes con la complicación asociada.†Los denominadores se basan en el número total de complicaciones (algunos pacientes tuvieron más de una complicación).
Los modelos que describen las complicaciones y la mortalidad se muestran en la tabla 3. Los modelos de regresión logística de efectos mixtos de dos niveles con pacientes en el primer nivel y hospitales en el segundo nivel tuvieron una excelente discriminación (estadística C corregida para el optimismo de 0,83 [IC del 95 %: 0,82-0,83] para el resultado de las complicaciones posoperatorias y de 0,93 [0,91-0,94] para la mortalidad posoperatoria). Identificamos los siguientes factores fijos asociados tanto con las complicaciones posoperatorias como con la mortalidad: edad, grado ASA creciente, urgencia de la cirugía, extensión de la cirugía (es decir, intermedia, mayor), cirrosis, EPOC o asma y las especialidades de cirugía gastrointestinal, vascular, neurocirugía, torácica y cardíaca ( tabla 3 ). Una pequeña proporción de pacientes tenía datos faltantes para el resultado de las complicaciones (657 [3,0 %]) y para la mortalidad (380 [1,7 %]). Realizamos un análisis de caso completo en el que se excluyeron los pacientes con resultados faltantes o factores incluidos en el modelo.
Resultado: Complicaciones intrahospitalarias dentro de los 30 días posteriores a la cirugía.
Resultado: Mortalidad por todas las causas censurada a los 30 días después de la cirugía
OR ajustado (IC del 95%)
valor p
OR ajustado (IC del 95%)
valor p
Edad
1·01 (1·00–1·01)
<0·001
1·03 (1·02–1·04)
<0·001
Sexo
Masculino
Referencia
.
Referencia
.
Femenino
0,82 (0,74–0,90)
<0·001
1·06 (0·86–1·32)
0·571
Fumador actual
1·15 (1·02–1·30)
0·020
1·13 (0·87–1·48)
0·347
Procedimiento quirúrgico
Ortopédico (no de columna)
Referencia
.
Referencia
.
Ginecología
0,49 (0,31–0,77)
0·002
0,50 (0,17–1,46)
0·203
Urología y riñón
0,58 (0,46–0,74)
<0·001
0,97 (0,53–1,77)
0·917
tracto gastrointestinal superior
0,87 (0,72–1,04)
0·127
3·02 (1·88–4·84)
<0·001
tracto gastrointestinal inferior
1·16 (0·97–1·40)
0·106
2·54 (1·60–4·04)
<0·001
Hepatobiliar
1·25 (1·06–1·49)
0·008
1·93 (1·06–3·52)
0·031
Vascular
0,81 (0,64–1,01)
0·059
1·89 (1·12–3·19)
0·017
Cabeza y cuello
1·08 (0·86–1·35)
0·518
3,94 (2,30–6,73)
<0·001
Plásticas o cutáneas o mamarias
1·09 (0·87–1·36)
0·448
1·69 (0·91–3·15)
0·097
Neurocirugía (no de columna)
1·70 (1·35–2·12)
<0·001
5·13 (3·12–8·42)
<0·001
Torácico
1·53 (1·20–1·97)
<0·001
4·65 (2·66–8·12)
<0·001
Cardíaco
1·62 (1·24, 2·12)
<0·001
1·76 (1·01–3·06)
0·047
Espinal
1·31 (1·01–1·69)
0·040
2·55 (1·15–5·61)
0·020
cesárea
1,25 (0,94–1,67)
0·127
0,18 (0,04–0,77)
0·021
Otro
0,23 (0,17–0,30)
<0·001
1·38 (0·72–2·63)
0·330
Puntuación del estado físico de la ASA
I
Referencia
.
Referencia
.
II
1·56 (1·35–1·81)
<0·001
1·42 (0·83–2·42)
0·195
III
3·61 (3·05–4·28)
<0·001
5·09 (2·98–8·68)
<0·001
IV
10·84 (8·47–13·87)
<0·001
20·10 (11·39–35·49)
<0·001
V
14·58 (6·12–34·71)
<0·001
72·55 (28·08–187·44)
<0·001
Enfermedad comórbida
Arteriopatía coronaria
1·09 (0·90–1·31)
0·381
0,86 (0,60–1,22)
0·390
Insuficiencia cardiaca
1·10 (0·88–1·37)
0·416
1·06 (0·72–1·56)
0·774
Diabetes
1·22 (1·09–1·37)
<0·001
1·00 (0·78–1·27)
0·978
Cirrosis
3·07 (1·96–4·83)
<0·001
4,85 (2,65–8,88)
<0·001
Ataque
1·67 (1·30–2·16)
<0·001
1·15 (0·74–1·78)
0·536
EPOC o asma
0,95 (0,77–1,16)
0·590
1·45 (1·00–2·10)
0·048
Otro
1·20 (1·08–1·32)
<0·001
1·12 (0·90–1·39)
0·324
Urgencia de la cirugía
Electivo
Referencia
.
Referencia
.
Urgente
2·15 (1·94–2·38)
<0·001
2·83 (2·22–3·61)
<0·001
Emergencia
3·16 (2·58–3·86)
<0·001
3·64 (2·51–5·28)
<0·001
Gravedad de la cirugía
Menor
Referencia
.
Referencia
.
Intermedio
1·18 (1·04–1·34)
0·012
0,73 (0,53–1,01)
0·059
Importante
2·29 (1·99–2·65)
<0·001
1·41 (1·02–1·94)
0·038
Tabla 3Modelos de regresión logística de efectos mixtos multivariables para factores asociados independientemente con complicaciones posoperatorias y mortalidadÁrea bajo la curva ROC de 0,8272 (IC del 95 %: 0,81948-0,83494) para complicaciones posoperatorias y de 0,9252 (IC del 95 %: 0,91385-0,93656) para muertes posoperatorias. Modelo de regresión logística de efectos mixtos de dos niveles con pacientes en el primer nivel y hospitales en el segundo. ASA: Sociedad Americana de Anestesiólogos. EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica. OR: razón de momios.
Discusión
Este estudio de cohorte prospectivo internacional proporcionó datos detallados de los resultados en una muestra de más de 22 000 pacientes consecutivos sometidos a cirugía electiva o no electiva con hospitalización en 17 países de América Latina. El hallazgo clave fue que uno de cada siete pacientes desarrolló una complicación significativa y uno de cada siete pacientes que desarrollaron complicaciones murió después de la cirugía sin salir del hospital (fallo de rescate). Las infecciones fueron la complicación más común, afectando a 1795 (8,2%) pacientes. Los pacientes con complicaciones permanecieron en el hospital cuatro veces más tiempo que aquellos sin complicaciones, exacerbando la presión sobre los sistemas de atención médica ya sobrecargados. El uso de los recursos de cuidados intensivos ha sido inconsistente, con 180 (37,7%) pacientes que murieron nunca fueron ingresados en la unidad de cuidados intensivos en ninguna etapa después de la cirugía. Estos hallazgos resaltan que los malos resultados quirúrgicos en América Latina son un grave problema de salud pública y subrayan la necesidad de mejoras significativas en los procesos de atención postoperatoria.Este extenso estudio latinoamericano tuvo como objetivo recopilar datos sobre los perfiles de pacientes quirúrgicos y los resultados posoperatorios. La tasa de mortalidad posoperatoria en LASOS fue del 2,2 % (477 muertes), lo que es consistente con estimaciones previas de cohortes internacionales mixtas para poblaciones de pacientes no seleccionados sometidos a cirugía hospitalaria, que normalmente oscila entre el 0,5 % y el 4 %. 6–8,17,18 La tasa de mortalidad encontrada en el estudio LASOS fue la esperada, dada la inclusión de países en diferentes etapas de desarrollo, que van desde bajos ingresos hasta altos ingresos, cada uno con variaciones significativas en los sistemas de atención médica, tanto públicos como privados, en la mayoría de las naciones. Además, la incidencia de complicaciones posoperatorias (3163 [14,6 %]) observada en LASOS se alineó estrechamente con las tasas documentadas en grandes cohortes internacionales. 7,8,19 Sin embargo, se necesita precaución al comparar conjuntos de datos en diferentes entornos debido a la variabilidad esperada en la aparición de complicaciones. Las diferencias inherentes en la casuística, los determinantes sociales de la salud, la infraestructura y organización sanitaria, y la cultura de seguridad probablemente contribuyan a diferencias importantes en las complicaciones notificadas y la mortalidad subsiguiente. Sin embargo, nuestro hallazgo más importante fue la significativa incidencia de deterioro fisiológico posoperatorio no reconocido, lo que resultó en una alta tasa de fracaso de rescate del 15,1 %. Estas tasas elevadas son superiores a las notificadas en algunos grupos de alto riesgo, como los pacientes mayores sometidos a cirugía cardíaca, y superaron las tasas de algunas cohortes mixtas, como la de países de ingresos bajos y medios y altos (tasa de fracaso de rescate según la ISOS del 2,8 %) o la del NSQIP del Colegio Americano de Cirujanos (tasa de fracaso de rescate del 6,7 %) e incluso la incidencia notificada en la cohorte africana (tasa de fracaso de rescate según la ASOS del 9,5 %).
Estudios que analizan el fenómeno de la falta de rescate han revelado que el deterioro fisiológico repentino es poco común, y la mayoría de los pacientes que fallecieron después de una cirugía presentaron un deterioro gradual a lo largo de varias horas, con el personal de enfermería documentando fielmente este deterioro (incluyendo aumento de la frecuencia cardíaca, disminución de la presión arterial, aumento de la frecuencia respiratoria y disminución del nivel de consciencia). En consecuencia, la falta de rescate puede ser indicativa del rendimiento hospitalario más que de la gravedad de la enfermedad del paciente, y el deterioro progresivo en la atención postoperatoria presenta una oportunidad para identificar, intervenir y potencialmente preservar la vida de los pacientes. 24,25 Esta lógica ha llevado al establecimiento de equipos de extensión de cuidados críticos dirigidos por enfermeras y médicos, así como equipos de emergencias médicas en numerosos países. La implementación de estos equipos, junto con la capacitación del personal en salas estándar, ha resultado en una reducción en las tasas de paro cardíaco y mortalidad. 26Las preocupantemente altas tasas de fracaso en el rescate que encontramos en Latinoamérica reflejan una combinación de factores, entre ellos una mayor proporción de pacientes quirúrgicos en estado crítico (21 % con ASA ≥3 en LASOS frente al 12,7 % en ASOS) y la frecuencia de cirugías en condiciones avanzadas o urgentes (32 % de las cirugías urgentes o emergentes). Además, podrían existir deficiencias en la intensificación de la atención en las salas quirúrgicas. Estos problemas subrayan la urgente necesidad de investigar más a fondo las vías de atención perioperatoria, ya que realizar cirugías oportunas a quienes más las necesitan es particularmente difícil en los sistemas de salud fragmentados. Las dificultades para acceder a los sistemas de atención terciaria causan distorsiones en la atención quirúrgica en los países de ingresos bajos y medios, y como resultado, aún se realizan cirugías innecesarias o de bajo valor. <sup>27</sup> Esto contrasta con la tendencia hacia la toma de decisiones compartida, la evaluación de riesgos y beneficios y las creencias de los pacientes observada en los países de altos ingresos. <sup>28</sup>Las complicaciones quirúrgicas disminuyen la expectativa de vida y la calidad de vida, dificultan el retorno al trabajo y dan lugar a una carga financiera sustancial. 29,30 Entender las causas, factores asociados y naturaleza de las complicaciones postoperatorias es crucial para intervenciones enfocadas. 31
En nuestro estudio, la mortalidad y complicaciones postoperatorias estuvieron fuertemente asociadas con el aumento del grado ASA, urgencia de cirugía y grado de cirugía (intermedio y mayor). Consistente con hallazgos previos, 7,8 nuestro estudio reveló que las infecciones fueron la complicación más común, ocurriendo tres veces más a menudo que los problemas cardiovasculares. Estas altas tasas resaltan la conciencia urgente para un mejor control de infecciones postoperatorias, dada la naturaleza prevenible y el sufrimiento y carga innecesarios para pacientes y sistemas. 32Las bajas tasas de ingreso a unidad de cuidados intensivos en pacientes que fallecieron resaltan problemas en el rescate postoperatorio y la asignación de unidad de cuidados intensivos. Las intervenciones para comprender las particularidades de los pacientes de alto riesgo, 33para implementar la adopción de evaluaciones tempranas de riesgo y aumentar la escalada de la atención mediante la construcción de vías perioperatorias34,35 o alternativas a los recursos de cuidados críticos36 ( por ejemplo, unidades postoperatorias de alta agudeza), 37 se han probado con éxito en diferentes contextos y podrían adaptarse a las necesidades de los variados recursos y procesos de salud en América Latina. Nuestro estudio presenta varias fortalezas. LASOS es un ejemplo exitoso de un estudio colaborativo internacional a gran escala. Inscribimos a numerosos pacientes consecutivos y diversos en 284 hospitales de Latinoamérica mediante un diseño pragmático. Con un formulario de registro de casos sencillo, compuesto principalmente por variables categóricas, minimizamos la carga de la recopilación de datos, fomentando la colaboración entre los profesionales sanitarios de primera línea. El denominador fue el número de pacientes operados, en lugar del número total de procedimientos, lo que proporcionó una visión sólida de las tasas de mortalidad posoperatoria y permitió un análisis comparativo con otras cohortes internacionales que utilizan metodologías similares. 6,10 Este estudio también presenta algunas debilidades.
Si bien nuestro estudio abarcó una parte sustancial de Latinoamérica, utilizamos una estrategia de muestreo por conveniencia, que podría no captar plenamente las complejidades de la práctica quirúrgica o la población de la región. Nos pusimos en contacto con colegas de todos los países elegibles para que participaran contactando con sociedades médicas nacionales, utilizando redes internacionales de colegas médicos o invitaciones públicas en redes sociales. Sin embargo, la probabilidad de que los hospitales rurales en localidades más pequeñas participen es baja, ya que la participación es voluntaria, depende del liderazgo local y requiere una infraestructura de investigación que a menudo se ve limitada por la falta de priorización estratégica y la escasez de recursos operativos y humanos en estos entornos. Además, no recopilamos datos sobre pacientes que requirieron cirugía pero no pudieron acceder a ella. Todos estos factores dificultan las comparaciones con otras bases de datos internacionales. Asimismo, la menor tasa de complicaciones registrada podría atribuirse a registros deficientes, la identificación errónea de complicaciones postoperatorias y un seguimiento hospitalario limitado. Si bien planeamos incluir a todos los pacientes operados durante el período de estudio en cada hospital, no podemos estar seguros de la proporción exacta de pacientes elegibles incluidos. Asimismo, no evaluamos exhaustivamente los factores de riesgo socioeconómico ni la estructura y los perfiles de procesos del hospital, ya que esto excedía los objetivos de nuestro estudio. En definitiva, reconocemos que LASOS por sí solo no puede responder a todas las preguntas importantes sobre los resultados de los pacientes quirúrgicos en Latinoamérica. Sin embargo, hasta donde sabemos, este es el primer estudio que demuestra que la experiencia del paciente quirúrgico es un tema importante que requiere un análisis más minucioso.
Nuestros hallazgos orientarán las investigaciones futuras hacia las mejores oportunidades para mejorar los resultados de los pacientes y sentarán las bases para financiar futuras investigaciones en América Latina.
En conclusión, este estudio internacional de una gran cohorte de pacientes quirúrgicos en Latinoamérica reveló una tasa de complicaciones similar a la de los países de altos ingresos.
Sin embargo, la mayor proporción de pacientes que fallecieron por complicaciones tras la cirugía sugiere una insuficiencia en la atención postoperatoria. Estos pacientes suelen tener estancias hospitalarias prolongadas en entornos con recursos insuficientes para cuidados críticos. Futuras investigaciones de alto nivel deberían evaluar exhaustivamente los factores que contribuyen a los resultados quirúrgicos adversos en los complejos sistemas de salud de Latinoamérica. Es necesario tener en cuenta las amplias variaciones en la infraestructura sanitaria, las políticas sanitarias y el impacto de los factores socioeconómicos, que crean contextos muy diferentes para la atención quirúrgica.
En medio de la creciente disparidad de riqueza, tenemos poca información sobre cómo se compara la salud entre los estadounidenses mayores con la de los europeos mayores en toda la distribución de la riqueza.
Métodos
Se realizó un estudio de cohorte longitudinal y retrospectivo con adultos de 50 a 85 años que participaron en el Estudio de Salud y Jubilación y la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa entre 2010 y 2022.
Los cuartiles de riqueza se definieron según el grupo de edad y el país: el cuartil 1 incluía a los participantes más pobres y el cuartil 4, a los más ricos. Se estimaron las curvas de mortalidad y de Kaplan-Meier para cada cuartil de riqueza en Estados Unidos y 16 países de Europa septentrional, occidental, meridional y oriental. Utilizamos modelos de riesgos proporcionales de Cox que incluyeron ajustes para covariables basales (grupo de edad, sexo, estado civil [alguna vez casado o nunca casado], nivel educativo [cualquier educación universitaria o ninguna], residencia [rural o no rural], estado actual de tabaquismo [fumador o no fumador] y ausencia o presencia de una condición crónica previamente diagnosticada) para cuantificar la asociación entre el cuartil de riqueza y la mortalidad por todas las causas desde 2010 hasta 2022 (el resultado primario).
Resultados
Entre 73.838 adultos (edad media [±DE], 65 ± 9,8 años), un total de 13.802 (18,7 %) murieron durante una mediana de seguimiento de 10 años. En todos los participantes, una mayor riqueza se asoció con una menor mortalidad, con razones de riesgo ajustadas para la muerte (cuartil 2, 3 o 4 frente al cuartil 1) de 0,80 (intervalo de confianza [IC] del 95 %, 0,76 a 0,83), 0,68 (IC del 95 %, 0,65 a 0,71) y 0,60 (IC del 95 %, 0,57 a 0,63), respectivamente. La brecha en la supervivencia entre los cuartiles de riqueza superior e inferior fue mayor en Estados Unidos que en Europa. La supervivencia entre los participantes en los cuartiles de riqueza superiores en Europa del norte y oeste y Europa del sur pareció ser mayor que entre los estadounidenses más ricos. La supervivencia en el cuartil más rico de Estados Unidos parecía ser similar a la del cuartil más pobre del norte y el oeste de Europa.
Conclusiones
En estudios de cohorte realizados en Estados Unidos y Europa, una mayor riqueza se asoció con una menor mortalidad, y la asociación entre riqueza y mortalidad pareció ser más pronunciada en Estados Unidos que en Europa.
En Estados Unidos, se ha producido una transferencia masiva de riqueza de la clase media a los ricos en los últimos 60 años, lo que ha incrementado la desigualdad de la riqueza. Otros países de altos ingresos han experimentado un crecimiento simultáneo de la desigualdad de la riqueza, pero este ha sido menos pronunciado que en Estados Unidos. La esperanza de vida en Estados Unidos también es menor que en otros países de altos ingresos y está disminuyendo.3Estos problemas son de gran preocupación, sobre todo porque el aumento de la mortalidad es más pronunciado entre las personas más pobres. <sup>2</sup>Por muchas razones, es importante examinar la riqueza (es decir, la totalidad de los activos y recursos que controla una persona) en relación con la salud, especialmente en el caso de los adultos mayores. En primer lugar, la distribución de la riqueza entre países es más desigual que la distribución del ingreso. 4-7 La desigualdad de ingresos puede abordarse mediante impuestos y otras medidas de redistribución social, mientras que la desigualdad de la riqueza tiende a persistir debido a las diferencias en los impuestos a las sucesiones y las tasas de ahorro. 4,8En segundo lugar, para quienes están jubilados en la tercera edad y pueden tener ingresos escasos o nulos, la riqueza puede influir en los resultados de salud a través de la accesibilidad a la atención médica, 9 la atención formal a largo plazo e incluso la atención informal. 10-12
Comparar las disparidades en la relación entre la riqueza y la salud en Estados Unidos con las de los países europeos que tienen diferentes servicios de salud y atención a largo plazo y otros apoyos sociales puede resaltar el alcance de los desafíos de la desigualdad en Estados Unidos.
Dicha comparación puede arrojar luz sobre si la menor esperanza de vida en Estados Unidos es producto de la agregación de grandes variaciones en la mortalidad entre diferentes grupos socioeconómicos o un indicador de una mayor mortalidad en todos los grupos socioeconómicos. 13
En este estudio longitudinal, evaluamos la asociación entre la riqueza relativa y la mortalidad, con ajustes por características sociodemográficas y clínicas, en una cohorte de adultos mayores en Estados Unidos y Europa utilizando datos de 2010 a 2022 del Estudio de Salud y Jubilación (HRS) y la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa (SHARE). Describimos la brecha en la mortalidad en la distribución de la riqueza en Estados Unidos y Europa y en las regiones del Censo de EE. UU.
Métodos
Fuentes de datos
Utilizamos la base de datos longitudinal RAND HRS, que proporciona datos de encuestas sobre salud, mortalidad, patrimonio y características sociodemográficas en adultos estadounidenses de 50 años o más. Los datos sobre nivel educativo y situación de residencia (rural o urbana) se obtuvieron de la HRS armonizada mediante la Plataforma de Envejecimiento Global ( https://g2aging.org ). Utilizamos datos de SHARE, diseñado a partir de la HRS, para facilitar los análisis comparativos entre Estados Unidos y Europa. Utilizamos datos de las distintas rondas de las encuestas HRS y SHARE, así como de las entrevistas de salida con los encuestados sustitutos de los participantes fallecidos, realizadas para obtener información sobre el seguimiento y el fallecimiento. Asimismo, utilizamos datos de SHARE armonizado para identificar covariables basales, como el estado de salud, el nivel de ingresos y las características sociodemográficas. Los detalles de la encuesta se incluyen en la Sección S1 del Apéndice Suplementario , disponible junto con el texto completo de este artículo en NEJM.org.
Población de estudio
Identificamos a los participantes entrevistados en las oleadas de la encuesta de 2010 (onda 10 de HRS y onda 4 de SHARE). Dada la heterogeneidad histórica y de los estados de bienestar en Europa 14-17 , los países de SHARE se dividieron en los tres grupos siguientes: Europa septentrional y occidental (Austria, Bélgica, Dinamarca, Francia, Alemania, Países Bajos, Suecia y Suiza), Europa meridional (Italia, Portugal y España) y Europa oriental (República Checa, Estonia, Hungría, Polonia y Eslovenia). Nuestro estudio incluyó a participantes de entre 50 y 85 años al inicio del estudio, y les hicimos un seguimiento hasta las oleadas más recientes (onda 15 de HRS [2020-2021] y onda 9 de SHARE [2021-2022]).
Variables clave
Nuestra principal medida de riqueza fueron los activos totales no relacionados con la vivienda. Nuestro resultado principal fue la mortalidad por todas las causas entre 2010 y 2022. Si no se disponía de la edad al fallecer, se calculó la diferencia de años entre el fallecimiento y el nacimiento. La mortalidad por todas las causas por cada 1000 personas-año se calculó según la encuesta, el país y la región del censo de EE. UU. (Noreste, Medio Oeste, Sur y Oeste).Controlamos las covariables basales (grupo de edad [50 a 59 años, 60 a 69 años, 70 a 79 años y 80 a 85 años], sexo, estado civil [si alguna vez se casó o nunca], nivel educativo [cualquier educación universitaria o ninguna], residencia [rural o no rural], estado actual de tabaquismo [fumador o no fumador] y ausencia o presencia de una condición crónica previamente diagnosticada [cáncer, enfermedad cardíaca, accidente cerebrovascular, diabetes o presión arterial alta]) para estimar la asociación independiente entre la riqueza y la mortalidad por todas las causas (Sección S6.1). También utilizamos el modelo para estimar los cocientes de riesgo ajustados sin estas covariables en los análisis de sensibilidad porque estas también podrían ser variables intermediarias a través de las cuales la riqueza influye en la salud.Para evaluar la asociación entre la distribución de la riqueza y la mortalidad, cada participante se clasificó en un cuartil de riqueza al inicio del estudio (el cuartil 1 incluía a los participantes más pobres y el cuartil 4 a los más ricos), medido en relación con su grupo de edad y país. En Estados Unidos, cada participante se clasificó en un cuartil de riqueza según su grupo de edad y región censal. Los detalles sobre la calidad de los datos y las métricas de riqueza se presentan en las Secciones S2 y S3, respectivamente.
Análisis estadístico
Calculamos las estimaciones de supervivencia de Kaplan-Meier para cada cuartil de riqueza y encuesta, y las comparamos mediante la prueba de log-rank. La duración de la supervivencia se midió como el tiempo transcurrido desde la edad inicial del participante hasta la edad al fallecer o en la última encuesta de seguimiento. Utilizamos un modelo de riesgos proporcionales de Cox para cuantificar la asociación entre el cuartil de riqueza y la mortalidad por todas las causas en las encuestas, y expresamos los resultados como razones de riesgo ajustadas e intervalos de confianza del 95% utilizando el cuartil de riqueza más bajo y Estados Unidos como comparadores para los tres cuartiles de riqueza superiores y las tres regiones europeas, respectivamente. Evaluamos el supuesto de riesgos proporcionales para todos los modelos mediante una prueba de los residuos de Schoenfeld, y nuestro modelo principal incluyó componentes variables en el tiempo para las covariables que no cumplieron con el supuesto de riesgos proporcionales. La amplitud de los intervalos de confianza no se ha ajustado por multiplicidad y no puede utilizarse en lugar de las pruebas de hipótesis para todos los resultados excepto el principal. Se realizó un análisis de Kaplan-Meier similar para las regiones del censo de EE. UU.Se realizaron varios análisis de sensibilidad para examinar la robustez de los hallazgos del estudio ante la eliminación de covariables; el uso de diferentes medidas de riqueza, diferentes enfermedades crónicas y diferentes grupos de edad; y el uso de ponderaciones calibradas al inicio. Los análisis estadísticos se realizaron con el software Stata, versión 18 (StataCorp).
Resultados
Población de estudio y características basales
Identificamos a 73.838 participantes de 17 países que tenían entre 50 y 85 años de edad al inicio del estudio (19.534 en Estados Unidos, 26.797 en Europa del norte y occidental, 8.654 en Europa del sur y 18.853 en Europa del este). La media (±DE) de edad de los participantes fue de 65 ± 9,8 años, y la mayoría eran mujeres y adultos que alguna vez se habían casado. El porcentaje de participantes con educación universitaria osciló entre el 8,3 % en el sur de Europa y el 26,3 % en Europa del norte y occidental. Pocos encuestados vivían en zonas rurales; en Europa, la residencia rural osciló entre el 25,5 % en el sur de Europa y el 37,5 % en Europa del norte y occidental, y dentro de las regiones del censo de EE. UU. en el HRS, osciló entre el 12,4 % en el noreste y el 39,8 % en el medio oeste ( Tabla 1 y Tabla S10). La duración media del seguimiento fue de 10 años en ambas encuestas. Tabla 1
Características sociodemográficas y estado de salud de los participantes del estudio al inicio del estudio.
La mediana de edad de los participantes al inicio del estudio fue de 64 años en todas las encuestas. El porcentaje de participantes de 50 a 59 años fue ligeramente superior en el HRS que en SHARE, y entre los grupos de edad en SHARE, el grupo de edad con el mayor porcentaje de participantes fue el de 60 a 69 años. En Estados Unidos, la mediana de edad de los participantes osciló entre 61 años en el oeste y 66 años en el medio oeste. En todos los grupos de edad en ambas encuestas, el porcentaje de participantes sin diagnóstico previo de una enfermedad crónica al inicio del estudio fue el más bajo en Estados Unidos (30,3 %) y el más alto en el norte y oeste de Europa (48,0 %); dentro de Estados Unidos, el porcentaje osciló entre el 27,3 % en el sur y el 36,3 % en el oeste.
Distribución de la riqueza
En el HRS, la riqueza media (en dólares estadounidenses reales en 2015) de los participantes fue de 36.200 $ (rango intercuartil, 2.000 a 235.000) y varió de 21.600 $ (rango intercuartil, 1.000 a 233.000) en el sur a 75.500 $ (rango intercuartil, 8.000 a 308.000) en el medio oeste. En los países SHARE, la riqueza media (en euros reales en 2015) varió de 800 € (rango intercuartil, 0 a 4.000) en Polonia a 157.400 € (rango intercuartil, 36.000 a 470.000) en Suiza ( Tabla 2 ). La riqueza inicial aumentó en todos los grupos de edad en Estados Unidos y disminuyó en todos los grupos de edad en Europa. En las encuestas, el porcentaje de mujeres, de participantes sin educación universitaria y de participantes que fumaban actualmente disminuyó con el aumento de la riqueza (Tabla S8).Tabla 2
Distribución de la riqueza y mortalidad por todas las causas según país y región de EE.UU.
Mortalidad por todas las causas
Durante una mediana de seguimiento de 10 años (HRS y SHARE combinados), 13.802 participantes (18,7 %) habían muerto por cualquier causa (4,80 por 1000 personas-año). La mortalidad osciló entre 2,9 por 1000 personas-año (intervalo de confianza [IC] del 95 %, 2,8 a 3,0) en el norte y oeste de Europa hasta 6,5 por 1000 personas-año (IC del 95 %, 6,3 a 6,7) en Estados Unidos. Dentro de Estados Unidos, la mortalidad fue más baja en el oeste (5,0 por 1000 personas-año; IC del 95 %, 4,6 a 5,3) y más alta en el medio oeste (7,2 por 1000 personas-año; IC del 95 %, 6,8 a 7,6) ( Tabla 2 ).
Asociación entre la mortalidad y la riqueza
Las estimaciones de supervivencia de Kaplan-Meier según el cuartil de riqueza y la encuesta se presentan en la Figura 1 (p < 0,001 según la prueba de rangos logarítmicos para todas las comparaciones en todos los cuartiles). De forma uniforme en todas las encuestas, la supervivencia fue menor en el cuartil más pobre (cuartil 1) y mayor en el más rico (cuartil 4). No se observó ninguna diferencia en la supervivencia entre los participantes más ricos de Estados Unidos y los más pobres de Europa del norte y del oeste en cada año de seguimiento (Fig. S2a y Tabla S11a). Los participantes más pobres de Estados Unidos parecieron tener una supervivencia peor que todos los grupos de comparación, incluido el cuartil más pobre en las tres regiones europeas (Fig. S2b y Tabla S11b).Figura 1
Estimaciones de supervivencia de Kaplan-Meier según encuesta y riqueza.
En las regiones del censo de EE. UU. (Fig. S3), se observó una creciente brecha de supervivencia entre los participantes más pobres y los más ricos durante el período de estudio. Esta brecha fue mayor en el Medio Oeste y el Sur, y menor en el Oeste. En los análisis que incluyeron participantes tanto en el HRS como en SHARE, los cocientes de riesgo ajustados estimados mostraron que estar en los cuartiles más ricos (cuartiles 2, 3 y 4), en comparación con los más pobres (cuartil 1), se asoció con un menor riesgo de muerte, con cocientes de riesgo ajustados de 0,80 (IC del 95 %, 0,76 a 0,83) en el cuartil 2, 0,68 (IC del 95 %, 0,65 a 0,71) en el cuartil 3 y 0,60 (IC del 95 %, 0,57 a 0,63) en el cuartil 4 ( Figura 2 y Tabla S13). En los cuartiles de riqueza, comparamos a los participantes estadounidenses con los participantes europeos en tres puntos temporales (2 años, 5 años y 8 años) porque encontramos que los efectos varían con el tiempo. En particular, a los 2 años, el cociente de riesgos ajustado para muerte entre los participantes en el norte y oeste de Europa, en comparación con los participantes de EE. UU., fue de 0,60 (IC del 95 %, 0,54 a 0,65); a los 5 años, fue de 0,61 (IC del 95 %, 0,56 a 0,65); y a los 8 años, fue de 0,61 (IC del 95 %, 0,57 a 0,66). De manera similar, el cociente de riesgos ajustado para muerte entre los participantes en el sur de Europa, en comparación con los participantes de EE. UU., fue de 0,68 (IC del 95 %, 0,60 a 0,76) a los 2 años, 0,71 (IC del 95 %, 0,64 a 0,78) a los 5 años y 0,72 (IC del 95 %, 0,66 a 0,79) a los 8 años. Finalmente, el cociente de riesgo ajustado para muerte entre los participantes en Europa del Este, en comparación con los participantes de EE. UU., fue de 0,80 (IC del 95 %, 0,73 a 0,87) a los 2 años, 0,85 (IC del 95 %, 0,78 a 0,91) a los 5 años y 0,87 (IC del 95 %, 0,81 a 0,93) a los 8 años (Tabla S16). Estos resultados fueron robustos a los supuestos alternativos con respecto a la duración de la supervivencia de los participantes, que incluyeron tratar a aquellos con estado desconocido registrados como desaparecidos y asumir que aquellos cuya última entrevista fue realizada por un encuestado sustituto habían fallecido (Fig. S4 y Tabla S15). Obtuvimos resultados que fueron similares en magnitud y dirección al usar el modelo para estimar los cocientes de riesgo ajustados por separado para los participantes con y sin afecciones previamente diagnosticadas y al usar modelos en los que se excluyeron las siguientes covariables: nivel educativo (cualquiera vs. ninguna educación universitaria), residencia (rural vs. no rural) y afección crónica previamente diagnosticada (no vs. sí). Además, obtuvimos resultados similares al aplicar la riqueza total (en lugar del total de activos no relacionados con la vivienda) como métrica de riqueza en el modelo y al utilizar la salud autoevaluada en lugar del diagnóstico, y al utilizar ponderaciones calibradas al inicio (Tablas S19 a S23).Figura 2
Estimación de razones de riesgo ajustadas de muerte.
Finalmente, utilizamos el modelo para estimar los cocientes de riesgo ajustados por separado según el grupo de edad al inicio (50 a 59 años, 60 a 69 años y 70 a 85 años) y encontramos que los cocientes de riesgo siempre disminuyeron a medida que aumentaba el cuartil de riqueza (Tabla S24). La asociación (es decir, los cocientes de riesgo ajustados) entre los cuartiles de riqueza y la mortalidad varió entre los grupos de edad, siendo la mortalidad más alta en todos los grupos de edad en los Estados Unidos que en los grupos de edad correspondientes en Europa del norte y occidental, Europa del sur y Europa del este. En Europa y los Estados Unidos, la diferencia en la mortalidad entre el cuartil más pobre y el más rico fue mayor entre los participantes de 50 a 59 años de edad, menor entre los de 60 a 69 años de edad y menor entre los de 70 a 85 años de edad.
Discusión
Este estudio de cohorte multinacional ha revelado diferencias significativas en la mortalidad por todas las causas según el cuartil de riqueza de 2010 a 2022. Aunque todos los países mostraron una asociación entre la riqueza y la mortalidad, Estados Unidos tuvo la brecha más amplia en la mortalidad entre los cuartiles de riqueza inferior y superior. La mortalidad entre los estadounidenses más ricos pareció ser más alta que entre la mayoría de los europeos del norte y oeste y los europeos del sur más ricos y similar a la entre los europeos del norte y oeste más pobres y la mayoría de los europeos del este. Los estadounidenses más pobres parecieron tener la supervivencia más baja entre todos los grupos de riqueza en la muestra del estudio. Las diferencias regionales de EE. UU. en la mortalidad fueron mínimas, excepto por el hallazgo de una mortalidad más baja entre los participantes más ricos en los estados del oeste que entre los participantes más ricos en las otras regiones del censo de EE. UU. La riqueza puede influir en la salud al afectar el acceso a la educación, las oportunidades laborales, la atención médica y las redes sociales, todos los cuales son predictores importantes de la salud. 18-23 Las diferencias culturales, económicas y políticas pueden influir en el grado en que la riqueza influye en estos factores. Por ejemplo, observamos que el porcentaje de participantes en los tres cuartiles inferiores que habían alcanzado una educación universitaria era mayor en Europa del norte y occidental que en Estados Unidos. Hubo más desigualdad entre los participantes en Estados Unidos y los participantes en las regiones europeas en varias características; en Estados Unidos más que en Europa, las personas ricas tenían más probabilidades que las personas que no son ricas de haberse casado alguna vez y menos probabilidades de ser fumadores actuales o de vivir en áreas rurales. Estos hallazgos pueden indicar que las relaciones entre la riqueza y la educación, los comportamientos saludables y las redes sociales son más pronunciadas en Estados Unidos que en Europa. Al examinar las distribuciones de la riqueza, observamos una mayor riqueza absoluta en Estados Unidos y el norte y oeste de Europa que en el sur y este de Europa ( Tabla 2 ), un hallazgo que probablemente refleja influencias económicas y políticas en la acumulación de riqueza. Aunque la riqueza absoluta puede afectar los resultados de salud, nos centramos en la riqueza relativa dentro de los países y encontramos una relación entre la posición de riqueza relativa de los participantes y la mortalidad. La importancia de la posición de riqueza relativa de una persona en la sociedad también se ha demostrado para otros indicadores de posición social, como los ingresos. 24También encontramos evidencia que sugiere un «efecto de supervivencia» más fuerte en Estados Unidos, donde los menos ricos mueren desproporcionadamente más jóvenes que los menos ricos en Europa. Este hallazgo está en consonancia con los informes de aumento de la mortalidad entre personas de 25 a 65 años de edad en los Estados Unidos 25,26 y se refleja en nuestros datos que muestran que la riqueza media es mayor en el grupo de edad de 60 a 69 años que en el grupo de edad de 50 a 59 años en los Estados Unidos, lo que no siempre es el caso en Europa (y cuando lo es, la magnitud del aumento es menor).Se sabe que la esperanza de vida en Estados Unidos es inferior a la de muchos países de altos ingresos, y los estudios han sugerido que esto se debe a una mayor mortalidad en la mediana edad, en particular entre las personas más pobres. 25–28,32 Se cree comúnmente que los estadounidenses socialmente favorecidos tienen resultados de salud similares a, o mejores que, los de otros países de altos ingresos 29-31 y que la supervivencia después de los 75 años es mejor en Estados Unidos que en países similares. 28 Una idea clave que se puede extraer de nuestros resultados está relacionada con la comparación de grupos de riqueza similares entre países. En nuestro estudio, los estadounidenses más pobres parecieron tener una peor supervivencia que todos los demás grupos de comparación, incluso los más pobres de Europa. También pareció que la mortalidad entre las personas más ricas de Estados Unidos puede ser mayor que entre las personas más ricas del norte y oeste de Europa y del sur de Europa, y no hay evidencia de una diferencia entre los estadounidenses más ricos y los europeos del norte y oeste más pobres. Si bien las estructuras sociales más débiles y el acceso limitado a la atención médica pueden explicar la mayor brecha en la relación entre mortalidad y riqueza en Estados Unidos que en Europa, y la mayor mortalidad entre los estadounidenses más pobres que entre los europeos más pobres, es menos probable que expliquen la menor supervivencia entre los estadounidenses ricos que entre los europeos ricos. Otros factores sistemáticos pueden influir en la longevidad en los distintos estratos sociales, como la dieta, el entorno, las actitudes conductuales, culturales y sociales, y las oportunidades de movilidad social. 2,28,32,33 Los más pobres son los más vulnerables a estos factores sistémicos, pero estos factores son amplios y probablemente afectan a toda la sociedad. Un estudio comparativo adicional que examine cómo difieren estos factores entre cohortes de riqueza transnacionales puede ayudar a identificar si este es el caso. 34
Nuestro estudio presenta limitaciones. En primer lugar, si bien comparó la brecha de mortalidad entre países, no permite inferir causalmente cómo la riqueza influye en la salud. No obstante, nuestros hallazgos destacan factores que podrían estar asociados con la brecha de mortalidad presente en Estados Unidos y Europa. Nuestro análisis, ajustado por características individuales, sugiere que la riqueza se asocia de forma independiente con la mortalidad, y que la desventaja relacionada con la salud en Estados Unidos no se explicó por las diferencias poblacionales. Por el contrario, las diferencias regionales en Estados Unidos se ven atenuadas por las características individuales, aunque la riqueza relativa sigue estando asociada con la mortalidad. En segundo lugar, nuestro análisis se limitó a los participantes de un subconjunto de países europeos en la cuarta ronda de SHARE, lo que restringe la generalización a toda Europa. En tercer lugar, nos vimos limitados por la deserción de la encuesta, aunque el análisis de supervivencia tuvo en cuenta la censura no informativa, y los datos de mortalidad se complementaron con información de las entrevistas de salida. En cuarto lugar, los datos de la encuesta disponibles nos permitieron controlar únicamente un conjunto de características individuales. Por ejemplo, las disparidades raciales y étnicas en la riqueza 35 y los resultados de salud 25,36 en EE. UU ., que reflejan un legado de esclavitud y racismo sistémico, no pudieron compararse con las de Europa debido a la falta de datos sobre razas y grupos étnicos. Finalmente, aunque consideramos ciertas afecciones diagnosticadas, no pudimos distinguir entre la presencia de una enfermedad y la presencia de un diagnóstico; sin embargo, los resultados se mantuvieron consistentes al controlar la salud evaluada por los participantes. Nuestro trabajo hace varias contribuciones. Primero, aportamos información sobre la mortalidad alta y creciente en los Estados Unidos 26,27,37 al explorar la mortalidad comparativa entre adultos mayores en grupos sociales similares. Encontramos que la desventaja comparativa relacionada con la salud en los Estados Unidos también está presente en grupos de mayor edad e incluso entre los estadounidenses más ricos. Segundo, ampliamos la literatura sobre disparidades socioeconómicas en salud al agregar una perspectiva comparativa que se centra en la riqueza en lugar de los ingresos en los Estados Unidos 36–45,38–41,10 y al usar datos más recientes de la literatura previa. 42,44–49 A diferencia de los estudios que muestran una supervivencia similar entre las personas en los grupos de ingresos más altos en los Estados Unidos y Europa, 31,50 encontramos que aquellos en los cuartiles de riqueza más altos de los Estados Unidos tuvieron una supervivencia más corta que muchos de sus contrapartes europeas. Una posible explicación es la diferencia en los ingresos a lo largo de la distribución de la riqueza, con Estados Unidos teniendo una mayor concentración de personas de altos ingresos en el cuartil de riqueza superior que Europa.
Este hallazgo sugiere que el uso del ingreso como medida del estatus socioeconómico puede subestimar su efecto sobre la salud, 11,12 y el grado de esta subestimación varía según los países. Descubrimos que la riqueza estaba asociada con la mortalidad en Estados Unidos y Europa, y que la diferencia de mortalidad entre los cuartiles superior e inferior de riqueza parecía ser mayor en Estados Unidos que en Europa. La mortalidad en Estados Unidos era mayor que en Europa, incluso con niveles de riqueza más altos.
Causes of and risk factors for postpartum haemorrhage: a systematic review and meta-analysis
Yunas, Idnan et al. The Lancet,
Fondo
Es necesario comprender las causas de la hemorragia posparto para brindar el tratamiento y los servicios adecuados. Conocer los factores de riesgo de la hemorragia posparto puede ayudar a abordar los factores de riesgo modificables. Realizamos una revisión sistemática y un metanálisis para identificar y cuantificar las diversas causas y factores de riesgo de la hemorragia posparto.
Métodos
En esta revisión sistemática y metaanálisis, realizamos una búsqueda sistemática de literatura en MEDLINE, Embase, Web of Science, Cochrane Library y Google Scholar para estudios de cohorte de hemorragia posparto desde el 1 de enero de 1960 hasta el 30 de noviembre de 2024 sin restricciones de idioma. Al menos dos autores llevaron a cabo de forma independiente la selección de estudios, la extracción de datos y la evaluación de calidad. Los estudios de cohorte basados en la población disponibles en inglés fueron elegibles. Las tasas de causas de hemorragia posparto, así como los odds ratios (OR) brutos y ajustados para los factores de riesgo, se agruparon utilizando un modelo de efectos aleatorios. Los factores de riesgo se clasificaron como con asociación débil, moderada o fuerte según los OR agrupados: débil (OR >1 a 1,5), moderado (OR >1,5 a 2) y fuerte (OR >2). Este estudio está registrado en PROSPERO, CRD42023479686.
Recomendaciones
Se sintetizaron datos de 327 estudios, que incluyeron a 847.413.451 mujeres, sin restricciones de edad, raza ni etnia. La mayoría de los estudios fueron de alta calidad metodológica. Las tasas agrupadas de las cinco causas comúnmente informadas de hemorragia posparto fueron atonía uterina (70,6% [IC del 95%: 63,9-77,3]; n = 834 707 mujeres, 14 estudios), traumatismo del tracto genital (16,9% [9,3-24,6]; n = 18 449 mujeres, seis estudios), placenta retenida (16,4% [12,3-20,5]; n = 235 021 mujeres, nueve estudios), placentación anormal (3,9% [0,1-7,6]; n = 29 638 mujeres, dos estudios) y coagulopatía (2,7% [0,8-4,5]; n = 236 261, nueve estudios). La tasa agrupada de mujeres con múltiples causas de hemorragia posparto fue del 7,8 % (IC del 95 %: 4,7-10,8; n = 666, dos estudios). Los factores de riesgo con una fuerte asociación con la hemorragia posparto incluyeron anemia, hemorragia posparto previa, parto por cesárea, mutilación genital femenina, sepsis, falta de atención prenatal, embarazo múltiple, placenta previa, uso de tecnología de reproducción asistida, macrosomía con un peso al nacer de más de 4500 g y distocia de hombros. Los factores de riesgo con una asociación moderada con la hemorragia posparto incluyeron IMC ≥30 kg/m 2 , infección por COVID-19, diabetes gestacional, polihidramnios, preeclampsia y hemorragia anteparto. Los factores de riesgo con una asociación débil con la hemorragia posparto incluyeron etnia negra y asiática, IMC 25-29,9 kg/m 2 , asma, trombocitopenia, fibromas uterinos, uso de antidepresivos, inducción del parto, parto instrumental y ruptura prematura de membranas.
Interpretación
El hallazgo de que la atonía uterina es la causa más común de hemorragia posparto respalda la recomendación de la OMS de administrar uterotónicos profilácticos a todas las mujeres que dan a luz. Conocer los factores de riesgo con una fuerte asociación con la hemorragia posparto puede ayudar a identificar a las mujeres con alto riesgo de hemorragia posparto que podrían beneficiarse de una mejor profilaxis y tratamiento. La importancia de la concurrencia de múltiples causas de hemorragia posparto respalda el uso de paquetes de tratamiento.
Fondos
Fundación Gates.
Introducción
La hemorragia posparto es una causa común de mortalidad materna en todo el mundo y representa aproximadamente el 27 % de todas las muertes maternas. 1,2 La definición comúnmente utilizada de hemorragia posparto es la pérdida de sangre de 500 ml o más dentro de las primeras 24 horas después del parto. 3 Una comprensión de las causas y los factores de riesgo podría contribuir a los esfuerzos para reducir las tasas estancadas de mortalidad por hemorragia posparto. Las causas conocidas de hemorragia posparto incluyen atonía uterina, traumatismo del tracto genital, retención placentaria, placentación anormal y coagulopatía. Sin embargo, la prevalencia de estas causas es poco conocida. Conocer las tasas de las causas de hemorragia posparto y la carga que representan permite planificar y dotar de recursos a los servicios de salud para brindar un manejo adecuado. Estudios previos han identificado la atonía uterina como la causa más común. <sup>4,5</sup> Confirmar esto y determinar la tasa de atonía como causa permitirá centrar la atención en la asignación adecuada de recursos para tratamientos, como uterotónicos y dispositivos de taponamiento uterino. De igual manera, conocer la contribución de otras causas, como la coagulopatía, permitirá una planificación y administración adecuadas de sus tratamientos.<sup> 6</sup>Investigación en contexto
Evidencia antes de este estudio
Evidencia antes de este estudioLa hemorragia posparto es una de las principales causas de mortalidad materna a nivel mundial. Se necesitan datos sintetizados actualizados para orientar las políticas globales sobre estratificación y mitigación de riesgos, así como su prevención y tratamiento. Se realizaron búsquedas en MEDLINE, Web of Science, Embase, Cochrane Library y Google Académico desde el 1 de enero de 1960 hasta el 30 de noviembre de 2024, sin restricciones de idioma, utilizando el término de búsqueda «hemorragia posparto» en el título y el resumen, y como término MeSH. Se identificaron 22 estudios sobre la tasa de causas de hemorragia posparto y 311 estudios que evaluaron los factores de riesgo de hemorragia posparto. La mayoría de los estudios incluidos fueron de alta calidad metodológica.
Valor añadido de este estudioNuestra revisión sistemática y metaanálisis produjeron tasas agrupadas basadas en evidencia actualizadas de causas de hemorragia posparto y hemorragia posparto grave y refractaria. La atonía uterina, que es el objetivo de la mayoría de los tratamientos de primera línea para la hemorragia posparto, fue la causa más común. Otras causas importantes fueron el traumatismo del tracto genital, la placenta retenida, la placentación anormal y la coagulopatía. Destacamos la importancia de múltiples causas concurrentes que resultan en hemorragia posparto. Se identificó una variedad de factores de riesgo y sus niveles de asociación con la hemorragia posparto. Muchos de estos son modificables. Los factores de riesgo con una fuerte asociación con la hemorragia posparto incluyeron anemia, hemorragia posparto previa, parto por cesárea, mutilación genital femenina, sepsis, falta de control prenatal, embarazo múltiple, placenta previa, uso de tecnología de reproducción asistida, macrosomía fetal con peso al nacer superior a 4500 g y distocia de hombros.
Implicaciones de toda la evidencia disponibleEl conocimiento de las causas y los factores de riesgo de la hemorragia posparto permite a los responsables políticos promover la profilaxis y el tratamiento eficaces, especialmente para mujeres con alto riesgo de hemorragia posparto, y desarrollar estrategias dirigidas a los factores de riesgo. La hemorragia posparto causada por múltiples causas concurrentes justifica el uso de paquetes de tratamiento. Se deben promover las prácticas asociadas con la reducción del riesgo de hemorragia posparto, como el contacto piel con piel y la lactancia materna.Existen numerosos factores de riesgo bien establecidos para la hemorragia posparto, como la obesidad, la anemia, los antecedentes de hemorragia posparto previa y el parto por cesárea. 7 Algunos de estos factores de riesgo son modificables (es decir, abarcan comportamientos y afecciones que pueden alterarse o controlarse para reducir el riesgo de hemorragia posparto). Conocer su nivel de asociación con la hemorragia posparto puede ayudar a definir estrategias para mitigar su efecto. También puede ayudar a identificar a las personas con alto riesgo de hemorragia posparto que podrían requerir una monitorización más estrecha, así como una mejor profilaxis y tratamiento. También se han identificado nuevos factores de riesgo para la hemorragia posparto, como la infección por COVID-19 8 y el uso de antidepresivos. 9 Conocer su nivel de asociación podría brindar la oportunidad de modificar sus efectos mediante estrategias como la vacunación, en la prevención de la enfermedad por COVID-19, y la monitorización del perfil de coagulación, en el caso del uso de antidepresivos. La literatura existente abarca revisiones sistemáticas sobre las causas y los factores de riesgo de la hemorragia posparto, pero estas tienen un alcance limitado o están desactualizadas. 10 Algunas revisiones han restringido su alcance al parto vaginal, 11 otras a la hemorragia posparto grave, 7 y otras a causas específicas, como la hemorragia posparto atónica. 12Por lo tanto, realizamos una revisión sistemática exhaustiva y un metanálisis para identificar y cuantificar las tasas de diferentes causas de hemorragia posparto, así como la asociación de una amplia gama de factores de riesgo para la hemorragia posparto en el parto vaginal y por cesárea.
Métodos
Estrategia de búsqueda y criterios de selección
Para esta revisión sistemática y metaanálisis, seguimos las directrices de informe PRISMA. 13 Este estudio está registrado en PROSPERO, CRD42023479686. Fueron elegibles los estudios de cohorte basados en la población (es decir, estudios regionales, nacionales, multipaís o multicéntricos) que informaron las causas y los factores de riesgo de hemorragia posparto. Se excluyeron artículos no publicados, preimpresiones, editoriales, comentarios, cartas, informes de casos, libros y estudios no humanos y en idiomas distintos del inglés. También excluimos artículos de revisión, pero evaluamos sus listas de referencias para estudios potencialmente elegibles. Se realizaron búsquedas en cinco bases de datos electrónicas (MEDLINE, Web of Science, Embase, Cochrane Library y Google Scholar). Se identificó literatura gris utilizando Google Scholar. Se verificaron las listas de referencias de los estudios incluidos y las revisiones disponibles para identificar estudios elegibles adicionales. La estrategia de búsqueda utilizó las palabras clave «hemorragia posparto» en el título y el resumen y como término MeSH para identificar estudios elegibles utilizando una cadena de búsqueda exhaustiva ( apéndice p 1 ). Los resultados de la búsqueda se limitaron a los artículos publicados entre el 1 de enero de 1960 y el 30 de noviembre de 2024.Cinco autores (MAI, IY, KNS, SSA y SK) evaluaron de forma independiente los estudios, inicialmente por título y resumen, y posteriormente, si correspondía, realizaron una revisión completa del texto para determinar su elegibilidad. Cualquier diferencia sobre la inclusión se resolvió por consenso o mediante discusión con otros autores de la revisión (AC, AJD e IG).La extracción de datos de la selección final de estudios fue realizada de forma independiente por dos autores (MAI e IY). Cuando se encontraron datos duplicados de la misma población fuente, se eliminaron los datos del estudio más antiguo. Los siguientes datos e información se extrajeron de cada estudio elegible utilizando una tabla de extracción de datos pre-pilotada: apellido del primer autor, año de publicación, país, duración del estudio, número de mujeres, diseño del estudio, población, factores de riesgo estudiados, definición de hemorragia posparto y hemorragia posparto grave, método de medición de la pérdida de sangre (subjetivo u objetivo) y factores de confusión para los cuales se realizó el ajuste. Los métodos de medición subjetivos se basaron en la estimación visual, mientras que los métodos objetivos se basaron en enfoques volumétricos (p. ej., campo o bandeja de recolección de sangre calibrados) o gravimétricos (p. ej., pesaje de hisopos, compresas, lino empapados en sangre o sangre recolectada en campo o bolsa).Los estudios incluidos definieron generalmente la hemorragia posparto como pérdida de sangre de 500 ml o más en las primeras 24 h después del parto, y la hemorragia posparto grave como pérdida de sangre de 1000 ml o más en las primeras 24 h después del parto. Los estudios que no indicaron el volumen exacto de pérdida de sangre para su definición de hemorragia posparto y hemorragia posparto grave aún fueron elegibles para su inclusión. La hemorragia posparto refractaria se definió como hemorragia que requirió tratamientos de segunda línea, como uterotónicos adicionales o compresión uterina bimanual. 14Agrupamos la hemorragia posparto grave y la hemorragia posparto refractaria juntas, ya que se superponen sustancialmente, y ambas requieren tratamientos de segunda línea.
La calidad metodológica de los estudios incluidos fue evaluada por tres autores de forma independiente (MAI, IY y SSA) mediante la aplicación de la herramienta de evaluación crítica del Joanna Briggs Institute (JBI) para estudios de cohorte. 15 La herramienta del JBI utiliza 11 elementos de la lista de verificación de calidad con cuatro opciones: sí, no, poco claro y no aplicable. Se otorga un punto por cada respuesta afirmativa. El porcentaje total de respuestas afirmativas se utilizó para determinar la puntuación final. La evidencia proporcionada por cada estudio para nuestra pregunta de investigación se clasificó como de alta calidad (bajo riesgo de sesgo: >80 % de respuestas afirmativas), calidad moderada (riesgo moderado de sesgo: 60-80 % de respuestas afirmativas) o baja calidad (alto riesgo de sesgo: <60 % de respuestas afirmativas). Cualquier desacuerdo se resolvió después de discutirlo con otros autores (AC e IG). Exploramos el sesgo de publicación generando gráficos de embudo de comparaciones que tenían diez o más estudios. Evaluamos visualmente los gráficos de embudo para detectar asimetría ( apéndice, págs. 188-91 ).
Análisis de datos
Las tasas agrupadas para las diferentes causas de hemorragia posparto, y hemorragia posparto severa y refractaria, y los IC del 95% se calcularon utilizando un modelo de efectos aleatorios. Para cada uno de los factores de riesgo, se extrajeron los odds ratios (OR) ajustados, controlando los factores de confusión ( apéndice págs. 2-96 ), de los estudios individuales junto con los IC del 95% correspondientes. Además, se extrajeron los datos agregados brutos de cada estudio individual incluido en el análisis para obtener asociaciones no ajustadas que se agruparon utilizando el método de Mantel-Haenszel (modelo de efectos aleatorios). Nuestra elección de utilizar un modelo de efectos aleatorios se basó en la expectativa de que es poco probable que las exposiciones sean realmente idénticas en los estudios incluidos. 16 Las cifras de nuestros resultados presentan tanto los OR ajustados como los OR brutos, cuando estaban disponibles. El manuscrito de texto prioriza el informe de los OR ajustados, pero presenta los OR brutos cuando los OR ajustados pertinentes no estaban disponibles. Para los factores de riesgo en los que el OR bruto fue significativo (p < 0,05), pero el OR ajustado no, presentamos tanto el OR bruto como el OR ajustado en el texto.Los factores de riesgo de hemorragia posparto se agruparon en las siguientes categorías para permitir una comparación significativa: demográficos, de estilo de vida, médicos, relacionados con el embarazo anterior y actual, y relacionados con el parto y el nacimiento. Clasificamos el nivel de asociación de cada factor de riesgo con la hemorragia posparto en débil (OR >1 a 1,5), moderado (OR >1,5 a 2) y fuerte (OR >2) según las adaptaciones de Shih y colegas. 17La heterogeneidad de los estudios se evaluó mediante la visualización de los gráficos forestales y el cálculo de la estadística τ 2 (en la escala de probabilidades logarítmicas).Cuando hubo menos de dos estudios para una comparación específica, no pudimos realizar un metanálisis, por lo que resumimos los hallazgos y presentamos los datos en diagramas de bosque (forest plots) relevantes. Estos se incluyen en el apéndice (pp. 109-87 ).Todos los análisis estadísticos se realizaron con STATA versión 18 o Review Manager versión 5.4.1. Se utilizó STATA para generar las tasas de las causas de hemorragia posparto, hemorragia posparto grave y refractaria, con sus IC del 95%. Review Manager se utilizó para generar estimaciones brutas e IC del 95% para los diversos factores de riesgo. STATA se utilizó para las estimaciones ajustadas de los factores de riesgo con sus IC del 95%.
Papel de la fuente de financiación
El financiador del estudio no tuvo ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de los datos o la redacción del informe.
Resultados
Se identificaron 25 343 estudios, de los cuales se excluyeron 12 202 estudios no elegibles por ser informes de casos, capítulos de libros, comentarios, editoriales, manuscritos en idiomas distintos del inglés (o manuscritos no disponibles en su traducción al inglés), estudios no realizados en humanos, artículos de revisión o estudios duplicados. Los 13 141 estudios restantes se examinaron según sus títulos y resúmenes. Tras la revisión completa de 610 estudios, se incluyeron 327 en el análisis: 22 estudios que evaluaron las causas de la hemorragia posparto y 311 estudios que evaluaron los factores de riesgo. De estos, seis estudios aportaron datos tanto para el análisis de causas como para el de factores de riesgo ( figura 1 ). 14,18–22
Nueve de los estudios incluidos se realizaron en varios países, mientras que el resto (318 estudios) se basaron en un solo país. Los países de estudio más comunes fueron EE. UU. (81 estudios), China (36 estudios), Reino Unido (20 estudios), Israel (18 estudios), Australia (13 estudios), Canadá (13 estudios), Suecia (11 estudios), India (diez estudios), Etiopía (nueve estudios) y Francia (ocho estudios; apéndice, págs. 2-96 ). Hubo una representación sustancial tanto de países de ingresos altos (PIA) como de países de ingresos bajos y medios (PIBM; apéndice, pág. 108 ).De los 327 estudios analizados, 70 (21,4 %) fueron prospectivos, mientras que 257 (78,6 %) se realizaron retrospectivamente ( apéndice, págs. 2-96 ). Solo 12 (3,7 %) de los estudios incluidos emplearon un método de medición objetivo para medir la pérdida de sangre posparto. El resto se basó en la estimación visual.Los resultados de las evaluaciones de riesgo de sesgo del JBI 15 mostraron que 310 (94,8%) de los estudios incluidos fueron de alta calidad (bajo riesgo de sesgo), 17 (5,2%) fueron de calidad moderada (riesgo moderado de sesgo) y ninguno fue de baja calidad (alto riesgo de sesgo; apéndice págs. 97-106 ).La atonía uterina fue la causa más común de hemorragia posparto. La tasa combinada de atonía uterina como causa de hemorragia posparto fue del 70,6 % (IC del 95 %: 63,9-77,3; n = 834 707 mujeres, 14 estudios). Las tasas combinadas para las demás causas fueron las siguientes: traumatismo del tracto genital, 16,9 % (IC del 95 %: 9,3-24,6; 18 449 mujeres, seis estudios); retención de placenta, 16,4 % (12,3-20,5; 235 021 mujeres, nueve estudios); placentación anormal, 3,9 % (0,1-7,6; 29 638 mujeres, dos estudios); y coagulopatía, 2,7 % (0,8-4,5; 236 261 mujeres, nueve estudios). La tasa combinada de causas múltiples (dos o más causas concurrentes) fue del 7,8 % (IC del 95 %: 4,7–10,8; 666 mujeres, dos estudios; figura 2 ).
Figura 2 Tasas de causas de hemorragia posparto
La atonía uterina también fue la causa más común de hemorragia posparto severa y refractaria. Sin embargo, su tasa combinada como causa de hemorragia posparto severa y refractaria fue menor que la de hemorragia posparto en 41,4% (IC del 95%: 34,9-47,9; 80 110 mujeres, seis estudios). Las tasas combinadas para las otras causas de hemorragia posparto severa y refractaria fueron las siguientes: traumatismo del tracto genital, 12,8% (IC del 95%: 5,8 a 19,8; 80 110 mujeres, seis estudios); placenta retenida, 13,8% (8,1 a 19,4; 80 110 mujeres, seis estudios); placentación anormal, 8,8% (–2,1 a 19,8; 42 915 mujeres, cuatro estudios); y coagulopatía, 1,1 % (–0,2 a 2,4; 3681 mujeres, dos estudios). La tasa combinada de hemorragia posparto grave y refractaria por múltiples causas fue del 27,4 % (IC del 95 %: 22,8 a 32,0; 361 mujeres, un estudio; figura 3 ).
Figura 3 Tasas de causas de hemorragia posparto grave y refractaria
No hubo factores de riesgo demográficos o de estilo de vida para la hemorragia posparto con una fuerte asociación (es decir, OR >2). Los factores demográficos y de estilo de vida con una asociación moderada fueron el IMC de 30,0–34,9 kg/m2 en comparación con el IMC de 18,5–24,9 kg/m2 ( OR ajustado 1,51 [IC del 95 % 1,32–1,72]; 3 409 963 mujeres, diez estudios). Los factores demográficos y de estilo de vida con una asociación débil con la hemorragia posparto fueron el IMC de 25,0–29,9 kg/m2 en comparación con el IMC de 18,5–24,9 kg/m2 ( OR ajustado 1,21 [IC del 95 % 1,13–1,30]; 3 409 963, diez estudios); Etnia asiática en comparación con etnia blanca (1,15 [1,04–1,27]; 2 598 284 mujeres, tres estudios); y etnia negra en comparación con etnia blanca (1,44 [1,03–2,01]; 2 598 284, tres estudios; figura 4 ).
Figura 4 Factores de riesgo demográficos y relacionados con el estilo de vida para la hemorragia posparto
El contacto piel con piel y la lactancia materna tuvieron un OR ajustado de menos de 1 cuando se estimó su asociación con hemorragia posparto: (OR ajustado 0,55 [IC del 95 % 0,42–0,73]; 7548 mujeres, un estudio; figura 4 ).Los factores de riesgo médicos para la hemorragia posparto que mostraron una fuerte asociación con la hemorragia posparto fueron anemia (OR ajustado 2,36 [IC del 95 % 1,29–4,32]; 167 573 mujeres, dos estudios), mutilación genital femenina (OR ajustado 2,14 [IC del 95 % 1,43–3,20]; 40 157 mujeres, cinco estudios), cirrosis hepática (OR bruto 4,43 [IC del 95 % 3,20–6,13]; 8186 mujeres, cuatro estudios), sepsis (OR ajustado 2,31 [IC del 95 % 1,55–3,46]; 10 619 435 mujeres, tres estudios), comportamiento suicida (OR ajustado 2,11 [IC del 95 % 1,58–2,83]; 23 696 522 mujeres, dos estudios). estudios; apéndice pp 107–08 ), tuberculosis (OR bruto 2,39 [IC del 95 % 2,25–2,54]; 57 393 459 mujeres, un estudio) y tromboembolismo venoso (OR ajustado 4,38 [IC del 95 % 1,75–10,97]; 772 mujeres, un estudio). Los factores de riesgo médicos que mostraron una asociación moderada fueron COVID-19 (OR ajustado 1,85 [IC del 95 % 1,56–2,18]; 323 959 mujeres, cinco estudios), síndrome de Ehlers-Danlos (OR ajustado 1,66 [IC del 95 % 1,09–2,52]; 14 513 666 mujeres, dos estudios), diabetes gestacional (OR bruto 1,88 [IC del 95 % 1,16–3,03]; 4679 mujeres, seis estudios), enfermedad hepática (OR bruto 1,64 [IC del 95 % 1,12–2,42]; 18 650 041 mujeres, diez estudios), pancreatitis (OR ajustado 1,90 [IC del 95 % 1,55–2,33]; 13 815 919 mujeres, un estudio), polihidramnios (OR ajustado 1,73 [IC del 95 % 1,32–2,28]; 107 350 mujeres, tres estudios), preeclampsia (OR ajustado 1,54 [IC del 95 % 1,48–1,60]; 1 697 353 mujeres, tres estudios) y enfermedad de von Willebrand (OR bruto 1,52 [IC del 95 % 1,29–1,80]; 601 959 mujeres, dos estudios; OR ajustado 3,82 [IC del 95 % 0,78–18,70]; 66 mujeres, un estudio). Los factores de riesgo médicos que mostraron una asociación débil fueron hipotiroxinemia (OR bruto 1,32 [IC del 95 % 1,05–1,66]; 7051 mujeres, un estudio; OR ajustado 1,29 [IC del 95 % 0,98–1,69]; 7051 mujeres, un estudio), asma (OR ajustado 1,24 [IC del 95 % 1,13–1,36]; 82 900 342 mujeres, tres estudios), psoriasis (OR ajustado 1,40 [IC del 95 % 1,04–1,89]; 2 350 330, un estudio), trombocitopenia (OR ajustado 1,40 [IC del 95 % 1,04–1,89]; 233 681 mujeres, tres estudios), fibromas uterinos (OR ajustado 1,20 [IC del 95 % 1,06–1,35]; 113 984, un estudio), insuficiencia de vitamina D (OR ajustado 1,07 [IC del 95 % 1,03–1,12]; 399 mujeres, un estudio); uso general de antidepresivos (OR ajustado 1,47 [IC del 95 % 1,28–1,70]; 764 865 mujeres, seis estudios), trastorno por consumo de cannabis (OR ajustado 1,09 [IC del 95 % 1,08–1,11]; 73 109 790 mujeres, un estudio), trastorno por consumo de opioides (OR ajustado 1,16 [IC del 95 % 1,14–1,19]; 73 109 790 mujeres, un estudio) y uso de codeína (OR ajustado 1,20 [IC del 95 % 1,06–1,35]; 67 982 mujeres, un estudio; figura 5 ).
Figura 5 Factores de riesgo médicos (A y B) para la hemorragia posparto
Los resultados de los factores de riesgo relacionados con el embarazo para la hemorragia posparto se muestran en la figura 6 . Los factores de riesgo relacionados con el embarazo con una fuerte asociación fueron hemorragia posparto previa (OR ajustado 3,17 [IC del 95 % 2,42–4,16]; 1 137 846 mujeres, cuatro estudios), muerte fetal previa (2,31 [1,44–3,71]; 3476 mujeres, un estudio), ausencia de visitas de atención prenatal (2,78 [1,78–4,36]; 2083 mujeres, tres estudios), útero encarcelado (2,80 [1,79–4,38]; 9 096 788 mujeres, un estudio), embarazo múltiple (5,86 [5,50–6,25]; 210 132 mujeres, un estudio), placenta previa (3,10 [1,61–5,97]; 512 289 mujeres, cuatro estudios), placenta previa resuelta (3,35 [2,43–4,62]; 1706 mujeres, dos estudios), uso de tecnología de reproducción asistida (2,40 [2,08–2,76]; 21 657 010 mujeres, 16 estudios) y transferencia de embriones congelados en ciclos de programación versus transferencia de embriones congelados en ciclos naturales (2,65 [2,23–3,14]; 30 615 mujeres, dos estudios). Los factores de riesgo relacionados con el embarazo con una asociación moderada fueron la hemorragia anteparto (OR bruto 2,09 [IC del 95 % 0,74–5,89]; OR ajustado 1,94 [IC del 95 % 0,69–5,44]; 229 232 mujeres, dos estudios) y la interrupción médica del embarazo versus la interrupción quirúrgica del embarazo (OR ajustado 1,71 [IC del 95 % 1,26–2,31]; 45 632 mujeres, un estudio; apéndice pp 107–08 ). Los factores de riesgo relacionados con el embarazo con una asociación débil fueron la interrupción médica previa del embarazo versus mujeres primigestas (OR ajustado 1,48 [IC del 95 % 1,20–1,83]; 45 632 mujeres, un estudio) y las grandes multíparas versus multíparas (1,20 [1,10–1,30]; 290 572 mujeres, un estudio; apéndice págs. 107–08 ).
Figura 6 Factores de riesgo relacionados con el embarazo para la hemorragia posparto
Los factores de riesgo de parto y nacimiento para hemorragia posparto con una fuerte asociación fueron parto por cesárea (OR ajustado 5,18 [IC del 95 % 3,42–7,85]; 1014 mujeres, un estudio), macrosomía fetal con peso al nacer ≥5000 g (OR ajustado 3,25 [IC del 95 % 1,30–8,14]; 215 492 mujeres, dos estudios), macrosomía fetal con peso al nacer 4500–4999 g (OR ajustado 2,08 [IC del 95 % 1,70–2,54]; 277 097 mujeres, cuatro estudios) y distocia de hombros (OR bruto 2,06 [IC del 95 % 1,67–2,54]; 177 937 mujeres, dos estudios). El factor de riesgo de parto y nacimiento con una asociación moderada fue la macrosomía fetal con peso al nacer de 4000 a 4499 g (OR ajustado 1,67 [IC del 95 % 1,54–1,80]; 277 097 mujeres, cuatro estudios). Los siguientes factores de riesgo de parto y nacimiento tuvieron una asociación débil con la hemorragia posparto: inducción del parto (OR ajustado 1,37 [IC del 95 % 1,22–1,54]; 295 053 mujeres, nueve estudios), parto instrumental (OR ajustado 1,44 [IC del 95 % 1,03–2,00]; 1 166 162, tres estudios) y ruptura prematura de membranas (OR bruto 1,39 [IC del 95 % 1,28–1,51]; 108 689 mujeres, dos estudios; figura 7 ).
En el apéndice (pp. 107-108 ) se presentan factores de riesgo adicionales de hemorragia posparto . En el apéndice (pp. 109-187 ) se presentan los diagramas de bosque que representan los OR brutos y ajustados de todos los factores de riesgo identificados para la hemorragia posparto .No fue posible realizar análisis de subgrupos para las causas de hemorragia posparto según el tipo de parto (parto vaginal vs. cesárea), ya que solo un número limitado de los estudios incluidos desglosaron los datos por tipo de parto. La mayoría de los estudios proporcionaron datos combinados de parto vaginal y cesárea. Para la mayoría de los factores de riesgo, no pudimos realizar análisis de subgrupos por nivel de ingresos (HIC vs. LMIC), debido a la escasez de datos disponibles. Sin embargo, sí contábamos con datos para realizar análisis de subgrupos para IMC 25-29,9 kg/m² en comparación con IMC 18,5-24,9 kg/ m² , y para tecnología de reproducción asistida en comparación con concepción espontánea. En ambos casos, no se observaron diferencias significativas entre los subgrupos por nivel de ingresos ( apéndice, pág. 192 ). No pudimos realizar análisis de subgrupos por país debido a la falta de datos para generar subgrupos con suficientes estudios que permitieran un análisis fiable. 23
Discusión
Identificamos diversos factores de riesgo y sus niveles de asociación con la hemorragia posparto. Descubrimos que las tasas agrupadas de las causas de hemorragia posparto, para las cuales pudimos identificar datos, mostraron que la atonía uterina fue la causa más frecuente. Este hallazgo concuerda con datos publicados previamente<sup> 10</sup> y respalda las recomendaciones globales de que todas las mujeres que dan a luz reciban uterotónicos profilácticos para la prevención de la hemorragia posparto<sup> 24</sup> Las otras causas de hemorragia posparto, en orden descendente de frecuencia, fueron traumatismo del tracto genital, retención placentaria, placentación anormal y coagulopatía. Los resultados mostraron que múltiples causas (dos o más causas concurrentes) también fueron importantes para causar hemorragia posparto. Este hallazgo se presta al uso de paquetes de tratamiento en el manejo de la hemorragia posparto para abordar diversas causas que podrían coexistir. Uno de estos paquetes es el paquete MOTIVE, que proporciona tratamiento de primera respuesta independientemente de la causa del sangrado<sup> 25</sup>Los resultados de las tasas agrupadas de causas de hemorragia posparto grave y hemorragia posparto refractaria mostraron que la atonía seguía siendo la causa más frecuente, aunque en menor medida que la hemorragia posparto. La hemorragia posparto grave y refractaria generalmente se presenta después de los tratamientos iniciales para la hemorragia posparto, que se centran principalmente en el manejo de la atonía; por lo tanto, se espera que la atonía tenga una menor incidencia en quienes continúan sangrando después de los tratamientos iniciales para la hemorragia posparto.Nuestra revisión identificó factores de riesgo modificables y no modificables para la hemorragia posparto. Los factores de riesgo modificables permiten ajustes en el estilo de vida y la corrección de deficiencias para minimizar su impacto. En el caso de los factores de riesgo no modificables, los profesionales de la salud podrían mejorar los resultados mediante una planificación anticipada de la atención, una mejor profilaxis de la hemorragia posparto y un tratamiento oportuno.Los factores de riesgo modificables asociados con la hemorragia posparto en nuestra revisión incluyeron IMC alto, anemia, hipertensión, insuficiencia de vitamina D, uso de cannabis y opioides y ausencia de atención prenatal.Nuestro estudio mostró un gradiente biológico en la asociación entre el IMC y la hemorragia posparto. Las categorías de IMC más altas presentaron una asociación más fuerte con la hemorragia posparto. Es importante considerar las variaciones regionales con diferentes valores de corte para las categorías de IMC. Las implicaciones para la salud de los valores de corte para las categorías de IMC en las poblaciones asiáticas, por ejemplo, son diferentes a las de las poblaciones europeas. 26Se estima que el 37% de las mujeres embarazadas a nivel mundial padecen anemia.<sup> 27</sup> La anemia afecta la capacidad de la mujer embarazada para afrontar complicaciones como la hemorragia posparto, las infecciones y el deterioro cardiovascular. La deficiencia de hierro es una de las principales causas de anemia, y los programas de nutrición para embarazadas podrían ayudar a reducir su efecto.<sup> 27</sup> La asociación entre anemia y hemorragia posparto podría deberse al aumento compensatorio del tamaño y la vascularización de la placenta, <sup>28</sup> o a la disminución de la fuerza miometrial observada en estados de deficiencia de hierro, <sup>29 </sup> los cuales aumentan la probabilidad de sangrado.La asociación entre la falta de control prenatal y la hemorragia posparto resalta la importancia de brindar control prenatal regular a las embarazadas para identificar otros factores de riesgo, como un IMC alto, anemia y antecedentes de hemorragia posparto. 30 Una vez identificados, estos factores de riesgo pueden abordarse mediante consejos sobre estilo de vida y alimentación en caso de IMC alto, y la corrección de deficiencias en caso de anemia por deficiencia de hierro. Conocer antecedentes de hemorragia posparto puede requerir un seguimiento más estrecho de las mujeres que dan a luz.Destacamos varias afecciones médicas subyacentes con una asociación con hemorragia posparto, que si se optimizan podrían reducir las probabilidades de que ocurra una hemorragia posparto. Estas incluyeron diabetes gestacional, asma, tromboembolia venosa e infección por COVID-19. La asociación de diabetes gestacional con hemorragia posparto en algunas mujeres podría deberse a que es un factor de riesgo para macrosomía, 31 que en sí misma es un factor de riesgo para hemorragia posparto. Se sabe que el asma está asociada con otros factores de riesgo para hemorragia posparto, como hipertensión y obesidad. 32 El tratamiento de la tromboembolia venosa implica la administración de anticoagulantes, que pueden aumentar el riesgo de sangrado. Esta razón podría explicar la asociación de tromboembolia venosa con hemorragia posparto. La infección por COVID-19 resulta en un estado protrombótico. A pesar de esto, se asocia con un mayor riesgo de hemorragia posparto. Esta asociación podría deberse a la administración de anticoagulantes para el tratamiento de la COVID-19 en pacientes, lo que puede aumentar el riesgo de sangrado. Dado que la pandemia de COVID-19 se limitó a un período limitado, representa un escenario excepcional, cuya aplicación podría ser menos frecuente en el futuro.Destacamos el uso de antidepresivos como ejemplo de un factor de riesgo no modificable asociado con la hemorragia posparto. Los antidepresivos, como los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina, causan una disminución de la serotonina en las plaquetas y dificultan la coagulación sanguínea, lo que aumenta la probabilidad de sangrado. Las mujeres embarazadas que toman estos medicamentos podrían necesitar un seguimiento más estricto de su perfil de coagulación sanguínea.Los factores de riesgo asociados con una menor probabilidad de hemorragia posparto incluyeron el contacto piel con piel y la lactancia materna. Ambos factores inducen la liberación endógena de oxitocina, que provoca la contracción uterina y reduce el sangrado. 33 Para el tabaquismo y el consumo de alcohol, las estimaciones se obtuvieron de un estudio cada uno. Los OR ajustados y brutos para el tabaquismo, y el OR ajustado para el consumo de alcohol, mostraron una asociación con una menor probabilidad de hemorragia posparto. Sin embargo, hubo discordancia entre los OR ajustados y brutos para el consumo de alcohol.Los OR ajustados de nuestro estudio no mostraron una asociación significativa entre la edad materna y la hemorragia posparto. Este hallazgo contrasta con el de un estudio previo, 34 que mostró una asociación entre el aumento de la edad materna y complicaciones como la hemorragia posparto.Las fortalezas de nuestra revisión incluyeron la estrategia de búsqueda exhaustiva y amplia, que identificó varios estudios de cohorte de gran tamaño. Este enfoque nos permitió agrupar las tasas a nivel local, regional y nacional. A pesar de buscar en bases de datos desde 1960, solo dos de los estudios incluidos se publicaron antes del año 2000, por lo que nuestros hallazgos se basan en evidencia más reciente. Realizamos una evaluación de calidad utilizando la herramienta de evaluación de calidad del JBI 15 y observamos que la mayoría de los estudios eran de alta calidad metodológica. No identificamos estudios de baja calidad metodológica. Nuestros análisis incluyeron varios estudios de gran tamaño, por lo que utilizamos τ² en lugar de I² para evaluar la heterogeneidad. En los metanálisis, los valores de τ² generalmente permanecen sin cambios a medida que aumenta la precisión (el tamaño de los estudios incluidos), mientras que los valores de I² pueden aumentar rápidamente hacia el 100% y dificultar su interpretación. Categorizamos la fuerza de las asociaciones de los diversos factores de riesgo con la hemorragia posparto adaptando los métodos de Shih y colegas, quienes establecieron las siguientes categorías: asociación fuerte (OR > 2) y asociación débil (OR > 1 a 2). Subdividimos la categoría de asociación débil en débil (OR > 1 a < 1,5) y moderada (OR > 1,5 a 2). Este enfoque nos permitió distinguir los factores de riesgo con asociaciones fuertes, moderadas y débiles con la hemorragia posparto.
Una limitación de la mayoría de los estudios incluidos en nuestro análisis es el uso de la estimación visual subjetiva de la pérdida de sangre para cuantificar la hemorragia posparto. Se ha demostrado que la estimación visual es inexacta, por lo que estos estudios podrían no capturar con precisión la tasa real de hemorragia posparto. 36 Un gran ensayo internacional, aleatorizado por conglomerados 25 que investigó la hemorragia posparto destacó la importancia de la medición objetiva de la pérdida de sangre para diagnosticar con precisión la hemorragia posparto y permitir su manejo rápido. Las definiciones de hemorragia posparto y hemorragia posparto grave utilizadas por los diferentes estudios incluidos en nuestra revisión a veces variaron. Para nuestro análisis, nos basamos en la definición declarada de hemorragia posparto y hemorragia posparto grave de cada artículo individual. Con respecto a los factores utilizados por los diferentes estudios para ajustar sus hallazgos y generar OR ajustados, aunque se ajustaron los factores comunes, siendo la edad materna el más común, estos factores variaron. Esta variación podría haber reducido la precisión cuando se agruparon los OR ajustados. Para algunos de los factores de riesgo que identificamos, solo contábamos con datos de un único estudio, y ocasionalmente de un estudio pequeño. Reconocemos que, en tales situaciones, podríamos tener estimaciones poco fiables. Estas estimaciones se presentan principalmente en el apéndice.No todos los factores de riesgo identificados actúan de forma independiente. A menudo, los factores de riesgo pueden actuar a través de otros factores de riesgo relacionados, como se mencionó en el caso de la diabetes gestacional y la macrosomía. Otros factores de riesgo que podrían estar relacionados incluyen la macrosomía y la distocia de hombros, así como el sangrado preparto y la anemia. Reducir el efecto de un factor de riesgo podría contribuir a reducir los efectos de otros factores de riesgo relacionados.Otra limitación de nuestra revisión fue la imposibilidad de desglosar los datos de partos vaginales y cesáreas según las causas de hemorragia posparto. Solo unos pocos estudios primarios que analizaron las causas de hemorragia posparto separaron las tasas de hemorragia posparto para partos vaginales y cesáreas. Las tasas de causas de hemorragia posparto y la asociación de factores de riesgo para la hemorragia posparto podrían ser diferentes para estos dos tipos de parto.Nuestra revisión restringió los estudios elegibles a aquellos disponibles en inglés. No aplicamos un filtro de idioma, sino que excluimos los estudios en la etapa de selección de título y resumen. Este enfoque nos permitió incluir estudios publicados originalmente en idiomas distintos del inglés, pero que posteriormente se tradujeron y publicaron en inglés. Excluir estudios en idiomas distintos del inglés podría haber reducido el número de estudios de, por ejemplo, países de habla francesa, española y china. Sin embargo, contamos con una representación sustancial de estudios de países de habla no inglesa.Es importante considerar la prevalencia de los factores de riesgo junto con la intensidad de su asociación con la hemorragia posparto al planificar las políticas. El útero encarcelado mostró una fuerte asociación con la hemorragia posparto, pero es mucho menos frecuente que un factor de riesgo como la etnia negra, que, si bien se asocia débilmente con la hemorragia posparto, representa una mayor carga de salud global debido a su mayor prevalencia.Las mujeres que tienen factores de riesgo con una fuerte asociación con la hemorragia posparto, como anemia, antecedentes de hemorragia posparto y parto por cesárea, pueden ser identificadas y priorizadas para prevención y tratamientos específicos. La OMS actualmente recomienda la oxitocina como el agente uterotónico de elección para la prevención de la hemorragia posparto en todos los partos. 24 Sin embargo, existen otros agentes uterotónicos, como las combinaciones de ergometrina más oxitocina y misoprostol más oxitocina, que son más eficaces pero tienen tasas más altas de efectos secundarios.
Ha habido reticencia a administrar rutinariamente a todas las mujeres estos agentes más eficaces debido a las preocupaciones sobre los efectos secundarios. Sin embargo, podría ser apropiado ofrecer estos agentes a las mujeres identificadas como de alto riesgo de hemorragia posparto, debido a la presencia de factores de riesgo con una fuerte asociación con la hemorragia posparto, a pesar de su mayor riesgo de efectos secundarios.Las investigaciones futuras deberían identificar los factores de riesgo para afecciones específicas, como el trastorno del espectro placentario y la hemorragia posparto grave y refractaria. La identificación de los factores de riesgo para la hemorragia posparto grave y refractaria podría permitir anticipar la intensificación de la atención en estos casos.
En resumen, la síntesis de los datos disponibles en esta revisión sistemática y metaanálisis destaca las tasas de causas de hemorragia posparto e identifica varios factores de riesgo importantes y su fuerte asociación con la hemorragia posparto. Los factores de riesgo con una fuerte asociación incluyen anemia, hemorragia posparto previa, parto por cesárea, mutilación genital femenina, sepsis, falta de control prenatal, embarazo múltiple, placenta previa, uso de tecnología de reproducción asistida, macrosomía con peso al nacer superior a 4500 g y distocia de hombros.
Esta información puede utilizarse para asignar recursos adecuados para abordar las causas de la hemorragia posparto, identificar a las mujeres con alto riesgo de hemorragia posparto, optimizar los factores de riesgo modificables para la hemorragia posparto y mitigar los factores de riesgo no modificables.
La muerte materna es un tema vigente y actual que no se visibiliza, que se oculta, se dejaron de realizar los análisis de causa raíz, porque muestra las fallas del sistema de salud en cuanto el relato de parto «respetado», termino tan impropio, y encima existen organizaciones hospitalaria que obtienen un reconocimiento, es otro de los tantos relatos que los Ministros del kirchnerismo de algunas provincias. Hace unos años para legalizar el aborto muchos de sus defensores decían que era para disminuir las muertes maternas. Cuando se simplifican los análisis, se politizan los derechos, se incurren en discursos y acciones forzadas. El aborto debe encuadrarse desde un marco con ocho aspectos a considerar: límites de edad gestacional, requisitos de ecografía, consejería obligatoria y períodos de espera, limitaciones en la cobertura, por cantidad de procedimientos realizados en una misma persona y regulaciones específicas para los proveedores de servicios de aborto. Se debe entender que las muertes maternas son por errores en el sistema causas obstétricas directas e indirectas, muchos casos debieran ser never events. Cuando se quieren estudiar estos temas objetivamente los datos se encuentran fatalmente atrasados, cuando debieran ser datos duros y ya analizados hasta finales de 2024, solo tenemos hasta 2022.
La Mortalidad Materna es, según la Organización Mundial de la Salud (OMS), “la defunción de una mujer mientras está embarazada o dentro de los 42 días siguientes al final del embarazo, independientemente de la duración y el sitio del embarazo, debido a cualquier causa relacionada con o agravada por el embarazo mismo o su atención, pero no por causas accidentales o incidentales”.
“Las jurisdicciones provinciales en las que se estima, en 2022, las tasas de mortalidad materna más elevadas (por encima del promedio nacional) son: Santiago del Estero, Chaco, Corrientes, La Rioja, Formosa, Santa Cruz, Salta, Río Negro, Catamarca y Santa Fe”, señaló el documento de la UCA.
Global and regional causes of maternal deaths 2009–20: a WHO systematic analysis Cresswell, Jenny A et al.The Lancet Global Health, Volume 13, Issue 4, e626 – e634
La mortalidad materna no está en vías de cumplir la meta 3.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de lograr una tasa de mortalidad materna mundial inferior a 70 por 100 000 nacidos vivos para 2030. Se necesita evidencia actualizada sobre las causas de muerte para acelerar el progreso.
Métodos
Realizamos una revisión sistemática multiestratégica para identificar las causas de las muertes maternas ocurridas en 2009-20. Las fuentes de datos incluyeron datos de los sistemas de registro civil y estadísticas vitales de la Base de Datos de Mortalidad de la OMS, informes publicados por los Estados Miembros y artículos de revistas nacionales y subnacionales identificados a través de bases de datos bibliográficas. Utilizamos un modelo jerárquico bayesiano para estimar la distribución de las causas de muerte materna por regiones de los ODS y a nivel mundial. Dada la escasez de datos sobre suicidio materno y muertes maternas tardías ocurridas después de los 42 días posparto, se realizaron análisis adicionales para estimar la proporción de muertes maternas por suicidio y la razón entre muertes maternas y muertes maternas tardías (todas las causas).
Recomendaciones
A nivel mundial, la causa más común de muerte materna fue la hemorragia (27%; intervalo de incertidumbre del 80%: 22-32), seguida de las muertes obstétricas indirectas (23%; intervalo de incertidumbre del 80%: 22-30) y los trastornos hipertensivos (16%; intervalo de incertidumbre del 14-19). La proporción de muertes por hemorragia varió considerablemente según la región y fue más alta en África subsahariana, Asia occidental y África septentrional. La proporción de muertes maternas por trastornos hipertensivos fue más alta en América Latina y el Caribe. La mayoría de las muertes maternas por hemorragia y sepsis ocurrieron durante el período posparto. Solo 12 países registraron uno o más suicidios maternos; de esos países, la proporción de muertes por suicidio osciló entre menos del 1% y el 26% de las muertes maternas. En los países que informaron al menos una muerte materna tardía (es decir, muertes que ocurren más de 42 días pero menos de 1 año después de la interrupción del embarazo), la relación entre muertes maternas tardías y muertes maternas hasta 42 días osciló entre <0,01 y 0,07.
Interpretación
La hemorragia sigue siendo la principal causa de muerte, a pesar de la existencia de intervenciones clínicas eficaces, lo que pone de relieve la necesidad de mejorar el acceso a una atención sanitaria de calidad. El hecho de que la mayoría de las muertes se produzcan en el período posparto exige un compromiso renovado para mejorar la atención posparto, además de la atención intraparto. Las causas indirectas de muerte requieren enfoques del sistema de salud que integren la atención obstétrica y no obstétrica.
Fondos
USAID; Fondo de los Estados Unidos para UNICEF a través de la Fundación Bill y Melinda Gates; y el Programa Especial de Investigación, Desarrollo y Capacitación de Investigadores sobre Reproducción Humana (HRP) del PNUD, el UNFPA, el UNICEF, la OMS y el Banco Mundial.
Introducción
La OMS define la muerte materna como la “muerte de una mujer durante el embarazo o dentro de los 42 días posteriores a la interrupción del embarazo, independientemente de la duración y el lugar del embarazo, por cualquier causa relacionada con el embarazo o agravada por él o su atención, pero no por causas accidentales o incidentales”. 1 El Grupo Interinstitucional de Estimación de la Mortalidad Materna (MMEIG) de las Naciones Unidas estimó que, a nivel mundial, en 2020 se produjeron aproximadamente 287 000 (intervalo de incertidumbre del 80 % [IU]: 273 000–343 000) muertes maternas. 2 A nivel mundial, en 2020, una niña de 15 años tenía una probabilidad de una en 210 de morir por una causa materna, casi la mitad del riesgo de muerte materna a lo largo de la vida en 2000, que era de una en 116. 2Los avances en la supervivencia materna logrados entre 2000 y 2015 se estancaron en los primeros cinco años de la era de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). 2 En 2020, la tasa de mortalidad materna (TMM) mundial fue de 223 muertes maternas por cada 100 000 nacidos vivos; el progreso no está encaminado a cumplir la meta 3.1 de los ODS de una TMM mundial inferior a 70 por cada 100 000 nacidos vivos para 2030. 2 Las tendencias mundiales ocultan desigualdades sustanciales en la supervivencia materna, ya que el 95 % de las muertes maternas ocurren en países de ingresos bajos y medianos bajos (PIBM) o en entornos frágiles, y son prevenibles.
2 Comprender las causas de la mortalidad materna es crucial para diseñar enfoques del sistema de salud en todo el continuo de atención para poner fin a la mortalidad materna prevenible. 3Investigación en contexto
Evidencia antes de este estudioDos estimaciones previas de la OMS sobre las causas globales de mortalidad materna por regiones de los Objetivos de Desarrollo del Milenio se publicaron en 2006 y 2014. En 2006, la hemorragia fue la principal causa de muerte en África y Asia, los trastornos hipertensivos en América Latina y el Caribe, y otras causas directas en los países (entonces clasificados como) desarrollados. En 2014, la hemorragia fue la principal causa en todas las regiones de los Objetivos de Desarrollo del Milenio, excepto en África subsahariana y las regiones desarrolladas, donde las causas indirectas fueron las más altas. En las últimas dos décadas se han producido transiciones generalizadas en la epidemiología, la utilización y cobertura de la atención obstétrica y los sistemas de salud. Combinamos datos de los sistemas de registro civil y estadísticas vitales, informes gubernamentales y fuentes de bases de datos bibliográficas de 129 países, incluidas 139 381 muertes maternas totales de 2009 a 2020, para actualizar las revisiones sistemáticas previas de la OMS.
Valor añadido de este estudioHasta donde sabemos, este artículo proporciona la primera actualización en una década de las causas globales de mortalidad materna. En consonancia con publicaciones anteriores, la hemorragia sigue siendo la principal causa de muertes maternas a nivel mundial, seguida de las causas indirectas. Los trastornos hipertensivos del embarazo fueron la principal causa de muerte materna en América Latina y el Caribe. Las muertes por hemorragia afectan desproporcionadamente a los países de ingresos bajos y medios (PIBM), lo que indica inequidades persistentes en el acceso y la calidad de la atención obstétrica de emergencia. La mayoría de las muertes por hemorragia y sepsis ocurren en el período posparto. Hasta donde sabemos, este artículo es el primero en informar sobre el suicidio. Solo 12 países informaron al menos un suicidio materno; la proporción media de muertes por suicidio varió sustancialmente entre las regiones de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (de <1% en África subsahariana a 26% en Australia y Nueva Zelanda).
Implicaciones de toda la evidencia disponibleSe necesitan medidas decisivas para abordar la mortalidad y la morbilidad por hemorragia en los países de ingresos bajos y medios. La Hoja de ruta de la OMS para combatir la hemorragia posparto 2023-2030 proporciona estrategias para la investigación, normas y estándares, implementación y promoción para acelerar el progreso en la hemorragia. La alta proporción de muertes que ocurren en el período posparto subraya la necesidad de un compromiso renovado para mejorar la atención posparto rutinaria temprana. En América Latina y el Caribe en particular, la considerable contribución de los trastornos hipertensivos enfatiza la necesidad de mejorar las intervenciones preventivas, además del diagnóstico temprano y la identificación de enfermedades graves. Finalmente, la contribución sustancial de las muertes maternas indirectas enfatiza la importancia de un enfoque de sistemas de salud para integrar a los proveedores de atención obstétrica y no obstétrica en todo el continuo de atención. Análisis previos de la OMS, publicados en 2006 y 2014, describieron la distribución de las causas de muerte materna. 4,5 Desde 2014, la distribución de las causas de muerte materna podría haber cambiado debido a las transiciones en los determinantes proximales y distales de la mortalidad materna, que influyen en la salud de las mujeres antes, durante y después del embarazo. 6 El fortalecimiento de los sistemas de salud ha generado mejoras sustanciales en la cobertura y el uso de la atención obstétrica, incluida la atención prenatal y los partos atendidos por personal sanitario cualificado. 7 Estas mejoras se han producido junto con transiciones generalizadas en la epidemiología. La mortalidad relacionada con el VIH/sida ha disminuido un 60 % desde su pico en 2004 y un 39 % desde 2010. 8 La carga de las enfermedades no transmisibles sigue siendo considerable. 9El objetivo de este análisis sistemático fue desarrollar estimaciones de las causas de muerte materna a nivel mundial y regional para el período de 2009 a 2020. Específicamente, estimamos la proporción de muertes maternas según siete grupos: aborto, embolia, hemorragia, trastornos hipertensivos, sepsis relacionada con el embarazo, otras causas directas y causas indirectas. Presentamos datos sobre suicidios maternos, cuando están disponibles, como objetivo secundario.
Métodos
Estrategia de búsqueda y criterios de selección
Para este análisis sistemático, recopilamos datos en dos etapas: la primera búsqueda abarcó el período 2009-2017 y la segunda, el período 2017-2020. En la primera búsqueda, los estudios fueron elegibles si el punto medio del período de referencia (es decir, el período en el que se registraron las muertes maternas) fue a partir de 2009, siempre que se dispusiera de datos no desagregados anteriores a 2009. En la segunda búsqueda, los datos anteriores a 2017 fueron elegibles si se publicaron después de la primera búsqueda y el punto medio del período de referencia fue a partir de 2017.Se incluyeron estudios nacionales y subnacionales representativos del nivel administrativo 1 del país y superiores. Se excluyeron los estudios de un solo centro. Los estudios fueron elegibles si reportaban un denominador utilizable (es decir, nacidos vivos, nacimientos totales, embarazos, partos, ingresos obstétricos, mujeres en edad reproductiva o muertes maternas totales). Se excluyeron los estudios que reportaban únicamente subpoblaciones (por ejemplo, partos por cesárea).Los datos se identificaron a través de tres vías principales: la base de datos de mortalidad de la OMS , informes publicados por los Estados miembros (es decir, la base de datos MMEIG) y artículos de revistas identificados a través de bases de datos bibliográficas.Se incluyeron los datos de los sistemas de registro civil y estadísticas vitales (SVRC) disponibles en la Base de Datos de Mortalidad de la OMS al 21 de febrero de 2024. Cuando un país contaba con datos del SVRC y datos nacionales de alta calidad procedentes de una investigación exhaustiva sobre la mortalidad materna, como una consulta confidencial, se prefirió utilizar estos últimos.La base de datos MMEIG contiene datos notificados por los Estados miembros que se utilizan para calcular las estimaciones de mortalidad materna de la MMEIG.2 Además, el 24 de julio de 2019 se realizó una búsqueda en los sitios web del Ministerio de Salud y la Oficina Nacional de Estadística de cada Estado miembro. Para las búsquedas bibliográficas, utilizamos términos de búsqueda adaptados de búsquedas anteriores de la OMS sobre causas de muerte materna ( apéndice pág. 6 ) desde el inicio de la base de datos hasta el 30 de abril de 2019.4,5Para la búsqueda 1, las búsquedas se separaron por escritura: la búsqueda 1A cubrió bases de datos en escritura latina (es decir, MEDLINE, Embase, Global Index Medicus, Web of Science y Popline); la búsqueda 1B cubrió bases de datos en escritura china (es decir, Wanfang y CNKI); la búsqueda 1C utilizó una base de datos en escritura rusa (eLIBRARY.RU). Se incluyeron las bases de datos para escrituras rusa y china, ya que estos son los idiomas predominantes para la publicación científica en algunas regiones del mundo. Para la búsqueda 1A, dos revisores examinaron la elegibilidad y un tercer revisor (GV, YS o JAC) adjudicó si surgieron conflictos. Debido a las limitaciones de capacidad, un solo revisor examinó las publicaciones en escritura china (SX) y rusa, quien discutió y consultó con un tercer revisor (GV para ruso, JAC para chino).En la búsqueda 2, solo se repitió la búsqueda 1A debido al bajo rendimiento de las búsquedas 1B y 1C. Se utilizó un modelo de clasificación de inteligencia artificial (Risklick Artificial Intelligence; Universidad de Berna, Berna, Suiza) que clasificó las citas según su relevancia para mejorar la eficiencia de la búsqueda ( apéndice p. 45 ).
10 Dos revisores (SMAA y UG) evaluaron la elegibilidad. Se realizó una prueba piloto de selección con doble revisor para las primeras 1000 fuentes, con un 99 % de coincidencia; posteriormente, las fuentes se sometieron a una selección con un solo revisor.
Extracción de datos y clasificación de muertes maternas
En los manuscritos en los que la causa de muerte materna se publicó en formato de texto libre, un obstetra asignó un código CIE-10 a la causa subyacente de muerte (HML; apéndice, págs. 46-50 ). 1 Se utilizó la definición de mortalidad materna de la CIE-10: «la muerte de una mujer durante el embarazo o dentro de los 42 días posteriores a la interrupción del embarazo, independientemente de la duración y el lugar del embarazo, por cualquier causa relacionada con el embarazo o agravada por él o su atención, pero no por causas accidentales o incidentales». 1Agrupamos las causas maternas de muerte en las categorías descritas por Say y colegas: 5 aborto, embolia, hemorragia, trastornos hipertensivos, sepsis relacionada con el embarazo, otras causas directas y causas indirectas. Las causas indirectas incluyen trastornos hipertensivos preexistentes que complican el embarazo, el parto y el puerperio; diabetes en el embarazo, el parto y el puerperio; otras enfermedades infecciosas y parasitarias maternas que complican el embarazo, el parto y el puerperio; y otras enfermedades maternas clasificables en otra parte. Las muertes por hemorragia y sepsis se desglosan por tiempo (es decir, anteparto, intraparto o posparto). Otras muertes maternas directas se desglosan en complicaciones de la anestesia, parto obstruido, traumatismo obstétrico y otras. Los códigos CIE-10 en cada categoría están disponibles en el apéndice (págs. 46-50 ).En la sección de mortalidad materna de la CIE, las muertes por suicidio que ocurren temporalmente durante el embarazo, el parto y el puerperio se consideran muertes maternas directas<sup> 1</sup> , pero no se incluyen en las estimaciones de mortalidad materna del MMEIG debido a la considerable variación internacional en la disponibilidad de datos. Por consiguiente, las muertes por suicidio se reportan por separado.
Análisis estadístico
Estimamos las distribuciones de las causas de muerte materna mediante un modelo jerárquico bayesiano; se encuentran más detalles, incluyendo la evaluación y validación del modelo, en el apéndice (págs. 51-56 ). 11 El modelo estima la distribución de las causas de muerte por país-año de observación para cada una de las categorías descritas anteriormente. Las estimaciones por país-año se agregan posteriormente a la región de los ODS ( apéndice, págs. 57 y 58 ). Las estimaciones de mortalidad materna del MMEIG se utilizan para convertir las distribuciones de las causas de muerte en el número de muertes maternas por causa. 2Debido a la variabilidad sustancial de la epidemia de VIH/SIDA a nivel internacional, el modelo estima únicamente las muertes no relacionadas con VIH/SIDA. 2,12 Las estimaciones de muertes maternas indirectas relacionadas con el VIH/SIDA del modelo bayesiano de mortalidad materna MMEIG se incorporaron a las distribuciones finales presentadas. 2,12El modelo jerárquico bayesiano permite la estimación incluso con datos escasos. Las estimaciones de cada país se basan en los patrones de su región, y las regiones con información escasa, en los patrones de otras regiones. El modelo considera la correlación entre causas que suelen coexistir. El modelo asigna distintos grados de incertidumbre a los datos según la fuente: se asumió que los datos nacionales de alta calidad, procedentes de investigaciones exhaustivas, presentan la menor incertidumbre, mientras que los estudios subnacionales presentan la mayor. El modelo también considera la incertidumbre adicional en estudios donde solo se asignó una causa a un subconjunto de las muertes maternas. Utilizamos un algoritmo Monte Carlo de Cadenas de Markov para generar muestras de las distribuciones posteriores de todos los parámetros del modelo, incluyendo las distribuciones de las causas de muerte específicas por país y año. Esto se implementó en Stan mediante el paquete ‘cmdstanr’ del programa estadístico R. Las estimaciones puntuales de las proporciones se obtuvieron mediante las medianas posteriores de la proporción, y los IU del 80% se obtuvieron mediante los percentiles 10 y 90 de las distribuciones posteriores. No se estimaron los IU para los suicidios, ya que estos se derivan de datos observados y no se modelaron. Informamos sobre el número de países que informan sobre suicidio materno y la proporción promedio de muertes maternas por suicidio en los países que informan al menos una muerte de este tipo. Sin embargo, dado que los códigos CIE de suicidio en los datos del CRVS no informan sobre el estado de embarazo, los datos que informamos sobre suicidio materno provienen únicamente de informes especializados. En los países con datos disponibles, informamos la razón promedio entre muertes maternas tardías y muertes maternas hasta 42 días después de la finalización del embarazo. También informamos sobre las muertes maternas tardías, que ocurren después de 42 días pero antes de un año después de la finalización del embarazo
.Este estudio es un análisis secundario de datos disponibles públicamente y, por lo tanto, no se obtuvo aprobación ética.El protocolo se registró en PROSPERO (CRD42019121340) y la lista de verificación GATHER está disponible en el apéndice (pp 4,5 ).
Papel de la fuente de financiación
Los financiadores del estudio no tuvieron ningún papel en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos o la redacción del informe.
Resultados
La búsqueda 1 identificó 74 272 citas; se examinó el texto completo de 5136 citas; y 15 citas fueron elegibles ( figura 1 ; apéndice págs. 36-38 ). La búsqueda 2 identificó 36 241 citas mediante la búsqueda en las bases de datos bibliográficas; se revisó el texto completo de 219 citas; y 18 fuentes fueron elegibles ( figura 1 ; apéndice pág. 44 ).
Incluimos datos del CRVS de 110 países, que abarcan 908 años-país; informes gubernamentales de 28 países que abarcan 79 años-país; y datos procedentes de bases de datos bibliográficas de 20 países que abarcan 33 años-país ( figura 1 ). En total, incluimos datos de 129 países, utilizados para generar estimaciones para 185 países y 972 años-país. Los 56 países para los que no hay datos disponibles se enumeran en el apéndice (págs. 59-62 ). El número total de muertes maternas en el conjunto de datos de entrada final en 2009-20 fue de 139 381, lo que representa el 3,7 % de las 3 813 266 muertes maternas estimadas por el MMEIG durante este período a nivel mundial.
La Figura 2 presenta la distribución global de las causas de muerte materna por región de los ODS. A nivel mundial, la causa más común de muerte materna entre 2009 y 2020 fue la hemorragia (27 %, IU 22-32), seguida de las muertes obstétricas indirectas (23 %, 18-30) y los trastornos hipertensivos (16 %, 14-19). El aborto representó el 8 % de las muertes maternas (7-11), las infecciones relacionadas con el embarazo el 7 % (5-9); las embolias el 7 % (6-10); y otras causas directas el 10 % (8-13; apéndice, págs. 63 y 64 ).
Hubo una variación regional sustancial en la proporción de muertes maternas por hemorragia. La hemorragia causó el 29% (IU 22-35) de las muertes maternas en Asia Occidental y África del Norte, y el 28% (22-36) de las muertes maternas en África Subsahariana. Sin embargo, en Australia y Nueva Zelanda, la hemorragia causó el 15% (13-18) de las muertes maternas, y en América del Norte y Europa, causó el 15% (13-16) de las muertes maternas. Dado que la proporción de muertes por hemorragia es generalmente mayor en regiones con una mayor carga absoluta de muertes maternas, la diferencia en el número de muertes es sustancial.Se estimó que la región de América Latina y el Caribe tenía aproximadamente el doble de proporción de muertes maternas por hipertensión (22 %, IU 21-23) que Australia y Nueva Zelanda (10 %, 8-12) y América del Norte y Europa (12 %, 11-13). La proporción de muertes por embolia fue mayor en Australia y Nueva Zelanda (20 %, 17-23) y menor en América Latina y el Caribe (5 %, 4-6).Las muertes maternas por complicaciones de la anestesia representaron aproximadamente el 1% (UI 0,8-1,9) de las muertes maternas a nivel mundial ( tabla 1 ). Se estimó que las muertes maternas por parto obstruido representaron alrededor del 2% (1,4-2,9) de las muertes maternas, y las muertes por traumatismo obstétrico distinto del parto obstruido representaron otro 2% (1,6-3,3).
Tabla 1Distribución de otras causas directas de muerte materna, por regiones de los Objetivos de Desarrollo SostenibleLos datos son recuentos estimados de causa de muerte y % con 80% IU. Las causas de muerte que conforman la categoría «Otras» se enumeran en el apéndice (págs. 49, 50) . Las discrepancias son consecuencia de cómo se generan las estimaciones en el modelo bayesiano. El resultado del modelo proporciona muestras de las estimaciones de interés (p. ej., el número de muertes por hemorragia anteparto), y la mediana de esas muestras se utiliza para derivar la estimación puntual. Por lo tanto, la mediana del número de muertes para cada subgrupo podría no sumarse a la mediana total de todas las causas directas. IU = intervalo de incertidumbre.*Incluidos Australia y Nueva Zelanda.
Solo 12 países informaron muertes por suicidio materno ( apéndice pág. 65 ). Dos países de Australia y Nueva Zelanda (proporción promedio de muertes por suicidio de todas las muertes maternas: 26%); dos países de Asia central y meridional (proporción promedio: 3%); un país de Asia oriental y sudoriental (21%); un país de América Latina y el Caribe (9%); tres países de América del Norte y Europa (6%); un país de África subsahariana (por debajo del 1%); y dos países de Asia occidental y norte de África (4%).
La Tabla 2 presenta el desglose de las muertes por hemorragia e infecciones relacionadas con el embarazo según el momento del final del embarazo. La mayoría de las muertes por hemorragia ocurrieron en el período posparto (hasta 42 días después del final del embarazo), y el resto se distribuyó de forma aproximadamente uniforme entre los períodos preparto e intraparto. A nivel mundial, la mayoría de las muertes por infecciones relacionadas con el embarazo ocurrieron en el posparto.
Tabla 2Análisis de subgrupos de muertes por hemorragia y sepsis por región del Objetivo de Desarrollo SostenibleLos datos son recuentos estimados de la causa de muerte y porcentaje con un 80% de IU. El número estimado de muertes para los subgrupos de hemorragia o sepsis podría no sumar el número total de muertes por hemorragia o sepsis. Las discrepancias son consecuencia de cómo se generan las estimaciones en el modelo bayesiano. El resultado del modelo proporciona muestras de las estimaciones de interés (p. ej., el número de muertes por hemorragia preparto), y la mediana de esas muestras se utiliza para derivar la estimación puntual. Por lo tanto, la mediana del número de muertes para cada subgrupo podría no sumar la mediana total de muertes por hemorragia o sepsis. IU = intervalo de incertidumbre.*Incluidos Australia y Nueva Zelanda
En total, 111 países informaron al menos una muerte materna tardía entre 42 días y 1 año después del parto. Todas las regiones de los ODS tenían al menos un país que informaba una o más muertes maternas tardías. Dentro de una región de los ODS, la razón promedio de muertes maternas tardías a muertes maternas varió de <0,01 a 0,07 ( tabla 3 ). Solo cuatro países realizaron una investigación confidencial que incluyó muertes maternas tardías (Francia, Marruecos, Reino Unido y EE. UU.); de estos países, Francia, el Reino Unido y EE. UU. tuvieron razones superiores a 0,1. El Reino Unido informa una razón superior a 1, lo que significa que hubo más muertes tardías que hasta los 42 días. Las causas comunes de muertes maternas tardías informadas fueron trastornos mentales, enfermedades del sistema nervioso, miocardiopatía en el puerperio, otras enfermedades del sistema circulatorio y neoplasia maligna.
Número de países o territorios que aportan datos
Países o territorios que aportan datos
Relación media de muertes maternas tardías respecto de las muertes maternas hasta el día 42
Australia y Nueva Zelanda
2
Australia, Nueva Zelanda
0·03
Asia central y Asia meridional
7
Irán, Kazajstán, Kirguistán, Sri Lanka, Maldivas, Tayikistán, Uzbekistán
0·01
Asia oriental y sudoriental
8
Brunéi, Japón, Corea del Sur, Myanmar, Malasia, Filipinas, Singapur, Tailandia
0·03
América Latina y el Caribe
30
Argentina, Antigua y Barbuda, Bahamas, Belice, Brasil, Barbados, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, Granada, Guatemala, Guyana, Honduras, Jamaica, Santa Lucía, México, Nicaragua, Panamá, Perú, Puerto Rico, Paraguay, El Salvador, Surinam, Trinidad y Tobago, Uruguay, San Vicente y las Granadinas, Venezuela
0·06
América del Norte y Europa
38
Austria, Bélgica, Bulgaria, Bosnia y Herzegovina, Bielorrusia, Canadá, Suiza, República Checa, Alemania, Dinamarca, España, Estonia, Finlandia, Francia, Reino Unido, Grecia, Croacia, Hungría, Irlanda, Islandia, Italia, Lituania, Luxemburgo, Letonia, Moldavia, Macedonia del Norte, Malta, Montenegro, Países Bajos, Noruega, Polonia, Portugal, Rumanía, Serbia, Eslovaquia, Eslovenia, Suecia, EE. UU.
Tabla 3Muertes maternas tardías por región de los Objetivos de Desarrollo Sostenible
Discusión
De manera similar a estimaciones previas de la OMS, la hemorragia obstétrica sigue siendo la principal causa de muerte materna a nivel mundial, afectando desproporcionadamente a las mujeres en países de ingresos bajos y medios. 4,5 La existencia de intervenciones clínicas efectivas significa que las muertes por hemorragia son en gran medida prevenibles. 13 Los trastornos hipertensivos siguen siendo la segunda causa directa de muerte obstétrica más común y fueron la principal causa de muerte materna en América Latina y el Caribe. El aumento en la proporción de mujeres que dan a luz en centros de salud no ha sido suficiente para reducir las muertes por hemorragia o trastornos hipertensivos del embarazo. 13,14 En el caso de los trastornos hipertensivos, el aumento en la cobertura de la atención prenatal posiblemente no se haya correspondido con la implementación adecuada de estrategias preventivas. 14 La persistente heterogeneidad regional en la contribución de estas dos principales causas directas de mortalidad obstétrica es indicativa de inequidades sustanciales en el acceso y la calidad de la atención obstétrica básica y de emergencia. 14Nuestros resultados indican que la mayoría de las muertes por hemorragia y sepsis ocurren en el período posparto. El momento en que ocurren estas muertes enfatiza la necesidad de un compromiso renovado para mejorar la atención posparto inmediata y temprana para la hemorragia, que generalmente ocurre poco después del parto, y la atención posparto después del alta hospitalaria para la prevención de muertes maternas por sepsis. 15,16 La atención posparto tiene sistemáticamente la cobertura más baja en comparación con la atención anteparto e intraparto. 7,17 La negligencia histórica del período posparto y las consecuencias a mediano y largo plazo del embarazo y el parto 15 también se evidencian en la escasez de datos sobre muertes maternas tardías, especialmente en los países de ingresos bajos y medios. 18,19 Los datos disponibles sugieren que la distribución de las causas de las muertes maternas tardías difiere de las muertes maternas antes de los 42 días, siendo las causas indirectas más prevalentes. Necesitamos urgentemente una mejor notificación de las muertes maternas tardías, en consonancia con la codificación CIE-11. Se recomienda aumentar la notificación de “muertes maternas integrales” —que incluyen todas las muertes hasta 1 año después del parto, introducidas en la CIE-11 20 — para mejorar la visibilidad de las muertes posteriores a los 42 días después del parto.No ha habido cambios sustanciales en la proporción de muertes maternas por causas indirectas desde los dos análisis anteriores de la OMS (20% en 2006 4 y 27% en 2014 5 ), que siguen siendo la segunda causa más importante de muerte materna. 15 A medida que avanza la transición de la mortalidad materna (de mortalidad materna alta a baja y de causas directas a indirectas), mejorar los resultados maternos es un doble desafío para los sistemas de salud: brindar atención obstétrica de emergencia de calidad y mejorar la coordinación con otras especialidades médicas. 6,15,21 Este desafío se abordará mejor mediante un enfoque de sistemas de salud en todo el continuo de atención, en lugar de intervenciones verticales centradas en los resultados obstétricos. 3Este artículo presenta las primeras estimaciones de la OMS sobre la causa de muerte materna por suicidio materno. A nivel mundial, solo 12 países informaron al menos una muerte materna por suicidio. La proporción de muertes maternas por suicidio varió según la región, desde menos del 1 % en África subsahariana hasta el 26 % en Australia y Nueva Zelanda. Los sólidos sistemas de investigación confidencial en el Reino Unido e Irlanda muestran que el suicidio materno es actualmente la tercera causa principal de muerte materna directa durante o dentro de los 42 días posteriores al embarazo y la principal causa de muerte materna directa tardía. 22La OMS considera el suicidio materno como una muerte materna directa, pero estas muertes no se incluyen actualmente en la tasa de mortalidad materna del MMEIG. Dentro de los datos del CRVS, no es posible determinar si una muerte por suicidio fue temporal al embarazo. Las muertes por suicidio generalmente están estigmatizadas; la clasificación errónea del suicidio materno como muerte no intencional debido a una lesión externa puede llevar a una subestimación de su prevalencia. 23 Se debe priorizar el registro y la notificación sistemáticos del suicidio materno, particularmente en entornos de baja mortalidad donde el suicidio materno es una causa dominante de muerte materna. Es probable que las intervenciones programáticas sean complejas y requieran derivaciones y comunicación oportunas y eficientes entre los diferentes niveles del sistema de salud y con el bienestar social en general; la obtención de datos sólidos es un paso esencial en esta cadena.Solo en unos pocos países la mortalidad materna está disminuyendo a un ritmo lo suficientemente rápido como para cumplir con la meta global 3.1 de los ODS. 2 Contar con datos precisos y completos es crucial para impulsar un mayor compromiso con la reducción de la mortalidad materna e informar las respuestas de los sistemas de salud. Existen dos problemas importantes en los datos sobre las causas de muerte materna: el grado de identificación de las muertes y la clasificación errónea de la causa de muerte. 24 Las muertes maternas indirectas y tardías, que a menudo ocurren fuera de la sala de partos y del momento del parto, son particularmente vulnerables a estos problemas. 25Mejorar la disponibilidad de datos requiere fortalecer los sistemas rutinarios de recopilación de datos y, cuando sea posible, triangular las fuentes de datos para identificar muertes incompletas y mal clasificadas. 24 En 2015, la OMS publicó el informe Estrategias para poner fin a la mortalidad materna prevenible, subrayando la necesidad de mejorar la medición y asegurar que se contabilicen todas las muertes maternas. 26 Este informe alienta a los países a desarrollar sistemas nacionales de CRVS, implementar certificados de defunción estandarizados y usar definiciones estandarizadas para la codificación de muertes consistentes con la CIE-11. 26 Mejorar la disponibilidad de datos sobre causas de muerte materna es particularmente crucial en África subsahariana, donde muchos países en nuestras estimaciones fueron completamente impulsados por modelos (es decir, no hay datos disponibles; apéndice págs. 59-62 ).Este artículo utilizó una metodología similar a las últimas estimaciones de la OMS realizadas por Say y colegas. 5 El cambio principal fue la flexibilización de los criterios de inclusión para permitir la inclusión en el conjunto de datos de entrada de estudios subnacionales de gran tamaño, representativos a nivel administrativo 1 o superior. También se eliminó el criterio de exclusión de los datos de los centros de salud con una tasa de natalidad institucional inferior al 50 %, ya que pocos países presentan actualmente una tasa de natalidad institucional tan baja, y las altas tasas de natalidad en centros no siempre se corresponden con una calidad adecuada de la atención o con redes de derivación. 14 A diferencia de las estimaciones anteriores, también incluimos estudios que informaron solo una causa de muerte, siempre que se informara un denominador adecuado, para facilitar la identificación de datos sobre la mortalidad relacionada con el aborto, que a menudo se publican con un enfoque monocausal.Con estos cambios, identificamos al menos una observación para 129 (70%) de los 185 países incluidos en el artículo. La cobertura geográfica de nuestras estimaciones también reitera la utilidad de los modelos jerárquicos bayesianos para la estimación de la mortalidad materna en contextos con escasez de datos, lo que permite suficiente flexibilidad para estimar la distribución de causas, incluso en contextos sin datos.Nuestro estudio también tiene limitaciones. Primero, este estudio utiliza las categorías amplias para la causa de muerte previamente informadas en las estimaciones globales4,5 para asegurar la comparabilidad con estimaciones previas de la OMS; sin embargo, estas categorías difieren de las categorías de causa de muerte de mortalidad materna de la CIE.1
Diferentes agrupaciones podrían adecuarse a diferentes propósitos de investigación o programáticos. Segundo, como este estudio se realizó en dos rondas (es decir, 2009-17 y 2017-20), se implementaron cambios metodológicos menores en la estrategia de búsqueda, lo que podría haber introducido cierta heterogeneidad con el tiempo. Tercero, las limitaciones de recursos limitaron nuestra capacidad para buscar sistemáticamente estudios con escritura china y rusa. Finalmente, como se señaló anteriormente, las estimaciones solo son tan sólidas como los datos de entrada, que están sujetos a incompletitud y clasificación errónea, o que no están disponibles en algunos países. La variación entre países en el reporte de muertes maternas dentro y fuera de los centros también introduce heterogeneidad y podría llevar a una subestimación de las causas prevalentes después del alta (por ejemplo, sepsis).Como se reconoce en la resolución de la Asamblea Mundial de la Salud de 2024, el estancamiento del progreso para reducir la mortalidad materna requiere una acción decisiva para recuperar el progreso perdido en la mejora de la supervivencia materna. 27 Dado que la hemorragia sigue siendo la principal causa de muerte materna a nivel mundial, la Hoja de Ruta de la OMS para la Hemorragia Posparto 2023-2030 proporciona prioridades clave para la investigación, las normas y estándares, la implementación y la promoción para abordar la hemorragia obstétrica. 13 Estas cuatro áreas estratégicas fueron identificadas por las partes interesadas clave para acelerar el progreso hacia la reducción de las muertes por hemorragia posparto. 13 El doble desafío de las causas obstétricas directas e indirectas resalta la necesidad de un enfoque de los sistemas de salud que integre a los proveedores obstétricos y no obstétricos en todo el continuo de atención. 15,21
Fadnes, L.T., Celis-Morales, C., Økland, JM. et al. Life expectancy can increase by up to 10 years following sustained shifts towards healthier diets in the United Kingdom. Nat Food 4, 961–965 (2023). https://doi.org/10.1038/s43016-023-00868-w
La adherencia a patrones dietéticos saludables puede prevenir el desarrollo de enfermedades no transmisibles y afectar la esperanza de vida. Aquí, utilizando datos de cohorte poblacionales prospectivos del Biobanco del Reino Unido, mostramos que el cambio sostenido en la dieta de patrones dietéticos poco saludables a las recomendaciones dietéticas de la Guía Eatwell se asocia con un aumento de 8,9 y 8,6 años en la esperanza de vida para hombres y mujeres de 40 años, respectivamente.
En la misma población, el cambio sostenido en la dieta de patrones dietéticos poco saludables a patrones dietéticos asociados con la longevidad se asocia con un aumento de 10,8 y 10,4 años en la esperanza de vida en hombres y mujeres, respectivamente. Los mayores beneficios se obtienen al consumir más cereales integrales, frutos secos y frutas, y menos bebidas azucaradas y carnes procesadas. Comprender la contribución de los cambios sostenidos en la dieta a la esperanza de vida puede proporcionar orientación para el desarrollo de políticas sanitarias.
Principal
En el Reino Unido, se estima que las dietas poco saludables causan más de 75 000 muertes prematuras cada año, incluidas casi 17 000 muertes en el grupo de edad de 15 a 70 años 1 . La evidencia sobre los beneficios de la elección de alimentos en la mortalidad es esencial para que el Reino Unido logre la meta 3.4 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, que es reducir la mortalidad prematura por enfermedades no transmisibles en un tercio para 2030 (ref. 2 ) A nivel internacional, el consorcio Global Burden of Diseases and Injuries y la comisión EAT– Lancet fomentan una alimentación saludable y cuantifican la salud de la población asociada con una alimentación poco saludable 3 , 4 , 5 . Además, Public Health England y el Gobierno del Reino Unido alientan a la población a seguir el patrón de dieta recomendado en la Guía Eatwell para lograr una dieta saludable y equilibrada 6 .
La esperanza de vida es una medida de los años esperados que le quedan a un individuo por vivir y es una métrica comúnmente usada para la salud de la población. Una mayor adherencia a las recomendaciones de la Guía Eatwell está asociada con una mortalidad reducida en el Reino Unido 7 , pero no se sabe cómo una mejora sostenida en los patrones dietéticos se traduce en ganancias en la esperanza de vida en diferentes etapas de la vida. Estimar tales ganancias en la esperanza de vida proporcionaría a los legisladores una medida de las ganancias de salud que son posibles en una población y proporcionaría orientación sobre qué políticas serían las más efectivas. Además, el personal de salud también se beneficiaría en la identificación de riesgos clave relacionados con patrones dietéticos poco saludables con el mayor potencial de ganancia al guiar a las personas a priorizar cambios de comportamiento relevantes. Además, la mayoría de las personas no se adhieren a las pautas de alimentación saludable 8 , con investigaciones que muestran que menos del 0.1% de la población del Reino Unido se adhiere a todas las recomendaciones de la Guía Eatwell 7 . Por lo tanto, es importante estimar las ganancias en la esperanza de vida que se esperan de diferentes tipos de cambio dietético y varios grados de adherencia a las recomendaciones.
Recientemente, desarrollamos un modelo para estimar las ganancias o pérdidas en la esperanza de vida, según la edad y el sexo, tras un cambio sostenido (es decir, cambios en la dieta para la esperanza de vida restante) en el consumo de los principales grupos de alimentos con ingestas medidas 9 . En este trabajo, utilizamos este modelo para estimar las ganancias en la esperanza de vida a partir de un cambio sostenido de los patrones dietéticos medianos o poco saludables en el Reino Unido al patrón dietético asociado a la longevidad, o a las recomendaciones de la Guía Eatwell.
Los patrones dietéticos medianos en el Reino Unido se categorizaron como el nivel de ingesta con la ingesta del quintil medio de cada uno de los grupos de alimentos de los datos del Biobanco del Reino Unido, de 467.354 participantes. Los patrones dietéticos asociados con la longevidad fueron los quintiles para cada grupo de alimentos con las estimaciones de riesgo de mortalidad más bajas o el segundo más bajo si los intervalos de confianza eran muy amplios (Fig. 1 ). Para el patrón de alimentación poco saludable, utilizamos los quintiles para cada grupo de alimentos con la mayor asociación con la mortalidad, mientras que para la Guía Eatwell, elegimos los quintiles de ingestas diarias que mejor se ajustaban a la Guía Eatwell. Una descripción detallada de la metodología se describe en la Información Suplementaria .
Figura 1: Cociente de riesgos de mortalidad por todas las causas por grupo de alimentos para cada quintil (Q1–Q5) entre los participantes del Biobanco del Reino Unido.
Resultados
Nuestros resultados mostraron que el patrón dietético asociado con la longevidad incluía una ingesta moderada de cereales integrales, fruta, pescado y carne blanca; una ingesta elevada de leche y productos lácteos, verduras, frutos secos y legumbres; una ingesta relativamente baja de huevos, carne roja y bebidas azucaradas; y una ingesta baja de cereales refinados y carne procesada (Fig. 1 ). Los análisis, ajustando también el índice de masa corporal y la energía ( Información complementaria ), mostraron ligeras reducciones en las asociaciones inversas con la mortalidad para los cereales integrales, las verduras y las frutas, reducciones en las asociaciones positivas con la mortalidad para la carne roja y asociaciones inversas más fuertes tanto para los frutos secos como para la carne blanca. En varios de los grupos de alimentos asociados con una menor mortalidad, los quintiles de ingesta más bajos fueron sustancialmente diferentes de los demás quintiles. El patrón dietético poco saludable (es decir, el quintil con las mayores asociaciones con la mortalidad) contenía cantidades nulas o limitadas de cereales integrales, verduras, frutas, frutos secos, legumbres, pescado, leche y productos lácteos, y carne blanca, así como una ingesta sustancial de carne procesada, huevos, cereales refinados y bebidas azucaradas. Las asociaciones positivas más fuertes con la mortalidad fueron para las bebidas azucaradas y la carne procesada, mientras que las asociaciones inversas más fuertes con la mortalidad fueron para los cereales integrales y los frutos secos.
Presentamos estimaciones de esperanza de vida con intervalos de incertidumbre (IU, que indican las medias de población más bajas y más altas probables) asociados con varios patrones dietéticos en la Fig. 2 , la Tabla 1 y la Información complementaria . La esperanza de vida (es decir, los años restantes estimados de vida) de una persona de 40 años con un patrón dietético medio fue de 44,7 años para las mujeres y de 41,5 años para los hombres. De manera similar, la esperanza de vida de una persona de 70 años con un patrón dietético medio fue de 17,6 años para las mujeres y de 15,5 años para los hombres. Las ganancias estimadas del cambio dietético sostenido simulado de un patrón dietético medio del Reino Unido al patrón de dieta asociado a la longevidad fueron de 3,1 años (IU 1,3–4,9 años) para las mujeres de 40 años y de 3,4 años (IU 1,4–5,3 años) para los hombres de 40 años. En consecuencia, para el cambio sostenido en el patrón dietético Eatwell, las ganancias estimadas fueron de 1,3 años (UI 0,1-2,4 años) para mujeres y 1,4 años (UI 0,1-2,6 años) para hombres. Las ganancias estimadas de los cambios dietéticos sostenidos de un patrón de dieta poco saludable del Reino Unido al patrón de dieta asociado a la longevidad fueron de 10,4 años (UI 8,2-11,3 años) para mujeres de 40 años y de 10,8 años (UI 8,8-12,0 años) para hombres de 40 años. En consecuencia, las ganancias estimadas de los cambios dietéticos sostenidos de un patrón de dieta poco saludable del Reino Unido al patrón de dieta asociado a la longevidad fueron de 5,4 años (UI 4,4-6,0 años) para mujeres de 70 años y de 5,0 años (UI 4,2-5,6 años) para hombres de 70 años.
Fig. 2: Años de vida esperados ganados a partir de cambios en la dieta.
Tabla 1 Esperanza de vida asociada con diversos patrones dietéticos entre mujeres y hombres del Reino Unido de 40 y 70 años, y aumentos de la esperanza de vida con cambios en los intervalos de incertidumbre (IU) de los patrones dietéticos
Las ganancias estimadas derivadas de cambios dietéticos sostenidos simulados, desde un patrón de dieta poco saludable en el Reino Unido hasta la adhesión plena a la Guía Eatwell, fueron de 8,6 años (UI: 6,8-10,2 años) para las mujeres de 40 años y de 8,9 años (UI: 7,2-10,8 años) para los hombres de 40 años. Las ganancias correspondientes para las mujeres y los hombres de 70 años fueron de 4,4 años (UI: 3,6-5,4 años) y 4,0 años (UI: 3,4-5,1 años), respectivamente.
En los análisis de sensibilidad, los análisis estratificados por sexo de los grupos de alimentos y sus asociaciones con la mortalidad mostraron, en general, asociaciones similares entre ambos sexos, excepto en el caso de la carne blanca, que pareció ser más beneficiosa en las mujeres. Se presentan otros análisis de sensibilidad en la Información Suplementaria . Para reducir la posible causalidad inversa, realizamos un análisis de referencia que excluyó los eventos ocurridos en los dos años anteriores.
Discusión
En este artículo, presentamos un método para estimar los cambios en la esperanza de vida tras cambios en la elección de alimentos, considerando la correlación entre la mortalidad y la ingesta de grupos de alimentos, así como el retraso en su aparición. Estas estimaciones pueden ser útiles, especialmente para fines políticos y para sustentar tanto la orientación como las intervenciones destinadas a mejorar la salud pública. Nuestros resultados indican que los adultos británicos de 40 años con patrones dietéticos medianos pueden esperar ganar aproximadamente 3 años en su esperanza de vida gracias a cambios sostenidos en los patrones dietéticos asociados a la longevidad. Cabe destacar que la ganancia estimada en la esperanza de vida es de aproximadamente una década para quienes cambian de los patrones dietéticos menos saludables a los asociados a la longevidad. En general, cuanto mayores sean los cambios realizados hacia patrones dietéticos más saludables, mayores serán las ganancias esperadas en la esperanza de vida.
Se estimó que consumir menos bebidas azucaradas y carnes procesadas, y comer más cereales integrales y frutos secos, resultó en las mayores mejoras en la esperanza de vida. El análisis de sensibilidad, que también ajustó el índice de masa corporal y el consumo de energía, indicó que el índice de masa corporal y el consumo de energía podrían mediar parcialmente o confundir un posible efecto beneficioso entre la esperanza de vida y los cereales integrales, las verduras y las frutas, e inversamente para la carne roja y los huevos. En el caso de la carne blanca, las asociaciones fueron más sólidas al ajustar la ingesta de energía y el índice de masa corporal, mientras que la situación fue mixta para las legumbres. Estas estimaciones se corresponden bien con los metanálisis sobre las asociaciones entre la ingesta de grupos de alimentos y la mortalidad 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 15 . Nuestras estimaciones del Biobanco del Reino Unido también se ven reforzadas por metaanálisis de ensayos aleatorios sobre el consumo de varios grupos de alimentos y la puntuación de biomarcadores de enfermedades 16 , lo que refleja nuestras estimaciones con frutos secos, legumbres y cereales integrales con el mayor rendimiento beneficioso y las bebidas azucaradas y la carne roja con el peor rendimiento. También hemos presentado ganancias de salud estimadas asociadas con la adhesión a las recomendaciones de la Guía Eatwell, lo que demuestra que la Guía Eatwell tiene un buen rendimiento en la perspectiva de la longevidad. Las ganancias de esperanza de vida a partir de los cambios de una alimentación poco saludable a la Guía Eatwell alcanzan el 82-83% del potencial en comparación con las del cambio sostenido en los patrones asociados a la longevidad, lo que fortalece la base de evidencia para la promoción de los objetivos dietéticos de la Guía Eatwell en las orientaciones e intervenciones de salud pública. La Guía Eatwell también podría ser un objetivo más realista para los cambios en la dieta que los patrones dietéticos asociados a la longevidad establecidos estadísticamente.
Como era de esperar, las ganancias previstas en la esperanza de vida son menores cuando el cambio de dieta se inicia a edades más avanzadas, pero siguen siendo sustanciales. Por ejemplo, estimamos que las personas de 70 años podrían esperar beneficiarse de aproximadamente la mitad de la ganancia de esperanza de vida prevista para los adultos de 40 años, equivalente a una ganancia de 1,5 años al optimizar los patrones dietéticos medianos y de 4 a 5 años para quienes cambian de los patrones dietéticos más poco saludables. La población del Reino Unido tiene actualmente una esperanza de vida al nacer de 83,6 años para las mujeres y 79,9 años para los hombres, y una ganancia de 3 años en la esperanza de vida asociada con los cambios de patrones dietéticos medianos a optimizados para la longevidad a partir de los 40 años (ref. 17 ). Las esperanzas de vida han aumentado de forma constante con el tiempo 18 , y el aumento observado es paralelo a los cambios en la esperanza de vida observados en el Reino Unido durante los últimos 15 años 17 . Un cambio importante hacia hábitos alimentarios saludables podría contribuir sustancialmente a alcanzar la meta 3.4 del Objetivo de Desarrollo Sostenible, que apunta a reducir la mortalidad prematura en un tercio.
La estrategia alimentaria gubernamental del Reino Unido para abordar las enfermedades crónicas hace hincapié en una responsabilidad compartida: la industria tiene la responsabilidad de promover y suministrar alimentos más saludables, el gobierno tiene un papel en la realización de intervenciones regulatorias específicas para apoyar el cambio y los consumidores individuales están empoderados con mejor información sobre opciones más saludables y, por lo tanto, demandan y buscan alimentos más saludables 19 . Con respecto a las posibles acciones políticas, un documento reciente presentó enfoques para abordar las desigualdades sustanciales en salud en el Reino Unido 20 . El documento aboga por cinco principios, que incluyen iniciativas saludables por defecto y fáciles de usar, acción a largo plazo y multisectorial, enfoque diseñado localmente, focalización en comunidades desfavorecidas y adecuación de recursos a las necesidades. El documento identifica además varias acciones que podrían contribuir a las mejoras, como impuestos y subsidios a los alimentos orientados a la salud que buscan reducir el costo de los alimentos saludables, pero no el de los alimentos no saludables. Otras acciones se relacionaron con la mejora de los entornos alimentarios en escuelas, lugares públicos y lugares de trabajo mediante la eliminación de máquinas expendedoras y la prohibición de la venta de bebidas azucaradas y refrigerios con alto contenido de grasa, azúcar o sal. Estas medidas políticas, basadas en las estimaciones actualizadas sobre posibles aumentos en la esperanza de vida que ofrecemos en este documento, podrían orientar el despliegue de recursos para mejorar los patrones de alimentación saludable en toda la población.
Las limitaciones de nuestro estudio incluyen la correlación entre las asociaciones entre los grupos de alimentos y la mortalidad. Esto se abordó mediante ajustes del modelo, presentando un modelo conservador como análisis principal. Como en la mayoría de los estudios de cohorte, los factores de confusión pueden tener un impacto. Sin embargo, hemos ajustado nuestros modelos principales para varios factores de confusión potenciales, como la edad, el sexo, la privación sociodemográfica según la zona, el tabaquismo, el consumo de alcohol y el nivel de actividad física. También hemos añadido análisis de sensibilidad que investigan la mediación y la posible confusión derivada del índice de masa corporal y la ingesta energética. Nuestros modelos se basan en datos poblacionales, y la medida de incertidumbre se basa en la media poblacional. No obstante, aunque es probable que la incertidumbre individual sea mayor que la incertidumbre a nivel de grupo, cabe esperar que las diferencias en la esperanza de vida media de grupos de individuos con características similares, pero con variaciones en el tamaño del grupo, sean comparables (siendo la incertidumbre mayor en grupos más pequeños). Por lo tanto, nuestras estimaciones también podrían ser útiles en entornos clínicos. Modelamos cambios dietéticos sostenidos y prolongados. Sin embargo, mantener los cambios en el estilo de vida a lo largo del tiempo con mejoras dietéticas puede ser un desafío, y para muchos, los patrones dietéticos fluctúan con el tiempo. No hemos modelado los posibles cambios en la esperanza de vida debido a fluctuaciones. Además, los patrones alimentarios poco saludables y asociados a la longevidad podrían considerarse «constructos» dietéticos (ya que las asociaciones entre los patrones alimentarios y la mortalidad se utilizan para establecerlos). Esto no se superpone necesariamente con los patrones alimentarios típicos, como la dieta mediterránea o la nórdica. Asimismo, el Biobanco del Reino Unido no mide el consumo de arroz, un alimento especialmente importante para muchos grupos migrantes. En general, los datos del Biobanco del Reino Unido subrepresentan a las poblaciones no blancas en comparación con la población del Reino Unido. Si bien los datos del Biobanco del Reino Unido contienen cerca de medio millón de participantes en nuestros análisis, el tamaño de los datos no es suficiente para obtener estimaciones precisas en todos los quintiles y parece haber fluctuaciones aleatorias entre algunos de ellos. Por lo tanto, el umbral exacto del quintil debe interpretarse con cautela y se debe prestar más atención a las tendencias generales. El recuerdo dietético incluyó datos limitados y selectivos que podrían generar sesgos.
En conclusión, en el Reino Unido, se prevé que una mejora sostenida de la dieta aumente la esperanza de vida en unos 3 años, tanto para hombres como para mujeres. Cabe destacar que, en quienes presentan los patrones alimentarios menos saludables, el cambio al patrón alimentario asociado con la longevidad se traducirá en un aumento de aproximadamente 10 años en la esperanza de vida. Cambiar de un patrón alimentario poco saludable a una alimentación acorde con la Guía Eatwell se asoció con un aumento de 8 años en la esperanza de vida. El aumento de la esperanza de vida es menor cuanto mayor es el retraso en el inicio de las mejoras dietéticas, pero incluso para quienes inician el cambio dietético a los 70 años, el aumento de la esperanza de vida es aproximadamente la mitad del alcanzado por los adultos de 40 años.
Los mayores aumentos en la esperanza de vida se asocian con un mayor consumo de cereales integrales y frutos secos, y con una menor ingesta de bebidas azucaradas y carnes procesadas. Nuestros hallazgos sugieren que estos grupos de alimentos deberían ser objetivos específicos para los profesionales sanitarios al orientar a los pacientes y a los responsables políticos en el desarrollo de políticas de salud pública.
JAMA Intern Med. Publicado en línea el 31 de marzo de 2025. doi:10.1001/jamainternmed.2025.0256
Pregunta ¿Los estudios retractados impactan los resultados de las revisiones sistemáticas con metanálisis?
Hallazgos Esta revisión sistemática y metaanálisis identificó 50 revisiones sistemáticas con 173 metaanálisis, cada uno incluyendo al menos 1 estudio retractado, publicados en 25 revistas de alto factor de impacto y calculó la tasa de evolución de las estimaciones del efecto para 163 metaanálisis (64 evaluando los resultados primarios de la revisión sistemática). Para los resultados primarios, las estimaciones del efecto cambiaron en al menos un 10% en el 42% de los metaanálisis, un 30% en el 25% y un 50% en el 19%; en general (n = 163), las estimaciones del efecto cambiaron en al menos un 10% en el 35%, un 30% en el 19% y un 50% en el 14%.
Significado Los estudios retractados pueden afectar los resultados de los metanálisis.
Abstract
Importancia Las retractaciones están aumentando en la literatura científica, incrementando el riesgo de reutilizar resultados no fiables.
Objetivos Identificar informes de revisiones sistemáticas que incluyeron estudios retractados en sus metanálisis y evaluar el impacto de estos estudios retractados en los resultados.
Diseño, entorno y participantes. En esta revisión sistemática y metanálisis, se utilizó la herramienta Feet of Clay Detector para identificar todas las revisiones sistemáticas que reportaron al menos un metanálisis, incluyendo al menos un estudio retractado, publicadas en las 25 revistas de medicina con mayor factor de impacto, tanto general como interna, entre enero de 2013 y abril de 2024. Se identificaron todas las estimaciones de efecto en las que el estudio retractado contribuyó al análisis. Para cada metanálisis, se calculó el efecto resumido, incluyendo todos los estudios y excluyendo los estudios retractados. La búsqueda se realizó el 8 de abril de 2024.
Resultados En general, se identificaron 61 revisiones sistemáticas que incluyeron estudios retractados en sus metanálisis. De estos, 11 (18%) se han republicado, retractado o retirado. Se extrajeron datos de 50 revisiones sistemáticas que incluyeron un total de 62 estudios retractados. La retractación ocurrió después de la publicación en 37 revisiones sistemáticas (74%). En general, se identificaron 173 metanálisis que incluían el estudio retractado; 70 de ellos (40%) fueron resultados primarios. Se recalcularon ciento sesenta y seis metanálisis. En general, 160 (96%) de las 166 estimaciones del efecto recalculadas estaban dentro de los IC del efecto original. Después de la exclusión del estudio retractado, la significancia estadística de los resultados cambió en 18 metanálisis (11%). Se calculó la tasa de evolución entre las estimaciones del efecto con y sin estudios retractados para un total de 163 metanálisis, incluyendo 64 que abordaron los resultados primarios de las revisiones sistemáticas. Para los resultados primarios (n = 64), las estimaciones del efecto recalculadas variaron al menos un 10 % en 27 metanálisis (42 %), un 30 % en 16 (25 %) y un 50 % en 12 (19 %). En general (n = 163), las estimaciones del efecto variaron al menos un 10 % en 57 metanálisis (35 %), un 30 % en 31 (19 %) y un 50 % en 23 (14 %).
Conclusiones y relevancia. Este estudio reveló que se han incluido estudios retractados en revisiones sistemáticas y metanálisis, y que las retractaciones ocurren principalmente después de la publicación de la revisión sistemática. La inclusión de estudios retractados puede afectar los resultados y la interpretación de las revisiones. Se deben implementar medidas de control de calidad para evitar la difusión de datos poco fiables en la literatura científica.Introducción
Las revisiones sistemáticas y los metaanálisis son pilares de la medicina basada en la evidencia. Sin embargo, su credibilidad se ve comprometida cuando se incluyen en los análisis estudios con resultados poco fiables.
Idealmente, el proceso de revisión por pares debería garantizar la fiabilidad de los hallazgos de un estudio. Sin embargo, tras la publicación, podría surgir evidencia de que los hallazgos no son fiables, lo que daría lugar a la retractación del informe del estudio. 1 , 2
El número de retractaciones está aumentando exponencialmente ( 3-5 ) y es probable que el número de estudios poco fiables sea mayor que el identificado. 6 La proliferación de artículos periodísticos ha generado una red de retractaciones. 7 Además, los estudios retractados no se identifican adecuadamente como tales en las bases de datos bibliográficas electrónicas 8 , 9 y pueden citarse continuamente a lo largo del tiempo. 10-13
Varias iniciativas apuntan a superar estos problemas, entre ellas Retraction Watch, una base de datos abierta de retractaciones, 14 , 15 PubPeer, 16 una plataforma en línea que permite la revisión por pares posterior a la publicación, y Problematic Paper Screener, 17 lanzado en 2021, que proporciona herramientas que utilizan detección por máquina para identificar estudios retractados y artículos problemáticos.
Identificamos informes de revisiones sistemáticas que incluyeron estudios retractados en sus metanálisis y evaluamos el impacto de los estudios retractados en los metanálisis y la interpretación de los resúmenes.MétodosDiseño
El informe siguió las directrices de informes de los Elementos de informe preferidos para revisiones sistemáticas y metaanálisis ( PRISMA ). 18Identificamos informes de revisiones sistemáticas que incluían estudios retractados en al menos 1 metaanálisis, publicados durante más de 10 años (del 1 de enero de 2013 al 8 de abril de 2024) en las 25 revistas con el factor de impacto más alto dentro de la categoría de medicina, general e interna (Web of Science de Clarivate, 2022). Dado que muchas revisiones sistemáticas publicadas incorporan más de 1 metaanálisis (es decir, puede haber metaanálisis para cada resultado de interés, como los resultados primarios y secundarios), evaluamos el impacto de los artículos retractados en el metaanálisis de todos los resultados (Apéndice electrónico en el Suplemento 1 ). Además, una revisión sistemática puede incluir más de 1 estudio retractado con al menos 1 de los estudios retractados incluidos en un metaanálisis.Identificación de revisiones sistemáticas que incluyan estudios retractados en al menos un metanálisisFuente
Utilizamos el Detector de Pies de Arcilla (Feet of Clay Detector ) , una herramienta en línea disponible en la plataforma Problematic Paper Screener. Este detector analiza la literatura científica (130 millones de artículos indexados por dimensiones) para identificar artículos que citan una o más referencias problemáticas en su bibliografía. El detector tabula estos artículos marcados y un motor de búsqueda permite a los usuarios filtrar por varias columnas (p . ej., título, año de publicación, revista). Proporciona información detallada sobre cada artículo marcado, incluyendo el identificador de objeto digital (DOI), el nombre de la revista, el año de publicación, el tipo de documento, la editorial y el título. También muestra el DOI de las referencias problemáticas citadas.
A diferencia de Google Académico o Web of Science, esta herramienta puede tabular exhaustivamente todos los artículos de una revista que incluyan referencias retractadas. Estas referencias problemáticas cumplen al menos uno de los siguientes criterios:
Marcado como retirado, retractado o eliminado por los editores en Crossref. 19
Incluido en la base de datos Retraction Watch, adquirido por Crossref en septiembre de 2023 y publicado en el dominio público. 15
Marcado como retractado en el sitio web del editor (para editores que no envían metadatos a Crossref, como el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos).
Las referencias problemáticas son detectadas primero por el Detector de Anulados y luego se incorporan al Detector de Pies de Arcilla. Tanto el Detector de Pies de Arcilla como el Detector de Anulados están disponibles en la plataforma Problematic Paper Screener. Realizamos una revisión manual sistemática de los sitios web de las revistas y del Retraction Watch para confirmar que la referencia problemática correspondía a un estudio retractado.Proceso de búsqueda
La búsqueda se realizó el 8 de abril de 2024, por separado, para cada una de las 25 revistas con mayor factor de impacto de las categorías de medicina, general e interna. Se aplicaron los filtros año ≥ 2013 y sede ( nombre de la revista) . La lista de revistas se encuentra en la eTabla 1 del Suplemento 1. Los resultados de la búsqueda se exportaron a un archivo de Excel. La base de datos contiene el título, la revista y el DOI del informe que cita un estudio retractado, así como el DOI de la(s) cita(s) retractada(s) o problemática(s) correspondiente(s).Criterios de elegibilidad
Se incluyeron informes de revisiones sistemáticas de intervenciones que reportaron al menos un metanálisis con al menos un estudio retractado. Se excluyeron los informes de revisiones sistemáticas si el estudio retractado se incluyó únicamente en análisis de subgrupos o análisis de sensibilidad, o si la retractación se debió a una publicación duplicada.
También se excluyeron las revisiones sistemáticas que fueron retractadas o republicadas, excluyendo los estudios retractados, así como las revisiones que informaron una corrección del análisis. Finalmente, se excluyeron las revisiones sistemáticas que incluían metanálisis en red debido a la complejidad de dichos análisis y las dificultades que implica recalcularlos.
Un revisor filtró los títulos y resúmenes para identificar revisiones sistemáticas de estudios de intervención. Posteriormente, evaluó los textos completos para determinar si la revisión sistemática incluía al menos un metanálisis y si los estudios retractados identificados por el Detector de Pies de Arcilla se habían incluido en al menos un metanálisis. Como medida de control de calidad, un segundo revisor verificó todos los títulos, resúmenes y textos completos para verificar su inclusión y exclusión. En caso de desacuerdo, se llegó a un consenso mediante discusión o con la participación de un tercer revisor.Extracción de datos
Un revisor extrajo la información de todos los informes incluidos, mientras que un segundo revisor realizó la verificación cruzada de los datos extraídos. Se consultó a un tercer revisor para resolver cualquier desacuerdo. Se recopilaron las características de la revisión sistemática (es decir, revista, fecha de publicación, tipo de estudios incluidos en la revisión, intervención, control, especialidad médica, tipo de participantes, resultado principal). Se registró si se realizó una búsqueda en la base de datos Retraction Watch y el número de estudios retractados incluidos en la revisión sistemática.
Un estudio retractado podría reportar varios resultados de interés de la revisión sistemática y, en consecuencia, contribuir a varias estimaciones del efecto (Apéndice electrónico en el Suplemento 1 ). Se identificaron todas las estimaciones del efecto de la intervención, incluyendo los datos de un estudio retractado. Cuando el estudio retractado fue el único que contribuyó a la estimación del efecto del resultado, se registraron el resultado y la referencia del estudio retractado.
Cuando el estudio retractado contribuyó a un metanálisis, extrajimos los datos necesarios para replicar el análisis: los detalles de los estudios primarios incluyeron el número de eventos y el número analizado (para resultados dicotómicos) o la media y la desviación estándar (para resultados continuos), el tipo de estimación del efecto (odds ratio [OR], riesgo relativo, razón de riesgos, diferencia de medias, diferencia de medias estandarizada), el tipo de modelo utilizado (efectos aleatorios o fijos, Mantel-Haenszel, Peto, varianza inversa), los métodos utilizados para calcular la varianza entre estudios (por ejemplo, τ 2 , I 2 ), la estimación del efecto con IC, el peso de cada estudio en el metanálisis y la estimación del efecto agrupado con IC.
Además, para cada estudio retractado, recopilamos la fecha y los motivos de la retractación, según lo informado en la Base de Datos de Retractación. Cuando el estudio retractado no figuraba en la Base de Datos de Retractación, obtuvimos la información directamente del aviso de retractación.
Por último, verificamos sistemáticamente si las estimaciones del efecto informadas en el resumen eran:
Estimaciones erróneas del efecto se definen como cualquier cambio en las estimaciones del efecto reportadas o sus IC del 95%, independientemente de la medida en que dichos cambios puedan influir en la interpretación de los lectores. En este estudio, nos centramos específicamente en la precisión de las cifras reportadas, sin realizar suposiciones sobre su posible impacto en las conclusiones.
Se considera cambio significativo a aquellos cambios que cumplen cualquiera de los siguientes criterios y que representan una magnitud lo suficientemente significativa como para alterar potencialmente la interpretación del lector:
La inclusión del estudio retractado en el análisis cambió las estimaciones del efecto en al menos un 30% y ahora un IC más amplio cruza la línea.
La inclusión del estudio retractado en el análisis cambió las estimaciones del efecto en al menos un 30% y un IC más pequeño ya no cruzaba la línea.
El estudio retractado fue el único estudio que contribuyó a las estimaciones del efecto.
Análisis estadísticos
Para las estadísticas descriptivas, informamos frecuencias y porcentajes para características categóricas y medianas con RIQ para características continuas.
Para cada metanálisis, calculamos las estimaciones resumidas del efecto dos veces: una con todos los estudios incluidos y otra sin los estudios retractados. Cuando los datos brutos estaban disponibles en los metanálisis originales (p. ej., medias, DE y tamaños muestrales, o número de eventos y tamaños muestrales), los utilizamos para calcular las estimaciones resumidas del efecto con el mismo método que en la revisión sistemática original. Si estos detalles no estaban disponibles, agrupamos las medidas del efecto de los estudios (p. ej., OR e IC) mediante el método genérico de la varianza inversa.
Para estimar el impacto de mantener los estudios retractados en los metanálisis, calculamos la tasa de evolución entre las estimaciones del efecto con y sin estudios retractados de la siguiente manera:
Las tasas de evolución de las estimaciones del efecto se calcularon como (EE [todos los estudios] − EE [sin retractación])/(EE [sin retractación]) × 100.
Para estandarizar la dirección de los resultados, los resultados del metanálisis se invirtieron cuando fue necesario (EE −1 para medidas relativas y −EE para medidas absolutas).
En un análisis post hoc, estimamos el nivel de influencia de los estudios retractados. Calculamos la diferencia absoluta en los valores de ajuste, la distancia de Cook, los valores de sombrero y la diferencia en los valores β para cada estudio retractado. Consideramos que un estudio era influyente si se cumplía al menos una de las siguientes condiciones :
La diferencia absoluta en el valor de los ajustes fue mayor que
donde p es el número de coeficientes del modelo y k el número de casos.
El área de la cola inferior de una distribución χ 2 con p grados de libertad cortados por la distancia de Cook fue mayor al 50%.
El valor del sombrero fue mayor que 3 ( p / k ).
Cualquier diferencia en el valor β fue mayor que 1.
Todos los análisis se realizaron utilizando el software estadístico R (versión 4.2.1; R Foundation) con los paquetes forestplot 21 y metafor. 22ResultadosRevisiones sistemáticas identificadas
De los 2909 informes que citaban al menos un estudio retractado recuperados del Feet of Clay Detector, identificamos 61 revisiones sistemáticas que incluían al menos un estudio retractado en al menos un metanálisis. De estas, 11 (18%) se habían revisado y republicado excluyendo el estudio retractado (n = 2), habían publicado una corrección del análisis (n = 3) o fueron retractadas (n = 6) ( Figura 1 ; eFigura 1 en el Suplemento 1 ).
La mayoría de las 50 revisiones incluyeron ensayos clínicos aleatorizados (n = 36 [72%]) y se publicaron en la Base de Datos Cochrane de Revisiones Sistemáticas (n = 36 RS [72%]). En 34 (68%), la intervención fue un tratamiento farmacológico. Solo una revisión sistemática mencionó la búsqueda en la base de datos Retraction Watch, mientras que una segunda revisión informó que las posibles retractaciones se evaluaron con la recuperación de cada artículo de texto completo. Las revisiones sistemáticas que incluyeron estudios retractados se citaron en una media (DE) de 115 (124) informes. Los detalles sobre las revisiones se encuentran en la Tabla 1 ; eTabla 2 en el Suplemento 1 .Estudios retractados
Se incluyeron sesenta y dos estudios retractados en las revisiones sistemáticas, 58 se incluyeron en al menos 1 metanálisis y 4 fueron el único estudio que contribuyó a la estimación del efecto del resultado en una revisión sistemática que incluyó otro estudio retractado que contribuyó a un metanálisis (eFigure 1 en el Suplemento 1 ). Cuarenta y cinco retractaciones (73%) se debieron a problemas con los datos. Los motivos de la retractación se encuentran en la eTable 3 del Suplemento 1. Las retractaciones ocurrieron antes de la publicación de la revisión en 13 revisiones sistemáticas (26%), con una demora mediana (RIC) de 10 (2-62) meses entre la retractación y la publicación. En 37 revisiones sistemáticas (74%), la retractación ocurrió después de la publicación de la revisión sistemática, con una demora mediana (RIC) de 31 (12-57) meses. De las 200 estimaciones del efecto informadas en los estudios retractados e incluidos en un metanálisis, 119 (60%) estaban a favor de la intervención.Estimaciones de efectos basadas en estudios retractados
Se identificaron 50 revisiones sistemáticas con 173 metanálisis que incluían al menos un estudio retractado. De estos, 70 (40%) fueron resultados primarios. La mediana (RIC) de metanálisis que citaban un estudio retractado por revisión fue de 3 (2-5).
Además de nuestro enfoque principal en los metanálisis, también observamos que los estudios retractados contribuyeron a las estimaciones del efecto como estudios individuales (no como parte de un metanálisis) en 57 casos adicionales (14 resultados primarios y 43 secundarios) en 12 revisiones sistemáticas. En total, los estudios retractados contribuyeron a 230 estimaciones del efecto de las intervenciones. Los detalles se presentan en las tablas electrónicas 4.1 y 4.2 del Suplemento 1 .Reanálisis de metanálisis excluyendo los estudios retractados
En 7 metanálisis (4%), el estudio retractado no reportó eventos. Se reevaluaron 166 metanálisis (96%) y se excluyó el estudio retractado. De estos, 65 (39%) evaluaban resultados primarios. Los diagramas de bosque se presentan en la Figura 2 del Suplemento 1 .
Entre los 65 metanálisis que evaluaron los resultados primarios, la mediana (RIC) de la ponderación de los estudios retractados fue del 4,5 % (1,9 %-10,6 %). En 63 metanálisis (97 %), las estimaciones del efecto tras excluir el estudio retractado se mantuvieron dentro del IC de la estimación original del efecto. Tras la exclusión del estudio retractado, la significancia estadística de los resultados cambió en 8 metanálisis (12 %); 2 pasaron de no estadísticamente significativos a estadísticamente significativos y 6 de estadísticamente significativos a no estadísticamente significativos.
En general (n = 166), la mediana (RIC) de la ponderación de los estudios retractados fue del 3,6 % (1,5 %-8,5 %). En 160 metanálisis (96 %), las estimaciones del efecto tras excluir el estudio retractado se mantuvieron dentro del IC del 95 % de la estimación original del efecto. Tras la exclusión del estudio retractado, la significancia estadística de los resultados cambió en 18 metanálisis (11 %); 3 pasaron de no estadísticamente significativos a estadísticamente significativos y 15 de estadísticamente significativos a no estadísticamente significativos. En 21 metanálisis (13 %), el estudio retractado no afectó a la estimación del efecto agrupado.
Los resultados de los análisis post hoc indican que 25 de 54 estudios retractados (46%) se consideraron influyentes en al menos un metanálisis al que contribuyeron. Se calculó la tasa de evolución de las estimaciones del efecto para un total de 163 metanálisis, 64 de los cuales abordaron los resultados primarios de las revisiones sistemáticas. En cuanto a los resultados primarios (n = 64), la inclusión de estudios retractados en los análisis modificó las estimaciones del efecto en al menos un 10% en 27 metanálisis (42%), un 30% en 16 (25%) y un 50% en 12 (19%).
En general (n = 163), las estimaciones del efecto cambiaron al menos un 10% en 57 metanálisis (35%), un 30% en 31 (19%) y un 50% en 23 (14%). Encontramos un incremento en las estimaciones del efecto a favor de la intervención de al menos un 10% en 39 metanálisis (24%), un 30% en 22 (13%) y un 50% en 18 (11%). También encontramos un incremento en las estimaciones del efecto a favor del control de al menos un 10% en 18 metanálisis (11%), un 30% en 9 (6%) y un 50% en 5 (3%). Los resultados se encuentran en la Tabla 2 , Figura 2 ; eFigura 3 AC en el Suplemento 1 .Impacto en el Resumen
En general, de las 50 revisiones sistemáticas incluidas, 34 (68%) informaron estimaciones erróneas del efecto (IC del 95%) en sus resúmenes. En 7 (14%), la exclusión del estudio retractado resultaría en cambios significativos que podrían afectar la interpretación.Discusión
Evaluamos 50 revisiones sistemáticas con metanálisis que incluyeron al menos un estudio retractado. En casi una cuarta parte de las revisiones, la retractación del estudio principal se produjo antes de su publicación, lo que podría haberse evitado verificando el estado del artículo en la página del editor o en Retraction Watch.
En promedio, el impacto de los estudios retractados fue moderado, ya que las estimaciones del efecto recalculadas en la mayoría de los metanálisis se mantuvieron dentro de los IC del 95 % de las estimaciones originales. Sin embargo, la inclusión de estudios retractados en los análisis modificó las estimaciones del efecto, principalmente a favor de la intervención. Además, el 68 % de las 50 revisiones reportaron estimaciones del efecto erróneas (IC del 95 %) en sus resúmenes, y el 14 % habría presentado cambios significativos que podrían afectar la interpretación tras excluir el estudio retractado.
Solo unos pocos estudios han explorado el impacto de las retractaciones de estudios en las síntesis de evidencia. Fanelli y colegas 23 reanalizaron 50 metanálisis que incluían estudios retractados y mostraron un impacto modesto de los estudios retractados, aunque varió dependiendo del contexto y el motivo de la retractación. Un estudio de Kataoka y colegas 13 encontró que un tercio de las 320 revisiones sistemáticas que incluían ensayos clínicos aleatorios retractados citaban ensayos que fueron retractados en el momento de la publicación y que solo el 5% de estas revisiones habían sido retractadas o corregidas. Avenell et al 24 identificaron 88 revisiones sistemáticas y guías clínicas que citaban artículos retractados y encontraron que el 51% tenía resultados que probablemente cambiarían si se eliminaban los ensayos retractados. Los autores también llevaron a cabo un ensayo clínico aleatorizado para explorar el impacto de contactar a los autores correspondientes de las síntesis de evidencia para informarles de la retractación en comparación con contactar hasta 3 autores con y sin contactar al editor de la revista editorial. En general, el 10% de los autores actualizaron sus reseñas después de ser contactados.
Todas las partes interesadas tienen un papel importante que desempeñar para abordar este importante problema. Los autores deben asegurarse de que sus revisiones no incluyan estudios retractados mediante la búsqueda sistemática de Retraction Watch y la comprobación del sitio web del editor para el aviso de retractación. Deben hacer referencia a los estudios primarios en el artículo principal. 25 Se pueden utilizar herramientas automatizadas, como Feet of Clay Detector, 17 para comprobar periódicamente las referencias una vez publicada la revisión. Además, se puede alertar a los autores sobre la retractación de un estudio primario incluido en su revisión a través de herramientas automatizadas existentes como RetractoBot o comentarios en PubPeer. 16 En tales casos, los autores deben evaluar el impacto de esta retractación en sus resultados y, cuando corresponda, ponerse en contacto con los editores de la revista para discutir las revisiones necesarias. Los editores y editores podrían (1) supervisar regularmente sus publicaciones utilizando herramientas como Feet of Clay Detector para identificar las publicaciones que citan estudios retractados. Deben tener un proceso establecido para gestionar las revisiones sistemáticas que hacen referencia a los estudios recientemente retractados y determinar si se necesitan correcciones o retractaciones. Además, quienes desarrollan guías clínicas deben garantizar que sus decisiones no se basen en revisiones sistemáticas que incluyan estudios retractados. Finalmente, debe existir una estrecha colaboración entre los metainvestigadores que desarrollan estas herramientas, los autores, los editores y quienes desarrollan las guías para garantizar que el ecosistema editorial evite la difusión de resultados engañosos o poco fiables.
Como parte de este estudio, nos hemos puesto en contacto con los editores de las 50 revisiones identificadas para informarles sobre el estudio o los estudios retractados y proporcionarles referencias tanto de la revisión sistemática como del estudio retractado. Según nuestro conocimiento, algunas organizaciones, como la Colaboración Cochrane, están desarrollando procesos para identificar y corregir las revisiones que citan estudios retractados.Fortalezas y limitaciones
Esta revisión sistemática y metaanálisis presenta importantes fortalezas. Utilizamos el Feet of Clay Detector 17 para identificar estudios relevantes y verificamos todos los datos filtrados y extraídos para garantizar su fiabilidad e integridad. Sin embargo, nuestra revisión presenta algunas limitaciones. En primer lugar, solo consideramos revistas con alto factor de impacto y no consideramos metaanálisis en red ni metaanálisis de subgrupos, lo que podría subestimar el problema. 23 En segundo lugar, el Feet of Clay Detector no busca referencias retractadas incluidas en los suplementos, lo que podría haber provocado que se pasaran por alto algunas revisiones. Finalmente, la herramienta se actualiza semanalmente, por lo que los resultados de la búsqueda podrían variar si se reprodujera el análisis.Conclusiones
Esta revisión sistemática y metanálisis reveló que, si bien la inclusión de estudios retractados en metanálisis publicados en revistas médicas generales de alto impacto tuvo un efecto promedio moderado, modificó la interpretación de los resultados en diversas situaciones. Actualmente existen herramientas fiables que autores y editores pueden utilizar para detectar estudios retractados y prevenir la difusión de datos poco fiables en la literatura científica.
Se utilizará para este posteo, publicación del Banco Mundial.
Introducción y posicionamiento del blog.
Cuando desde una visión optimista del desarrollo de la humanidad referimos la expectativa de vida creciente que tiene la población en los países desarrollados, y como evolucionó en los de desarrollo inferior e ingresos medios o bajos, mostrando porcentajes y que son significativos, pero con la visión borrosa de la tiranía de los promedios. Requiere que se mire con otra perspectiva más global de un planeta que tiene grandes desigualdades, con inmensos problemas en el fluir de la globalización, por las autocracias que están impulsadas por el hartazgo de la postergación en las modernas democracias, que se moldean para beneficio de una clase dirigente, olvidándose de los postergados, que colocan al sistema no como el mejor, sino como el menos malo, con vaivenes de ataques ofensivos a quienes piensan distinto, discursos xenófobos, con oscilaciones dependientes de liderazgos providenciales y no de instituciones.
Al buscar las causas para mejorar la esperanza de vida para priorizarlas vemos que las condiciones de vida, la educación, el empleo de calidad, una buena alimentación, la vivienda, disminución de la desigualdad, el acceso a la salud, disminución del sedentarismo son los factores que influyen en la longevidad, y solo una pequeña proporción en la inversión que se realiza en la prestación y el impacto en la salud de la población. Cuando se dice que la mitad del gasto en salud de un individuo se produce en su último año de vida. Además se está diciendo que no se gasta bien. Que se debe actuar antes.
La ensoñación tecnológica, la complicidad del complejo industrial médico, de la «ciencia» publicada,hace que algunos esfuerzos para mejorar la calidad de vida, por la vía de la fuerza de voluntad y cambios en las pulsiones de los individuos, son postergados por la magia de las nuevas moléculas.
El cáncer esta dejando de convertirse en una enfermedad mortal, para mutar a una enfermedad crónica.Otro triunfo de la ciencia, pero muy dependiente, a la detección precoz, el acceso y la adherencia. Así observamos como muchos pacientes con franco deterioro de su calidad de vida, peregrinan por el sistema buscando tratamientos de cuarta generación, referidos por sus oncólogos de cabecera, que se traduce en una esperanza que tiene baja probabilidad de concretarse y Que les darán unos meses de sobrevida. La importancia de considerar la calidad de vida y compartir eso con los pacientes, que consideran ellos su bien-estar en el momento que les toca vivir.
Qué si de invertir hablamos, debemos empezar por la salud pública, que es lo que llega a la población en número y necesidad. Sin dudas, si mejoramos el acceso y las acciones estratégicamente sobre cinco aspectos de la salud humana, el desarrollo del país, el crecimiento de su PBI y la longevidad de su población crecerán. Planificación estratégica coordinada y con la complementación de todos los medios y actores sociales, no con una visión medicalizadora de la vida. Exceso de peso, sedentarismo, hipercolesterolemia, diabetes e hipertensión arterial. Los sistemas de salud no tienden naturalmente a la igualdad.
No se debe dejar de señalar los caminos para mejorar la calidad de vida de las personas, la esperanza de vida. Pero también y fundamentalmente los determinantes sociales.
La esperanza de vida de los seres humanos se ha duplicado durante el último siglo, pero todavía hay una brecha notable en la esperanza de vida promedio entre los distintos países.
Los países que gastaron más en atención sanitaria tendieron a tener tasas más altas de esperanza de vida, según muestran nuevos datos del Banco Mundial.
Los países desarrollados tienen una mayor esperanza de vida que las regiones en desarrollo, pero con el tiempo se espera que la brecha se reduzca, dicen los expertos.
Durante el último siglo, la esperanza de vida al nacer se ha más que duplicado en todo el mundo, en gran medida gracias a las innovaciones y descubrimientos en diversos campos médicos en torno al saneamiento, las vacunas y la atención sanitaria preventiva.
Sin embargo, aunque la esperanza de vida media de los seres humanos ha aumentado significativamente a escala mundial, todavía existe una brecha notable en la esperanza de vida media entre los distintos países.
¿Cuál es la explicación de esta brecha? Según datos del Banco Mundial recopilados por Truman Du , podría estar parcialmente relacionada con la cantidad de dinero que un país gasta en atención médica.
Más gasto generalmente significa más años
Los últimos datos disponibles del Banco Mundial incluyen tanto el gasto sanitario per cápita de 178 países diferentes como su esperanza de vida media.
Tal vez no sea sorprendente que el análisis haya descubierto que los países que gastaban más en atención sanitaria tendían a tener una esperanza de vida media más alta, hasta llegar a los 80 años.
Sin embargo, hubo algunas pequeñas excepciones. Por ejemplo, si bien Estados Unidos tiene el mayor gasto de todos los países incluidos en el conjunto de datos, su esperanza de vida promedio de 77 años es inferior a la de muchos otros países con un gasto per cápita mucho menor.
¿Qué está pasando en Estados Unidos? Si bien existen varios factores interrelacionados, algunos investigadores creen que un factor importante es la mayor tasa de mortalidad infantil del país, junto con su mayor tasa relativa de violencia entre los adultos jóvenes.
En el otro extremo del espectro, Japón, Singapur y Corea del Sur tienen las mayores expectativas de vida de la lista, a pesar de su gasto per cápita relativamente bajo.
Vale la pena mencionar que este no siempre fue el caso: en la década de 1960, la esperanza de vida de Japón era en realidad la más baja entre los países del G7, y la de Corea del Sur estaba por debajo de los 60 años, lo que lo convertía en uno de los 30 países con mayor esperanza de vida mejorada:
De hecho, en los últimos 60 años, muchos países han aumentado sustancialmente su esperanza de vida promedio, pasando de 30 a 40 años a más de 70. Sin embargo, como muestra el gráfico del encabezado, aún hay muchos países rezagados en África, Asia y Oceanía.
¿Hasta dónde puede llegar la esperanza de vida media?
Dado que la gente vive más que nunca antes, ¿cuánto más alta será la expectativa de vida promedio dentro de 100 años?
Una investigación reciente publicada en Nature Communications sugiere que, en las circunstancias adecuadas, los seres humanos tienen el potencial de vivir hasta 150 años.
Las proyecciones de la ONU predicen que el crecimiento estará dividido y que los países desarrollados tendrán una mayor expectativa de vida que las regiones en desarrollo.
Se espera que la esperanza de vida proyectada en las regiones más y menos desarrolladas siga aumentando.Imagen: Visual Capitalist.
Sin embargo, como se ve en el gráfico anterior del Foro Económico Mundial y utilizando datos de las Naciones Unidas, es probable que la brecha entre los países desarrollados y los países en desarrollo se reduzca con el tiempo.
Durante el siglo XX se registró un aumento radical en la esperanza de vida humana. Sin embargo, un estudio de Olshansky et al. sugiere que es improbable que se produzca un progreso similar en el siglo XXI. Si bien será difícil lograr mayores avances, también se deben considerar escenarios alternativos más optimistas basados en la evidencia histórica y las experiencias de los grupos de vanguardia a nivel subnacional.
Pregunta: ¿Las denegaciones de prescripciones procesales aumentan el riesgo de utilización y gasto en atención aguda entre los pacientes que reciben Medicaid?
Resultados: En este estudio transversal de 19 725 beneficiarios de Medicaid en dos estados y dos planes de salud independientes, quienes experimentaron denegaciones de recetas por procedimientos específicos presentaron un mayor riesgo de visitas a urgencias y hospitalizaciones relacionadas con factores fisiológicos, en comparación con quienes no sufrieron denegaciones en los 60 días posteriores a la comparación y un ajuste adicional por riesgo de atención aguda. Las denegaciones en seis clases de medicamentos se asociaron con aumentos netos del gasto médico total, que oscilaron entre $624 y $3016 en gastos adicionales por afiliado al año.
Significado Estos hallazgos sugieren que si bien las denegaciones de recetas por procedimientos pueden tener como objetivo reducir los costos inmediatos de los medicamentos, algunas denegaciones pueden generar un mayor uso de atención aguda y gastos que superan los ahorros en el presupuesto de recetas a corto plazo.Abstracto
Importancia: El aumento en el costo de los medicamentos recetados bajo Medicaid ha provocado un aumento en las denegaciones de recetas por procedimientos por parte de los planes de salud. El efecto de las denegaciones no resueltas en la exacerbación de enfermedades crónicas y la posterior utilización de atención aguda aún no está claro.
Objetivo Examinar si las denegaciones de prescripciones procesales están asociadas con un mayor gasto neto a través del uso posterior de cuidados agudos entre pacientes de Medicaid que no obtienen la medicación prescrita después de una denegación.
Diseño, entorno y participantes. Este estudio transversal utilizó datos de reclamaciones de Medicaid de 2022 a 2023 para pacientes en centros de atención hospitalaria, ambulatoria y en farmacias en dos estados (Virginia y Washington) y dos planes de salud independientes. Los pacientes con al menos una denegación de receta durante el período del estudio (del 1 de enero al 31 de julio de 2023) se compararon con aquellos sin denegaciones para una clase de medicamento determinada, según sus datos demográficos, datos del plan de salud, historial de enfermedades crónicas y utilización de la atención médica. Se compararon las tasas y el gasto en visitas de atención aguda relacionadas con la fisiología en los 60 días posteriores a la dispensación o la denegación de un medicamento durante el período del estudio.
Principales resultados y medidas. Los principales resultados fueron la utilización de cuidados intensivos por todas las causas y el gasto médico total (en dólares estadounidenses de 2023 por miembro por año [PMPY]) para los principales diagnósticos fisiológicamente relacionados con cada clase de medicamento, en los 60 días posteriores a la dispensación o denegación de un medicamento. Se realizaron análisis de sensibilidad para detectar asociaciones falsas o factores de confusión no medidos.
Resultados Los 19 725 pacientes en este estudio tenían una mediana de edad de 41 (RIC, 29-55) años, y la mayoría (60,7%) eran mujeres. Los pacientes tenían una media (DE) de 3,3 (16,1) comorbilidades, 1,0 (2,6) visitas a cuidados agudos por todas las causas y 5,6 (7,8) visitas a atención primaria durante el período de referencia. Los pacientes que experimentaron denegaciones de prescripciones de procedimientos específicos tuvieron un mayor riesgo de visitas al departamento de emergencias y hospitalizaciones relacionadas con la fisiología en comparación con aquellos sin una denegación en los 60 días posteriores (odds ratio ajustada, 1,40 [IC del 95%, 1,03-1,88] mínimo frente a 1,75 [IC del 95%, 1,39-2,20] máximo para los grupos de exposición y control en las 7 clases de medicamentos con diferencias significativas). Las negaciones en seis clases de medicamentos se asociaron con aumentos netos del gasto médico total, que variaron desde $624 (IC del 95 %, $435-$813) a $3016 (IC del 95 %, $1483-$4550) en gastos adicionales PMPY después de contabilizar los costos médicos y de prescripción atribuidos a las negaciones.
Conclusiones y relevancia. Los hallazgos de este estudio transversal sugieren que, si bien las denegaciones de recetas médicas por procedimiento buscaban reducir los costos inmediatos de los medicamentos, algunas denegaciones provocaron un mayor uso de la atención aguda y costos que superaron los ahorros a corto plazo en el presupuesto de recetas. Los planes de salud deberían incorporar esta posible consecuencia imprevista al diseñar las políticas de cobertura de recetas. Las investigaciones futuras deberían revisar sistemáticamente todas las clases de medicamentos en los planes a nivel nacional.
Introducción
El aumento de los costos de los medicamentos recetados en Medicaid ha llevado a los planes de atención médica administrada a implementar medidas de contención de costos, incluyendo denegaciones de recetas por procedimientos.<sup> 1 </sup> Estas denegaciones, más comunes en Medicaid que en otros tipos de seguros,<sup> 2suelen justificarse para evitar gastos innecesarios con presupuestos ajustados. Entre los motivos comunes de denegación se incluyen renovaciones anticipadas, exceso de los límites del plan, medicamentos no cubiertos o la necesidad de autorización previa. Las autorizaciones previas se han vinculado con ahorros en medicamentos 3y se han estudiado de forma desproporcionada a pesar de ser una de las razones menos comunes para las denegaciones de recetas por procedimientos, en comparación con las renovaciones anticipadas y los límites del plan en el número de pastillas por receta. Sea cual sea el motivo de la denegación, algunos pacientes de Medicaid podrían no obtener sus medicamentos crónicos si las denegaciones no se resuelven con prontitud (por ejemplo, si los médicos no se comunican con las farmacias para resolver la denegación, o si los pacientes de bajos ingresos [que reciben Medicaid de forma desproporcionada] se enfrentan a una competencia por la falta de tiempo o a una mayor frustración que los lleva a evitar volver a la farmacia tras recibir una denegación). 4 Este proceso es análogo al aumento del uso de los hospitales cuando los pacientes deben afrontar un mayor costo compartido de los medicamentos. 5
A pesar de los beneficios teóricos de ahorro de costos, la investigación empírica sobre el efecto de las denegaciones de recetas por procedimientos en la utilización de la atención médica y los costos a largo plazo es escasa. Estudios anteriores vincularon las dificultades para obtener medicamentos psiquiátricos con resultados adversos de encarcelamiento e institucionalización. 6 , 7 Estudios recientes de 2022 a 2024 han relacionado los formularios de medicamentos limitados y los requisitos de autorización previa con las molestias para los pacientes y la reducción del inicio de quimioterapias y terapias por abuso de sustancias, pero no con la utilización integral y los resultados de costos netos a nivel de cohorte poblacional. 8-10 Esta brecha de conocimiento persiste en medio de la especulación de que los pacientes a los que se les niega la prescripción pueden experimentar un empeoramiento de las condiciones crónicas, lo que lleva a una atención más intensiva y costosa, y a pesar de que las denegaciones son más generalizadas que la simple autorización previa. 11 , 12 Se ha informado que la carga administrativa de lidiar con las denegaciones de recetas contribuye al agotamiento del personal clínico y al daño moral. 13 , 14
Probamos la hipótesis de que la denegación de recetas de Medicaid puede inducir un mayor gasto neto en atención médica por visitas a urgencias y hospitalizaciones, fisiológicamente relacionadas con la falta de acceso a la medicación denegada, neutralizando así posibles ahorros inmediatos en costos. Esta hipótesis se basó en la comprensión de que la adherencia a la medicación es crucial para el manejo de enfermedades crónicas y la prevención de exacerbaciones agudas. Nuestra investigación tuvo como objetivo explorar esta hipótesis y contribuir al conocimiento sobre los resultados asociados con la denegación de recetas, con el objetivo de fundamentar las políticas de Medicaid para optimizar tanto los costos de atención médica como los resultados para los pacientes.
Métodos
La Junta de Revisión Institucional de Occidente consideró este estudio transversal exento de revisión debido a que implicó el análisis de datos registrados de tal manera que los participantes no pudieron ser identificados razonablemente. Se eximió del consentimiento informado para este estudio debido a que no representó ningún daño para los pacientes. El estudio siguió la guía de informes STROBE (Fortalecimiento de la Notificación de Estudios Observacionales en Epidemiología ).Diseño del estudio
Los planes de atención médica administrada de Medicaid implementan con frecuencia herramientas de contención de costos para servicios y recetas de alto costo. Los pacientes con servicios y recetas de mayor costo pueden ser más propensos a sufrir rechazos de medicamentos. Para abordar el riesgo asociado de factores de confusión y causalidad inversa, utilizamos las siguientes metodologías. En primer lugar, utilizando las reclamaciones de pacientes de Medicaid en Virginia y Washington, creamos una muestra emparejada basada en los factores que aumentan la probabilidad de rechazo de medicamentos, incluyendo datos demográficos, comorbilidades y tasas iniciales de utilización de atención primaria y aguda. Emparejamos a los pacientes dentro de cada plan de salud para evitar la confusión debida a las diferencias en los servicios, la geografía y las poblaciones. En segundo lugar, dentro de cada muestra emparejada, medimos la correlación entre los rechazos de medicamentos y las visitas previas a atención aguda, para evaluar el riesgo de causalidad inversa. En tercer lugar, estimamos la probabilidad de un evento de atención aguda y el cambio en el gasto total relacionado con cada tipo de rechazo de receta médica para procedimientos, tras ajustar los factores de confusión. Estimamos esta probabilidad para cada una de las clases de medicamentos más comúnmente recetados a los pacientes de Medicaid, según lo definido por los códigos de Recopilación de Datos de Medicamentos Recetados de los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid. 15Finalmente, verificamos que la negación de un medicamento no indicaba un aumento de las visitas a cuidados intensivos por una afección no relacionada (p. ej., un accidente automovilístico), a diferencia de las visitas a cuidados intensivos por afecciones fisiológicamente relacionadas con la negación de la clase de medicamento, según la base de datos RxNav de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH). Esta base de datos relaciona la falta de recepción de un medicamento de una clase específica con enfermedades o afecciones posteriores específicas (p. ej., la negación de un inhalador para el asma podría resultar plausiblemente en un episodio de utilización de cuidados intensivos por una exacerbación del asma, pero no por una fractura de pierna) (eMethods en el Suplemento 1 ). 16 Las afecciones clínicas se definieron con las categorías refinadas del software de clasificación clínica de la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica. 17Fuente de datos y población de estudio
Analizamos datos de una población de pacientes de Medicaid cubiertos por dos planes de salud de Medicaid propiedad de diferentes compañías de atención administrada y bajo diferentes políticas de denegación de recetas, que operan en dos estados diferentes (Virginia y Washington). El conjunto de datos fue una muestra de conveniencia basada en la disponibilidad de datos, ya que la información completa de denegación de medicamentos rara vez está disponible en comparación con los datos de reclamaciones estándar. Incluimos pacientes con al menos una reclamación de farmacia durante nuestro período de estudio. Nos centramos en las 20 clases de medicamentos recetados con mayor frecuencia de un total de 390, que representaron el 49,3% de todas las recetas (202 952 de 411 667) en el conjunto de datos. Nuestras fuentes de datos comprendieron información demográfica y de elegibilidad (edad, sexo y meses de elegibilidad), reclamaciones de pacientes hospitalizados y ambulatorios (incluyendo hospitalizaciones y visitas a urgencias) y reclamaciones farmacéuticas (que abarcan tanto las reclamaciones de farmacia pagadas como las denegadas, junto con el motivo de la denegación). El período previo al estudio abarcó del 1 de julio al 31 de diciembre de 2022, y el período del estudio se extendió del 1 de enero al 31 de julio de 2023. Dadas las altas tasas de cancelación de la afiliación a los planes de salud de Medicaid, 18requerimos un mínimo de 3 meses de afiliación durante el período previo al estudio y al menos 6 meses durante el período del estudio para garantizar registros adecuados de prescripción y utilización para el análisis (eMethods en el Suplemento 1 ). La falta de datos para las variables clave se evaluó de acuerdo con los estándares definidos por el Atlas de Medicaid DQ (Calidad de Datos), 19 con todas las variables faltantes en niveles por debajo del umbral de baja preocupación. Los datos faltantes no se imputaron y no se eliminó ningún caso de pacientes, ya que los datos del plan de salud estaban completos. Sin embargo, los datos de ambos estados tienen diagnósticos específicos de salud mental o uso de sustancias agrupados como salud conductual en los datos de reclamaciones médicas. Siguiendo la literatura previa, 18 excluimos a individuos inscritos simultáneamente en Medicare y Medicaid debido a la falta de disponibilidad de reclamos farmacéuticos de Medicare y al hecho de que la cobertura farmacéutica de Medicare y las políticas de rechazo varían según las reglas de cobertura complementaria, mientras que nuestra pregunta de estudio se relacionaba específicamente con aquellos pacientes cubiertos únicamente por Medicaid.Grupos de exposición y control
Para cada clase de medicamento, asignamos a los pacientes al grupo de exposición (definido como aquellos con ≥1 rechazo para una clase de medicamento determinada durante el período de estudio) o al grupo de comparación (definido como aquellos con 0 rechazos para esa clase). No limitamos la definición de exposición únicamente a los rechazos que no se resolvieron antes del evento de atención aguda, ya que incluso los retrasos en la administración de la medicación pueden provocar exacerbaciones de enfermedades crónicas, 20 y deseamos estudiar las implicaciones políticas sobre el rechazo en sí, no el efecto fisiológico de no tomar un medicamento (que ya está establecido para cada clase de medicamento).Pareo
Para cada clase de medicamento, emparejamos a los pacientes en los grupos de exposición y comparación utilizando el emparejamiento completo, 21 , 22 que crea conjuntos emparejados con 1 individuo tratado y múltiples individuos de comparación, o viceversa.23 El emparejamiento completo puede reducir el sesgo debido a las variables de confusión observadas y los posibles factores de confusión no observados correlacionados con esas variables observadas.24 , 25 Dentro de cada plan de salud, emparejamos a los pacientes por edad, sexo y número inicial (periodo previo al estudio) de comorbilidades, visitas de atención aguda, visitas de atención primaria y meses de elegibilidad. Evaluamos la similitud de la muestra emparejada en las covariables observadas estimando la diferencia de medias estandarizada de cada covariable entre los pacientes emparejados.Variables de resultado
Identificamos nuestra variable de resultado principal como los eventos de atención aguda por cualquier causa (hospitalización o visita al servicio de urgencias) ocurridos dentro de un período de 60 días después de un intento de surtir un medicamento, tanto para denegaciones como para surtirlo con éxito, para concordar con la literatura farmacoepidemiológica existente que intenta capturar el tiempo típico hasta la exacerbación en una amplia variedad de clases de medicamentos. 26 Definimos las visitas al servicio de urgencias con base en los códigos de la Terminología de Procedimientos Actual (99281-99285), los códigos de ingresos (0450-0459 y 0981) o los códigos del lugar de servicio (código 23). Para contabilizar los episodios de atención, vinculamos las visitas al servicio de urgencias y los registros de reclamaciones de pacientes hospitalizados del mismo paciente si sus fechas de servicio se solapaban o sucedían inmediatamente, para contabilizarlos como un solo episodio de atención aguda si la visita al servicio de urgencias resultó en una hospitalización. 27
Los resultados secundarios incluyeron las visitas a urgencias únicamente y las visitas a cuidados intensivos por combinación de clase de medicamento y diagnóstico principal. También evaluamos el resultado terciario del coste neto para el plan de salud atribuible a la denegación. Este se definió como el coste combinado de las visitas a cuidados intensivos relacionadas con la denegación (calculado utilizando los importes pagados y las tasas de pago típicas de las reclamaciones) y el coste médico total relacionado con la afección incurrido durante los 60 días posteriores a la denegación, menos el coste que se habría incurrido si la receta se hubiera aprobado. Este último se basó en la media y la variación de los importes pagados por las recetas dentro de esa clase de medicamento. Todos los costes se calcularon en dólares estadounidenses de 2023.Análisis descriptivo
Para cada clase de medicamento, calculamos los porcentajes de surtidos totales, denegados y denegados asociados a un evento de atención aguda en los 60 días posteriores al intento de surtir el medicamento. En el caso de los pacientes de Virginia, también medimos el motivo del rechazo de la receta antes de una visita de atención aguda, ya que estos datos no estaban disponibles para los pacientes de Washington. Además, para los rechazos de recetas seguidos de un evento de atención aguda, estimamos la mediana y la media del número de intentos de surtir el medicamento antes del evento. Finalmente, medimos el gasto no ajustado (por afiliado por año [PMPY]) para la primera reclamación de medicamentos rechazada seguida de un evento de atención aguda en los 60 días posteriores.
Análisis estadístico
Para cada clase de medicamento, utilizando la muestra emparejada, calculamos una razón de probabilidades ajustada (AOR) y una diferencia ajustada en cada resultado entre los pacientes del grupo de exposición frente al grupo de comparación, condicionada a la edad, el sexo, el plan de salud y el número de enfermedades crónicas previas al estudio (definidas por el Índice de comorbilidad de Elixhauser), las visitas a cuidados intensivos por todas las causas, las visitas a atención primaria y los meses de elegibilidad. El IC del 95 % para el AOR no incluyó 1 ( p < 0,05). Para evaluar el riesgo de resultados falsos positivos, examinamos si las denegaciones de medicamentos se asociaban con más visitas a cuidados intensivos por una afección no relacionada con el medicamento denegado (códigos de lesiones accidentales de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades). 28 Para garantizar estimaciones estables, nos centramos en las clases de medicamentos con al menos 5 visitas a cuidados intensivos relacionadas con lesiones 60 días después de la dispensación o la denegación de un medicamento. Además, como análisis de sensibilidad, medimos el valor E para cada estimación 29 para cuantificar el tamaño de los factores de confusión no medidos necesarios para neutralizar los resultados del resultado principal.
Para evaluar la generalización, comparamos las características de nuestra muestra con los datos del Sistema Nacional de Información Estadística de Medicaid Transformado (T-MSIS) para pacientes de Washington y Virginia, así como con la muestra nacional.<sup> 30 </sup> Además, evaluamos la frecuencia de los 20 medicamentos más recetados en nuestra muestra con respecto a estos parámetros. Finalmente, realizamos una serie de análisis para evaluar la prevalencia de sustituciones de medicamentos, el grado en que los pacientes tenían medicamentos de múltiples clases y el número de denegaciones que no resultaron en una consulta de atención aguda.
Los resultados principales se presentan para todos los pacientes de la muestra emparejada. El análisis de los pacientes no emparejados se presenta en las tablas electrónicas 2, 15 y 16, y los análisis de subgrupos por estado se presentan en las tablas electrónicas 18 y 19 del Suplemento 1. El emparejamiento se realizó con el paquete MatchIt 21 en R, versión 4.2.3 (Proyecto R para Cálculo Estadístico).Resultados
Hubo 202 952 prescripciones de medicamentos en 19 725 pacientes que cumplieron con nuestros criterios de inclusión, con 16 350 pacientes en Virginia y 3375 en Washington, observados en 137 185 meses-miembro ( Figura 1 ). Nuestra muestra de 19 725 pacientes incluyó 11 971 mujeres (60,7 %) y 7754 hombres (39,3 %), con una mediana de edad de 41 (RIC, 29-55) años. Durante el período previo al estudio, los pacientes tuvieron una media (DE) de 3,3 (16,1) comorbilidades, 1,0 (2,6) visitas de atención aguda por todas las causas y 5,6 (7,8) visitas de atención primaria (eTabla 1 en el Suplemento 1 ). Para cada clase de medicamento, nuestra muestra emparejada tuvo diferencias estandarizadas de menos de 0,1 para las características clave de los pacientes (eTabla 2 en el Suplemento 1 ). Entre las 20 clases de medicamentos más comunes, las prescripciones más comunes (como porcentaje del total de 411 667 prescripciones) fueron para antibacterianos de cefalosporina (3280 [0,8%]), agonistas opioides (6374 [1,6%]), inhibidores de la bomba de protones (13 002 [3,2%]) e inhibidores de la recaptación de serotonina (19 814 [4,8%]) (eTable 3 en el Suplemento 1 ).
De las 202 952 prescripciones analizadas, se denegaron 71 501 (35,2%), incluidas 2971 de 14 650 prescripciones (20,3%) de medicamentos antiinflamatorios no esteroideos (AINE), 2574 de 9970 (25,8%) de agonistas β 2 -adrenérgicos, 5836 de 13 039 (44,8%) de antipsicóticos atípicos y 7852 de 12 334 (63,7%) de estimulantes del sistema nervioso central (eTable 4 en Suplemento 1 ). Entre 62 392 recetas con un motivo de denegación, 19 209 denegaciones (30,8%) se debieron a recargas anticipadas, seguidas por 11 078 (17,8%) por exceder las limitaciones del plan en términos de cantidad de píldoras en la receta, 5916 (9,5%) por autorizaciones previas, 5087 (8,2%) por días de suministro que excedían las limitaciones del plan y 4764 (7,6%) por producto o servicio no cubierto (eTable 5 en Suplemento 1 ).Riesgo de evento de atención aguda
En las distintas clases de medicación, el número de denegaciones seguidas de un evento agudo relacionado con la fisiología en un plazo de 60 días varió de 35 de 7852 (0,5 %) para las denegaciones de estimulantes del sistema nervioso central a 407 de 2524 (16,1 %) para las denegaciones de una combinación de anilida u opioides ( Tabla ). En las distintas clases, la media (DE) del número de denegaciones seguidas de un evento agudo relacionado osciló entre 1,5 (1,1) y 6,1 (9,8) por paciente ( Tabla ).
Para 7 de las 20 clases de medicamentos estudiadas, el análisis de regresión logística utilizando la muestra emparejada indicó que los pacientes en el grupo de exposición tenían un riesgo mayor de un futuro evento de atención aguda (dentro de los 60 días de la negación) en comparación con el grupo de comparación después de controlar la demografía, las comorbilidades y las tasas iniciales de utilización de atención primaria y atención aguda (AOR, 1,40 [IC del 95 %, 1,03-1,88] mínimo frente a 1,75 [IC del 95 %, 1,39-2,20] máximo para los grupos de exposición y control en las 7 clases de medicamentos con diferencias significativas) ( Figura 2 ). Esas clases de medicamentos incluían una combinación de anilida u opioides (AOR, 1,40 [IC del 95 %, 1,03-1,88]), agentes antiepilépticos (AOR, 1,41 [IC del 95 %, 1,01-1,97]), inhibidores de la recaptación de serotonina (AOR, 1,52 [IC del 95 %, 1,01-2,29]), bloqueadores β-adrenérgicos (AOR, 1,70 [IC del 95 %, 1,24-2,32]), antipsicóticos atípicos (AOR, 1,73 [IC del 95 %, 1,02-2,94]), benzodiazepinas (AOR, 1,73 [IC del 95 %, 1,15-2,61]) y agonistas β 2 -adrenérgicos (AOR, 1,75 [IC del 95 %, 1.39-2.20]). Entre las 7 clases, al verificar el riesgo de causalidad inversa, encontramos que la correlación entre el número de denegaciones de medicación y las visitas a cuidados intensivos antes de la denegación varió de 0,003 ( p = 0,84) para inhibidores de la recaptación de serotonina a 0,12 ( p < 0,001) para la combinación de anilida u opioides (véase la tabla electrónica 6 del Suplemento 1 para correlaciones y valores de p ). Al examinar las combinaciones de clase de medicación y diagnóstico, el grupo de exposición con el mayor riesgo de eventos de cuidados agudos después de una negación tenía un diagnóstico primario de insuficiencia cardíaca atribuida a una negación de prescripción de bloqueadores β-adrenérgicos (AOR, 8,4 [IC del 95 %, 2,5-27,9]), seguido de trastorno depresivo por negación de antipsicóticos atípicos (AOR, 4,4 [IC del 95 %, 1,5-13,2]), insuficiencia respiratoria después de la negación de agonistas β 2 -adrenérgicos (AOR, 3,7 [IC del 95 %, 1,7-8,0]) y luego asma después de la negación de antagonistas del receptor de histamina-1 (AOR, 2,9 [IC del 95 %, 1,1-7,7]) (la tabla electrónica 7 en el Suplemento 1 presenta la lista completa en orden de mayor a menor riesgo por clase de medicación).
Nuestro análisis secundario centrado únicamente en las visitas al Departamento de Emergencias arrojó resultados consistentes con nuestro análisis principal (eTabla 8 en el Suplemento 1 ). Verificamos que una negación de medicación no indicó un aumento en las visitas a cuidados agudos por una afección no relacionada (lesiones accidentales) (eTabla 9 en el Suplemento 1 ). Además, los valores de E oscilaron entre 2,14 y 2,89, lo que significa que un factor de confusión no medido asociado tanto con la negación de la prescripción como con la utilización posterior de cuidados agudos fisiológicamente relacionados con un OR de 2,1 veces (límite inferior, 1,2) a 2,9 veces (límite inferior, 2,1) tendría que estar presente para explicar las asociaciones que observamos (eTabla 10 en el Suplemento 1 ). Los resultados sugieren que las características de nuestra muestra de pacientes se alinearon estrechamente con los datos de T-MSIS a nivel nacional y en Washington y Virginia. Además, las 20 clases de medicamentos principales representaron el 47,0 % de las reclamaciones de farmacia en el T-MSIS, lo que refleja los hallazgos de nuestro estudio (eTabla 11 en el Suplemento 1 ). Encontramos una superposición mínima entre múltiples clases de medicamentos (correlación media [DE], 0,05 [0,04]) (eTable 12 en el Suplemento 1 ). Las eTables 13 a 19 en el Suplemento 1 proporcionan resultados descriptivos para sustituciones de medicamentos, comparaciones de muestras coincidentes frente a no coincidentes, criterios de selección de estudios y resultados por región geográfica.Diferencias de gasto
Entre las 7 clases de medicamentos para las cuales la negación se asoció con un mayor riesgo de utilización de cuidados intensivos después del ajuste, las negaciones en 5 clases se asociaron con aumentos netos del gasto en cuidados intensivos atribuibles a la negación, después de contabilizar los aumentos de costos de las tasas de eventos de cuidados intensivos inducidos y los ahorros de costos de la negación. Los aumentos de costos PMPY de los eventos de cuidados intensivos inducidos fueron de $617 (IC del 95%, $233-$1001) para los agonistas β2 – adrenérgicos, $820 (IC del 95%, $296-$1345) para las benzodiazepinas, $1133 (IC del 95%, $312-$1954) para los agentes antiepilépticos, $1539 (IC del 95%, $630-$2446) para los antipsicóticos atípicos y $1838 (IC del 95%, $490-$3186) para los bloqueadores β-adrenérgicos. Después de restar el costo de la medicación (si la receta no hubiera sido denegada), los aumentos netos del gasto PMPY se estimaron en $589 (IC del 95%, $205-$973) para los agonistas β2 – adrenérgicos, $798 (IC del 95%, $274-$1323) para las benzodiazepinas, $1062 (IC del 95%, $241-$1883) para los agentes antiepilépticos, $1263 (IC del 95%, $354-$2170) para los antipsicóticos atípicos y $1815 (IC del 95%, $467-$3163) para los bloqueadores β-adrenérgicos ( Tabla ).
Las denegaciones en 6 de las 7 clases de medicamentos se asociaron con aumentos netos en el gasto médico total atribuibles a las denegaciones ( Tabla ). En comparación con el gasto en visitas de atención aguda, el gasto total PMPY aumentó en un factor de 1,1 para los agonistas β2 – adrenérgicos ($624 [IC del 95%, $435-$813]), 1,4 para los bloqueadores β-adrenérgicos ($2565 [IC del 95%, $1130-$4000]), 1,5 para los agentes antiepilépticos ($1567 [IC del 95%, $593-$2541]), 2,3 para las benzodiazepinas ($1848 [IC del 95%, $976-$2720]), 2,4 para los antipsicóticos atípicos ($3016 [IC del 95%, $1483-$4550]) y 4,4 para los inhibidores de la recaptación de serotonina ($1272 [IC del 95%, $500-$2045]).Discusión
En este análisis de 19 725 pacientes de Medicaid, observamos que los pacientes con denegaciones de recetas específicas para siete clases de medicamentos (combinación de anilida u opioides, antiepilépticos, inhibidores de la recaptación de serotonina, bloqueadores β-adrenérgicos, antipsicóticos atípicos, benzodiazepinas y agonistas β2 – adrenérgicos) presentaron un mayor riesgo de visitas a cuidados intensivos en comparación con quienes no sufrieron denegaciones. De las siete clases de medicamentos, seis se asociaron con aumentos netos del gasto médico total debido a la denegación (que oscilaron entre $624 y $3016 por año para el gasto médico total). Los resultados fueron consistentes en dos poblaciones independientes de planes de salud de Medicaid, y los análisis de sensibilidad revelaron un bajo riesgo de que los hallazgos se debieran a factores de confusión no medidos (dados los valores E > 2) o al sesgo derivado del riesgo diferencial de utilización de cuidados intensivos entre los pacientes que recibieron más denegaciones (dado nuestro enfoque de emparejamiento y los hallazgos nulos de causalidad inversa o diagnósticos fisiológicamente no relacionados con la denegación del medicamento). Según la experiencia de los profesionales clínicos de nuestro equipo, en el caso de las biguanidas, los AINE, los inhibidores de la 3-hidroxi-3-metilglutaril-coenzima A reductasa y los corticosteroides, las denegaciones suelen generar mayores costos sin un aumento de los eventos de cuidados intensivos, ya que los profesionales clínicos ambulatorios suelen sustituir el medicamento denegado por una alternativa más costosa. Por el contrario, en el caso de los antagonistas del receptor de histamina-1, los pacientes a menudo no tienen un sustituto, lo que lleva a evitar la utilización. Estos hallazgos pueden fundamentar las decisiones políticas, ya que los planes administrados por Medicaid determinan el formulario, la cobertura, los requisitos de autorización previa, las denegaciones y aprobaciones de reclamaciones y los pagos según las clases de medicamentos.
Investigaciones previas en la población de Medicaid han explorado los efectos de los formularios de medicamentos limitados y los requisitos de autorización previa en las molestias para los pacientes y la reducción del inicio de nuevas terapias. Las autorizaciones previas se han vinculado con ahorros en el costo de los medicamentos recetados3, pero también con retrasos en el tratamiento.8-10 Sin embargo, nuestro estudio cuantificó que los resurtidos tempranos y las pastillas altas por receta fueron las razones más comunes para los rechazos, mientras que las autorizaciones previas fueron una minoría de las causas a pesar de haber sido estudiadas más ampliamente. Además, varios antibióticos comunes, medicamentos para la salud conductual (p. ej., antidepresivos) y agentes para prevenir exacerbaciones de afecciones respiratorias y cardiovasculares (p. ej., inhaladores para el asma y medicamentos para enfermedades cardíacas o accidentes cerebrovasculares) tuvieron los mayores aumentos en la utilización de la atención aguda tras el rechazo. Por lo tanto, aunque se presume que los rechazos de procedimiento reducen el gasto en atención médica, los hallazgos de nuestro estudio sugieren que algunos rechazos pueden aumentar perversamente la utilización y los costos de la atención aguda. Los planes de salud de Medicaid deben considerar estos hallazgos al formular políticas de cobertura de recetas. Nuestro análisis también sugiere posibilidades de intervención, como priorizar ciertas denegaciones de medicamentos para una resolución más rápida y prevenir resultados adversos.Limitaciones
Nuestro análisis presenta varias limitaciones. En primer lugar, si bien nuestra muestra podría no ser totalmente generalizable a la población nacional de Medicaid, las comparaciones con los datos nacionales de T-MSIS sugieren que nuestra muestra de pacientes era comparable a la población nacional de Medicaid en términos de demografía y afecciones clínicas. En segundo lugar, nuestros datos a nivel de paciente fueron limitados, aunque utilizamos métodos de emparejamiento y realizamos análisis de sensibilidad para mitigar el sesgo. Por ejemplo, nuestros datos no incluyeron determinantes sociales de la salud a nivel individual, como el acceso al transporte o la seguridad alimentaria, que han demostrado afectar la utilización de la atención aguda.<sup> 18</sup> En tercer lugar, nuestro análisis podría no captar ciertos efectos secundarios de la denegación de recetas, como interacciones farmacológicas complejas o el impacto de las sustituciones terapéuticas. Por ejemplo, una interacción entre una estatina y un inhibidor de la bomba de protones podría llevar a la denegación del inhibidor de la bomba de protones para mejorar la eficacia de la estatina, lo que podría prevenir un evento agudo. Por el contrario, la denegación de fenitoína junto con el anticoagulante warfarina podría reducir los niveles de warfarina, lo que provocaría un coágulo sanguíneo y desencadenaría un evento agudo. En cuarto lugar, los datos sobre los motivos de denegación de recetas solo estaban disponibles para los pacientes de Virginia, no para los de Washington, lo que podría limitar el alcance de nuestros hallazgos. En quinto lugar, la inclusión de diagnósticos de salud mental o consumo de sustancias en nuestros datos podría afectar la precisión al vincular clases específicas de medicamentos con resultados de salud conductual. A pesar de estas limitaciones, nuestro estudio es, hasta donde sabemos, la evaluación más amplia hasta la fecha que vincula las denegaciones de medicamentos con eventos de atención aguda y el gasto asociado.Conclusiones
En este estudio transversal de 19 725 pacientes de Medicaid en dos estados, ciertas denegaciones de recetas médicas se asociaron con un aumento de los eventos de atención aguda y los costos netos en varios tipos de medicamentos. Si bien se presumía que las denegaciones de atención aguda reducían el gasto en atención médica, algunas se asociaron con un mayor uso de la atención aguda y mayores costos. Los planes de salud de Medicaid deberían considerar estos hallazgos al formular políticas de cobertura de recetas. Las investigaciones futuras deberían revisar sistemáticamente todas las clases de medicamentos en los planes a nivel nacional.
10.000 millones de euros es la cantidad que paga la sanidad pública cada año por encima de los costes de fabricación
10.000 millones de euros es la cantidad que paga la sanidad pública en España, cada año, por encima de los costes de fabricación y de investigación de los medicamentos.Un 45% del gasto farmacéutico del SNS.Son datos de la Asociación de Acceso Justo al Medicamento (AAJM) que, en un último informe, insiste en que el precio del medicamento debe fijarse «en relación con los costes de producción e investigación» y no «en comparación con los precios abusivos de medicamentos ya aprobados».
Hace apenas unos días, el Ministerio de Sanidad publicaba la ‘Guía de Evaluación Económica de Medicamentos’. Elaborada por el Comité Asesor de la Prestación Farmacéutica (CAPF), se trata de un instrumento para «ayudar» en la evaluación económica de los medicamentos, según se desprende del documento, que señala que los precios de los nuevos medicamentos se deben fijar en comparación con los precios de medicamentos ya aprobados. Algo, en palabras del Dr. Juan José Rodríguez Sendín, presidente de la Asociación de Acceso Justo al Medicamento, «inaceptable». «Esta guía lo que sirve es para justificar que el precio de los medicamentos que vayan llegando se fije en función de los precedentes. No es razonable pagar 10.000 euros por un producto cuyos costes ascienden a 100 euros. Con un beneficio razonable, el precio podría ser de 130-150 euros. Pero, a partir de ahora, con esta guía, se autoriza y justifica la exageración a la que hemos llegado, con un exceso de 10.000 millones, un 45% de los que estamos gastando. Esto es un disparate», apunta el Dr. Rodríguez en una conversación con THE OBJECTIVE.
Un gasto adicional, según cálculos de la Asociación, que serviría para contratar, por ejemplo, profesionales sanitarios. La AAJM calcula que por cada 1.336 millones de euros se podrían contratar a más de 13.000 profesionales, reforzando así los servicios de Atención Primaria o Salud Mental, que actualmente sufren un gran déficit de especialistas.
El gasto público en farmacia hospitalaria en España sigue creciendo año tras año de forma imparable. Como consecuencia, nuestro país ya es el segundo después de Alemania (7,8%) con más crecimiento promedio anual: un 7,6% de 2011 a 2021, según el informe ‘Health at a Glance 2023’, elaborado por la OCDE. A España le siguen República Checa (6,9%), Islandia (5,4%) y Finlandia 4,6%).
De esta forma, el estudio de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos destaca cómo el gasto farmacéutico hospitalario en nuestro país aumenta más rápidamente que el mercado farmacéutico ‘retail’, el cual en el mismo periodo de tiempo ha crecido solo un 0,2% en España, frente a un 2,7% en Alemania, la región que más crecimiento promedio anual del gasto farmacéutico ‘retail’ ha registrado.
Visibilizar las negociaciones
Para el portavoz de Acceso Justo al Medicamento lo que habría que hacer es visibilizar las negociaciones entre el Ministerio de Sanidad y las farmacéuticas. Como ejemplo, el fármaco Sofosbuvir, para la hepatitis C, según se desprende del documento facilitado por la Asociación, tiene un coste de fabricación de 75 euros que, con la imputación de gastos de I+D, podría fijarse un precio de 300 €. Sin embargo, el precio que tuvo que aceptar el SNS fue 30 veces mayor (unos 8.000 euros).
La AAJM también señala otros tratamientos con precios «abusivos»: Nusinersen, para tratar la atrofia muscular espina, 370.000 el primer año; Yescarta, para el tratamiento de pacientes adultos con linfoma B, 327.000 euros; Luxturna, para la pérdida de visión, 690.000 euros ambos ojos; Zolgensma, también contra la atrofia muscular espina, 1.800.000; o Hemgenix, para el tratamiento de la hemofilia, 3,3 millones.
De esta forma, desde la Asociación, que vela por el acceso equitativo a los medicamentos, señalan que «mientras haya monopolios (patentes)», el precio de los tratamientos, según la metodología recogida en el RD 271/1990, de 23 de febrero, «debería fijarse por los costes de producción e investigación, debidamente auditados». «Si no hubiera monopolio, como cuando caducan las patentes y las demás exclusividades que recogen la actual legislación europea, los precios se podrían regular por la competencia en el mercado, al igual que ocurre con los medicamentos genéricos y biosimilares», explican en su estudio, realizado tras la publicación de la polémica guía del Ministerio.
El gasto farmacéutico público (GFP) ha aumentado de forma «difícilmente sostenible» en los últimos años. Según datos del Ministerio de Hacienda (indicadores sobre gasto farmacéutico y sanitario) en 2023, hasta el mes de noviembre, el gasto farmacéutico público ascendió a 21.121,4 millones, un 6,07% más que en 2022. Proyectado hasta final de año, en 2023 se habrían gastado 23.354 millones, un aumento anual de 1.336 millones. «El SNS va a fracasar, no va a poder atender a otras necesidades, como más profesionales o nueva tecnología. Hemos llegado a unas cifras escandalosas, con precios que no tienen ningún sentido y que van a arruinar el SNS», apunta a este medio el Dr. Rodríguez.
En este sentido, el Dr. Ismael Escobar Rodríguez, vocal autonómico de Madrid de la Sociedad Española de farmacia Hospitalaria (SEFH), ya destacaba en THE OBJECTIVEla importancia de establecer «las mejores condiciones de financiación pública de los medicamentos para, precisamente ajustar lo mejor posible el valor terapéutico del medicamento con su precio». «Hay que tener en cuenta que los recursos no son infinitos y todo aquello que se destina a medicamentos impide o dificulta otras estrategias tan importantes o más que los fármacos, como son las medidas preventivas de salud pública, la educación en salud, la atención socio-sanitaria a los mayores o la atención a la discapacidad», agrega el experto.
Erin C. Fuse Brown, J.D., M.P.H.,1 Olivier J. Wouters, Ph.D.,1 y Ateev Mehrotra, M.D., M.P.H.1
Este artículo publicado el 27 de Marzo alerta sobre un probable inconveniente entre las empresas farmacéuticas y las de telesalud. No muestra evidencia de que aumente el número de recetas. Ni que el pago sea variable por el número de prescripciones obtenidas. Pero seguramente esto dará un tema para estar alerta sobre relaciones inapropiadas.
Los estadounidenses se han acostumbrado a los anuncios farmacéuticos directos al consumidor y al estribillo: «Si cree que [este medicamento] es adecuado para usted, hable con su médico». Pero algunos anuncios recientes en línea presentan un nuevo giro: un enlace a un médico que ofrece servicios de telesalud. Varias compañías farmacéuticas también han lanzado plataformas en línea que dirigen a los usuarios a sitios web administrados por compañías de telesalud, donde los médicos están disponibles para recetar medicamentos después de una consulta virtual.
El sitio web de Pfizer, PfizerForAll, por ejemplo, pide a los visitantes que reserven citas médicas el mismo día ofrecidas por la compañía de telesalud UpScript por 35 dólares. El sitio web también ofrece cupones de copago a los pacientes elegibles para reducir los costos de bolsillo de los medicamentos de Pfizer. La plataforma de Eli Lilly, LillyDirect, se centra en pacientes con diabetes, migrañas u obesidad.La plataforma permite a los usuarios programar una cita virtual utilizando las empresas de telesalud Form Health, 9amHealth o Cove y ofrece una opción de entrega a domicilio para los medicamentos Eli Lilly que se recetan.Las empresas de telemedicina también han comenzado a publicitar directamente productos farmacéuticos en plataformas de redes sociales, como TikTok e Instagram. Form Health promocionó un medicamento de Eli Lilly en Instagram publicando un video con la pregunta: «¿Cuándo comienzas a perder peso con Zepbound?»
Los debates sobre las asociaciones entre empresas farmacéuticas y de telemedicina son de alguna manera paralelos a los argumentos de larga data sobre la publicidad directa de medicamentos al consumidor. Los defensores destacan el potencial de las asociaciones entre el sector farmacéutico y la telemedicina para facilitar el acceso a las recetas a algunos pacientes, como los de las zonas rurales, que pueden tener dificultades para obtener la atención que necesitan a nivel local. Las consultas virtuales pueden ser más baratas y requerir menos tiempo para los pacientes que las citas en persona. En el caso de las enfermedades estigmatizantes, como la obesidad, los pacientes pueden ser más propensos a buscar atención si tienen acceso a una plataforma de telesalud, que ofrece más privacidad que el consultorio de un médico. (Uno de nosotros ha recibido honorarios de consultoría de una compañía farmacéutica por asesorar sobre asociaciones de telesalud). Pero las asociaciones entre las compañías farmacéuticas y de telesalud también han generado preocupaciones.
Varios senadores estadounidenses han escrito a las compañías farmacéuticas expresando su alarma por los riesgos que estos acuerdos plantean en términos de prescripción inapropiada, atención de seguimiento inadecuada y gastos innecesarios en medicamentos de marca.1
También existe la preocupación de que los anuncios de telesalud, incluidos los de las redes sociales, puedan ser engañosos, ya que a veces carecen de información sobre los riesgos y contraindicaciones de un producto.
La ley clave que rige estas relaciones en los Estados Unidos es el Estatuto Federal Anti-Soborno (AKS).El AKS tiene como objetivo prevenir y penalizar el uso de incentivos financieros para derivaciones de pacientes u otros acuerdos que alienten a los médicos a brindar atención médica inapropiada o innecesaria, aumentando así los gastos gubernamentales. Prohíbe ofrecer o recibir remuneración para inducir o recompensar referencias por artículos o servicios que son reembolsables por Medicare, Medicaid u otros programas federales de atención médica. La ley atribuye responsabilidad a ambas partes en dichas transacciones, abarca las transacciones directas e indirectas y define la remuneración en términos generales como cualquier cosa de valor, incluidos los pagos en efectivo, los descuentos, las exenciones de copagos, la compensación excesiva y los bienes y servicios en especie. Sospechamos que muchas de estas asociaciones farmacéuticas y de telemedicina podrían violar el AKS. Aunque los reguladores necesitan más datos sobre los patrones de prescripción para evaluar el potencial de atención de mala calidad y daño al paciente asociado con estos acuerdos, la Oficina del Inspector General (OIG) del Departamento de Salud y Servicios Humanos podría influir en el comportamiento de la industria y apoyar la aplicación en esta área al aclarar los tipos de acuerdos financieros que entran en conflicto con el AKS. En virtud de la AKS, una empresa farmacéutica no puede compensar a una empresa de telesalud o a sus médicos afiliados sobre la base del número o el valor monetario de los productos recetados. Tampoco puede una compañía de telesalud pagar a una compañía farmacéutica por hacer referencias de pacientes. En 2022, la OIG emitió una alerta especial de fraude sobre los acuerdos de telesalud.2 Aunque la alerta se centró en los acuerdos de las empresas de telesalud con los médicos en lugar de en las asociaciones con las empresas farmacéuticas, citó preocupaciones de que los incentivos financieros podrían incitar a los médicos que ofrecen servicios de telesalud a recetar medicamentos médicamente innecesarios o a recetar ciertos productos incluso cuando existen opciones más baratas o seguras. La OIG también señaló varias características de los acuerdos de telemedicina que aumentan el riesgo de una violación de AKS. Estas características incluyen el reclutamiento de pacientes mediante publicidad dirigida (incluso en las redes sociales), una evaluación o seguimiento insuficiente de los pacientes y la orientación de los pacientes hacia tratamientos específicos sin una consideración adecuada de la idoneidad clínica o las alternativas.
Algunos acuerdos de pago de telemedicina farmacéutica parecen eludir claras violaciones de la prohibición de la AKS sobre el pago de recetas o referencias. Pfizer informa que paga una tarifa plana a su socio de telesalud, UpScript, y Eli Lilly informa que no recibe compensación de sus socios de telemedicina por referencias y no ofrece incentivos a terceros para recetar sus productos. Una determinación de que los acuerdos de tarifa plana violan el AKS requeriría prueba de la intención de inducir o recompensar las referencias y estaría respaldada por evidencia en varias áreas relacionadas con las características que la OIG señaló como potencialmente problemáticas.
En primer lugar, una mayor información sobre los patrones de prescripción ayudaría a los encargados de hacer cumplir la ley y a los reguladores a determinar si los médicos que trabajan para las empresas de telesalud recetan preferentemente medicamentos fabricados por empresas farmacéuticas asociadas. La constatación de que el número de recetas emitidas para los medicamentos de un socio farmacéutico es mayor de lo que cabría esperar en ausencia de un acuerdo de este tipo podría sugerir una dirección ilegal del paciente en virtud del AKS. La carta de los senadores citó una declaración de un líder de una compañía de telesalud que indicaba que más del 90% de los pacientes elegibles recibieron una receta para el medicamento en cuyo anuncio hicieron clic, lo que aumentó las recetas para las compañías farmacéuticas.1
En segundo lugar, se necesita evidencia sobre la calidad de la atención proporcionada por las compañías de telesalud bajo estos acuerdos para determinar si los pacientes están recibiendo una evaluación médica y un seguimiento adecuados. Las desviaciones sistemáticas del estándar de atención podrían indicar que las recetas de una empresa de telesalud están motivadas financieramente, en lugar de basarse en la idoneidad clínica, lo que reflejaría una violación de AKS. Aunque los estudios no han evaluado la atención brindada en el marco de estas asociaciones, existe evidencia de que los profesionales que brindan servicios de telesalud directos al consumidor recetan antibióticos a tasas más altas que los médicos de atención primaria que atienden a los pacientes en las visitas en persona.3 Sin embargo, un estudio encontró que los médicos que trabajan para proveedores de telemedicina detectaron eficazmente las contraindicaciones de los anticonceptivos orales.4 En su alerta especial de fraude, la OIG señaló casos de médicos que trabajan para la telemedicina empresas que no realizan una evaluación médica suficiente antes de recetar medicamentos u otros artículos.2
En tercer lugar, se debe poseer más información sobre la naturaleza de los acuerdos financieros entre las empresas farmacéuticas y de telesalud. Dichos informes podrían ser obligatorios como parte de una expansión de la Ley Sunshine de Pagos a Médicos. Creemos que muchos de estos acuerdos podrían ser ilegales en virtud del AKS. La orientación explícita de la OIG, específicamente la orientación sobre si los acuerdos de tarifa plana constituyen un intercambio ilegal de valor, podría dar forma a la práctica y la aplicación de la industria. Otros acuerdos preocupantes pueden incluir aquellos en los que una compañía farmacéutica remite pacientes a un socio de telemedicina a cambio de que el socio participe en publicidad, reclutamiento de pacientes o incentivo mediante cupones de copago; acuerdos mediante los cuales una compañía farmacéutica proporciona honorarios de oradores o paga programas educativos para los prescriptores de una compañía de telesalud; o asociaciones en las que la conexión de una empresa de telesalud con una empresa farmacéutica y el flujo resultante de referencias le permiten asegurar la financiación de los inversores. Más allá de las preocupaciones sobre posibles violaciones de AKS, las compañías de telesalud pueden estar comercializando los productos de sus socios farmacéuticos a los consumidores sin revelar los riesgos asociados. La Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) regula los anuncios de medicamentos recetados de las compañías farmacéuticas, exigiendo descripciones claras y visibles de los efectos secundarios y las contraindicaciones.5 Pero la publicidad de las compañías de telemedicina no está sujeta a las mismas regulaciones. Para abordar esta brecha, las regulaciones podrían ampliarse para cubrir a las empresas de telesalud que promocionan medicamentos específicos utilizando los medios tradicionales o sociales. Las nuevas asociaciones entre empresas farmacéuticas y de telemedicina han hecho saltar las alarmas entre investigadores y legisladores. Aunque estos arreglos pueden mejorar el acceso a la atención para algunas personas, existe la preocupación de que puedan promover una atención inadecuada. Se necesitan más pruebas sobre los patrones de atención y detalles sobre los arreglos financieros.
Es probable que una respuesta política exitosa incluya una aplicación más estricta del AKS y reglas ampliadas para la comercialización de productos farmacéuticos en plataformas de redes sociales en gran medida no reguladas.
1. Durbin leads senators in demanding answers from Pfizer, Eli Lilly on new telehealth platforms amid concerns of inappropriate prescribing. Press Release of the Office of Dick Durbin, Senator for Illinois, October 24, 2024 (https://www.durbin.senate .gov/newsroom/press-releases/durbin-leads -senators-in-demanding-answers-from -pfizer-eli-lilly-on-new-telehealth-platforms -amid-concerns-of-inappropriate -prescribing).
2. Office of Inspector General, U.S. Department of Health and Human Services. Special fraud alert: OIG alerts practitioners to exercise caution when entering into arrangements with purported telemedicine companies. July 20, 2022 (https://oig.hhs .gov/documents/root/1045/sfa-telefraud.pdf).
3. Ray KN, Shi Z, Gidengil CA, Poon SJ, Uscher-Pines L, Mehrotra A. Antibiotic prescribing during pediatric direct-to-consumer telemedicine visits. Pediatrics 2019; 143(5):e20182491.
4. Jain T, Schwarz EB, Mehrotra A. A study of telecontraception. N Engl J Med 2019;381: 1287-8.
5. Food and Drug Administration. Direct-toconsumer prescription drug advertisements: presentation of the major statement in a clear, conspicuous, and neutral manner in advertisements in television and radio format. Fed Regist 2023;88(233):80958-84 (https://www .federalregister.gov/documents/2023/11/21/ 2023-25428/direct-to-consumer-prescription -drug-advertisements-presentation-of-the -major-statement-in-a-clear)
Este blog tiene una línea editorial concientizadora de la generación de partículas que afectan la troposfera, la capa de ozono, e inducen modificaciones aceleradas en el calentamiento global, con la afectación de la salud humana. Analizando como los hospitales pueden ser generadores del aumento de la huella de carbono. (La huella de carbono mide las emisiones de gases de efecto invernadero directas e indirectas resultantes de la actividad humana.)https://saludbydiaz.com/2023/09/04/en-los-hospitales-tambien-somos-responsables-de-la-huella-de-carbono/
La huella de carbono es la suma de las emisiones directas e indirectas de GEI secundarias a un proceso, un producto o una organización y se calcula en dióxido de carbono equivalente (CO 2 e). Este concepto da nombre a los siete GEI establecidos por la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (Acuerdo de París, 2015 ): dióxido de carbono (CO 2 ); metano (CH 4 ); óxido nitroso (N 2 O); hidrofluorocarbonos (HFC); perfluorocarbonos (PFC); hexafluoruro de azufre (SF 6 ); y trifluoruro de nitrógeno (NF 3 ).
Informes recientes sugieren que las emisiones del sector de la salud son responsables de casi el 5% de las emisiones netas globales (HCHW 2019). Una estrategia clave para reducir las emisiones de atención médica es evitar el uso excesivo. La sostenibilidad de cualquier sistema sanitario depende del uso de los recursos para maximizar los beneficios y evitar el gasto innecesario que no agrega valor a los pacientes o al público. Entre otras cuestiones por ello los pacientes no se deben quedar internados innecesariamente en las unidades de cuidado intensivo, ni en otros ámbitos del hospital.
El cambio climático impone graves impactos en la sociedad y la economía. Resolver este problema puede requerir un rediseño importante de cómo se explotan los recursos disponibles en nuestro planeta, y estos cambios generan resistencia.
La evaluación del ciclo de vida (LCA) o análisis del ciclo de vida ACV, es un método científico que analiza la huella ambiental de productos y procesos, incluido el CO 2 , la energía, el uso del agua y la contaminación (acuática, terrestre y atmosférica). La huella de carbono y otras huellas ambientales de toda la práctica sanitaria es una cuestión apremiante.
Un estudio del Reino Unido encontró que el uso de electricidad para las máquinas y la iluminación de la UCI era de 15 kWh por paciente por día (similar al uso de energía en un hogar estándar de cuatro personas en un entorno de mayores recursos). 5
Un ACV de 20 pacientes con shock séptico encontró que las emisiones de gases de efecto invernadero eran aproximadamente 90 kg y 180 kg de CO 2 por paciente por día para las UCI de Australia y EE. UU. respectivamente (es decir, equivalente a utilizar 40 y 80 litros de gasolina utilizados/día). respectivamente). 4 La energía (electricidad y gas) para HVAC dominó el uso total de energía en la UCI (90% del total), con menores contribuciones de iluminación, máquinas para pacientes, equipos de cabecera y computadoras. Más del 75% de estas emisiones de gases de efecto invernadero provinieron de la energía de las UCI con las máquinas de la UCI, y el resto correspondió a la adquisición de consumibles y equipos, y a los residuos.
Un estudio estadounidense utilizó un método híbrido del ciclo de vida para comparar la huella ambiental de una UCI con la de una sala general en un solo hospital. 1 Encontró que la huella de carbono asociada con el tratamiento de pacientes en la UCI era tres veces mayor que la de una sala general (138 kg CO 2 e versus 45 kg CO 2 e).
«Un hospital siempre generará residuos y desechos de impacto medioambiental diferente, dependerá del lugar concreto donde se ejerza la actividad: en las consultas, laboratorios, quirófanos, áreas de urgencia, salas de exploración… No se trata de reducir la actividad hospitalaria, sino de gestionar mejor sus costes», afirma Rodríguez Montes, que también fue jefe del Servicio de Cirugía General y del Aparato Digestivo del Hospital La Paz de Madrid. Un hospital genera entre 2 y 3 kg de residuos por día y por cama, el 35% de esos residuos son generados un bloque quirúrgico que trabaje el 50% de su capacidad instalada. «La electrocirugía se aplica en el 85% de las intervenciones. Estudios internacionales han demostrado que la ablación de un gramo de tejido equivale al humo de seis cigarrillos y que un día de exposición en un quirófano equivale a fumar 27 cigarrillos», reconoce Rodríguez Montes. Los hidrofluorocarbonos (HFC) como el sevoflurano y el desflurano se han convertido en los anestésicos inhalatorios de elección en la mayoría de los países debido a su seguridad y propiedades farmacocinéticas. Sin embargo, «estos gases anestésicos son los responsables de una liberación equivalente a 3 millones de toneladas de CO2 afectando al calentamiento del planeta, ya que la emisión global de HFC aumentó un 128% entre 1990 y 2005, y se prevé que aumente un 336% para 2030», matiza este cirujano. Estos ejemplos que son ilustrativos de lo que estamos haciendo, pero no significa que se deban reducir las cirugías, sino de modificar algunas conductas en los quirófanos, con el reciclado, las técnicas quirúrgicas, el uso de gases anestésicos, circuitos y maquinas de anestesia, la disposición de los residuos no utilizados durante la cirugía que son desechados como patogénicos. Fomentar el uso de circuitos cerrados, evitar los circuitos abiertos en los equipos de anestesia (reducen la deshidratación y pérdida de calor); la reducción de las tasas de flujo de gas fresco en el uso de la anestesia, lo que aporta beneficios clínicos, ahorra costes y reduce la emisión de carbono, así como el uso de filtros de aire siempre que sea posible
Para evaluar la generación de CO2 se puede tener en cuenta: (i) superficie construida, (ii) número de camas, (iii) plantilla, (iv) gastos, (v) carga de pacientes, (vi) ingresos y (vii) combinación de casos de los grupos relacionados con el diagnóstico. Entiendo que debemos tomar varios de estos cálculos, algunos en la entrada y otros en la salida, además tenemos que generar conciencia sobre la importancia de no excederse y fundamentalmente cuando se construye el hospital tener en cuenta estos aspectos, en los diseños de las salas, de la iluminación, del equipamiento a comprar, del aire acondicionado, de los consumos, de los elementos a utilizar, y tener en cuenta los pacientes que se van a tratar. Muchos de estos aspectos nos enseñó la pandemia. Que tuvimos que aprender tasas de renovación de aire, concentración de monóxido en las salas, protecciones, filtros, temperaturas, baños, gotas del fulge, etc. bueno un concepto distinto, alejado de lo que se conoce profesionalmente, pero la importancia del hábitat es fundamental.
Se pueden tomar muchas acciones diferentes para disminuir la huella ambiental de los cuidados hospitalarios. Un médico individual debe considerar el equilibrio entre la intervención de mayor impacto y la adopción de una acción que esté factible bajo su control, que puede no ser la mayor huella de carbono. La clave para mejorar la huella ambiental pasa por evitar, reducir, reutilizar y reciclar sin comprometer la seguridad y la calidad de la atención, investigando simultáneamente las mejores prácticas y repensando cómo las UCI pueden ser más sostenibles. 6La infografía resume estos principios y cómo se pueden aplicar en los departamentos de cuidados intensivos. Este enfoque basado en sistemas está respaldado por los “principios de práctica clínica sostenible” del Centro de Atención Médica Sostenible del Reino Unido, que fomenta la sostenibilidad a través de la prevención, el empoderamiento del paciente y el autocuidado cuando sea posible, la prestación de servicios eficiente y alternativas bajas en carbono. Básicamente se debe reducir, reutilizar, reciclar, en todos los ámbitos del hospital.
Unidades de reporte en evaluaciones del ciclo de vida de hospitales: una revisión sistematizada de la literatura
Mattis Keil
Cita Mattis Keil 2025 Environ. Res.: Salud 3 022002DOI 10.1088/2752-5309/adb2b
Abstract
Esta revisión bibliográfica sistematizada tiene como objetivo evaluar las unidades de notificación utilizadas por los Analisis de Ciclo de Vida hospitalarios para comunicar su impacto ambiental a través del análisis del ciclo de vida (ACV). Dado que el sector sanitario prioriza cada vez más la sostenibilidad, es crucial comprender la elección de la unidad de notificación. Este análisis tiene como objetivo proporcionar recomendaciones para una comunicación eficaz del desempeño ambiental. Se realizó una búsqueda bibliográfica sistematizada de ACV y estudios de huella de carbono de organizaciones o sistemas sanitarios en las bases de datos PubMed y Web of Science. Las unidades identificadas se analizaron utilizando siete criterios, entre ellos la diferenciación entre flujos de entrada y salida, complejidades del tratamiento, cantidad de servicios prestados, calidad de los servicios prestados, longevidad de los servicios, adecuación a los límites del sistema y disponibilidad de datos.
Se identificaron siete flujos de notificación: (i) superficie construida, (ii) número de camas, (iii) plantilla, (iv) gastos, (v) carga de pacientes, (vi) ingresos y (vii) combinación de casos de los grupos relacionados con el diagnóstico.
Cada flujo tiene sus propias ventajas y desventajas; el mejor flujo de notificación para una evaluación depende de las metas y objetivos específicos y debe ser significativo para las partes interesadas.
Sin embargo, ninguno de los flujos de reporte mide la función real de las organizaciones de salud, es decir, el impacto en la salud de los pacientes.
Sin embargo, los datos sobre este flujo, como los años de vida ajustados por calidad, no están disponibles en una cantidad significativa. En conclusión, esta revisión de la literatura destaca la importancia de la selección de la unidad de reporte para comunicar el impacto ambiental de las organizaciones de salud a través del ACV.
El presente análisis identificó siete flujos de reporte, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Estos hallazgos son importantes para que los tomadores de decisiones contextualicen los datos dados y elijan el flujo de reporte más adecuado para su propia evaluación. Futuras investigaciones podrían evaluar el impacto cuantitativo de la decisión del flujo de reporte.
1. Introducción
La sostenibilidad ambiental ha adquirido una importancia cada vez mayor en el sector sanitario. En la 26.ª Conferencia de las Partes (COP26) celebrada en Glasgow en 2021, 56 países se comprometieron a implementar un sistema sanitario con bajas emisiones de carbono, y 21 de ellos se comprometieron a lograr un sistema sanitario con cero emisiones de carbono (OMS, 2024 ). En los años siguientes, este número aumentó a 77 países en 2024 (OMS, 2024 ). Para lograr un sector sanitario respetuoso con el clima, es fundamental considerar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), conocidas como potencial de calentamiento global, también denominadas huella de carbono (FC), en la toma de decisiones sanitarias. Un posible enfoque podría ser incluir datos sobre emisiones en la toma de decisiones y la presentación de informes a nivel de la organización (Smith et al., 2022 ). La evidencia sobre el impacto organizacional en el cambio climático puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones dentro de la organización a identificar puntos críticos y oportunidades significativas de mitigación, así como a comparar su organización con ejemplos de mejores prácticas. Además, los responsables políticos pueden utilizar los datos para apoyar mejor a las organizaciones sanitarias en sus esfuerzos por alcanzar un futuro con bajas o cero emisiones de carbono, o incluso más sostenible en general, mediante una distribución más eficaz de la financiación y las subvenciones. Este artículo se centra en los hospitales, ya que la evidencia indica que son las principales fuentes de emisiones del sector sanitario (Keil et al., 2024 ).
El análisis del ciclo de vida (ACV) es un método científico que proporciona los datos necesarios sobre el impacto ambiental. Su principal objetivo es utilizar la perspectiva del ciclo de vida para evaluar exhaustivamente el impacto ambiental de un producto u organización. El enfoque del ciclo de vida no solo incluye las emisiones directas de la organización en cuestión, sino también las emisiones derivadas de la generación de electricidad y de los procesos previos y posteriores, como la producción de bienes intermedios, el transporte y la eliminación (WBCSD y WRI, 2004 ). El enfoque del ACV para organizaciones se incluye en la norma ISO/TS 14072, que se basa en las normas más generales de ACV (Din En ISO 14040:2021-02 2021 , Din En ISO 14044:2021-02 2021 ).
Se pueden encontrar directrices adicionales para el ACV en las organizaciones en el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero (WBCSD y WRI 2004 ) o la Guía sobre la Evaluación del Ciclo de Vida Organizacional (Iniciativa de Ciclo de Vida del PNUMA/SETAC 2015 ).
Sin embargo, comparar organizaciones según su FC total no es adecuado para obtener resultados significativos. Como los FC tienden a aumentar con el tamaño y el contexto de una organización, un FC comparativamente bajo podría reflejar simplemente una organización más pequeña en lugar de una mayor eficiencia. Alternativamente, la organización podría simplemente compararse por las proporciones de las fuentes de emisión en el FC total. Según el Protocolo de GEI, las emisiones se clasifican en alcances:
el Alcance 1 incluye las emisiones directas de las fuentes controladas por la organización,
el Alcance 2 abarca las emisiones de la electricidad comprada y el Alcance 3 incluye las emisiones indirectas de los procesos aguas arriba y aguas abajo, excluyendo la electricidad comprada (WBCSD y WRI 2004 ).
Analizar las emisiones por alcance puede ofrecer una comprensión más matizada de las diferencias entre hospitales. Sin embargo, centrarse únicamente en las proporciones de estos alcances dentro del FC total puede pasar por alto información crítica sobre la eficacia general de la organización. Para abordar estas brechas, se debería comparar el FC de los hospitales, basándose en una base más significativa.
A medida que el FC aumenta con el tamaño y el contexto de una organización, un FC comparativamente bajo podría indicar simplemente una organización más pequeña. Además, comparar los resultados totales del FC omitiría contexto e información importantes. El protocolo de GEI describe los alcances de las fuentes de emisión. El alcance 1 describe la emisión directa de las fuentes controladas por las organizaciones, las emisiones del alcance 2 son las emisiones de la electricidad comprada y las emisiones del alcance 3 son las emisiones indirectas de los procesos aguas arriba y aguas abajo (excepto la electricidad comprada). Comparar los resultados de los alcances de las fuentes de emisión puede ayudar a comprender mejor las diferencias entre hospitales. Sin embargo, comparar únicamente la participación de los tres alcances en el FC total también excluye información relevante sobre la efectividad total de la organización. Para subsanar los puntos ciegos, las organizaciones deben compararse con una base significativa. Para informar los resultados de un ACV organizacional comparativo, se debe elegir una unidad de informe con la que se normalizarán los resultados. En el mejor de los casos, esta unidad puede evitar sesgos al comparar productos u organizaciones. La norma ISO/TR 14072 denomina a esta unidad «unidad de informe».
Si bien la evidencia sobre las emisiones de GEI de la atención médica en general y de los hospitales en particular es cada vez mayor, la falta de debate sobre las unidades adecuadas resulta en una falta de estandarización. Esto dificulta la comparación y la comprensión de los resultados en la literatura. Además, la falta de justificación para seleccionar un comparador específico puede introducir sesgos no reportados en los resultados.
El objetivo de este trabajo es realizar una búsqueda sistemática en la literatura existente sobre posibles unidades de notificación en hospitales, así como describirlas y sistematizarlas. Posteriormente, se analizarán las ventajas y desventajas, así como los ámbitos de aplicación adecuados de las unidades de notificación identificadas.
El artículo está estructurado de la siguiente manera:
La Sección 2 describe el diseño del estudio, analiza las demandas de las unidades de informe en las organizaciones de atención médica y proporciona un marco de análisis para la discusión de posibles unidades de informe.
La sección 3 presenta posibles unidades de informe y las analiza utilizando el marco de la sección 2 .
La sección 4 sintetiza y analiza los resultados de la sección 3 , y formula recomendaciones para usos futuros. Además, se discuten las limitaciones y se presentan las implicaciones para los responsables de la toma de decisiones y las autoridades responsables, concluyendo con una perspectiva para futuras investigaciones.
2. Método
2.1. Diseño de búsqueda
En este estudio, se realizó una búsqueda y revisión sistemática. Esta búsqueda y revisión sistemática combina las ventajas de una revisión crítica y una búsqueda sistemática (Grant y Booth , 2009 ). Uno de los objetivos de esta búsqueda y revisión sistemática es proporcionar una visión general del conocimiento (es decir, qué unidades se utilizan) y recomendaciones para la práctica (es decir, qué unidades deberían utilizarse), lo que la hace idónea para el objetivo de este trabajo.
El 22 de enero de 2024 se realizó una búsqueda en las bases de datos Web of Science y PubMed utilizando el siguiente término de búsqueda:(‘unidad funcional’ O ‘evaluación del ciclo de vida’ O ‘huella de carbono’ O ‘flujo de referencia’ O ‘unidad de referencia’) Y (hospital O ‘organización de atención médica’)
La búsqueda se complementó con el rastreo de referencias dentro de los estudios que calificaron para la revisión de texto completo. Después de la búsqueda en la base de datos, todos los estudios se sometieron a una revisión de título-resumen y se excluyeron todos los estudios que (i) no estaban escritos en alemán o inglés, (ii) no incluían al menos una organización y/o (iii) no realizaron un ACV. Los estudios incluidos se sometieron a una revisión de texto completo. Los estudios fueron calificados para el análisis final si (i) estaban escritos en alemán o inglés, (ii) realizaron un ACV o CF y (iii) normalizaron los resultados de un hospital o del sistema de salud utilizando una unidad de informe. La revisión se realizó de forma independiente por MK y JG. Los conflictos se resolvieron con el consentimiento de las dos personas que realizaron la revisión.
No se evaluó la calidad de los estudios incluidos, ya que una evaluación de calidad proporciona información sobre la fiabilidad de los resultados. Sin embargo, dado que el objetivo era analizar una única opción metodológica (la elección de la unidad de informe), una evaluación de calidad no aportaría información significativa para la discusión de los resultados.
2.2. Estructura analítica
Para describir y analizar la unidad de reporte, se elaboró una lista de características clave para la unidad de reporte de un hospital. Estas características se basan en un manual estándar de ACV organizacional (Iniciativa de Ciclo de Vida del PNUMA/SETAC, 2015 ), así como en comunicaciones personales con actores clave del ámbito científico, la administración hospitalaria y la consultoría empresarial. El objetivo de estas características es proporcionar una visión general de las unidades de reporte identificadas y ayudar a comprender sus fortalezas, debilidades y diferencias.
2.2.1. Unidad de reporte a lo largo de la ecuación de productividad
Los informes de las organizaciones se pueden estructurar a lo largo de la ecuación de productividad: productividad = producción/insumo (Schreyer 2012 )
La entrada resume los recursos que entran en el sistema para proporcionar servicios de salud, como el (área del) edificio o la cantidad de trabajo. Las entradas pueden verse como la capacidad de la organización para proporcionar servicios de salud. La salida resume todos los productos producidos o servicios proporcionados por la organización, y puede verse como los servicios de salud reales proporcionados. Sin embargo, para mayor claridad, la salida debe separarse en dos categorías: salida y resultado, output y outcome. Las salidas se refieren a los bienes y servicios «producidos», mientras que los resultados corresponden al propósito de esos bienes y servicios (Schreyer 2012 ). Aunque separados, los resultados y las salidas no son independientes, ya que las salidas son necesarias para lograr los resultados. Por ejemplo, el resultado de una cirugía cardíaca completada está vinculado al resultado de una vida más larga y/o una mejor calidad de vida.
2.2.2. Unidades de reporte según la función de las organizaciones
La Comisión Europea define cuatro dimensiones para evaluar las unidades de informe en los ACV organizacionales: «¿Qué?», »¿Cuánto?», «¿Qué tan bien?» y «¿Cuánto tiempo?» (Comisión Europea 2013 , Iniciativa sobre el ciclo de vida del PNUMA/SETAC 2015 ). La pregunta «¿Qué?» describe la naturaleza de la cartera de productos, que en las organizaciones de atención médica consiste en los servicios de atención médica proporcionados, como cirugías, exámenes y consultas (Iniciativa sobre el ciclo de vida del PNUMA/SETAC 2015 ). La cartera de productos puede variar mucho entre organizaciones de atención médica individuales, y más aún dentro del sector. Por ejemplo, los hospitales regionales o locales pueden ofrecer una gama más pequeña de tratamientos con una menor intensidad de recursos, mientras que los hospitales universitarios ofrecen tratamientos más especializados y complejos que requieren una mayor cantidad de recursos por tratamiento. Por lo tanto, para dar cuenta de las diferencias en la cartera de productos, la unidad de informe debe evaluar la complejidad de los tratamientos ofrecidos y realizados y su uso de recursos.
La pregunta «¿Cuánto?» se refiere a la magnitud de la cartera de productos o al número de servicios prestados (Iniciativa de Ciclo de Vida del PNUMA/SETAC, 2015 ). Al igual que la pregunta sobre la naturaleza de la cartera, la cantidad de servicios de salud prestados puede variar entre organizaciones. Es importante tener en cuenta la cantidad de servicios prestados, ya que el impacto ambiental total de dos organizaciones de salud idénticas depende del número de tratamientos.
La pregunta «¿Qué tan bien?» da cuenta de la calidad de la atención brindada (Iniciativa de Ciclo de Vida del PNUMA/SETAC, 2015 ). Una atención de mayor calidad podría estar asociada con exámenes más intensivos y un mayor uso de recursos. Por lo tanto, las comparaciones deberían ajustarse a la calidad de la atención brindada o, como mínimo, comparar solo organizaciones con una calidad similar.
Finalmente, la pregunta «¿Cuánto tiempo?» describe la longevidad de los bienes producidos (PNUMA/SETAC Life Cycle Initiative 2015 ). En el sector sanitario, esta pregunta puede ser especialmente importante, ya que algunas intervenciones o tratamientos reducen el riesgo de cirugías recurrentes y tienen una mayor longevidad. Por ejemplo, los nuevos materiales podrían reducir la erosión de los implantes, así como el uso general de recursos y el número de cirugías. Sin embargo, medir la longevidad en organizaciones con una amplia cartera de productos puede ser un desafío (PNUMA/SETAC Life Cycle Initiative 2015 ), especialmente en el sector sanitario, donde las preocupaciones sobre la privacidad, la incertidumbre sobre la longevidad de los productos y el impacto del tratamiento en cada paciente son particularmente significativas.
2.2.3. Requisitos adicionales
En esta revisión, además de las estructuras de análisis de la ecuación de productividad y las cuatro dimensiones definidas por la Comisión Europea, se incluyen dos criterios adicionales para evaluar la cobertura y la usabilidad de la unidad de informe. Para mejorar la precisión en la captura de la función de la organización, la unidad de informe debe alinearse con los límites del sistema elegidos para el estudio. Los límites del sistema especifican qué procesos se incluyen y cuáles se excluyen del inventario. En el mejor de los casos, los límites del sistema se superponen completamente con la unidad de informe. Sin embargo, las desviaciones entre ambos podrían generar imprecisiones. Por ejemplo, si ciertos procesos, como la atención médica ambulatoria, se incluyen en los límites del sistema pero no en la unidad de informe, los hospitales con departamentos ambulatorios más grandes se encuentran en desventaja comparativa, ya que los impactos de esos procesos se agregan a los resultados sin consideración en la unidad de informe. Para los fines del análisis, se asume que todos los servicios de atención médica deben reportarse dentro del límite del sistema.
Por último, la usabilidad de la unidad de informe depende, en cierta medida, de la accesibilidad de los datos, y existe una tensión entre usabilidad y precisión: un flujo de fácil acceso puede no ser el más preciso, mientras que la unidad de informe más precisa no se puede utilizar si los datos correspondientes no están disponibles.
2.2.4. Lista de verificación final
Para describir las unidades de informe, se presenta en la tabla 1 una lista de verificación con el contenido mencionado anteriormente . La lista final incluye siete criterios:
Tabla 1. Lista de verificación final para evaluar las unidades de reporte.
Criterios
Descripción
Entrada, salida o resultado
La entrada describe la capacidad de proporcionar atención sanitaria, la salida los bienes y servicios “producidos” y el resultado la función y el propósito de los bienes y servicios.
Incluye medidas de diferentes tratamientos (¿Qué?)
Diferentes tratamientos podrían estar relacionados con diferentes resultados y diferentes intensidades de recursos.
Incluye medidas de Cantidad (¿Cuanto?)
El número de tratamientos puede ayudar a explicar el tamaño de la organización, ya que más tratamientos están vinculados con más recursos utilizados.
Incluye medidas de calidad (¿Qué tan bien?)
Una atención sanitaria de mayor calidad podría estar vinculada a un uso diferente (y probablemente más amplio) de los recursos.
Longevidad (¿Cuánto tiempo?)
Diferentes tratamientos para el mismo procedimiento podrían tener implicaciones en la longevidad del producto y la necesidad de intervenciones adicionales.
Límite del sistema
Algunos servicios de atención sanitaria podrían estar excluidos en algunas unidades de informe, lo que genera un sesgo hacia las organizaciones con menos servicios excluidos.
Accesibilidad
Para que la unidad de informe sea utilizable, los datos deben ser accesibles.
3. Resultados: posibles unidades de informe
En las búsquedas en bases de datos se encontraron 704 estudios, de los cuales dieciséis se incluyeron en los análisis finales. Se añadió un estudio mediante seguimiento de referencias (figura 1 ). Las unidades de informe identificadas cumplieron los criterios de análisis en distintos grados. Sin embargo, ninguna evaluó la calidad ni la longevidad. Por consiguiente, estos dos criterios no se consideraron en la descripción de las unidades de informe. Los estudios identificados, su alcance y sus unidades de informe se muestran en la tabla 2. La evaluación de las unidades de informe identificadas, basada en la lista de verificación final, se muestra en la tabla 3 .
Figura 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020 de la búsqueda sistemática en las bases de datos Web of Science y PubMed, y búsqueda de citas basada en Page et al. ( 2021 ). Adaptado de Page et al. ( 2021 ). CC BY 4.0 .Descargar figura:Imagen estándarImagen de alta resolución
Desarrollo de un enfoque para evaluar los impactos ambientales y los costos del ciclo de vida de los hospitales generales mediante el análisis de un caso belga
Construcción, uso y demolición de un edificio hospitalario, incluido el uso operativo de energía y agua.
Potencial de la economía circular en el parque inmobiliario: mapeo de las emisiones de gases de efecto invernadero incorporadas de cuatro ejemplos daneses
Emisiones de GEI incorporadas en edificios hospitalarios
Desarrollo de un marco de análisis de emisiones de carbono mediante modelado de información de construcción y evaluación del ciclo de vida para la construcción de proyectos hospitalarios
Construcción de un hospital
Área en metros cuadrados
Tabla 3. Resumen de las unidades de informe encontradas en la búsqueda sistemática.
Unidad de Informes
Entrada, salida o resultado
Incluye medidas de diferentes tratamientos.
Incluye medidas de cantidad
Límite del sistema
Accesibilidad
Área
Aporte
No
No
Servicios ambulatorios parcialmente excluidos
Fácilmente accesible
Número de camas
Aporte
No
Limitado
Excluye servicios ambulatorios
Fácilmente accesible
Fuerza laboral
Aporte
Muy limitado
Limitado
Incluye todos los servicios
Accesible
Gasto
Aporte
Muy limitado
Limitado
Incluye todos los servicios
Accesible
Carga de pacientes
Producción
No
Sí
Puede incluir todos los servicios dependiendo de la unidad final.
Accesible
Ganancia
Producción
Limitado
Limitado
Incluye todos los servicios
Accesible
Mezcla de casos
Producción
Sí
Sí
Incluye todos los servicios
Sólo accesible en sistemas de salud con régimen DRG
3.1. Área
El área del piso (p. ej. medida en m 2 ) se utiliza en siete estudios, todos los cuales no son estudios completamente organizacionales sino más bien ACV de edificios (Lu et al 2019 , Stevanovic et al 2019 , Malabi Eberhardt et al 2021 , Ullah et al 2023 ) o estudios para la modulación del uso de energía (Kon et al 2021 , Li et al 2021 ). Además, Keil ( 2023 ) utiliza el metro cuadrado como unidad de informe para la FC completa del hospital (Keil 2023 ). Esto está en consonancia con la evidencia de que el área del piso es la unidad de informe más comúnmente utilizada en los ACV de los edificios (De Simone Souza et al 2021 ). El área del piso a menudo es información de fácil acceso: puede obtenerse de los planos de planta, planos de construcción, contratos de alquiler o compra, o incluso medirse. Además, el área de los edificios rara vez cambia; por lo tanto, los datos permanecen consistentes en el tiempo, necesitan ser determinados una vez y actualizados cuando se hacen cambios en el edificio. El área del piso es una entrada en la organización, y, en un LCA de hospital completo, sigue el supuesto de que un área del piso más grande lleva a una capacidad más fuerte para proporcionar atención médica (es decir, un área del piso más grande podría llevar a más espacio para tratamientos). Los servicios para pacientes hospitalizados están completamente incluidos, mientras que los servicios para pacientes ambulatorios solo se incluyen cuando se realizan dentro de las habitaciones de la organización (por ejemplo, los servicios ambulatorios, como la atención en el hogar, están excluidos). Por lo tanto, el límite del sistema y la unidad de informe coinciden cuando todos los servicios se prestan dentro del edificio de la organización. No se puede hacer una diferenciación entre tratamientos, ya que un tratamiento difícil y complejo podría ocupar el mismo espacio que los tratamientos que requieren menos recursos o los mismos procedimientos se pueden realizar en diferentes tamaños de área (por ejemplo, un médico con una habitación más grande podría brindar la misma atención médica que un colega, pero es menos intensivo en recursos por m 2 ).
3.2. Número de camas
Otra forma de medir la capacidad potencial para proporcionar atención médica es el número de camas. Esta unidad se utiliza en cinco estudios (González et al 2018 , Weisz et al 2020 , Li et al 2021 , Keil 2023 , Ullah et al 2023 ). El número de camas es un flujo de entrada y describe la capacidad de acomodar pacientes hospitalizados y brindarles servicios de atención médica. Los datos sobre el número de camas pueden ser accesibles, ya que representan información básica utilizada en la planificación hospitalaria. Sin embargo, estos datos solo pueden ser accesibles para las «camas del plan», es decir, el número máximo de camas de un hospital. Cuando se utiliza el número de camas, se excluyen los servicios ambulatorios, ya que solo los pacientes hospitalizados necesitan camas. Similar a la superficie del piso, no se puede hacer una diferenciación entre diferentes tratamientos con el número de camas o habitaciones como unidad de informe.
3.3. Fuerza laboral
La fuerza laboral como indicador de los servicios de salud proporcionados se utiliza en tres estudios (González et al., 2018 ; Keller et al. , 2021 ; Keil , 2023 ). La fuerza laboral es un insumo, similar al número de camas o la superficie. El supuesto detrás de la fuerza laboral como unidad de informe es que una fuerza laboral más grande puede proporcionar más atención médica. La unidad de informe puede diferenciar entre tratamientos y el nivel de intensidad de recursos entre ellos, pero solo de forma muy imprecisa. Una fuerza laboral más grande podría indicar tratamientos más severos y complejos, pero también podría estar inducida simplemente por procesos ineficaces, menor carga de trabajo por hora de trabajo o menor capital.
La cantidad de fuerza laboral se puede cuantificar de dos maneras diferentes: el número de personal empleado y las horas trabajadas. El número de empleados debería, similar al número de camas o la superficie, ser fácil de evaluar a través del sistema interno de nóminas y, en algunos sistemas de salud, es obligatorio informar el número de empleados anualmente. Sin embargo, el número de empleados no proporciona mucha información sobre el trabajo realizado. Dos empleados que trabajan medio tiempo contarían como dos empleados, pero solo trabajarían tantas horas como un empleado a tiempo completo. Por lo tanto, una unidad de informe ajustada serían las horas trabajadas, generalmente evaluadas como equivalentes a tiempo completo (ETC). Los ETC se refieren al número total de horas trabajadas en relación con el número típico de horas trabajadas en un empleo a tiempo completo. Por lo tanto, un miembro del personal que trabaja en un trabajo a tiempo completo proporciona 1 ETC, un miembro del personal que trabaja en un trabajo a medio tiempo proporciona 0,5 ETC. La evaluación de los ETC suele ser más complicada que la evaluación del número de empleados.
La fuerza laboral como unidades de informe incluye tanto la atención hospitalaria como la ambulatoria, pero la fuerza laboral en FTE excluye las actividades subcontratadas. Las tareas subcontratadas a menudo incluyen servicios de limpieza, catering, transporte de pacientes o servicios médicos como radiografías o MRT. Debido a que los empleados del contratista no están incluidos en la fuerza laboral de la organización, el impacto ambiental por FTE aumentaría cuando se subcontratan tareas, incluso si nada más ha cambiado. En términos generales, un aumento en las actividades subcontratadas conduce a una disminución en la concordancia entre los límites del sistema y el flujo de informes de la fuerza laboral. Este sesgo se puede prevenir considerando solo a aquellos empleados que trabajan en el campo médico (como enfermeras y médicos), cuyas funciones son más difíciles de subcontratar, y si las organizaciones comparadas tienen una tasa similar de actividades subcontratadas. Esto se utiliza en Keil ( 2023 ).
3.4. Gastos
La entrada en la organización de atención médica también se puede medir a través de los gastos. Esto se utiliza en cuatro estudios (Eckelman et al 2018 , Malik et al 2018 , Pichler et al 2019 , Wu 2019 ). Los cuatro estudios tienen el alcance general de los sistemas de atención médica. Los gastos indican cuánto insumo de bienes, capital y personal fluyó a la organización, en unidades monetarias, para el año contable. La información sobre los gastos debe estar fácilmente disponible en el sistema financiero de la organización. El gasto como unidad de informe puede dar cuenta de diferentes tratamientos (si se supone que los tratamientos que requieren más recursos son más caros) y el número de tratamientos (más tratamientos cuestan más dinero). Sin embargo, el gasto puede capturar los gastos de los bienes que se utilizan en un período de tiempo futuro, es decir, los productos farmacéuticos que se compran a granel y se utilizan durante más de un período de tiempo, o los bienes de capital, como la maquinaria, que se utilizan durante varios años. Para el último ejemplo, el uso de las depreciaciones puede ayudar a suavizar las inversiones de capital a lo largo de los años. Los gastos abarcan todos los procesos de la organización que requieren productos; sin embargo, también pueden incluir gastos no contemplados en los límites del sistema. Por ejemplo, un hospital podría tener una pequeña tienda con libros y periódicos para los pacientes, o la cantina podría estar abierta a las visitas; estos procesos podrían estar excluidos de los límites del sistema, pero incluirse en los gastos generales.
3.5. Carga de pacientes
El número de pacientes es un flujo de salida y refleja, por lo tanto, la cantidad real de atención médica proporcionada. Fue utilizado por (Li et al 2021 , Morooka et al 2022 , Desmond et al 2023 , Keil 2023 ). La información sobre el número de pacientes generalmente es accesible a través del sistema de información del hospital o, principalmente en el caso de entornos ambulatorios, desde el sistema de facturación (Ozcan 2009 ). Similar a la fuerza laboral, el número de pacientes puede evaluarse de dos maneras: en números totales y en períodos de tiempo. El número total de pacientes evalúa cuántas personas fueron tratadas en el período de tiempo, independientemente del tipo de tratamiento y la duración del mismo. La carga de pacientes puede ajustarse por el tiempo empleado en las organizaciones de atención médica con el flujo de días de paciente. Si bien el número total de pacientes cubre a todos los pacientes, la unidad de «día de paciente» puede sobreestimar y subestimar los servicios ambulatorios, dependiendo del procedimiento de contabilidad para pacientes ambulatorios. Además, puede ocurrir una sobreestimación si los servicios ambulatorios se contabilizan como un día de paciente. En este caso, un tratamiento o consulta breve cuenta como un día completo de hospitalización, incluyendo comida y alojamiento. Los servicios ambulatorios se subestiman o incluso se excluyen cuando las consultas externas no se contabilizan como días de hospitalización.
La carga de pacientes, como unidad de informe, puede explicar el nivel de actividad, ya que un mayor número de pacientes se correlaciona directamente con un mayor número de tratamientos. Sin embargo, la carga de pacientes solo puede explicar, de forma muy aproximada, los diferentes tratamientos, ya que no se proporciona información sobre el diagnóstico ni el tratamiento. La única manera de explicar las diferencias es asumir que cuanto más prolongada sea la estancia del paciente, más complejo y eficaz será el tratamiento.
3.6 Ingresos
De forma similar a como se utilizan los gastos para medir los insumos, el producto puede medirse en valores monetarios utilizando los ingresos generados durante el período. Esta unidad solo se utilizó en Keil ( 2023 ), un estudio que empleó diversas unidades de reporte. Sin embargo, se recomienda el uso de los ingresos como medida del producto para los ACV organizacionales, especialmente en la industria (UNEP/SETAC Life Cycle Initiative 2015 ), pero también podría ser aplicable a las organizaciones de atención médica, que están más orientadas a los servicios. Esta información es fácilmente accesible desde el sistema financiero de la organización. En algunos sistemas de atención médica, es obligatorio que los hospitales reporten los gastos e ingresos anuales.
Cuantificar la función de las organizaciones sanitarias en unidades monetarias puede ayudar a contabilizar el nivel de actividad (cuantos más pacientes se tratan, más recursos se utilizan y mayores ingresos se generan) y el nivel de gravedad (cuanto más complejo es el tratamiento, mayor es el pago de los pacientes o de su seguro médico). Además, los valores monetarios incluyen tanto los servicios hospitalarios como los ambulatorios. Sin embargo, al igual que los gastos, los ingresos pueden provenir de procesos fuera del sistema, como servicios de laboratorio, tiendas y comedores. Por lo tanto, para que sean significativos, solo deben contabilizarse los ingresos de los procesos dentro del sistema.
3.7. Combinación de casos
La case mix es un indicador que distingue entre diferentes diagnósticos y tratamientos y se utiliza en Jiménez-Lacarra et al ( 2022 ) y Keil ( 2023 ).
Para la case mix, todos los tratamientos y diagnósticos se agrupan con otros similares en grupos relacionados con el diagnóstico (DRG), y se ponderan según el esfuerzo requerido y la intensidad de los recursos.
La case mix se describe entonces mediante la suma agregada de los tratamientos ponderados realizados por la organización.
Por lo tanto, la case mix describe el resultado de una organización sanitaria en puntos de intensidad de coste. Un sistema de DRG funcional debe recopilar de forma rutinaria datos de los pacientes para clasificarlos en los DRG, que son clínicamente significativos y económicamente homogéneos, es decir, reflejan mejor el consumo de recursos (Kobel et al 2011 , Quentin et al 2011 ).
Los DRG definen el producto del hospital, es decir, el servicio sanitario (Quentin et al 2011 ), con especial interés en su esfuerzo financiero. Los GRD pueden utilizarse para el control de calidad (p. ej., en Suecia y Finlandia) o para la financiación (p. ej., en Alemania y Francia). En estos países, la casuística es fácilmente accesible sin necesidad de trabajo adicional. Sin embargo, en países sin un sistema de GRD, obtenerla sería muy laborioso y complejo, o incluso imposible, debido a la falta de datos y de su estructura.
Los GRD diferencian entre tratamientos según el uso de recursos y los costos, pero también pueden representar el nivel de actividad, ya que cada diagnóstico, es decir, cada paciente, contribuye a la casuística. Además, los GRD abarcan servicios tanto hospitalarios como ambulatorios.
4. Discusión
4.1. Discusión de los resultados
Se encontró una gama de posibles unidades de reporte en entornos de atención médica, cada una con ventajas y desventajas individuales. Los cuatro flujos basados en datos de entrada (superficie, número de camas o habitaciones, personal y gasto) solo describen la capacidad para brindar atención médica. Esto hace que la comparación sea vulnerable a diversas incertidumbres y sesgos. En primer lugar, la capacidad para brindar atención médica no puede proporcionar información sobre la utilización. Un hospital grande puede tener mayor capacidad para brindar atención médica, pero si está ubicado en una zona con demanda insuficiente de estos servicios (es decir, con pocos pacientes), no puede aprovechar al máximo su potencial. En segundo lugar, diferentes organizaciones pueden utilizar su capacidad, medida en superficie, número de camas o habitaciones, o personal, con diferente eficiencia. Un hospital privado centrado en pacientes con buenos ingresos podría utilizar solo habitaciones individuales y ofrecer más espacio para cada paciente que un hospital público. Además, los empleados más motivados podrían ser más eficientes. La motivación y la calidad de la atención podrían explicarse únicamente comparando organizaciones con horas por paciente/día (HPPD) similares. Las HPPD indican cuántas horas se atiende a un paciente, en promedio, en un día. Sin embargo, incluso entonces, los indicadores de los empleados no pueden dar cuenta de la eficiencia total (Iniciativa de Ciclo de Vida del PNUMA/SETAC 2015).). Procesos más adecuados o la inversión de capital (p. ej., ayudas para elevación, aplicaciones digitales) podrían generar una mayor eficiencia, por ejemplo, en el caso de que un miembro del personal pueda brindar más atención médica en el mismo tiempo que otro miembro del personal en un hospital menos eficiente. En resumen, los flujos de entrada solo deben utilizarse si la utilización y la eficiencia de las organizaciones en cuestión son similares. De lo contrario, la unidad de informe podría estar sesgada hacia las organizaciones menos eficientes, ya que brindan un menor nivel de atención médica (y, por lo tanto, probablemente utilizan menos recursos) por unidad de entrada que sus contrapartes más eficientes. Sin embargo, la entrada construida en el hospital (p. ej., espacio) se correlaciona con las emisiones incorporadas de la construcción del hospital (que a menudo se descuida en el ACV organizacional) y el consumo de energía. Esto haría que una de estas unidades de informe fuera adecuada para estudios centrados en este ámbito. El valor monetario de las entradas se mide en gastos. Los gastos como medida podrían ser más precisos que los flujos de entrada mencionados, ya que pueden representar diferentes tratamientos, niveles de actividad y la sustitución entre la fuerza laboral y el capital. Sin embargo, los gastos como unidades de informe tienen sus propias limitaciones. En primer lugar, los gastos dependen de las negociaciones entre la organización y los minoristas. Cuando el minorista acepta un precio más bajo por un bien, la intensidad de recursos por unidad monetaria es mayor que antes, sin cambios reales en las emisiones. Sin embargo, algunos precios en el sector salud son fijos para evitar la explotación del poder de mercado y los monopolios. En segundo lugar, los gastos pueden incluir salarios, que no están vinculados a las emisiones. Esta limitación puede mitigarse utilizando únicamente los gastos en bienes. En tercer lugar, al medir los gastos de inversión, estos deben distribuirse a lo largo de varios años y la elección del modo de depreciación puede influir en la intensidad de recursos en el período evaluado.
Los flujos de salida (carga de pacientes, ingresos y combinación de casos de GRD) permiten describir la función sanitaria con mayor precisión, ya que miden la prestación real de servicios sanitarios. Sin embargo, aún existen algunas limitaciones y restricciones en el uso de las unidades de informe.
Al utilizar la carga de pacientes, es necesario decidir entre el número total de pacientes o la carga de pacientes medida en unidades de tiempo, es decir, días-paciente. Al elegir el número total de pacientes, no se puede diferenciar entre estancias más largas y más cortas; es decir, se desconoce la utilización de la capacidad y no se puede diferenciar entre el tratamiento y la duración de la atención. El cambio a días-paciente como medida del período de tiempo puede solucionar este problema. Sin embargo, el cambio podría excluir los servicios ambulatorios o sobrevalorar la carga de pacientes si el día-paciente de un paciente ambulatorio se establece en un solo día.
Dependiendo del sistema de salud y la función de los hospitales en él, esto excluiría una gran cantidad de servicios de salud prestados. En este caso y sin información sobre los servicios ambulatorios, se pueden ajustar los días-paciente. Los días-paciente ajustados utilizan los ingresos como indicadores indirectos del esfuerzo de la atención ambulatoria. Spetz et al. ( 2008 ) utilizan la siguiente ecuación para ajustar la atención ambulatoria:
Días de pacientes ajustados = días de internación + (días de internación * (ingresos de pacientes ambulatorios/ingresos de pacientes internados).
Los días-paciente ajustados podrían reducir el nivel de exclusión, ya que está limitado por el supuesto de que la carga de trabajo y la intensidad de los recursos de la atención médica se miden correctamente con los ingresos (Spetz et al., 2008 ). Por lo tanto, los días-paciente ajustados aún conllevan incertidumbre y no son útiles para las organizaciones que no pueden separar sus ingresos entre la atención hospitalaria y ambulatoria.
El uso de valores monetarios como unidad de informe puede dar cuenta tanto de la atención hospitalaria como de la ambulatoria y de diferentes tratamientos (con el supuesto de que los tratamientos más complejos son más costosos y proporcionan más ingresos que los menos complejos). Sin embargo, la usabilidad de los ingresos como unidad de informe depende de la financiación del respectivo sistema de salud. En términos generales, se puede hacer una distinción entre tres tipos de financiación: pago por servicio, presupuesto global y GRD (Geissler et al 2011 ). En los sistemas de pago por servicio, el coste del tratamiento se determina retrospectivamente y representa el coste real del tratamiento. En los sistemas de presupuesto global, se negocia prospectivamente un pago fijo para ciertos niveles de actividad. En el sistema DRG, cada tratamiento se asigna a un grupo con tratamientos similares y se paga en función de los costes medios. Solo en los sistemas de pago por servicio y DRG los ingresos son adecuados para ser utilizados como unidad de informe, ya que representan la producción del hospital.
Similar al gasto, el ingreso depende de negociaciones y parámetros no físicos (como el poder de mercado y la influencia) y el ingreso por el mismo servicio puede variar con el tiempo, dando lugar a diferentes intensidades de emisiones para el mismo producto (UNEP/SETAC Life Cycle Initiative 2015 ). Debido a que la casuística de los GRD no es vulnerable a los contratos individuales entre las organizaciones y sus proveedores, podría ser menos incierta que los ingresos. Sin embargo, esta unidad de reporte solo sería adecuada para organizaciones que ya están obligadas a evaluar sus actividades en GRD. Además, incluso en países con sistemas de GRD existentes, estos casi siempre se utilizan solo para hospitales. Por lo tanto, la casuística como unidad de reporte no puede utilizarse para organizaciones que no sean hospitales en sistemas de salud que ya ofrecen un sistema de GRD.
En última instancia, la mejor unidad de informe para usar en una organización de atención médica dependerá de las metas y objetivos específicos del estudio, así como de la disponibilidad de datos y recursos para realizar el análisis. También es importante elegir una unidad de informe que sea relevante y significativa para las partes interesadas involucradas en la evaluación, así como una que refleje con precisión el sistema que se está analizando. Si el objetivo de la evaluación es informar a un público más amplio o a los tomadores de decisiones externos al sujeto, se podrían utilizar flujos de informe más intuitivos, como el número de pacientes, los días de hospitalización o el número de camas. Si las partes interesadas están familiarizadas con el sistema de atención médica y las cifras clave de las organizaciones de atención médica, se pueden utilizar flujos más técnicos, como la combinación de casos del GRD, los ingresos o la fuerza laboral en FTE. Además, las características de las unidades de informe probablemente se priorizarán según la parte interesada. Si bien la administración hospitalaria podría priorizar la accesibilidad de los datos, así como las características que garantizan su consistencia temporal a lo largo del tiempo, y la medición de la cantidad y complejidad de la atención, los responsables políticos podrían estar más interesados en la intercomparabilidad entre diferentes organizaciones, priorizando las características de los límites del sistema, la cantidad y complejidad de la atención médica y la cantidad real de atención prestada (resultados en lugar de insumos). Por lo tanto, en el proceso de selección, se deben identificar a las partes interesadas relevantes e incluir sus perspectivas individuales.
La elección del flujo de informes adecuado se ve afectada además por el objetivo de la evaluación. Cuando no se realiza ninguna comparación, la relevancia de la unidad de informe se reduce. Este es el caso, por ejemplo, cuando una organización desea analizar su perfil ambiental e identificar puntos críticos. Por lo tanto, el análisis se centrará en dos escenarios: la comparación de la misma organización en diferentes períodos de tiempo y la comparación entre organizaciones. Cuando la evaluación se centra en una organización individual a lo largo del tiempo, podemos asumir, al menos a corto plazo, que no se han producido cambios importantes en los tratamientos ni en los pacientes. Por lo tanto, la diferenciación entre los diferentes tratamientos no es tan relevante como en otras evaluaciones. En este caso, se puede optar por un flujo de informes de más fácil acceso y comunicación, como el número de pacientes. A lo largo de un período de tiempo mayor, la estructura de tratamientos y pacientes podría cambiar. Sin embargo, como el sistema de compensación también cambia con el paso de los años (p. ej., cambios en los sistemas DRG, negociaciones con planes de seguro médico o nuevas leyes), los costes monetarios podrían ser un flujo de informe preferible, ya que pueden dar cuenta de los cambios en los tratamientos con el paso de los años y no son tan vulnerables a los cambios como los ingresos o la casuística de DRG. Al comparar el impacto ambiental entre organizaciones sanitarias, su similitud es importante. Comparar hospitales similares es más sencillo. Además, como los datos de financiación incluyen el tamaño de la organización así como la diferenciación entre tratamientos, son capaces de representar la variación entre las organizaciones. Por lo tanto, los flujos de informe como la casuística de DRG o los ingresos podrían ser una opción adecuada en este caso. Sin embargo, en algunos casos, los datos de financiación podrían no estar disponibles o no ser precisos (como cuando la financiación o los ingresos no dependen directamente de los servicios sanitarios prestados). En este caso, los flujos de entrada como la plantilla o el coste pueden utilizarse para dar cuenta de las diferencias en el tratamiento y la intensidad de sus recursos.
Finalmente, algunos flujos de notificación podrían ser especialmente adecuados cuando se abordan fuentes de emisiones específicas. Por ejemplo, si se centra el consumo de energía para calefacción, el área del edificio o de la oficina podría ser el flujo de notificación más adecuado. Cuando la movilidad es de especial interés en la evaluación, el número de pacientes o la plantilla resultan útiles como flujo de notificación.
4.2. Implicaciones para otros centros de salud
Esta revisión se centra en los hospitales como el enfoque principal. Sin embargo, el avance completo de la sostenibilidad dentro de la atención médica requiere la inclusión de una gama más amplia de organizaciones, incluidos los médicos generales, los centros de atención y las residencias de ancianos. Si bien algunas métricas de informes son aplicables en estos entornos, otras pueden requerir adaptación y algunas pueden no ser transferibles en absoluto. Para las organizaciones no hospitalarias, las métricas de carga de pacientes se encuentran entre las más informativas y podrían medirse por días de cama ocupada (Desmond et al 2023 ) o el número promedio de pacientes bajo atención (Keil y Grün 2022 ) para los centros de atención, y por consultas para los médicos generales (Sawyer 2022 ). Métricas adicionales, como el área, el gasto en personal y los ingresos, pueden ser directamente aplicables, mientras que otras, como «número de camas», podrían adaptarse a «número de salas de tratamiento» para los médicos generales. Ciertas métricas específicas de los hospitales, como la combinación de casos DRG, pueden no ser viables para las organizaciones de atención médica no hospitalaria.
4.3. Implicaciones de las tendencias futuras de la atención sanitaria
La atención médica es un campo dinámico caracterizado por la innovación y el cambio. Se prevé que avances como la telemedicina, la atención digital o virtual y la atención domiciliaria adquieran mayor relevancia, lo que podría influir en la elección de las unidades de reporte. A medida que estas innovaciones trasladan la atención y las consultas médicas de los hospitales a entornos centrados en el paciente, ya sea digital o presencialmente, los criterios de delimitación del sistema cobrarán mayor importancia. Además, estas tendencias podrían reducir la necesidad de que los hospitales mantengan grandes reservas de insumos, a medida que se preste más atención fuera del ámbito hospitalario. En consecuencia, las características tanto de los insumos como de los resultados podrían volverse más críticas, y las métricas basadas en resultados adquirirán mayor relevancia.
4.4. Limitaciones
El método adoptado aquí y las preguntas de investigación tienen algunas limitaciones. Primero, la ausencia de una búsqueda dentro de la literatura gris y las barreras del idioma, podrían haber llevado a una visión general incompleta de las unidades de informe utilizadas en las organizaciones de atención médica. Sin embargo, esta revisión intenta cubrir los flujos más utilizados e importantes. Segundo, debido a la naturaleza de la revisión y la pregunta de investigación, no se evaluó el impacto cuantitativo de la elección entre las unidades de informe. Por lo tanto, solo se pueden describir las posibles incertidumbres y sesgos y no se puede cuantificar el efecto de las diferentes unidades de informe. Tercero, los sistemas de atención médica varían entre países. Por ejemplo, mientras que Alemania tiene un sistema descentralizado con un gran sector de médicos independientes y autónomos, el NHS británico está más centralizado, con clínicas y médicos empleados. Además, los diferentes sistemas exigen diferentes datos de las organizaciones. Por ejemplo, en Alemania y Finlandia, la combinación de casos de DRG debe informarse y cubre grandes partes, mientras que otros sistemas de atención médica no utilizan DRG, o los DRG utilizados solo cubren proporciones más pequeñas de los servicios hospitalarios (Tan et al 2014 ). Estas diferencias complican la descripción de la funcionalidad y el efecto de las diferentes unidades de informe, y no se pueden hacer afirmaciones generalizadas sobre el uso de las unidades de informe.
Es posible que falte información valiosa en la lista de características,
La mayoría de los estudios provienen de países industrializados, lo que puede limitar su aplicabilidad a las organizaciones sanitarias de países en desarrollo. Este sesgo de notificación podría implicar que no se incluyan métricas potencialmente relevantes para estos contextos. Sin embargo, dado que los sistemas sanitarios de los países desarrollados son los que más contribuyen a las emisiones globales de la atención sanitaria, la responsabilidad principal de la reducción de emisiones debería recaer en ellos.
No se realizó una evaluación formal de la calidad, ya que esta revisión se centró en evaluar un único enfoque metodológico en lugar de los resultados de estudios específicos. Además, no se identificó un marco establecido para evaluar la calidad de los ACV organizacionales. No obstante, incorporar una evaluación formal de la calidad de los estudios incluidos podría ofrecer a los lectores contexto adicional y perspectivas valiosas.
Las siete unidades de informe analizadas se refieren a los insumos de la organización o a los productos en forma de bienes «producidos» como servicios fuera de ella. Sin embargo, la función de las organizaciones sanitarias, que debería ser la base de la unidad de informe, es proporcionar una mejora en la salud como resultado, es decir, reducir la carga de enfermedad. Una medida común y genérica de la carga de enfermedad y el valor de las intervenciones médicas en las evaluaciones de la economía de la salud son los años de vida ajustados por calidad (AVAC). Los AVAC pueden evaluarse individualmente o como promedios. Sin embargo, los AVAC son demasiado complejos para la evaluación de todos los tratamientos, e incluso si se utilizan promedios, se necesita una gran cantidad de datos, que no existe a día de hoy. Por lo tanto, los AVAC podrían ser útiles para intervenciones individuales, pero, al menos por el momento, requieren una cantidad excesiva de datos para realizar comparaciones organizacionales.
4.5. Implicaciones para los responsables de la toma de decisiones y la formulación de políticas
La elección de la unidad de reporte tiene ciertas implicaciones y podría afectar el resultado de los ACV y la comparación entre organizaciones sanitarias. Por lo tanto, se debe tomar una decisión informada y justificada al elegir la unidad de reporte. Además, cuando los cambios dentro de la organización o las políticas se basen en el monitoreo de emisiones de GEI, se debe examinar la idoneidad de la unidad de reporte. Al reportar emisiones de GEI, la mejor solución sería reportar para varias unidades de reporte, y cuando las políticas se basen en el monitoreo de emisiones de GEI, se deben incluir varias unidades de reporte en la decisión.
Sin embargo, la medición precisa de las emisiones de GEI de los hospitales depende de varios factores, como la calidad y disponibilidad de los datos, las suposiciones realizadas para abordar las deficiencias de datos, los factores de emisión elegidos y los límites del sistema. Además de seleccionar una unidad de informe consistente para la comparación, es igual de importante, o incluso más, estandarizar la calidad de los datos utilizados en las mediciones de emisiones de GEI a nivel hospitalario.
La medición de las emisiones de GEI de los hospitales depende de varios factores, como la calidad de los datos disponibles, las suposiciones realizadas cuando faltan ciertos datos y los factores de emisión seleccionados. Además de elegir una unidad de informe común para la comparación, es igual de importante (o incluso más importante) estandarizar la calidad de los datos utilizados para medir las emisiones de GEI a nivel hospitalario.
4.6. Implicaciones para futuras investigaciones
El presente trabajo solo describe posibles unidades de informe y su idoneidad para diferentes escenarios y organizaciones. Por lo tanto, los estudios futuros deben tener cuidado al elegir su unidad de informe cuando informen los impactos ambientales de las organizaciones de atención médica. Además, el presente documento no describe los efectos cuantitativos de varias unidades de informe. Por lo tanto, la investigación futura podría investigar el impacto de la elección entre diferentes unidades de informe. El análisis de sensibilidad debe incluir dos escenarios: primero, el monitoreo de una organización durante varios períodos de tiempo; en este caso, es importante evaluar si la dirección de las intensidades de las emisiones (es decir, las intensidades crecientes o decrecientes) cambia con la elección de la unidad de informe, y si la elección de la unidad de informe afecta el tamaño de los cambios a lo largo del tiempo. Segundo, la comparación de varias organizaciones en un período de tiempo: aquí, se debe examinar si la unidad de informe tiene algún efecto en la clasificación de las organizaciones y sus emisiones comparativas (por ejemplo, en comparación con el «mejor caso», es decir, las organizaciones con las emisiones más bajas).
La lista de características relevantes para la unidad de informe de la organización debe basarse en un proceso amplio para identificar toda la información relevante necesaria para analizar la idoneidad de una unidad de informe.
5. Conclusión
En conclusión, esta revisión sistemática enfatiza la importancia crucial de seleccionar unidades de reporte apropiadas al evaluar el impacto ambiental de las organizaciones de atención médica mediante ACV.
El estudio identificó siete posibles flujos de reporte: superficie, número de camas, personal, gastos, carga de pacientes, ingresos y combinación de casos de GRD, cada uno con sus propias fortalezas y limitaciones.
La elección de la unidad de reporte influye significativamente en la precisión y comparabilidad de las evaluaciones ambientales, afectando los procesos de toma de decisiones tanto a nivel organizacional como de políticas. Dada la naturaleza diversa de los servicios de atención médica y los diversos objetivos de las evaluaciones ambientales, ninguna unidad de reporte resultó ser universalmente superior. En cambio, la selección debe adaptarse a los objetivos específicos de la evaluación y al contexto de la organización de atención médica, considerando la disponibilidad de datos y las partes interesadas involucradas. Las investigaciones futuras deben explorar el impacto cuantitativo de las diferentes unidades de reporte en los resultados del ACV para refinar estas recomendaciones y respaldar una toma de decisiones más informada en la búsqueda de una atención médica sostenible
Las medidas actuales de obesidad basadas en el IMC pueden subestimar o sobreestimar la adiposidad y proporcionar información inadecuada sobre la salud a nivel individual, lo que socava los enfoques médicamente sólidos para la atención y las políticas sanitarias.
Esta Comisión buscó definir la obesidad clínica como una condición patológica que, similar al concepto de enfermedad crónica en otras especialidades médicas, resulta directamente del efecto del exceso de adiposidad en la función de órganos y tejidos. El objetivo específico de la Comisión fue establecer criterios objetivos para el diagnóstico de enfermedades, facilitando la toma de decisiones clínicas y la priorización de intervenciones terapéuticas y estrategias de salud pública.
Para ello, un grupo de 58 expertos —representantes de diversas especialidades médicas y países— debatió la evidencia disponible y participó en un proceso de consenso. Entre estos comisionados se encontraban personas con experiencia directa en obesidad para garantizar que se consideraran las perspectivas de los pacientes.
La Comisión define la obesidad como una condición caracterizada por un exceso de adiposidad, con o sin distribución o función anormal del tejido adiposo, y con causas multifactoriales que aún no se comprenden completamente.
Definimos la obesidad clínica como una enfermedad sistémica crónica caracterizada por alteraciones en la función de tejidos, órganos, del individuo en su conjunto o una combinación de estos, debido al exceso de adiposidad. La obesidad clínica puede provocar daño grave en los órganos diana, causando complicaciones que alteran la vida y potencialmente la ponen en peligro (p. ej., infarto de miocardio, accidente cerebrovascular e insuficiencia renal).
Definimos la obesidad preclínica como un estado de exceso de adiposidad con función preservada de otros tejidos y órganos, y un riesgo variable, pero generalmente mayor, de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades no transmisibles (p. ej., diabetes tipo 2, enfermedades cardiovasculares, ciertos tipos de cáncer y trastornos mentales).
Si bien el riesgo de mortalidad y enfermedades asociadas a la obesidad puede aumentar de forma continua a medida que aumentan los niveles de masa grasa, diferenciamos entre obesidad preclínica y obesidad clínica (es decir, salud vs. enfermedad) para fines clínicos y de formulación de políticas.
Recomendamos que el IMC se utilice únicamente como medida sustitutiva del riesgo para la salud a nivel poblacional, para estudios epidemiológicos o con fines de cribado, y no como una medida individual de la salud. El exceso de adiposidad debe confirmarse mediante la medición directa de la grasa corporal, si está disponible, o al menos mediante un criterio antropométrico (p. ej., perímetro de cintura, índice cintura-cadera o índice cintura-talla), además del IMC, utilizando métodos validados y valores de corte adecuados a la edad, el sexo y la etnia.
En personas con un IMC muy alto (es decir, >40 kg/m² )), sin embargo, se puede asumir pragmáticamente un exceso de adiposidad y no se requiere confirmación adicional. También recomendamos que las personas con un estado de obesidad confirmado (es decir, exceso de adiposidad con o sin función anormal de órganos o tejidos) se evalúen para la obesidad clínica.
El diagnóstico de obesidad clínica requiere uno o ambos de los siguientes criterios principales: evidencia de una función reducida de órganos o tejidos debido a la obesidad (es decir, signos, síntomas o pruebas diagnósticas que muestren anomalías en la función de uno o más tejidos o sistemas de órganos); o limitaciones sustanciales ajustadas por edad de las actividades diarias que reflejen el efecto específico de la obesidad en la movilidad, otras actividades básicas de la vida diaria (p. ej., bañarse, vestirse, ir al baño, continencia y comer), o ambas.
Las personas con obesidad clínica deben recibir un tratamiento oportuno basado en la evidencia, con el objetivo de inducir la mejoría (o remisión, cuando sea posible) de las manifestaciones clínicas de la obesidad y prevenir la progresión al daño orgánico terminal.
Las personas con obesidad preclínica deben recibir asesoramiento sanitario basado en la evidencia, monitorizar su estado de salud a lo largo del tiempo y, cuando corresponda, recibir la intervención adecuada para reducir el riesgo de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades relacionadas con la obesidad, según corresponda al nivel de riesgo individual para la salud. Los responsables políticos y las autoridades sanitarias deben garantizar un acceso adecuado y equitativo a los tratamientos disponibles basados en la evidencia para las personas con obesidad clínica, según corresponda a las personas con enfermedades crónicas y potencialmente mortales.
Las estrategias de salud pública para reducir la incidencia y la prevalencia de la obesidad a nivel poblacional deben basarse en la evidencia científica actual, en lugar de en suposiciones sin fundamento que atribuyen la responsabilidad individual al desarrollo de la obesidad.
El sesgo y el estigma relacionados con el peso constituyen obstáculos importantes en los esfuerzos por prevenir y tratar eficazmente la obesidad; los profesionales sanitarios y los responsables políticos deben recibir la formación adecuada para abordar este importante problema de la obesidad. Todas las recomendaciones presentadas en esta Comisión han sido acordadas con el máximo consenso entre los comisionados (90-100%) y han sido respaldadas por más de 76 organizaciones de todo el mundo, incluyendo sociedades científicas y grupos de defensa de los pacientes.
Introducción
La obesidad fue reconocida por primera vez como enfermedad por la OMS en 1948, y más recientemente también por varias sociedades médicas y países. 1–9 La actual Clasificación Internacional de Enfermedades de la OMS etiqueta la obesidad como “una enfermedad crónica compleja” y le asigna un código específico (5B81). 10Sin embargo, la idea de la obesidad como una enfermedad independiente sigue siendo controvertida, tanto dentro como fuera de la comunidad médica. Abordar el mérito de esta idea es un esfuerzo oportuno y trascendental, ya que definir la obesidad como una enfermedad tiene profundas ramificaciones para la práctica clínica, la salud pública y la sociedad. Quienes apoyan el reconocimiento de la obesidad como una enfermedad argumentan que incluso las personas con evidencia objetiva de mala salud enfrentan barreras sustanciales para acceder a los servicios de atención médica, además de un estigma social generalizado relacionado con el peso. 3–6,11 Reconocer formalmente la obesidad como una enfermedad independiente, según quienes apoyan la idea, probablemente proporcionaría una legitimidad médica y cultural más fuerte a la condición, aumentaría el acceso a la atención para aquellos que la necesitan y podría reducir el estigma social. Del otro lado de la controversia, muchos afirman que definir la obesidad como una enfermedad podría tener ramificaciones negativas en las personas afectadas y en la sociedad en general. 12 Un argumento es que representar la obesidad como una enfermedad podría reducir la atención al papel de la responsabilidad individual, 13 fomentando así comportamientos poco saludables y socavando los esfuerzos para abordar el problema. En nuestra opinión, este argumento, hasta cierto punto, podría reflejar el sesgo intrínseco del peso y el estigma en nuestra sociedad. Otros críticos señalan cuestiones más objetivas, como el hecho de que la obesidad es una condición altamente heterogénea y que muchas personas con exceso de adiposidad no presentan signos de enfermedad continua. Muchos argumentan que un factor de riesgo no es una enfermedad y que el IMC no proporciona información sobre la salud de un individuo. En este contexto, una atribución generalizada del estado de enfermedad a la obesidad (tal como se define y mide actualmente [es decir, IMC >30 kg/m2 , o 27,5 kg/ m2 para poblaciones asiáticas]) plantea un riesgo objetivo de sobrediagnóstico, lo que resulta en un uso injustificado de medicamentos, tecnologías y procedimientos quirúrgicos, con costos asombrosos para la sociedad y ramificaciones negativas a nivel clínico, económico y político. 13–15Con argumentos tan legítimos, y aparentemente irreconciliables, en ambos lados de la controversia, el debate sigue sin resolverse. Sin embargo, esta disputa revela una pieza crucial que falta en la conceptualización de la obesidad: dado que la enfermedad directamente causada por la obesidad aún no se ha definido, la obesidad carece de una identidad clínica precisa. En consonancia con su definición original como una condición que supone un riesgo para la salud,
La obesidad se ha definido y estudiado ampliamente como un precursor de otras enfermedades. Sin embargo, las manifestaciones de la obesidad como enfermedad no se han caracterizado adecuadamente. De hecho, el fenotipo de la obesidad todavía se define únicamente por la corpulencia, a pesar de la evidencia de que el exceso de adiposidad también puede tener manifestaciones clínicas y causar enfermedades al inducir disfunción en diversos órganos y tejidos.
Normalmente, los sistemas de puntuación y estadificación, así como los algoritmos de tratamiento para la obesidad, se basan en la presencia de otras enfermedades (a menudo denominadas comorbilidades), en lugar de en las manifestaciones clínicas de la obesidad en sí. 16–18 Estas narrativas y prácticas han consolidado aún más la noción de la obesidad como una condición de riesgo, pero no explican la identidad clínica de la obesidad per se. Los estados patológicos se definen fundamentalmente por su capacidad de causar enfermedad, entendida como una experiencia humana tanto objetiva como subjetiva de mala salud, secundaria a alteraciones continuas en el funcionamiento de los órganos y tejidos. 19–23Sin una caracterización explícita de la enfermedad intrínsecamente inducida por la obesidad, independientemente de las comorbilidades (en otras palabras, sin un sujeto claro para el diagnóstico de la enfermedad), la pregunta de si la obesidad es una enfermedad es objetivamente imposible de responder. Además, el exceso de adiposidad (tal como se define actualmente la obesidad) puede tener una significación muy diferente a nivel individual, e incluso ser un signo de otras enfermedades (p. ej., síndrome de Cushing o hipotiroidismo). Por lo tanto, la definición actual de obesidad carece inherentemente de la sensibilidad y especificidad necesarias para su uso clínico, lo que justifica la preocupación por una definición general de la obesidad como una enfermedad independiente. Sin embargo, la incapacidad de reconocer la obesidad como causa directa de problemas de salud podría socavar el tratamiento eficaz y las políticas médicamente sólidas de los organismos reguladores y las aseguradoras de salud. Es una práctica común exigir la presencia de otra enfermedad (los llamados criterios de obesidad plus) para la indicación y cobertura del tratamiento de la obesidad. 24,25 Estas prácticas pueden, de forma efectiva e injusta, negar el acceso a la atención a muchas personas que ya padecen problemas de salud objetivamente debido únicamente a la obesidad. Por tanto, existe una necesidad urgente de definir la enfermedad que induce específicamente la obesidad, entendida como una entidad clínica distinta en la que el riesgo de mala salud asociado con el exceso de adiposidad ya se ha materializado y puede documentarse objetivamente mediante signos y síntomas específicos que reflejan alteraciones biológicas en curso de los tejidos y órganos (definimos esta enfermedad como obesidad clínica).Este replanteamiento puede aportar una pieza crucial que faltaba en la manera en que conceptualizamos y abordamos la obesidad, con ramificaciones importantes para la práctica clínica, las políticas de salud pública y las visiones sociales de la obesidad. Esta Comisión se creó para identificar criterios clínicos y biológicos para el diagnóstico de la obesidad clínica que, de forma similar a los métodos de diagnóstico de enfermedades crónicas en otras especialidades médicas, reflejen la enfermedad en curso. El objetivo general es contribuir a la toma de decisiones de profesionales clínicos y responsables políticos, facilitando así la identificación de prioridades para intervenciones clínicas y estrategias de salud pública ( paneles 1 y 2 ).Panel 1El problema que la Comisión trató de abordar
Fondo
A pesar de la evidencia de que algunas personas con exceso de adiposidad tienen una mala salud objetivamente debido únicamente a la obesidad, la obesidad generalmente se considera un presagio de otras enfermedades, no una enfermedad en sí misma.La idea de la obesidad como enfermedad sigue siendo muy controvertida. El fenotipo clínico de la obesidad aún se define únicamente por el IMC, que no proporciona información sobre la salud a nivel individual. En este contexto, atribuir la obesidad (tal como se define y mide actualmente) a una enfermedad de forma generalizada plantea un riesgo objetivo de sobrediagnóstico, con posibles consecuencias negativas a nivel clínico, económico y político.
Objetivo de la Comisión
Buscamos definir la obesidad clínica e identificar criterios objetivos y pragmáticos para su diagnóstico. Al igual que el concepto de enfermedad en otras especialidades médicas, la obesidad clínica se entiende como una desviación sustancial del funcionamiento normal de los tejidos, los órganos, el organismo en su conjunto o cualquier combinación de estos.El objetivo de esta Comisión es informar la toma de decisiones de los médicos y los responsables de las políticas y facilitar la identificación de prioridades para las intervenciones clínicas y las estrategias de salud pública.Panel 2Las recomendaciones de la Comisión en contexto
Nuestro nuevo modelo de diagnóstico para la obesidad
Si bien la obesidad debe concebirse biológicamente como un continuo, la salud y la enfermedad se definen típicamente (y necesariamente) como condiciones distintas y dicotómicas a nivel clínico. Por lo tanto, distinguimos pragmáticamente la obesidad clínica de la obesidad preclínica, basándonos en la presencia o ausencia, respectivamente, de manifestaciones clínicas objetivas (es decir, signos y síntomas) de alteración de la función orgánica o deterioro de la capacidad del individuo para realizar las actividades cotidianas.
La definición de obesidad clínica cubre una importante laguna conceptual en el concepto de obesidad, ya que proporciona identidad clínica a las alteraciones características de la función orgánica causadas directamente por el exceso de adiposidad, independientemente de otras enfermedades relacionadas con la obesidad. Esta reformulación proporciona un mecanismo médicamente relevante para fundamentar el diagnóstico, la toma de decisiones clínicas y las políticas sanitarias.
Implicaciones conceptuales para la atención y las políticas
La obesidad preclínica y la obesidad clínica distinguen pragmáticamente las condiciones donde el efecto negativo sobre la salud podría ocurrir (como en la obesidad preclínica) o ya ocurrió (es decir, la obesidad clínica). Por consiguiente, las estrategias de manejo de la obesidad preclínica deben estar orientadas a la reducción del riesgo (es decir, con fines preventivos o profilácticos), mientras que las intervenciones para la obesidad clínica deben tener fines correctivos (es decir, terapéuticos).
Recomendaciones prácticas para los médicos
Para mitigar el riesgo tanto de sobrediagnóstico como de infradiagnóstico de la obesidad, el exceso de adiposidad debe confirmarse mediante al menos otro criterio antropométrico (p. ej., circunferencia de la cintura) o mediante medición directa de la grasa cuando esté disponible. Sin embargo, en personas con niveles de IMC sustancialmente altos (es decir, >40 kg/m2 ) , se puede asumir pragmáticamente el exceso de adiposidad. La confirmación del estado de obesidad define un fenotipo físico, pero no representa un diagnóstico de enfermedad per se. Las personas con obesidad confirmada (es decir, con exceso de adiposidad clínicamente documentado) deben ser evaluadas para una posible obesidad clínica basándose en los hallazgos de la historia clínica, el examen físico y las pruebas de laboratorio estándar u otras pruebas diagnósticas según corresponda. Al igual que con otras enfermedades crónicas, el tratamiento basado en la evidencia de la obesidad clínica debe iniciarse de manera oportuna con el objetivo de la mejora (o remisión, cuando sea posible) de las manifestaciones clínicas.
La obesidad preclínica generalmente no requiere tratamiento farmacológico ni quirúrgico, y podría requerir únicamente seguimiento de la salud a lo largo del tiempo y asesoramiento sanitario si el riesgo de progresión a obesidad clínica u otras enfermedades se considera suficientemente bajo. Sin embargo, las intervenciones profilácticas (p. ej., solo cambios en el estilo de vida, fármacos o cirugía en circunstancias específicas) podrían ser necesarias en algunas personas con obesidad preclínica cuando el riesgo de consecuencias adversas para la salud es mayor o cuando se justifica el control de la obesidad para facilitar el tratamiento de otras enfermedades (p. ej., trasplante, cirugía ortopédica o tratamiento oncológico).
Implicaciones para la política sanitaria
Nuestra caracterización de la obesidad preclínica y clínica facilita la toma de decisiones políticas y la priorización, especialmente cuando se trata de recursos sanitarios limitados. El modelo de obesidad preclínica y clínica también distingue objetivamente entre escenarios asociados a diferentes marcos temporales para evaluar los resultados y la coste-efectividad de las intervenciones contra la obesidad (p. ej., a largo plazo para la obesidad preclínica y a corto plazo para la obesidad clínica). Como enfermedad crónica en sí misma, la obesidad clínica no debería requerir la presencia de otras enfermedades para definir la indicación o la cobertura del tratamiento (como en los criterios actuales de obesidad plus para la cobertura del seguro médico).
La obesidad como enfermedad
Una definición general de la obesidad como enfermedad implicaría un riesgo inaceptablemente alto de sobrediagnóstico. Nuestra definición de obesidad clínica como una enfermedad sistémica y crónica causada directa y específicamente por el exceso de adiposidad proporciona una explicación más coherente de por qué la obesidad puede cumplir los criterios generalmente aceptados de enfermedad en ciertas circunstancias, pero no siempre. Al definir la obesidad preclínica, también reconocemos la evidencia de que el exceso de adiposidad puede coexistir con una salud preservada.
Obesidad clínica o preclínica versus obesidad metabólicamente sana o no sana
Mientras que la obesidad metabólicamente no saludable representa una condición con mayor riesgo cardiometabólico, la obesidad clínica define una enfermedad en curso, no una clasificación de riesgo. Nuestro modelo también reconoce que la obesidad puede causar enfermedad al alterar la función de varios sistemas orgánicos, no solo los involucrados en la regulación metabólica. En consecuencia, una persona con signos y síntomas cardiovasculares, musculoesqueléticos o respiratorios de exceso de adiposidad presentaría obesidad clínica incluso con una función metabólica normal. Además, una persona con una sola alteración metabólica (p. ej., dislipidemia) no cumpliría el criterio del grupo metabólico (hiperglucemia con HDL bajo y triglicéridos altos) para el diagnóstico de obesidad clínica. Por lo tanto, dicha persona se clasificaría como con obesidad preclínica. La obesidad preclínica es diferente a la obesidad metabólicamente saludable porque se define por la función preservada de todos los órganos potencialmente afectados por la obesidad, no sólo aquellos involucrados en la regulación metabólica.
Obesidad preclínica versus la llamada preobesidad
La preobesidad indica una etapa anterior de obesidad a lo largo del continuo de aumento de los niveles de adiposidad o peso corporal, mientras que la obesidad preclínica implica en cambio un fenotipo de obesidad ya existente.La obesidad preclínica puede reflejar condiciones heterogéneas asociadas con el exceso de adiposidad, incluyendo un signo de otras enfermedades o efectos secundarios de medicamentos, una adaptación parafisiológica a entornos modernos (con bajo o ningún riesgo de progresión a obesidad clínica), o una etapa anterior de la obesidad clínica en sí (sólo en este último caso podría considerarse equivalente a un estado de predisposición a la enfermedad).
Métodos
Concepción de la Comisión
La idea y el plan general para convocar un grupo global de expertos para definir los criterios diagnósticos de las enfermedades crónicas asociadas a la obesidad (obesidad clínica) fueron concebidos por FR y debatidos con los editores de la revista The Lancet Diabetes & Endocrinology para su consideración como Comisión de The Lancet . La Comisión sobre obesidad clínica se organizó en colaboración con el Instituto de Diabetes, Endocrinología y Obesidad de Kings Health Partners. Se solicitó información científica adicional sobre el programa de la Comisión a otros expertos en obesidad que formaron parte del comité directivo (RLB, DEC, ISF, NJF-L, EG, CWlR y GM).
Selección de Comisionados
Los miembros de la Comisión fueron seleccionados para asegurar una representación equilibrada de las disciplinas médicas relevantes y las diferentes regiones del mundo. Se seleccionaron académicos clínicos y científicos con importantes contribuciones y trabajo en el manejo clínico de la obesidad, en la comprensión de los mecanismos subyacentes a las manifestaciones clínicas de la condición, o en ambos, dependiendo de la elegibilidad con respecto a los conflictos de intereses según las políticas de la revista para las Comisiones de Lancet . Finalmente, se reclutaron 58 expertos internacionales como comisionados, representando múltiples regiones geográficas y las siguientes especialidades médicas: medicina de la obesidad, endocrinología, medicina interna, cirugía bariátrica y metabólica, pediatría, nutrición, psicología, atención primaria, gastroenterología, medicina cardiovascular, biología molecular y salud pública. La Comisión también incluyó a personas con experiencia de vida con la obesidad (VMM y JN) como comisionados para asegurar la consideración de las perspectivas de las personas que viven con obesidad. Los comisionados debían asistir a reuniones mensuales en línea y a actividades fuera de línea, y participar en encuestas obligatorias (previas a Delphi) y rondas formales de Delphi para generar consenso.
Subcomités
El comité directivo proporcionó supervisión general y dirección científica para el programa (p. ej., selección de sujetos, agenda e inclusión de expertos externos) de esta Comisión. Se formaron subcomités adicionales para coordinar aspectos específicos del trabajo de la Comisión (es decir, genética y fisiopatología, signos y síntomas clínicos, efectos de la obesidad en la salud, obesidad en niños y adolescentes, perspectivas de personas con experiencia vivida, cuestionario Delphi, puntos de corte específicos para cada etnia para el IMC y la circunferencia de la cintura, grupo de redacción y comunicación). Varios comisionados participaron en uno o más subcomités (cada subgrupo incluyó de cinco a diez expertos). La inclusión en los subcomités se basó en la participación voluntaria y la experiencia especializada.Los subcomités se encargaron de diversas actividades adicionales, como la profundización del debate sobre la evidencia, el análisis de los resultados de las encuestas en línea, la preparación de encuestas pre-Delphi y cuestionarios Delphi, la redacción inicial del manuscrito y la planificación de la comunicación. Las propuestas de los subcomités se debatieron posteriormente con todo el grupo de comisionados durante las reuniones mensuales regulares.
Reuniones mensuales, en línea y de todo el grupo
Entre el 20 de junio de 2022 y el 16 de diciembre de 2024, se celebraron reuniones mensuales en línea con todo el grupo de comisionados para debatir la evidencia científica, definir un marco para la definición de obesidad clínica, identificar principios generales para la selección de criterios diagnósticos, evaluar el respaldo a las posibles conclusiones y facilitar la planificación del manuscrito de la Comisión y las comunicaciones relacionadas. Dichas reuniones contaron con una agenda estructurada que incluía una o más presentaciones, un debate grupal y sesiones de votación en tiempo real para la evaluación de la evidencia previa al Delphi y la identificación de sujetos idóneos para la elaboración de un consenso.
Revisión y discusión de la evidencia
La evidencia evaluada por los comisionados se relacionó con una amplia gama de temas, como las definiciones de enfermedades y los criterios diagnósticos en otras especialidades médicas, los mecanismos biológicos de la obesidad, los efectos de la obesidad en la estructura y función de tejidos y órganos, y los efectos de la obesidad en las actividades cotidianas. El grupo no revisó formalmente la evidencia sobre los resultados de los tratamientos, ya que formular recomendaciones para tratamientos específicos excede las competencias de esta Comisión.La evidencia sobre cada tema fue resumida por cada comisionado o subcomité y presentada al grupo completo durante reuniones mensuales en línea. Ocasionalmente, se invitó a otros expertos invitados que no participaron en la Comisión (véanse los agradecimientos) a aportar información adicional durante estas reuniones mediante la presentación de análisis de la evidencia sobre temas específicos. Sin embargo, estos expertos no participaron en la elaboración de las conclusiones de la Comisión. La asistencia a las reuniones en línea era obligatoria para los comisionados; sin embargo, cuando no podían asistir, se les solicitaba que revisaran las grabaciones de las reuniones en línea y proporcionaran comentarios o aportaciones adicionales según fuera necesario. Después de cada reunión en línea, se distribuyeron entre todo el grupo resúmenes escritos de las presentaciones y debates, chats en línea y copias de las presentaciones de las pruebas. A través de revisiones de los resúmenes de evidencia del subcomité, los comisionados buscaron definir criterios de diagnóstico sobre la base del efecto de la obesidad en los tejidos y órganos; las manifestaciones clínicas y los criterios de diagnóstico propuestos se incluyen en esta Comisión sobre obesidad clínica.
Proceso de desarrollo de consenso
Fase pre-Delfos
Esta fase buscó investigar las opiniones predominantes sobre cuestiones cruciales (por ejemplo, ¿la obesidad es una enfermedad?), encontrar acuerdos sobre qué áreas y cuestiones deberían deliberarse, evaluar las fortalezas y las lagunas de la evidencia científica y, en general, servir como guía para la preparación de los cuestionarios Delphi.Los miembros del grupo directivo y otros subcomités prepararon una serie de cuestionarios para encuestas en tiempo real (durante las reuniones en línea) y presenciales. Estos cuestionarios incluían preguntas abiertas, opciones de acuerdo o desacuerdo y preguntas de opción múltiple diseñadas para captar las orientaciones iniciales del grupo de expertos sobre diversos temas relevantes para la Comisión.Un objetivo específico de la fase pre-Delphi fue debatir las definiciones generales de enfermedad en medicina y los criterios existentes para el diagnóstico de enfermedades crónicas en otras disciplinas. El objetivo de dicho debate fue definir un modelo adecuado para la definición de enfermedad en la obesidad, los principios que guiarían la definición de la obesidad clínica y la identificación de sus criterios diagnósticos. Los miembros del subcomité Delphi utilizaron los resultados de los cuestionarios pre-Delphi para redactar el cuestionario Delphi. Estos cuestionarios preparatorios no formaron parte formal del proceso Delphi y, por lo tanto, no se incluyen aquí ni en los apéndices.
Proceso similar a Delphi
Después del análisis de los resultados de las encuestas previas a Delphi y la revisión de las actas grabadas de las reuniones en línea, un subcomité de ocho comisionados preparó un cuestionario Delphi que incluía un conjunto de afirmaciones que se creía que reflejaban la evidencia disponible y capturaban el consenso de la mayoría más grande del grupo. Aproximadamente tres semanas antes de la primera administración del cuestionario a los comisionados, se les explicó las reglas del proceso Delphi y el calendario de cada ronda. Se les aseguró que las respuestas serían confidenciales y que solo un moderador imparcial y sin derecho a voto conocería cada una de ellas. El moderador administró el cuestionario Delphi a los 58 comisionados mediante una plataforma de encuestas en línea (Microsoft Teams Survey) a lo largo de un total de tres rondas Delphi. El método Delphi original 26 se adaptó al alcance y la naturaleza de esta Comisión; a diferencia de otros estudios Delphi, en los que la primera ronda consiste principalmente en preguntas abiertas, utilizamos preguntas de acuerdo o desacuerdo diseñadas por el subcomité Delphi para la primera ronda, basadas en los resultados de la fase previa a Delphi. En las dos primeras rondas del proceso Delphi, todas las preguntas contenían un recuadro para comentarios complementarios opcionales; los comisionados que no estaban de acuerdo con las declaraciones propuestas fueron invitados a exponer sus razones y proponer enmiendas. Cada ronda se llevó a cabo durante dos semanas: una semana para la recopilación de respuestas (incluidos recordatorios por correo electrónico antes de la fecha de cierre) y otra semana para el análisis de datos y la preparación de la ronda posterior. El moderador envió un mensaje de correo electrónico personalizado a cualquier encuestado que hubiera discrepado con declaraciones específicas o hubiera propuesto enmiendas. El moderador consultó al subcomité Delphi para ayudar con los asuntos que requerían experiencia médica, manteniendo la confidencialidad de la identidad de los comisionados que plantearon preguntas o que inicialmente habían discrepado con las declaraciones propuestas. El consenso se definió como un acuerdo por una supermayoría (es decir, >67%), en consonancia con otras conferencias de consenso médico. Después de las dos primeras rondas, las declaraciones que tenían un consenso unánime o casi unánime se consideraron aprobadas. Una tercera ronda de Delphi se utilizó para analizar en mayor profundidad las declaraciones con niveles de consenso más bajos para verificar la posibilidad de aumentar el apoyo mediante las enmiendas apropiadas a las declaraciones. Todos los comisionados revisaron los resultados y firmaron una declaración para confirmar su acuerdo con las recomendaciones finales.Como el trabajo de esta Comisión —incluido el proceso Delphi— no expuso a los comisionados a riesgos ya que las actividades y preguntas de los cuestionarios Delphi se referían a asuntos que forman parte de la experiencia diaria normal de los participantes, su experiencia profesional o ambas, no se consideró necesaria la aprobación ética.
Descriptores del grado de consenso
En consonancia con estudios anteriores, se consideró que se había alcanzado un consenso cuando una supermayoría (>67%) del grupo de expertos estaba de acuerdo con una afirmación dada. Sin embargo, el lenguaje se modificó iterativamente para maximizar el acuerdo, y el grado de consenso para cada afirmación se calificó de acuerdo con la siguiente escala: grado U, 100% de acuerdo (unánime); grado A, 90–99% de acuerdo; grado B, 78–89% de acuerdo; grado C, 67–77% de acuerdo. Esta escala de calificación indica afirmaciones que reflejan opiniones unánimes o casi unánimes (calificaciones U o A), fuerte acuerdo con poca varianza (calificación B) o una afirmación de consenso que refleja un promedio de más opiniones y posiblemente extremadamente diversas (calificación C). Informamos tanto el nivel de consenso como el grado porcentual de acuerdo para cada afirmación ( tablas 1–3 ; apéndice 2 págs. 2–3).
Declaración de consenso (según lo acordado por los comisionados)
Grado de acuerdo
Definiciones
1
La obesidad se caracteriza por una adiposidad excesiva, con o sin distribución o función anormal del tejido adiposo.
Tú, 100%
2
Las causas de la obesidad son multifactoriales y aún no se comprenden del todo. Factores genéticos, ambientales, psicológicos, nutricionales y metabólicos pueden inducir alteraciones en los mecanismos biológicos que mantienen la masa, la distribución y la función normales del tejido adiposo, contribuyendo así a la obesidad.
A, 95%
3
La obesidad puede causar una enfermedad crónica sistémica (Obesidad Clínica), independientemente del desarrollo de otras condiciones médicas, al inducir alteraciones en la función de todo el cuerpo y/o sus órganos y tejidos, resultando en manifestaciones clínicas distintas, incluyendo signos y síntomas específicos o limitaciones de las actividades cotidianas.
Tú, 100%
4
La obesidad preclínica se caracteriza por un estado de exceso de adiposidad con función preservada de otros tejidos y órganos. La obesidad preclínica conlleva un mayor riesgo de desarrollar obesidad clínica, así como otras enfermedades no transmisibles (ENT), como la diabetes tipo 2, las enfermedades cardiovasculares, ciertos tipos de cáncer y las enfermedades mentales, entre otras.
A, 98%
5
La obesidad clínica es una enfermedad crónica, sistémica, caracterizada por alteraciones en la función de los tejidos, órganos o del individuo, debido a una adiposidad excesiva y/o anormal.
Tú, 100%
6
La obesidad preclínica se caracteriza por un exceso y/o adiposidad anormal con función preservada de otros tejidos y órganos.
A, 98%
7
Remisión de la obesidad clínica: De acuerdo con la definición de remisión utilizada para otras enfermedades, la remisión de la obesidad clínica no implica curación. Se define como la resolución parcial o completa de la evidencia clínica y de laboratorio de disfunción tisular/orgánica asociada con la obesidad clínica.
A, 97%
8
La obesidad preclínica puede ser un estado de remisión de la obesidad clínica, si el tratamiento de la obesidad clínica induce una resolución sostenida (al menos 6 meses) de las manifestaciones clínicas de disfunción orgánica sin requerir un tratamiento farmacológico continuo.
A, 95%
9
Comorbilidades: El término “comorbilidades” solo debe usarse para referirse a enfermedades y otras afecciones que coexisten incidentalmente con la obesidad, sin relación causa-efecto o superposición fisiopatológica.
A, 93%
10
El término “enfermedades/trastornos relacionados con la obesidad” (o “enfermedades/trastornos asociados/superpuestos”) debe utilizarse para las enfermedades no transmisibles (ENT) y los trastornos (p. ej., diabetes tipo 2, ciertos tipos de cáncer, AOS, EHNA, enfermedades mentales, etc.) que suelen coexistir con la obesidad debido a una etiología y/o fisiopatología superpuestas.
A, 98%
11
“Complicaciones”: La obesidad clínica puede provocar disfunción orgánica grave y daño a los órganos terminales, lo que causa complicaciones que alteran la vida o que pueden ponerla en peligro (por ejemplo, ataque cardíaco, accidente cerebrovascular, insuficiencia renal).
A, 91%
12
Las enfermedades/trastornos relacionados con la obesidad (o enfermedades/trastornos superpuestos) pueden coexistir con la obesidad clínica y preclínica y deben considerarse en la toma de decisiones sobre las indicaciones y el tipo de tratamiento.
A, 91%
Evaluación clínica, principios del diagnóstico y objetivos del tratamiento
13
Epidemiology of Obesity and Screening. Traditional measures of obesity, exclusively based on BMI (eg, BMI > 30 kg/m2, or other age-specific, gender-specific or country/ethnic-specific cut-off points), should be used only as a surrogate measure of health risk at a population level, for epidemiological studies or for screening purposes
A, 98%
14
Clinical Assessment of Obesity. Requires confirmation of excess/abnormal adiposity by one of the following methods:a.Direct body fat measurement (eg, by Dual-energy X-ray absorptiometry -DEXA, bioimpedance, etc), orb.At least one anthropometric criteria (waist circumference, waist-to-hip ratio or waist-to-height ratio) in addition to BMI, orc.At least two anthropometric criteria (waist circumference, waist-to-hip ratio or waist-to-height ratio) regardless of BMINote: Validated methods and age- gender- and ethnicity-appropriate cut-off points should be used for all anthropometric criteria
A, 98%
16
The diagnosis of Clinical Obesity requires:a.Clinical confirmation of obesity status by anthropometric criteria or by direct body fat measurement, Plus one or both of the following criteria:b.Evidence of reduced organ/tissue function due to obesity (ie, signs, symptoms and/or diagnostic tests showing abnormalities in the function of one or more tissue/organ system),c.Significant, age-adjusted limitations of day-to-day activities reflecting the specific impact of obesity on mobility and/or other basic Activities of Daily Living (ADL=bathing, dressing, toileting, continence, eating)
U, 100%
17
BMI remains a valuable screening tool to help identify subjects with potential excess/abnormal adiposity. However, clinical confirmation of obesity status requires verification of excess/abnormal adiposity by either direct body fat measurement or at least one additional anthropometric criterion, using age, gender, and ethnicity-appropriate cut-off points
A, 97%
18
All people with excess adiposity should be assessed for clinical obesity by evaluation of the person’s medical history, physical examination, standard laboratory tests and additional diagnostic tests as needed
U, 100%
19
Standard laboratory tests for assessment of people with confirmed excess adiposity should include at least the following: full blood count, glycemia, lipid profile, renal and liver function tests
A, 98%
20
Specific blood tests may be necessary if clinically indicated to rule out “secondary” forms of obesity (ie, hypothyroidism, cushing syndrome, etc)
U, 100%
21
Additional diagnostic tests should be performed as appropriate if the patient’s medical history or physical exam and/or standard laboratory tests suggest the possibility of one or more obesity-induced organ/tissue dysfunction (clinical obesity) and/or the presence of other obesity-related diseases and disorders
U, 100%
22
People with both clinical and pre-clinical obesity should be regularly monitored and screened for type 2 diabetes and other diseases and conditions that are frequently associated with obesity
U, 100%
23
People with clinical obesity should have access to comprehensive care and evidence-based treatments with the aim to induce improvement (or remission when possible) of clinical manifestations of obesity and to prevent progression to end-organ damage
U, 100%
24
The choice of intervention for clinical obesity (ie, lifestyle, pharmacological, psychological or surgical) should be based on individual risk/benefit assessment and available clinical evidence that the intervention has reasonable chances to improve clinical manifestations and quality of life or reduce risk of disease progression and mortality
U, 100%
25
People with pre-clinical obesity should receive science-based health counselling and have equitable access to care where needed to reduce the individual’s risk of developing clinical obesity and other obesity-related diseases and conditions
U, 100%
26
Health counselling, level of care and type of intervention for pre-clinical obesity (ie, lifestyle, psychological, pharmacological, surgical) should be based on individual risk/benefit assessment, considering the severity of excess/abnormal adiposity and the presence/absence of other risk factors and co-existing obesity-related diseases/disorders
A, 96%
27
Obesity (Pre-clinical or clinical) can contribute to the development of type 2 diabetes (T2D) and adversely affect diabetes control and progression. For this reason, the treatment of both pre-clinical and clinical obesity should be part of the management of type 2 diabetes
A, 98%
28
Clinical assessment of obesity – as well as related medical advice, interventions, and care – must be provided by qualified healthcare professionals
U, 100%
Weight-based stigma and public health statements
29
Weight-based bias and stigma present a major obstacle in efforts to effectively prevent and treat obesity. Tackling stigma is not only a matter of social justice but a way to advance prevention and treatment of obesity and reduce associated illness and mortality
U, 100%
30
Academic institutions, professional organizations, media, public health authorities, patients’ associations, and governments should encourage education on weight stigma and facilitate a new public narrative of obesity, consistent with modern scientific knowledge
A, 98%
32
Policymakers and health authorities should ensure that individuals with pre-clinical obesity have adequate and equitable access to diagnostic assessment of individual health risk as well as monitoring of health impact of obesity over time, and to appropriate care where needed to reduce risk of developing clinical obesity and other associated diseases and conditions
U, 100%
33
Public health strategies to reduce incidence and prevalence of obesity at population level must be based on current scientific evidence rather than unproven assumptions that solely blame individual responsibility for the development of obesity
U 100%
Statements from people living with obesity
34
El impacto de la obesidad a menudo va más allá de las complicaciones de salud debido a los impactos sociales y emocionales, así como al estigma social en torno a la obesidad.
Tú, 100%
35
Al realizar el diagnóstico de obesidad clínica, los proveedores deben reconocer el posible trauma pasado y/o estigma que una persona con obesidad podría haber experimentado en el sistema de atención médica o de la sociedad en general.
Tú, 100%
36
Las estrategias de salud pública para reducir la incidencia y la prevalencia de la obesidad a nivel poblacional deben basarse en evidencia científica actual y no en suposiciones no probadas que atribuyen únicamente la responsabilidad individual por el desarrollo de la obesidad.Se deben evitar las suposiciones sobre el carácter y/o el comportamiento de las personas con obesidad.
Tú, 100%
37
Aunque las opciones de estilo de vida pueden contribuir o ayudar a aliviar la obesidad, el problema principal radica en las alteraciones de los mecanismos biológicos involucrados en la regulación de la masa grasa.
A, 97%
Tabla 1
Declaraciones de consenso: definiciones y recomendaciones
Grado de consenso acordado por los comisionados mediante un método Delphi, y porcentaje exacto del grado de acuerdo. Grado U = 100 % de acuerdo (unánime), grado A = 90-99 % de acuerdo, grado B = 78-89 % de acuerdo, grado C = 67-77 % de acuerdo. EHNA = esteatohepatitis no alcohólica. AOS = apnea obstructiva del sueño.
Órgano, tejido o sistema corporal
Criterio de diagnóstico (según lo acordado por los comisionados)
Grado de acuerdo
Adultos
1
Sistema nervioso central
Signos de presión intracraneal elevada, como pérdida de visión y/o dolores de cabeza recurrentes.
A, 93%
2
Vías respiratorias superiores
Apneas/hipopneas durante el sueño debido al aumento de la resistencia de las vías respiratorias superiores
Tú, 100%
3
Respiratorio
Hipoventilación y/o disnea y/o sibilancias debido a una disminución de la distensibilidad pulmonar y/o diafragmática
Tú, 100%
4
Cardiovascular (ventricular)
Función sistólica ventricular izquierda reducida – Insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida – ICFEr
A, 96%
5
Cardiovascular (auricular)
fibrilación auricular crónica/recurrente
A, 98%
6
Cardiovascular (pulmonar)
Hipertensión de la arteria pulmonar
A, 96%
7
Cardiovascular
Fatiga crónica, edema de miembros inferiores debido a disfunción diastólica deteriorada – Insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada (HFpEF)
El conjunto de hiperglucemia, niveles elevados de triglicéridos y niveles bajos de colesterol HDL
Tú, 100%
11
Hígado
EHGNA con fibrosis hepática
Tú, 100%
12
Renal
Microalbuminuria con TFGe reducida
A, 96%
13
Urinario
Incontinencia urinaria recurrente/crónica
Tú, 100%
14
Reproductiva (femenina)
Anovulación, oligomenorrea y SOP
Tú, 100%
15
Reproductivo (masculino)
hipogonadismo masculino
A, 96%
16
Músculoesquelético
Dolor crónico e intenso de rodilla o cadera asociado con rigidez articular y rango reducido de movimiento articular.
Tú, 100%
17
Linfático
Linfedema de miembros inferiores que causa dolor crónico y/o reducción del rango de movimiento
A, 98%
18
Limitaciones de las actividades cotidianas
Limitaciones significativas, ajustadas a la edad, de la movilidad y/o de otras actividades básicas de la vida diaria (AVD = bañarse, vestirse, ir al baño, continencia, comer)
Tú, 100%
Niños y adolescentes
1
Sistema nervioso central
Signos de presión intracraneal elevada, como pérdida de visión y/o dolores de cabeza recurrentes.
Tú, 100%
2
Vías respiratorias superiores
Apneas/hipopneas durante el sueño debido al aumento de la resistencia de las vías respiratorias superiores
Tú, 100%
3
Respiratorio
Hipoventilación y/o disnea y/o sibilancias debido a una disminución de la distensibilidad pulmonar y/o diafragmática
A, 98%
4
Cardiovascular
Presión arterial elevada
Tú, 100%
5
Metabolismo
El conjunto de hiperglucemia/intolerancia a la glucosa con perfil lipídico anormal (niveles altos de triglicéridos o colesterol LDL alto o colesterol HDL bajo)
Tú, 100%
6
Hígado
Pruebas de función hepática elevadas debido a enfermedad del hígado graso asociada a disfunción metabólica (MAFLD)
Tú, 100%
7
Renal
Microalbuminuria
Tú, 100%
8
Urinario
Incontinencia urinaria recurrente/crónica
Tú, 100%
9
Reproductiva (femenina)
SOP
A, 98%
10
Músculoesquelético (alineación)
Dolor recurrente/crónico o tropiezos/caídas debido al pie plano o mala alineación de las piernas
A, 96%
11
Músculoesquelético (tibial)
Dolor recurrente/crónico o limitación de la movilidad debido a la tibia vara
Tú, 100%
12
Músculoesquelético (femoral)
Dolor agudo y/o recurrente/crónico o limitación de la movilidad o tropiezos/caídas debido al deslizamiento de la epífisis de la capital femoral
Tú, 100%
13
Limitaciones de las actividades cotidianas
Limitaciones significativas, ajustadas a la edad, de la movilidad y/o de otras actividades básicas de la vida diaria (AVD = bañarse, vestirse, ir al baño, continencia, comer)
Tú, 100%
Tabla 2
Declaraciones de consenso: criterios diagnósticos de la obesidad clínica en adultos, adolescentes y niños Grado de consenso acordado por los comisionados mediante un método Delphi y porcentaje exacto del grado de acuerdo. Grado U = 100 % de acuerdo (unánime), grado A = 90-99 % de acuerdo, grado B = 78-89 % de acuerdo, grado C = 67-77 % de acuerdo. TVP = trombosis venosa profunda. Pruebas de función hepática = pruebas de función hepática. EHGNA = enfermedad hepática grasa no alcohólica. SOP = síndrome de ovario poliquístico.
Declaración de consenso (según lo acordado por los comisionados)
Grado de acuerdo
1
Actualmente se desconoce la prevalencia de la obesidad clínica y la tasa de progresión de la obesidad preclínica a la obesidad clínica. Las investigaciones dirigidas a determinar la prevalencia e incidencia de la obesidad clínica deben considerarse una prioridad de investigación importante.
Tú, 100%
2
Se necesita investigación para investigar el valor pronóstico específico de las disfunciones de varios órganos/tejidos causadas por el exceso de adiposidad.
Tú, 100%
3
El desarrollo de sistemas de estadificación adecuados para predecir las complicaciones y la mortalidad asociadas con la obesidad clínica puede orientar el manejo clínico y la priorización del acceso a la atención. Por lo tanto, la estadificación de la obesidad clínica debe considerarse una prioridad de investigación importante.
Tú, 100%
4
Los criterios antropométricos y biomarcadores del exceso de adiposidad se han estudiado como predictores de diabetes tipo 2, hipertensión o exceso de mortalidad asociado a la obesidad. Por lo tanto, estos parámetros por sí solos no proporcionan información fiable sobre la presencia o gravedad del daño orgánico o tisular en curso, el riesgo de progresión de la obesidad preclínica a la obesidad clínica, ni el riesgo de futuras complicaciones y mortalidad en pacientes con obesidad clínica. Es necesario investigar para identificar biomarcadores o criterios antropométricos que puedan mejorar el diagnóstico de la obesidad clínica y la evaluación de su pronóstico.
A, 98%
5
Se necesitan investigaciones para identificar factores predictivos precisos de la progresión del sobrepeso o la obesidad preclínica a la obesidad clínica para facilitar la intervención temprana y reducir el riesgo de morbilidad y mortalidad.
A, 98%
6
La etiología de la obesidad y su fisiopatología aún no se comprenden completamente. Es necesario investigar para dilucidar las causas de la epidemia de obesidad, así como los mecanismos por los cuales el exceso de adiposidad progresa a obesidad clínica o aumenta el riesgo de otras enfermedades no transmisibles (ENT).
Tú, 100%
7
La eficacia de las intervenciones actuales contra la obesidad se ha comprobado principalmente en términos de pérdida de peso o reducción del riesgo de diabetes, enfermedades cardiovasculares o mortalidad futuras. La mejora o remisión de la obesidad clínica debería ser una medida de resultado importante en futuros ensayos clínicos y otros estudios de terapias existentes y nuevas.
A, 95%
8
Los estudios clínicos futuros deberían definir mejor los criterios para la remisión de la obesidad clínica y la cura de la obesidad.
A, 95%
9
Se necesita investigación para comprender la cantidad de pérdida de peso que es necesaria para inducir una mejora clínicamente significativa y/o la remisión de la obesidad clínica.
A, 95%
10
Se necesita investigación para desarrollar formas de reducir la pandemia actual de obesidad preclínica y clínica.
Tú, 100%
11
Se necesitan estudios para investigar los mecanismos genéticos y ambientales relacionados con el desarrollo del exceso de adiposidad, las complicaciones y las diferencias en la distribución de la grasa corporal, particularmente entre diferentes etnias.
Tú, 100%
12
Se necesita investigación para abordar la prevención y el tratamiento de la obesidad preclínica y clínica utilizando ciencia de precisión/personalizada.
Tú, 100%
13
La discrepancia entre la alta prevalencia de obesidad en las familias y la asociación relativamente débil con los predictores genéticos de la obesidad requiere investigación y aclaración científica.
A, 95%
14
Es plausible que las alteraciones de la función del tejido graso puedan afectar significativamente la salud o estar asociadas con subformas específicas de obesidad. Se necesita investigación para dilucidar mejor el impacto en la salud del tejido graso disfuncional frente al exceso de adiposidad o la distribución anormal de la grasa.
Tú, 100%
Tabla 3
Declaraciones de consenso: lagunas actuales en el conocimiento y prioridades futuras de investigación Grado de consenso acordado por los comisionados mediante un método Delphi y porcentaje exacto del grado de acuerdo. Grado U = 100 % de acuerdo (unánime), grado A = 90-99 % de acuerdo, grado B = 78-89 % de acuerdo, grado C = 67-77 % de acuerdo.
Resultados de Delphi
Las tres rondas del Delphi se completaron con una tasa de respuesta del 100% (58 de 58 comisionados). Un total de 82 afirmaciones (incluyendo definiciones y criterios de diagnóstico) obtuvieron consenso, de las cuales 49 (60%) fueron unánimes y 33 (40%) casi unánimes. Definimos 18 criterios para el diagnóstico de obesidad clínica en adultos (rango de consenso 90-100%; tabla 2 ), más 13 criterios en niños y adolescentes (rango de consenso 96-100%; tabla 2 ).
Respaldos de organizaciones científicas y de pacientes
Se presentó a las sociedades científicas y organizaciones de pacientes pertinentes un documento que describe los métodos de la Comisión y las conclusiones del proceso de elaboración del consenso para su aprobación formal de las definiciones y los criterios diagnósticos. En el apéndice 2 (págs. 2-3) se reconoce a las organizaciones que formalizaron su aprobación antes de finales de diciembre de 2024. Los comentarios de estos grupos no modificaron las conclusiones de la Comisión, pero se han utilizado para mejorar la presentación de nuestros hallazgos en este manuscrito.Los miembros del grupo de expertos (comisionados) y las sociedades patrocinadoras representan a numerosos países (incluidos países de ingresos altos, medios y bajos) y abarcan todos los continentes. La figura del apéndice 2 (pág. 4) muestra los países representados por comisionados u organizaciones patrocinadoras.
Redacción del manuscrito
El grupo directivo preparó un borrador del esquema del manuscrito y lo debatió con todo el grupo de comisionados, quienes aportaron información adicional. Se estableció el esquema final y se formó un subcomité de redacción para preparar el borrador inicial del manuscrito. Los subgrupos del comité de redacción (FR, DEC, RHE, RVC, JPHW, WAB, FCS ISF, NJF-L, CWlR, NS, LAB, KMM, AM, TK, KWT, PS, WTG, JPK, J-MF-R, BEC, HT, AK, RFK, JV, MB, JBD, SRB, HJG y ER) se encargaron de la preparación de los distintos capítulos del manuscrito. A continuación, se invitó a todos los comisionados a revisar el borrador inicial y a aportar información crítica para la edición posterior del manuscrito (con excepción de RLB, véanse los agradecimientos), generando así su versión final. Los coautores de este manuscrito, entre los que se incluyen todos los comisionados excepto dos (ver Agradecimientos), aprobaron formalmente la versión final.
Definición y diagnóstico de enfermedades y estados predisponentes en medicina
Principios generales
Aunque el concepto de enfermedad pueda parecer obvio, no existe una definición clara. Stanley Heshka y David Allison propusieron un enfoque integral para la definición de enfermedad: 27 (A) una condición del cuerpo, sus partes, órganos o sistemas, o una alteración de estos; (B) resultante de infecciones, parásitos, causas nutricionales, dietéticas, ambientales, genéticas u otras; (C) que presenta un conjunto característico, identificable y marcado de síntomas o signos; y (D) desviación de la estructura o función normal (descrita de diversas maneras como estructura o función anormal; función incorrecta; alteración del estado normal; interrupción, alteración, cese, trastorno o alteración de las funciones corporales u orgánicas).La predisposición a la enfermedad describe afecciones que no se encuentran en la etapa o nivel que las clasificaría como enfermedad, pero que, al mismo tiempo, no se encuentran en una etapa o nivel en el que las personas puedan declararse completamente libres de la enfermedad. 23 Ejemplos de predisposición a la enfermedad incluyen la infección por VIH, los pólipos colónicos adenomatosos, la prediabetes y la osteopenia. La característica distintiva de estas afecciones es que podrían detectarse mediante programas de cribado y tratarse, evitando así el estado patológico definitivo (p. ej., SIDA, cáncer de colon, diabetes tipo 2 y osteoporosis, respectivamente, para los ejemplos de predisposición a la enfermedad mencionados anteriormente).Inherente al concepto de enfermedad existe una fisiopatología específica que puede causar alteraciones en un solo órgano o en múltiples órganos (enfermedades sistémicas). Sin embargo, fundamentalmente, las enfermedades se caracterizan por su capacidad de causar malestar, entendido como una experiencia objetiva y subjetiva de mala salud. La enfermedad implica una desviación del funcionamiento normal de los órganos y tejidos o del individuo en su totalidad. Generalmente se asocia con manifestaciones clínicas específicas, físicas y bioquímicas, que pueden utilizarse como criterios para el diagnóstico de la enfermedad. 19–23Aunque un proceso patológico puede existir en ausencia de una enfermedad manifiesta (p. ej., una neoplasia maligna en sus fases iniciales podría no estar aún asociada a signos o síntomas), la enfermedad es el rasgo distintivo de una enfermedad y se presentará como parte de la evolución típica de esa enfermedad. Las manifestaciones clínicas específicas de una enfermedad pueden o no ser únicas (patognomónicas) de la enfermedad, pero típicamente se agrupan en un fenotipo clínico distintivo. Las enfermedades también tienen una evolución típica en el tiempo, con empeoramiento de la disfunción orgánica y complicaciones típicas como resultado, lo que en última instancia determina el pronóstico de esa enfermedad. El reconocimiento de las manifestaciones clínicas típicas de una enfermedad (físicas o bioquímicas) permite detectar una enfermedad (es decir, diagnosticarla) y distinguirla de otras (es decir, diagnosticarla diferencialmente).Por ejemplo, reconocemos la diabetes como una enfermedad (con subtipos) debido a su capacidad de causar una enfermedad típica, caracterizada por un conjunto distintivo de signos y síntomas físicos (p. ej., poliuria, polidipsia, fatiga o aumento del apetito) y alteraciones bioquímicas (p. ej., hiperglucemia, hiperinsulinemia o deficiencia de insulina) que reflejan la disfunción de órganos específicos. Dicha disfunción orgánica puede empeorar con el tiempo con una evolución característica, dando lugar a complicaciones específicas en los órganos diana (p. ej., ceguera, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular o insuficiencia renal).Las enfermedades también pueden tener un efecto clínico más amplio, más allá de causar una enfermedad específica. Debido a sus mecanismos fisiopatológicos subyacentes, las enfermedades pueden predisponer, facilitar o exacerbar otras enfermedades, especialmente aquellas caracterizadas por una causa o fisiopatología parcialmente coincidente. Los signos y síntomas de una enfermedad pueden ser comunes a otras enfermedades, lo que a menudo dificulta el diagnóstico diferencial. A menudo, la evolución de la enfermedad, con el desarrollo de signos clínicos y bioquímicos adicionales y característicos, facilita el diagnóstico diferencial ( panel 3 ).Panel 3Definición de enfermedad y dolencia en medicina
Las enfermedades se caracterizan por:
•Una fisiopatología distinta que puede causar alteraciones en un solo órgano o en múltiples órganos (enfermedades sistémicas)
•La capacidad de causar una enfermedad específica, entendida como una experiencia objetiva y subjetiva de mala salud.
¿Qué es una enfermedad?
•La enfermedad implica una desviación del funcionamiento normal de los órganos y tejidos o del individuo en su conjunto, y suele estar asociada a manifestaciones clínicas específicas (físicas y bioquímicas) que pueden utilizarse como criterios para el diagnóstico de la enfermedad.Es importante destacar que los criterios diagnósticos de una enfermedad deben ser lo suficientemente precisos para detectar (es decir, sensibilidad) y distinguir (es decir, especificidad) las enfermedades entre sí. Sin embargo, algunas enfermedades presentan una fisiopatología y manifestaciones clínicas similares (p. ej., lupus y síndrome de Sjögren, o enfermedad de Crohn y colitis ulcerosa), lo que dificulta el diagnóstico diferencial.
Enfermedades crónicas
Algunas enfermedades crónicas pueden tener su origen en un tejido u órgano, pero su fisiopatología puede afectar directamente la estructura, función o ambas, de varios otros órganos y tejidos, generando una forma sistémica de enfermedad con múltiples manifestaciones clínicas y evolución y pronóstico característicos. Las enfermedades crónicas suelen progresar gradualmente durante un período prolongado y persistir durante un año o más ( p. ej., enfermedades cardiovasculares, reumatológicas, neurológicas, gastroenterológicas y diabetes). Estas enfermedades a menudo pueden coexistir con otras afecciones, lo que agrava su efecto en la calidad de vida y aumenta el riesgo de discapacidad y mortalidad prematura. (29)
Efecto del diagnóstico de enfermedades crónicas en el individuo afectado
Inherente a la naturaleza crónica, a menudo incurable, de la enfermedad, existe la sensación de que afectará todos los aspectos de la vida de la persona. La preocupación por el efecto de una enfermedad en la capacidad para realizar actividades cotidianas normales y la calidad de vida en general también puede generar una preocupación considerable sobre la capacidad de una persona para trabajar, generar ingresos y mantener a su familia, entre otras cosas. Las personas diagnosticadas con enfermedades crónicas también suelen preocuparse por la mortalidad prematura. Por lo tanto, el diagnóstico de una enfermedad tiene profundas repercusiones psicológicas, que agravan los efectos sobre la salud que esta impone. Por todas estas razones, el diagnóstico preciso de las enfermedades es fundamental. Los profesionales sanitarios deben garantizar que las enfermedades se detecten con precisión para permitir el acceso oportuno a la atención. Sin embargo, deben evitar el sobrediagnóstico de enfermedades crónicas, ya que esto podría tener consecuencias considerables e innecesarias para la persona afectada y para la sociedad en general.
Criterios para el diagnóstico de enfermedades en especialidades médicas distintas a la obesidad
Analizar las definiciones y diagnósticos de enfermedades crónicas en otras especialidades médicas puede revelar diferencias con la obesidad que dificultan su conceptualización como enfermedad. Este ejercicio también puede facilitar el desarrollo de modelos diagnósticos adecuados para la obesidad.
Enfermedades inmunomediadas
Muchas enfermedades inmunomediadas (p. ej., las enfermedades reumatológicas) suelen causar enfermedades sistémicas crónicas. Estas enfermedades se originan o afectan inicialmente al tejido conectivo, induciendo alteraciones estructurales y funcionales en diversos órganos, como articulaciones, tendones, ligamentos, huesos, músculos, corazón y pulmones. Las enfermedades reumatológicas pueden tener causas autoinmunes, pero su causa exacta suele ser desconocida. Las manifestaciones clínicas reflejan alteraciones estructurales y funcionales de las articulaciones y otros órganos, con signos de dolor a la palpación, eritema, hinchazón o edema, alteración de la amplitud de movimiento, deterioro funcional y reducción de la calidad de vida.Aunque diversas enfermedades inmunomediadas pueden presentar manifestaciones clínicas superpuestas, las diferencias en la aparición, la localización y la cronología de los síntomas, la ausencia o presencia de alteraciones biológicas distintivas y su evolución típica en el tiempo orientan el diagnóstico diferencial. Por ejemplo, las dos formas más comunes de artritis (artritis reumatoide y osteoartritis) presentan signos clásicos de artropatía, por lo que a menudo son necesarias pruebas diagnósticas adicionales, como análisis de sangre y radiografías, para ayudar a distinguir una de la otra. 30,31
Condiciones de salud mental
Los trastornos mentales se caracterizan por alteraciones en la cognición, la regulación emocional y la conducta. 27,32 El Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales define varios tipos de trastornos mentales según criterios específicos. El diagnóstico de estas afecciones requiere la identificación de síntomas y signos que indiquen la presencia de disfunción interna. 33 Normalmente, para confirmar el diagnóstico, es necesario que se presenten varios signos y síntomas dentro de un conjunto de manifestaciones clínicas características. Un examen exhaustivo de estos signos y síntomas es esencial para asegurar un diagnóstico preciso.
Las opiniones de los comisionados sobre la obesidad como enfermedad
La idea de la obesidad como enfermedad también fue un tema controvertido en esta Comisión. Las opiniones iniciales divergieron considerablemente, lo que indicaba claramente que no se alcanzaría un consenso sobre una definición general de la obesidad como enfermedad, al menos en su definición actual. Una encuesta previa a Delphi sobre si la obesidad es una enfermedad mostró que más de la mitad de los comisionados rechazaron la hipótesis de todo o nada implícita en la pregunta, pero apoyaron la idea de que la obesidad es un factor de riesgo para otras enfermedades y, en ocasiones, una enfermedad en sí misma. Solo alrededor de un tercio apoyó la idea de la obesidad como enfermedad, y el resto de los comisionados no la consideró una enfermedad.Los principales argumentos citados para apoyar la obesidad como enfermedad incluyeron evidencia de que el exceso de adiposidad está asociado con lo siguiente: mecanismos patogénicos claros (por ejemplo, inflamación, desequilibrios hormonales, alteraciones de la regulación del apetito o la saciedad y resistencia a la insulina); mayor riesgo de mortalidad; persistencia y reincidencia a pesar del tratamiento, consistente con un proceso patológico crónico y recurrente; y la clara asociación del exceso de adiposidad con complicaciones o enfermedades relacionadas que perjudican la salud.Quienes no apoyaban la idea de la obesidad como una enfermedad, al menos como se define actualmente, citaban los siguientes argumentos: algunas personas con niveles de IMC iguales o superiores a los umbrales tradicionales de obesidad no tienen exceso de adiposidad (p. ej., deportistas y personas con masa magra superior al promedio); un número sustancial de individuos con exceso de adiposidad no muestran signos evidentes de enfermedad en curso; y aunque existe una relación clara entre el IMC, la adiposidad y la prevalencia de la enfermedad a nivel poblacional, el IMC y la masa grasa no proporcionan información sobre la salud a nivel individual. Por estas razones, la definición actual de obesidad y los métodos centrados en el IMC utilizados para su detección podrían sobrediagnosticar la enfermedad en individuos por lo demás sanos ( figura 1 ).
La evidencia objetiva y la lógica detrás de ambas perspectivas sugieren cuestiones fundamentales en el marco actual de la obesidad y en los métodos utilizados para su diagnóstico. Los ejemplos antes mencionados de otras enfermedades crónicas muestran que la noción de enfermedad en medicina implica fundamentalmente una capacidad de la enfermedad para causar enfermedad, entendida como una experiencia humana de mala salud, caracterizada por manifestaciones clínicas distintas secundarias a alteraciones continuas en el funcionamiento de órganos, tejidos o ambos. A diferencia de estos principios médicos generalmente aceptados, la definición actual de obesidad no ofrece una caracterización clara de la enfermedad inducida por la obesidad en sí. La descripción del efecto clínico de la obesidad se centra, en cambio, en los riesgos asociados a la adiposidad para desarrollar otras enfermedades; es decir, entidades clínicas distintas con su propia fisiopatología, manifestaciones clínicas, evolución y pronóstico. La falta de una enfermedad claramente identificable causada por la obesidad no proporciona ningún tema para un diagnóstico preciso de la enfermedad, lo que representa un importante obstáculo para la consideración de la obesidad como una enfermedad ( panel 4 ).
Panel 4¿Enfermedad o no enfermedad? No es todo o nada. Tal como se define y mide actualmente, la obesidad no tiene el mismo significado en todas las personas afectadas. En este contexto, la cuestión de si la obesidad es una enfermedad es errónea, ya que presupone un escenario improbable de todo o nada, donde la obesidad siempre es una enfermedad o nunca lo es.
De hecho:
•Algunas personas con obesidad tienen problemas de salud objetivos debido únicamente a la obesidad (es decir, síntomas graves o limitaciones de las actividades diarias debido a los efectos de la obesidad en los sistemas pulmonar, cardiovascular o musculoesquelético).
•Otras personas con obesidad podrían ser capaces de mantener una función normal de los órganos y una salud sustancialmente preservada a largo plazo.
•El exceso de adiposidad también puede ser un signo de otras enfermedades o un efecto secundario de numerosos medicamentos.
•El IMC y otras medidas antropométricas pueden subestimar y sobreestimar el exceso de adiposidad y no proporcionan información sobre el funcionamiento de los órganos y tejidos.
Trascendencia:
•La obesidad es una condición heterogénea y un fenotipo de obesidad no refleja necesariamente una enfermedad en curso.
•Las métricas de obesidad basadas en el IMC pueden clasificar erróneamente el exceso de adiposidad y podrían tanto infradiagnosticar como sobrediagnosticar enfermedades.
•Se justifica una definición clínicamente relevante de la obesidad para facilitar un debate más racional en torno a la obesidad como enfermedad. Es necesario realizar un análisis profundo de las limitaciones del marco actual de la obesidad y de los métodos utilizados para su diagnóstico, con el fin de abordar las cuestiones que obstaculizan el debate en torno a la obesidad.
Limitaciones del enfoque actual de la obesidad
Cuestiones conceptuales y prácticas de la definición actual de obesidad
Actualmente, la obesidad se concibe y define como un estado de exceso de adiposidad que representa un riesgo para la salud. 34 El diagnóstico actual de obesidad a nivel mundial se basa en el IMC, calculado como el peso en kilogramos dividido por la altura en metros al cuadrado. Según la OMS, un adulto con un IMC de 30 kg/m² o superior se considera obeso. Esta definición ha sido ampliamente adoptada y utilizada en estudios epidemiológicos, práctica clínica y políticas de salud pública. 35 Sin embargo, varios estudios han demostrado que el IMC no refleja la distribución de la grasa corporal ni la salud metabólica, y medidas alternativas como la circunferencia de la cintura o el porcentaje de grasa corporal podrían ser más apropiadas. 36 No obstante, el IMC sigue siendo la medida de obesidad más comúnmente utilizada en todo el mundo y ayuda a identificar a las personas en riesgo de comorbilidades relacionadas con la obesidad. En una encuesta de opiniones iniciales de los comisionados, una gran mayoría del grupo (~70%) estuvo de acuerdo en que la definición actual de obesidad (“acumulación anormal o excesiva de grasa que presenta un riesgo para la salud”) 34 no es coherente con la noción de un estado de enfermedad independiente. Esta evaluación se basó principalmente en dos argumentos. En primer lugar, el enfoque exclusivo en el riesgo en la definición de obesidad implica inherentemente que la mala salud aún no se ha materializado (y podría, al menos en teoría, no materializarse nunca). Esta posibilidad es objetivamente cierta para algunas personas con obesidad, que parecen ser capaces de vivir una vida relativamente sana durante muchos años, o incluso toda la vida. De hecho, se puede argumentar legítimamente que un factor de riesgo no es necesariamente una enfermedad, y que una enfermedad debe diagnosticarse cuando aparece, no antes.Muchas afecciones pueden predisponer a una persona a padecer enfermedades futuras, pero no se consideran enfermedades en sí mismas. Por ejemplo, aunque la gammapatía monoclonal de significado incierto puede ser precursora del mieloma múltiple, no se considera una enfermedad en sí misma. 37En segundo lugar, el riesgo asociado con la obesidad no se refiere a una enfermedad específica, sino a una amplia gama de otras dolencias, como la diabetes tipo 2, el cáncer y los trastornos mentales. Independientemente de la causalidad de dichas asociaciones, estas afecciones son enfermedades en sí mismas y no pueden configurarse como expresiones de un único proceso patológico. Así, si la obesidad fuera sólo una condición de riesgo para la salud (según su definición actual) sería difícil entender por qué debería considerarse una enfermedad. Sin embargo, existe amplia evidencia de que el exceso de adiposidad por sí mismo puede inducir directamente alteraciones estructurales y funcionales en múltiples tejidos y órganos (p. ej., hígado, corazón, pulmones, riñones y sistema musculoesquelético), causando un deterioro objetivo de la salud, independientemente de la aparición de otras enfermedades. Por lo tanto, es necesaria una definición más precisa de la obesidad —consistente con la evidencia de que el riesgo de otras enfermedades y la enfermedad crónica pueden estar asociados con el exceso de adiposidad— para explicar el efecto completo de la obesidad en la salud.La Comisión también identificó otras limitaciones en la definición actual de obesidad. Una limitación importante es la falta de claridad sobre si la función anormal (metabólica, endocrina o ambas) del tejido adiposo y el exceso de masa de tejido adiposo deben estar presentes para definir la obesidad. Hubo un acuerdo general entre los comisionados en que la función anormal del tejido adiposo resulta en varias perturbaciones de la fisiología, como la resistencia a la insulina, contribuyendo así de manera crucial a las consecuencias metabólicas de la obesidad. Sin embargo, las alteraciones de la función del tejido adiposo no siempre son necesarias para el efecto de la obesidad en la salud, ya que esta también puede ocurrir a través de otros mecanismos. De hecho, los efectos físicos del exceso de masa grasa en los órganos (p. ej., capacidad pulmonar restrictiva y complicaciones musculoesqueléticas) o en todo el individuo pueden afectar la salud en ausencia de alteraciones funcionales. Por el contrario, el tejido adiposo disfuncional puede inducir resistencia a la insulina y alteraciones metabólicas en ausencia de exceso de adiposidad (p. ej., lipodistrofia). Por consiguiente, una definición precisa de la obesidad debería dejar claro que el exceso de masa grasa es la característica fundamental de la obesidad, mientras que la función anormal del tejido adiposo podría o no ser parte de la obesidad (es decir, la obesidad debería definirse por el exceso de masa grasa, con o sin función anormal).
La cuestión del IMC
La definición actual de obesidad basada en el IMC tiene varias limitaciones. 38,39 El IMC no diferencia entre masa grasa y masa magra ni explica las diferencias en la distribución de la grasa corporal. Por lo tanto, algunas personas con un IMC dentro del rango considerado normal o con sobrepeso (p. ej., 18,5–29,9 kg/ m² en personas de ascendencia europea) podrían tener exceso de grasa corporal y un mayor riesgo de morbilidad relacionada con la obesidad. Por ejemplo, el IMC puede subestimar la masa grasa en personas mayores, en personas con pérdida de masa ósea o muscular y en personas de ciertas etnias (p. ej., poblaciones asiáticas), lo que lleva a un infra diagnóstico de la obesidad. 35,40 Por el contrario, algunas personas con un IMC en el rango que actualmente define la obesidad (>30 kg/m2 personas de ascendencia europea) no tienen exceso de masa grasa y no corren un mayor riesgo de morbilidad o mortalidad. 41 Por ejemplo, en personas con más masa ósea o muscular esquelética, como los atletas, el IMC puede sobre diagnosticar la obesidad; ejemplos famosos de tales clasificaciones erróneas son los boxeadores legendarios y los mariscales de campo de la Liga Nacional de Fútbol de Estados Unidos. 42La asociación entre la obesidad basada en el IMC y la mortalidad tiene forma de U, y factores como el historial de tabaquismo, las enfermedades ocultas, la pérdida de peso reciente no intencionada, la variabilidad del peso y el patrón de distribución de la grasa corporal influyen en la forma de la curva de IMC frente a la mortalidad. 43 Además, la calidad general de la dieta y la actividad física o el nivel de condición física son potentes moduladores del riesgo asociado con cualquier valor de IMC, independientemente de la composición corporal. 44 Sin embargo, eliminar a individuos del análisis basándose en dichos factores puede, plausiblemente, crear sesgos. 45,46Medidas alternativas, como la circunferencia de la cintura o el porcentaje de grasa corporal, podrían ser más precisas para detectar el exceso de adiposidad y, por lo tanto, como medidas de riesgos para la salud relacionados con la obesidad. 47 Por ejemplo, muchos estudios de población han demostrado que dentro de cada categoría de IMC considerada, cuanto mayor sea la circunferencia de la cintura, mayor será el riesgo de morbilidad o mortalidad. 36Además de clasificar potencialmente erróneamente el exceso de adiposidad en sí, el IMC no proporciona información sobre el estado funcional de los tejidos y órganos, o la capacidad de un individuo para realizar actividades diarias normales, que son dos criterios fundamentales para evaluar la salud de una persona.Por lo tanto, la actual definición de obesidad basada en el IMC puede subestimar o sobreestimar tanto la adiposidad como la enfermedad ( figura 2 ).
El riesgo de infradiagnóstico puede retrasar o incluso impedir el acceso a la atención médica; sin embargo, el riesgo de sobrediagnosticar la obesidad es particularmente preocupante por sus posibles consecuencias negativas para los sistemas de salud y la sociedad. Una consecuencia práctica de definir la obesidad como una enfermedad, según su definición actual basada en el IMC, es que aproximadamente entre el 30 % y el 40 % de las personas en algunos países serían diagnosticadas con esta enfermedad en este momento y, de la noche a la mañana, serían elegibles para solicitudes de discapacidad o tratamientos costosos (y potencialmente innecesarios). Dichas solicitudes convertirían la obesidad en un problema financiera y socialmente insoluble.Aunque no es apropiado para usarse como parámetro clínico, el IMC sigue siendo una medida universalmente aceptada de la obesidad a nivel individual. De hecho, los umbrales del IMC se usan rutinariamente en la práctica clínica para clasificar la gravedad de la obesidad (clase 1, 2 o 3 [p. ej., IMC de 30–34,9 kg/m 2 , 35–39,9 kg/m 2 , o >40 kg/m 2 , respectivamente, para personas de ascendencia europea]), establecer indicaciones para intervenciones terapéuticas o decidir la cobertura del seguro para los tratamientos de la obesidad. Lo más importante es que el IMC se ha convertido en una parte integral de la definición actual de obesidad, ya que la mayoría de los servicios de atención médica, organizaciones médicas y agencias de salud pública recomiendan el uso de un umbral de IMC (es decir, 30 kg/m 2 en personas de ascendencia europea) para diagnosticar la obesidad. Por todas estas razones, la utilización del IMC para el diagnóstico de la obesidad representa una barrera importante tanto para la comprensión como para la aceptación de la obesidad como enfermedad. Varias organizaciones profesionales, incluida la Asociación Americana de Endocrinología Clínica y la Asociación Europea para el Estudio de la Obesidad, han recomendado que la consideración de anomalías fisiopatológicas en la masa, distribución y función del tejido adiposo sea más apropiada que los criterios centrados en el IMC para evaluar el efecto del exceso de adiposidad en la salud. 48,49 Hubo un amplio consenso entre los comisionados (98%) en que el uso del IMC debería restringirse al cribado de pacientes con posible obesidad ( tabla 1 ), mientras que medidas adicionales de adiposidad son esenciales para confirmar el estado de obesidad (es decir, exceso de adiposidad) a nivel clínico. Además de estas medidas adicionales, deberían utilizarse criterios objetivos y clínicamente significativos para la obesidad a fin de evaluar la salud o la enfermedad de un individuo.
Limitaciones de otras medidas antropométricas de adiposidad
Se han sugerido otras medidas antropométricas, como la circunferencia de la cintura, el índice cintura-cadera y el índice peso-talla, como métodos alternativos al IMC para el diagnóstico de la obesidad. Sin embargo, estas medidas antropométricas también presentan limitaciones notables. 45Las mediciones de la circunferencia de la cintura y el índice cintura-cadera pueden variar entre poblaciones y sexos. Estas mediciones podrían no reflejar con precisión la acumulación de grasa subcutánea y visceral, que está estrechamente asociada con un mayor riesgo de enfermedades metabólicas. 2 Además, las personas con adiposidad visceral comparable pueden presentar diferencias en su perfil de factores de riesgo. Otros depósitos de grasa ectópica, como la grasa hepática, también contribuyen a las variaciones en el riesgo para la salud. 50Aunque el uso de medidas antropométricas como alternativas o además del IMC podría mejorar la detección del exceso de adiposidad y la predicción del riesgo cardiometabólico, al igual que el IMC, no son una medida sólida de la enfermedad en curso. Las medidas antropométricas se han estudiado ampliamente como predictores del riesgo metabólico, pero mucho menos como indicio de disfunción orgánica persistente causada por la obesidad. Por lo tanto, al igual que con el IMC, los métodos de diagnóstico basados exclusivamente en medidas antropométricas pueden infradiagnosticar o sobrediagnosticar enfermedades. Se ha sugerido que la adición de marcadores bioquímicos, como los niveles plasmáticos de triglicéridos, a la medición de la circunferencia de la cintura (un fenotipo descrito como cintura hipertrigliceridémica) es un método útil para la identificación de individuos con exceso de tejido adiposo visceral y grasa ectópica. 51 Nuevamente, este enfoque podría aumentar la precisión en la identificación de individuos con mayor riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares en el futuro, pero persisten las preocupaciones sobre su validez como medida de la enfermedad en curso. 52Sin una definición clara de la enfermedad causada por la obesidad, no es posible establecer qué biomarcadores, y con qué umbrales específicos, tienen validez clínica objetiva como medidas de la enfermedad en la obesidad. Además, la disponibilidad y el coste de las pruebas bioquímicas pueden limitar su aplicación generalizada en la práctica clínica, especialmente en el contexto de la fiabilidad variable.
Caracterización clínica actual de la obesidad
La narrativa tradicional sobre el efecto de la obesidad en la salud enfatiza las asociaciones entre el exceso de adiposidad y numerosas enfermedades y afecciones. 53,54 Aunque dicha narrativa tiene el mérito de alertar a los médicos, los formuladores de políticas, los pacientes y el público sobre la necesidad de tomar la obesidad en serio, podría contribuir a conceptos erróneos en la forma en que se aborda la obesidad clínicamente, en comparación con otras enfermedades crónicas. Describir el efecto de la obesidad sobre la salud a través de otras enfermedades implica inherentemente que la aparición de otras enfermedades es necesaria para que la obesidad cause problemas de salud. De manera consistente, los sistemas de puntuación y estadificación de la obesidad, así como las políticas de cobertura de tratamientos, estiman el efecto clínico de la obesidad con base en la presencia de otras enfermedades, a menudo denominadas comorbilidades. 16–18 Estas prácticas conducen a una paradoja: a personas con problemas de salud objetivos debidos únicamente a la obesidad (es decir, síntomas graves o limitaciones en las actividades cotidianas debido a los efectos de la obesidad en los sistemas pulmonar, cardiovascular o musculoesquelético) se les puede negar el acceso a la atención médica debido a la ausencia de supuestas comorbilidades. Esta paradoja es evidente en las políticas regulatorias y de seguros actuales para medicamentos contra la obesidad y cirugía bariátrica o metabólica, que requieren la presencia de una o más comorbilidades para la indicación y cobertura del tratamiento. La narrativa convencional sobre los efectos de la obesidad en la salud también podría contribuir a la controversia sobre la idea de la obesidad como enfermedad. Quienes la defienden consideran los fuertes y posiblemente causales vínculos entre la obesidad y la diabetes tipo 2 o el cáncer como una demostración suficientemente razonable de que la obesidad en sí misma es una enfermedad. Sin embargo, quienes la critican argumentan que si la aparición de otra enfermedad, con su propia fisiopatología y manifestaciones clínicas, es necesaria para que la obesidad cause enfermedad, entonces la idea de la obesidad como una enfermedad independiente es errónea desde el punto de vista lógico, fisiopatológico y clínico.Estos argumentos aparentemente irreconciliables son resultado de una narrativa que destaca sólo evidencia parcial e indirecta de los efectos negativos del exceso de adiposidad sobre la salud y no reconoce las consecuencias directas de la obesidad misma sobre los tejidos y órganos, con las enfermedades resultantes ( figura 1 ).
Opiniones y actitudes sobre la obesidad entre pacientes, profesionales de la salud y responsables de políticas
El debate en torno a la idea de la obesidad como enfermedad provoca reacciones polarizantes y a menudo emocionales, muchas veces basadas en consideraciones no médicas. Quienes apoyan la idea a menudo citan el hecho de que tal medida minimizaría el estigma y la discriminación basados en el peso, ya que desvía el enfoque de culpar al individuo. Este resultado es plausible y de hecho deseable, pero podría decirse que no es una razón por la que una condición médica deba considerarse una enfermedad. A los críticos de la idea les preocupa que definir la obesidad como una enfermedad podría alentar a las personas que viven con obesidad a percibirse a sí mismas como víctimas y absolverlas de tomar responsabilidades personales para controlar su peso, como las elecciones de estilo de vida y los comportamientos saludables. 55,56 Este argumento tampoco debería ser una razón para no considerar la obesidad como una enfermedad si la evidencia médica demuestra lo contrario. De hecho, muchas enfermedades crónicas están sustancialmente influenciadas por las elecciones de estilo de vida (p. ej., diabetes tipo 2, cáncer y enfermedad pulmonar obstructiva crónica [EPOC]), pero su estado de enfermedad no está en discusión. Si la obesidad es una enfermedad o no es una cuestión médica por excelencia. Como tal, debe abordarse con el rigor de la investigación científica, utilizando argumentos basados en evidencia clínica y biológica. Por lo tanto, la respuesta a la pregunta debe ser objetiva, coherente con el resto de la medicina, y no estar impulsada por la búsqueda de otros objetivos, por nobles, bienintencionados o deseables que sean.Dicho esto, esta Comisión discutió perspectivas médicas y no médicas en torno a la obesidad y su consideración como enfermedad, que se resumen aquí.
Opiniones de personas con obesidad
Una creencia sostenida por la mayoría de las personas con obesidad es que la pérdida de peso es su responsabilidad. 57 Esta visión podría contribuir a demoras en la búsqueda de atención médica para la obesidad. 57,58 Las encuestas de investigación también sugieren que solo alrededor de la mitad de las personas con obesidad creen que el peso de un individuo podría afectar negativamente la salud futura, considerablemente menos de lo que informan los profesionales de la salud. 57Las barreras percibidas más citadas para el manejo exitoso de la obesidad son la falta de ejercicio y motivación. Sin embargo, algunos estudios de investigación han cuestionado el rol del sedentarismo como causa de obesidad en las sociedades modernas. 59Las personas con obesidad reportan no iniciar conversaciones sobre su peso, principalmente porque creen que controlarlo es su propia responsabilidad y que ya saben qué se necesita para tener éxito. 57 Una vez que se conversa sobre el tratamiento de la obesidad durante las consultas, el seguimiento no es rutinario. En un estudio de 2545 participantes en Canadá, solo el 28% de las personas con obesidad reportaron haber programado una cita de seguimiento. 58 Al evaluar la efectividad percibida del tratamiento, las intervenciones en el estilo de vida (p. ej., alimentación saludable y actividad física) se consideran más útiles que el tratamiento médico en personas con obesidad. 57 Estas actitudes y comportamientos hacia la obesidad y su atención parecen ser ampliamente compartidos por personas con obesidad en diferentes regiones del mundo. 60–62
Opiniones y actitudes de los profesionales sanitarios sobre la obesidad
Las opiniones sesgadas hacia los pacientes con obesidad son comunes entre los médicos clínicos y otros profesionales de la salud, lo que a menudo tiene efectos perjudiciales en la atención al paciente. 11,63 En 2003, Foster y sus colegas utilizaron un cuestionario para examinar la opinión de los médicos sobre los pacientes con obesidad, incluyendo las causas y el tratamiento. 64 Si bien comer en exceso y una dieta rica en grasas se consideraron importantes, quienes respondieron mencionaron la inactividad física como la causa más destacada de la obesidad. Los pacientes con obesidad fueron descritos como poco atractivos, torpes e incumplidores. Además, quienes respondieron afirmaron que el tratamiento de la obesidad era menos efectivo que para nueve de diez otras enfermedades crónicas. La mayoría (75%) de los médicos consideró que una reducción de peso del 10% era suficiente para mejorar las complicaciones de salud relacionadas con la obesidad, pero afirmó que la insuficiencia de reembolso limitaba su capacidad para tratar la obesidad adecuadamente. Aunque el estudio de Foster y sus colegas se realizó hace muchos años, aún persisten sesgos similares entre los profesionales de la salud. 11Un metaanálisis de 2022 de estudios sobre el sesgo de peso entre los profesionales de la salud encontró que los médicos, enfermeras, dietistas, psicólogos, fisioterapeutas, terapeutas ocupacionales, logopedas, podólogos y fisiólogos del ejercicio tenían actitudes implícitas o explícitas (o ambas) sesgadas hacia el peso hacia las personas con obesidad. 65Otro grupo multidisciplinario de expertos internacionales encontró que las personas que viven con obesidad con frecuencia se enfrentan a prejuicios o estigmas que se extienden desde sus interacciones sociales hasta el lugar de trabajo y los entornos de atención médica, causando daño psicológico y físico. 11 El propósito del documento publicado por este grupo fue informar a las organizaciones profesionales, los medios de comunicación, las autoridades de salud pública, las instituciones académicas y los gobiernos sobre dicho estigma, buscando estimular la educación relacionada para corregir esta deficiencia en la evaluación y atención clínica. La evaluación clínica de pacientes que viven con obesidad y complicaciones relacionadas también está llena de sesgos y dificultades. Ejemplos específicos incluyen brechas en la derivación a cirugía bariátrica o metabólica, 66 con solo <1% de candidatos quirúrgicos calificados derivados para tales operaciones, 67 y derivaciones inadecuadas para cirugía de columna lumbar no instrumentada, 68 indicación y derivación inadecuadas para trasplante de hígado, 69 cuestiones raciales o étnicas relacionadas con el acceso a la atención médica, 70 riesgo de cáncer de próstata, recurrencia y supervivencia, 71 reanimación cardíaca, 72 cirugía mínimamente invasiva de cáncer ginecológico, 73 cefaleas tensionales, 74 artroplastia total de cadera, 75 y hemodiálisis. 76 Una revisión sistemática informó barreras para la detección del cáncer, incluida la reticencia de los médicos a realizar frotis cervicales en mujeres con obesidad, citando dificultades técnicas y falta de espéculos del tamaño apropiado. Además, la misma revisión sistemática informó que a los médicos les resultaba difícil realizar exámenes de mama y mamografías en personas que viven con obesidad debido a los desafíos para examinar a estas personas y a problemas técnicos con la detección mediante mamografía. 77
Consecuencias de los conceptos erróneos y las actitudes negativas sobre la obesidad
Las percepciones y actitudes hacia la obesidad entre pacientes, profesionales sanitarios y responsables políticos son manifiestamente incoherentes con la consideración y el enfoque que suelen reservarse para otras enfermedades crónicas. La idea generalizada de la obesidad como una cuestión de responsabilidad personal solo puede explicar en parte la infravaloración de la urgencia clínica, ya que el mismo problema no parece afectar a otras enfermedades crónicas (p. ej., cáncer de pulmón) que también podrían estar relacionadas con el estilo de vida personal. La falta de una identidad clínica definida de la obesidad como enfermedad no proporciona un objetivo claro, ni por lo tanto, urgencia, para la intervención clínica, y respalda la idea de la pérdida de peso como un simple medio para prevenir enfermedades futuras. En este contexto, quizá no sorprenda que a menudo se utilicen estrategias más adecuadas para la prevención primaria en lugar del tratamiento, incluso en personas que ya han desarrollado obesidad grave (p. ej., IMC >40 kg/m² ) y tienen una salud comprometida. Es necesario replantear el efecto clínico de la obesidad para explicar cómo ésta puede ser a la vez un factor de riesgo para otras enfermedades y una causa directa de enfermedad. Por lo tanto, la definición de obesidad clínica llena un vacío en la caracterización de la obesidad como causa directa de mala salud, y puede ser una forma eficaz de abordar percepciones erróneas y sesgos generalizados que desorientan la toma de decisiones entre pacientes, profesionales de la salud y formuladores de políticas.
Replanteando la obesidad y su caracterización clínica
La obesidad puede aumentar el riesgo de otras enfermedades y mortalidad prematura, inducir enfermedades por sí sola, o ambas. Por lo tanto, se justifica una mejor caracterización etiológica, fisiopatológica y clínica de la obesidad.
Tipos de obesidad
Clasificación por causa
Dependiendo de la causa del exceso de adiposidad, esta Comisión distingue entre categorías primarias, secundarias y genéticas de obesidad.La obesidad genética se refiere a trastornos genéticos conocidos que se caracterizan por hiperfagia, otros comportamientos alimentarios anormales y la aparición temprana de exceso de adiposidad, generalmente en los primeros años de vida o durante la infancia. Las formas genéticas de obesidad incluyen, por ejemplo, el síndrome de Prader-Willi, la deficiencia congénita de leptina y las mutaciones del receptor de melanocortina 4.Las formas secundarias de obesidad se asocian con diversas enfermedades y afecciones (p. ej., síndrome de Cushing e hipotiroidismo) y medicamentos (p. ej., esteroides, antidepresivos y antipsicóticos). En estos casos, el exceso de adiposidad se asocia con otros signos y síntomas típicos de la enfermedad o afección responsable.La obesidad primaria es resultado de causas desconocidas y es la forma más prevalente.
Clasificación fenotípica
La obesidad puede presentarse con un fenotipo principalmente androide (predominantemente con depósito de grasa central o visceral) o con un fenotipo ginoide (grasa almacenada principalmente alrededor de las caderas y los muslos). La adiposidad central (fenotipo androide) y la disfunción del tejido adiposo se han asociado con un mayor riesgo de enfermedad metabólica y mortalidad futuras. 78
Diagnóstico del estado de obesidad
Para mitigar el riesgo de clasificación errónea, dado que el IMC no refleja directamente la masa grasa, la evaluación clínica de la obesidad idealmente debería incluir medidas adicionales de adiposidad (otras medidas antropométricas o medición directa de la masa de tejido adiposo) para confirmar el estado de obesidad (es decir, exceso de adiposidad). Se deben utilizar umbrales específicos para la edad, el sexo, la etnia o el país para todas las medidas antropométricas (para los umbrales específicos de la etnia y pediátricos, véanse las páginas 11-15 del apéndice 2).
Patogenia de las enfermedades relacionadas con la obesidad frente a las enfermedades inducidas por la obesidad
Los mecanismos patogénicos que conducen a la acumulación de exceso de adiposidad se discuten en la sección Evidencia Mecanística de la Enfermedad en la Obesidad. Una vez desarrollada, la obesidad puede tener efectos negativos en la salud al aumentar la probabilidad de desarrollar numerosas enfermedades y afecciones (p. ej., diabetes tipo 2, cáncer y enfermedad cardiovascular). Dichas enfermedades relacionadas con la obesidad tienen una fisiopatología parcialmente superpuesta con la obesidad, o pueden ser facilitadas por uno o más mecanismos subyacentes de la obesidad (p. ej., resistencia a la insulina, hiperinsulinemia, inflamación de bajo grado y deposición de grasa ectópica). Sin embargo, las enfermedades relacionadas con la obesidad son enfermedades en sí mismas, que requieren factores causales y mecanismos patogénicos adicionales para que ocurran; estas enfermedades también tienen su propio conjunto específico de manifestaciones clínicas y evolución en el tiempo.Diversos mecanismos fisiopatológicos derivados del exceso de adiposidad también pueden causar directamente alteraciones estructurales y funcionales en otros tejidos y órganos. Dichas alteraciones no requieren mecanismos patogénicos adicionales, más allá de las características de la propia obesidad, y por lo tanto pueden desarrollarse independientemente de la presencia de otras enfermedades relacionadas con la obesidad. Los mecanismos responsables de las alteraciones en tejidos y órganos causadas directamente por la obesidad incluyen la inflamación, la fibrosis, el depósito ectópico de grasa, la presión hemodinámica y mecánica ejercida directamente sobre los sistemas orgánicos, y las limitaciones impuestas por el exceso de peso corporal en el individuo en su conjunto ( figura 3 ).
Figura 3 Fisiopatología de la obesidad clínica
Las alteraciones en el funcionamiento normal de los tejidos y órganos provocan manifestaciones clínicas, incluyendo diversos signos, síntomas y alteraciones bioquímicas que suelen reportarse en personas con obesidad. Con el tiempo, el empeoramiento de la disfunción orgánica o el daño a los órganos diana puede provocar un mayor deterioro clínico, lo que resulta en complicaciones específicas y potencialmente mortales ( figura 4 ).
Marco conceptual para la obesidad clínica y preclínica
Aunque no existe una definición precisa de enfermedad, la descripción más común de enfermedad es una “desviación perjudicial del estado estructural o funcional normal de un organismo, asociada con signos y síntomas específicos y limitaciones de las actividades diarias”. 79 El estado de obesidad por sí solo, ya sea medido por el sobrepeso, el IMC u otras medidas antropométricas, no proporciona información sobre la presencia de una «desviación perjudicial» del estado normal del organismo o sus órganos. Además, el estado de obesidad no implica signos ni síntomas específicos, salvo la simple corpulencia, y puede o no estar asociado con limitaciones en las actividades cotidianas de la persona afectada. Por todas estas razones, los comisionados coincidieron en que el diagnóstico de enfermedad por obesidad no puede coincidir únicamente con el exceso de adiposidad. Se utilizó un cuestionario pre-Delphi para desarrollar una definición práctica de obesidad clínica para la Comisión, concebida como un estado objetivo de enfermedad crónica causado directamente por el exceso de adiposidad. En consonancia con la definición general de enfermedad en medicina, los comisionados acordaron que la obesidad clínica debe definirse por la combinación de acumulación excesiva de grasa con signos y síntomas específicos de disfunción orgánica persistente, disminución de la capacidad para realizar las actividades cotidianas, o ambos. Este marco reconoce que se deben cumplir dos condiciones para la definición de obesidad clínica ( figura 5 ): la acumulación excesiva de grasa (un componente antropométrico) y los efectos de la adiposidad anormal sobre la salud (un componente clínico).
Los comisionados también acordaron que la obesidad debe ser caracterizada como obesidad clínica u obesidad preclínica, sobre la base de la presencia (es decir, obesidad clínica) o ausencia (es decir, obesidad preclínica) de alteraciones funcionales de órganos y tejidos. Dicha diferenciación reconoce que el desarrollo de signos y síntomas clínicos (implícitos en la definición de obesidad clínica y otras enfermedades crónicas) requiere una desviación sustancial de la función orgánica normal. Aunque la obesidad también puede producir cambios en la estructura de los órganos (por ejemplo, hígado graso u otra deposición ectópica de grasa), se acordó que tales cambios estructurales por sí solos generalmente no serían suficientes para causar manifestaciones clínicas importantes si se preserva la función orgánica normal ( figura 4 ).Esta distinción pragmática entre obesidad preclínica y clínica permite distinguir entre individuos con salud preservada (es decir, obesidad preclínica) y aquellos que ya padecen enfermedades debido únicamente a la obesidad (es decir, obesidad clínica). Este replanteamiento identifica a pacientes con un estado de salud objetivamente diferente, riesgo de progresión de la enfermedad, pronóstico y, por lo tanto, diferentes necesidades y urgencia de atención ( paneles 5 y 6 ).Panel 5Definición y diagnóstico de la obesidad clínica
¿Qué es la obesidad clínica?
La obesidad clínica es una enfermedad crónica que resulta de alteraciones en la función de los órganos o del organismo en su conjunto, inducidas directamente por el exceso de adiposidad, independientemente de la presencia de otras enfermedades relacionadas con la adiposidad. Puede provocar complicaciones que alteran o ponen en peligro la vida.
¿Qué caracteriza a la obesidad clínica?
Una combinación de un fenotipo de obesidad con signos, síntomas, limitaciones de las actividades diarias o cualquier combinación de estos.
¿La obesidad clínica es lo mismo que la obesidad metabólicamente no saludable?No: la obesidad clínica no es una medida de riesgo cardiometabólico, sino una enfermedad crónica causada directamente por el exceso de adiposidad. La obesidad clínica puede ser resultado de alteraciones en órganos no implicados en la regulación metabólica. Por consiguiente, una persona con signos y síntomas musculoesqueléticos o respiratorios debidos al exceso de adiposidad presenta obesidad clínica incluso con una función metabólica normal.
¿Cómo diagnosticar la obesidad clínica?
El diagnóstico de obesidad clínica requiere el cumplimiento de los dos criterios principales siguientes:
•Criterio antropométrico
•Confirmación del exceso de grasa corporal mediante al menos otro criterio antropométrico (p. ej., circunferencia de la cintura) o mediante medición directa de la grasa, si está disponible, además del IMC. Sin embargo, pragmáticamente, es razonable asumir la presencia de exceso de adiposidad en personas con niveles muy altos de IMC (p. ej., >40 kg/m² ) .
•Criterios clínicos (incluye uno o ambos de los siguientes)
•Signos o síntomas de disfunción continua de los sistemas orgánicos (véase la tabla 2 )
•Limitaciones de movilidad ajustadas por edad u otras actividades básicas de la vida diaria (por ejemplo, bañarse, vestirse, ir al baño, continencia y comer)
¿Cómo se debe manejar la obesidad clínica?
Las personas con obesidad clínica deben tener acceso oportuno a atención integral y tratamientos basados en evidencia, según corresponda a personas con una enfermedad crónica y potencialmente mortal o que altera la vida.
Panel 6
Definición de obesidad preclínica
¿Qué es la obesidad preclínica?
La obesidad preclínica es esencialmente un fenotipo físico, caracterizado por exceso de adiposidad y ausencia de signos y síntomas importantes de disfunción orgánica debido a la obesidad.
¿La obesidad preclínica es un estado predisponente a la enfermedad?
No, la obesidad preclínica es una condición altamente heterogénea: en algunas personas puede representar una etapa temprana de la obesidad clínica (en cuyo caso podría ser un estado previo a la enfermedad), mientras que en otras personas puede ser un fenotipo con menor tendencia a afectar directamente la función orgánica, o un signo de otras enfermedades o efectos secundarios de medicamentos.
¿La obesidad preclínica es lo mismo que el sobrepeso o la preobesidad?
No, la definición de obesidad preclínica en realidad implica la confirmación de niveles de obesidad o exceso de adiposidad (no meramente un nivel de sobrepeso del IMC) más una evaluación clínica de la función orgánica preservada.
¿La obesidad preclínica es lo mismo que la obesidad metabólicamente saludable?No, la obesidad puede inducir enfermedades al afectar a múltiples órganos, no solo a los que participan en la regulación metabólica. Por consiguiente, la obesidad preclínica indica una función preservada de todos los órganos potencialmente afectados por la obesidad, no solo de los que participan en la regulación metabólica.
¿Cuáles son las implicaciones clínicas de la obesidad preclínica?
Se debe considerar que las personas con obesidad preclínica tienen un riesgo variable, pero generalmente aumentado (dependiendo de la edad, la etnia, la predisposición familiar, la distribución de la grasa corporal, etc.) de desarrollar enfermedades relacionadas con la obesidad, la obesidad clínica en sí, o ambas.
¿Cómo se debe manejar la obesidad preclínica?
Las personas con obesidad preclínica deben someterse a pruebas de detección y seguimiento oportunos para asegurar un diagnóstico temprano de posible obesidad clínica y otras enfermedades relacionadas con la adiposidad. Algunas personas con obesidad preclínica también deben tener acceso al tratamiento adecuado cuando sea necesario para reducir un riesgo significativamente elevado de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades y afecciones relacionadas con la obesidad, o cuando la reducción de la obesidad pueda facilitar el manejo de otras enfermedades (p. ej., trasplantes, cirugía ortopédica para otras afecciones y tratamiento de ciertos tipos de cáncer).Si bien la obesidad existe en un continuo biológico, la salud y la enfermedad son condiciones dicotómicas que tanto médicos como pacientes pueden distinguir objetivamente y comprender intuitivamente. Distinguir entre la obesidad preclínica y la clínica es un enfoque práctico y médicamente significativo para simplificar un problema de salud que, de otro modo, sería complejo y quizás insoluble.
Modelo para el diagnóstico de la obesidad clínica
Modelo antropométrico versus modelo clínico
Aunque se han sugerido medidas antropométricas alternativas y biomarcadores como posibles sustitutos del IMC como herramientas de diagnóstico o para informar decisiones sobre el tratamiento, no se han utilizado como una medida de salud en pacientes individuales y tendrían una precisión diagnóstica insuficiente como medida de una enfermedad en curso.El diagnóstico de enfermedades en otras áreas de la medicina se basa generalmente en la detección de signos y síntomas inducidos por la disfunción de órganos o del organismo completo (véase la sección «Enfermedades crónicas»). Dado que la enfermedad causada específicamente por la obesidad no se ha caracterizado clínicamente ante esta Comisión, actualmente no se dispone de medidas antropométricas ni biomarcadores con una precisión diagnóstica lo suficientemente sólida como para concebir un modelo diagnóstico de la obesidad clínica basado en un solo criterio (como sí existe para la diabetes).En consonancia con la definición de obesidad clínica como una enfermedad crónica, los comisionados acordaron que su diagnóstico debe basarse en manifestaciones clínicas objetivas de disfunción orgánica relacionada con la obesidad o alteraciones de las actividades cotidianas ( figura 5 ). Por lo tanto, el diagnóstico de obesidad clínica, al igual que el de otras enfermedades crónicas, requiere la evaluación de la historia clínica del paciente, una exploración física y las pruebas de laboratorio o de imagen adecuadas según sea necesario. En consonancia con el resto de la medicina, el diagnóstico de obesidad clínica debe ser realizado por profesionales médicos en un entorno clínico. Dependiendo del paciente, el diagnóstico puede realizarse en atención primaria o requerir atención especializada.
Principios para la identificación de criterios diagnósticos
La comisión acordó que los criterios de diagnóstico adecuados de la obesidad clínica deben reflejar disfunciones de órganos o tejidos, signos o síntomas relacionados, o ambos, que: ocurren frecuentemente en la obesidad, aunque no son exclusivos de la obesidad (es decir, fundamento clínico); están claramente vinculados a los mecanismos fisiopatológicos de la obesidad, incluidos los mecanismos metabólicos, hormonales, inflamatorios o psicológicos (es decir, fundamento fisiopatológico); y contribuyen sustancialmente al efecto de la obesidad sobre la salud física, la salud mental, o ambas, del individuo (es decir, fundamento del impacto en la salud).
Evaluación del efecto de la obesidad sobre los tejidos u órganos y las actividades diarias
La evidencia del efecto específico de la obesidad en tejidos y órganos fue revisada y presentada por miembros del grupo y expertos invitados (véanse los agradecimientos) durante reuniones en línea. Se revisaron diversos métodos disponibles para evaluar la capacidad de una persona para realizar sus actividades cotidianas, a fin de determinar su idoneidad para evaluar el efecto de la obesidad en el individuo en su conjunto. Presentamos un resumen de esta evidencia en la sección «Manifestaciones clínicas de disfunción orgánica causada directamente por la obesidad en adultos» y en la sección equivalente para niños y adolescentes.
Evidencia mecanicista de la enfermedad en la obesidad
Causas de la obesidad
Las causas de la obesidad son multifactoriales y no se comprenden completamente. 2,5,80 Factores genéticos, ambientales, psicológicos, nutricionales y metabólicos pueden inducir alteraciones de los mecanismos biológicos que mantienen la masa, distribución y función normales del tejido adiposo, contribuyendo así a la obesidad. La acumulación de grasa corporal ocurre en función del balance energético positivo, por lo cual la tasa de aparición de macronutrientes excede la de desaparición. Aunque a menudo se atribuye a la sobrealimentación y la glotonería, las causas responsables de dicho desequilibrio energético no están claras. Una vez desarrollado, el exceso de adiposidad puede afectar la estructura y función de múltiples órganos (es decir, causar enfermedades) y también predispone a las personas a enfermedades y afecciones relacionadas con la obesidad que contribuyen a un mayor riesgo de morbilidad, mortalidad y deterioro de la calidad de vida. El aumento global en la prevalencia de la obesidad está impulsado por factores sociales y ambientales, en particular el fácil acceso a alimentos procesados, de alto contenido energético, muy comercializados, que son apetecibles y económicos. 81 Los contaminantes ambientales también podrían contribuir a la obesidad, aunque esos mecanismos están en gran parte indefinidos. 82,83 A medida que las comunidades se urbanizan más y se vuelven menos activas físicamente, la ingesta energética puede superar el gasto energético, lo que contribuye al aumento de la obesidad en la actualidad. Sin embargo, estudios realizados durante la última década o más han cuestionado el papel del sedentarismo como explicación del aumento de las tasas de obesidad en las sociedades actuales. 84 Este estado de balance energético positivo mantenido durante un período prolongado (o carga energética) impulsa la hipertrofia de los adipocitos y, en menor medida, la hiperplasia, así como el aumento de peso. 85,86 Aunque los argumentos a favor de la inactividad física como causa de la obesidad son débiles, 84 existe evidencia clara de que contribuye a los efectos metabólicos adversos asociados con la obesidad. El proceso biológico de almacenamiento de grasa, principalmente en forma de triglicéridos, se conserva evolutivamente para prevenir la inanición. El cuerpo responde a la pérdida de peso inducida por dietas hipocalóricas mediante un sólido mecanismo defensivo que aumenta el hambre y el deseo de comer, a la vez que disminuye el gasto energético. 87 Este mecanismo parece estar mediado en parte por las respuestas hormonales intestinales y la reducción de la hormona leptina, derivada de la grasa, que interactúan con las regiones reguladoras del cerebro para establecer un punto de ajuste de adiposidad corporal de equilibrio. 87,88 El cerebro defiende con firmeza el peso corporal de equilibrio, independientemente de si este punto de ajuste representa un peso considerado saludable o un exceso de grasa corporal en personas con sobrepeso u obesidad. 89En un entorno compartido (p. ej., cohabitación o convivencia vecinal), existe una variación considerable en el peso corporal: algunas personas desarrollan obesidad severa, mientras que otras mantienen un peso saludable. Estudios de familias, gemelos e hijos adoptados muestran que al menos entre el 40 % y el 70 % de la variación en el peso corporal se debe a factores genéticos (heredabilidad). 90-92 Las interacciones entre la susceptibilidad genética, el entorno y los factores socioculturales explican una amplia variación en el IMC dentro de las poblaciones y un aumento del IMC promedio (con una distribución positivamente sesgada) en el contexto de cambios ambientales obesógenos. Los estudios de asociación de todo el genoma han identificado cientos de variantes comunes que influyen en la ingesta de alimentos, la tasa metabólica basal y la energía utilizada durante una cantidad fija de ejercicio. 92–94 Aunque cada variante tiene solo un pequeño efecto en el IMC, las personas con obesidad tienden a tener más variantes de susceptibilidad a la obesidad que las personas que tienen un peso saludable o bajo peso (IMC 18,5–24,9 kg/m 2 o <18,5 kg/m 2 , respectivamente, según los criterios históricos). Además, hay variantes genéticas raras que ejercen un mayor efecto en el IMC. La carga acumulada de factores genéticos comunes y raros se puede estimar calculando una puntuación de riesgo poligénico. Se están realizando investigaciones para probar si dichas puntuaciones podrían ser predictores útiles del riesgo de obesidad u obesidad grave a nivel individual en lugar de a nivel poblacional. Las mutaciones en genes individuales, regiones cromosómicas y variantes en el número de copias pueden causar obesidad grave, lo que apunta a vías biológicas que regulan la ingesta y el gasto energético, así como el peso corporal. Las guías clínicas actuales recomiendan pruebas genéticas diagnósticas en personas con obesidad grave de inicio en la infancia, ya que los hallazgos positivos tienen implicaciones para la orientación familiar y, cada vez más, para el tratamiento. En particular, la alteración de los genes en la vía leptina-melanocortina altera la conducta alimentaria al aumentar el hambre, disminuir la saciedad, activar señales de recompensa alimentaria y aumentar la preferencia por las grasas de la dieta. Estos hallazgos demuestran que comer es un comportamiento tanto innato (integrado) como aprendido. 93
Fisiopatología distinta de la obesidad
Cuando la tasa de aparición de sustratos metabólicos supera la capacidad de almacenamiento de triglicéridos en el tejido adiposo, las moléculas de grasa se almacenan en células, tejidos y órganos metabólicamente activos (incluidos el músculo esquelético, el corazón, el hígado, el riñón, el páncreas, el cerebro y el tracto intestinal), lo que desencadena la adaptación local a un entorno rico en lípidos. Por lo tanto, la fisiopatología de la obesidad no solo implica un aumento de la grasa corporal total, con distribución preferencial al compartimento intraabdominal en presencia de resistencia a la insulina, sino también una acumulación ectópica de lípidos en tejidos no adiposos, especialmente en el hígado, el músculo esquelético y el páncreas. 95
Expansión excesiva del tejido adiposo
La expansión del tejido adiposo para favorecer el almacenamiento de grasa es un proceso conservado evolutivamente, diseñado para mantener una reserva de sustrato fácilmente disponible en forma de triglicéridos, para su uso durante períodos de alta demanda energética. Los triglicéridos endógenos también se forman de novo en el tejido adiposo a partir de precursores biosintéticos.El almacenamiento excesivo de energía en los adipocitos se asocia con isquemia e hipoxia, apoptosis, fibrosis y disminución de la densidad capilar. En consecuencia, se produce una afluencia de monocitos que se asientan en el estroma del tejido adiposo, causando inflamación. Tanto los macrófagos como los adipocitos secretan citocinas proinflamatorias como el TNFα, la interleucina (IL)-6 y la IL-1β. Además, se producen cambios en la secreción de adipocinas, incluyendo una disminución de la síntesis y liberación de la hormona sensibilizante a la insulina, la adiponectina. 59 La inflamación y la disfunción hormonal del tejido adiposo exacerban la resistencia a la insulina en la mayoría de las personas con obesidad, pero no en todas. 95La fisiopatología de la acumulación excesiva de tejido adiposo también implica interacciones complejas entre diversas regiones cerebrales, incluidas las áreas subcorticales. Estas áreas cerebrales subcorticales desempeñan un papel crucial en la regulación de la masa adipocitaria deseada. Si la masa adipocitaria de un individuo es inferior o superior al nivel deseado, se pueden alterar el apetito, el hambre, la saciedad y el gasto energético para restablecer el equilibrio. Las regiones cerebrales que se identifican con mayor frecuencia como dianas terapéuticas son las mismas que se han asociado con la modificación de la masa adipocitaria deseada cuando se enferman y, por lo tanto, se asocian con el desarrollo y mantenimiento de la obesidad.Cuando un individuo no alcanza un peso corporal homeostático, las alteraciones del balance energético se manifiestan como una desregulación del apetito, el hambre, la saciedad y el gasto energético. La mejor comprensión de las formas monogénicas de obesidad, como la deficiencia de leptina y las mutaciones de la vía de la melanocortina, y las formas sindrómicas (p. ej., el síndrome de Prader-Willi y el síndrome de Bardet-Biedl), ha aumentado nuestra comprensión de la obesidad común. Estos hallazgos están allanando el camino hacia tratamientos específicos. El desarrollo de enfoques de estudio de asociación de todo el genoma sin duda ayudará a descifrar la complejidad de la obesidad común para los casos más frecuentes de polimorfismos, probablemente destacando la importancia de los genes expresados en el cerebro. Además de los factores genéticos, la influencia de la epigenética se suma a la complejidad de la obesidad.El SNC es crucial en el control de la ingesta de alimentos, el almacenamiento de combustible y el metabolismo. En las siguientes subsecciones, analizamos brevemente las regiones cerebrales más reconocidas que intervienen en la fisiopatología de la obesidad. Existe un consenso general entre los científicos especializados en obesidad en que múltiples regiones cerebrales distribuidas espacialmente interactúan anatómica y funcionalmente para regular el peso corporal. Las regiones cerebrales subcorticales interactúan con áreas cerebrales corticales superiores y señales hormonales (p. ej., leptina y hormonas intestinales como el GLP-1) para regular la masa de adipocitos. La desregulación en estos circuitos neuronales puede provocar un desequilibrio entre la ingesta y el gasto energético, lo que promueve la acumulación descontrolada de grasa, el aumento de peso y el desarrollo de la obesidad. 93 Comprender las complejidades del papel del cerebro en la fisiopatología de la obesidad puede ayudar a fundamentar futuras intervenciones dirigidas a la prevención y el tratamiento de la obesidad.
Hipotálamo
El hipotálamo es una región cerebral subcortical crucial que actúa como centro de control clave para la regulación de la masa de adipocitos.
Contiene grupos especializados de neuronas, incluyendo el núcleo arqueado, que alberga dos poblaciones distintas: neuronas orexigénicas (estimulantes del apetito), que producen el neuropéptido Y (NPY) y el péptido relacionado con agoutí (AgRP), y neuronas anorexígenas (supresoras del apetito), que producen proopiomelanocortina (POMC) y el transcrito regulado por cocaína y anfetamina (CART). Cuando la masa de adipocitos está por debajo del nivel fisiológicamente deseado, a menudo se produce una disfunción de estos circuitos hipotalámicos. El aumento de los niveles de NPY y AgRP promueve la sobrealimentación y la disminución del gasto energético, mientras que la disminución de la expresión de POMC y CART resulta en una menor saciedad y un aumento de la ingesta de alimentos. Esta desregulación promueve el aumento de peso hasta que se alcanza la masa de adipocitos fisiológicamente defendida.
Núcleo del tracto solitario (NTS)
Ubicadas en el rombencéfalo, estas neuronas reciben información sensorial vagal que informa al cerebro sobre la presencia de alimentos ingeridos en el tracto gastrointestinal. Las neuronas NTS expresan de forma única el gen del proglucagón para la expresión de GLP-1 y transmiten este péptido a múltiples sitios del cerebro que expresan el receptor de GLP-1. Las neuronas NTS expresan receptores para múltiples péptidos de saciedad, como la leptina, la melanocortina y el GLP-1, y son clave para el control de la saciedad. 93
Núcleo accumbens (NAc)
El NAc es una estructura subcortical asociada al sistema de recompensa del cerebro, que desempeña un papel en el refuerzo de conductas relacionadas con la ingesta de alimentos. En la obesidad, pueden producirse cambios en la señalización dopaminérgica dentro del NAc, lo que provoca una alteración en el procesamiento de la recompensa y un mayor deseo de alimentos de alta palatabilidad y alta densidad calórica. Por lo tanto, si la masa de adipocitos del cuerpo está por debajo del nivel fisiológico deseado, el NAc puede contribuir a que una persona prefiera alimentos de alta densidad calórica, o incluso a que apetezcan alimentos que antes eran menos apetecibles. 93
Área tegmental ventral (AVT)
El ATV participa en el sistema de recompensa cerebral y responde a las características sensoriales de la dieta que producen placer y pueden inducir la sobrealimentación. Contiene neuronas dopaminérgicas que se proyectan al NAc y a otras regiones cerebrales, como la corteza prefrontal. En la obesidad, puede haber una desregulación en la señalización dopaminérgica del ATV, lo que contribuye al refuerzo de las conductas de sobrealimentación. 93
Amígdala
La amígdala participa en el procesamiento de las emociones, incluidas las relacionadas con la comida. En personas con obesidad, la respuesta de la amígdala a las señales alimentarias puede verse alterada, lo que provoca un mayor impulso emocional de comer, incluso sin sentir hambre fisiológica. Cuando se aplican tratamientos eficaces para la obesidad, los pacientes suelen reportar una reducción en la ingesta de alimentos emocionales. 93
Hipocampo
El hipocampo está asociado con la memoria y el aprendizaje espacial. Si un paciente padece obesidad, esto puede alterar el hipocampo, afectando la memoria alimentaria y los procesos cognitivos, lo que podría influir en las conductas alimentarias. 93
Corteza prefrontal
Una región cerebral que se considera ampliamente asociada con el control ejecutivo y es importante para él. Esta región es crucial para el control inhibitorio cognitivo de la ingesta de alimentos. 93
Acumulación ectópica de lípidos
Múltiples órganos pueden acumular un exceso de lípidos, tanto intersticial como intracelularmente, en respuesta a una carga energética prolongada. El hígado y el músculo esquelético son los principales sitios de acumulación de lípidos ectópicos. Se puede observar un aumento de lípidos ectópicos a las pocas horas de superar la tasa de incorporación al tejido adiposo, y puede disminuir con relativa rapidez en condiciones hipocalóricas. Los lípidos ectópicos se asocian generalmente con la aparición y progresión de la resistencia a la insulina y la inflamación. Cabe destacar que los factores genéticos que determinan la distribución de la grasa son en gran medida distintos de los que afectan la adiposidad general, estimada mediante el IMC. 78,94
Resistencia a la insulina
La obesidad no es suficiente ni necesaria para el desarrollo de resistencia a la insulina ni la progresión de la enfermedad cardiometabólica. Las personas delgadas pueden ser resistentes a la insulina y, por el contrario, las personas con obesidad pueden ser sensibles a la insulina sin un mayor riesgo de diabetes o enfermedad cardiovascular en el futuro. 96 Sin embargo, una clara mayoría de las personas con obesidad padecen diversos grados de resistencia a la insulina. El desarrollo de exceso de adiposidad exacerba la resistencia a la insulina en personas predispuestas a los efectos adversos de la obesidad sobre la sensibilidad a la insulina y la enfermedad cardiometabólica. Para una persona con resistencia a la insulina, los efectos pueden ser subclínicos durante gran parte de su vida, pero eventualmente dan lugar a manifestaciones clínicas como prediabetes, dislipidemia, hipertensión, síndrome metabólico y esteatosis hepática, lo que contribuye al desarrollo de diabetes tipo 2, enfermedad cardiovascular y enfermedad hepática esteatótica asociada a disfunción metabólica (MASLD). Las personas afectadas suelen presentar tejido adiposo inflamado disfuncional, acumulación ectópica de grasa, estrés hemodinámico y disfunción endotelial. La resistencia a la insulina en el tejido adiposo promueve una mayor lipólisis y liberación de ácidos grasos libres. La acumulación de ácidos grasos libres en los hepatocitos causa resistencia hepática a la insulina, esteatosis hepática y aumento de la gluconeogénesis y la producción hepática de glucosa, lo que contribuye al aumento de la glucosa en sangre en ayunas. La acumulación excesiva de ácidos grasos libres en los músculos esqueléticos también contribuye a la resistencia localizada a la insulina, con un cambio hacia la oxidación de ácidos grasos libres y lejos del metabolismo de la glucosa, lo que contribuye a la intolerancia sistémica a la glucosa. Inicialmente, como mecanismo compensatorio, las células β pancreáticas secretan una mayor cantidad de insulina (es decir, hiperinsulinemia). Los individuos predispuestos a la glucotoxicidad y lipotoxicidad de las células β tienen una disminución gradual en la secreción de insulina, que se vuelve insuficiente para el metabolismo normal de la glucosa, las proteínas y los lípidos. 97 Dichos pacientes tienen un alto riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 manifiesta. 97 Sin embargo, la hiperinsulinemia puede contribuir a ciertas complicaciones de la obesidad o enfermedades relacionadas, incluyendo trastornos hormonales relacionados con las hormonas sexuales y el cáncer (es decir, efecto mitogénico de la insulina). 98,99
Inflamación y microbiota intestinal
La composición y la funcionalidad de la microbiota intestinal se alteran en la obesidad, con una tendencia hacia una mayor abundancia de Proteobacteria y Firmicutes. 100 El aumento de la permeabilidad intestinal a productos bacterianos como el lipopolisacárido (un potente estímulo inflamatorio) también ocurre con mayor frecuencia en personas con obesidad. 100 En todas estas circunstancias, el estímulo inflamatorio es constante, lo que resulta en el reclutamiento crónico y la activación de leucocitos mononucleares para restaurar la función tisular y contener el daño. El exceso de nutrientes también puede mediar de forma autónoma la inflamación celular a través de la activación de bucles transcripcionales como IKKb–NFκB. 95 En consecuencia, la obesidad funciona como un estado de inflamación crónica que se origina en el tejido adiposo, pero también se produce sistémicamente.
Manifestaciones clínicas de disfunción orgánica causada directamente por la obesidad en adultos
La obesidad puede causar directamente disfunción orgánica a través de varios mecanismos fisiopatológicos, incluyendo el efecto físico del aumento de la masa de tejido adiposo, la presencia de grasa ectópica dentro de los tejidos y órganos, efectos metabólicos, mecanismos inflamatorios y consecuencias psicológicas ( figura 3 ). El desarrollo de disfunción orgánica y complicaciones de la obesidad, ya sean cardiometabólicas o biomecánicas, pueden surgir en diferentes niveles de adiposidad en diferentes individuos. Además, la gravedad de los síntomas y complicaciones varía entre individuos en cualquier IMC dado, y no todas las personas son susceptibles a los mismos síntomas y complicaciones. Al igual que con otros procesos de enfermedades crónicas, la presencia y gravedad de varias complicaciones están determinadas por subconjuntos superpuestos y separados de genes; aquellos que causan el exceso de adiposidad en sí, junto con interacciones que involucran distintos determinantes ambientales y conductuales bajo la influencia del exceso de adiposidad. 98 El contexto social y cultural de la obesidad también es importante y puede actuar como un modificador para estos procesos patológicos. Estas predisposiciones a la disfunción orgánica y complicaciones son parte integral de la fisiopatología y la historia natural de la obesidad clínica.En esta sección, revisamos las manifestaciones clave de la obesidad clínica, describiendo cómo el exceso de adiposidad afecta a los principales órganos, tejidos y sistemas corporales, causando problemas de salud. Estas manifestaciones clínicas son responsables de la morbilidad, la mortalidad y el deterioro de la calidad de vida en las personas con obesidad.
Músculoesquelético
La osteoartritis, que afecta especialmente a las articulaciones grandes que soportan peso, como las caderas y las rodillas, se desarrolla como efecto directo del aumento de tamaño corporal en estas articulaciones. Los factores metabólicos e inflamatorios relacionados con el peso contribuyen a la carga mecánica directa. La osteoartritis, agravada por el exceso de peso corporal, se asocia con molestias y dolor, lo que limita la movilidad y, a su vez, contribuye a un mayor aumento de peso. Puede producirse una disminución de las actividades de la vida diaria debido a las restricciones de movimiento y al desacondicionamiento del músculo esquelético, lo que conduce a la sarcopenia relacionada con la obesidad. 101
Vías respiratorias superiores
La obstrucción de las vías respiratorias superiores causada directamente por la obesidad provoca el desarrollo de trastornos respiratorios del sueño, que se manifiestan en un espectro que abarca desde ronquidos con aumento de la resistencia de las vías respiratorias superiores hasta apnea obstructiva del sueño y síndrome de hipoventilación por obesidad.
El aumento de la masa grasa, especialmente en el cuello, afecta directamente la función respiratoria, provocando episodios repetidos de apnea durante el sueño, que pueden verse exacerbados por la reducción de la distensibilidad pulmonar de la pared torácica, lo que conlleva un mayor trabajo respiratorio. La hipoxia recurrente y la activación asociada del sistema nervioso simpático y otras respuestas al estrés pueden contribuir a tasas más altas de hipertensión, síndrome metabólico y diabetes tipo 2 en personas con obesidad y trastornos respiratorios del sueño.
Respiratorio
Los efectos físicos del aumento de la adiposidad intraabdominal y central sobre la distensibilidad diafragmática y la función pulmonar también pueden contribuir a la disnea, especialmente durante períodos de mayor requerimiento de oxígeno, como la actividad física, o durante una infección respiratoria (incluida la COVID-19). Las sibilancias pueden presentarse como un síntoma aislado o exacerbar enfermedades respiratorias preexistentes, como el asma y la EPOC. 103
Linfático
El linfedema de las extremidades inferiores está estrechamente asociado con la obesidad grave, especialmente en mujeres, que se desarrolla debido a la compresión mecánica de los vasos linfáticos y la reducción del drenaje, con sensación de dolor, opresión o ambos, lo que resulta en una disminución de la amplitud de movimiento. El linfedema también puede provocar infecciones graves, formación de úlceras, morbilidad psicosocial y transformación maligna.<sup> 104,105 </sup> El lipoedema es un trastorno doloroso caracterizado por la acumulación simétrica de tejido graso subcutáneo en las piernas, que se presenta casi exclusivamente en mujeres. El mecanismo del lipoedema es poco conocido, pero las vías inflamatorias podrían influir en la progresión de la enfermedad. En su fase avanzada, el lipoedema puede ir acompañado de linfedema.<sup> 106
Cardiovascular
La relación entre la obesidad y la enfermedad cardiovascular no se entiende bien, debido a la presencia de múltiples factores de riesgo superpuestos. Sin embargo, hay un consenso emergente, basado en estudios epidemiológicos, genéticos (estudios de aleatorización mendeliana), 107 y fisiopatológicos, de que la exposición agregada al exceso de peso puede, a lo largo de muchos años, conducir a la enfermedad cardiovascular aterosclerótica (es decir, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular y enfermedad arterial periférica) a través de los factores de riesgo causales establecidos de hipertensión, dislipidemia y diabetes.108,109 Sin embargo, la evidencia epidemiológica, genética y de ensayos respalda vínculos más fuertes de la obesidad con la insuficiencia cardíaca incidente que con la enfermedad cardiovascular aterosclerótica. La evidencia en los últimos años muestra mejoras relativamente rápidas y considerables en los principales síntomas de insuficiencia cardíaca con pérdida de peso inducida por fármacos e inducida por el estilo de vida entre personas con insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada. 110,111 La obesidad probablemente acelera la insuficiencia cardíaca a través de los efectos sobre las vías hemodinámicas, metabólicas, celulares, inflamatorias y mecánicas, 112 pero las contribuciones relativas de cada vía no están bien establecidas. Los estudios epidemiológicos sugieren que los factores de riesgo cardiovascular tradicionales explican la mayor parte de la asociación entre el IMC y el riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica, pero solo la mitad de la asociación del IMC con la insuficiencia cardíaca incidente. 113 La obesidad también se asocia causalmente con la fibrilación auricular, con evidencia preliminar de una reducción de la fibrilación auricular incidente a partir de una gran pérdida de peso (p. ej., >10% de la masa corporal total). 114 La obesidad aumenta el riesgo de tromboembolia, que también se ha confirmado genéticamente. 107 Este mayor riesgo probablemente se debe tanto a los efectos mecánicos que influyen en el flujo sanguíneo en las extremidades inferiores como al aumento de las concentraciones circulantes de factores protrombóticos, algunos de los cuales son secretados por el aumento del tejido adiposo visceral.
Metabólico
La hiperglucemia se debe a mecanismos complejos que incluyen el desarrollo de resistencia a la insulina, junto con una disfunción relativa de las células β. Los niveles elevados de adiposidad empeoran la resistencia a la insulina, aumentando la demanda de células β, especialmente cuando la grasa se deposita ectópicamente en el hígado y el músculo. Nuevas evidencias respaldan la idea de que el depósito de grasa ectópica en los islotes pancreáticos, posiblemente dentro de las propias células β, contribuye al deterioro progresivo de la función de las células β (que es reversible con la pérdida de peso) 115 en personas genéticamente susceptibles. 116–118La dislipidemia asociada con la obesidad o la grasa ectópica se caracteriza por: quilomicronemia posprandial excesiva y prolongada; altas concentraciones plasmáticas de triglicéridos y partículas VLDL grandes; baja concentración de colesterol HDL; y aumento de la concentración de partículas LDL pequeñas y densas (y, por lo tanto, del número de partículas patógenas que contienen apolipoproteína B), no necesariamente acompañado de un aumento del colesterol LDL. 119 El aumento en la concentración de moléculas VLDL grandes circulantes que contienen triglicéridos, que se encuentra en la obesidad, se debe a una mayor producción hepática impulsada por un mayor flujo de ácidos grasos al hígado (a menudo relacionado con el exceso de grasa hepática) y una reducción del aclaramiento debido a la disminución de la lipoproteína lipasa. En consonancia con estas interacciones, muchas personas con obesidad presentan niveles elevados de triglicéridos, evidencia indirecta de un exceso de grasa hepática, y a menudo, un colesterol HDL reducido y concentraciones elevadas de glucosa en sangre y HbA₁₃ . 120
Reproductivo
Tanto hombres como mujeres pueden presentar disfunción gonadal como resultado de adaptaciones hormonales complejas a la obesidad. La obesidad puede ser causa de problemas de fertilidad. 98,121,122 En mujeres, la disfunción hormonal del tejido adiposo y la hiperinsulinemia (que puede actuar como una gonadotropina) por resistencia a la insulina constituyen los principales vínculos con el desarrollo del hiperandrogenismo funcional o síndrome de ovario poliquístico. 98 Los síntomas clínicos de estos trastornos son alteraciones de la menstruación (debido a problemas de ovulación), hirsutismo, acné y problemas de fertilidad. 98 En hombres, la obesidad es causa de hipogonadismo hipogonadotrópico, que resulta en alteraciones de la espermatogénesis y disfunción eréctil. 121-123 El hipogonadismo puede tener efectos adversos en la proporción de masa magra o grasa corporal, agravando así la obesidad existente. 121,122
Hígado
El depósito de grasa ectópica en el hígado entre individuos susceptibles puede conducir al desarrollo de MASLD. 124 Una vez que la MASLD progresa más allá de la esteatosis a la esteatohepatitis con fibrosis, existe un riesgo sustancial de cirrosis, insuficiencia hepática y carcinoma hepatocelular. 124,125 La presencia de MASLD también se asocia con un mayor riesgo de diabetes tipo 2 (y está presente en ~70% de las personas con diabetes tipo 2) y enfermedad cardiovascular. 125 La fibrosis se considera un paso patogénico crucial y un predictor de la progresión hacia la cirrosis; por lo tanto, tiene gran relevancia clínica.
Renal y urinario
El desarrollo de la glomerulopatía relacionada con la obesidad es bien conocido y puede conducir a una enfermedad renal terminal. La causa es compleja y parece estar relacionada con procesos metabólicos u hormonales (es decir, aumento de la actividad simpática, activación del sistema renina-angiotensina y resistencia a la insulina), hemodinámicos e inflamatorios que se desarrollan como resultado del aumento de la masa grasa. 126La incontinencia urinaria es común en mujeres con obesidad y se desarrolla debido a una alta presión intraabdominal combinada con disfunción del suelo pélvico. 127 Los hombres con obesidad tienen tasas elevadas de disfunción eréctil y síntomas del tracto urinario inferior. 123
Sistema nervioso central
La hipertensión intracraneal idiopática, que suele presentarse con cefaleas progresivas e intensas, pérdida de visión por papiledema o ambas, es una consecuencia menos común, pero grave, de la obesidad. 128 La hipertensión idiopática suele presentarse en mujeres jóvenes en edad reproductiva y presenta una fuerte asociación con la obesidad. El diagnóstico se basa en las características clínicas, la exclusión de otras causas mediante resonancia magnética y la evidencia de aumento de la presión intracraneal durante la punción lumbar. 128 La obesidad también puede contribuir al desarrollo de neuropatía periférica, independientemente del estado glucémico. 129,130
Efecto de la obesidad en las actividades diarias
La obesidad a menudo genera discapacidad que restringe las actividades rutinarias de la vida diaria, incluyendo aspectos de su manejo, como la actividad física, la preparación de comidas y el acceso a la atención médica. 131 Las restricciones físicas pueden limitar la movilidad, el equilibrio y la amplitud de movimiento, lo que dificulta las actividades de autocuidado, como la higiene personal, el baño, el aseo, el vestirse y el cuidado de la piel o los pies. El riesgo de lesiones por caídas es mayor y se relaciona con la movilidad y la estabilidad postural deficientes, especialmente en personas con obesidad de clase 2 o 3. La distribución adiposa no parece influir en la función de las extremidades inferiores, pero las lesiones por caídas se reportan con mayor frecuencia en hombres mayores con obesidad que en hombres mayores sin obesidad.
La neuropatía periférica y el dolor crónico están relacionados con la obesidad clínica y pueden contribuir al deterioro funcional.
Efecto clínico más amplio de la obesidad en adultos (debido a enfermedades o afecciones relacionadas con la obesidad)
Obesidad y cáncer
El cáncer es una de las principales causas de muerte a nivel mundial. La obesidad se asocia con un mayor riesgo de 13 tipos de cáncer, que representan más del 40% de los diagnósticos de cáncer anuales. 99,133,134 La obesidad aumenta el riesgo de cáncer al estimular las vías de señalización anabólica, alterar la regulación hormonal, aumentar la inflamación, inducir daño al ADN y deteriorar los mecanismos de reparación del ADN, aunque los mecanismos de acción específicos siguen siendo poco claros. 133 El diagnóstico de algunos cánceres puede verse retrasado por la obesidad, debido a la disminución de la calidad de las imágenes y algunas pruebas de biomarcadores. La obesidad se asocia con un mayor riesgo de mortalidad en pacientes con cáncer debido a la alteración del metabolismo de los fármacos, la resistencia a la quimioterapia, la carcinogénesis acelerada o una combinación de estos factores. 134
Salud mental, incluidos los trastornos alimentarios
Un factor importante que contribuye a la obesidad es el estrés psicológico, que puede llevar a una alimentación descontrolada. 134 El estrés psicológico no solo altera la cantidad de alimentos ingeridos, sino que también modifica los patrones de alimentación, alejándolos de las dietas recomendadas y optando por alimentos más dulces y grasosos. Estos comportamientos resultan en una ingesta excesiva de calorías, en parte inconsciente. Existe una fuerte asociación entre los trastornos alimentarios y la falta de ejercicio, lo que puede exacerbar los niveles de estrés y, además, provocar un aumento en la ingesta de alimentos.La obesidad y la depresión presentan relaciones bidireccionales con una prevalencia creciente y comparten diversas vías patogénicas putativas. Entre estas vías se incluyen el riesgo genético, el eje hipotálamo-hipofisario-adrenal, la activación neuroinflamatoria y la interacción entre la regulación homeostática neurohormonal de la ingesta de alimentos (p. ej., el apetito o el antojo) y los circuitos centrales que controlan el estado de ánimo (p. ej., el sistema de recompensa). Además, está bien establecido que el trauma del desarrollo y las adversidades infantiles se asocian con una mayor probabilidad de desarrollar obesidad en la edad adulta 135,136 Las afecciones relacionadas con la obesidad (como los trastornos del sueño, las conductas y los trastornos alimentarios, la discapacidad, el estigma relacionado con el peso, la baja autoestima y el deterioro psicosocial) afectan la calidad de vida en ambas afecciones. Las asociaciones entre la obesidad y la ansiedad no están claras, ya que se han reportado relaciones positivas, negativas y nulas. 137-139Si bien esta Comisión reconoce que la obesidad facilita el desarrollo de diversos trastornos mentales, los mecanismos que subyacen a estas asociaciones son complejos y no se comprenden completamente. En este contexto, no hubo consenso sobre si los trastornos mentales pueden ser causados directamente por la obesidad, independientemente de otros factores causales. Por lo tanto, no cumplen los principios para los criterios diagnósticos de la obesidad clínica. Sin embargo, los trastornos mentales deben considerarse enfermedades o trastornos relacionados con la obesidad en personas con obesidad. Lamentablemente, muchos medicamentos utilizados para tratar trastornos mentales promueven el aumento de peso, lo que agrava la obesidad. Los profesionales de la salud deben informar a los pacientes sobre estos riesgos al considerar el uso de estos medicamentos. Los trastornos alimentarios son comunes entre las personas que viven con obesidad, especialmente el trastorno por atracón y el síndrome del comedor nocturno. 140 Los vínculos aquí podrían ser bidireccionales, ya que estos síndromes podrían ser tanto causas como consecuencias de la obesidad. 141
Alteraciones de otros dominios cognitivos en la obesidad
Las funciones ejecutivas son cruciales para mantener objetivos a largo plazo en la vida diaria. Los efectos perjudiciales del sobrepeso en las funciones ejecutivas determinan la capacidad de las personas para romper con hábitos arraigados, como la alimentación poco saludable y los hábitos de ejercicio físico en la obesidad. 142
Piel
La integridad de la piel se ve comprometida por la obesidad. La mayoría de los problemas se presentan en zonas de contacto directo, como debajo de los senos, axilas, ingles, muslos y abdomen inferior. El roce y la humedad excesiva dañan la piel, causando inflamación y erupciones cutáneas (p. ej., intertrigo), que predisponen a infecciones fúngicas y bacterianas. Los problemas se agravan por la dificultad para acceder y limpiar las zonas de riesgo, y por la inmovilidad de la piel gruesa (es decir, pliegues cutáneos secundarios, que son proporcionales al peso de la persona) en las zonas de contacto donde pueden producirse lesiones por presión. La integridad de la piel también se ve comprometida por la insuficiencia venosa de las extremidades inferiores, el linfedema y el lipo-edema, con un mayor riesgo de celulitis. El exceso de adiposidad intensifica muchos trastornos inflamatorios cutáneos comunes a través de las vías metabólicas e inflamatorias generadas por los adipocitos. 143 En conjunto, estas condiciones físicas tienen un efecto sobre el bienestar psicosocial y socioeconómico.
El estigma de la obesidad
El estigma, los prejuicios y la discriminación relacionados con el peso son problemas globales generalizados que pueden afectar la experiencia de vida de las personas con obesidad. Entre el 19 % y el 42 % de los adultos con un IMC alto, en particular las mujeres, reportan discriminación por peso.11 Existe una mayor prevalencia (40 %-50 %) del estigma internalizado (es decir, autodirigido) relacionado con el peso, especialmente entre las personas que intentan perder peso. Los medios de comunicación son una fuente frecuente de sesgo relacionado con el peso a través de imágenes e historias que presentan la obesidad como un problema de responsabilidad personal fallida. Las intervenciones para la obesidad, como la farmacoterapia y la cirugía metabólica o bariátrica, pueden ser objeto de perspectivas estigmatizadoras, lo que limita su uso.143 Los profesionales de los servicios de salud son una fuente común de sesgo relacionado con el peso, lo que puede llevar a que las personas eviten o retrasen la consulta con profesionales de la salud. El sesgo relacionado con el peso en la sociedad en general y entre los profesionales de la salud puede dificultar el acceso a terapias basadas en la evidencia. 144 El estigma del peso afecta negativamente la salud mental y física más allá de la obesidad en sí misma a través del estigma internalizado, el estrés, el aislamiento social, la baja autoestima, la ansiedad, la depresión y el abuso de sustancias. Paradójicamente, el estigma del peso puede exacerbar los trastornos alimentarios, los atracones, la sobrealimentación emocional, la elección de dietas poco saludables, la evitación de la actividad física y el fomento del sedentarismo. La discriminación por peso puede causar que las personas tengan mayores niveles de aumento de peso, riesgo cardiometabólico, complicaciones relacionadas con la obesidad y un aumento de la mortalidad. 11 Los subgrupos más vulnerables al estigma incluyen a las personas más jóvenes con obesidad, las personas que buscan cirugía bariátrica o metabólica y los pacientes con enfermedades psiquiátricas. Por lo tanto, el estigma del peso puede servir como un contribuyente psicosocial a los comportamientos obesógenos. 145 A los efectos adversos del estigma del peso se suma el sesgo de peso internalizado, que puede afectar negativamente las interacciones con la atención médica y el acceso a la misma. 146 Se necesita un cambio social para abordar estos efectos adversos del estigma en la salud y la atención de las personas que viven con obesidad.
Obesidad en niños y adolescentes
La obesidad infantil y adolescente se ha convertido en una importante carga sanitaria, social y económica a nivel mundial. 147 Entre los niños y adolescentes de 5 a 19 años, la prevalencia del sobrepeso y la obesidad ha aumentado considerablemente, de tan solo el 4 % en 1975 a más del 18 % en 2016. En este grupo de edad, la prevalencia mundial de la obesidad aumentó del 1 % en 1975 al 7 % (6 % de las niñas, 8 % de los niños) en 2016, con más de 124 millones de niños y adolescentes con la enfermedad. La obesidad puede desarrollarse en etapas tempranas de la vida: en 2019, se estimó que 38,2 millones de niños menores de 5 años tenían sobrepeso u obesidad. Cada vez hay más pruebas de que la obesidad infantil y adolescente sienta las bases para otras enfermedades no transmisibles, como la diabetes tipo 2, la cardiopatía coronaria, la hipertensión, los accidentes cerebrovasculares, ciertos tipos de cáncer y las enfermedades pulmonares o renales, que se encuentran entre las principales causas de muerte y discapacidad. Cuanto mayor sea el IMC infantil, mayor será el riesgo de desarrollar enfermedades no transmisibles relacionadas con la obesidad en la edad adulta. Desde 2021 , investigaciones realizadas en un amplio sistema de atención médica pediátrica estadounidense informaron que los niños y adolescentes con obesidad tenían entre un 22 % y un 104 % más de probabilidades de ser diagnosticados con dos o más enfermedades relacionadas con la obesidad como diagnósticos principales, dependiendo de la gravedad de la obesidad, en comparación con las personas clasificadas como sin obesidad .
Al igual que en los adultos, la obesidad infantil puede causar disfunción orgánica directamente a través de diversos mecanismos fisiopatológicos, que van desde los efectos físicos del aumento de la masa de tejido adiposo (p. ej., apnea obstructiva del sueño, genu valgo o pie plano), la presencia de grasa ectópica en tejidos y órganos, efectos metabólicos y mecanismos inflamatorios, hasta efectos psicológicos. La presencia y la gravedad de la disfunción orgánica relacionada con la obesidad varían entre niños y adolescentes, y no todas las personas son susceptibles a las mismas complicaciones. Es común durante la infancia observar solo signos preclínicos de disfunción orgánica, lo que probablemente se deba a la etapa temprana de la progresión de la enfermedad, una menor exposición a los factores de estrés relacionados con la obesidad y una mayor capacidad de reparación y compensación. El diagnóstico y el tratamiento tempranos de la obesidad en niños y adolescentes son esenciales, ya que es probable que desarrollen enfermedades o trastornos a corto o mediano plazo, y que continúen con obesidad en la edad adulta, lo que los pone en riesgo de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades no transmisibles. Aproximadamente la mitad de los niños con obesidad la padecerán a lo largo de su vida, con efectos considerables en la morbilidad adulta. Un estudio de 2018 demostró que la remisión del sobrepeso al final de la adolescencia puede reducir el riesgo de diabetes tipo 2. 152 Por lo tanto, la obesidad infantil y adolescente debe ser una prioridad absoluta para los sistemas de salud, con el fin de prevenir las enfermedades no transmisibles y reducir la carga de la obesidad en las personas, las sociedades y las economías.
Manifestaciones clínicas de disfunción orgánica causada directamente por la obesidad en niños y adolescentes
Esta sección revisa las manifestaciones clave de la obesidad clínica en niños y adolescentes, describiendo cómo el exceso de adiposidad afecta a los principales órganos, tejidos y sistemas corporales, causando problemas de salud. Sin embargo, al igual que en los adultos, la obesidad también puede facilitar el desarrollo de enfermedades o trastornos relacionados con la obesidad que aumentan el riesgo de morbilidad, mortalidad y deterioro de la calidad de vida en la infancia y en la edad adulta si no se trata.
Músculoesquelético
La mala alineación de las piernas y la postura, y la consiguiente alteración de la función física, se asocian comúnmente con la obesidad en niños y adolescentes. 153 Un metaanálisis de 2021 mostró que, en comparación con sus pares sin obesidad, los niños y adolescentes con obesidad tienen 1,4 veces más riesgo de presentar hiperlordosis lumbar, 5,9 veces más riesgo de genu valgo, 1,5 veces más riesgo de pie plano y 1,7 veces más riesgo de presentar cualquier tipo de alteración postural. 153 Las desalineaciones pueden contribuir al dolor recurrente o crónico, tropiezos y caídas. Los niños con obesidad podrían presentar niveles crecientes de valgo de rodilla durante la adolescencia, lo que agrava aún más los problemas de alineación. La obesidad también está fuertemente asociada con el deslizamiento de la epífisis de la cabeza femoral, especialmente en niños. El dolor de cadera es el síntoma más frecuente, seguido de la cojera, y el signo clínico más frecuente es la restricción de la rotación interna medial. La obesidad infantil también se asocia con un mayor riesgo de fracturas. La obesidad a los 4 años se asocia con un 70% y un 20% de riesgo adicional de fracturas de miembros inferiores y superiores, respectivamente, durante la infancia. Una revisión sistemática de 2014 mostró que los niños con sobrepeso u obesidad tienen un 26% más de riesgo de dolor musculoesquelético155 y una mayor predisposición a desarrollar osteoartritis en la edad adulta, en comparación con los niños con peso normal.
Vías respiratorias superiores
Al igual que en adultos, existe evidencia en niños y adolescentes de obstrucción de las vías respiratorias superiores causada directamente por la obesidad, lo que resulta en el desarrollo de trastornos respiratorios del sueño, especialmente el síndrome de apnea obstructiva del sueño. El síndrome de apnea del sueño abarca un espectro que va desde los ronquidos hasta la obstrucción parcial recurrente (es decir, hipopneas) o completa (es decir, apneas) de las vías respiratorias superiores. La hipoxia recurrente, con la activación asociada del sistema nervioso simpático y otras respuestas al estrés, podría contribuir a un mayor riesgo de disfunción endotelial e hipertensión sistémica durante la infancia y la edad adulta.
Respiratorio
En los adultos, los efectos físicos del aumento de la adiposidad intraabdominal y central sobre la distensibilidad diafragmática y la función pulmonar pueden contribuir a la disnea, especialmente durante la actividad física o una infección respiratoria. En niños y adolescentes, el asma y la obesidad pueden coexistir debido a factores patogénicos comunes, como factores ambientales (p. ej., contaminantes del aire, tabaquismo, dieta y bajos niveles de vitamina D), factores genéticos, el crecimiento pulmonar, el microbioma, el estrés oxidativo y componentes inmunológicos.
Cardiovascular
Existe una amplia evidencia que vincula la obesidad infantil con futuras enfermedades cardiovasculares en la edad adulta. La disfunción endotelial, que constituye el primer paso en el desarrollo de la aterosclerosis, puede estar presente ya antes de la pubertad en niños con obesidad. Más allá del efecto directo del exceso de adiposidad en la aceleración del desarrollo de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica, la acumulación de factores de riesgo cardiometabólicos, como la hipertensión sistémica, la resistencia a la insulina, la dislipidemia y la diabetes tipo 2, agrava el riesgo de enfermedad cardíaca.160,161 De hecho, el 70 % de los niños con obesidad presenta al menos un factor de riesgo de enfermedad cardiovascular, y el 39 % presenta dos o más.
Existe evidencia sólida de que el aumento de la presión arterial es más prevalente entre niños y adolescentes con sobrepeso u obesidad, en comparación con aquellos con un peso normal.163,164
Metabólico
Las manifestaciones metabólicas de la obesidad descritas en adultos también se presentan en la obesidad infantil. La prediabetes es relativamente común en niños con obesidad, presentándose en el 25 % de niños y adolescentes en un estudio poblacional en EE. UU., y en el 25 % de los adolescentes y el 14 % de los niños con sobrepeso u obesidad en un estudio en Italia. 165,166 La diabetes tipo 2 es menos común en niños que en adultos, aunque los estudios sugieren que su incidencia está aumentando, especialmente entre adolescentes hispanos y negros no hispanos. 167Además, en una revisión sistemática de 2022, el 75 % de los niños diagnosticados con diabetes tipo 2 presentaban obesidad al momento del diagnóstico.
La dislipidemia asociada a la obesidad es similar en niños y adultos, con una fisiopatología similar. Los niveles elevados de triglicéridos y bajos de HDL se observan con frecuencia en la población pediátrica con obesidad, con mayor prevalencia en aquellos con obesidad grave.
Reproductivo
Al igual que en los adultos, se ha descrito disfunción reproductiva en adolescentes con obesidad. 171 Entre las adolescentes, los efectos neuroendocrinos de la obesidad se manifiestan como un inicio más temprano de la pubertad y la menarquia, hiperandrogenismo que conduce a menstruaciones irregulares o ausentes, sangrado uterino anormal, síndrome de ovario poliquístico y tasas más altas de dismenorrea y trastornos premenstruales. 172,173
Hígado
Al igual que en los adultos, se observa el depósito de grasa ectópica en el hígado en niños con obesidad, lo que conduce al desarrollo de MASLD,174 la cual es la causa más común de enfermedad hepática en niños en muchas partes del mundo. Por ejemplo, se estima que el 38% de los niños con obesidad en EE. UU. presentan MASLD.175 La MASLD se presenta en un espectro durante la infancia, desde esteatosis hasta esteatohepatitis con fibrosis y cirrosis. 176 En una declaración de consenso multiorganizacional de 2023, los criterios para MASLD en la población pediátrica incluyeron la presencia de esteatosis identificada mediante imágenes o biopsia y evidencia de alteración cardiometabólica, incluyendo al menos una de las siguientes: obesidad, disglucemia, hipertensión o dislipidemia (p. ej., triglicéridos elevados en ayunas o colesterol HDL bajo), sin otra causa evidente de enfermedad hepática esteatótica.174,177
Sistema renal y urinario
La glomerulopatía relacionada con la obesidad se informa entre niños y adolescentes con una presentación clínica y fisiopatología similares a las de los adultos. 178 Al igual que en los adultos, 179 la glomerulopatía relacionada con la obesidad a menudo se diagnostica entre individuos con un IMC elevado para la edad y el sexo, sin otra enfermedad renal primaria o causa de enfermedad renal. 180,181La obesidad se asocia con enuresis nocturna en adolescentes. 182
Sistema nervioso central
Al igual que en los adultos, la hipertensión intracraneal idiopática puede presentarse con signos y síntomas de dolor de cabeza, náuseas o vómitos, o síntomas visuales como pérdida transitoria de la visión, deterioro del campo visual, fotopsia, visión doble y dolor ocular. 183
Efecto de la obesidad en las actividades diarias
Los niños y adolescentes con obesidad presentan un mayor riesgo de presentar discapacidades físicas y limitaciones en la actividad que quienes no la padecen, lo cual restringe su participación física activa. Por lo general, se enfrentan a un círculo vicioso de inactividad física y pérdida de la función física. Las barreras físicas que limitan el acceso a entornos escolares, laborales e instalaciones recreativas pueden disuadir la participación activa en la vida cotidiana.<sup> 184 Además, las actitudes negativas de compañeros, docentes y profesionales de la salud contribuyen a la reducción de la actividad física y la autoestima. El riesgo de tropiezos, resbalones y caídas que causen lesiones es mayor en niños y adolescentes con obesidad que en quienes no la padecen y se relaciona con una menor movilidad y estabilidad postural.185
Efecto clínico más amplio de la obesidad en niños y adolescentes
Estigma del peso
El sesgo relacionado con el peso es generalizado en muchas culturas y puede dar lugar a que niños y adolescentes sufran estigma y sean acosados, excluidos y discriminados en el hogar, la escuela, la comunidad en general y los entornos de atención de la salud. 186 El sesgo relacionado con el peso y el estigma pueden afectar negativamente la autoestima, la salud mental, el rendimiento escolar, la participación social, los trastornos alimentarios o la alimentación desordenada y los comportamientos poco saludables de control de peso. 187 Los deterioros psicosociales relacionados con el estigma del peso pueden retrasar el tratamiento de la obesidad, creando un círculo vicioso de estigma y aumento de peso.
Salud mental, incluidos los trastornos alimentarios
En adolescentes, al igual que en adultos, existe una relación bidireccional entre la obesidad y la depresión, siendo el efecto más pronunciado entre las mujeres. 188 En comparación con un grupo comparable de la población pediátrica general, existe un mayor riesgo de ansiedad y depresión diagnosticadas por un médico en niños y adolescentes que buscan tratamiento para la obesidad, independientemente de otros factores de riesgo. 189 A nivel mundial, la autoestima y la calidad de vida relacionada con la salud se reducen sistemáticamente entre los niños y adolescentes con obesidad, con puntuaciones más bajas reportadas especialmente para el funcionamiento social, las competencias físicas y la apariencia. 190 También se ha demostrado una asociación entre las experiencias adversas en la infancia y el desarrollo de la obesidad en niños y adolescentes. 191La obesidad en adolescentes puede estar asociada con trastornos de la alimentación y de la conducta alimentaria, lo que puede dar como resultado peores resultados en la salud física y psicológica. 192 El trastorno por atracón es el más común de los trastornos de la conducta alimentaria asociados con la obesidad adolescente, junto con la bulimia nerviosa y, con menos frecuencia, la anorexia nerviosa atípica. 193
Recomendaciones de la Comisión: definiciones y criterios diagnósticos de la obesidad clínica
Las conclusiones y recomendaciones de esta Comisión se alcanzaron mediante un amplio debate sobre la evidencia y los puntos de vista, además de un proceso formal de consenso para generar recomendaciones respaldadas por la mayoría más amplia del grupo de expertos. Todas las definiciones, recomendaciones y criterios diagnósticos se acordaron por consenso unánime o casi unánime dentro del grupo de expertos. Todas las conclusiones y recomendaciones consensuadas, cada una con su correspondiente grado de acuerdo, se presentan en las tablas 1-3 . Los criterios diagnósticos de la obesidad clínica en adultos, niños y adolescentes se presentan sinópticamente en las figuras 6 y 7 .
Figura 6 Criterios diagnósticos de obesidad clínica en adultosMostrar subtítulo completoVisor de figurasFigura 7 Criterios diagnósticos de obesidad clínica en niños y adolescentes
Las conclusiones de esta Comisión también han sido revisadas y respaldadas por numerosas organizaciones en todo el mundo, que representan diversas especialidades médicas y grupos de pacientes ( apéndice 2, págs. 2-3 ).Aquí discutimos las implicaciones de estas conclusiones y recomendaciones para la práctica clínica y las políticas.
La obesidad como enfermedad
El trabajo de esta Comisión se centró en una pregunta práctica (y solucionable): ¿puede la obesidad causar directamente enfermedades crónicas, independientemente de la presencia de otras enfermedades relacionadas con la obesidad? Para determinar si la obesidad es una enfermedad en sí misma, primero habría que saber si el exceso de adiposidad puede inducir directamente la disfunción orgánica y cómo se manifiesta la enfermedad resultante.
Definición de enfermedad en la obesidad
Existe evidencia objetiva de que la obesidad puede causar enfermedad al inducir directamente la disfunción de varios órganos y tejidos. Sin embargo, reconocemos que la obesidad no tiene el mismo significado en todas las personas afectadas. No todas las personas con exceso de adiposidad presentan una enfermedad crónica; algunas personas con obesidad pueden mantener una función orgánica normal y una salud sustancialmente preservada a largo plazo. Además, el exceso de adiposidad puede ser un signo de otras enfermedades o un efecto secundario de numerosos medicamentos. Por lo tanto, la obesidad es una condición heterogénea, y un fenotipo de obesidad no refleja necesariamente una enfermedad crónica. El IMC y las medidas antropométricas no proporcionan información sobre la función orgánica ni sobre las limitaciones en las actividades de la vida diaria; por lo tanto, no permiten distinguir entre salud y enfermedad a nivel individual. Por esta razón, las medidas antropométricas de la obesidad solo pueden utilizarse como medidas de riesgo de futuras enfermedades o mortalidad relacionadas con la obesidad, no de enfermedad crónica. Con el conocimiento actual, la enfermedad debida a la obesidad solo puede definirse por la presencia de manifestaciones clínicas de función orgánica anormal.Por lo tanto, los comisionados acordaron que es necesario redefinir la obesidad para reflejar la naturaleza compleja y heterogénea de esta condición y proporcionar una mejor caracterización de su efecto sobre la salud, incluyendo su capacidad de causar enfermedades como resultado directo del exceso o la adiposidad anormal. Definimos esta enfermedad como obesidad clínica y proponemos criterios objetivos para su diagnóstico.
Definiciones generales de obesidad, causas y efectos sobre la salud
La definición optimizada de obesidad propuesta por esta Comisión (la obesidad se caracteriza por adiposidad excesiva, con o sin distribución o función anormal del tejido adiposo ( tabla 1 )) aclara que la adiposidad excesiva es la condición necesaria para la presencia de obesidad. Las anormalidades de la distribución, función o ambas de la grasa corporal pueden ser parte de la obesidad y desempeñar papeles importantes en la identificación del efecto de la obesidad sobre la salud, particularmente debido a su asociación con disfunción metabólica. Sin embargo, la presencia de estos por sí sola no es suficiente para cumplir con la definición de obesidad en ausencia de exceso de adiposidad. No obstante, la obesidad puede existir en ausencia de anormalidades de la distribución de la grasa o de la función del tejido adiposo. Por lo tanto, la distribución y función anormales de la grasa pueden caracterizar subtipos de obesidad, pero la obesidad (es decir, exceso de adiposidad) también puede existir a pesar de la distribución y función normales de la grasa.Esta aclaración nos permite distinguir la obesidad de otros trastornos del tejido adiposo, como las lipodistrofias, en las que las anomalías en la función y el depósito del tejido adiposo pueden causar enfermedades metabólicas en ausencia de obesidad. La Comisión también reconoce que las causas de la obesidad son multifactoriales, reconociendo que aún no se comprenden completamente, lo que refleja la evidencia científica de una causalidad y fisiopatología complejas, en contraste con la idea generalizada y simplista de la obesidad como un mero problema de estilo de vida.
Definiciones de obesidad clínica y preclínica
El exceso de adiposidad puede inducir directamente enfermedades (es decir, obesidad clínica), además de ser un precursor de otras enfermedades y afecciones (es decir, un riesgo para la salud). Al igual que otras enfermedades crónicas, la obesidad clínica resulta de alteraciones en la función de los órganos, del organismo en su conjunto o de ambos, inducidas directamente por el exceso de adiposidad. Esta definición de obesidad clínica ( tabla 1 ) llena un vacío conceptual importante y proporciona una identidad nosológica distinta a la obesidad, definida por evidencia objetiva de enfermedad, no solo por un fenotipo físico. Si bien la obesidad debería concebirse biológicamente como un continuo, la salud y la enfermedad se definen típicamente (y necesariamente) como condiciones distintas y dicotómicas a nivel clínico. Por lo tanto, distinguimos pragmáticamente la obesidad clínica de la obesidad preclínica, basándonos en la presencia o ausencia, respectivamente, de alteraciones sintomáticas en la función orgánica o en el deterioro de la capacidad del individuo para realizar las actividades cotidianas. En la práctica, este replanteamiento proporciona un mecanismo médicamente relevante para fundamentar el diagnóstico, la toma de decisiones clínicas y, fundamentalmente, las políticas sanitarias.El diagnóstico de obesidad clínica debería tener las mismas implicaciones que el de otras enfermedades crónicas. Por lo tanto, los pacientes diagnosticados con obesidad clínica deberían tener acceso oportuno y equitativo a atención integral y tratamientos basados en la evidencia.La caracterización de la obesidad preclínica y clínica en esta Comisión no pretende establecer una línea divisoria exacta entre un estado patológico y uno no patológico, ni entre las diferentes etapas biológicas del mismo proceso patológico (es decir, predisposición y enfermedad). Por lo tanto, si bien el término obesidad clínica identifica una enfermedad y puede considerarse como tal, la obesidad preclínica no es equivalente a un estado predisposición, como, por ejemplo, la prediabetes. Esta diferencia se debe a que la obesidad preclínica (un fenotipo de obesidad) es una condición heterogénea: puede representar una etapa anterior de la obesidad clínica (y, en ese caso, podría ser un estado predisposición), un fenotipo físico con menor tendencia a afectar directamente la función orgánica, o ser un signo de otras enfermedades o efectos secundarios de medicamentos. Se desconoce la probabilidad y la tasa de progresión de la obesidad preclínica a la obesidad clínica y requiere investigación. Por lo tanto, la obesidad preclínica conlleva un riesgo variable (dependiendo de la edad, la etnia, la predisposición familiar, la distribución de la grasa corporal, etc.) de desarrollar enfermedades relacionadas con la obesidad, la obesidad clínica en sí, o ambas. Por este motivo, las personas con obesidad preclínica justifican un seguimiento de su estado de salud a lo largo del tiempo y podrían requerir una intervención adecuada para reducir el riesgo individual (véase la sección Manejo de la obesidad preclínica).Es importante destacar que el significado de obesidad preclínica no coincide con los términos sobrepeso o preobesidad (definidos como un IMC de 25,0–29,9 kg/m² ) . De hecho, la definición de obesidad preclínica implica la confirmación de exceso de adiposidad (no simplemente un IMC de sobrepeso) y una evaluación clínica de la función orgánica preservada. Sin embargo, dado que el IMC puede subestimar el exceso de adiposidad, algunas personas tradicionalmente clasificadas con sobrepeso o preobesidad podrían presentar obesidad preclínica o clínica.Dado que la salud o la enfermedad no se definen únicamente por anomalías metabólicas, la obesidad preclínica y clínica no coinciden con las distinciones previamente propuestas entre obesidad metabólicamente sana y obesidad metabólicamente no sana. Por un lado, la obesidad preclínica se define, de hecho, por la ausencia de cualquier disfunción orgánica sustancial (no solo anomalías metabólicas). Por otro lado, la obesidad clínica puede existir en ausencia de disfunción metabólica, por ejemplo, si existen otras disfunciones no metabólicas, como las cardiovasculares, respiratorias o musculoesqueléticas.
Definiciones de comorbilidades, complicaciones y enfermedades relacionadas con la obesidad
Los términos comorbilidades, complicaciones y enfermedades relacionadas con la obesidad a menudo se consideran sinónimos de forma inapropiada cuando se utilizan en relación con la obesidad. Para facilitar la estandarización del lenguaje y la coherencia con el uso de dicha nomenclatura en otras áreas de la medicina, distinguimos las comorbilidades de las complicaciones y las enfermedades o trastornos relacionados con la obesidad ( tabla 1 ). El término comorbilidades debe utilizarse únicamente para referirse a enfermedades y afecciones que coexisten incidentalmente con la obesidad y, por lo tanto, pueden complicar el tratamiento del paciente, pero que no son causadas ni facilitadas por la obesidad. Definimos las enfermedades relacionadas con la obesidad como otras afecciones para las que existe una relación causa-efecto plausible, o al menos una clara superposición o interacción fisiopatológica (p. ej., diabetes tipo 2 y ciertas formas de cáncer). Si bien el término complicaciones se refiere en términos generales a cualquier evento adverso adicional que complique una enfermedad o intervención, en el contexto de una enfermedad, el término indica más comúnmente el empeoramiento de la disfunción de un órgano o sistema orgánico. Por ejemplo, la neumonía puede ser una complicación de alteraciones en el sistema respiratorio superior causadas por la gripe, y la ceguera puede ser una complicación de la retinopatía causada por la diabetes. De manera similar, proponemos que las complicaciones de la obesidad clínica deberían referirse al empeoramiento de la disfunción orgánica o al daño a los órganos terminales (por ejemplo, ataque cardíaco, accidente cerebrovascular e insuficiencia renal).
Remisión de la obesidad clínica
Nuestra definición de remisión de la obesidad clínica es conceptualmente similar a la idea de remisión clínica para otras enfermedades ( tabla 1 ) y se asemeja mucho a la definición actual de remisión de la diabetes. 194 La obesidad clínica se define por la presencia de manifestaciones clínicas; por consiguiente, la remisión debería definirse por la resolución de dichas manifestaciones. Es plausible asumir que la resolución de las manifestaciones de la obesidad clínica (es decir, la restauración de la función orgánica normal) debería tener un efecto positivo en la experiencia de la enfermedad y en la calidad de vida de una persona. Se desconoce si la remisión de la obesidad clínica también coincide con una menor probabilidad de progresión futura hacia daño orgánico o complicaciones de la obesidad clínica. Se necesitan estudios para investigar la probabilidad y la frecuencia de la remisión en respuesta a diversos tratamientos para la obesidad y su importancia para el pronóstico. Es importante señalar que, al igual que para la diabetes tipo 2 y otras enfermedades crónicas, la remisión de la obesidad clínica no equivale a la cura.Sin embargo, la remisión o mejora de la obesidad clínica debería representar un nuevo tipo de resultado del tratamiento de la obesidad, que posiblemente sea más significativo que la pérdida de peso en sí.
Evaluación clínica del estado de obesidad
La obesidad se define por el exceso de adiposidad. Por lo tanto, la verificación del exceso de adiposidad es necesaria para confirmar el estado de obesidad con fines de evaluación clínica. Dado que el IMC puede sobreestimar y subestimar la presencia de exceso de adiposidad, especialmente en niveles cercanos a los umbrales tradicionales utilizados para la definición de obesidad, recomendamos que el estado de obesidad se verifique mediante al menos una medida antropométrica adicional (p. ej., circunferencia de la cintura, índice cintura-cadera o índice cintura-estatura) o, cuando esté disponible, medición directa de la masa grasa (p. ej., mediante DEXA o bioimpedancia; tabla 1 ). Este enfoque reduce considerablemente, aunque no elimina, el riesgo de clasificación errónea y tanto de sobrediagnóstico como de infradiagnóstico del estado de obesidad. En la práctica, en personas con un IMC que arroja valores iguales o superiores a los límites aceptados para la obesidad por edad, sexo o país, obtener al menos otra medida antropométrica del exceso de adiposidad mitiga el riesgo de sobrediagnóstico de obesidad, especialmente en deportistas o personas con mayor masa muscular magra. Sin embargo, en personas con un IMC cercano pero inferior a los límites de obesidad, la medición directa de la grasa (cuando esté disponible) o el uso de otras dos medidas antropométricas compatibles con el exceso de adiposidad pueden confirmar el estado de obesidad, independientemente del IMC. De igual manera, las personas que presentan manifestaciones típicas de obesidad clínica podrían tener valores de IMC inferiores a los límites recomendados y deberían ser evaluadas diligentemente para detectar la presencia de exceso de adiposidad con mediciones alternativas.Para todas las medidas antropométricas, como para el IMC, recomendamos el uso de métodos validados y puntos de corte apropiados para la edad, el sexo y la etnia o el país (véase el apéndice 2, págs. 13-15).Aunque el riesgo de clasificación errónea de la obesidad es menos relevante en personas con un IMC muy alto (p. ej., >40 kg/m² ) , con los conocimientos actuales, resulta difícil recomendar umbrales específicos de IMC para verificar el exceso de adiposidad en individuos de diferentes edades, etnias o niveles de condición física. Sin embargo, se puede asumir razonablemente la presencia de obesidad en personas con un IMC muy alto, lo que evita de forma pragmática la necesidad de una evaluación laboriosa de múltiples medidas antropométricas.
Principios para el diagnóstico de la obesidad clínica
La definición de obesidad clínica implica la combinación de un fenotipo de obesidad con evidencia objetiva y específica de enfermedad en curso debido a la obesidad ( tabla 1 ). En consecuencia, el diagnóstico de obesidad clínica requiere confirmación del estado de obesidad mediante el cumplimiento de criterios antropométricos (un componente antropométrico) más signos o síntomas de anormalidades en la función de uno o más sistemas de tejidos u órganos, limitaciones sustanciales (ajustadas por edad) de las actividades diarias, o ambos (un componente clínico). Las limitaciones de las actividades diarias deben reflejar el efecto específico de la obesidad en la movilidad, otras actividades básicas de la vida diaria (p. ej., bañarse, vestirse, ir al baño, continencia y comer), o ambas. Las limitaciones ajustadas por edad de las actividades de la vida diaria requieren un proceso de diagnóstico diferencial, mediante la evaluación del papel relativo de la obesidad y otras causas, incluida la edad misma.
Criterios diagnósticos de la obesidad clínica
Los criterios diagnósticos propuestos para la obesidad clínica en adultos y en niños y adolescentes se detallan en la tabla 2 y se presentan sinópticamente en las figuras 6 y 7 .Es importante destacar que todos los criterios diagnósticos de la obesidad clínica presuponen la exclusión de otras causas obvias de disfunción orgánica o signos y síntomas. Al igual que en el diagnóstico de otras enfermedades crónicas, los criterios diagnósticos de la obesidad clínica no incluyen todas las posibles manifestaciones clínicas ni complicaciones de la obesidad clínica.Este enfoque tiene como objetivo proporcionar una sensibilidad sólida para la detección de enfermedades (es decir, el funcionamiento fisiológico anormal de uno o más órganos) y la especificidad de dicha enfermedad como causada por la obesidad (descartando otras causas obvias).Al igual que los principios utilizados en el diagnóstico de otras enfermedades, los criterios diagnósticos de esta Comisión para la obesidad clínica solo incluyen alteraciones individuales de la función orgánica, no enfermedades en sí mismas. Los criterios recomendados por esta Comisión representan una diferencia clave con respecto a los métodos tradicionalmente utilizados para evaluar el efecto de la obesidad en la salud. Los sistemas tradicionales de clasificación y puntuación de la obesidad y las pólizas de seguros médicos suelen incluir una combinación de alteraciones individuales de la estructura o función orgánica (p. ej., MASLD) y enfermedades en sí mismas (p. ej., diabetes tipo 2, osteoartritis y cáncer), todas ellas incorrectamente denominadas comorbilidades o complicaciones. Si bien estos métodos tienen mérito, ya que reflejan la salud general de un individuo y el riesgo de mortalidad futura, carecen implícitamente de especificidad como métodos diagnósticos de la obesidad como enfermedad en sí misma. Cada enfermedad se caracteriza por su fisiopatología, manifestaciones clínicas, evolución y pronóstico distintivos. Por lo tanto, utilizar una enfermedad como criterio diagnóstico para otra sería contradictorio desde el punto de vista lógico y, además, perjudicaría el diagnóstico diferencial, ya que haría que las enfermedades fueran indistinguibles entre sí.Este tema fue un punto de debate importante para los comisionados, especialmente en lo que respecta a la consideración de la diabetes tipo 2 como posible criterio diagnóstico de la obesidad clínica. La diabetes tipo 2 está estrechamente asociada con la obesidad, se ha utilizado tradicionalmente como marcador del efecto clínico y la gravedad de la obesidad, y es un criterio empleado en los algoritmos de tratamiento de la obesidad y en las políticas de acceso a la atención de la obesidad. Sin embargo, la diabetes tipo 2 es diferente de la hiperglucemia, que es uno de los componentes del grupo metabólico que proponemos como diagnóstico de la obesidad clínica.Aunque el diagnóstico de diabetes tipo 2 se basa actualmente en la hiperglucemia como un único biomarcador (HbA 1c o glucemia), este diagnóstico refleja un estado patológico caracterizado por su propia fisiopatología y manifestaciones clínicas distintivas (p. ej., fatiga, poliuria y polidipsia). Sin embargo, es importante destacar que la diabetes tipo 2 es una enfermedad altamente heterogénea (algunos estudios sugieren que podrían existir múltiples subtipos), 195 y, por lo tanto, su fisiopatología podría incluir mecanismos de enfermedad adicionales a los directamente asociados con la obesidad. En este contexto, la inclusión de la diabetes tipo 2 (como enfermedad) en los criterios diagnósticos de la obesidad clínica reduciría la especificidad y potencialmente incluiría subtipos de diabetes que no pueden justificarse completamente como relacionados con el exceso o la adiposidad anormal.En consonancia con los principios anteriores, los efectos del exceso de adiposidad en los sistemas orgánicos implicados en el metabolismo pueden detectarse pragmáticamente, con suficiente especificidad, mediante un conjunto de alteraciones bioquímicas que reflejan los efectos secundarios de la resistencia a la insulina y la acumulación ectópica de grasa, mecanismos patogénicos típicos de la obesidad. El conjunto de criterios metabólicos recomendados por esta Comisión para el diagnóstico de la obesidad incluye niveles de hiperglucemia, tanto diabéticos como no diabéticos, concentraciones elevadas de triglicéridos y niveles bajos de colesterol HDL.Al igual que con cualquier otra enfermedad crónica, no todas las posibles manifestaciones clínicas de la obesidad clínica se presentan en el mismo individuo, y las diferentes manifestaciones clínicas tienen efectos distintos en la calidad de vida y el pronóstico. Por lo tanto, la obesidad clínica es una enfermedad sistémica y heterogénea con una amplia gama de gravedad y pronóstico. La estadificación de la obesidad clínica, para reflejar el efecto relativo de los criterios diagnósticos en la calidad de vida y el pronóstico, quedó fuera del alcance de esta Comisión. El desarrollo futuro de sistemas de estadificación específicos para la obesidad clínica puede contribuir a la toma de decisiones clínicas y a la priorización del tratamiento.
Recomendaciones para la práctica clínica
Las personas con exceso de adiposidad confirmado deben ser evaluadas para la obesidad clínica para descartar una enfermedad en curso ( panel 7 ). La evaluación para la obesidad clínica debe incluir, en primera instancia, una evaluación exhaustiva de la historia clínica de la persona, un examen físico y pruebas de laboratorio estándar (incluyendo hemograma completo, glucemia, perfil lipídico y pruebas de función renal y hepática). La historia clínica y los exámenes físicos deben incluir una revisión de los sistemas para investigar la presencia de signos o síntomas que puedan sugerir obesidad clínica. Se deben realizar pruebas diagnósticas adicionales según corresponda si la historia clínica, el examen físico o las pruebas de laboratorio estándar del paciente, o cualquier combinación de los mismos, sugieren la posibilidad de una o más disfunciones orgánicas o tisulares inducidas por la obesidad ( figura 8 ; apéndice 2 págs. 27–39).
Figura 8 Evaluación clínica de la obesidad
Panel 7 Recomendaciones para la práctica clínica Un diagnóstico de obesidad clínica debería tener las mismas implicaciones que otros diagnósticos de enfermedades crónicas.
Evaluación clínica
Las personas con exceso de adiposidad confirmado deben ser evaluadas para detectar obesidad clínica. Esta evaluación debe incluir:
•El historial médico de una persona
•Un examen físico
•Pruebas de laboratorio estándar, que incluyen hemograma completo, glucemia, perfil lipídico y pruebas de función renal y hepática.
•Pruebas diagnósticas adicionales según corresponda si la historia clínica o el examen físico del paciente, o las pruebas de laboratorio estándar, o ambos, sugieren la posibilidad de una o más disfunciones orgánicas o tisulares inducidas por la obesidad (para los criterios de diagnóstico, consulte la tabla 2 y las figuras 6 y 7 ).
Objetivos del tratamiento en la obesidad clínica•Mejoría (o remisión cuando sea posible) de las manifestaciones clínicas de la obesidad•Prevención de la progresión a otras complicaciones o daño a órganos terminales
Resultados deseables del tratamiento (para la práctica y los ensayos clínicos)
•Mejoría objetiva, remisión o ambas de las manifestaciones clínicas (en lugar de medidas sustitutivas del riesgo o de la reducción de peso per se)
•Es plausible que diferentes manifestaciones clínicas de la obesidad clínica (por ejemplo, cardiovascular, metabólica o musculoesquelética) puedan requerir diferente intensidad de tratamiento, responder a diferentes grados de reducción de peso o ambas cosas.
Intervenciones para la obesidad clínica (principios)•La elección de la intervención para la obesidad clínica (es decir, estilo de vida, farmacológica, psicológica o quirúrgica) debe basarse en:
•Evaluación individual de riesgos y beneficios
•Evidencia clínica disponible de que la intervención tiene posibilidades razonables de mejorar las manifestaciones clínicas y la calidad de vida o reducir el riesgo de progresión de la enfermedad y la mortalidad
Los métodos de evaluación de la obesidad clínica representan actividades típicas de la práctica clínica, que deberían ser factibles en atención primaria, pero podrían requerir consulta especializada cuando corresponda. Dado que la obesidad puede causar enfermedades, su evaluación —y cualquier consejo médico para su manejo— siempre debe ser realizada por profesionales de la salud cualificados. Los profesionales clínicos deben ser conscientes del riesgo de diagnóstico erróneo de la obesidad clínica. Las afecciones indicadas aquí como criterios diagnósticos representan alteraciones de la función orgánica que no son exclusivas de la obesidad clínica y podrían estar causadas por otras enfermedades y afecciones. Cabe destacar que los criterios para el diagnóstico de la obesidad clínica solo se cumplen cuando se pueden descartar de forma plausible otras causas. Este problema debe abordarse mediante el diagnóstico diferencial, que se aplica no solo a la obesidad clínica, sino a todas las demás enfermedades.
Objetivos del tratamiento de la obesidad clínica
Las recomendaciones sobre indicaciones específicas para el tratamiento de la obesidad clínica o de la obesidad en general quedan fuera del ámbito de competencia de esta Comisión.Sin embargo, la definición de obesidad clínica tiene implicaciones prácticas para el tratamiento y está diseñada expresamente para facilitar la toma de decisiones clínicas y la elaboración de políticas. La distinción entre obesidad clínica y preclínica se basa pragmáticamente en la presencia o ausencia de evidencia continua de enfermedad. Por consiguiente, los objetivos del tratamiento y las medidas de los resultados del mismo deben reflejar dicha distinción. No obstante, la toma de decisiones clínicas siempre es una decisión individualizada; por lo tanto, la atención de la obesidad clínica y preclínica debe formar parte de una evaluación más amplia de cada paciente, como ocurre con cualquier otra enfermedad.Las personas con obesidad clínica deben tener acceso oportuno a atención integral y tratamientos basados en la evidencia. El objetivo del tratamiento de la obesidad clínica debe ser la mejora (o remisión, cuando sea posible) de las manifestaciones clínicas de la obesidad y la prevención de la progresión a complicaciones adicionales o daño a los órganos diana. Con el conocimiento actual, no es posible identificar la cantidad de pérdida de peso necesaria para alcanzar estos objetivos, y es plausible que las diferentes manifestaciones clínicas de la obesidad clínica (p. ej., cardiovasculares, metabólicas y musculoesqueléticas) requieran diferente intensidad de tratamiento, respondan a diferentes grados de reducción de peso, o ambas cosas.Al igual que con cualquier tratamiento de una enfermedad, el éxito del tratamiento de la obesidad clínica debe definirse en función de la mejora real de las manifestaciones clínicas, más que en medidas indirectas de riesgo o reducción de peso per se. Las decisiones sobre los tipos de intervención para la obesidad clínica (es decir, relacionadas con el estilo de vida, farmacológicas, psicológicas o quirúrgicas) deben ser decisiones individualizadas y basarse en evaluaciones individuales de riesgo-beneficio y en la evidencia clínica disponible que demuestre que cualquier intervención tiene posibilidades razonables de mejorar las manifestaciones clínicas y la calidad de vida, o de reducir el riesgo de progresión de la enfermedad y la mortalidad.Los sistemas de estadificación de la obesidad clínica, que reflejan el efecto de la enfermedad en la calidad de vida y el pronóstico, son necesarios para facilitar las opciones de tratamiento y deberían ser el foco del trabajo futuro.
Manejo de la obesidad preclínica
Las personas con obesidad preclínica deben recibir asesoramiento sanitario basado en la evidencia y tener acceso equitativo a la atención médica cuando sea necesario para reducir el riesgo individual de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades y afecciones relacionadas con la obesidad ( figura 9 ). El asesoramiento sanitario, el nivel de atención y el tipo de intervención para la obesidad preclínica (es decir, relacionada con el estilo de vida, farmacológica, psicológica o quirúrgica) deben basarse en una evaluación individual de riesgos y beneficios, considerando la gravedad del exceso o la adiposidad anormal y la presencia o ausencia de otros factores de riesgo y enfermedades o trastornos coexistentes relacionados con la obesidad que probablemente se beneficien de un tratamiento específico.
Figura 9 Objetivos del tratamiento en la obesidad preclínica y clínica
La obesidad preclínica identifica a personas con un nivel variable de riesgo para la salud, pero con una salud sustancialmente preservada en la actualidad. Por lo tanto, el enfoque para el tratamiento de la obesidad preclínica debe apuntar a la reducción del riesgo (es decir, intención profiláctica). Dado que el nivel de riesgo individual varía considerablemente según diversos factores (p. ej., origen étnico, antecedentes familiares o distribución de la grasa), la intervención profiláctica de elección debe decidirse en función del perfil riesgo-beneficio del individuo. Por ejemplo: cuando el riesgo de un individuo se considera suficientemente bajo, las personas con obesidad preclínica no requieren tratamiento farmacológico ni quirúrgico; se debe brindar asesoramiento adecuado para tranquilizarlos y aconsejarlos sobre un estilo de vida saludable, y se deben monitorear los indicadores de salud a lo largo del tiempo.Para algunas personas con obesidad preclínica y mayor riesgo para la salud general, podrían justificarse otras intervenciones (farmacológicas o quirúrgicas), proporcionales al nivel de riesgo y a la presencia de otras afecciones que podrían beneficiarse de una reducción de peso o adiposidad. En este caso, el tratamiento de la obesidad preclínica podría requerir el uso de medicamentos de forma profiláctica (como en el caso de la dislipidemia y la hipertensión), o en ocasiones incluso cirugía, cuando se requiere una rápida reducción del riesgo para agilizar o facilitar otros tratamientos (p. ej., trasplante, cirugía ortopédica o tratamientos oncológicos).Si bien estas decisiones clínicas deben basarse en las características individuales, la obesidad preclínica generalmente requiere una atención más urgente e intensiva en comparación con la obesidad clínica. En consecuencia, los resultados del tratamiento para la obesidad preclínica deben basarse en medidas de reducción del riesgo, mientras que la mejoría objetiva de las manifestaciones clínicas debe considerarse un resultado terapéutico adecuado para la obesidad clínica. Esta distinción tiene implicaciones cruciales tanto para la práctica clínica como para los ensayos clínicos.También se deberían desarrollar sistemas de puntuación o clasificación específicos para la obesidad preclínica a fin de evaluar objetivamente el riesgo y ayudar a la toma de decisiones clínicas o la elección del tratamiento cuando se justifica una intervención activa para reducir el riesgo.
Recomendaciones de políticas
El reconocimiento de la obesidad clínica como enfermedad crónica debería facilitar un uso más racional de las estrategias de prevención frente al tratamiento, lo que se traduciría en una asignación de recursos más adecuada y rentable. Las conclusiones de esta Comisión tienen como objetivo específico facilitar las políticas sanitarias ( panel 8 ).Panel 8Recomendaciones para la política de atención de salud y la educación médicaLa implementación de las recomendaciones de esta Comisión requiere acciones concertadas de los profesionales de la salud, las organizaciones médicas, las instituciones académicas, las aseguradoras de salud y los organismos reguladores.
•Recomendaciones para los responsables de políticas y los reguladores
•Las personas con obesidad clínica deben tener acceso oportuno y equitativo a una atención integral, incluidos los tratamientos disponibles basados en evidencia, según corresponda para personas con una enfermedad crónica y potencialmente mortal.
•Las personas con obesidad preclínica deben tener acceso a asesoramiento, detección y seguimiento de la salud a lo largo del tiempo, y atención adecuada cuando sea necesario, para reducir un riesgo sustancialmente elevado de obesidad clínica y otras enfermedades relacionadas con la adiposidad.
•El uso de criterios diagnósticos de obesidad clínica debería convertirse en un requisito en la evaluación de la obesidad en la práctica clínica.
•La mejoría o remisión documentada de las manifestaciones de la obesidad clínica debe considerarse como resultados de tratamiento apropiados en futuros ensayos clínicos de intervenciones antiobesidad existentes y nuevas.
•Recomendaciones para organizaciones profesionales e instituciones académicas
•Las sociedades profesionales y las instituciones académicas internacionales y específicas de cada país deberían participar en iniciativas educativas para los profesionales de la salud a fin de facilitar la implementación de los criterios de diagnóstico de la obesidad clínica en la práctica clínica.
•La educación de los profesionales de la salud y de la salud pública sobre los prejuicios relacionados con el peso y la ciencia moderna de la obesidad debería ser una prioridad clave.
•Recomendaciones para la salud pública
•Las estrategias de salud pública para abordar la obesidad a nivel poblacional deben basarse en evidencia científica actual y no en suposiciones que culpan a los individuos de la responsabilidad del desarrollo de la obesidad.
•El reconocimiento de la obesidad clínica como una enfermedad crónica debería facilitar un uso más racional de las estrategias de prevención frente a las de tratamiento y dar lugar a una asignación de recursos más adecuada y rentable.
Nuestra caracterización de la obesidad preclínica y clínica proporciona un marco pragmático y médicamente significativo para simplificar la comprensión del alcance y la urgencia relativa de las intervenciones para la obesidad, facilitando así la toma de decisiones políticas y la priorización, especialmente cuando se trata de recursos de atención de la salud limitados ( tabla 1 ).La distinción entre obesidad preclínica y obesidad clínica es, de hecho, similar al marco conceptual de riesgo versus problema, utilizado para facilitar la gestión de problemas. De forma similar a estas nociones de riesgo y problema, la obesidad preclínica y la obesidad clínica distinguen las condiciones en las que el evento negativo (en este caso, el efecto negativo sobre la salud del individuo) puede ocurrir (como en el caso de la obesidad preclínica) o ya ocurrió (como en el caso de la obesidad clínica).
En consecuencia, las estrategias de manejo de la obesidad preclínica deben estar orientadas a la reducción del riesgo, mientras que las intervenciones para un problema persistente, como la obesidad clínica, deben tener una intención correctiva (terapéutica). Así, el modelo de obesidad preclínica-clínica permite distinguir de forma objetiva y pragmática escenarios que requieren una duración e intensidad de intervención sustancialmente diferentes; estos escenarios también se asocian con diferentes marcos temporales para evaluar los resultados en salud y la rentabilidad de dichas intervenciones (p. ej., a más largo plazo para la obesidad preclínica, a más corto plazo para la obesidad clínica).
Dadas estas implicaciones de la obesidad clínica y preclínica, es importante que los responsables de las políticas y las autoridades sanitarias garanticen un acceso adecuado y equitativo a los tratamientos basados en evidencia disponibles para la obesidad clínica, según corresponda, para las personas con una enfermedad crónica y potencialmente mortal.Para las personas con obesidad preclínica, los responsables políticos deben garantizar un acceso adecuado y equitativo a la evaluación diagnóstica del riesgo para la salud, el seguimiento del estado de salud a lo largo del tiempo y el tratamiento adecuado cuando sea necesario debido al elevado riesgo de salud de la persona, la presencia de otros factores de riesgo y afecciones que se beneficiarían de intervenciones para la pérdida de peso, o ambos. Por lo tanto, las estrategias para el manejo de la obesidad preclínica deben tener como objetivo reducir el riesgo de desarrollar obesidad clínica y otras enfermedades y afecciones asociadas.
Perspectivas de los pacientes y el impacto del sesgo de peso
Para garantizar la consideración de la perspectiva de los pacientes, esta Comisión incluyó a dos representantes de pacientes (VMM y JN) y contactó a organizaciones de pacientes para obtener su opinión y la aprobación de nuestras conclusiones ( apéndice 2, págs. 2-3 ). La obesidad tiene un efecto sustancial y amplio en la vida de las personas, más allá de la salud. Los efectos sociales, económicos y emocionales de la obesidad (en particular, la experiencia de estigma social) agravan el impacto del exceso de adiposidad en la salud. Nuestra propuesta de reformulación clínica de la obesidad, y su enfoque en el diagnóstico de la enfermedad, permite una evaluación objetiva del efecto de la obesidad en la salud de un individuo y debería abordar las preocupaciones sobre las posibles consecuencias negativas del sobrediagnóstico, de otro modo asociado con una definición general de la obesidad como una enfermedad. Nuestra definición de obesidad clínica, de hecho, enfatiza la enfermedad, que es objetiva, en lugar del riesgo, que varía considerablemente entre personas de diferentes edades, géneros y etnias. Este enfoque podría reducir plausiblemente los riesgos de desigualdad o discriminación en el acceso a la atención médica para la obesidad.Las personas con obesidad se enfrentan a un estigma social generalizado. Este estigma refleja la creencia generalizada de que la responsabilidad personal es el principal factor determinante de la obesidad y la idea ingenua de que revertir la obesidad, independientemente de su gravedad, siempre es una cuestión de elección. 196 Es posible que este nuevo enfoque clínico de la obesidad, que reconoce las consecuencias directas del exceso de adiposidad en órganos y tejidos, facilite una mejor comprensión de las bases biológicas de la obesidad, abordando así las ideas erróneas sobre su reversibilidad y, con suerte, mejorando la empatía para reducir el estigma. El estigma del peso es vergonzosamente prevalente entre los profesionales de la salud, incluidos los especialistas en obesidad.11Por lo tanto, la educación de los profesionales de la salud y la salud pública sobre los prejuicios relacionados con el peso y la ciencia moderna de la obesidad sigue siendo una prioridad clave.
Lagunas actuales en el conocimiento e investigación futura
Si bien la obesidad es posiblemente uno de los trastornos más prevalentes a nivel mundial, aún se desconoce mucho sobre su causa, fisiopatología, manejo y efectos sociales. Gracias al trabajo de esta Comisión, se han identificado lagunas cruciales en el marco actual de la obesidad. En la tabla 3 se presentan declaraciones de consenso sobre las lagunas de conocimiento y las prioridades de investigación . En el apéndice 2 (págs. 16-26) se presenta un análisis más profundo de las lagunas de conocimiento y las futuras prioridades de investigación.
Fortalezas y limitaciones de esta Comisión
Reconocemos varias limitaciones en el trabajo de esta Comisión. Se utilizó un método similar a Delphi para obtener conclusiones compartidas entre los comisionados. Las características de iteración de la técnica Delphi presentan limitaciones intrínsecas y podrían generar pensamiento colectivo, donde los participantes podrían ajustarse a las opiniones dominantes del grupo, lo que podría afectar la objetividad. 197 Sin embargo, el uso extensivo de encuestas pre-Delphi, tanto presenciales como presenciales, y los debates en subgrupos más pequeños (subcomités), brindaron amplias oportunidades para escuchar y considerar las opiniones discrepantes antes de desarrollar un cuestionario Delphi. A pesar de los esfuerzos por garantizar una representación amplia y equilibrada de múltiples partes interesadas entre los comisionados, existe un riesgo inevitable de sesgo en este grupo, como en cualquier selección de expertos. La mayoría de los comisionados provenían, inevitablemente, de países de altos ingresos, lo que refleja la disponibilidad de recursos y experiencia en esas regiones. Si bien reconocemos este problema, creemos que esta Comisión incluyó a numerosas especialidades médicas relevantes y logró una representación geográfica lo suficientemente amplia como para alinearse con el alcance global previsto de la iniciativa. El tema central de esta Comisión fue inherentemente clínico; sin embargo, expertos de disciplinas no clínicas y representantes de pacientes aportaron información para enriquecer las perspectivas incluidas. Si bien se intentó involucrar a diversas voces, la Comisión reconoce la limitación de contar con un número muy reducido de representantes de pacientes y de países de bajos y medianos ingresos, a pesar de su diversidad geográfica. Esta falta de una representación más amplia subraya el desafío constante de garantizar la inclusión en las iniciativas de salud global y destaca un área de mejora en futuras iniciativas. Además, solicitamos específicamente la opinión de la comunidad médica en general antes de la publicación de esta Comisión. Nuestras conclusiones y recomendaciones se presentaron a numerosas sociedades profesionales y fueron revisadas internamente por numerosos comités científicos para su posible aprobación. La retroalimentación de estos grupos se ha utilizado para mejorar la presentación de nuestros hallazgos, y su aprobación respalda la validez de nuestras conclusiones para un amplio grupo de partes interesadas.Nuestra evaluación de la evidencia abarcó una amplia gama de temas relacionados con la obesidad, pero se basó en revisiones narrativas y la evaluación de la evidencia por parte de expertos, en lugar de revisiones sistemáticas y metaanálisis. Nuestros métodos se diseñaron para abordar la naturaleza de las preguntas abordadas por esta Comisión, lo que requirió una interpretación experta de la evidencia y los conocimientos existentes, en lugar de centrarse en el análisis cuantitativo de datos.Reconocemos que nuestra propuesta de reformulación de la obesidad presenta tanto fortalezas como limitaciones, muchas de las cuales ya se han discutido. Tal como se define, la obesidad clínica y preclínica probablemente sean afecciones muy heterogéneas. Por lo tanto, se requieren investigaciones futuras para una mejor caracterización y para desarrollar sistemas de estadificación y puntuación que ayuden a la evaluación pronóstica a guiar el tratamiento. Reconocemos que un enfoque médico o diagnóstico para definir la obesidad clínica podría presentar desafíos, como inconsistencias en la práctica clínica, acceso limitado a herramientas diagnósticas y variabilidad en la interpretación de los síntomas. Sin embargo, el uso de criterios diagnósticos es un enfoque bien establecido para la identificación de muchas enfermedades crónicas. Es esencial continuar la investigación para mejorar la selección de criterios diagnósticos para la obesidad clínica y desarrollar biomarcadores confiables que puedan simplificar y estandarizar el proceso diagnóstico en el futuro.Los factores culturales, sociales y políticos influyen en la percepción, el manejo y la priorización de la obesidad en cada país, lo que genera desafíos específicos para cada país a la hora de abordar esta enfermedad. Reconocemos que esta Comisión contó con una relativa preponderancia de expertos de países de altos ingresos, en particular de Estados Unidos y Europa, lo que podría haber influido en las perspectivas representadas. Asimismo, reconocemos que el estigma relacionado con el peso difiere en regiones con estándares estéticos culturalmente distintos, como aquellos que valoran el sobrepeso.Somos conscientes de que el sesgo generalizado en torno al peso, los estereotipos y el estigma contribuyen a una connotación peyorativa de diversos términos relacionados con el exceso de adiposidad, incluyendo el propio nombre de obesidad. Por esta razón, cabría esperar que esta Comisión aprovechara la oportunidad de proponer un cambio en el marco conceptual y clínico de la obesidad para sugerir también un cambio más radical de su nombre. Nuestras definiciones de obesidad clínica y preclínica podrían, de hecho, conservar gran parte del estigma y el sesgo que actualmente se asocian con el término obesidad. Sin embargo, la historia de la obesidad en medicina nos ofrece buenas lecciones sobre la dificultad de introducir nuevos términos. Los intentos de siglos pasados (p. ej., polisarcoma y corpulencia) y más recientemente (p. ej., una enfermedad crónica relacionada con la adiposidad 49 ) no han logrado eliminar el nombre obesidad del uso médico, científico o cotidiano. Si bien cambiar el nombre obesidad es difícil, las posibles implicaciones de introducir nuevos nombres tampoco están claras. Los nuevos términos podrían conllevar otras deficiencias, además de conservar el sesgo y los prejuicios asociados al exceso de adiposidad. Está claro que la cuestión del sesgo de peso es compleja y tiene causas profundas e incompletamente comprendidas que tienen que ver quizás más con nuestra incomprensión de los mecanismos de regulación de la masa de tejido adiposo y las causas de la obesidad, que con los nombres en sí.En nuestra opinión, el término obesidad clínica transmite que la obesidad puede ser una enfermedad grave, no un simple estilo de vida. Esperamos que este término no solo facilite cambios en las prácticas y políticas en torno a la obesidad, sino que también contribuya a erradicar conceptos erróneos y percepciones erróneas que promueven el estigma.
Conclusión
La idea de la obesidad como enfermedad está en el centro de uno de los debates más controvertidos y polarizadores de la medicina moderna, con implicaciones amplias y de largo alcance para las personas afectadas y la sociedad en su conjunto. En consonancia con su definición original como una «afección que supone un riesgo para la salud»,la obesidad se ha definido y estudiado ampliamente como un precursor de otras enfermedades. Sin embargo, las manifestaciones de la obesidad como enfermedad no se han caracterizado adecuadamente. Esta falta de caracterización clínica ha dificultado hasta la fecha su aceptación como enfermedad, a la vez que ha socavado los enfoques racionales de la atención y las políticas públicas. La evidencia muestra, sin embargo, que el exceso de adiposidad también puede ejercer efectos directos y negativos sobre el funcionamiento de los órganos, de todo el individuo o de ambos, produciendo las manifestaciones clínicas típicas de una enfermedad. Esta Comisión define la obesidad clínica como una condición en la que el riesgo para la salud asociado con el exceso de adiposidad ya se ha materializado y puede documentarse objetivamente mediante signos y síntomas específicos que reflejan alteraciones biológicas de tejidos y órganos, compatibles con una enfermedad preexistente.
La obesidad preclínica se define como el exceso de adiposidad con función orgánica y tisular preservada, acompañado de un mayor riesgo de progresión a obesidad clínica u otras enfermedades no transmisibles.
Si bien la consideración generalizada de la obesidad como una enfermedad puede generar inquietudes legítimas sobre el riesgo de sobrediagnóstico, con consecuencias perjudiciales tanto para los individuos como para la sociedad, la obesidad clínica refleja objetivamente una enfermedad en curso, por lo que proporciona un objetivo racional y médicamente significativo para el diagnóstico y la priorización del tratamiento.
Nuestra esperanza es que este replanteamiento pueda informar las políticas de salud pública, facilitar la identificación de objetivos apropiados para las estrategias de prevención versus tratamiento y contribuir a superar conceptos erróneos que refuerzan el sesgo y el estigma basados en el peso.
Reconociendo los obstáculos y las lagunas de conocimiento en el campo, esta Comisión cambia nuestra perspectiva sobre la obesidad. Al proporcionar una nueva definición y un nuevo marco diagnóstico, la Comisión identifica cuándo la obesidad es un factor de riesgo (obesidad preclínica) y cuándo representa una enfermedad independiente (obesidad clínica).La Comisión, dirigida por el profesor Francesco Rubino (Kings College London, Londres, Reino Unido), nació del reconocimiento de que, a pesar de que la obesidad afecta a casi una octava parte de la población mundial , no se ha alcanzado un consenso mundial sobre la clasificación y definición de la obesidad. Las personas que viven con obesidad tienen diferentes perfiles y necesidades de salud, pero a menudo se habla de ellas como una sola entidad, se definen por un único parámetro (IMC) o no se habla de ellas en absoluto. Las conversaciones iniciales entre los editores de esta revista y Francesco Rubino hace 5 años condujeron a la formación de la Comisión, un esfuerzo verdaderamente colaborativo que incluyó a 56 expertos líderes de países de ingresos altos, medios y bajos, que representan una amplia gama de conocimientos. Esta colaboración implicó reuniones periódicas, durante las cuales se compartieron diversas opiniones, pensamientos y experiencias de vida para impulsar la Comisión. La Comisión fue anunciada formalmente en nuestras páginas en marzo de 2022, con gran aceptación e interés, y nos complace decir que, al momento de la publicación, la Comisión ha sido respaldada por más de 75 organizaciones médicas internacionales interesadas en la obesidad y la atención de los afectados.
La nueva definición, basada en la evidencia, distingue la «obesidad clínica», una enfermedad sistémica crónica causada directamente por el exceso de adiposidad, de la «obesidad preclínica», una condición de exceso de adiposidad sin disfunción orgánica actual ni limitaciones en las actividades cotidianas, pero con un mayor riesgo futuro para la salud. Dadas las limitaciones del IMC, la Comisión utiliza otras medidas de tamaño corporal (circunferencia de la cintura, índice cintura-cadera o índice cintura-estatura), además del IMC, para definir el estado de obesidad.
La igualdad de acceso a la atención médica sigue siendo un problema mundial importante, por lo que desde el principio fue fundamental que los cambios propuestos por la Comisión pudieran utilizarse y aplicarse en diversos entornos y lugares.
El IMC es el parámetro de referencia debido a su facilidad de uso sin necesidad de recursos costosos, por lo que las nuevas mediciones del tamaño corporal deberían ser igualmente fáciles de realizar.
No obstante, la necesidad de una evaluación médica más exhaustiva de la obesidad podría aumentar la carga de trabajo y la presión temporal del personal sanitario y, con ello, los costes.
No obstante, continuar con el actual marco diagnóstico impreciso podría suponer una carga y unos costes aún mayores, tanto para los sistemas de salud como para las personas con obesidad.
La implementación de este nuevo marco diagnóstico debería facilitar un manejo más accesible y eficaz de la obesidad. Las políticas actuales de acceso a la atención (es decir, cirugía o medicación) son inadecuadas y deben actualizarse para priorizar de forma rentable a las personas que más necesitan estas intervenciones. Para quienes presentan obesidad preclínica, la mitigación del riesgo será una prioridad clave. Las personas con menor riesgo podrían ser tratadas principalmente mediante cambios en el estilo de vida; sin embargo, se necesita más investigación para identificar a las personas con mayor riesgo que podrían requerir intervención médica.
¿Cómo modifica esta reformulación de la obesidad el conocimiento que tenemos sobre la epidemiología de la enfermedad? Para empezar, es necesario actualizar los datos epidemiológicos actuales sobre la prevalencia de la obesidad, que se basan únicamente en el IMC, para que reflejen la obesidad como un espectro de manifestaciones clínicas. Ya se están realizando auditorías preliminares de las bases de datos disponibles, las cuales sugieren que un número considerable de personas con obesidad no cumple los criterios de obesidad clínica. Sin embargo, estos análisis se ven limitados por el uso de datos históricos incompletos. Por lo tanto, las bases de datos deben incluir una visión más completa del estado de salud del individuo. Además, existe un amplio margen para la estratificación de la obesidad clínica en diferentes subtipos, posiblemente en función de su presentación clínica o fisiopatología, lo que debería permitir un mejor manejo y comprensión.
Adoptar un enfoque nuevo y más preciso para la identificación de la obesidad y cambiar las percepciones sociales requerirá tiempo y esfuerzo, pero el objetivo central de estas propuestas es mejorar la vida de las personas con obesidad. Ahora tenemos la oportunidad de transformar la atención a la obesidad, pasando de un sistema en el que las personas se ven bajo una sola etiqueta a un sistema que reconoce la salud y las necesidades únicas de cada persona.
Autores : Sanket S. Dhruva , MD, MHS, Hans-Georg Eichler , MD , y Steven K. Galson , MD, MPH el 1 de marzo de 2025 N Engl J Med 2025 ; 392 : 939 – 941DOI: 10.1056/NEJMp2413309 VOL. 392 NÚM. 10 2025
Más de 300 millones de personas en todo el mundo padecen una enfermedad o afección rara, pero los tratamientos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA) están disponibles para menos del 5 % de estas enfermedades. 1La legislación promulgada en 2022 exigió a la FDA que encomendara a las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina (NASEM) el estudio de los procesos en los Estados Unidos y la Unión Europea para evaluar la seguridad y la eficacia de los medicamentos para enfermedades y afecciones raras, casi todas las cuales están clasificadas como medicamentos huérfanos porque están destinados a tratar una afección que afecta a menos de 200 000 personas en los Estados Unidos.
1 Un tema central de las conclusiones del informe resultante fue que la transparencia regulatoria inadecuada impide el desarrollo de medicamentos seguros y eficaces. En particular, la transparencia en la información presentada a la FDA y en la toma de decisiones de la agencia podría tener importantes beneficios para el desarrollo de fármacos. Comprender las razones del éxito o el fracaso de los esfuerzos de desarrollo previos podría permitir a los patrocinadores e investigadores asignar inversiones y recursos de forma que faciliten la generación de evidencia sólida que sustente la toma de decisiones regulatorias. Sin embargo, algunos investigadores y patrocinadores mantienen la confidencialidad de las aportaciones regulatorias por motivos de competencia, temiendo posibles perjuicios financieros o a su reputación. Ante la falta de transparencia, los patrocinadores han realizado ensayos clínicos con resultados negativos previsibles, exponiendo así innecesariamente a los pacientes a los riesgos que plantean los productos en investigación.La transparencia es especialmente imperativa para el desarrollo de fármacos para enfermedades raras. Debido a las pequeñas poblaciones de pacientes con estas enfermedades y sus manifestaciones clínicas heterogéneas, se pueden utilizar diseños de estudio distintos a los ensayos clínicos aleatorizados tradicionales para evaluar posibles tratamientos. Por ejemplo, se pueden presentar estudios de historia natural a las agencias reguladoras para obtener datos sobre grupos de control o datos confirmatorios. Mientras tanto, los nuevos métodos estadísticos y analíticos fundamentan cada vez más la toma de decisiones regulatorias. El desarrollo de fármacos para enfermedades raras se beneficiaría de la adopción de estrategias de generación de evidencia que se han utilizado con éxito para demostrar la seguridad y la eficacia, y de la evitación de estrategias que no han tenido éxito. Además, los fármacos para enfermedades raras a menudo se utilizan fuera de indicación, especialmente en niños, y la transparencia regulatoria podría permitir a los pacientes, las familias y los profesionales clínicos comprender mejor los beneficios y los riesgos en estas circunstancias.La FDA publica sus revisiones de medicamentos aprobados. En 2010, un grupo de trabajo de la agencia publicó propuestas para ampliar la divulgación de información, protegiendo al mismo tiempo la información identificable del paciente y los posibles secretos comerciales.<sup> 2</sup> Aunque el plan no consistía necesariamente en implementar todas las propuestas, varias importantes no se han implementado. En 2017, un grupo de expertos desarrolló un plan que recomendaba medidas de mayor alcance, incluyendo una mayor divulgación por parte de la agencia de información sobre los productos presentados a la FDA para su revisión y la toma de decisiones de la agencia.<sup> El plan exigía la publicación de los informes de estudios clínicos presentados con las solicitudes de comercialización, información sobre las retenciones de la FDA (acciones de la agencia que impiden el avance de un ensayo, generalmente debido a problemas de seguridad) y revisiones de la agencia de productos que no fueron aprobados, que fueron abandonados o para los cuales se retiraron las solicitudes. Estas medidas no se han tomado. Requerirían medidas para proteger la privacidad del paciente, con especial atención en los casos de enfermedades raras. El progreso también se ha visto obstaculizado por las preocupaciones de la FDA sobre la legalidad de divulgar información comercial confidencial y el riesgo de demandas por parte de los fabricantes. En cambio, en Europa se han logrado enormes avances en materia de transparencia regulatoria. Inspirada por las peticiones de grupos académicos a principios de la década de 2010, la Agencia Europea de Medicamentos (EMA) tomó medidas para mejorar el intercambio de información, incluyendo la publicación de datos clínicos de productos aprobados y no aprobados, protegiendo al mismo tiempo los datos identificables de los pacientes y la información confidencial.La experiencia de la EMA es ilustrativa. Inicialmente, los fabricantes de medicamentos expresaron su preocupación por que el uso indebido de la información compartida otorgaría a los competidores una ventaja injusta y comprometería la seguridad de los pacientes, ya que estos podrían ser reidentificados. Múltiples demandas alegaron que las reformas socavarían los intereses comerciales de los patrocinadores. Sin embargo, el Tribunal de Justicia de la Unión Europea confirmó las políticas de la EMA y estableció un estándar alto para demostrar que la divulgación de información causaría daño. También hubo preocupación por los reanálisis de baja calidad y engañosos de los datos disponibles, que condujeron a hallazgos sin fundamento de efectos adversos y generaron alarma. Hasta donde el comité de NASEM que elaboró el informe pudo determinar, estos daños no se han materializado (uno de nosotros era miembro de la Academia Nacional de Medicina y dos eran miembros del comité).
1El consenso en los debates europeos, incluidos los casos judiciales, fue que los intereses de la salud pública prevalecen sobre los intereses de la confidencialidad privada. El comité NASEM determinó que la falta de acceso público a las solicitudes presentadas, la información sobre las retenciones clínicas y las cartas de respuesta completas (avisos de la FDA sobre las decisiones de no aprobar un producto y descripciones de los motivos de la no aprobación) en Estados Unidos impide que los patrocinadores e investigadores aprendan de los éxitos y los fracasos. La falta de disponibilidad de conjuntos de datos a nivel de paciente, informes de estudios clínicos e informes posteriores a la comercialización impide los análisis que podrían mejorar los procesos de desarrollo de fármacos. El comité recomendó que la FDA haga pública la información sobre las decisiones de aprobación y revisión negativa, como lo hace la EMA. Además, dado el creciente uso de nuevos métodos para generar evidencia sobre fármacos para enfermedades y afecciones raras, recomendó que la FDA también haga pública la información sobre las solicitudes de comercialización y documente los casos en los que los datos de estudios distintos de los ensayos aleatorios contribuyeron a las decisiones, incluyendo la indicación de cuándo dichos datos fueron inadecuados para demostrar la seguridad y la eficacia (y por qué lo fueron).Aunque la EMA ya comparte información sobre las solicitudes, es importante una mayor transparencia con respecto a las acciones de la FDA; los organismos reguladores pueden tener diferentes perspectivas sobre los mismos datos. Los patrocinadores también podrían tomar la iniciativa en compartir los datos de ensayos clínicos y las evaluaciones de la FDA sobre las solicitudes de nuevos fármacos, especialmente las solicitudes fallidas. Sin embargo, la mayoría de las compañías farmacéuticas no comparten los datos de los ensayos clínicos
La FDA es consciente de los beneficios de la transparencia regulatoria y ha implementado medidas graduales para mejorar la transparencia en el desarrollo de medicamentos para enfermedades raras. Al lanzar el programa piloto de Avance de Criterios de Evaluación para Enfermedades Raras en 2023 para apoyar el desarrollo de nuevos criterios de evaluación para la investigación de enfermedades raras, la FDA exigió a los patrocinadores que permitieran a la agencia divulgar diversos aspectos de los programas de desarrollo de criterios de evaluación.La agencia debe sopesar los beneficios asociados con la divulgación con el riesgo de acciones legales por parte de los patrocinadores en relación con la divulgación de lo que podría interpretarse como información comercial confidencial. Los tribunales han apoyado la opinión de que la información comercial confidencial puede definirse de forma que incluya documentos regulatorios. Sin embargo, la Ley de Secretos Comerciales permite a las agencias divulgar información confidencial si la ley lo autoriza, y una decisión de la Corte Suprema de 1979 (en el caso Chrysler contra Brown ) permite que las normas emitidas por agencias federales se consideren como tal ley
.La FDA podría definir los tipos de información que considera confidencial y los que no, y utilizar la reglamentación de notificación y comentarios públicos para definir cierta información como sujeta a divulgación.<sup>
5 </sup> Los patrocinadores podrían plantear inquietudes en sus comentarios, y la FDA podría utilizar esta retroalimentación para garantizar que la norma final abordara las perspectivas de la industria y distinguiera los secretos comerciales de la información comercial confidencial que puede divulgarse en determinadas circunstancias. Si persistieran las inquietudes legales, podría requerirse legislación para respaldar la capacidad de la FDA de hacer pública más información. La Ley de Medicamentos Huérfanos otorgó a los fabricantes de medicamentos para enfermedades raras incentivos económicos en forma de créditos fiscales y períodos de exclusividad extendidos; estos beneficios podrían condicionarse a la aceptación de una mayor transparencia regulatoria.El informe de NASEM concluyó que los patrocinadores tienen la obligación ética de colaborar con los organismos reguladores para compartir información relevante sobre la revisión y aprobación de medicamentos para enfermedades y afecciones raras.
1Ayudar a patrocinadores, investigadores y pacientes a aprender de los casos en los que se demostró la seguridad y eficacia de un medicamento, así como de los casos en los que no, podría facilitar el desarrollo de más y mejores terapias para pacientes con enfermedades raras y reconocer las contribuciones de los pacientes a la investigación. Y dado que las lecciones aprendidas en el desarrollo de medicamentos para enfermedades raras pueden aplicarse a otras áreas terapéuticas, estas acciones podrían generar beneficios en todo el ecosistema de investigación y desarrollo de medicamentos.
Nota: Cuando estudiaba en la maestría de la UBA, Medicina y Económicas que me formó como gestor, gerente, por el año 1996-1997 tuve la oportunidad de estudiar el Sistema del National Health Service, una institución.
Estudiar los sistemas de cobertura universal, siempre tomaba al National Health Service del Reino Unido como un ejemplo a seguir. Su sistema de General Practitioner como un ejemplo de población nominalizada y de atención primaria. Que el Reino Unido podría prescindir de su monarquía, pero no de su sistema de salud. Aneurin Bevan. Hombre del Laborismo. Gales. Minero. Que fue Ministro de Salud en la Post guerra.
Bevan hablando con un paciente en el Hospital Park de Manchester, el día en que se creó el NHS.
Después de una serie de salidas de altos cargos del NHS de Inglaterra, el primer ministro del Reino Unido ha causado conmoción al abolir el organismo por completo. Informa Jacqui Thornton.
En febrero, Amanda Pritchard, directora ejecutiva del NHS de Inglaterra, anunció que se retiraría después de 3 años y medio en el cargo. El profesor Sir Stephen Powis, director médico nacional, renunció poco después, en un movimiento aparentemente planeado, y otros tres altos ejecutivos siguieron su ejemplo.
Las salidas de alto nivel son parte del curso en política, pero lo que ocurrió durante la semana siguiente sorprendió a los comentaristas. En primer lugar, Pritchard dijo al personal por correo electrónico que la plantilla del NHS England se reduciría a la mitad, de 13.000 a aproximadamente 6.500, para ahorrar dinero y evitar la duplicación con el Departamento de Salud y Asistencia Social (DHSC). Tres días después, una bomba: el 13 de marzo, el primer ministro Sir Keir Starmer eliminó el cuerpo por completo. Sus funciones serán asumidas por el DHSC.
La decisión contradice declaraciones anteriores hechas antes y después de que el Partido Laborista llegara al poder en julio, cuando el secretario de Salud y Asistencia Social, Wes Streeting, dijo en enero que una reestructuración importante del NHS sería una distracción.
Nigel Edwards, experto en políticas de salud y ex director ejecutivo de Nuffield Trust, dijo que estaba perplejo por el cambio de opinión, pero dijo que los ministros podrían creer que obtener un mejor control financiero operando desde el centro podría evitar la necesidad de tomar decisiones políticamente más difíciles en torno al racionamiento de los servicios.
Saffron Cordery, director ejecutivo interino de NHS Providers, una organización de membresía para los fideicomisos del NHS, dijo que ha habido una unión gradual entre el NHS England y el DHSC desde las elecciones, que ahora se ha convertido en esta intervención sísmica. «Mi reacción inicial a ‘¿por qué ahora?’ es mirar de manera más amplia los escenarios fiscales globales y nacionales en juego: la situación económica es increíblemente desafiante», dijo. «Estamos viendo un movimiento para enfocarnos realmente en la eficiencia, la productividad y el papel del Estado. Hay un amplio impulso político para que se tomen medidas decisivas».
La abolición revierte las controvertidas reformas introducidas por el secretario de Estado conservador de Sanidad, Andrew Lansley, en 2012 para separar la prestación del NHS del control político. Esto convierte al NHS en el sistema de salud más reorganizado del mundo desarrollado, dijo Edwards. Desde su creación en 2013, muchas organizaciones adicionales se han integrado en NHS England, como Health Education England y NHS Digital.
Naomi Chambers, profesora de Gestión de la Salud en la Universidad de Manchester, dijo que el NHS England sin duda necesitaba una reforma importante, ya que se había hinchado y tenía un liderazgo débil. «Aunque su trabajo era probablemente imposible, no logró mejorar el acceso a la atención y la productividad», dijo.
Las sociedades médicas, los colegios reales y la comunidad sanitaria en general reaccionaron con cautela a la noticia, expresando empatía por el personal del NHS England, pero dijeron que trabajarían con el equipo de transición. Además de la disolución del NHS England, se ha pedido a las 42 Juntas de Atención Integrada, establecidas en julio de 2022, que reduzcan su plantilla en un 50%, lo que equivale a unos 12 500 empleados en todo el sistema sanitario.
Cordery le dijo a The Lancet que, si bien podría haber ahorros a largo plazo al evitar la duplicación, la preocupación por la reestructuración a nivel local podría conducir a un aumento de los costos en términos de socavar la eficiencia y la productividad, en un momento en que los propios fideicomisos tienen que hacer ahorros significativos. «Ese es mi miedo en torno a esto, que se convierta en una distracción muy grande. Para los líderes de confianza y, en menor medida, para los médicos y clínicos, centrarse en el cambio estructural requiere tiempo y energía».
El cierre del NHS England se llevará a cabo durante 2 años y requerirá legislación primaria. Chambers dijo que esto podría llevar a un estancamiento, con el momento peligrosamente cerca de las próximas elecciones generales.
Cordery no está seguro de que 2 años sea suficiente. «Va a ser una empresa increíblemente compleja. Hay mucho que deshacer».
El próximo reto para el Gobierno del Reino Unido es la publicación de su esperado plan de salud a 10 años, previsto para finales de mayo.Mientras tanto, el director ejecutivo de transición que supervisa el cierre de NHS England es Sir James Mackey, contable de profesión que ha trabajado como director financiero y director ejecutivo en fideicomisos líderes.
La semana pasada admitió que la fusión sería inquietante para el personal. Añadió que se concentraría en tres grandes cambios: de lo analógico a lo digital, de la enfermedad a la prevención y del hospital a la comunidad, para construir «un NHS apto para el futuro».
La profesora Kamila Hawthorne, presidenta del Real Colegio de Médicos Generales, reconoció que el NHS ha pasado por muchos cambios estructurales en su historia, algunos más exitosos que otros. Dijo: «A lo largo de cualquier reorganización, la prioridad siempre debe seguir siendo los pacientes y asegurarse de que los profesionales de la salud cuenten con el apoyo y los recursos adecuados para brindar la atención que merecen».
Entre los países de la UE, Alemania (12,6 %), Francia (11,9 %) y Austria (11,2 %) registraron el mayor gasto sanitario corriente en relación con el PIB en 2022.
Obsérvese como estos países están en el límite de lo que en estos tiempos el gasto en salud se apropiada de algunos puntos de porcentaje de costos de una nación.
Entre los países de la UE, las mayores expansiones (en términos porcentuales) del gasto sanitario corriente por habitante entre 2014 y 2022 se registraron en Letonia, Rumanía, Lituania, Malta, Chipre y Chequia, donde el gasto se duplicó con creces.
Resúmenes
Entre los países de la UE, Alemania (12,6 %), Francia (11,9 %) y Austria (11,2 %) registraron el mayor gasto sanitario corriente en relación con el PIB en 2022.
Entre los países de la UE, las mayores expansiones (en términos porcentuales) del gasto sanitario corriente por habitante entre 2014 y 2022 se registraron en Letonia, Rumanía, Lituania, Malta, Chipre y Chequia, donde el gasto se duplicó con creces.
Gasto sanitario corriente en relación con el PIB, 2022
En este artículo se presentan estadísticas clave sobre los aspectos del gasto sanitario en la Unión Europea (UE). En un próximo artículo se dispondrá de información más detallada, con análisis por funciones, proveedores y esquemas de financiación. Los sistemas sanitarios están organizados y financiados de diversas maneras en los países de la UE, pero el acceso universal a una asistencia sanitaria de calidad, a un coste asequible tanto para los individuos como para la sociedad en general, se considera ampliamente un principio básico en la UE.
Las estadísticas sobre el gasto y la financiación de la asistencia sanitaria pueden utilizarse para evaluar cómo responde un sistema sanitario al reto del acceso universal a una asistencia sanitaria de calidad, mediante la medición de los recursos financieros disponibles para el sector sanitario y la asignación de estos recursos entre las actividades sanitarias (por ejemplo, la atención preventiva y curativa) o los grupos de proveedores de asistencia sanitaria (por ejemplo, hospitales y centros ambulatorios).
Cabe destacar que los últimos datos presentados en este artículo son de 2022. Por lo tanto, los datos de este artículo muestran la situación tras el impacto inicial de la pandemia de COVID-19. Por este motivo, hay que prestar especial atención a la hora de comparar los datos de 2022 con los de 2021 y 2020 y a la hora de comparar los datos de 2021 y 2020 con los de años anteriores.
Gasto sanitario
Alemania, Francia y Austria registraron el mayor gasto sanitario corriente en relación con el PIB en 2022
Alemania tuvo el nivel más alto de gasto sanitario corriente entre los países de la UE, valorado en 489.000 millones de euros en 2022. Francia registró el segundo nivel más alto de gasto sanitario corriente (314.000 millones de euros), seguido de Italia (176.000 millones de euros) y España (131.000 millones de euros).
El gasto sanitario corriente en Alemania, Francia y Austria equivalía al 12,6%, 11,9% y 11,2%, respectivamente, del producto interior bruto (PIB) (véase el cuadro 1). Los siguientes ratios más altos se registraron en Bélgica (10,8 %), Suecia (10,7 %) y Portugal (10,5 %). Por el contrario, el gasto sanitario corriente representó menos del 7,0 % del PIB en 5 países de la UE, siendo Luxemburgo el país con la tasa más baja (5,6 %).
En relación con el tamaño de la población y en términos de euros, el gasto sanitario corriente en 2022 fue el más elevado entre los países de la UE en Luxemburgo (6 590 euros por habitante). Es interesante observar que Luxemburgo tenía la tasa más alta por habitante a pesar de tener la relación más baja entre el gasto sanitario y el PIB, lo que refleja el alto nivel de PIB en Luxemburgo. Una proporción significativa de los trabajadores luxemburgueses son trabajadores transfronterizos y viven fuera del país y, como no residentes, los gastos en su asistencia sanitaria no se incluyen en las cuentas sanitarias de Luxemburgo, mientras que su actividad económica contribuye al PIB de Luxemburgo.
Siguiendo a Luxemburgo, en 2022 también se observaron ratios superiores a 5 000 euros por habitante en Dinamarca, Irlanda, Alemania, Suecia, Austria, Países Bajos y Bélgica. A su vez, les siguieron a cierta distancia Finlandia y Francia, con ratios superiores a los 4.600 euros por habitante. En ese momento había una diferencia relativamente grande con Malta, Italia, España, Chipre, Eslovenia, Portugal y Chequia, con ratios superiores a 2 200 euros pero inferiores a 3 200 euros por habitante. Los 10 países restantes de la UE registraron un gasto medio inferior a 1 900 euros por habitante en 2022, 2 de ellos registraron un gasto medio en asistencia sanitaria inferior a 1 000 euros por habitante: Bulgaria (990 euros) y Rumanía (858 euros). La relación entre los niveles más altos (Luxemburgo) y más bajos (Rumania) de gasto por habitante fue de 7,7 : 1.
Las disparidades en el gasto sanitario actual por habitante son menos evidentes cuando el gasto se expresa en estándares de poder adquisitivo (EPA). Esta medida se ajusta a las diferencias en los niveles de precios entre los países de la UE. Alemania (5 317 EPA por habitante), Austria (4 751 EPA por habitante) y los Países Bajos (4 531 EPA por habitante) registraron los porcentajes más elevados de gasto sanitario por habitante en términos de EPA. Rumanía (1 627 EPA por habitante) tuvo la proporción más baja. Así, teniendo en cuenta las diferencias de nivel de precios, la relación entre los niveles más altos (Alemania) y más bajos (Rumanía) de gasto sanitario por habitante era considerablemente menor que la relación equivalente en euros mencionada anteriormente, ya que era de 3,3 : 1.
Evolución a lo largo del tiempo
En la Tabla 2 y en los Gráficos 2 y 3 se destaca la evolución del nivel de gasto sanitario y del nivel de gasto sanitario en relación con el PIB en los últimos años, centrándose en una comparación entre 2014 y 2022. Obsérvese que los análisis de la Tabla 2 y el Gráfico 2 se presentan en términos de precios corrientes y, por lo tanto, reflejan los cambios en los precios (inflación y deflación), así como los cambios en el gasto real.
Sobre la base de los datos mostrados en el cuadro 2, todos los países de la UE registraron un gasto sanitario superior en 2022 que en 2014. Los mayores aumentos globales se observaron en Letonia, Rumanía, Lituania, Malta, Chipre y Chequia, donde el gasto en 2022 fue más del doble que en 2014. El mayor aumento, en Letonia, fue del 126,7 por ciento, lo que equivale a un aumento medio anual compuesto del 10,8 por ciento. Los menores aumentos entre 2014 y 2022 se observaron en Italia (hasta un 21,8% en general) y Suecia (23,0%).
Además de verse afectadas por los cambios de precios, las comparaciones del gasto sanitario a lo largo del tiempo también pueden verse influidas por los cambios demográficos. En el gráfico 2 se muestra el gasto sanitario medio por habitante en 2014 y 2022. Todos los países de la UE registraron un nivel de gasto por habitante superior en 2022 al de 2014. Al igual que en cuanto a la tasa de variación basada en el gasto global, Letonia, Rumania y Lituania registraron los mayores aumentos, con un aumento del gasto medio por habitante del 140,5%, el 125,6% y el 123,1%, respectivamente; en Bulgaria y Chequia, esta proporción también se duplicó. El menor aumento se observó en Suecia, con un 13,8%.
Gráfico 2: Gasto sanitario corriente por habitante, 2014 y 2022 (€) Fuente: Eurostat (hlth_sha11_hf)
En el gráfico 3 se ofrece otro análisis de la variación del gasto sanitario global entre 2014 y 2022, centrándose en la relación entre este gasto y el PIB. Tanto el gasto sanitario como el PIB están influidos por las variaciones de precios, por lo que, al combinar los 2 indicadores en una ratio, el impacto de la inflación puede anularse hasta cierto punto: esto depende de la medida en que las variaciones de precios relacionadas con el gasto sanitario sean similares a las experimentadas en el conjunto de la economía.
En 2022, 7 países de la UE registraron una menor proporción del gasto sanitario en relación con el PIB que en 2014. Irlanda registró el mayor descenso, con un descenso de 3,4 puntos porcentuales, y su cuota pasó del 9,5 % en 2014 al 6,1 % en 2022, lo que refleja en parte un gran aumento del PIB irlandés entre estos años. Los otros 6 descensos fueron menores a 1,0 puntos. En los países de la UE en los que la ratio fue más alta en 2022 que en 2014, el aumento fue inferior a 2,0 puntos porcentuales en la mayoría de los casos. Se observó un aumento mayor en Letonia, con un aumento de 2,2 puntos.
Gasto sanitario corriente
El gasto corriente en salud cuantifica los recursos económicos dedicados a las funciones sanitarias, excluyendo la inversión de capital. El gasto sanitario corriente se refiere principalmente a los bienes y servicios sanitarios que consumen las unidades residentes, independientemente de dónde se produzca ese consumo (puede ser en el resto del mundo) o de quién lo pague. Como tal, se excluyen las exportaciones de bienes y servicios de atención médica (a unidades no residentes), mientras que se incluyen las importaciones de bienes y servicios de atención médica para uso final.
El SHA comparte los objetivos del sistema de cuentas nacionales (SCN): constituir un sistema integrado de cuentas amplias, internamente coherentes e internacionalmente comparables, que en la medida de lo posible sea compatible con otros sistemas estadísticos económicos y sociales agregados. Las cuentas de salud proporcionan una descripción de los flujos monetarios relacionados con el gasto en consumo final en bienes y servicios de salud. Las cuentas de salud se utilizan de 2 maneras principales: a nivel internacional, donde se hace hincapié en una selección de datos de gasto comparables; a nivel nacional, con análisis más detallados del gasto sanitario y un mayor énfasis en las comparaciones a lo largo del tiempo.
Para obtener más detalles sobre las cuentas de salud, consulte Un sistema de cuentas de salud, 2011 – edición revisada. El conjunto básico de tablas de SHA aborda 3 preguntas básicas: i) ¿qué tipo de bienes y servicios de atención médica se consumen?, ii) ¿qué proveedores de atención médica los entregan y, iii) qué esquemas de financiación se utilizan para financiar el gasto?
Las estadísticas sobre el gasto sanitario se documentan en un artículo de referencia que proporciona más información sobre el alcance de los datos, el marco legal, la metodología empleada, así como los conceptos y definiciones relacionados.
Contexto
Los sistemas de salud de todo el mundo se están desarrollando en respuesta a una multitud de factores, entre ellos las nuevas tecnologías médicas y las mejoras en el conocimiento, proporcionando nuevos servicios de salud y un mayor acceso a ellos; cambios en las políticas de salud para hacer frente a enfermedades específicas y desarrollos demográficos; nuevas estructuras organizativas y mecanismos de financiación más complejos. Sin embargo, el acceso a la atención sanitaria y una mayor elección de los pacientes se consideran cada vez más en un contexto de sostenibilidad financiera.
La Comisión Europea adoptó un Plan Estratégico para el período 2020-24. Con el fin de mejorar la calidad y la eficacia del gasto público y contribuir a la prosperidad y la cohesión social, la Comisión Europea trata de proporcionar conocimientos especializados sobre los sistemas sanitarios y apoyar acciones que ayuden a prevenir y reducir el impacto de la mala salud en las personas y las economías, al tiempo que fomenta y apoya la innovación y la adopción de tecnologías modernas para mejorar la prestación de asistencia y la rentabilidad.
Pregunta ¿Qué factores explican la variación en el gasto en atención médica en los condados de EE. UU.?
Resultados : En este estudio transversal del gasto en atención médica en 3110 condados de EE. UU. en 2019, el 65 % de la variación intercondados se explicó por la variación en la utilización de los servicios, mientras que el precio y la intensidad de los servicios, la prevalencia de enfermedades y la edad de la población explicaron el 24 %, el 7 % y el 4 % de la variación, respectivamente. La cobertura de seguro y la mediana de ingresos se asociaron con la utilización de los servicios, mientras que la proporción de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización.
Significado Comprender los factores clave que explican la variación en el gasto de atención médica en los EE. UU. es valioso para desarrollar políticas de atención médica y evaluar la asignación de recursos de atención médica.
Abstracto
Importancia Comprender los impulsores del gasto en atención médica en los condados de EE. UU. es importante para desarrollar políticas y evaluar la asignación de servicios de atención médica.
Objetivo Estimar la cantidad de variación del gasto en atención médica entre condados explicada por (1) la edad de la población, (2) la prevalencia de las condiciones de salud, (3) la utilización del servicio y (4) el precio y la intensidad del servicio.
Diseño, entorno y participantes. En este estudio transversal, se extrajeron datos de cuatro factores clave del gasto per cápita para 3110 condados estadounidenses, 148 afecciones médicas, 38 grupos de edad y sexo, cuatro pagadores y siete tipos de atención en 2019. La utilización de los servicios se midió como el volumen de servicios por caso prevalente, mientras que el precio y la intensidad se midieron como el gasto por consulta, ingreso o receta médica. Se utilizaron los métodos de descomposición de Das Gupta y Shapley y la regresión lineal para estimar la contribución de cada factor. El análisis de datos se realizó entre marzo y julio de 2024.
Exposiciones Edad, prevalencia de enfermedades, utilización de servicios o precio e intensidad de los servicios.
Principales resultados y medidas Variación en el gasto en atención médica en los condados de EE. UU.
Resultados En 2019, el 76,6% del gasto personal en atención médica se incluyó en este estudio. En general, el 64,8% de la variación del gasto en atención médica entre condados de 3110 condados de EE. UU. se explicó por la utilización del servicio, mientras que la edad de la población, la prevalencia de enfermedades y el precio e intensidad de los servicios explicaron el 4,1%, el 7,0% y el 24,1%, respectivamente. La tasa a la que estos factores contribuyeron a la variación en el gasto difirió según el pagador, el tipo de atención y la condición de salud. La utilización del servicio se asoció con la cobertura del seguro, el ingreso medio y la educación. Un aumento en cada uno de estos desde la mediana hasta el percentil 75 se asoció con un aumento del 7,8%, 4,4% y 3,8% en la utilización de la atención ambulatoria, respectivamente. La fracción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización. Un aumento en la cobertura de Medicare Advantage desde la mediana hasta el percentil 75 se asoció con una disminución del 1,9% en la utilización de la atención ambulatoria. Las diferencias en los niveles de gasto entre estados también se atribuyeron a distintos factores. En Utah, el estado con el menor gasto per cápita en atención médica, las tasas de gasto fueron menores para todos los tipos de atención, debido principalmente al perfil de edad joven. En Nueva York, el estado con el mayor gasto, las tasas de gasto fueron relativamente altas para pacientes hospitalizados y para medicamentos recetados. En ambos tipos de atención, el alto precio e intensidad del servicio contribuyeron a un gasto superior al promedio.
Conclusiones y relevancia. En este estudio transversal, la variación en el gasto sanitario entre los condados estadounidenses se relacionó en gran medida con la variación en la utilización de los servicios. Comprender los factores que impulsan la variación del gasto en EE. UU. puede ayudar a los responsables de la formulación de políticas a evaluar la asignación de recursos sanitarios.
Introducción
Si bien Estados Unidos, en general, invierte una cantidad considerable en salud, existe una amplia variación en los niveles de gasto entre sus estados. 1 , 2 En Dieleman et al., 3 , 4 demostramos que algunos condados estadounidenses gastaron más de cinco veces más por persona que otros, incluso después de ajustar por edad. Caracterizar los factores que impulsan esta variación regional en el gasto comercial, público y de bolsillo puede ayudar a fundamentar las políticas sanitarias.
Algunos estudios han examinado los impulsores de la variación del gasto en las regiones de EE. UU. Por ejemplo, un informe de consenso de las Academias Nacionales de Medicina destacó que el gasto de Medicare variaba principalmente debido a las diferencias en la cantidad y los tipos de servicios que se brindan a los pacientes. 5 Cutler et al 6 encontraron que las diferencias regionales en el gasto de Medicare están determinadas más por las creencias de los médicos que por la demanda de los pacientes. Otros investigadores (Fisher et al 7 y Finkelstein et al 8 ) encontraron que las variaciones geográficas en el gasto de Medicare eran causadas por la dinámica de la oferta y la demanda entre pacientes y médicos. 7 , 8 Cooper et al 9 , 10 analizaron la variación geográfica en el gasto regional en salud en EE. UU. para Medicare, Medicaid y seguros privados y encontraron que el gasto por beneficiario para diferentes pagadores no estaba correlacionado geográficamente.
Sin embargo, todavía quedan varias lagunas clave en la literatura científica existente. En primer lugar, la mayoría de las investigaciones anteriores se centran en Medicare, pero Medicare representó solo el 26 % del gasto personal en atención médica en 2022, y el gasto de otros financiadores se centra en diferentes afecciones de salud y tipos de atención. 4 , 11 En segundo lugar, aunque se sabe que los patrones de enfermedades, las características de la población, el acceso a la atención médica y el uso de los servicios varían a nivel local, la investigación existente sobre la variación geográfica en el gasto en atención médica se ha centrado principalmente en la variación estatal en lugar de la variación a nivel de condado dentro del estado. En tercer lugar, la investigación existente generalmente no ha utilizado estimaciones de gasto específicas de la enfermedad y, por lo tanto, no pudo controlar la prevalencia de la enfermedad. Hasta donde sabemos, ningún estudio ha evaluado el gasto total dentro del estado y el gasto específico del pagador (para todos los pagadores principales), controlando la prevalencia de la enfermedad.
Abordamos estas limitaciones simultáneamente evaluando la variación en el gasto específico por condición de salud y por pagador en los condados de EE. UU. Específicamente, estimamos la contribución de cuatro factores clave del gasto en las tasas de gasto en atención médica para cuatro categorías de pagador, siete tipos de servicio y 148 condiciones de salud en 38 grupos de edad y sexo, y 3110 condados de EE. UU. para 2019. Además, evaluamos los factores asociados con las diferencias en las tasas de utilización, el precio y la intensidad de la atención.
Métodos
Este estudio fue revisado y aprobado por el comité de revisión institucional de la Universidad de Washington; dado que los datos fueron anónimos, se eximió del consentimiento informado. El estudio cumple con la declaración de las Directrices para la Información Precisa y Transparente de Estimaciones de Salud ( GATHER ) (Apéndice electrónico en el Suplemento 1 ). 12
La realización de este estudio transversal siguió 4 pasos principales. Primero, extrajimos estimaciones de 2019 de 3 bases de datos principales. Del proyecto US Disease Expenditure, extrajimos estimaciones de gasto personal en atención médica y utilización de servicios para cada condado y estado de EE. UU., grupo de edad y sexo, condición de salud, tipo de atención y pagador. 4 El gasto personal en salud es todo el gasto en salud de un individuo y excluye el gasto en salud pública e investigación y desarrollo. En este estudio, la utilización de servicios es el número de visitas, ingresos o recetas por caso incidente o prevalente. Del proyecto US Health Disparities (USHD), extrajimos estimaciones de mortalidad por causa de muerte a nivel de condado por edad y sexo. 13 Además, del estudio Global Burden of Disease (GBD) 2021, extrajimos estimaciones de 2019 de mortalidad, incidencia y prevalencia por causa a nivel estatal por edad y sexo. 14 , 15 En segundo lugar, estimamos la incidencia (para todas las lesiones y cánceres) o la prevalencia (para todas las demás afecciones) mediante regresión lineal y datos del estudio GBD 2021 y USHD. (De aquí en adelante, nos referimos a la incidencia y prevalencia simplemente como prevalencia, pero para las lesiones y el cáncer, siempre se utilizó la incidencia). En tercer lugar, utilizamos métodos de descomposición para evaluar los factores que explican la variación entre condados en los niveles de gasto. Estos métodos exploraron la contribución de (1) el perfil de edad y sexo de la población, (2) las tasas de prevalencia de afecciones de salud, (3) la utilización de servicios y (4) el precio e intensidad del servicio para explicar la variación del gasto. El precio y la intensidad del servicio se definieron como el gasto por visita, por ingreso o por receta. En cuarto lugar, utilizamos métodos de regresión lineal para identificar los factores asociados con la utilización de servicios y el precio e intensidad del servicio.
Paso 1: Extracción de datos
Datos sobre el gasto y la utilización de la atención sanitaria en EE. UU.
Las estimaciones de gasto y utilización extraídas del Proyecto de Gasto en Enfermedades se estratificaron por 3110 condados de EE. UU., 148 afecciones médicas, 38 grupos de edad y sexo, 7 categorías de tipo de atención y 4 categorías de financiadores. Las estimaciones de gasto y utilización que utilizamos para este estudio están disponibles para su descarga desde el Intercambio de Datos de Salud Global.
Para generar esas estimaciones de gastos y utilización, el proyecto Disease Expenditure 2019 evaluó más de 40 mil millones de reclamaciones de seguros, con más de 800 millones de registros hospitalarios, datos de encuestas y estimaciones gubernamentales. Estos datos incluyeron reclamaciones de Medicare, reclamaciones de Medicaid, reclamaciones comerciales del Health Care Cost Institute, Kythera, MarketScan, Fluent Dental Strategies y fuentes de datos administrativos hospitalarios de la serie Agency for Healthcare Research and Quality Healthcare Cost and Utilization Project. También se extrajeron datos de la encuesta de hogares de la Medical Expenditure Panel Survey. Estos datos se analizaron en encuentros, visitas, admisiones y recetas del sistema de salud, que a menudo incluyen más de 1 reclamación, y se les asignó un diagnóstico primario basado en los montos de gasto. Todos los diagnósticos se asignaron a 1 de 148 afecciones de salud según los métodos derivados inicialmente para el estudio GBD. 16 Se utilizaron métodos estadísticos para ajustar las imperfecciones de los datos, como el uso de códigos postales en lugar de condados o el uso de códigos de la naturaleza de las lesiones en lugar de códigos que identifican la causa de la lesión; Abordar las preocupaciones sobre la escasez de datos, asociadas con la información subyacente incompleta, distribuida en muchos condados y afecciones sanitarias; y estimar la incertidumbre. Finalmente, estas estimaciones se ajustaron a la presencia de comorbilidades mediante regresiones lineales, de modo que las estimaciones resultantes reflejen el gasto atribuible a cada afección sanitaria, y se escalaron para alinearse con las estimaciones oficiales de gasto público. 2 , 17 Las estimaciones del gasto farmacéutico excluyen el coste de los reembolsos y descuentos farmacéuticos.
Datos de mortalidad del USHD
Utilizamos estimaciones de mortalidad por causa específica por condado de EE. UU. del estudio USHD.<sup> 13</sup> Estas estimaciones de mortalidad del USHD se generaron utilizando registros de defunción anónimos del Sistema Nacional de Estadísticas Vitales de EE. UU. y estimaciones de población del Centro Nacional de Estadísticas de Salud de EE. UU. Los datos de los registros de defunción se tabularon por causa de muerte, condado, grupo de edad, sexo y año. Las causas de muerte se mapearon a partir de los códigos de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades, Décima Revisión, Modificación Clínica (CIE-10-MC) . <sup>18 </sup> Las estimaciones de mortalidad por condado del USHD que extrajimos para este estudio también están disponibles para su descarga desde el Intercambio de Datos de Salud Global. <sup>19</sup>
Datos de mortalidad, incidencia y prevalencia de GBD
Extrajimos estimaciones de prevalencia y mortalidad por causa específica por estado de EE. UU. del estudio GBD 2021. 14 , 15 Estas estimaciones del GBD se elaboraron utilizando datos de sistemas de registro civil, censos, encuestas de hogares, registros específicos de enfermedades, datos de reclamaciones y otras fuentes. Consulte la sección de colaboradores de causas de muerte del GBD 2021 y la sección de colaboradores de enfermedades y lesiones del GBD 2021 para obtener información detallada sobre los métodos de estos procesos. 14 , 15 Las fuentes de datos de entrada del GBD 2021 y las estimaciones de prevalencia y mortalidad por estado que extrajimos para este estudio también están disponibles para su descarga en el Intercambio de Datos de Salud Global. 20
Paso 2: Estimación de la prevalencia de enfermedades para cada condado de EE. UU.
Hubo 88 afecciones de salud definidas y estimadas comúnmente en las 3 fuentes de datos. Para estas afecciones de salud, estimamos las tasas de prevalencia a nivel de condado, específicas por edad y por sexo mediante la regresión de las tasas de prevalencia sobre las tasas de mortalidad y un amplio conjunto de covariables a nivel estatal mediante regresión lasso. Se utilizó Lasso porque incorpora la selección de modelos en el proceso de ajuste del modelo, de modo que para cada afección de salud se incluyó un conjunto diferente de covariables. Después de ajustar nuestro modelo utilizando datos a nivel estatal del estudio GBD, utilizamos la mortalidad a nivel de condado de USHD y las estimaciones de covariables a nivel de condado para estimar las estimaciones de prevalencia a nivel de condado. No estimamos la prevalencia para 10 de las 88 afecciones de salud porque la regresión lineal utilizada para estimar la prevalencia tuvo un valor R² inferior a 0,9 para esas 10 afecciones de salud.
Paso 3: Explicación de la variación en el gasto en atención médica entre condados
Utilizamos el coeficiente de variación para cuantificar la variación relativa del gasto, calculada entre estados y dentro de ellos. Utilizamos dos tipos de análisis de descomposición y regresión lineal para evaluar los factores que contribuyen a la variación del gasto en atención médica entre condados. Utilizamos la descomposición de Shapley para estimar la fracción de la variación del gasto en atención médica entre condados explicada por cada uno de los cuatro factores. Utilizamos regresión lineal para evaluar la variación en las tasas de utilización de servicios, así como en las tasas de precio e intensidad de los servicios. Para cada tipo de atención, realizamos una regresión por separado de las tasas de utilización a nivel de condado, específicas por edad y sexo, específicas por condición de salud y específicas por pagador sobre la mediana de los ingresos familiares, la cobertura del seguro, los médicos per cápita y otras covariables disponibles y relevantes a nivel de condado, controlando las diferencias en edad y sexo, condición de salud y pagador. Incluimos intersecciones separadas para todas las combinaciones de edad y sexo, condición de salud y pagador para centrar nuestro análisis en la variación entre condados, al tiempo que controlamos completamente la edad, el sexo, la condición de salud y el pagador. Repetimos este proceso por separado para el precio y la intensidad del servicio. Finalmente, utilizamos la descomposición de Das Gupta para estimar, para cada estado, los factores que influyen en las diferencias entre las tasas de gasto estatales y el promedio nacional. La descomposición de Das Gupta es un método común en estudios demográficos que evalúa la diferencia entre dos tasas y cuantifica cómo cada factor clave contribuye a dicha diferencia. En este análisis, la descomposición de Das Gupta compara las tasas de gasto de cada estado con las tasas nacionales.
Para generar un intervalo de incertidumbre, utilizamos 50 extracciones aleatorias independientes de cada estimación del Proyecto de Gasto en Enfermedades, el estudio USHD y el estudio GBD 2021. Los análisis se aplicaron a cada extracción de forma independiente, lo que propagó la incertidumbre a lo largo de cada etapa del proceso. Para tener en cuenta la incertidumbre de los parámetros, extrajimos estimaciones del error estándar. La incertidumbre de los datos y la incertidumbre de los parámetros se combinaron mediante las Reglas de Rubin. 21 análisis se realizaron con Python, versión 3.11.8 (Python Software Foundation) y R, versión 4.4.0 (R Project for Statistical Computing). Se utilizaron pruebas de significancia bilaterales y un umbral de valor p inferior a 0,05 para evaluar las diferencias en cuanto a significancia estadística. El análisis de datos se realizó entre marzo y julio de 2024.
Resultados
En 2019, este estudio incluyó el 76,6 % del gasto personal en atención médica. En 2019, el gasto per cápita en atención médica de 3110 condados de EE. UU. varió de $2707 en el condado de Chattahoochee, GA, a $17 340 en el condado de Sumter, FL ( Figura 1 ). El gasto fue más bajo en las regiones suroeste y sureste, y más alto en las llanuras noreste y norte, aunque en todas las regiones y la mayoría de los estados de EE. UU. hubo una variación considerable entre condados. El coeficiente de variación interestatal fue de 0,14, mientras que el coeficiente de variación medio intraestatal fue de 0,15, lo que significa que, en general, la variación dentro de los estados fue tan grande como entre ellos.
En general, el 64,8% (intervalo de incertidumbre [IU] del 95%, 64,4%-65,1%) de la variación entre condados se explicó por la variación en la utilización de los servicios, el 24,1% (IU del 95%, 23,8%-24,5%) se explicó por el precio y la intensidad del servicio, mientras que la prevalencia de la enfermedad y el perfil de edad de la población explicaron solo el 7,0% (IU del 95%, 6,9%-7,1%) y el 4,1% (IU del 95%, 4,0%-4,2%) ( Figura 2 ). Estas tasas variaron según el pagador; en el caso de los seguros privados y los gastos de bolsillo, se atribuyó una mayor variación en el gasto al precio y la intensidad del servicio en comparación con otros pagadores. Por el contrario, la variación en el gasto de Medicare se debió casi en su totalidad a las diferencias en la utilización. Estas tasas también variaron según el estado de salud.
En los condados, la utilización de servicios se asoció con la cobertura de seguro, el ingreso familiar promedio y la educación ( Figura 3 ). Un aumento de la tasa de cobertura de seguro promedio al percentil 75 (una diferencia de 3 puntos porcentuales) se asoció con un aumento del 7.8% (95% UI, 3.6%-12.0%) en la utilización de atención ambulatoria. El ingreso familiar promedio se asoció con una mayor utilización para todos los tipos de atención, excepto la atención en el departamento de emergencias y la utilización de pacientes hospitalizados. La fracción de la población con una licenciatura se asoció con una mayor utilización de centros de enfermería, atención médica domiciliaria, atención ambulatoria y productos farmacéuticos minoristas. La fracción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización de pacientes hospitalizados, centros de enfermería, productos farmacéuticos minoristas y atención ambulatoria. Un aumento de la tasa de cobertura mediana de Medicare Advantage al percentil 75 (una diferencia de 8,6 puntos porcentuales) se asoció con una disminución del 4,9% (95% UI, 2,6%-7,2%), 4,4% (95% UI, 1,1%-7,7%), 2,7% (95% UI, 0,7%-4,7%) y 1,9% (95% UI, 0,6%-3,2%) en la utilización de atención hospitalaria para pacientes internados, en centros de enfermería, en farmacias minoristas y en centros de atención ambulatoria, respectivamente.
Muchos de los mismos factores asociados con una mayor utilización de los servicios también se asociaron con precios más altos y una mayor intensidad de la atención, como la mediana de ingresos y la educación. La proporción de médicos especializados en atención primaria se asoció con precios más bajos y una mayor intensidad de la atención, mientras que Medicare Advantage se asoció con precios más altos y una mayor intensidad de la atención.
La Figura 4 explica los factores que impulsan el gasto per cápita de cada estado, superior o inferior al promedio nacional. En general, las diferencias en la utilización de los servicios determinaron una parte importante de las diferencias en los niveles de gasto estatales, seguidas del precio y la intensidad de los servicios. Si bien en general es cierto, este hallazgo varió entre los estados de EE. UU. Utah, el estado con el menor gasto per cápita en atención médica en 2019, gastó menos en todos los tipos de atención en relación con la media nacional. La distribución por edad y sexo de la población contribuyó en mayor medida a este menor gasto, aunque las bajas tasas de utilización de la atención en centros de enfermería y servicios de urgencias también influyeron. Idaho ocupó el segundo lugar entre todos los estados con menor gasto, con un gasto per cápita inferior en cada uno de los tipos de atención. El factor responsable de estas tasas de gasto inferiores al promedio fue la baja utilización de los servicios. En Nueva York, el estado con el mayor gasto per cápita en atención médica, las tasas de gasto fueron las más altas en relación con la media nacional en atención hospitalaria, medicamentos recetados y atención en centros de enfermería. Para estos tres tipos de atención, el precio y la intensidad de los servicios contribuyeron sustancialmente a los montos de gasto superiores al promedio.
Discusión
En este estudio transversal, el gasto en atención médica personal en EE. UU. varió drásticamente entre condados en 2019, con una diferencia de más de cinco veces entre las tasas de gasto per cápita más altas y más bajas. Esta variación se debió a una combinación de factores. La utilización de los servicios explicó la mayor parte de la variación en el gasto per cápita, mientras que el precio y la intensidad de los servicios explicaron aproximadamente una quinta parte de la variación. Las variaciones en el perfil de edad de la población y la prevalencia de enfermedades explicaron, cada una, una fracción relativamente pequeña de la variación del gasto entre condados.
Se demostró que varios factores clave se asocian con la utilización de los servicios, así como con su precio e intensidad. La cobertura del seguro se asoció con una mayor utilización de la atención ambulatoria, domiciliaria y en centros de enfermería. Este hallazgo refuerza investigaciones previas que demuestran que, si bien aumentar la cobertura del seguro puede mejorar algunos resultados de salud autodeclarados, no es por sí solo, a corto plazo, un método viable para la contención de costos, ya que conduce a una mayor utilización. 22 Para los sistemas de salud, encargados tanto de garantizar el acceso a los servicios esenciales como de mantener su financiación, existe un compromiso político necesario. Los estados parecen haber llegado a conclusiones divergentes al considerar esta compensación, ya que la tasa de personas sin seguro oscila entre el 2 % en Massachusetts, donde el gasto es especialmente alto, y el 17 % en Texas en 2022.
Se encontró que la mediana de ingresos familiares se asociaba con una mayor utilización de todos los tipos de atención, excepto en urgencias y hospitalización. Además, la mediana de ingresos se asoció con un aumento en el precio y la intensidad de los servicios de atención ambulatoria, urgencias y hospitalización. Si bien escapa al control del sistema de salud, los bajos ingresos son un determinante social crítico de la salud, asociado con peor salud y menor cobertura del seguro médico. 23 En conjunto, estos hallazgos sugieren una inequidad preocupante: los condados con peor salud, las tasas de seguro más bajas y los ingresos más bajos son los que reciben menos atención médica.
La proporción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor atención ambulatoria, hospitalización, atención en centros de enfermería y uso de productos farmacéuticos minoristas, así como con un mayor precio e intensidad para muchos de estos mismos tipos de atención. Se ha demostrado que la transición del mercado de seguros médicos hacia la compra basada en el valor es un medio para reducir el uso innecesario, pero también puede estar asociada con un mayor gasto por consulta, ingreso y receta.
Una investigación similar a este estudio actual mostró que los cambios en el precio y la intensidad del servicio fueron responsables del 50% de los aumentos en el gasto nacional a lo largo del tiempo entre 1996 y 2013, mientras que nuestro estudio encontró que el precio y la intensidad del servicio explicaron solo el 24,1% de la variación en el gasto per cápita entre condados en 2019.24 Esta yuxtaposición matizada sugiere que si bien los precios y la mayor intensidad de la atención están impulsando el gasto a lo largo del tiempo, no explican una gran fracción de las diferencias entre condados en los niveles de gasto. El precio del servicio y la intensidad de la atención se asociaron con un mayor gasto de bolsillo y gasto en seguros privados. El hallazgo de que solo el 14,7% de la variación en el gasto de Medicare se atribuyó a la variación en el precio y la intensidad refleja el hecho de que los precios de Medicare se establecen a nivel nacional y solo se permiten pequeños niveles de variación a nivel local.
Nuestro estudio no debe malinterpretarse como una señal de que la variación en los niveles de gasto y utilización es perjudicial. Al contrario, demostramos que la prevalencia de enfermedades y la edad de un condado contribuyen a las diferencias en el gasto. Estados como Utah y Florida se destacan por niveles de gasto relativamente extremos (bajo y alto, respectivamente), pero dado que son los estados más jóvenes y más antiguos (y que el gasto aumenta con la edad), es evidente que ignorar la edad de la población resulta en una perspectiva distorsionada al evaluar el gasto y comparar entre estados y períodos.
Nuestro estudio demuestra que existe una gran variación inexplicable en la utilización de servicios en todos los tipos de atención. Es fundamental que esta investigación no identifique, ni pueda identificar, el nivel adecuado de utilización. Los resultados de salud varían drásticamente entre los condados de EE. UU., y se deberían realizar más investigaciones para determinar si existen tasas óptimas de utilización, precio e intensidad de la atención que se asocien con mejores resultados para ciertas poblaciones.
Nuestro estudio tiene implicaciones para los responsables de la formulación de políticas, los pagadores y los médicos que buscan utilizar las variaciones en la utilización, el precio y la intensidad como indicadores de dónde podrían ser viables las estrategias de contención de costos. En primer lugar, nuestros hallazgos muestran que muchos estados están gastando más de lo esperado según las necesidades de atención médica de su población (es decir, la edad y la prevalencia de enfermedades). Los modelos de pago basados en el valor podrían ser un medio para identificar enfermedades específicas o centros de atención donde la desconexión entre la carga y el gasto es mayor. Esta investigación destaca esto, ya que se demostró que la cobertura Medicare Advantage se asocia con una menor utilización de los servicios. En segundo lugar, el hallazgo de nuestro estudio de que el gasto en seguros privados presenta casi el doble de variación atribuida al precio y la intensidad de la atención, destaca el impacto positivo que las estrategias de reducción de precios podrían tener en el mercado de seguros privados. Las estrategias de reducción de precios, como las negociaciones nacionales sobre los precios de los medicamentos, las revisiones a nivel estatal y la regulación de las compañías de seguros para implementar límites para servicios de alto costo/bajo valor, y la estandarización de la facturación y la codificación para minimizar la complejidad administrativa y los gastos generales, podrían ayudar a disminuir el papel que los precios desempeñan en la variación del gasto entre condados
A pesar de ser la mayor transferencia importante de fondos federales a las provincias y territorios, el dinero de la CHT no necesariamente tiene que gastarse en atención médica.
Con el fin de garantizar el aumento de la financiación del CHT descrito en el acuerdo de 2023, las provincias y territorios deben comprometerse a:
mejorar la recopilación de información y la presentación de informes sobre la atención de la salud;
el desarrollo y la utilización de indicadores de rendimiento comparables a través del Instituto Canadiense de Información sobre la Salud (CIHI); y
la adopción de normas y políticas comunes en materia de datos sanitarios.
¿Qué está pasando ahora?
Los acuerdos bilaterales entre Ottawa y cada provincia y territorio se centran en cuatro prioridades de salud compartidas:
ampliar el acceso a los servicios de salud de la familia, incluso en las zonas rurales y remotas;
apoyar a los trabajadores de la salud y reducir los retrasos;
mejorar el acceso a servicios de calidad de salud mental y consumo de sustancias; y
Modernizar el sistema de salud con datos de salud estandarizados y herramientas digitales.
Además, las provincias y territorios deben comprometerse a promover el reconocimiento de credenciales extranjeras y la movilidad laboral de los trabajadores de la salud, comenzando con el reconocimiento de credenciales multijurisdiccionales.
Esta serie dedicada del blog es para ver las causas que impulsan el aumento del gasto en salud y que debemos gestionar se utiliza un trabajo que resume que tendencia lleva el gasto en salud en EE.UU. En otro ejemplo más que supera al crecimiento de la economía: fue un 7,5%- La causa principal fue el aseguramiento de mayor cantidad de habitantes, el gasto en la atención hospitalaria aumento en la dispensación y precio de los medicamentos recetados en la farmacias (al por menor). Tener cobertura, y de acuerdo a la oferta y la forma de pago, será el aumento del gasto. Junto con la innovación en tecnología, las enfermedades crónicas, la fragmentación y la ineficiencia. Hace muchos años, dos décadas que al contrario de otras industrias, la tecnología en la salud es aditiva no sustitutiva de los costos. Asegurar sin racionalizar, contener, basar más las decisiones en la evidencia, en las guías clínicas y no tener datos, como historia clínica única, puede llevar a incrementar el gasto en forma superflua. Siempre estará la duda, de cuanto en los primeros años, de aumento de cobertura no es demanda contenida lo que se observa. Resulta importante señalar que el aumento del gasto en salud debe ser analizado en todas sus «caras»: cobertura, financiamiento, oferta, contratación, gobernanza, educación, desigualdad social, formas de pago, autorización de las innovaciones, organización de la oferta, su control, la acreditación, fijación o no de precios, envejecimiento de la población y otras medidas que la salutogénesis pueda introducir. No es una simple participación de factores, de sectores, de industrias, todas tienen sus intereses e procurarán tener una participación mayor en el mercado, sin importar la suma total y cuantos quedan fuera. Los sistemas de salud no tienen naturalmente a la equidad. La obligación de los gestores está en intentar mitigar esos «efectos Adversos».
Las prestación que está cubierta por los financiadores se prescribe más hay aumento de la utilización. Lo que tiene financiamiento puede constituirse en un silo, sobre el cual van los que «venden» productos intermedios. La forma en que las innovaciones entran al mercado y el precio que se autoriza, hace que las nuevas tecnologías sean mucho más costosas que las anteriores. La forma en como se pagan las prestaciones a los hospitales y los sanatorios, determinará los días de internación. La acreditación los parámetros de calidad. La oferta en una parte puede ser generadora de su propia demanda. La organización de la oferta, más o menos integrada, más fragmentada afecta el gasto. La desigualdad social. La falta de educación hace que se atiendan pacientes con menos nivel de alarma. El control que se ejerce sobre la oferta. La competencia que exista en el mercado de medicamentos.
El gasto en atención médica en EE. UU. alcanzó los 4,9 billones de dólares y aumentó un 7,5 % en 2023, frente a una tasa del 4,6 % en 2022. En 2023, la proporción de asegurados de la población alcanzó el 92,5 %, gracias a un fuerte aumento de la afiliación a seguros médicos privados por segundo año consecutivo, y tanto el gasto en seguros médicos privados como en Medicare creció más rápido que en 2022. En el caso de Medicaid, el crecimiento del gasto y la afiliación se desaceleró al finalizar la emergencia de salud pública por la COVID-19. La participación del sector salud en la economía en 2023 fue del 17,6 %, similar a su participación del 17,4 % en 2022, pero inferior a la de 2020 y 2021, durante el pico de la pandemia de la COVID-19. Los gobiernos estatales y locales representaron una mayor proporción del gasto en 2023 que en 2022, mientras que la proporción del gobierno federal fue menor debido a que el financiamiento relacionado con la COVID-19 disminuyó y el crecimiento del gasto federal en Medicaid se desaceleró.
El gasto nacional en atención médica alcanzó los $4.9 billones en 2023 (o $14,570 por persona), aumentando un 7.5 por ciento con respecto a 2022 ( gráfico 1 ). Esta tasa de crecimiento fue más rápida que en 2021 y 2022, cuando el gasto en atención médica aumentó un 4.2 por ciento y un 4.6 por ciento, respectivamente. El menor crecimiento durante 2021 y 2022 se vio afectado por el vencimiento de la financiación federal temporal asociada con la pandemia de COVID-19 (que se inició en 2020 y se asoció con un aumento del 10.4 por ciento en el gasto en salud en ese año). En 2023, cuando terminó la emergencia de salud pública y quedaba poca financiación federal para la COVID-19, la aceleración del crecimiento del gasto reflejó en gran medida un mayor uso de bienes y servicios de atención médica, lo que influyó en el fuerte crecimiento tanto del seguro médico privado como del gasto de Medicare. Además, la inscripción al seguro médico privado aumentó y los niveles de inscripción a Medicaid se mantuvieron altos, lo que llevó a una proporción asegurada de la población que alcanzó el 92.5 por ciento ( gráfico 2 ).
FUENTES: Centros de Servicios de Medicare y Medicaid, Oficina del Actuario, Grupo Nacional de Estadísticas de Salud; y Departamento de Comercio, Oficina de Análisis Económico y Oficina del Censo. NOTAS: Las definiciones, fuentes y métodos para las categorías de ENS se pueden encontrar en CMS. Cuentas Nacionales de Gasto en Salud: documento metodológico, 2023 (véase la nota 8 en el texto). Es posible que las cifras no sumen los totales debido al redondeo. Los cambios porcentuales se calculan a partir de datos no redondeados.
a Crecimiento anual, 2016-17.
b Las estimaciones reflejan la definición de población residente de la Oficina del Censo, que incluye a todas las personas que residen habitualmente en los 50 estados o Washington, D. C., pero excluye a los residentes de Puerto Rico y las zonas bajo soberanía estadounidense, a los miembros de las Fuerzas Armadas de EE. UU. en el extranjero y a los ciudadanos estadounidenses cuya residencia habitual se encuentra fuera de EE. UU. Las estimaciones también incluyen un pequeño ajuste (normalmente inferior al 0,2 % de la población) para reflejar el subregistro censal.
La aceleración del crecimiento del gasto en salud (del 4,6 % en 2022 al 7,5 % en 2023) reflejó el crecimiento de factores no relacionados con el precio, como el uso y la intensidad de los servicios. 1 Al ajustarse a la inflación de los precios de la salud (medida por el deflactor del Gasto Nacional en Salud), el gasto real en salud aumentó un 4,4 % en 2023, una tasa superior al aumento del 1,4 % para dicho gasto en 2022 y superior a la tasa de crecimiento del PIB real, que fue del 2,9 % en 2023 ( gráfico 1 ). 2
Los precios de la atención médica, medidos por el deflactor del Gasto Nacional en Salud, crecieron un 3,0 % en 2023 ( gráfico 1 ), similar al aumento del 3,1 % en 2022 y al crecimiento anual promedio del 2,5 % durante 2020-22, pero claramente más rápido que la tasa promedio del 1,4 % para 2016-19. 3 La inflación en toda la economía, medida por el índice de precios del PIB, creció un 3,6 % en 2023, que fue una tasa mucho más lenta que sus aumentos del 4,5 % en 2021 y del 7,1 % en 2022 (la tasa de crecimiento más rápida desde 1981). 4
El fuerte crecimiento de la inscripción en seguros de salud privados, que comenzó en 2022, continuó en 2023 y contribuyó a un aumento de la proporción de asegurados de la población, que alcanzó el 92,5 por ciento en 2023, frente al 92,0 por ciento en 2022 ( gráfico 2 ). Gran parte del crecimiento en la inscripción a seguros médicos privados se debió al rápido crecimiento de la inscripción al Mercado de la Ley de Atención Médica Asequible, que aumentó en 5,8 millones de personas durante 2020-23 (datos no mostrados), principalmente como resultado de los subsidios mejorados que se pusieron a disposición mediante la Ley del Plan de Rescate Estadounidense de 2021 y se renovaron bajo la Ley de Reducción de la Inflación de 2022.5 Aunque la inscripción a Medicaid experimentó un crecimiento mucho más lento en 2023, principalmente debido a que los estados reanudaron la redeterminación de la elegibilidad de Medicaid después del final de las protecciones de cobertura de la era de la pandemia (también conocido como «desmantelamiento»), la inscripción aún se mantuvo alta, con 91,7 millones de beneficiarios, o, en promedio, 15,5 millones más de los inscritos en 2020 ( gráfico 2 ) .6
Entre los pagadores, la aceleración del crecimiento general del gasto en salud en 2023 se debió principalmente al gasto en seguros médicos privados, 7que aumentó un 11,5 % en 2023 en comparación con un crecimiento del 6,8 % en 2022 ( gráfico 3 ). El gasto de Medicare también creció a un ritmo más rápido, un 8,1 % en 2023, en comparación con un crecimiento del 6,4 % en 2022. Para ambos pagadores, este crecimiento más rápido del gasto se atribuyó a los servicios de atención hospitalaria y a los medicamentos recetados al por menor (datos no mostrados).8En cambio, para Medicaid, el crecimiento del gasto continuó siendo sólido, pero se desaceleró del 9,7 % en 2022 al 7,9 % en 2023 ( gráfico 3 ). Esta desaceleración se vio influenciada por un crecimiento mucho más lento de la inscripción, ya que la disposición de inscripción continua de Medicaid finalizó el 31 de marzo de 2023.9
NHE excluyendo los gastos de actividades de salud pública federal
$3,433.8
$3,591.7
$3,748.8
$4,014.6
$4,226.6
$4,435.6
$4,828.9
NHE excluyendo los gastos de actividades de salud pública federales y otros programas federales
$3,421.6
$3,578.9
$3,734.7
$3,834.0
$4,141.2
$4,402.1
$4,813.0
Impactos del NHE, crecimiento anual
NHE excluyendo los gastos de actividades de salud pública federal
4,2%
4,6%
4,4%
7,1%
5,3%
4,9%
8,9%
NHE excluyendo los gastos de actividades de salud pública federales y otros programas federales
4.2
4.6
4.4
2.7
8.0
6.3
Entre los bienes y servicios de atención médica, la aceleración del crecimiento del gasto nacional total en salud en 2023 se debió principalmente a un crecimiento más rápido en las tres categorías más importantes: atención hospitalaria, servicios médicos y clínicos, y medicamentos recetados al por menor. El gasto hospitalario aumentó un 10,4 % en 2023, tras un crecimiento mucho más lento del 3,2 % en 2022, y el gasto en servicios médicos y clínicos aumentó un 7,4 % en 2023, tras un crecimiento del 4,6 % en 2022. En ambos casos, la aceleración reflejó un aumento de factores no relacionados con el precio, como el uso y la intensidad de los servicios, tras un crecimiento notablemente más lento en 2022 (datos no mostrados). El gasto en medicamentos recetados al por menor también contribuyó a la aceleración, aumentando un 11,4 % en 2023 desde una tasa del 7,8 % en 2022 ( gráfico 4 ), en gran medida debido a los cambios en la combinación de medicamentos dispensados hacia medicamentos de marca más nuevos y de mayor costo 10 y un crecimiento más rápido en los precios de los medicamentos recetados al por menor. 11
Las empresas privadas, los hogares y los gobiernos financian la atención médica en los EE. UU.; son los patrocinadores de las primas de seguros médicos privados, el gasto de bolsillo y los gastos de los programas gubernamentales (financiados a través de impuestos específicos o ingresos generales). En 2023, los gobiernos estatales y locales representaron una mayor proporción del gasto que en 2022, mientras que la participación del gobierno federal fue menor debido a que la financiación relacionada con la COVID-19 disminuyó y el crecimiento del gasto federal en Medicaid se desaceleró.
Sin embargo, de los $14,570 en gasto de salud per cápita en 2023, el gobierno federal representó la mayor parte, con un 32 por ciento ($4,689 por persona). Los hogares pagaron el 27 por ciento ($3,942 por persona), las empresas privadas representaron el 18 por ciento ($2,677 por persona), los gobiernos estatales y locales otro 16 por ciento ($2,279 por persona) y otros ingresos privados el 7 por ciento restante ($983 por persona)
n 2023, los gastos totales del gobierno federal para atención médica ($1.6 billones) aumentaron un 3.4 por ciento, luego de un crecimiento del 1.9 por ciento en 2022 ( gráfico 5 ). Los gastos federales de Medicare (una participación del 30 por ciento de los gastos de atención médica del gobierno federal) aumentaron un 12.9 por ciento en 2023, luego de un crecimiento del 1.1 por ciento en 2022. 12 Este crecimiento más rápido se debió en parte a los impactos iniciales en el gasto federal de Medicare de la Ley de Reducción de la Inflación, que redujo el costo compartido de las insulinas y las vacunas (aumentando la responsabilidad financiera de Medicare), 13 así como a un crecimiento más rápido en el gasto para atención hospitalaria de Medicare y servicios médicos y clínicos. Otro contribuyente al crecimiento del gasto federal en salud fue un aumento en los subsidios del Mercado (una participación del 6 por ciento), que crecieron un 25.5 por ciento en 2023, el tercer año consecutivo en que el crecimiento superó el 16 por ciento. 12 Estos subsidios llevaron a una mayor inscripción en los planes del Mercado. La parte federal de los pagos de Medicaid representó el mayor componente del gasto en salud del gobierno federal (38 %), <sup>12</sup> y estos pagos aumentaron un 3,6 % en 2023, tras un crecimiento del 10,9 % en 2022 ( gráfico 3 ). Este crecimiento más lento se debe en gran medida a la reducción gradual del porcentaje de asistencia médica federal (de abril de 2023 a enero de 2024), que se había incrementado en 6,2 puntos porcentuales durante el período 2020-22 como parte de la Ley de Respuesta al Coronavirus «Familias Primero» de 2020.<sup> 14</sup>
El gasto de atención médica de los hogares (1,3 billones de dólares) aumentó un 6,8 % en 2023 ( gráfico 5 ), una tasa de crecimiento más lenta que el aumento del 7,7 % en 2022, pero aún más rápida que la tasa promedio del 4,2 % durante 2016-19. 12 La mayor parte del gasto de atención médica de los hogares consistió en gastos de bolsillo (38 %), 12 que aumentaron un 7,2 % en 2023 después de un crecimiento del 6,9 % en 2022 ( gráfico 3 ) como resultado de un crecimiento más rápido del gasto en atención hospitalaria y servicios médicos y clínicos (datos no mostrados). Para Medicare y el seguro médico privado, las contribuciones de los hogares experimentaron tendencias divergentes. Las primas de Medicare y los impuestos sobre la nómina pagados por individuos (que representan una participación del 27 por ciento del gasto de salud de los hogares) experimentaron un crecimiento más lento del 4,0 por ciento en 2023, en comparación con el crecimiento del 11,8 por ciento en 2022.12 En contraste, las contribuciones de los hogares a las primas de seguros de salud privados patrocinados por el empleador (una participación del 26 por ciento) aumentaron un 8,9 por ciento en 2023 después de un crecimiento del 8,3 por ciento en 2022; el crecimiento más rápido resultó, en parte, de una mayor inscripción en planes de seguros de salud privados.12
El gasto en salud de las empresas privadas (894.000 millones de dólares) creció un 11,0 % en 2023, un ritmo superior al crecimiento del 6,8 % de la categoría en 2022 ( gráfico 5 ). La mayor parte del gasto en salud de las empresas privadas se compuso de las contribuciones a las primas de seguros médicos privados patrocinados por el empleador (77 %), que aumentaron un 13,0 % en 2023 tras un crecimiento del 6,7 % en 2022. <sup> 12</sup> Esta aceleración se debió, en parte, al aumento de la afiliación a seguros médicos privados y a un aumento en la proporción de seguros médicos privados patrocinados por el empleador que pagan las empresas privadas (del 71,4 % en 2022 al 72,1 % en 2023).<sup> 15</sup>
El gasto en salud de los gobiernos estatales y locales (US$761.300 millones) también mostró un crecimiento más rápido, aumentando un 11,6 % en 2023, en comparación con un crecimiento del 6,0 % en 2022 ( gráfico 5 ). La parte estatal de los pagos de Medicaid constituyó la mayor parte del gasto total en salud de los gobiernos estatales y locales (37 %) en 2023.<sup> 12</sup> Estos pagos crecieron un 18,4 % en ese año, aumentando a un ritmo más rápido que en 2022 (6,8 %) ( gráfico 3 ), y reflejan la eliminación gradual del porcentaje de asistencia médica federal temporalmente mejorado. Otro factor en la aceleración general fue el crecimiento más rápido de las contribuciones de los gobiernos estatales y locales a las primas de seguros médicos privados patrocinados por los empleadores (una participación del 28 %), que aumentaron un 9,0 % en 2023, tras un crecimiento del 4,4 % en 2022.<sup> 12</sup>
Seguro de salud privado
El gasto en seguros médicos privados alcanzó los 1,5 billones de dólares en 2023 (un 30 % del gasto nacional total en salud) y aumentó un 11,5 % con respecto a su nivel de 2022 ( gráfico 3 ). Esta tasa de crecimiento no solo fue superior al 6,8 % de 2022, sino que también fue la más alta desde 1990 (datos no mostrados). El sólido crecimiento en 2023 se debió al aumento de la afiliación a los planes de seguro médico privados del Mercado de Seguros Médicos y patrocinados por empleadores; un sólido crecimiento subyacente del gasto en bienes y servicios; y un sólido crecimiento del coste neto de los seguros, que incluye costes administrativos, impuestos, tasas y ganancias y pérdidas netas por suscripción.
En 2023, la afiliación a seguros médicos privados aumentó un 1,6 %, equivalente a 3,3 millones de personas, y el gasto por afiliado creció un 9,7 %, lo que representó una aceleración con respecto al crecimiento del 5,1 % en 2022 ( gráfico 2 ). Los planes del Mercado de Seguros Médicos continuaron experimentando un sólido aumento en la afiliación, con 2,7 millones de personas en 2023, tras un aumento de 1,7 millones en 2022. <sup> 12 </sup> La afiliación a seguros médicos privados patrocinados por empleadores aumentó un 0,3 % en 2023, equivalente a 0,5 millones de personas.<sup> 12</sup>
El gasto en atención médica personal, o los bienes y servicios pagados por seguros médicos privados, aumentó un 11,4 % en 2023, lo que representó una tasa de crecimiento mucho mayor que el aumento del 7,3 % en 2022.<sup> 12</sup> Esta aceleración se vio influenciada por un crecimiento más rápido del gasto en todos los bienes y servicios médicos, pero en particular en atención hospitalaria y medicamentos recetados al por menor. El costo neto de los seguros médicos privados aumentó un 12,5 % en 2023 y representó el 10,3 % del gasto total en seguros médicos privados.<sup> 12</sup>
Seguro médico del estado
El gasto de Medicare (que representó el 21 % del gasto nacional total en atención médica) alcanzó 1 billón de dólares en 2023, lo que representa un aumento del 8,1 %, tras un crecimiento del 6,4 % en 2022 ( gráfico 3 ). Este crecimiento más rápido se debió a un cambio de tendencia en el crecimiento del gasto tradicional en honorarios por servicio, que pasó de una disminución del 1,4 % en 2022 a un aumento del 1,7 % en 2023 (datos no mostrados). El gasto de los planes privados Medicare Advantage continuó experimentando un rápido crecimiento (aumentando un 14,7 % en 2023, tras un crecimiento del 15,7 % en 2022) y representó el 52 % del gasto total de Medicare en 2023 (frente a una participación del 39 % en 2019) (datos no mostrados).
La inscripción total a Medicare creció un 2,1 % en 2023, una ligera aceleración con respecto a 2022, cuando la inscripción aumentó un 1,9 % ( gráfico 2 ). La inscripción a pagos por servicio (52 % de la inscripción total) disminuyó por quinto año consecutivo, cayendo un 2,8 % en 2023 tras una disminución del 3,0 % en 2022 (datos no mostrados). Sin embargo, la inscripción a Medicare Advantage (una participación del 48 %) continuó experimentando un fuerte crecimiento en 2023, pero a un ritmo ligeramente más lento, aumentando un 7,9 % tras un crecimiento del 8,5 % en 2022 (datos no mostrados). El gasto total de Medicare por afiliado aumentó un 5,9 % en 2023, un ritmo más rápido que el aumento del 4,4 % en 2022 ( gráfico 2 ).
El gasto de Medicare en bienes y servicios experimentó un crecimiento más rápido en 2023, aumentando un 8,6 por ciento después del crecimiento del 5,4 por ciento en 2022.12 Un crecimiento más rápido en los gastos de atención hospitalaria y medicamentos recetados minoristas en 2023 contribuyó a esta tendencia ascendente, ya que el gasto hospitalario de Medicare creció un 6,0 por ciento (en comparación con el 1,5 por ciento en 2022) y los gastos de medicamentos recetados minoristas crecieron un 12,2 por ciento (en comparación con el 9,0 por ciento en 2022).12 Un aumento en el uso de hospitales ambulatorios, junto con aumentos en los precios tanto para pacientes hospitalizados como ambulatorios, impulsó la aceleración del gasto hospitalario de Medicare en 2023.16 Enel caso de los gastos de medicamentos recetados minoristas de Medicare, que consisten principalmente en el gasto en medicamentos recetados de la Parte D, la aceleración fue parcialmente atribuible a un rápido aumento en el uso de medicamentos antidiabéticos de marca. Además, los impactos iniciales de la Ley de Reducción de la Inflación que aumentaron la generosidad del beneficio y ampliaron la responsabilidad financiera de Medicare, como los límites de costo compartido de las insulinas y las vacunas, contribuyeron a la aceleración. 16
Seguro de enfermedad
El gasto de Medicaid representó el 18 % del gasto total en atención médica en 2023 y alcanzó los 871 700 millones de dólares ( gráfico 3 ). El gasto total de Medicaid aumentó un 7,9 % en 2023, una tasa de crecimiento más lenta que en 2022 (9,7 %) y 2021 (9,5 %), pero más rápida que la tasa promedio del 3,2 % durante el período 2016-19. 12 En 2023, la inscripción promedio en Medicaid se desaceleró drásticamente, aumentando un 0,8 %, en comparación con el 7,5 % en 2022, y alcanzó los 91,7 millones de beneficiarios a medida que los estados reanudaron la redeterminación de la elegibilidad de Medicaid tras el fin de las protecciones de cobertura de la era de la pandemia ( gráfico 2 ). 9 Con un crecimiento del gasto ligeramente más lento y un crecimiento de la inscripción mucho más lento, el gasto de Medicaid por inscrito aumentó un 7,1 por ciento en 2023, en comparación con un aumento del 2,1 por ciento en 2022. Esta aceleración se debió, en parte, a aumentos de las tarifas o los costos de los proveedores, 17 así como al creciente uso de pagos dirigidos por el estado a los proveedores a través de organizaciones de atención administrada.18
El gasto de Medicaid en otros servicios de salud, residenciales y de cuidado personal (que representa el 19 % del gasto total de Medicaid) aumentó un 9,2 % en 2023, en comparación con un crecimiento del 13,2 % en 2022<sup> 12</sup> , influenciado por el sólido y continuo crecimiento del gasto en servicios domiciliarios y comunitarios (datos no mostrados). Si bien representa solo el 6 % del gasto total de Medicaid, el gasto en medicamentos recetados al por menor fue el componente de mayor crecimiento entre todos los bienes y servicios de Medicaid, con un aumento del 11,7 % en 2023, tras un crecimiento del 15 % en 2022<sup> 12 </sup>. En 2022 y 2023, el crecimiento del gasto en medicamentos antidiabéticos y para bajar de peso contribuyó a este sólido crecimiento<sup> 19</sup>
El gasto federal en Medicaid aumentó un 3,6 % en 2023, en comparación con las tasas de crecimiento de dos dígitos registradas durante el período 2020-22, resultado del aumento temporal del porcentaje de asistencia médica federal ( gráfico 3 ). Este mayor porcentaje se eliminó gradualmente en el segundo semestre de 2023, lo que devolvió algunos costos a los estados y contribuyó a un aumento del 18,4 % en el gasto estatal en Medicaid. En 2023, la participación del gobierno federal en el gasto de Medicaid se redujo al 68 %, en comparación con el 71 % en 2022, el 70 % en 2021 y el 63 % en 2019.<sup> 12</sup>
Atención hospitalaria
El gasto en atención hospitalaria alcanzó los 1,5 billones de dólares en 2023 (el 31 % del gasto total en salud) y aumentó un 10,4 %, en comparación con un crecimiento del 3,2 % en 2022 ( gráfico 4 ). La tasa de crecimiento en 2023 fue la más rápida desde 1990, cuando el gasto hospitalario aumentó un 10,8 %.<sup> 12</sup> La aceleración en 2023 se debió al fuerte crecimiento del gasto hospitalario de los seguros médicos privados (del 8 % en 2022 al 13 % en 2023) y de Medicare (del 1,5 % en 2022 al 6 % en 2023).<sup> 12</sup>
El sólido crecimiento de los gastos hospitalarios en 2023 reflejó una mayor demanda de procedimientos médicos20 y un sólido crecimiento de otros ingresos privados21. Las altas hospitalarias crecieron un 1,6 % en 2023, tras una disminución del 1,3 % en 202222, y el uso de la atención hospitalaria ambulatoria de Medicare aumentó en 202316, lo que contribuyó a un aumento en el uso de la atención hospitalaria en 2023. Otros ingresos privados (que representan el 7 % del gasto hospitalario total) se recuperaron de una disminución del 9,2 % en 2022 a un aumento del 27,8 % en 202312, en parte debido a la sólida rentabilidad de las inversiones durante el año23. El crecimiento de los precios hospitalarios se mantuvo relativamente estable, en un 2,7 %, en 2023, en comparación con el 2,8 % en 202224 .
Servicios médicos y clínicos
El gasto en servicios médicos y clínicos alcanzó los 978.000 millones de dólares (el 20 % del gasto total en atención médica) y aumentó un 7,4 % en 2023, un ritmo superior al del 4,6 % de 2022 ( gráfico 4 ). El crecimiento en 2023 se debió a factores no relacionados con el precio (como el uso y la intensidad de los servicios), mientras que el crecimiento de los precios se mantuvo bajo, en un 0,6 %. <sup> 25 </sup> Los gastos de los laboratorios de facturación independiente, clasificados en la categoría de servicios médicos y clínicos en las Cuentas Nacionales de Gastos en Salud, también experimentaron un crecimiento más rápido en 2023. <sup>26</sup>
El crecimiento del gasto en servicios médicos y clínicos se aceleró para tres de los cuatro principales pagadores: seguros médicos privados, gastos de bolsillo y Medicare. El gasto en seguros médicos privados para servicios médicos y clínicos creció un 9,4 % en 2023 (en comparación con un crecimiento del 8,5 % en 2022), y el gasto de bolsillo aumentó un 7,0 % (más rápido que su tasa de crecimiento del 4,6 % en 2022).<sup> 12</sup> Tras un crecimiento del 7,3 % en 2022, los gastos de Medicare para estos servicios aumentaron un 8,3 % en 2023, una tasa de crecimiento ligeramente superior, impulsada por un fuerte crecimiento del gasto en Medicare Advantage y un aumento (tras una disminución en 2022) del gasto en pagos por servicio de Medicare (datos no mostrados). Sin embargo, en el caso de Medicaid, la desaceleración del crecimiento de las inscripciones provocó un crecimiento más lento del gasto en médicos y servicios clínicos, que aumentó un 9,5 por ciento en 2023, en comparación con un crecimiento del 10,6 por ciento en 2022.12
Medicamentos recetados al por menor
El gasto en medicamentos recetados al por menor aumentó un 11,4 % hasta los 449 700 millones de dólares en 2023 (lo que representa el 9 % del gasto total en atención médica), acelerándose desde una tasa del 7,8 % en 2022 ( gráfico 4 ). El crecimiento más rápido lo experimentaron tanto el gasto en seguros médicos privados (una participación del 39 %), que creció un 13,8 % en 2023 tras un aumento del 3,5 % en 2022, como el gasto en Medicare (una participación del 32 %), que aumentó un 12,2 % en 2023 tras un crecimiento del 9,0 % en 2022. 12 Aunque el gasto general en medicamentos recetados al por menor aumentó a un ritmo más rápido en 2023, la tasa de crecimiento del número de recetas dispensadas (basada en un suministro de treinta días) fue ligeramente inferior en 2023 (2,9 % en comparación con el 3,6 % en 2022). 10
El rápido crecimiento del gasto en medicamentos utilizados para tratar la diabetes y la obesidad contribuyó a un crecimiento general más rápido de los gastos en medicamentos recetados al por menor, así como al crecimiento del gasto en seguros de salud privados y Medicare. 27 , 28 En el caso de Medicare (principalmente la Parte D), la aceleración también fue resultado de los impactos de la mejora de los beneficios de la Ley de Reducción de la Inflación, específicamente, la reducción de la participación de los beneficiarios en los costos de insulina y vacunas (lo que aumentó, a su vez, la responsabilidad financiera de Medicare). 29
El gasto de bolsillo (una participación del 13 por ciento) y de Medicaid (una participación del 11 por ciento) para medicamentos recetados minoristas también aumentó, pero a un ritmo más lento que en 2022. El gasto de bolsillo en medicamentos recetados aumentó un 2,8 por ciento en 2023, en comparación con un crecimiento del 12,0 por ciento en 2022.12 El crecimiento más lento del gasto de bolsillo se debió en parte a los ahorros por el uso de medicamentos genéricos, el mayor uso de cupones de fabricantes de medicamentos por parte de los consumidores y los límites de los seguros al gasto de bolsillo en medicamentos, incluidas las disposiciones de la Ley de Reducción de la Inflación que limitó los gastos de bolsillo para insulina y vacunas bajo Medicare, a partir de 2023.30 El crecimiento del gasto de Medicaid en medicamentos recetados se mantuvo sólido en 2023 (11,7 por ciento), pero fue más lento que en 2022 (15,0 por ciento), 12 en parte debido a la desaceleración del crecimiento de la inscripción.
Los precios de los medicamentos recetados al por menor aumentaron un 2,3 % en 2023, tras un crecimiento del 0,5 % en 2022 y cuatro años consecutivos de descensos durante 2018-21. 11 Los precios de los medicamentos de marca aumentaron a un ritmo más rápido que los precios de los medicamentos genéricos en 2023; sin embargo, el crecimiento de los precios de los genéricos se aceleró en 2023 en comparación con 2022, revirtiendo una tendencia de descenso de los precios de los medicamentos genéricos desde 2018. 31 Aunque la cuota de marca de todos los medicamentos recetados dispensados aumentó ligeramente en 2023, los medicamentos de marca representaron una proporción muy pequeña del total de recetas dispensadas (8,5 %). 10 Aun así, la cuota de mercado de marca (definida como porcentaje del gasto total) siguió aumentando de forma constante, alcanzando el 87,1 % en 2023, impulsada por los mayores costes de los medicamentos de marca en comparación con los medicamentos genéricos. 10
Conclusión
Una reflexión sobre las tendencias del crecimiento general de la economía y del sector salud durante el período 2020-23 revela un patrón interanual divergente, pero en promedio, su crecimiento fue similar.
En 2020, mientras que el PIB se contrajo (disminuyendo un 0,9 %), el gasto en salud aumentó considerablemente (un 10,4 %), debido al aumento de la financiación federal relacionada con la pandemia de COVID-19 y al incremento de la afiliación a Medicaid. En 2021 y 2022, el PIB experimentó un sólido crecimiento del 10,9 % y el 9,8 %, respectivamente, con un rápido aumento de los precios en toda la economía en ambos años. Al mismo tiempo, el gasto en salud creció a tasas más bajas (4,2 % en 2021 y 4,6 % en 2022), en parte debido a las reducciones en la financiación relacionada con la COVID-19. Estas tendencias se revirtieron nuevamente en 2023, cuando el gasto en salud creció un 7,5 % y el crecimiento del PIB fue más lento, del 6,6 %.
Esta reversión reflejó tanto una reducción de la diferencia en el crecimiento de los precios, ya que los precios de la atención médica aumentaron un 3,0 por ciento en 2023 en comparación con un crecimiento de precios del 3,6 por ciento en toda la economía, como una rápida aceleración de los factores no relacionados con los precios, como el uso y la intensidad de los servicios y bienes consumidos, ya que la proporción de asegurados de la población alcanzó un máximo histórico del 92,5 por ciento en 2023.
La proporción de la economía dedicada a la atención sanitaria en 2023 fue aproximadamente la misma que en 2019.
En promedio, durante el período 2020-23, el gasto en salud y el crecimiento económico general aumentaron un 6,6 % y un 6,5 % anual, respectivamente. Como resultado, la proporción de la economía dedicada a la salud en 2023 (17,6 %) fue aproximadamente la misma que en 2019 (17,5 %). Esta relación es similar a la del período prepandémico reciente, 2016-2019, cuando el gasto en salud y el PIB crecieron de forma comparable (en promedio, un 4,4 % y un 4,2 %, respectivamente), y la proporción de la salud en el PIB se mantuvo relativamente estable. <sup> 12</sup> Aunque existe incertidumbre sobre el futuro, se espera que los factores económicos y demográficos tradicionales del gasto en salud conduzcan al retorno de la atención médica a una mayor proporción de la economía.
K. Maeda JL. Ejemplos de políticas estadounidenses para reducir el exceso de oferta y la sobreutilización: Lecciones para el sistema de salud japonés. INQUIRY . 2025;62. doi: 10.1177/00469580241310757
Entre los propósitos de este blog, sobre compartir bibliografía, editoriales, comentarios e investigaciones, es la sostenibilidad de los sistemas de salud, es una preocupación que esta llevando al déficit a los sistemas de cobertura. Debido a que el aumento del gasto supera la capacidad para financiarlo, puede irlo convirtiendo en un bien de Lujo. Al cual solo puedan acceder quienes lo puedan pagar. La modificación epidemiológica con predominio de enfermedades crónicas, la innovación terapéutica, los nuevos fármacos de alto peso molecular, las innovaciones diagnósticas y terapéuticas quirúrgicas, la mejor calidad de vida en muchas sociedades, hace que se prolongue la esperanza de vida. Pero muchos de los gastos en salud no son inversiones, algunos son innecesarios, otros no mejoran la calidad de vida y están aquellos que son fútiles. Los incentivos a los proveedores, el exceso de oferta, la fragmentación en la atención, la dificultad para contener los costos una vez disparada la prescripción acompañada de un esperanza falsa, que parecería, ante la negación de ponerle precio a la sobre vida. El dilema esta frente a nosotros cada día. Las maneras que estos gastos se cubren y que es lo que se cubre. Por ello parece apropiado indagar en la bibliografía algunos países y sistemas para hacer benchmarking, y apoyar las medidas en políticas que se han implementado en otros países, para además no incurrir en fallidos, que pueden hacer perder tiempo y esfuerzos de la sociedad. Por ello presento hoy un trabajo que expresa medidas que debiera tomar Japón, que muestra que en 20 años su gasto en salud creció del 7,0 al 10,9 por ciento del PBI, entendiendo que es un umbral de preocupación si esto sigue creciendo en ese ritmo.
Introducción
El sistema de salud japonés ofrece cobertura universal a sus ciudadanos. La afiliación se realiza a través de planes basados en el empleo o la residencia que cubren servicios hospitalarios, médicos y medicamentos recetados. Los pacientes tienen una participación en los costos relativamente baja y libre elección de proveedores. El gobierno establece la escala nacional de tarifas, que se ha citado como uno de los principales mecanismos para contener el gasto en salud. La escala de tarifas de los proveedores se revisa cada dos años y se establece una tasa de revisión objetivo, que actúa como un presupuesto global, para los aumentos del gasto. Esta tasa de revisión tiene en cuenta el envejecimiento de la población y la transición hacia las nuevas tecnologías. Japón también cuenta con algunos de los mejores resultados en salud entre los países desarrollados, incluyendo una de las mayores esperanzas de vida y bajas tasas de mortalidad infantil, principalmente gracias a su estilo de vida saludable
Problemas y desafíos del sistema de salud japonés
Si bien Japón ha logrado contener el crecimiento del gasto en salud, principalmente mediante la regulación de los precios de los proveedores, el rápido crecimiento de la población de edad avanzada y la adopción de nuevos medicamentos y tecnologías han aumentado la presión fiscal sobre su sistema de salud.El gasto en salud como porcentaje del producto interno bruto de Japón aumentó del 7,0 % en 2000 al 10,9 % en 2020. Además, Japón carece de la infraestructura necesaria para limitar la utilización, lo cual podría ser un factor clave del aumento del gasto en salud.
Entre los países de la OCDE, Japón tiene la segunda mayor cantidad de camas de hospital per cápita (12,6 camas por cada 1000 personas frente a 4,3 camas por cada 1000 personas entre los países de la OCDE y 2,8 camas por cada 1000 personas en Estados Unidos en 2021) y la segunda duración promedio de estadía hospitalaria (ALOS) más larga (16,0 días frente a 7,6 días en la OCDE y 6,1 días en los Estados Unidos en 2019). 2Además, Japón tiene las máquinas de imágenes más avanzadas (escáneres CT, máquinas de MRI y escáneres PET) per cápita entre los países de la OCDE (171 máquinas de imágenes avanzadas por cada 1 000 000 de habitantes frente a 45 máquinas de imágenes avanzadas por cada 1 000 000 de habitantes entre los países de la OCDE y 91 máquinas por cada 1 000 000 de habitantes en los Estados Unidos en 2019). 3 Esas máquinas se encuentran comúnmente en pequeñas clínicas y hospitales que compiten entre sí para atraer pacientes para servicios ambulatorios. El sistema de pago por servicios prestados en Japón y la falta de regulación sobre grandes gastos de capital pueden haber dado lugar a una demanda inducida por los proveedores y a una sobreutilización. Japón también ocupa el segundo lugar en número de visitas médicas anuales entre los países de la OCDE (11,1 visitas anuales por persona frente a 6,0 visitas anuales por persona en los países de la OCDE y 3,4 visitas anuales por persona en Estados Unidos en 2021).
4 Los pacientes se enfrentan a bajos costos compartidos por los servicios médicos y, gracias a su sistema de acceso abierto (sin control por parte de un médico de atención primaria), pueden acudir a cualquier proveedor, incluida la atención especializada, sin necesidad de prueba de necesidad médica. Esto ha generado riesgo moral, ya que los pacientes buscan atención médica rutinariamente para dolencias relativamente menores. Además, muchos pacientes con problemas de atención primaria tienden a utilizar centros de atención terciaria, lo que ha provocado la saturación de las instalaciones hospitalarias. Los médicos también pueden elegir cualquier especialidad sin formación adicional, y la atención primaria suele estar gestionada por especialistas que se han formado por sí mismos como generalistas. Si bien el Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar Social (MHLW) ha intentado capacitar sistemáticamente a los médicos en atención primaria, el número de médicos de atención primaria (PCP) en el país sigue siendo bajo.
Panorama y lecciones del sistema de salud de EE. UU.
A diferencia del sistema de salud japonés, el sistema estadounidense es multipagador, con una combinación de pagadores públicos y privados. Poco más de la mitad (53,7 %) de la población estadounidense está asegurada a través de una cobertura basada en el empleo. El gobierno federal brinda cobertura a las personas mayores y discapacitadas a través del programa Medicare (18,9 % de la población estadounidense), y el gobierno federal y los estados brindan cobertura a los adultos de bajos ingresos a través de Medicaid (18,9 % de la población estadounidense). 5 La estructura de beneficios y costos compartidos la determinan las aseguradoras públicas y privadas, de acuerdo con las leyes y regulaciones federales y estatales. En las últimas décadas, Estados Unidos ha experimentado con diversas reformas del sistema de pago y prestación de servicios de salud destinadas a reducir la sobreutilización de los servicios de salud o a mejorar la eficiencia de la atención. La experiencia estadounidense ilustra varias opciones de política que Japón podría considerar para abordar la sobreutilización de los servicios de salud y la sobreoferta de camas de cuidados intensivos y de imágenes avanzadas. Cada opción de política tiene sus ventajas, que deben sopesarse frente a sus desventajas y su impacto en los pacientes y los proveedores. Una opción que los legisladores japoneses podrían considerar para mejorar la eficiencia de su sistema de atención médica es reformar la forma en que paga a los proveedores por las estadías hospitalarias. Por ejemplo, para reducir el ALOS del hospital, los legisladores japoneses podrían establecer una tarifa fija prospectiva por estadía , similar al programa Medicare de los EE. UU., en lugar de una tarifa fija prospectiva por día . Bajo el sistema actual, a los hospitales en Japón se les paga según la combinación de procedimiento de diagnóstico (DPC). El pago de DPC es una tarifa prospectiva por día basada en los códigos de diagnóstico y procedimiento del paciente. A cada categoría de DPC se le asignan puntos según la cantidad de uso de recursos. Luego, un factor de conversión traduce esos puntos en un monto de pago. El monto del pago per diem difiere en las tres etapas del sistema DPC: es más alto en la primera etapa, que corresponde al percentil 25 del ALOS, y luego disminuye en la segunda etapa (que dura hasta el ALOS) y disminuye aún más en la tercera etapa (que dura hasta el ALOS más dos desviaciones estándar). En contraste, el programa Medicare de EE. UU. paga a los hospitales mediante grupos relacionados con el diagnóstico (GRD), que consiste en una cantidad fija por estancia hospitalaria basada en el diagnóstico o procedimiento del paciente y cualquier comorbilidad y complicación, con algunas excepciones para casos atípicos de alto costo. El pago prospectivo de los GRD incentiva a los hospitales a reducir la duración de la estancia hospitalaria (ALOS). Australia implementó un sistema nacional de GRD similar en las décadas de 1970 y 1980, que cubre a toda la población de pacientes. 6
Aunque Japón ya había considerado el sistema de pago de GRD durante la década de 1990, no implementó los GRD porque la atención médica estaba menos estandarizada que en la actualidad. Una posible ventaja de usar un pago fijo por estancia es que los hospitales tendrían un incentivo para reducir la atención innecesaria y utilizar los recursos de forma más eficiente. 7
Otra ventaja es que los hospitales tendrían previsibilidad en su tasa de pago. Una estancia más corta también podría resultar en menos infecciones nosocomiales. Algunas desventajas de implementar un sistema de GRD son que un sistema de ajuste de riesgos podría no captar adecuadamente la complejidad de los pacientes, lo que podría resultar en una selección selectiva, y los hospitales podrían limitar la cantidad de atención o el acceso a la misma para ciertos pacientes. 8 Esto podría resultar en peores resultados para pacientes con múltiples comorbilidades y enfermedades crónicas. La transición a un sistema de GRD desde el sistema actual de DPC también sería bastante difícil. Los legisladores japoneses también podrían alentar a los proveedores a trasladar la atención del entorno hospitalario al entorno ambulatorio, menos costoso. Muchos procedimientos que se realizan de forma rutinaria y segura en el ámbito ambulatorio en Estados Unidos, como los reemplazos de cadera y rodilla, se realizan predominantemente en el ámbito hospitalario en Japón. El programa Medicare de EE. UU. mantiene una lista de procedimientos que solo se pueden realizar en el ámbito hospitalario. En los últimos años, varios procedimientos, como los reemplazos de cadera y rodilla, se han eliminado de esa lista, lo que permitió que dichos procedimientos se realizaran en el ámbito ambulatorio. 9 Una ventaja de este enfoque es que los recursos de atención médica podrían asignarse de manera más eficiente cuando la atención se brinda en un entorno de menor costo. 10 Sin embargo, una limitación es que podría haber problemas de seguridad si los pacientes con afecciones complejas reciben procedimientos en un entorno ambulatorio. La atención también podría desplazarse hacia el entorno más rentable dependiendo de cómo se estructure el pago al proveedor. 10Para abordar la sobreutilización de las visitas médicas, los legisladores japoneses podrían considerar pagar a algunos proveedores mediante pagos parciales per cápita en lugar de un sistema de pago por servicio. Por ejemplo, algunas organizaciones de atención médica administrada en EE. UU. utilizan pagos capitados para pagar a los médicos una cantidad fija por paciente. Este método de pago incentiva a los proveedores a reducir la atención innecesaria y de bajo valor.
Si se implementara la capitación parcial, sería necesario modificar las normas de pago de Japón. La atención primaria de rutina y el manejo de enfermedades crónicas podrían pagarse por debajo de la capitación, mientras que la atención aguda y especializada podría pagarse sobre la base de pago por servicio. Una ventaja de este enfoque es que los proveedores podrían mejorar de forma más eficiente la utilización de los servicios, por ejemplo, mediante la coordinación de la atención. Los proveedores también podrían reducir el uso de servicios de bajo valor. La capitación parcial también representa un menor riesgo financiero para los proveedores que la capitación completa, debido a que muchos médicos de atención primaria podrían no tener la capacidad de asumir el riesgo financiero total. Sin embargo, una limitación es que los proveedores podrían limitar la atención debido al pago fijo, por lo que los responsables de las políticas podrían tener que supervisar la calidad de la atención para evitar la subutilización y peores resultados para los pacientes. Otra limitación es que los tipos de servicios cubiertos por el pago capitado parcial deberían estar claramente definidos para evitar la manipulación por parte de los proveedores.12
La tarifa nacional japonesa también podría utilizarse para abordar la sobreutilización. Si bien el gobierno japonés no puede controlar el volumen de servicios prestados en un año determinado, sí puede reducir el reembolso de los servicios con sobreutilización para desincentivar su uso en años posteriores. Otra opción que los legisladores japoneses podrían considerar es fomentar un mayor papel de los médicos de atención primaria (PCP) mediante la imposición de incentivos financieros a los pacientes. En Estados Unidos, la mayoría de los pacientes inscritos en planes de atención médica gestionada son asignados a un PCP, que actúa como un intermediario para coordinar la atención del paciente y derivarlos a especialistas. La atención primaria se ha asociado con una mejor calidad de la atención, mejor experiencia del paciente y mejores resultados. Si bien en Japón los pacientes tienen acceso gratuito a cualquier proveedor, los legisladores podrían incentivar a los pacientes a seleccionar un PCP imponiendo primas más altas o costos compartidos si no eligen uno. Un mayor costo compartido ayudaría a reducir el riesgo moral y a frenar la demanda de los pacientes. Junto con los pagos parciales por capitación y las retenciones de especialidades, los médicos de atención primaria que operan bajo un modelo de control de acceso tendrían un mayor incentivo para reducir las derivaciones a especialistas. 13 Otros países, incluidos quince países europeos, han implementado el control de acceso a la atención primaria. 14 Si bien el Ministerio de Salud, Trabajo y Bienestar ha estado promoviendo el concepto de kakaritsukei o «médico a domicilio», los pacientes no enfrentan un mayor costo compartido si no eligen un PCP. También se podría imponer un mayor costo compartido si los pacientes acuden a un centro de atención terciaria u otro centro hospitalario sin una derivación previa. Si los pacientes se enfrentaran a un mayor costo compartido, podrían volverse más sensibles a los tipos de atención y a los tipos de proveedores que utilizan. Por otro lado, los pacientes podrían reducir indiscriminadamente todos los tipos de atención y renunciar tanto a la necesaria como a la innecesaria, lo que podría resultar en una menor satisfacción del paciente o peores resultados de salud. 15La autorización previa es otra herramienta que los legisladores japoneses podrían considerar para gestionar el uso de servicios de alto costo. En Estados Unidos, algunos planes de salud utilizan la autorización previa para reducir el uso de ciertas pruebas y procedimientos de alto costo, como tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, o procedimientos electivos. Con este enfoque, el proveedor debe obtener la aprobación previa del plan de salud del paciente para garantizar que un determinado servicio o procedimiento sea médicamente necesario antes de que se preste para que sea elegible para el pago. Dado que los legisladores japoneses no pueden restringir directamente el acceso de los pacientes a la atención médica, podrían imponer un mayor costo compartido si un paciente decide recibir un determinado servicio o procedimiento sin autorización previa, o podrían retener el pago a un proveedor si no se obtuvo la autorización previa. Algunas ventajas de la autorización previa son que podría reducir la atención innecesaria. Los proveedores podrían solicitar menos atención, o los pacientes podrían exigir menos atención de bajo valor. Por otro lado, un aumento de la autorización previa podría incrementar la carga administrativa para los pagadores y proveedores, y podría resultar en costos administrativos sustancialmente más altos.16 La autorización previa también podría reducir el acceso, retrasar la atención, disminuir la satisfacción y los resultados del paciente, y aumentar el agotamiento del proveedor.
Finalmente, para moderar la oferta de camas hospitalarias para cuidados intensivos y equipos de diagnóstico por imagen avanzados, los legisladores japoneses podrían considerar la implementación de leyes de certificado de necesidad. En Estados Unidos, algunos estados mantienen leyes de certificado de necesidad (CON), en las que una agencia estatal debe aprobar un gasto de capital o proyecto importante antes de que pueda proceder. Estas leyes se diseñaron para controlar los costos de la atención médica, evitando la duplicación o expansión innecesaria de servicios en una zona. Por un lado, las leyes CON podrían reducir el uso de gastos costosos que son duplicados.18 Además, los recursos de atención médica podrían asignarse según las necesidades de una prefectura. Por otro lado, las leyes CON podrían reducir la competencia entre proveedores y crear una carga regulatoria adicional para ellos. Una menor competencia podría resultar en posibles monopolios por parte de los proveedores o barreras de entrada para nuevos competidores. Esto también podría resultar en tiempos de espera más largos para los pacientes si hay una oferta reducida.
Conclusión
Los responsables políticos japoneses deberían sopesar las ventajas y desventajas de cada opción y ser pragmáticos en su enfoque, ya que implementar todas las opciones mediante reformas de gran alcance podría ser difícil y disruptivo. Más importante aún, deberían considerar diseñar políticas que mitiguen las desventajas de cada opción. Por ejemplo, un ajuste preciso del riesgo ayudaría a prevenir la selección selectiva de pacientes por parte de los proveedores. Además, incluir la monitorización de la calidad mitigaría la escasez de atención y garantizaría que se brinde en el entorno más adecuado.Si bien Japón ha logrado controlar el gasto en salud principalmente mediante la regulación de precios, carece de la infraestructura necesaria para restringir su utilización, lo cual podría ser un factor clave del aumento del gasto en salud. El sistema de salud estadounidense podría ofrecer a Japón algunas lecciones sobre cómo reducir la utilización innecesaria y el exceso de camas hospitalarias para cuidados intensivos y la imagenología avanzada, lo que podría generar un mayor valor para su sistema de salud.
Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular Universidad ISALUD.
El recorrido que hacen los pacientes por el sistema de salud son los trayectos en los cuales recibe atención a su demanda, que constituye la experiencia desde que es detectado su problema hasta que recibe el tratamiento y posteriormente el alta. También se conoce como el Patient journey o mapa de experiencia del paciente. Se debe introducir en el concepto del viaje del paciente, journey of Patient, partiendo no desde el ideal, sino de la realidad, así poder identificar las fallas en los procesos, en las formas de cómo se están atendiendo los pacientes, ver que perciben los pacientes, los actores institucionales, los médicos, los enfermeros, los administrativos. El viaje del paciente en muchas oportunidades genera lista de esperas ocultas, que pasan semanas entre la solicitud del estudio o el pedido de medicación y la concreción por medidas administrativas, auditorías que no agregan valor sino que producen puestos de trabajo que solo le sirven a la burocracia que aumenta la ineficiencia.
Se tiene enfrente unos retos que resultan complejos, como el envejecimiento, la cronicidad, la polipatología, la transformación digital, la necesidad de la cooperación y la colaboración. El itinerario del paciente por el sistema de salud es como un viaje para las personas con condiciones crónicas o agudas, el viaje dura toda la vida e incluye muchas paradas. Diferentes ciclos de vida, distintas necesidades. Interaccionando con la fragmentación de la atención, que debe ser convertido a un sistema de cuidados y fortalecer la coparticipación y la coproducción de los usuarios. La experiencia del paciente se conforma con la vivencia del paciente y su familia, sus expectativas, y la co-decisiòn con información.
Que tiene diferentes etapas: Búsqueda de la información sobre síntomas o tratamientos. Elección del lugar o profesional para recibir la atención. Recepción del servicio de atención médica, Tratamiento. Recuperación y seguimiento posterior.
Cómo mejorar el viaje del paciente
Personalizar la atención
Gestionar los puntos de contacto con el paciente
Analizar y comparar datos
Visualizar tendencias a lo largo de los puntos de contacto
Involucrar a todas las partes interesadas
Desarrollar soluciones para mejorar la experiencia del paciente
Barton et al. ( 2019, pag. 1) [1]lo describen como “un mapa de los pasos que da un cliente a medida que avanza (sic) a través de las diferentes etapas de una enfermedad, a menudo capturando el diagnóstico y el manejo y las interacciones con los profesionales de la salud”.
El mapeo del viaje de un paciente requiere aportes de diferentes partes interesadas, incluidos pacientes y profesionales de la salud (cuidadores, médicos generales, especialistas, etc.). Estos son algunos pasos para crear un mapa del viaje del paciente que puede seguir:
Hable con los médicos para construir un mapa de los pasos involucrados en el tratamiento, que se utilizará como un marco para construir experiencias en torno a las atenciones. Visibilizó luego en la realidad.
Obtenga información sobre los viajes de los pacientes a partir de sus experiencias y lo que quieren lograr al final de su viaje del paciente
Trazar los diferentes caminos que toman los pacientes cuando están en el sistema de salud
Identificar posibles brechas y puntos débiles en los viajes de los pacientes, y desarrollar soluciones para estos problemas
Siga actualizando el mapa del viaje del paciente a medida que obtenga información y comentarios del paciente para mejorar el proceso general, así como la experiencia del paciente.
Beneficios del mapeo del viaje del paciente:
Atención continua y sin interrupciones para los pacientes: a menudo hay brechas en el viaje del paciente debido a la tecnología, los recursos u otras circunstancias. Un mapa del viaje del paciente permite a los proveedores de atención identificar estas brechas y trabajar en una solución para garantizar un viaje sin problemas del paciente
Eliminación de silos enla atención: los puntos ciegos pueden ocurrir en cualquier momento del viaje del paciente, desde reservar una cita al principio hasta el alta o el seguimiento al final. Un mapa de viaje del paciente bien planificado ayuda a los proveedores de atención médica a proporcionar activamente soluciones a estos problemas y evitar la experiencia negativa del paciente.
Mejora de las comunicaciones entre los pacientes y los proveedores de atención: con un mapa de viaje de atención médica, se pueden eliminar las incertidumbres y las comunicaciones inconsistentes. La información y las actualizaciones periódicas para los pacientes pueden mejorar significativamente la experiencia del paciente, ya que saben qué esperar, mientras que una comunicación clara entre los proveedores de atención ayuda a mejorar la calidad de la atención.
Reducción de los puntos débiles: los problemas se detectan más fácilmente con un mapa del viaje del paciente y se pueden resolver más rápido, lo que brinda la oportunidad de reducir o evitar por completo los puntos débiles de los pacientes.
Flujos de trabajo optimizados: los recorridos claros y mapeados de los pacientes ayudan a optimizar los procesos y los flujos de trabajo. Los miembros del personal tienen una orientación clara sobre los procesos y pueden armarse con soluciones para los problemas previstos.
Mayor eficiencia: los procesos claros para el personal, la información regular para los pacientes y los flujos de trabajo optimizados ayudan a aumentar la eficiencia en el viaje del paciente.
Mejora continua: los conocimientos sobre el viaje de atención, respaldados con datos y comentarios sobre el viaje del paciente, brinda la oportunidad de mejoras continuas para los procesos de atención.
Reducción de la duración de la internación, agilizando la asistencia y dar el alta de los pacientes lo antes posible, reducción del número de los reingresos, garantizar que los pacientes reciban atención con un buen seguimiento, reducir las complicaciones, reducción de la saturación de las guardias, y mejorar la comunicación. Centrarse en el paciente es la esencia de la optimización del flujo de pacientes. Cuando se prioriza las necesidades y preferencias de los pacientes, estos suelen estar más satisfechos con su experiencia, Personalizar los planes de atención a cada persona.
El viaje del paciente genera una experiencia, que es lo que se conoce como Patient Reported Experience Measure: la experiencia del paciente es definida como la gama de interacciones que los pacientes tienen con el sistema de atención de salud, incluidos los proveedores individuales, y los centros de atención, esta evaluación esta generando cada vez más interés para impulsar la mejora en la calidad de los servicios de salud. Existen algunos viajes del paciente particulares como la atención de la patología tiempo dependiente que el resultado depende de que acceda a un procedimiento de rescate, que los llamamos corredores sanitarios, vinculados a los infartos en evolución o los accidentes cerebrovasculares, pero también agrego a los politraumatismos graves y los quemados. Existen otros viajes que son las rutas sanitarias y en primer lugar hay que colocar al diagnostico de cáncer para que no esperen en lista de esperas ocultas, tarden muchos meses en operarse, tendría que existir un tiempo prudencial de dos meses, como máximo. Los corredores sanitarios pueden estar definidos por zonas geográficas o regiones, por determinadas patologías, o especialidades, es para mejorar la planificación, la orientación de los pacientes. Existe un antiguo axioma que dice “la gente vota con los pies, concurre donde la atiendan”. La idea es hacerlo más ordenada y apropiadamente. Se debe empezar por algunas patologías que hagan a la gestión de las enfermedades crónicas, a los pacientes que tengan polipatología y multimorbilidad. A los que tengan diabetes, HIV, TBC, o síndromes de hiperactividad y trastornos de la atención en niños. Pacientes con dolor crónico. No siempre tendrán que hacer ese recorrido, pero que sea un facilitador para lograr los objetivos de proveerse mejor de insumos, dispositivos y tiras reactivas.
La experiencia en los PREM debe acercarnos a cómo se sienten los pacientes, que factores contribuyen a su sensación de seguridad y bienestar, donde encuentran frustraciones o barreras en la atención. Esto cambia por ejemplo con la patología, el estadio de la enfermedad, la experiencia previa que tuvieron los pacientes y sus familias, las complicaciones que no se entienden, aunque hubieran sido advertidas y quedaran expresas en un informe, o bien en el consentimiento informado. El tratamiento del dolor, la disminución del tiempo de ayuno, las acciones de confort, el evitar que el paciente tenga frío en el postoperatorio, comunicarse adecuadamente con el paciente, que este tranquilo que alguien lo esta cuidando, que la alimentación sea de su agrado, que el médico pase a examinarlo regular y especialmente si las cosas no funcionan bien. El viaje involucra interacciones con el ambiente, en su habitación, la climatización, los distractores, la luz, con otras personas, con otros equipos de salud, con las enfermeras, con las visitas, con los dispositivos, las bombas de infusión, los monitores y las sondas. Interacciones de tareas del paciente con el sistema de salud, y cambio de hábitos de vida.
Carayon y Woldridge definen «el viaje del paciente como la distribución espacio-temporal de las interacciones de los pacientes con múltiples entornos de atención a lo largo del tiempo», donde en cada punto de contacto con cada servicio de atención médica a lo largo del viaje del paciente, el paciente interactúa con varios elementos del sistema (interacción de tareas, entorno físico, interacción con herramientas y tecnologías, interacción de organización, interacción con otras organizaciones y otras personas, interacción con otras personas y equipos dentro de la organización). Estos autores Pascale Carayon y Abigail Wooldridge desarrollaron el concepto el Systems Engineering Initiave for Patient Safety SEIPS 3.0.[2] Diseño centrado en el ser humano del recorrido del paciente para su seguridad.
Si bien no es correcto generalizar los pacientes quieren más respeto, ser reconocidos como personas, quieren que sus cuidadores no estén molestos ni tristes, quieren saber que les está pasando y no quieren esperar, no estar hospitalizados. No siempre el paciente tiene razón.
Modelo SEIPS 3.0: Seguridad del paciente y otros resultados para pacientes, cuidadores, médicos y organizaciones de atención médica
Categorías
Ejemplos de resultados
Seguridad del paciente
Seguridad diagnóstica Seguridad de los medicamentos Infecciones y complicaciones asociadas a la atención médica Seguimiento y monitorización inadecuados del tratamiento
Otros resultados para los pacientes
Salud física, mental y emocional Carga y estrés del paciente Eficiencia y eficacia de la atención Experiencia y satisfacción del paciente
Otros resultados para los cuidadores
Salud física, mental y emocional Carga y estrés del cuidador
Otros resultados para los médicos
Calidad de vida laboral (por ejemplo, agotamiento, satisfacción laboral, compromiso) Seguridad y salud en el trabajo
Otros resultados para las organizaciones de atención médica
Desempeño organizacional Rotación de personal, absentismo, presentismo
[1] Barton, E. , Freeman, T. , Baum, F. , Javanparast, S. , & Lawless, A. (2019). The feasibility and potential use of case‐tracked client journeys in primary healthcare: A pilot study. BMJ Open, 9(5), e024419. 10.1136/bmjopen-2018-024419
[2] Carayon P, Wooldridge A, Hoonakker P, Hundt AS, Kelly MM. SEIPS 3.0: Human-centered design of the patient journey for patient safety. Appl Ergon. 2020 Apr;84:103033. doi: 10.1016/j.apergo.2019.103033. Epub 2020 Jan 10. PMID: 31987516; PMCID: PMC7152782
La diabetes y la obesidad son factores de riesgo cardiovascular (CV) comunes e importantes, y la obesidad es uno de los principales contribuyentes al desarrollo de la diabetes. La combinación de diabetes y obesidad aumenta drásticamente la mortalidad y el riesgo CV. 1 Las intervenciones en el estilo de vida son importantes, difíciles de sostener y con evidencia limitada sobre los efectos preventivos CV. 2 Por lo tanto, el novedoso hallazgo de efectos protectores CV con agonistas del receptor de péptidos similares al glucagón (AR GLP-1)para reducir el peso en la obesidad es alentador y revolucionará el desalentador escenario actual. Sin embargo, dado que esta clase de fármacos también es importante para la cardioprotección en la diabetes, existen desafíos emergentes para las sociedades de atención médica en cómo priorizar entre las personas con diabetes u obesidad, ya que los AR GLP-1 en la actualidad vienen con altos costos, escasez de suministro y desigualdad de acceso. Este estudio tuvo como objetivo explorar la prevalencia del sobrepeso y la obesidad en una cohorte de la vida real de pacientes con diabetes e infarto agudo de miocardio (IAM) y cómo la obesidad afecta el resultado.
Incluimos a todos los pacientes (n = 25.907) con diabetes que sufrieron un infarto agudo de miocardio sin elevación del segmento ST (IMSEST) o un infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST (IMEST) entre 2010 y 2021, sometidos a una angiografía coronaria en Suecia y que fueron incluidos en el registro SWEDEHEART. La información sobre el índice de masa corporal (IMC) se recopiló en el momento de la angiografía y se agrupó en: IMC bajo (<18,5 kg/m² ) , IMC normal (18,5-24,9 kg/m² ) , sobrepeso (25,0-29,9 kg/m² ) , obesidad de grado 1 (30,0-34,9 kg/m² ) , obesidad de grado 2 (35,0-39,9 kg/m² ) y obesidad de grado 3 (≥40,0 kg/m² ) .
El diagnóstico de diabetes se obtuvo del Registro Nacional de Pacientes (Clasificación Internacional de Enfermedades, 10 códigos E10-E14) y de SWEDEHEART. Se realizó un seguimiento de los pacientes para infarto de miocardio, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca e insuficiencia renal hasta el 31 de diciembre de 2021, y de muerte por cualquier causa hasta el 31 de marzo de 2022, mediante registros nacionales. La Autoridad Sueca de Revisión Ética aprobó el estudio (Dnr 2012/60-31/2, 2017/432-32, 2020-04252).
Se compararon las características basales y los resultados entre las clases de IMC (presentadas como media [RIC] para variables continuas y números [%] para variables categóricas). La mortalidad en los primeros 30 días se excluyó del análisis (considerada como la hospitalización índice). Se realizaron análisis de riesgos proporcionales de Cox ajustados por edad, sexo, tabaquismo, año de inclusión, indicación, hallazgos angiográficos, diagnóstico previo de infarto de miocardio, insuficiencia cardíaca, cáncer, hipertensión, hiperlipidemia, insuficiencia renal, accidente cerebrovascular y enfermedad arterial periférica. El IMC normal sirvió como referencia. Un valor de p bilateral < 0,05 se consideró estadísticamente significativo. Los análisis se realizaron con el programa estadístico R (versión 4.2.2) (R Core Team).
En total, el 66 % (n = 17 186/25 907) eran hombres, y el 37 % (n = 9587/25 907) sufrieron un infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST (IMC). El 21,7 % (n = 5610/25 907) presentó IMC normal, el 41,1 % (n = 10 653/25 907) sobrepeso, el 25,0 % (n = 6478/25 907) obesidad grado 1, el 8,5 % (n = 2212/25 907) obesidad grado 2, el 3,1 % (n = 805/25 907) obesidad grado 3 y el 0,6 % (n = 149/25 907) bajo peso. Los pacientes con obesidad grado 3 frente a IMC normal eran más jóvenes (64 frente a 72 años), con mayor frecuencia mujeres (45 % [n = 363/805] frente a 36 % [n = 2026/5610]), presentaban insuficiencia cardíaca con mayor frecuencia (11 % [n = 90/805] frente a 7 % [n = 410/5610]) e hipertensión (81 % [n = 648/798] frente a 69 % [3803/5504]), mientras que una mayor proporción de aquellos con IMC normal habían sufrido un IM y un ictus previos (todos con P < 0,001). Los pacientes con bajo peso eran los de mayor edad (75 años), con mayor frecuencia mujeres (64 %; n = 95/149) y fumadores (27 %; n = 40/149), y con un patrón de comorbilidad más grave que los otros grupos de IMC. El uso de AR GLP-1 se limitó al 14% (n = 109/805) de los pacientes con obesidad grado 3, en comparación con el 2% (n = 110/5610) de aquellos con IMC normal. Al analizar solo a los pacientes incluidos en 2021, el 30% (n = 24/80) de los pacientes con obesidad grado 3 recibían AR GLP-1, en comparación con el 8% (n = 35/448) de aquellos con IMC normal. Las cifras correspondientes para los inhibidores del receptor del transporte de sodio y glucosa 2 en 2021 fueron del 45% (n = 36/80) en pacientes con obesidad grado 3, en comparación con el 34% (n = 153/448) en aquellos con IMC normal.
La Figura 1A ilustra la tasa de eventos generalmente alta en pacientes con diabetes después de un infarto de miocardio durante un tiempo medio de seguimiento de 2175 (RIC: 1112-3245) días. Además de aquellos con bajo peso, la tasa absoluta de eventos a 1 año para eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE; primera causa de muerte, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca) y mortalidad fue más alta en pacientes con IMC normal (34,8 %; n = 1800/5172 y 15,7 %; n = 811/5165 respectivamente). En comparación, la tasa absoluta de eventos a 1 año para hospitalización por insuficiencia cardíaca (16,2 %; n = 119/735) e insuficiencia renal (9,4 %; n = 69/734) fue más alta en aquellos con obesidad grado 3 (a pesar de ser más jóvenes). Los riesgos asociados de resultados adversos en los grupos de IMC se representan en la Figura 1B . En comparación con el peso normal, el riesgo de riesgo ajustado de futuros MACE aumentó en la obesidad de grado 2; HR: 1,10 (IC del 95 %: 1,02-1,18) y la obesidad de grado 3; HR: 1,32 (IC del 95 %: 1,19-1,46). El riesgo asociado de muerte por cualquier causa aumentó en pacientes con obesidad de grado 3 (HR: 1,27 [IC del 95 %: 1,11-1,46]), mientras que no hubo diferencia estadística en el riesgo de futuro IM y accidente cerebrovascular entre los grupos de IMC. Con respecto a la insuficiencia cardíaca y la insuficiencia renal, el riesgo asociado aumentó para todos los grados de obesidad en comparación con el IMC normal y fue más alto en la obesidad de grado 3 (HR: 1,81 [IC del 95 %: 1,58-2,08] y HR: 1,62 [IC del 95 %: 1,37-1,91]).
Figura 1Tasas acumuladas de eventos MACE y mortalidad (curvas de supervivencia) y riesgos cardiovasculares ajustados (diagrama de bosque) por IMC en pacientes con diabetes e infarto de miocardio en el registro SWEDEHEART(A) Tiempo hasta MACE por cualquier causa (muerte por cualquier causa, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardíaca; izquierda) y muerte (derecha) según las clases de IMC (negro = IMC bajo, verde = IMC normal, azul = sobrepeso, rosa = obesidad grado 1, naranja = obesidad grado 2, rojo = obesidad grado 3). (B) HR asociada ajustada (IC del 95%) para MACE, muerte por cualquier causa, infarto de miocardio, accidente cerebrovascular, insuficiencia cardíaca e insuficiencia renal según el grupo de IMC durante un seguimiento medio de 6 años (referencia = IMC normal). IM = infarto de miocardio.
En esta gran cohorte no seleccionada de pacientes con diabetes e IAM, se observan tres hallazgos principales. En primer lugar, la obesidad es frecuente entre los pacientes con IAM, afectando a aproximadamente un tercio de la población con diabetes, y solo una quinta parte presenta un peso normal. En la población general sueca, la obesidad es menor, presente en alrededor del 16 %.En segundo lugar, una minoría recibía AR GLP-1 cardioprotectores, con un uso muy bajo en aquellos con obesidad de grado 3. En tercer lugar, la obesidad de grado 3, presente en muy pocos pacientes, se asoció con los mayores riesgos de futuros eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE) y muerte por cualquier causa, mientras que todos los grados de obesidad se asociaron con un mayor riesgo de insuficiencia cardíaca e insuficiencia renal. Las directrices internacionales recomiendan que todas las personas con diabetes tipo 2 y enfermedad cardiovascular (ECV) reciban nuevos fármacos hipoglucemiantes cardioprotectores. Nuestros datos muestran que la obesidad es, de hecho, frecuente en pacientes con IAM y diabetes, y que padecer las tres enfermedades (IM, diabetes y obesidad) constituye una tríada mórbida, asociada con un mayor riesgo de complicaciones discapacitantes, especialmente insuficiencia cardíaca e insuficiencia renal. Nuestros datos respaldan que los nuevos agentes hipoglucemiantes cardioprotectores deberían ser prioritarios en este grupo con alto riesgo de nuevos eventos. En Suecia, los inhibidores del receptor del transporte de sodio y glucosa 2 se utilizan cada vez más en la diabetes tras un IAM, mientras que los AR GLP-1 tienen una baja utilidad 3 y, como demostramos aquí, su uso es muy bajo incluso en pacientes con obesidad de grado 3. Dado el problema mundial de los altos costos y, en particular, la escasez de AR GLP-1, creemos que se debe priorizar a los pacientes con diabetes, ECV y obesidad, especialmente a aquellos con obesidad de grado 3.
Una limitación del presente estudio es la falta de información sobre la hemoglobina A1c, el tipo de diabetes, la duración, el tratamiento hipoglucemiante y la distribución del tejido adiposo (incluyendo cintura, hígado y epicardio). Además, no se detallaron las altas tasas de eventos en personas con IMC normal, pero probablemente se deban a la mayor edad en las personas con peso normal en comparación con las personas con obesidad.
En conclusión, este estudio demuestra una alta prevalencia de obesidad en pacientes con diabetes y ECV, y destaca el aumento asociado del riesgo de un desenlace desafortunado.Estos datos respaldan que, en pacientes con diabetes e IAM, la obesidad de grado 2 y 3 debe priorizarse para el tratamiento con AR GLP-1, y posteriormente, aquellos con IMC normal/sobrepeso.
La atención centrada en la persona, no es solo una cuestión de afabilidad, empatía, buen trato, o identificar sus requerimientos, sino y primordialmente de que el paciente sepa quién lo está atendiendo, disminuir las esperas, tener turnos para atención, programar las cirugías, disminuir la burocracia para las autorizaciones y las esperas, cuando son los mismos médicos contratados por los financiadores los que prescriben, contar con una cama para que lo atiendan, y que si existe una demora inesperada que esté en todo momento informado, tener un sistema nominalizado y proactivo de la atención para que no existan perdidas de oportunidad, que también la evaluación pase por la experiencia del paciente, por informarlos y comunicarles adecuadamente, que se le suministre confort adecuado cuando este internado, que le respeten el sueño, que lo liberen cuanto antes de los elementos invasivos, no hacerle estudios innecesarios hacerlos decidir en forma autonómica estudios, tratamiento y anestesia. De responder adecuadamente a los reclamos. De recetar adecuadamente medicamentos convenientes. Contar con un portal para poder solicitar turnos y seguir su recorrido. No tener que ir a buscar los resultados de los estudios complementarios, sino que lleguen electrónicamente y que impacten en la historia clínica electrónica. Tener una historia digital es parte de la atención centrada en la persona. Respetar su privacidad. A quien quiere que se le informe. Realizarle los estudios de screening que se requieran en función del riesgo y la prevención secundaria.
Aspecto
Descripción
Atención
Quién lo está atendiendo, disminuir las esperas, tener turnos para atención
Cirugías
Programar las cirugías
Burocracia
Disminuir la burocracia para autorizaciones y esperas
Médicos
Médicos contratados por financiadores que prescriben
Camas
Contar con una cama disponible
Demoras
Informar en caso de demoras inesperadas
Sistema
Sistema nominalizado y proactivo de atención
Evaluación
Evaluación basada en la experiencia del paciente
Comunicación
Informar y comunicar adecuadamente al paciente, que se le está haciendo y que terapéutica puede elegir.
Confort
Suministrar confort adecuado durante la internación, físico, alimentario y mental.
Sueño
Respetar el sueño del paciente, mientras está internado
Elementos invasivos
Liberar al paciente cuanto antes de elementos invasivos, hidratación endovenosa, sonda vesical, alimentación artificial.
Estudios
No realizar estudios innecesarios, repetir sin ver los anteriores, permitir decisiones autónomas con una entrevista que enseñe al paciente.
Reclamos
Responder adecuadamente a los reclamos, solucionar el problema particular e identificar la causa de base.
Portal para solicitar turnos y seguir su recorrido.
Resultados
Resultados de estudios complementarios electrónicos, sin tener que ir a buscarlos y tenerlos siempre disponibles.
Historia clínica
Historia clínica electrónica, para poder seguir a los pacientes.
Privacidad
Respetar la privacidad del paciente, al examinarlo, al informarle.
Información
Informar a quien el paciente desee, con protección de los datos personales
Screening
Realizar estudios de screening según riesgo y prevención secundaria
Es necesario colocar a la persona en el centro de la calidad, en lugar de ser un dominio separado. En el centro están los valores de la atención médica, basados en la bondad con compasión; asociación y coproducción; la dignidad y el respeto a las personas y a los demás; Donde las personas sean vistas desde un enfoque holístico, en su totalidad y no como un portador de una enfermedad o una persona con un órgano del cuerpo problemático.
Este enfoque facilitará la coproducción de la calidad y la seguridad y el logro de los demás dominios. Este énfasis invita y expande el cambio de «instalar» soluciones técnicas a trabajar con personas y soluciones técnicas. Los esfuerzos de telemedicina dejan claro que un mayor uso de la conectividad digital puede funcionar y posiblemente convertirse en parte de la conectividad extendida.
Esta nueva forma de pensar también se aplica a la otra persona involucrada en la creación del servicio llamado «atención médica». Esto significa que entre colegas, y ciertamente en lo que respecta a las relaciones con los supervisores jerárquicos, debe haber un entendimiento basado en la amabilidad, la dignidad, el respeto y la asociación, e incluye a la persona holística. Se añade un nuevo dominio, el ecológico, para reflejar los crecientes desafíos del cambio climático e introducir la necesidad de abordar los retos de la sostenibilidad, no solo a nivel de la organización, sino en todos los contactos del microsistema.
Se incluye el principio de transparencia y liderazgo para rodear todos los dominios técnicos, respetando el derecho a la privacidad de la persona, pero también el derecho a conocer los datos que le conciernen específicamente. Se necesita transparencia para los proveedores, para que puedan ser abiertos consigo mismos, así como con las personas a las que brindan atención. Se necesita un liderazgo humilde para fusionar los dominios técnicos con los valores fundamentales del modelo y la visión de la persona y la familia. El liderazgo humilde requiere humildad «aquí y ahora» basada en una comprensión más profunda de las complejidades en constante evolución de las relaciones interpersonales, grupales e intergrupales que requieren cambiar nuestro enfoque hacia el proceso de dinámica de grupo y colaboración.
La transparencia y la resiliencia, es decir, la capacidad de operar con seguridad psicológica, son la base para la búsqueda de la recopilación, el análisis y la interpretación de datos veraces. La transparencia con todos nuestros «pacientes» comienza con la transparencia de los profesionales entre sí.
Estos servicios son fundamentalmente una actividad humana, con derechos, responsabilidades e implicaciones concomitantes. Para lograrlo, necesitamos contar con una atención de alta calidad para los profesionales que brindan atención y un rediseño de los sistemas, con el fin de facilitar una verdadera atención centrada en la persona.
Tambien requiere que se desarrolle una capacidad en los pacientes que es la del autocuidado. El mismo, denota la capacidad de las personas para lograr, mantener y promover una salud óptima, mediante la realización de acciones y la toma de decisiones autodirigidas relevantes. Las prácticas de autocuidado respaldan la eficacia de la atención primaria al mejorar la adopción de iniciativas de promoción de la salud mediante la participación de los pacientes y su familia en la gestión de la salud. Estos dependen de la alfabetización de la salud que logremos en los pacientes, esta depende del vínculo con la atención primaria y la educación sanitaria que se le suministre a todos los ciudadanos en los ámbitos de interacción social. La alfabetización se desarrolla mediante el intercambio de información que debe ser de calidad, recordando que en la actualidad numerosos pacientes recurren a sus redes y tal vez no recojan el mensaje más fidedigno ni adecuado que los responsables de atención desean, por ello, se tiene que orientar a los pacientes para que busquen en sitios que los informen con material calificado y refrendado, por ello, grandes hospitales de los EE.UU. tienen sus propios portales que informan a sus pacientes y con ello colaboran con la comunidad. La duración de las consultas médicas, de las entrevistas, la posibilidad que el paciente exprese todo lo tiene como duda, es un buen espacio vinculante en la relación entre el médico y sus pacientes. Si bien la alfabetización en salud es una parte importante del comportamiento en salud, puede ser difícil de fomentar en la era del «Dr. Google» y el «paciente experto», donde las personas pueden acceder a fuentes de información de salud en línea de calidad o precisión variada y, en algunos casos, cuestionable. En un panorama de información de salud caracterizado por fuentes en línea de calidad diversa, la información de salud proporcionada por profesionales de atención primaria de confianza es muy valorada por los pacientes , lo que destaca la importancia de dichos proveedores en el apoyo a la alfabetización en salud de la población. La prestación de atención primaria centrada en el paciente puede ser particularmente beneficiosa para apoyar el desarrollo de la alfabetización en salud y los posteriores comportamientos de autocuidado que promueven la salud [1][2]
El papel crucial de la movilización de conocimientos para abordar las prioridades contemporáneas de la atención primaria, como la alfabetización en salud y la promoción de la salud
«Me siento visto y escuchado como individuo» y «Mi médico de cabecera está realmente interesado en encontrar y abordar mis problemas de salud»
Centrado en la persona: Según McCormack y McCance (2017:4), el enfoque centrado en la persona es «un enfoque de la práctica establecido a través de la formación y el fomento de relaciones saludables entre todos los proveedores de atención, los usuarios de servicios y otras personas significativas para ellos en sus vidas. Se sustenta en los valores del respeto a las personas (personalidad), el derecho individual a la autodeterminación, el respeto mutuo y la comprensión. Es posible gracias a culturas de empoderamiento que fomentan enfoques continuos para el desarrollo de la práctica».
Trabajo en equipo centrado en la persona: El trabajo en equipo centrado en la persona es la práctica diaria de un equipo para implementar y honrar las creencias y valores consensuados del equipo. Reconoce que cada miembro es un individuo dentro del contexto del equipo. Implica la integración de la confianza, el respeto, la escucha activa y la tolerancia a la autodeterminación en las relaciones mutuas (McCormack y McCance, 2017; Sangaleti et al, 2017).
El trabajo en equipo es un recurso desarrollado para la atención centrada en la persona, porque genera con mayor facilidad la atención centrada en la persona significativamente en las unidades de atención integrada o microsistemas en los hospitales de cuidados progresivos.
Las unidades hospitalarias son entornos dinámicos, dinámicos y desafiantes, y el trabajo en equipo eficaz es vital para los equipos de alto rendimiento en ellas. El trabajo en equipo y el enfoque centrado en la persona son dos estrategias que mejoran los resultados de los pacientes y la satisfacción y retención del personal. La atención médica se ha vuelto cada vez más dinámica y exigente. El enfoque centrado en la persona como estrategia cuenta con el respaldo de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para ayudar a todo el equipo multidisciplinario con el paciente y su pareja a alcanzar los resultados deseados por el paciente. El trabajo en equipo es reconocido por el equipo multidisciplinario como una forma de garantizar resultados holísticos y alcanzables para el paciente. El concepto de trabajo en equipo centrado en la persona no se ha definido ni explorado en la literatura actual. Solo se ha explorado la medición del trabajo en equipo o del enfoque centrado en la persona. Existen instrumentos elaborados disponibles que miden ambos conceptos como entidades separadas. El concepto de trabajo en equipo centrado en la persona no se ha explorado y hasta la fecha no existe ningún instrumento para medirlo. Poder medir el trabajo en equipo centrado en la persona permitirá a los equipos y a la gerencia brindar retroalimentación tangible y revisar las estrategias de mejora en el trabajo en equipo centrado en la persona.
La revisión realizada por las Academias Nacionales de Ciencias concluyó que la prestación de una atención de calidad centrada en la persona requerirá una fuerza laboral cuyo bienestar sea primordial, lo que implica que la deshumanización de la atención médica debe revertirse.
[1] Lee K, Hoti K, Hughes JD, Emmerton LM. Consumer use of Dr Google: a survey on health information-seeking behaviors and navigational needs. J Med Internet Res. 2015;17(12):e288.
[2] Steel, A., Foley, H., Graham, K. et al. Patient experiences of information-sharing and patient-centred care across the broad landscape of primary care practice and provision: a nationally representative survey of Australian adults. BMC Prim. Care25, 151 (2024). https://doi.org/10.1186/s12875-024-02359-8
Carlos Alberto Díaz. Profesor titular Universidad ISALUD.
La accesibilidad debe evaluarse considerando diversos factores: la organización del servicio, la infraestructura, la capacidad de respuesta, la efectividad y realidad de las prestaciones ofrecidas, los horarios, la continuidad del servicio, la atención centrada en la persona, la medicina basada en el valor, en los resultados, la evidencia en la cual se respalda y su apropiabilidad.
Determinantes de Accesibilidad en los sistemas de salud
Organizativos
Geográficos o de emplazamiento en las ciudades.
Accesibilidad social y cultural
Alfabetización digital, redes y sistemas de información
Modelos de financiamiento y pago. La segmentación de planes de salud.
Disponibilidad de profesionales y distribución
Acceso a la información y la comunicación para la salud
Enfoque hacia la equidad para las poblaciones vulnerables
Legales.
Lo organizativo se refiere a lo programado, urgente y emergente, oferta de turnos, formas de acceso a esos turnos. Presencial, a distancia con telemedicina e hibrida.
La geografía, dividida en urbana y rural, presenta problemas de acceso. La urbana enfrenta desafíos en el emplazamiento, por recorridos y medios de transporte, mientras que la rural se complica por la distancia y disponibilidad. Es crucial considerar la ubicación de los servicios y el transporte, asegurando que estén bien emplazados y accesibles mediante líneas de colectivo y otros medios.
La accesibilidad social y cultural está fuertemente relacionada con la educación de la población. Existen múltiples vínculos entre la educación y la salud, con varios puntos de intersección que pueden influirse mutuamente. Factores como etnia y raza también juegan un papel importante. El nivel de educación y el conocimiento sobre los riesgos y el sistema de salud afectan la capacidad de las personas para buscar atención adecuada.
La accesibilidad es dependiente también de la alfabetización digital, uso de páginas de pacientes, recibir estudios por mail o poder consultar los mismos en páginas web, uso de teléfonos inteligentes se ve afectada por el uso de varios medios tecnológicos, la historia clínica electrónica, Health Information System, radiologic Information System, Picture archiving and Communication System y la telemedicina en forma de video conferencia o con modalidades híbridas. La accesibilidad tecnológica depende de la Telemedicina, del e Health, de las historias clínicas electrónicas y de las herramientas de diagnóstico y del almacenamiento en la nube.
Tiene la accesibilidad en la gestión de pacientes un aspecto claramente organizativo que tiene dos lógicas una de servicio profesional y otra de aceptación de la población, que sobrevalora la libre elección, y siempre observa que se le proponga un medico de cabecera, de familia, generalista o comunitario como una barrera a la atención especializada.
Modalidades de fortalecimiento de atención primaria tienen a su favor la eficiencia en los resultados, la mejor atención de las enfermedades crónicas, la reducción de las internaciones, una buena gestión de la enfermedad crónica, controles más eficientes, retraso en el impacto con los órganos y tejidos blanco de estas enfermedades.
Los horarios de atención especialmente los vespertinos en el sector público, centros abiertos en horarios extendidos y los fines de semana, puede mejorar la accesibilidad, especialmente para aquellos que trabajan.
Los sistemas deben promover sistemas de atención coordinada entre distintos niveles y tipos de servicios tienden a mejorar la accesibilidad y la calidad del cuidado.
Tener procesos claros y eficientes para referir a pacientes a los especialistas de manera adecuada y evitar servicios adicionales es esencial para garantizar que reciban la atención que necesitan.
La accesibilidad depende considerablemente de los modelos de financiamiento y pago, de las modalidades de contratación de profesionales y del esquema de pago por resultados o por servicio, así como del monto abonado por los seguros y la cantidad de pacientes atendidos.
El acceso también depende de la disponibilidad de profesionales de la salud, en términos de cantidad, capacitación y disposición para trabajar, factores que son cruciales para garantizar una atención oportuna. Es necesario encontrar un equilibrio complejo entre la magnitud de la oferta y la reducción del tiempo de espera, por un lado, y el efecto de que la oferta genera su propia demanda, por otro.
La accesibilidad esta mejorada y condicionada por el acceso a la información y la comunicación, su calidad, la disponibilidad a través de medios digitales y tradicionales, afecta como los pacientes acceden a servicios de salud. Organizar programas que informen y orienten a los pacientes sobre cómo navegar por los servicios de salud.
Enfoques en la equidad: estrategias diseñadas para abordar disparidades en salud son fundamentales para mejorar la accesibilidad para las poblaciones vulnerables.
Económicos
Físicos y territoriales
administrativos
Geográficos
culturales
Seguridad
Transporte
Distancia
Organización servicios de salud
Distribución de los centros de atención y proximidad
Facilidad de acceso para trasladrse y sin contratiempos
Costo
tiempo
programas
Equidad
Etnicidad
Medicamento
Igualdad distribución
religión
Traslados
Movilidad
En una concepción integral de la accesibilidad, se puede entender como la convergencia de diferentes factores dentro de un mismo contexto. Aunque los servicios estén disponibles y haya unidades de salud, es esencial que las personas tengan la capacidad de ir a esos lugares. También se debe considerar el costo, tanto de acudir como lo que se deja de percibir por recibir atención. Esto incluye a quienes no pueden acceder debido a la falta de medios y a quienes pierden ingresos al asistir o hacen esfuerzos adicionales para llegar.
La accesibilidad económica involucra primero si tiene o no cobertura de un agente del seguro de salud, o a un prestador de salud pública con prestación integral y buena organización que reduce la fragmentación. El gasto de bolsillo, el pago de co seguros y co pagos, que afectan la atención de los pacientes. La observación que el ausentismo a los consultorios, en las clases sociales bajas disminuye a fin de mes, simplemente porque no tienen para el transporte. Entonces depende fundamentalmente de dos aspectos el costo de los servicios, vinculado con la capacidad de los individuos de pagar un seguro de salud más costoso o de en forma privada. Como la cobertura de seguros la extensión y la calidad de la cobertura que ofrecen los planes de los servicios de salud.
Accesibilidad legal: vinculada con los derechos y políticas, las legislaciones que protegen el derecho a la salud y garantizan el acceso a los servicios médicos sin discriminación.
Este aspecto del management en la prestación de salud es fundamental para mejorar la atención, su calidad y seguridad. Representa las vías de acceso al sistema de salud para que el paciente y el equipo de salud puedan encontrarse. Que su demanda y sus síntomas localicen la mejor relación de agencia para interpretar su necesidad y resolverla, cubriendo de manera efectiva la asimetría de información. Si el paciente accede a una puerta incorrecta del sistema de salud, se le pueden prescribir productos intermedios y medicamentos que no sean los más apropiados. Las puertas de entrada del sistema de salud están aumentando y serán analizadas.
Puertas de entrada al sistema de Salud:
Puertas de entrada para la gestión de los pacientes
Centros de atención primaria
Policonsultorios
Consultorio externo
Estudios complementarios en bloques funcionales
Emergencia, urgencia, demanda espontánea
Urgencias centrales y diferenciadas en pediatría y adultos
Internación programada
Cirugía programada
Servicios de atención médica inmediata
Quirófanos para procedimientos ambulatorios
Sistemas de atención médica domiciliaria
Hospital de día
Procedimientos complementarios
Telemedicina
Corredores o rutas sanitarios
Sistemas de chat bot que orienten a los pacientes dentro del sistema de salud
Autores : Marisha Burden , MD, MBA , y Liselotte Dyrbye , MD, MHPE
Publicado el 8 de marzo de 2025 N Engl J Med 2025 ; 392 : 1044 – 1046 DOI: 10.1056/NEJMp2412389VOL. 392 NÚM. 11
El sistema de salud estadounidense se encuentra en una coyuntura crítica. La transición de las prácticas médicas hacia modelos de empleo, sumada a la creciente corporativización de la atención médica, ha contribuido a una toma de decisiones organizacional que a menudo prioriza las ganancias financieras a corto plazo en detrimento de la atención al paciente. Este entorno contradice los valores de los trabajadores de la salud (TS) y alimenta problemas generalizados en la fuerza laboral, incluyendo altas tasas de agotamiento, daño moral y erosión de la cultura de seguridad. Además, ha impulsado los recientes esfuerzos de sindicalización de los TS. Muchos de estos desafíos se derivan de estructuras, procesos y entornos laborales modificables que se originan en decisiones organizacionales y, por lo tanto, son prevenibles. El “daño administrativo”, definido como las consecuencias adversas de las decisiones administrativas en el ámbito de la atención médica que afectan la estructura, los procesos y los programas laborales, es generalizado y a menudo se pasa por alto. 1,2 Si bien el término es relativamente nuevo, el concepto no lo es: las investigaciones y los análisis sugieren que el daño administrativo ha contribuido durante mucho tiempo a los importantes desafíos que enfrentan los trabajadores de la salud, así como a los problemas con la seguridad del paciente y la calidad de la atención. 1-3 Las consideraciones financieras y de productividad suelen dominar la toma de decisiones en el ámbito de la atención médica, en particular cuando se trata de decisiones sobre el diseño del trabajo, incluidas las estructuras de equipo y la asignación de recursos. Este enfoque puede atribuirse tanto a la falta de prácticas basadas en la evidencia para optimizar el diseño del trabajo como a los imperativos financieros a corto plazo de las organizaciones, aunque en realidad puede resultarles más costoso a largo plazo. Las decisiones impulsadas financieramente en esta área contribuyen a una creciente brecha entre los trabajadores de la salud de primera línea y los líderes organizacionales, lo que perpetúa la desconfianza y la falta de alineación dentro de las organizaciones. Superar esta brecha requiere un nuevo enfoque para lograr mejores resultados. En medicina clínica, las prácticas basadas en la evidencia fundamentan la toma de decisiones, ya que los profesionales clínicos aplican las lecciones de la mejor investigación disponible junto con su experiencia clínica. 4 Sin embargo, a pesar del efecto directo de las decisiones administrativas de las organizaciones en las demandas y los recursos laborales, así como en los resultados organizacionales subsiguientes —como la seguridad del paciente, la calidad de la atención médica, la retención y el bienestar del personal, y los resultados operativos y financieros—, no existe un enfoque equivalente basado en la evidencia en el ámbito administrativo. Si bien las cargas de trabajo elevadas se asocian con peores resultados para los pacientes, así como con el agotamiento del personal sanitario, no existe un consenso claro sobre qué constituye una carga de trabajo óptima. De igual manera, no existe una estructura de equipo óptima establecida que oriente a responder preguntas como cuándo recurrir a un médico, a un profesional clínico de práctica avanzada o a un equipo compuesto por ambos, preguntas que se están volviendo cruciales en el entorno actual de la atención médica. Estas lagunas de conocimiento dan lugar a debates complejos entre los líderes financieros y clínicos. Aún más preocupante es que las decisiones derivadas de estas discusiones pueden, de forma inadvertida pero directa, contribuir a daños, de ahí la urgente necesidad de una estrategia basada en la evidencia.El diseño de trabajo basado en la evidencia integra los mejores hallazgos de investigación, la experiencia clínica y administrativa, las prácticas basadas en datos y las mejoras rápidas, iterativas y basadas en resultados para guiar la toma de decisiones, alineando las demandas y los recursos laborales (impulsores clave de los resultados en estudios de fuerza laboral 5 ) con los resultados reales. Los resultados, a su vez, crean un ciclo de retroalimentación, generando perspectivas dentro del contexto local que permiten el refinamiento y la adaptación de las prácticas y dan forma a las decisiones futuras. Para guiar un cambio efectivo a gran escala, el diseño de trabajo debe basarse en los métodos rigurosos y adaptativos de campos como la ciencia de la implementación, la ciencia de sistemas, la mejora de la calidad y el pensamiento de diseño e incorporar perspectivas de la salud ocupacional. El desarrollo y la implementación de enfoques de diseño de trabajo basados en la evidencia requerirán una estrategia multifacética que reconozca la complejidad del entorno de la atención médica y las interconexiones dinámicas entre los trabajadores de la salud, los pacientes, los administradores, la cultura, los recursos, las políticas, los reembolsos y las finanzas.Para impulsar el diseño del trabajo basado en la evidencia, se necesita una agenda de investigación innovadora. Gran parte del trabajo relevante actual se basa en estudios observacionales; sin embargo, si bien estos son valiosos, la transformación del comportamiento organizacional requiere estudios aún más sólidos. Algunos enfoques innovadores, como los ensayos controlados aleatorizados rápidos, podrían proporcionar información oportuna sobre el diseño del trabajo. En algunos casos, los ensayos pueden no ser la mejor opción debido a dificultades operativas o de seguridad. Enfoques alternativos, como los estudios de simulación que presentan escenarios hipotéticos para predecir cómo los cambios en la carga de trabajo o la dotación de personal afectarían los resultados críticos, también pueden ser informativos.Para impulsar la investigación y ampliar la base de evidencia, se necesitarán mecanismos de financiación específicos que prioricen la colaboración entre investigadores interdisciplinarios, como aquellos en servicios de salud, ciencias organizacionales y economía, junto con profesionales sanitarios de primera línea, pacientes y líderes administrativos y clínicos. Estas colaboraciones deberían generar oportunidades para el codiseño de soluciones, aprovechando la experiencia colectiva e integrando los hallazgos de la investigación en la práctica. El conocimiento adquirido también debería orientar la formación de futuros líderes clínicos, administrativos y financieros.Para implementar este enfoque de manera efectiva, será fundamental reevaluar las medidas tradicionales para evaluar el diseño del trabajo, que se han centrado principalmente en la productividad (p. ej., unidades de valor relativo del trabajo [RVU]) y consideraciones financieras (p. ej., optimización presupuestaria). Los metadatos sobre el uso de historias clínicas electrónicas (HCE) —que todos los principales HCE capturan sin esfuerzo como parte del trabajo regular del personal sanitario— pueden brindar información sobre las horas trabajadas, la carga de trabajo de los pacientes, el volumen de mensajes, los patrones de trabajo e incluso la dinámica del trabajo en equipo. Si bien existen algunas limitaciones —por ejemplo, el trabajo de cara al paciente y los esfuerzos de coordinación pueden no capturarse completamente, y el tiempo dedicado a diversas actividades es aproximado—, estos datos ofrecen una oportunidad única para desarrollar enfoques que dilucidarán las relaciones entre el diseño del trabajo, los patrones de uso de las HCE y los resultados posteriores para el personal sanitario, los pacientes y la organización. El diseño del trabajo basado en la evidencia será aún más crucial a medida que las herramientas de inteligencia artificial (IA) se generalicen en la atención médica. Estas tecnologías emergentes pueden ayudar a impulsar la eficiencia clínica mediante escribas virtuales, toma de decisiones clínicas asistida y documentación generada o facilitada por IA, pero los beneficios conllevan desventajas. Las preocupaciones sobre la seguridad y los altos costos de implementación representan desafíos significativos. Dadas las altas tarifas mensuales por usuario de algunas herramientas de IA y los márgenes organizacionales generalmente reducidos, es probable que se solicite a los profesionales clínicos que atiendan a más pacientes para cubrir costos y generar ingresos adicionales. En vista del potencial ahorro de tiempo, las aseguradoras también podrían ajustar las tasas de reembolso, lo que agravaría el desajuste entre las demandas laborales y los recursos. Por lo tanto, comprender las estrategias óptimas de implementación y evaluar rigurosamente si las tecnologías están generando el efecto deseado será fundamental para garantizar la sostenibilidad a medida que estas herramientas se implementan rápidamente en los sistemas de salud.El análisis predictivo y los algoritmos de aprendizaje automático están listos para desafiar el statu quo del diseño del trabajo, permitiendo una transición de un enfoque simplista y a corto plazo centrado en la rentabilidad financiera a un enfoque más proactivo y basado en datos para determinar la estructura laboral y la asignación de recursos. Las plataformas de gestión de la seguridad con sistemas de detección temprana podrían ser la próxima ola de innovación en el sector sanitario. Al igual que las herramientas para detectar el deterioro clínico, este tipo de herramienta electrónica podría proporcionar a los líderes de la organización alertas oportunas cuando el diseño del trabajo esté provocando daños al personal sanitario, ineficiencias del sistema o problemas de seguridad para los pacientes, lo que permite una adaptación rápida e iterativa. Los líderes sanitarios conscientes de los efectos de aumentar o disminuir la carga de trabajo del personal sanitario podrían tomar decisiones basadas en datos que consideren las compensaciones. Por ejemplo, aumentar el número de pacientes por hospitalista podría parecer un ahorro inmediato en costos salariales, pero también podría generar ineficiencias (p. ej., estancias hospitalarias más prolongadas), agotamiento del personal clínico o daños a los pacientes, lo que podría anular cualquier ahorro financiero. Finalmente, el diseño del trabajo basado en la evidencia seguirá cobrando importancia a medida que se intensifica el escrutinio público sobre los costos y resultados de la atención médica, la carga de los costos recae en los pacientes y la escasez de personal genera una feroz competencia por el talento más destacado. Los profesionales sanitarios pueden ser selectivos con sus empleadores y desean tener voz en la configuración de sus entornos laborales. El diseño del trabajo basado en la evidencia podría ser la solución que impulse una mejor toma de decisiones organizacionales, contribuya a cultivar una fuerza laboral próspera y a mejorar los resultados de los pacientes, y ayude a garantizar el éxito organizacional a largo plazo. Las organizaciones que adopten este cambio de paradigma podrán alcanzar el cuádruple objetivo de la atención médica: mejorar la salud de la población, optimizar la experiencia de los pacientes, reducir costos y mejorar la vida laboral de los profesionales sanitarios.
La presión arterial elevada es el factor de riesgo más importante para las enfermedades cardiovasculares. Coexisten numerosas guías de práctica clínica para la presión arterial, procedentes de1,2 Norteamericano3 Sociedades médicas asiáticas y mundiales. Estas pautas de presión arterial se examinan en busca de diferencias, centrándose normalmente en cómo se desvían.4 Se presta poca atención a por qué difieren. Las directrices de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC) de 20241 Crear una oportunidad para echar un nuevo vistazo al panorama actual de las principales directrices sobre hipertensión, haciendo hincapié en las posibles razones por las que estas directrices difieren y si estas razones son importantes para los médicos y los pacientes. Para ello, tenemos en cuenta las definiciones de hipertensión y los umbrales y objetivos de tratamiento de la presión arterial en las directrices de la ESC de 2024,1 las directrices de la Sociedad Europea de Hipertensión (ESH) de 2023,2 y las directrices estadounidenses de 2017.3Las directrices estadounidenses de 2017 definen la hipertensión como una presión arterial de 130/80 mm Hg o más, lo que supuso un cambio con respecto a la definición anterior de 140/90 mm Hg o más.3 Las guías de ESH de 2023 definen la presión arterial como óptima (<120/80 mm Hg), normal (120-129/80-84 mm Hg), alta-normal (130-139/85-89 mm Hg), hipertensión de grado 1 (140-159/90-99 mm Hg), hipertensión de grado 2 (160-179/100-109 mm Hg) e hipertensión de grado 3 (≥180/110 mm Hg).2 Por el contrario, las directrices de la ESC de 2024 simplemente clasifican la presión arterial como no elevada (<120/70 mm Hg en el consultorio; no se recomienda el tratamiento farmacológico), elevada (120-139/70-89 mm Hg; se recomienda el tratamiento farmacológico en función del riesgo de enfermedad cardiovascular y la presión arterial de seguimiento) e hipertensión (≥140/90 mm Hg; se recomienda la confirmación y el tratamiento farmacológico oportuno).1A la hora de reflexionar sobre las razones de estas diferencias entre las guías, cabe recordar que la relación entre la presión arterial y la enfermedad cardiovascular es log-lineal.5 En consecuencia, todas las definiciones categóricas de hipertensión son arbitrarias. Además, la hipertensión suele definirse como la presión arterial por encima de la cual hay pruebas de beneficio clínico para el tratamiento. Por lo tanto, la definición de hipertensión está sujeta a cambios a medida que se acumulan nuevas pruebas y está influenciada por las interpretaciones subjetivas de la evidencia entre los comités de las directrices. Las guías estadounidenses de 2017 eligieron un umbral de hipertensión de 130/80 mm Hg o más después del ensayo SPRINT de 2015. 6 Lo cual es relevante porque este era el umbral de presión arterial requerido para la inclusión en ese ensayo. Sin embargo, debido en parte a las preguntas sobre si la presión arterial medida en los participantes de SPRINT se traduce en la atención clínica de rutina, las guías de ESH mantuvieron una definición de 140/90 mm Hg o más.2 El grupo de trabajo de las directrices ESC de 2024 consideró que una definición de 140/90 mm Hg o superior tenía ventajas prácticas, especialmente porque SPRINT 6 y tres ensayos de tratamiento intensivo posteriores 7 Reclutaron solo a un subconjunto de adultos con alto riesgo de enfermedad cardiovascular y no a toda la población. 1Las directrices de la ESH de 2023 recomiendan el inicio de la medicación para reducir la presión arterial para la mayoría de los adultos con una presión arterial superior al umbral de 140/90 mm Hg. Sin embargo, se proporciona un umbral de presión arterial sistólica más alto de 160 mm Hg para las personas de 80 años o más y para las personas más jóvenes con hipertensión de grado 1 y un bajo riesgo de enfermedad cardiovascular.2 Por el contrario, las guías americanas de 2017 y ESC de 2024 recomiendan un tratamiento inmediato para la presión arterial confirmada por encima de 140/90 mm Hg, independientemente de la edad o el riesgo de enfermedad cardiovascular. Además, ambos recomiendan el inicio del tratamiento en adultos con alto riesgo de enfermedad cardiovascular con presión arterial sistólica de 130-139 mm Hg.1,3Al igual que hacen para el inicio del tratamiento, las guías ESH de 2023 también recomiendan un objetivo de tratamiento de la presión arterial estratificada por edad: menos de 130/80 mm Hg para las personas menores de 65 años, menos de 140/80 mm Hg para las personas de 65 a 79 años (presión arterial sistólica de 140 a 150 mm Hg para la hipertensión sistólica aislada) y una presión arterial sistólica de 140-150 mm Hg con presión arterial diastólica inferior a 80 mm Hg para las personas de 80 años y mayores.2 Sin embargo, las directrices de la ESC de 2024 recomiendan un objetivo de presión arterial sistólica de 120-129 mm Hg para todos los adultos, independientemente de su edad, a menos que no se tolere el tratamiento (cuando se recomienda el tratamiento a un objetivo tan bajo como sea razonablemente posible, especialmente si la persona es moderada a gravemente frágil o tiene 85 años o más). Del mismo modo, las directrices estadounidenses de 2017 recomiendan un objetivo universal de presión arterial sistólica inferior a 130 mm Hg.Las diferencias en las directrices sobre los umbrales y los objetivos de la presión arterial también se derivan fundamentalmente de las diferentes interpretaciones tanto de la evidencia (p. ej., validez externa de los ensayos) como de cómo aplicar la evidencia en la práctica.7,8 Por ejemplo, las directrices de ESH de 2023 son notablemente conservadoras a la hora de considerar la edad. En primer lugar, aunque el SPRINT y los ensayos posteriores enriquecieron la inscripción con adultos mayores de 75 años, se incluyeron pocos adultos mayores de 80 años.6,7 En segundo lugar, existen preocupaciones sobre la tolerabilidad del tratamiento intensivo de la presión arterial en adultos mayores que no están inscritos en los ensayos. Por el contrario, el sentimiento expresado por los autores de las directrices ESC de 2024 y American de 2017 es que la totalidad de la evidencia7,8 Apoya el tratamiento cauteloso de los adultos mayores con hipertensión (que no son moderadamente a gravemente frágiles) con la misma intensidad que los adultos de mediana edad, y que no hay evidencia de ningún efecto de la modificación de la edad en los beneficios netos de la enfermedad cardiovascular del tratamiento intensivo de la presión arterial (incluso teniendo en cuenta los efectos secundarios).5,9¿Por qué es importante comprender las diferencias entre las directrices? En primer lugar, aunque las diferencias en las directrices pueden confundir, también recuerdan a los médicos y a los pacientes que la interpretación de la evidencia de los ensayos implica subjetividad. La verdad absoluta es esquiva en la medicina basada en la evidencia. Las opciones también tienen beneficios. Por ejemplo, un obstáculo para la implementación de las directrices es que el médico o el paciente no están de acuerdo con algunas recomendaciones de una guía específica.10 Los médicos también se enfrentan a diferentes barreras para la implementación de las directrices, y las opciones pueden permitirles elegir la guía (o directrices) que mejor se adapte a su sistema de salud.10 Por ejemplo, las pautas difieren en sus enfoques para la evaluación de la presión arterial fuera del consultorio y las combinaciones de una sola pastilla (que no siempre están disponibles).Además, los pacientes, los médicos y los responsables políticos pueden optar por seguir una directriz basada en la gestión de conflictos de intereses reales o percibidos. Este aspecto es importante dada la mencionada influencia de las interpretaciones subjetivas de los ensayos en las recomendaciones de las guías. Las sociedades profesionales difieren en sus procesos de producción orientativos. Por ejemplo, ESC tiene una política de producción estandarizada para todas sus directrices. Esta política incluye la votación anónima sobre las recomendaciones, la presentación de informes de tablas de evidencia, la aportación formal de un metodólogo basado en la evidencia, la rotación de los presidentes de las directrices, los límites de mandato y las restricciones financieras de conflicto de intereses para los autores. La armonización de la política de la ESC con la de otras sociedades profesionales no siempre es posible. Esta es una de las razones por las que la ESH y la ESC publicaron directrices separadas sobre la hipertensión en 2023 y 2024, respectivamente.1,2
Aunque la armonización de las directrices sobre la presión arterial es un objetivo loable, también es necesario que las políticas de producción se armonicen de acuerdo con las mejores prácticas para la generación de directrices. Esos esfuerzos también deberían tener en cuenta que las directrices no son mandatos y que la elección y la flexibilidad de las recomendaciones tienen el potencial de apoyar la aplicación. Hasta entonces, mejorar el control de la presión arterial es una necesidad mundial importante y es el objetivo uniforme de todas las directrices sobre la presión arterial.
Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular de la Universidad ISALUD. Posgrado de Economía y gestión de la salud.
Resumen:
Este documento analiza cómo el plan económico y político impacta en las decisiones del ministerio de salud y también directamente en la atención sanitaria en este tiempo. Intenta definir el contexto para pensar en el futuro desde las decisiones del presente observando la exteroregulación del mismo y las tendencias que se están produciendo en los distintos subsistemas y mercados.
Se considera que el aumento de la fragmentación dificulta el acceso de los pacientes al sistema de salud, tanto público como privado.
Las regulaciones se han orientado a favorecer a las prepagas y se ha transferido la responsabilidad a las provincias, restringiendo los fondos destinados a las obras sociales sin modificar el programa médico obligatorio. Además, se ha incrementado la capacidad de sindicatura para la ejecución de acciones más rigurosas, pero no hay claridad sobre la atención de la discapacidad, ni sobre el control a ejercer con la medicina prepaga.
La estructura del PAMI no ha sido modificada y continúa con su acuerdo de medicamentos, enfrentando desafíos en la atención médica de los ancianos.
El estado ha disminuido las transferencias a las provincias, lo cual afecta los presupuestos de salud respectivos y además se reduce el financiamiento de los hospitales nacionales.
La capacidad de regulación ha sido desmantelada en un sistema y mercado de la salud con comportamientos oportunistas.
La falta de datos transparentes impide impulsar cambios en los sistemas prestadores y financiadores basados en los mismos.
Existen problemas en la gestión de talento humano, carencias de especialistas, profesionales para la atención primaria y enfermeras, así como una pauperización generalizada de los trabajadores de salud.
También se ha observado un aumento del costo de la salud por encima de la inflación y se han retirado áreas de calidad prestacional y seguridad de los pacientes, incluyendo el Instituto Nacional del Cáncer y áreas de compras centralizadas. No hay claridad sobre la política respecto al mercado farmacéutico ni avances en la política de genéricos. Finalmente, se ha revelado la intención de reducir la cantidad de obras sociales nacionales, con la intención de disminuir el poder sindical y favoreciendo a las prepagas.
Ventajas y desventajas de la desregulación:
Que ventajas puede tener una mayor desregulación del sistema de salud:
Mayor competencia: la desregulación puede fomentar la competencia entre los proveedores de servicios de salud, lo que en teoría podría llevar a una mejora en la calidad de los servicios, y una competencia por precios.
Mayor satisfacción del usuario: la elección en los sistemas de salud es un factor de satisfacción, existe además una percepción en la ciudadanía que acceder a un prepago es tener una calidad de atención superior.
Innovación: al reducir las restricciones, las empresas de salud pueden tener más libertad para innovar en sistemas de gestión de pacientes y ofrecer tratamientos más novedosos y otras tecnologías.
Flexibilidad: los proveedores de salud pueden adaptarse más rápidamente a las necesidades cambiantes de los pacientes y la transición epidemiológica, tecnológica y de inteligencia artificial aplicada.
Desventajas:
Aumento mayor de los costos en salud. La desregulación puede llevar a un aumento en los costos de los servicios de salud, ya que los proveedores pueden fijar precios más altos de sus cuotas y los prepagos.
Desigualdad en el acceso: sin regulación puede haber una mayor desigualdad en el acceso a los servicios de salud, beneficiando a quienes pueden pagar más y dejando desprotegidos a los más vulnerables.
La falta de regulación puede dificultar el desarrollo de programas de salud integrales y modelos longitudinales de atención, nominalizados y georreferenciados, o que afecta la atención de los pacientes con enfermedades crónicas y multimorbilidad.
Riesgo de calidad y seguridad de los pacientes: la falta de una política de calidad y seguridad de los pacientes puede resultar en una disminución de la calidad de los servicios, ya que no habría estándares que los proveedores deban cumplir.
Imposibilidad para desarrollar programas de salud de inmunizaciones y atención de las enfermedades poco frecuentes.
Perdida del sistema de solidaridad en el financiamiento.
Desarrollo:
Atención sanitaria y el plan económico: La atención sanitaria, la prestación pública y privada de salud, en el contexto de disminución de la inflación por la vía de la no emisión, del equilibrio fiscal y el superávit primario de las cuentas públicas, mediante la disminución del gasto del estado de un quince por ciento del PBI, genera un panorama que, en la salud a diferencia de otras actividades, impacta de lleno pues esta postergado en la agenda social y política gubernamental. Se combina en el sector público la disminución presupuestaria relacionada con el ajuste de las cuentas provinciales, el incremento de la carga sanitaria de la población, sus problemas de organización, articulación, funcionamiento en red y aumento de los costos. Las empresas prestadoras privadas que no puede cubrir sus costos en la atención están seriamente endeudadas desde hace más de dos décadas, con el agravante que salieron sin cobertura de la emergencia sanitaria promulgada en el 2002 con la pesada carga de un endeudamiento que no supera ninguna prueba contable de solvencia ácida.
Restricción presupuestaria, nacional y provincial, ajuste salarial por debajo de la inflación, empeoramiento de las condiciones de trabajo.
Sistema fragmentado y sus consecuencias: La fragmentación está aumentando, la organización de las redes y los sistemas de acceso a la atención se dificulta para el control del gasto, agregando barreras burocráticas. También los turnos de especialistas se otorgan con plazos más largos, de más días. No figura en los postulados ninguna estrategia que busque generar un sistema integrado, integral de salud. Ninguna decisión por más que parezca de corto plazo se puede evitar que no impacte ante un futuro deseado. El deterioro generalizado de la cobertura asistencial y un sistema fragmentado que no responde a las demandas actuales son el panorama predominante. La segmentación, incrementa la falta de articulación entre los distintos subsistemas y dentro de ellos, como es el caso de los sistemas municipal, provincial y nacional, en otro andarivel las obras sociales desfinanciadas con déficit y los prepagos que siguen en su juego incrementando las cuotas por encima de la inflación y con ello el esfuerzo de las personas y las familias para afrontar el peso de la cuota.
La estructura organizativa y de gestión del PAMI, que abarca la atención primaria, la emergencia, los prestadores y la integración de una red con contratos específicos, impacta en una población que necesita atención adecuada y medicamentos frecuentemente. Estos pacientes buscan entre ocho y diez medicamentos en la farmacia, a la espera de autorización desde la central. Además, su sistema socio-sanitario enfrenta desafíos y no cumple completamente su función.
Las obras sociales provinciales presentan déficits operativos y necesitan ayuda estatal. No desregulan porque los empleados públicos provinciales son afiliados obligatorios y cautivos.
Las obras sociales de derechos especiales tampoco desregulan, no tienen escala, algunas están intervenidas y no pueden cubrir el PMO debido a sus ingresos y tamaño limitado. Con menos de cien mil beneficiarios, no consiguen un buen pool de riesgo.
Aquellos que poseen cobertura formal y nominalizada deben asumir mayores gastos de su bolsillo, mientras que quienes carecen de dicha cobertura enfrentan problemas de accesibilidad y una ausencia total de prestaciones. Esto se debe a que los hospitales están gestionados bajo modelos clínicos orientados a la atención episódica y aguda, en lugar de estrategias de gestión de enfermedades crónicas y multimorbilidad.
La baja tasa de inmunización en Argentina no se debe a la falta de vacunas, sino a la falta de acceso y programas activos que mejoren la accesibilidad.
Estado “presente”, estado “ausente”, ministerio “desregulador”: El Estado busca reducir sus estructuras para alinearse con el ajuste estatal, pero esto puede afectar su indispensable poder regulador. Resulta fundamental esa función porque tiene obligaciones indelegables conferidas por la constitución y las leyes, entre ellas, el desarrollo de políticas de estado exitosas y la provisión de información confiable para todos los agentes de salud. Un rol esencial del Estado es la protección de los derechos de todas las personas. Es crucial gestionar la transición de responsabilidades a otras jurisdicciones sin complicar la supervivencia de pacientes con trasplantes, cáncer y enfermedades raras o poco frecuentes[1] que requieren medicamentos costosos. Este proceso debería establecer plazos específicos para transferir responsabilidades o acordar políticas de cooperación para lograr un mayor poder de negociación y políticas de estado efectivas.
Intenciones Develadas por el Ministerio de salud:
“Desde el inicio de la actual gestión la Superintendencia de Servicios de Salud impulsó un proceso de reordenamiento con el objetivo de retomar su función principal: fiscalizar a los agentes del sistema de salud y finalizar con las intermediaciones de los llamados sellos de goma”.
Optimizar la seguridad social y el sistema prestador. La política de estabilidad económica ha llevado a la actual Secretaría de Trabajo a no homologar acuerdos de ajuste salarial por debajo de la inflación, generando dos efectos: menor recaudación de la seguridad social y un mayor esfuerzo de los beneficiarios para pagar el aumento de los copagos, co-seguros y aranceles diferenciales cobrados por los profesionales. Esto se hace para que las fusiones y cierres de obras sociales se lleven a cabo; diez obras sociales están en proceso de liquidación. El gobierno creó bajo la resolución 102/25 de la SSS el Comité de Evaluación y Seguimiento de Crisis y Liquidación de los Agentes del Seguro de Salud. Los criterios de criticidad son calculados en función de cuatro criterios:1. Aspectos prestacionales, jurídico-institucionales y de atención al beneficiario. 2.Indicadores económico financieras. 3. Capacidad de Repago. 4.Dependencia de subsidios financieros. Esto que significaba evaluación, apoyo en gestión y financiero, hoy se cambia por liquidación. Existen seis obras sociales intervenidas y se dio de baja definitiva a más de 110 empresas de medicina prepaga que no regularizaron sus informes prestacionales, contables y de padrones necesarios para operar conforme a la ley. Otra resolución, la 2155/4, establece que las empresas de medicina prepaga deben detallar, en lenguaje claro y comprensible, un desglose de los conceptos incluidos en las cuotas mensuales. Este requisito aún no se ha cumplido.
El decreto 355/24 modificó el subsidio de mitigación de asimetrías para eliminar distorsiones. Se terminó con la especulación de algunas obras sociales. El subsidio ahora está directamente en manos de los afiliados y es igual para todos los beneficiarios.
Uno de los factores que más influyen en los costos de las empresas es la nómina salarial. Al afectar estos salarios, se busca contener el aumento de los precios en salud. Los trabajadores de sanidad son uno de los grupos más afectados por el retraso salarial, lo que podría indicar desinterés de las empresas por sus colaboradores o dificultades económicas y financieras para incrementar los salarios, debido a la fijación de precios que no son aceptados por los financiadores.
La segunda intención develada. Falta de interés en la política de desarrollo, capacitación y reconocimiento de los profesionales y el personal de la salud. Este es un sector de servicios gran empleador formal en el mercado de trabajo, que se encuentra mal pago, con salarios por debajo de la línea de pobreza definida por el Instituto Nacional de Estadísticas.
Los honorarios profesionales no siguieron el aumento que tuvieron las cuotas de las prepagas con sus médicos, ni en valor ni en tiempo de pago.
Además, no hay fortalecimiento a la atención primaria de la salud se deben hacer esfuerzos financieros y organizativos de la misma (darles más tiempo e impulsar la historia clínica electrónica web compartida en todos los consultorios), para disminuir las barreras de accesibilidad, buscar una mejor y más calificada relación de agencia donde se resuelven más del 80% de los problemas de salud, modificar la situación de mayor cantidad de internaciones evitables.
La otra intención revelada por esta gestión en una transferencia mayor de responsabilidades a los sistemas de salud provinciales. Se materializa por el cierre de algunos programas nacionales que se van a sustituir por otros aún no definidos, y por un nuevo sistema de compras centralizadas que aún está en sus comienzos, y que apriorísticamente no incluiría en el beneficio de compra centralizada a las obras sociales o a la superintendencia.
La tercera intención es la pérdida de solidaridad que presenta el sistema de obras sociales, sin corregir los problemas del pasado ni modificar la situación de subsidio cruzado entre un trabajador formal y los aportantes del monotributo. Por ejemplo, una persona que cobra 1 millón aporta noventa mil, mientras que un monotributista aporta dieciséis mil setecientos treinta pesos. La recaudación media se calcula en cuarenta y seis mil pesos, y el monotributo tiene un monto único, sin proporcionalidad al ingreso. Las obras sociales que deben atender a monotributistas utilizan recursos de sus beneficiarios titulares directos para cubrir a pacientes que aportan por el sistema simplificado y que tienen una mayor carga de enfermedad. Además, las obras sociales que mantienen a sus afiliados después de que se jubilan sufren una quita por parte del PAMI, aparentemente para cubrir parte del déficit de la gestión actual. Esto lleva a que las obras sociales que atienden jubilados también deban utilizar recursos de los afiliados en actividad.
El pase de los ciudadanos con mayor salario a las prepagas está generando una disminución en la cápita media de la obra social correspondiente. Este fenómeno, conocido en la economía de la salud como descreme, tiene un impacto en la solidaridad del sistema, inclinándolo hacia una atención basada en la capacidad de pago del individuo.
Estos cinco factores, Inflación en salud, descreme, disminución de la recaudación, subvención a monotributistas y jubilados, lleva un debilitamiento provocado del sistema de seguridad social, de naturalista colectivista aborrecido por el gobierno, por otro individualista.
La cuarta intención es la transferencia de mayor responsabilidad de las gestiones provinciales, a sus sistemas de salud, lleva a un ajuste en el sector público, los empleados públicos reciben actualizaciones por debajo de la inflación esto impacta en la actividad económica y en la recaudación de la obra social provincial y las lleva a un déficit que generará daños colaterales por pérdida de oportunidad en sus comprovincianos, con mayor cantidad de muertes evitables. Esto fue impulsado con un discurso más que libertario populista “empezamos pidiéndoles a las provincias que sean protagonistas en la salud pública, así lo marca la constitución nacional”. En otras palabras, te tenes que hacer cargo de todo. Esto motivo, que las provincias que reciben por ser limítrofes pacientes del extranjero a cobrar aranceles que se atendían en sus hospitales sin documento argentino.
El Ministerio de Salud no mantiene el orden en las relaciones de producción de salud, utilización de recursos, ejercicio y formación profesional, parámetros de calidad institucional y prestación de servicios, comercialización de planes de salud y contratos claros. Además, tampoco promueve la competencia para controlar el aumento de precios de medicamentos e insumos, mejorar la transferencia tecnológica a las provincias y la distribución de recursos, y mantener un stock adecuado para situaciones epidémicas y pandémicas hipotéticas.La intervención regulatoria considera la salud como un bien público y meritorio, independientemente de si es proporcionada por el sector privado, asignándole un valor no comercial.
Las regulaciones tienen como objetivo sostener la seguridad, el acceso y la calidad en la atención sanitaria, sin restringir la libertad sino proporcionando un marco legal adecuado para que se ejerza esa libertad con poder ciudadano.
El Estado debe mantener un poder regulador suficiente para supervisar y fiscalizar la prestación de servicios de salud, cubrir áreas que los proveedores privados no abordan, autorizar medicamentos y nuevos tratamientos basándose en evaluaciones económicas, y monitorear indicadores de calidad en la prestación y las políticas sanitarias que deben cumplir los seguros de salud. La regulación debe ser principalmente de carácter social, estableciendo condiciones mínimas y herramientas para sancionar a quienes operen sin autorización en el mercado.
Desregular el mercado sin corregir fallas puede beneficiar al complejo industrial médico y a los oligopolios, afectando la sostenibilidad del sistema de salud con precios altos. La comercialización regional y la concentración del 70 % de la población en Buenos Aires, Córdoba y Santa Fe permiten aumentar los costos de insumos y materiales descartables.
Sistema normativo de rectoría: La autoridad provincial ahora es responsable de la atención de la salud y la educación, ignorando las desigualdades existentes. Las nuevas normas, introducidas mediante resoluciones y decretos, son contradictorias y débiles. No se considera que al final de estas decisiones están las personas marginadas y sin voz.
Estas resoluciones buscan fortalecer la libre elección de agentes de seguro de salud, beneficiando a las empresas de medicina prepaga y debilitando el poder sindical, que es una externalidad positiva para esta gestión. Sin embargo, este diagnóstico no ha prosperado como incentivo positivo de mercado, pues las empresas no han competido eficazmente con las obras sociales. Según el análisis en curso, los escasos traspasos se deben a que la complementación en prestaciones más complejas con las obras sociales resultaba beneficiosa para las empresas de medicina prepaga. Si se pretende beneficiar a las prepagas en términos de eficiencia económica eliminando el 1,5% que cobraban las obras sociales por derivarles pacientes, esta medida resulta parcial y limitada. Además, esta externalización reduce los costos de marketing debido a acuerdos corporativos que implicaban pagar un porcentaje mínimo de aportes y contribuciones. Al comprar un reaseguro por ese 1,5%, se obtenía un subsidio que con estas nuevas resoluciones se pierde. Con esta regulación, aumenta el costo para las prepagas y disminuyen sus ingresos ya que deben practicar retenciones sobre la recaudación al empezar a aportar el 15% del total y no solo del porcentaje de aportes y contribuciones de la nómina. Además, deben rendir cuentas detalladas de sus gastos e ingresos, así como del origen y provisión de fondos, lo cual puede afectar su programa de inversiones, gastos y ganancias. La obligación final de aportar el 15% de la recaudación al fondo de la superintendencia y, por otra parte, solventar los costos de alta complejidad con un mayor riesgo, impacta en su gestión financiera, especialmente en responsabilidades previas como trasplantes vía superintendencia.
Se plantea la posibilidad de establecer una sindicatura para supervisar los balances de la empresa de medicina prepaga. Esta medida genera incomodidad entre algunos actores, ya que consideran que no se alinea con los principios de un gobierno libertario, según argumentan oportunistamente.
El resultado negativo en los traspasos llevó a modificar el decreto, con una resolución para hacer obligatorio que se inscribieran en el inciso i como agentes del seguro de salud en competencia. Las prepagas inicialmente no centraron sus estrategias en esto, y los beneficiarios tampoco hicieron un cambio masivo debido al riesgo de perder identidad en un sistema de salud privado, afrontar costos mayores y perder derechos adquiridos con la obra social.
El marco de implementación de las medidas se realizará mediante una resolución del gabinete de asesores, sin el refrendo del ministro de Salud, lo que plantea serios problemas de legalidad. Las asociaciones de defensa de los pacientes informan que en 2024 ocurrieron sesenta muertes. Estos cambios se están promoviendo a través de instrumentos frágiles con poco respaldo y en contradicción con la propia ideología liberal.
Sistema de información para la toma de decisiones: La falta de datos incrementa la incertidumbre y el riesgo en un contexto volátil y complejo. Es crucial tener indicadores clave definidos y accesibles para que los gestores tomen decisiones informadas.
Estamos sacando conclusiones como sanitaristas sin tener datos de nuestro pasado reciente y sin saber dónde se quiere ir.
Es importante tener cuidado con el “anumerismo”, es decir, la falta de dominio de cierta lógica matemática y estadística. Conocer algo sobre las probabilidades puede ayudar a prever acciones y disminuir la incertidumbre.
La incertidumbre y el riesgo son parte del management sanitario, el cual se basa en datos, estadísticas y cálculo de probabilidades, estableciendo soluciones alternativas para cada escenario y respuestas adecuadas ante cambios en el contexto económico, político y sectorial. Este procedimiento debe basarse en buenos datos, que existen, pero no siempre se dan a conocer, además del marco de legalidad que debe guiar las acciones de los prestadores. El rol de los gerentes requiere decisiones basadas en datos de atención, utilización y calidad, así como habilidades de intuición, liderazgo, comunicación, negociación y formación de equipos de trabajo. La falta de información afecta la enseñanza seria de la gestión de postgrado en salud. La situación actual muestra una cierta opacidad en la conducción por parte de las autoridades, lo cual parece ser intencional para no anticipar la dirección del sistema de salud, promulgando una desregulación mediante decretos y resoluciones que pueden ser cuestionables en su legalidad frente a posibles reclamos.
La priorización que se debe realizar no solo es una cuestión técnica sino política.
El crecimiento del costo en salud: El índice de precio al consumidor desde diciembre el 22 a diciembre de 24 fue de 620% mientras que el de salud fue de 690%. La inflación fue superior en el mercado de la salud, teniendo una brecha ocasionada por ocho grandes razones: el aumento del costo de medicamentos, de los insumos y material descartable, la medicina prepaga, la innovación tecnológica, el aumento en el número de prestaciones agregadas sin financiamiento, la judicialización, la sobreprestación y la epidemia de enfermedades crónicas. Estos incrementos tienen además diferencias regionales que se observan hace casi una década, con mayores incrementos en la Patagonia, Cuyo, y Noreste de la Argentina. La inflación en salud de la Argentina es superior a la de los países de la OCDE, que proyectan un crecimiento del gasto total en salud del 8,8% del 2018 a 11,2% para el 2040.
Los países cuentan con cuatro palancas políticas amplias no excluyentes entre sí para financiar sistemas de salud más resilientes como son: 1. Aumentar el gasto público y destinar parte de estos fondos a los fondos adicionales que requiera la salud. 2. Aumentar la asignación a la salud dentro de los presupuestos gubernamentales existentes. 3. Reevaluar los límites entre el gasto público, seguridad social y privado, y 4. encontrar mayores ganancias en eficiencia con relación a mejoras organizativas y sistemas integrados. Ninguna de estas palancas forma parte del interés de la política
El ajuste afecta a los hospitales nacionales: Los hospitales nacionales están sufriendo un estrés financiero inusitado, ocasionado pérdida de capacidad prestacional y pauperización de los talentos humanos que tienen antigüedad con un régimen de dedicación extendida, esto viene generando una migración desordenada al sector privado, llevándose consigo el conocimiento acumulado en todos estos años, con tantos y tan buenos resultados con reconocimiento continental e internacional. Esto esta afectando el acceso a las personas sin cobertura a prestaciones de alta complejidad que históricamente desarrollaron estos hospitales, generando penosas listas de esperas ocultas.
Se produjo durante el ejercicio de 2024 una reducción de la ejecución presupuestaria que llevó a una reducción del 55% del presupuesto para los hospitales nacionales y el Instituto Nacional del Cáncer.
En otro hospital con financiamiento nacional el hospital del cruce, se produjo una readecuación de la estructura jerárquica del 33% y una redistribución del personal de acuerdo con la profesión y funciones que realizaban. se regularizaron las licitaciones por servicios de limpieza, lavandería, seguridad y vigilancia, mantenimiento y racionamiento alimentario, generando ahorros del 52% promedio sobre las órdenes de compra vigentes en diciembre de 2024. Sólo mediante la prórroga de estos servicios se logró un ahorro de más de $1.800 millones para los primeros 3 meses de 2025 y se estima que, en próximas licitaciones, se alcanzará una merma adicional de casi $1.440 millones. Pero el personal de enfermería cobra un salario inferior al fijado por el convenio de Sanidad. Quedando muy postergado el valor de hora de guardia. Se muestra como un logro el aumento de la facturación del hospital a los agentes del seguro de salud, de 1470 millones en 2022 a 7850 millones en 2024. La deuda de los financiadores hoy no puede cobrarse vía cuenta de recaudación como garantía, por decisión del propio gobierno.
En 2025, el presupuesto asignado al Hospital de Niños de Alta Complejidad Garrahan aumentará solo un 20% respecto al año anterior, lo cual será inferior a la inflación prevista. Esto exigirá un nuevo recorte presupuestario significativo. El Hospital Sommer recibirá un incremento del 14,6% y el Hospital de El Cruce un 16,4%. En la estructura de costos, la nómina salarial representa entre el 70 y el 80% del gasto total del hospital. Por lo tanto, el ajuste deberá aplicarse principalmente sobre los salarios. Esto podría llevar a que el personal con oportunidades en el sector privado opte por dejar el hospital, resultando en una disminución de la capacidad de respuesta de estas instituciones, las cuales son esenciales para un segmento importante de la población. Esta situación de ajuste también se replicará en los hospitales provinciales debido al recorte de los fondos coparticipados.
Financiamiento insuficiente del sistema de cobertura de obras sociales: La recaudación del sistema de seguridad social resulta insuficiente para cubrir el costo del Programa Médico Obligatorio. Las obras sociales que cuentan con una significativa cantidad de afiliados y sistemas prestadores integrados, con un alto nivel de atención primaria, ambulatoria especializada, sanatorios con internación y alta complejidad, enfrentan serios déficits económicos que no podrán sostenerse a largo plazo. Es imprescindible asegurar fondos adicionales para cubrir los gastos y aumentar la transparencia en el uso de los recursos de las obras sociales. Esto incluye incrementos prometidos y no concretados, como la cuota del monotributo para la salud, el aporte del empleador de casas particulares y las transferencias del PAMI a las obras sociales. Estos desajustes afectan la solvencia y sostenibilidad del sistema.
Actualmente, la salud no puede financiarse exclusivamente mediante impuestos al trabajo, ya que los salarios y las jubilaciones han perdido poder adquisitivo. El porcentaje de corrección aplicado a los salarios formales ha sido absorbido por el ajuste de tarifas y el costo de los servicios. Cada incremento en los salarios aumenta en 0,09 los aportes, mientras que la inflación en el sector sanitario lo supera considerablemente. La evidencia demuestra que los impuestos laborales no han generado recursos adicionales netos para la salud, y bajo estas condiciones es improbable movilizar recursos internos satisfactoriamente.
El financiamiento basado en impuestos laborales tiende a redistribuir los recursos de los servicios de atención médica hacia los trabajadores formales con mayores ingresos. Esta situación se complica por el hecho de que aproximadamente el 50% del empleo no está registrado. Si esta cuestión pudiera corregirse mediante beneficios tangibles para el registro laboral, parte del déficit podría disminuir. No obstante, la evidencia indica que en países con alta informalidad laboral, los impuestos sobre el trabajo registrado distorsionan el mercado sin aumentar significativamente los ingresos fiscales.
La solución es compleja. Hay insuficiente financiamiento y la inflación en salud supera la recaudación de seguridad social. La carga sanitaria crece, disminuyendo la calidad de los servicios.
Las tarifas de la medicina prepaga no se redujeron, a pesar de haber sido solicitadas por el ejecutivo y de una denuncia presentada ante la justicia. Como respuesta, se realizó una devolución en cuotas cuyo fundamento no es del todo claro. Dichos fondos ya habían sido utilizados para evitar una acusación por cartelización y abuso de posición dominante, acusación que finalmente no prosperó en el ámbito judicial, dado que las demandas fueron rechazadas y los aumentos considerados justificados.
Los jubilados no están incluidos en las medidas de desregulación para derivar aportes del PAMI a una obra social o entidad de medicina prepaga. Hay ochenta y cinco obras sociales que permiten a los beneficiarios permanecer con su obra social de origen. Sin embargo, una gran parte de los aportes per cápita se destinan al PAMI, lo que puede resultar en una sobrecarga para las obras sociales que continúan brindando atención debido a una financiación insuficiente para cubrir los costos. Aquellos que puedan hacerlo, a veces con ayuda de sus hijos, mantienen un contrato privado con una prepaga además del PAMI.
Algunas acciones del ministerio buscan mejorar los sistemas de salud prepaga, que no están adaptados para atender a las cápitas medias o bajas del sistema de aportes y contribuciones, liberando el ajuste de las cuotas eliminando la fijación de las mismas previa autorización y aumento de las cuotas con la comunicación con 30 días de anticipación. Algunas buscarán un posicionamiento estratégico en el mercado, aprovechando la aspiración social argentina de que tener un prepago consolida su posición en la clase media. El cambio está motivado por una cuestión de imagen corporativa de servicios de mayor calidad que presentan las prepagas. No hay evidencias que indiquen que la prestación privada logre mejores indicadores que las obras sociales, ya que, salvo el plan de salud de un hospital comunitario, no tienen planes de salud. Algunas prepagas aplican ciertas iniciativas sobre hábitos saludables, como lo está realizando el principal sistema de salud prepago, que es una obra social de personal de dirección.
Se afirma que estas medidas buscan eliminar privilegios y mejorar la transparencia, pero la realidad es opuesta, ya que no se puede acceder a la información necesaria para verificar sus afirmaciones.
Ausencia de política de calidad: La política de calidad implementada por el gobierno anterior y a inicios de la gestión actual estaba encaminada a establecerse como una política de estado. Contaba con una tecnocracia altamente calificada que promovía la acreditación de las instituciones prestadoras de salud mediante procesos de acompañamiento y rectoría gratuitos. Este esfuerzo buscaba mejorar los resultados asistenciales, garantizar la seguridad de los pacientes y ofrecer una atención centrada en la persona, respetando sus derechos. Se generaron documentos técnicos de alta calidad, guías, y se ofrecieron teleconferencias para acercar tanto a instituciones públicas como privadas a la rectoría ejercida por el Ministerio de Salud, impulsando significativamente a hospitales, sanatorios y centros de atención ambulatoria.
Sin embargo, la reducción de costos del estado y la implementación de estructuras magras desplazaron al grupo calificado de personas que lideraban este cambio, interrumpiendo temporalmente el programa. Debido a la falta de incentivos económicos y de reconocimiento, solo el 5% de las instituciones prestadoras poseen una acreditación vigente, lo cual incrementa el riesgo de eventos adversos relacionados con la atención recibida por los pacientes. Es conocido que el 10% de los pacientes sufren estos eventos, constituyendo una causa significativa de mortalidad según las estadísticas. Una atención sanitaria de calidad y segura debería ser promovida, aunque no parece una medida costo-efectiva puesto que dichos programas deberían ser financiados por las propias instituciones. Además, sería beneficioso contar con un registro de consulta pública de las instituciones acreditadas. Aunque desde la perspectiva actual esta función podría delegarse, es esencial haber liberalizado el proceso después de que una mayor cantidad de instituciones se hayan adherido a este camino, beneficiando así a todo el país al reducir la morbilidad adquirida y redistribuir esos recursos hacia otros aspectos de la atención de salud.
Financiamiento de la discapacidad a través de la seguridad social: Una cuestión de apropiabilidad es quién debe financiar la cobertura de la discapacidad, especialmente de aspectos de la cobertura que no hacen a la atención de la salud como el transporte y la educación especial, que debieran ser soportados por el ministerio de capital humano, áreas de educación y transporte. Los beneficiarios deben recibir las prestaciones que indiquen los profesionales médicos que darán orientación para servicios y tratamientos específicos. Los beneficiarios deben acreditar su condición presentando el certificado de discapacidad emitido por autoridad competente. Las prestaciones que corresponden a la discapacidad acreditada se brindan al 100% por tratarse de una cobertura integral, que excede la establecida por el Programa Médico Obligatorio. Como son las prestaciones institucionales: Rehabilitación ambulatoria y en internación. Centros de estimulación temprana. Hospital de día. Centro de Día. Centro educativo terapéutico. Prestaciones Educativos. Hogar. Residencia. Pequeño Hogar. Prácticas: consultas médicas. Fisioterapia. Kinesiología. Terapia ocupacional. Psicología. Fonoaudiología. Psicopedagogía. Odontología y otros tipos de atención reconocida por autoridad competente. Apoyo a la integración escolar. Formación laboral y /o rehabilitación profesional. Transporte. Cobertura al 100% de apoyos técnicos. Prótesis y ortesis. Audífonos.
Retirando esta tensión financiera a la seguridad social para poder afrontar las prestaciones de piso que son el PMO. En los últimos cinco años observando las tasas de uso del programa de integración se ha observado el incremento del rubro discapacidad fundamentalmente por el número de prestaciones por beneficiario y año, más que por el aumento de precio, como lo citan los especialistas en PROSANITY se observó un 35% de aumento de las prestaciones, con la siguiente distribución: prestaciones 46%, Transporte 18%, Terapéutica 11%. Educativo 25%. Existe un reclamo no escuchado de las obras sociales porque el transporte de la discapacidad salga del presupuesto de la secretaria de transporte y el educativo del sector respectivo, o en su defecto con un aporte adicional del estado para financiar estos rubros que no pertenecen a prestaciones de salud, y debe financiarse con los fondos constituidos por salarios anticipados por los trabajadores para la atención de su salud. La mismas están dentro de las prestaciones básicas de la discapacidad.
PMO: El PMO fue creado por el decreto 492/95 incluye todas las prestaciones que las obras sociales deben cubrir de manera obligatoria, cualquiera sea el plan de salud. Esta obligación abarca a las prepagas. No así al sistema público de salud, ni tampoco a las obras sociales provinciales y de derechos especiales. No se encuentra definido, ni actualizado el programa de cobertura de la seguridad social, el PMO, sometiendo a los agentes de seguro de salud a una canasta de prestaciones que no está costeada y no se sabe que recaudar y como afrontar los gastos que esta cobertura exige. La superintendencia debiera proceder rápidamente a abordar este problema que se elude, por lo complejo, por lo evolucionado y acostumbrado que está los beneficiarios del sistema. Que podrían ver esta acción como una limitación en sus derechos, se debería informar bien y adecuadamente. Varios agentes de seguro de salud no están incluidos en la exigencia de tener que cumplirlo, como ocurre con las obras sociales provinciales y las de derechos especiales. El gobierno actual y las autoridades del área de salud y superintendencia piensan en la promulgación de una ley que luego sea ratificada por la corte suprema para poder contener los amparos que surjan y pasen por encima de la ley, además de la consideración taxativa que el PMO es el piso de las prestaciones, por lo tanto, tratamientos novedosos y costosos, de eficacia no totalmente comprobada, se termina judicializando a través de los amparos judiciales. Se anunció hace un mes que se prohibirán los tratamientos de cambio de género para menores de 18 años, que tampoco podrán rectificar el DNI y la limitación de tratamientos de hormonización, modificando artículos de la ley de identidad de género.
Cobertura de medicamentos: Se observa sectorialmente que el gasto en medicamentos para los financiadores creció desde el 2019 del 24,4% al 29,3 % y en el año 2024 se acerca al 40%, lo que pone este rubro como uno de los que hay que racionalizar y aplicar el choosing wisely y las guías terapéuticas aprobadas y las evidencias clínicas independientes y validadas.
Se están realizando modificaciones en la provisión y dispensación de medicamentos de alto costo, oncológicos e inmunosupresores por el Ministerio, en esa transición se están produciendo problemas en la cobertura de medicamentos y demora en las autorizaciones, interrumpiéndose inclusive tratamientos inmunosupresores para trasplantados en el traslado de las responsabilidades de la nación a la provincia, produciéndose problemas fatales en la continuidad indispensable de esta medicación produciéndose rechazos agudos imperdonables, para programas provinciales. Para acceder a medicamentos oncológicos que tienen repercusión en la sobrevida de los pacientes. Exigiendo que la oportunidad de las transformaciones se haga temporizada con la adaptación y toma de la posta por los ministerios provinciales.
El incremento en el gasto de drogas oncológicas se está produciendo por dos razones: el aumento de la incidencia de casos, casi un 77% en los últimos tres años, y el costo más alto de los nuevos tratamientos que reemplazan a los anteriores. La oncología es una especialidad médica que lidera la innovación, lo que ha llevado a un gran número de laboratorios a invertir en investigación y desarrollo. En los últimos 20 años se han creado 237 nuevas moléculas, de las cuales 115 aparecieron en los últimos 5 años. Esto contribuye significativamente al aumento del costo en salud. Los laboratorios buscan la aprobación de nuevas drogas priorizando tratamientos que permitan una rápida inclusión de pacientes, para obtener autorización y comercialización temprana. Posteriormente, amplían su uso a otros tumores o aplicaciones inicialmente no incluidas debido a restricciones temporales, con el objetivo de recuperar la inversión realizada en la investigación.
Formación profesional: Residencias medicas: No se está teniendo en cuenta este recurso estratégico para el país.
La formación como médico especialista se obtiene a través de residencias médicas. Analizar su situación revela el futuro del sistema. En 2024, hubo 4890 médicos postulados, un 15% más que en 2023. Diez especialidades siguen siendo críticas: nueve por falta de postulantes y una por escasez de cupos.
En pediatría, clínica médica, medicina familiar, terapia intensiva, emergencias y neonatología no se cubrieron ni la mitad de las vacantes. Anestesiología tuvo 433 aspirantes para 203 cargos, atraídos por incentivos económicos. Dermatología recibió 261 interesados para 35 cargos, debido a la menor carga de trabajo y el avance estético de la especialidad. Cirugía general tuvo 512 postulantes para 404 cupos; diagnóstico por imágenes, 318 para 172; otorrinolaringología, 162 para 42; y neurocirugía, 124 para 34.
La mitad de los postulantes son extranjeros que suelen regresar a sus países al finalizar la residencia.
En Argentina, hay una cantidad suficiente de médicos, pero pocas enfermeras. Los médicos están mal distribuidos y las enfermeras necesitan varios empleos para subsistir. Aunque se dice que Argentina tiene muchos médicos, también tiene un extenso territorio y un 90% de población urbana. Las provincias compiten entre sí modificando los salarios por guardia y sacrificando recursos, lo cual no es una estrategia efectiva.
Los jóvenes de esta generación que concluyen su residencia enfrentan la realidad de que, tras once años de estudio, solo pueden acceder a un puesto que no les permitirá independizarse económicamente a los treinta años, mientras que sus contemporáneos a esa edad ya han logrado una vida independiente y acceso al ocio.
La residencia es la formación más avanzada y sistemática disponible para los médicos. Es necesario acreditar esta etapa formativa, mejorar las condiciones laborales y salariales, así como ofrecer una proyección de carrera más atractiva. En particular, para fomentar la radicación en el sur, la Patagonia, y el noroeste, se deben proponer cambios en los modos de vida y ofrecer incentivos para aumentar la atracción hacia estas regiones.
Un porcentaje variable de los cupos de residencias médicas se cubre con profesionales extranjeros que vienen a obtener su título de especialista. Enriquecen y prestigian las escuelas de formación debido a que no deben pagar y reciben una paga para cubrir parte de sus gastos. Tras cumplir con los requisitos pedagógicos y años de cursada, regresan a sus países. Por lo tanto, al calcular los egresados del programa de residencias, se debe descontar a los extranjeros.
Por otra parte, se ha avanzado parcialmente en los requerimientos de enfermería. La profesionalización muestra un progreso alentador y representa para la sociedad una vía hacia el empleo registrado formal. Es necesario que las escuelas fortalezcan la vocación, preparen a las y los estudiantes para el mundo real y les enseñen habilidades blandas. Además, se deben implementar planes de formación continua para consolidar habilidades profesionales confiables.
Los cambios en la gestión no se producirán hasta que se modifique la relación entre los profesionales y el sistema, permitiendo que el trabajo forme parte integral de la vida plena de las personas a través de la vocación y el reencuentro con el propósito.
Para lograr una vida profesional plena y consolidada, es esencial fomentar el aprendizaje técnico y humanístico continuo. Este enfoque actúa como un hilo conductor para desarrollar una carrera sólida y permite consolidar posiciones en diferentes regiones del país, mejorando así el aspecto económico y promoviendo una vida más digna.
Conclusiones del documento
Este documento analiza el impacto del plan económico en la atención sanitaria, destacando la fragmentación del sistema de salud, tanto público como privado, y cómo las regulaciones favorecen a las prepagas mientras se transfiere la responsabilidad a las provincias en la atención de la salud. Se menciona la restricción de fondos a las obras sociales, la falta de apropiabilidad en la atención de la discapacidad y el control de la medicina prepaga.
El PAMI mantiene su estructura y enfrenta desafíos en la atención médica de los ancianos, manteniendo un contrato con la industria farmacéutica que es un incentivo a la medicalización. La disminución de las transferencias a las provincias afecta los presupuestos de salud de las mismas y los ajustes al gasto público redujeron el financiamiento de los hospitales nacionales en un 55%, diversos reajustes han deteriorado la capacidad de regulación en un mercado oportunista. La falta de datos transparentes dificulta cambios y la toma de decisiones en los sistemas prestadores y financiadores.
Se observan problemas de gestión del talento humano, con carencia de especialistas y pauperización de los trabajadores de salud. Con los programas de residencias médicas. El costo de la salud ha aumentado por encima de la inflación y se han desmantelado áreas de calidad prestacional y seguridad de los pacientes. No hay claridad en la política farmacéutica ni avances en la política de genéricos.
Finalmente, se menciona la intención de reducir la cantidad de obras sociales nacionales para disminuir el poder sindical, para concentrar a la población, que se dieron naturalmente en países como Alemania e Israel, sistemas de seguridad social en salud, en proceso natural y que favoreció mejor cobertura a los afiliados. Esto no se debiera hacer para favoreciendo a las prepagas o disminuir el poder sindical, porque hay derechos que son superiores y que deben orientar las acciones por encima de la construcción de poder.
[1] Enfermedades poco frecuentes: En Argentina, según lo establece la Ley 26689 (artículo 2º) se consideran Enfermedades Poco Frecuentes a aquellas cuya prevalencia poblacional es igual o inferior a una (1) en dos mil (2000) personas referidas a la situación epidemiológica nacional. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), existen más de 6000 condiciones clínicas de baja prevalencia, conocidas en el mundo como enfermedades poco frecuentes o raras.
R. Mothi, M. Mohan, M. Muthuvinayagam, C. Vigneshwaran, S. T. Lenin, M. Manohar y P. Ganesh
Este trabajo tomado del libro Deep Learning in Medical Image Analysis Recent Advances and Future Trends. 2025. Mostrando en este capítulo la importancia estratégica de los países asiáticos en este caso la INDIA, como se debe posicionar el sistema de salud para el siglo de la información, la big data y AI. Excelente análisis con ejemplos de aplicación ya utilizándose en el mundo real
3.1 INTRODUCCIÓN
India había reportado una población de 1.39 mil millones en enero de 2021; 624 millones eran usuarios de Internet en los 1.100 millones de conexiones móviles [1].
El desarrollo de la tecnología de la información en las últimas décadas ha permitido una revolución en las infraestructuras científicas, sanitarias y educativas. Las computadoras personales altamente configuradas, el ancho de banda máximo, los sistemas de redes inalámbricas y el uso de Internet aumentaron la conectividad en toda la población. Los sistemas de salud de la India tienen más obstáculos, especialmente en las zonas pobres y rurales. El país cuenta con muchos profesionales de la medicina: más de un millón de médicos y dos millones de profesionales de enfermería [2].
La proporción de disponibilidad de médicos en la India es de 2,2:1000, mientras que en China es de 2,8:1000 [3]. El sesenta por ciento de los hospitales indios están ubicados en ciudades que ocupan el 32% de su población. El actual sistema de comunicación sanitaria depende de las redes 4G para su conectividad, pero el sistema sanitario inteligente basado en 5G ofrece enormes servicios con el máximo ancho de banda, alta fiabilidad, latencia y entrega de datos [4]. Los servicios de red 5G comprenden URLLC (comunicaciones ultra confiables de baja latencia), eMBB (banda ancha móvil mejorada) y mMTC (comunicaciones masivas de tipo máquina). Entre estos, mMTC proporciona una alta conectividad a Internet; eMBB facilita el servicio de videollamadas, perspectivas de telemedicina, diagnóstico, tratamiento y realidad aumentada / realidad virtual (AR/VR); y URLLC es responsable de los drones y los vehículos automatizados para apoyar la vigilancia [5].
La Organización Mundial de la Salud (OMS) define un Sistema de Salud Sostenible como un sistema que mejora, mantiene o restaura la salud, minimizando los impactos negativos en el medio ambiente y aprovechando las oportunidades para restaurarlo y mejorarlo, en beneficio de la salud y el bienestar de las generaciones actuales y futuras. [6]
Este capítulo consolida la importancia y el requisito actual del aprendizaje profundo en la interpretación de señales de electrocardiograma (ECG), la aplicación de LabVIEW y la transformada de ondículas discretas (DWT), los hallazgos patológicos digitales y el análisis proteómico para encontrar una solución para la condición patológica a través del análisis de vías. Esto ayudará a los investigadores a resolver los problemas de salud actuales con un enfoque holístico.
3.1.1 Sistema de salud impulsado por la tecnología: escenario indio
El gasto en investigación y desarrollo en la India registró un 76% para varios sectores prioritarios, como la salud, las industrias de defensa, la agricultura, la silvicultura y la pesca, las industrias, el espacio, el transporte, las telecomunicaciones y el desarrollo de infraestructuras. De estos, el 18,6% del gasto se utiliza para los sectores de la salud y el 8,7% para el transporte, las telecomunicaciones y el desarrollo de infraestructura [7]. Se requiere una transición positiva en el sistema de salud indio para satisfacer los requisitos de la industria de la salud masiva. Gestiona la instalación de infraestructuras en el entorno hospitalario, reduce el tiempo de consulta y extiende el servicio a todos los rincones del país. Casi el 75% de la población india reside fuera del entorno urbano y tiene acceso a hospitales limitados. Los principales objetivos de la Política Nacional de Comunicaciones 2018 incluyen 1) garantizar la banda ancha para todos, 2) la creación de cuatro millones de oportunidades de trabajo en el área de la comunicación digital, 3) el aumento del PIB del 6% al 8%, 4) colocar a la India entre los cincuenta primeros países en el Índice de Desarrollo de las TIC documentado en todo el mundo, 5) promover la contribución de nuestro país a las cadenas de valor globales, y 6) garantizar la soberanía digital [8]. Nuestro país se coloca en el papel de liderazgo en la fijación de fibra óptica a través de las cuentas del área rural, que es de casi 600,000 aldeas con la bandera de BharatNet. Esta iniciativa utiliza la nube, la tecnología 5G, el análisis de datos y el IoT para preparar la tecnología digital, y crea más oportunidades para competir en la cuarta revolución industrial. La suscripción telefónica en diciembre de 2019 se reportó en 1,172.44 millones, mientras que en diciembre de 2020 fue de 1,173.83 millones. El total de usuarios de Internet aumentó de 718,74 a 795,18 millones. La figura 3.1 muestra las suscripciones telefónicas en la India para los años 2016 a 2020 [9]. Las tecnologías de acceso de próxima generación (NGAT) permiten a los proveedores con licencia de conectividad a Internet garantizar la reducción de costos, brindar un servicio de alta calidad y maximizar los ingresos. El objetivo principal de la red de próxima generación (NGN) es acceder a la gama comprendida entre 3 GHz y 4 GHz. La NGN utiliza redes de espectro de alta capacidad con banda E que oscila entre 71-76 y 81-86 GHz y banda V con un alcance de 57-64 GHz.
3.1.2 Biotecnología y asistencia sanitaria Después de cincuenta años de elucidación de la estructura del ADN, se logró la finalización del proyecto del genoma humano.
En 2017, el costo total de la secuenciación fue de 2.700 millones de dólares, mientras que el costo fue de solo 100 dólares para la secuenciación del genoma completo utilizando la máquina de secuenciación de próxima generación de Illumina. La evolución de la medicina molecular fue muy esperada durante el período para explicar la arquitectura de los genes, las transcripciones, las proteínas y los procesos metabólicos. Los procesos celulares y moleculares mejoraron el cribado de biomarcadores, dirigieron el diseño de fármacos específicos y proporcionaron métodos de diagnóstico bien definidos para maximizar la monitorización del sistema sanitario.
La inteligencia artificial y el diseño de fármacos basados en sistemas crearon muchas oportunidades para encontrar nuevos candidatos a fármacos en un corto periodo de tiempo. Las nuevas moléculas de fármacos habilitadas por la IA dieron lugar a nuevas soluciones terapéuticas para la actual situación de pandemia de COVID-19. Se utilizó software computacional para interpretar las consultas de datos bioinformáticos. Las herramientas bioinformáticas están involucradas en la minería de datos y el análisis de diversos datos ómicos [10]. La fisiología humana es de naturaleza muy compleja y requiere un enfoque biológico integrador para encontrar soluciones. HumMod se basa en un modelo matemático y utiliza simulaciones apropiadas que trabajan para 5000 factores variables diferentes, incluido el sistema cardiovascular; sistema respiratorio, neural, nefrológico; sistema muscular; y vías metabólicas.Este modelo matemático se deriva de datos empíricos obtenidos de la literatura revisada por pares. El análisis de datos se ejecuta mediante el lenguaje de marcado extensible (XML) y se genera como simulaciones que describen la fisiología de los seres humanos. El navegador del modelo matemático para el análisis fisiológico se muestra en la Figura 3.2. La precisión del modelo amplía los cambios cuantitativos y cualitativos observados durante los ensayos clínicos [11]. Los datos disponibles en varias bases de datos se pueden utilizar para realizar análisis a través de métodos de aprendizaje supervisado y no supervisado. La significación estadística de las proteínas se identificó con el servicio de herramientas revisadas por pares como MetaboAnalyst 5.0 [12] y Reactome [13]. Mediante el uso de la herramienta, podemos encontrar moléculas de proteínas estadísticamente probadas y su análisis de rutas metabólicas. Atiende a PCA (análisis de componentes principales), PLS-DA (análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales) y FCA (análisis de cambio de pliegue), y representa gráficamente mapas de calor y gráficos de volcanes. Los resultados registrados en las herramientas cuando utilizamos los datos secundarios nos permiten continuar con la investigación en el campo de la proteómica del cáncer.
3.1.3 Aprendizaje automático y atención médica
La atención sanitaria inteligente está mediada por la IA, el aprendizaje automático y el Internet de las cosas saludables (IoHT),lo que permite la prevención de enfermedades, el diagnóstico preciso de diferentes dolencias y el tratamiento adecuado.El aprendizaje automático representa un enfoque artificial de vanguardia para establecer vías de medicación personalizadas. El apoyo a la toma de decisiones clínicas vinculado a la inteligencia artificial se facilita a través del aprendizaje automático (ML). Las técnicas de ML se centran especialmente en las historias clínicas electrónicas y el reconocimiento oportuno de datos, lo que pone de manifiesto su importancia en este ámbito. La gran cantidad de datos que se mantienen para cada paciente es manejada por muchos algoritmos de ML exitosos. El ML puede estar involucrado en muchas áreas del sistema de atención médica, lo que incluye la clasificación del paciente en función de sus enfermedades, la recomendación de posibles tratamientos, la agrupación de grupos similares de pacientes y la predicción de posibles resultados. El ML puede servir a la automatización en el sistema de gestión del hospital. El sistema de salud basado en inteligencia artificial incluye confiabilidad, explicabilidad, usabilidad y transparencia [14].
3.1.4 Aprendizaje automático para patología
La mayoría de las aplicaciones de la inteligencia artificial en patología se encuentran todavía en una fase rudimentaria. Solo un número limitado de dispositivos médicos aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés) son compatibles con la inteligencia artificial y ayudan en la clasificación de células sanguíneas/fluidas y en la detección de citología cervical. El aprendizaje automático (ML) se utiliza en entornos de investigación para la clasificación y el diagnóstico del cáncer de pulmón [15, 16], la clasificación de pólipos del área colorrectal [17], el diagnóstico y la categorización del linfoma [18] y la medición del crecimiento del tumor de mama [19], así como para encontrar metástasis en los ganglios linfáticos [20–22], analizar la recurrencia del cáncer de vejiga [22], identificar el estroma tumoral [23], y estimar el pronóstico en cánceres de pulmón y cerebro [24, 25]. Se realizó una revisión de las aplicaciones del aprendizaje automático en patología [26]. Se observó una aplicación de aprendizaje automático, en Chameleon [27, 28], que comparó el funcionamiento de los algoritmos utilizados por muchos equipos de investigación. La genética y el pronóstico de las células cancerosas utilizando secciones histológicas para encontrar inclusiones linfocíticas se pueden llevar a cabo de forma automática [29, 30]. Se puede identificar el área de interés y el contenido de la diapositiva [31, 32]. Se han desarrollado varios algoritmos de aprendizaje automático para diagnosticar condiciones patológicas, incluido el análisis de las características morfológicas de las células cancerosas, la división celular y los patrones del núcleo, los vasos sanguíneos y la condición del flujo sanguíneo en los conductos. El aprendizaje automático también se ha aplicado al análisis del riesgo cardíaco [33], al diagnóstico clínico de la enfermedad hepática y la anemia [34], al diagnóstico del sistema endocrino [35] y a muchos otros trastornos específicos [36]. El aprendizaje automático permite la comparación de los resultados existentes con los resultados de las pruebas [37], lo que facilita la autovalidación de los estudios de GC-MS y elimina potencialmente la necesidad de realizar pruebas [38]. Hoy en día, la detección artificial está aumentando y se utiliza en una variedad de subespecializaciones con distintos tipos de muestra [39]. Según los primeros estudios sobre la precisión, los sistemas basados en IA muestran la capacidad de identificar datos precisos [40], lo que marca un hito para la adopción de hallazgos patológicos en un enfoque computacional [41]. Se clasificaron tres tipos de cáncer, cáncer de próstata, carcinoma de células y cáncer de mama, con 44732 imágenes de las láminas validadas mediante el método de redes neuronales profundas. Encontraron la precisión de cinco veces el aumento de imágenes de diapositivas completas. Para cada tipo de tejido, adoptaron un modelo estadístico basado en ML para la clasificación de los diferentes tipos de cáncer. Observaron el área bajo la curva (AUC) por encima de 0,98 cuando se usa clínicamente, lo que permite a los patólogos eliminar el 65-75% de los portaobjetos del estudio durante el mantenimiento del 100% de la sensibilidad [42]. Wildeboer et al. presentaron algoritmos de aprendizaje profundo relacionados con diversos métodos de imagen como la TC (tomografía computarizada), la EUI (ecogenicidad en imágenes de ultrasonido) y la resonancia magnética (RM) como una metodología asistida por computadora para el diagnóstico del cáncer de próstata [43].
Los siguientes pólipos colorrectales, a saber, 1) hiperplásicos (HP), 2) sésiles serrados (SS), 3) dentados tradicionales (TS), 4) tubulares (T) y 5) pólipos vellosivos (VP) se pueden identificar con precisión utilizando una variedad de técnicas de aprendizaje profundo desarrolladas por Korbar et al. De las 2074 imágenes, el 90 % de las imágenes se utilizaron para los datos del modelo de entrenamiento y el 10 % de las imágenes se consignaron para su validación.
La precisión para la clasificación de los pólipos colorrectales reportó un valor de intervalo de confianza (IC) del 93% entre 89-96% [44]. Las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) combinadas se diseñaron para predecir el resultado en función de muestras de microarrays de tejido obtenidas de 420 pacientes con cáncer colorrectal [45].
De acuerdo con los hallazgos, el cociente de riesgo para la predicción del resultado basada en la red neuronal profunda (DNN) fue de 2,3 (intervalo de confianza: 1,79-3,03), y el AUC fue de 0,69. Wang et al. lograron el CAMELYON16 y utilizaron los parches de entrada con 256 x 256 píxeles de la parte negativa y positiva de las imágenes de los ganglios linfáticos para entrenar diferentes tipos de modelos como AlexNet, GoogLeNet, FaceNet y VGG16. GoogLeNet tiene el mejor rendimiento y, por lo general, es estable y más rápido entre los distintos algoritmos. Utilizando el sistema de aprendizaje profundo (DL), la precisión del diagnóstico observada por los patólogos mejoró significativamente ya que el área bajo la curva (AUC) aumentó del valor de 0,966 a 0,995, y representa la reducción del 85% del error humano [46].
La telemedicina (TM) y la medicina asistida por ordenador (CAM) se están extendiendo rápidamente por el mercado durante el brote de COVID-19. La condición y el riesgo máximos de contagio en el aislamiento sistémico y social trajeron desafíos inesperados para las prácticas médicas tradicionales. La aplicación de la inteligencia artificial en la medicina asistida por ordenador, junto con los datos clínicos de las historias clínicas electrónicas (HCE), permite identificar los factores de riesgo que afectan a la población. Este enfoque permite una gestión proactiva de los problemas de salud pública, al tiempo que se mantienen altos estándares de calidad y seguridad [47].
3.2 ESTUDIOS PROTEÓMICOS
3.2.1 MetaboAnalyst v5.0 El procesamiento de datos de proteómica, la visualización, el análisis estadístico y la extracción de proteínas resaltantes para su posterior análisis se realizan en MetaboAnalyst, una herramienta basada en la web. La herramienta se emplea en el análisis de estadísticas, vías de enriquecimiento y picos de espectrometría de masas para la vía. La carga de datos se llevó a cabo en MetaboAnalyst utilizando archivos de valores separados por comas (CSV). El fichero comprende datos de control y experimentales. Los datos cargados pueden ser analizados por la herramienta según el requisito. Los datos proteómicos pueden ser curados y normalizados para obtener significación estadística, y la normalización es un paso importante en el análisis proteómico [48]. Los factores clave considerados durante la normalización incluyen las diferencias observadas en la magnitud de la concentración de la muestra, los cambios en el pliegue y las características técnicas [49]. MetaboAnalyst v5.0, una herramienta fácil de usar contiene imágenes descargables del análisis estadístico. Tiene datos analíticos asequibles como el análisis paramétrico y no paramétrico univariante, el análisis de datos multivariado supervisado y no supervisado, y el análisis de correlación paramétrico y no paramétrico [50]. La figura 3.3 muestra la vista frontal de la herramienta MetaboAnalyst v5.0. Se puede realizar un análisis supervisado mediante análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y análisis multivariado no supervisado realizado empleando PCA (análisis de componentes principales). El PCA se puede calcular mediante el uso de una matriz de covarianza de datos, y PLS-DA se basa en una regresión lineal múltiple que permite encontrar la covarianza al máximo [51].
3.2.2 Reactome
Reactome es una herramienta en línea utilizada para encontrar posibles vías utilizando los datos obtenidos de MetaboAnalyst v5.0 (www.reactome.org). La herramienta funciona con el archivo CSV y genera un informe en PDF. Las vías generadas en Reactme se pueden estudiar para
Comprender las vías biológicas. La interacción proteína-proteína y el hallazgo de biomarcadores mediados por espectroscopia de masas se pueden llevar a cabo mediante el uso de Reactome [52]. Esta herramienta proporciona datos relacionados con los genes y las proteínas en función de su ID. Uniprot, GeneBank, OMIM, EMBL y muchas otras bases de datos admiten la herramienta Reactoma. En la Figura 3.3 se indican los posibles métodos de análisis disponibles en la herramienta Reactoma.
3.3 SISTEMA DE MONITORIZACIÓN DE LA SALUD MEDIANTE DEEP LEARNING
El aprendizaje profundo, un método de aprendizaje automático, es crucial para el análisis de datos, que también implica modelos estadísticos y analíticos de datos. Recopilar y analizar una gran cantidad de datos es beneficioso para el análisis de datos. Este método se utilizará para pronosticar datos estructurados y no estructurados empleados en modelos matemáticos que están diseñados para funcionar como el cerebro humano. El aprendizaje profundo se ha empleado en todos los aspectos de la vida humana, y los datos relacionados con la salud son cada vez más importantes para descubrir grandes facilidades para los registros de salud de los pacientes y para reconocer los síntomas de la enfermedad. La figura 3.4 muestra el papel del aprendizaje profundo en la atención sanitaria. 3.3.1 Sistema sanitario avanzado En los próximos años, el sistema sanitario será testigo de nuevos avances en las técnicas de aprendizaje profundo, mejorando los sistemas de toma de decisiones clínicas. Tecnología
puede ayudar a los profesionales médicos mejorando las capacidades de las herramientas integradas basadas en la tecnología de IA que implementan y analizan fácilmente datos complejos y mejoran los métodos de diagnóstico temprano para reducir la tasa de mortalidad y aumentar la precisión de las predicciones de enfermedades en este escenario. Para proporcionar apoyo clínico adicional, las condiciones inconscientes se diagnostican inmediatamente y se convierten en una prioridad para los pacientes gracias a la estrecha comunicación entre los profesionales médicos y su entorno. El aprendizaje profundo o las redes neuronales tienen muchas características y niveles de variables que son los tipos más cruciales de aprendizaje automático. Prevén resultados. Más allá de lo que el cuerpo humano puede reconocer, el aprendizaje profundo puede impulsar la detección de elementos clínicamente relevantes en los datos. El aprendizaje profundo y las redes neuronales trabajan juntos para lograr un mayor nivel de precisión diagnóstica que la generación anterior de herramientas de automatización y detección analítica (Figura 3.5).
3.3.2 Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural, el modelado estadístico y el reconocimiento de voz son tres áreas principales en las que el aprendizaje profundo se utiliza cada vez más. La creación, comprensión y clasificación de información sanitaria es una de las aplicaciones del dominio de la PNL. Las máquinas pueden identificar y clasificar los datos de los pacientes para su uso en la elaboración de informes de salud, la interacción con los pacientes y la celebración de debates mediante sistemas de aprendizaje profundo. En los sistemas sanitarios, el NLP es un método para extraer información de datos no estructurados. El NLP se ha aplicado para procesar datos clínicos no estructurados o no cuantitativos en la industria médica para clasificar o predecir los registros de salud de los pacientes a través de la extracción de la transformación de la información y los datos basados en resultados [53]. 3.3.3 Electrocardiograma (ECG) La enfermedad causada por el corazón se investiga mediante el pulso eléctrico registrado desde el corazón y se denomina electrocardiograma (ECG). Los impulsos obtenidos de esos impulsos eléctricos se registran en términos de ondas como PQRST, como se muestra en la Figura 3.5. Las células presentes en el corazón se conocen como células cardíacas; Están rodeados y llenos de solución. En comparación con la membrana celular externa,
Todas las membranas celulares presentes en el interior están cargadas negativamente en el momento de la posición de reposo. La célula cardíaca interna se carga positivamente con la de la membrana externa solo cuando el corazón se inicia con un pulso eléctrico. El cambio de polaridad en la membrana celular se debe a los pulsos eléctricos, y el cambio de polaridad se denomina despolarización. La célula cardíaca estimulada vuelve a la condición de reposo una vez que ocurre la despolarización, y se llama repolarización [54].
3.3.3.1 Análisis de la señal del ECG
El ECG es una herramienta para analizar e identificar los ritmos anormales del corazón, y con la ayuda de la señal del ECG se puede encontrar fácilmente la enfermedad causada por el corazón. Las señales de ECG se expresan mediante pulsos aislados o pulsos aislados con una secuencia cuasiperiódica en la naturaleza. Debido a la deriva de la línea de base, las interferencias de la línea eléctrica y los ruidos, el análisis de la señal de ECG resulta en complicaciones. Estas perturbaciones pueden influir en la interpretación visual de la señal con la de los resultados obtenidos por el análisis fuera de línea basado en ordenador. Para filtrar la deriva de referencia disponible en la señal de ECG, se puede utilizar un filtro de fase lineal de paso alto, pero se puede evitar el uso de un filtro no lineal, lo que da lugar a la introducción de distorsiones en la señal de ECG filtrada. La deriva basal se utiliza principalmente en los cambios de forma de onda PQRST e influye en el diagnóstico preciso de las enfermedades cardíacas. La frecuencia cardíaca instantánea [55] se puede calcular con la ayuda de la onda R, y se detecta mediante la detección de pendiente en la onda R. El análisis de la señal del ECG por computadora es necesario para encontrar rápidamente la enfermedad causada por el corazón. En este sentido, la señal puede analizarse utilizando MATLAB,® LabVIEW y muchas otras herramientas.
3.3.3.2 Análisis de señales de ECG basado en LabVIEW
El paciente afectado por un problema cardíaco necesita ser monitoreado regularmente. Si el paciente se encuentra en un área remota y se tarda mucho en llegar al hospital, el paciente puede ser monitoreado desde su casa con cualquier sistema de monitoreo para verificar y analizar el estado del paciente en intervalos regulares de tiempo. El sistema se utilizará para monitorear las actividades cardíacas y enviar los resultados obtenidos a los médicos por correo. El objetivo es monitorizar al paciente utilizando un diseño de bajo coste y una implementación eficaz de un sistema de monitorización de ECG desde el entorno no clínico con el médico sentado en su cámara. La señal de ECG obtenida del sistema de monitoreo puede extraer los parámetros como la amplitud y el período de las formas de onda PQRST a analizar. Además, con la ayuda de un sistema basado en GUI (LabVIEW), se pueden mostrar para el monitoreo [56]. Las señales de ECG se adquieren a través de los terminales de salida de los sensores. Los datos de los sensores se adquieren a la herramienta LabVIEW con la ayuda del sistema DAQ conectado, y los datos se almacenan en formato de archivo NITDMS para el análisis fuera de línea. Los datos de ECG recopilados de los electrodos se procesan en el LabVIEW y se utilizan para el diagnóstico adecuado del paciente en comparación con los valores normales de las señales de ECG como se indica en la Tabla 3.1 [57]. Inicialmente, los datos del paciente se recopilan utilizando el panel frontal (Figuras 3.6-3.9) diseñado en LabVIEW, y los datos recopilados por el panel frontal se procesan
en el diagrama de circuito creado en el panel posterior; se utiliza para procesar los datos recopilados [58]. Los datos tanto de los pacientes como del médico ya están almacenados en el directorio de archivos y se inicializan. El panel frontal se utiliza para mostrar los detalles del médico y del paciente desde el archivo y se muestra en sus respectivas columnas. Una vez iniciados, los controles e indicadores se establecen en los valores predeterminados. Para monitorear el rango de electrodos que cae desde el valor mínimo y máximo que se ha generado el código, y una vez que el valor del electrodo de un paciente supera un cierto valor o cae por debajo del promedio del rango dado, el historial del paciente pasa automáticamente a estado crítico. Los valores de los electrodos se almacenan en una hoja de Excel para su posterior procesamiento. Los valores de los electrodos en la hoja de Excel se envían al médico por correo si es necesario.
3.4 ESTRATEGIA DE DIAGNÓSTICO MÉDICO MEDIANTE EL USO DE LA TECNOLOGÍA DE LA COMUNICACIÓN
En la actualidad, el sistema de salud da lugar a una declaración abierta sobre la atención médica, los métodos de tratamiento, la naturaleza de las complicaciones de salud y es pionero en la investigación biomédica para el mejoramiento de los seres humanos. Los amplios impactos de la COVID-19 han llevado al mundo a concentrarse en los dispositivos que funcionan digitalmente y a pasar al desarrollo más integrado de productos. Las tecnologías digitales en el sistema sanitario proporcionan la máxima accesibilidad y flexibilidad [59]. Los avances observados en los datos de IA se registran a partir de pacientes que hacen uso de dispositivos portátiles y teléfonos inteligentes con la presencia de las plataformas de Google, las redes de Apple y Amazon [60]. Esto aumenta la comunicación entre los pacientes y los expertos en atención médica. Hoy en día, los hospitales son más dependientes de las TIC, lo que disminuye la brecha entre los sectores urbano y rural [61].
3.4.1 Análisis de señales de ECG mediante transformada de ondículas en MATLAB El análisis de señales de ECG se vuelve más difícil debido a la variación de los factores morfológicos en la forma de onda en grandes cantidades, no solo con diferentes pacientes, sino también con el mismo paciente en diferentes intervalos de tiempo. En el análisis, las formas de onda de ECG resultantes son diferentes para el mismo paciente y son las mismas para diferentes tipos de latidos. La transformada se utiliza principalmente en una transformada basada en ondículas, que se utiliza para eliminar el ruido y detectar las tendencias entre las señales, los puntos de ruptura y la discontinuidad de las derivadas superiores en las señales [62, 63]. Aquí, la ondícula db4 se utiliza en la señal de ECG para la detección de impulso y su discontinuidad de elementos de frecuencia. La señal de impulso aquí se genera artificialmente con los datos predefinidos de la señal de ECG para nuestros fines de análisis [64]. La ondícula db4 se utiliza para el análisis de la señal en el dominio de la frecuencia. Aquí se aplica la descomposición de tercer nivel a la señal. La eliminación de ruido de la señal se logra mediante DWT, y se puede realizar mediante la descomposición de la señal a un cierto nivel y aplicando el umbral a los coeficientes DWT obtenidos y finalmente reconstruyendo la señal a su señal original. Se llevan a cabo tres procedimientos para eliminar el ruido de la señal; Inicialmente, el método de análisis de ondículas se aplica a una señal ruidosa con nivel N, luego se aplica un umbral en cada coeficiente desde el nivel 1 hasta el nivel N, y finalmente la señal se sintetiza con la ayuda de coeficientes de detalle alterados con un nivel de 1 a N y coeficientes de aproximación de N par. No es posible eliminar señales ruidosas con corrupción. Calculamos el valor del umbral global para todos los niveles de la siguiente manera:
Donde la desviación estándar de los coeficientes DWT se expresa como σ y también el número de píxeles o muestras de la señal procesada se expresa como L y los valores umbral se estiman utilizando la herramienta MATLAB. La señal de ECG se descompone hasta el tercer nivel convolucionándola con un filtro db2, lo que implica un muestreo descendente por un factor de 2. Este proceso extrae tanto el detalle como los coeficientes aproximados. Normalmente, la aproximación y los coeficientes detallados se obtienen mediante un filtro de paso bajo y paso alto g(.) en cada nivel y se descomponen aún más para el siguiente nivel. El análisis de la señal de HRV (variabilidad de la frecuencia cardíaca) con diferentes resoluciones se lleva a cabo en la descomposición con función elemental tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. Estas funciones elementales se denominan ondículas. Se realizó una descomposición multinivel de la señal IHR (frecuencia cardíaca instantánea) mediante DWT. Aunque los componentes de frecuencia más baja de la señal IHR se utilizan para el análisis de la modulación a largo plazo en el SNA (sistema nervioso automático), esto conduce a un efecto en los espectros de potencia de las señales de HRV. Utilizamos el método de transformación wavelet para eliminar la tendencia de la señal IHR. El método propuesto aquí puede detectar transitorios y artefactos en la señal. Proporciona un análisis de múltiples resoluciones. Dado que el comportamiento del SNA se puede rastrear utilizando DWT [65], esta técnica mejora la comprensión de cómo interactuar con la actividad cardiovascular mediante sistemas de control automático. Dado que la técnica de ondículas proporciona una mejor resolución de tiempo-frecuencia, también podemos aplicarla al reconocimiento de patrones de ECG.
3.4.2 Monitoreo y análisis de señales de electrocardiograma usando LabVIEW El ECG es aquel en el que se genera la señal ya que se debe al parámetro eléctrico presente en la función del corazón, y es registrada por la herramienta y transmite información útil cuando ocurre un cambio en las ondas PQRST. El análisis de la señal de ECG se usa ampliamente para diagnosticar enfermedades que ocurrieron en el corazón, especialmente ataques cardíacos. En este capítulo, se analiza la función del corazón mediante el cálculo de la frecuencia cardíaca con intervalos (P, Q, R, S y t) mientras se utilizan señales de ECG. Los pacientes, especialmente aquellos que sufren de problemas cardíacos, necesitan tener chequeos regulares y de rutina para monitorear sus actividades cardíacas. Durante una emergencia, si un paciente requiere primeros auxilios y necesita ser trasladado de urgencia al hospital, pero no hay instalaciones disponibles o el hospital está ubicado en un área remota, puede hacer que el paciente se sienta incómodo y representar un riesgo para su vida. En esta situación, será necesario un sistema de seguimiento para controlar el estado de salud, especialmente la enfermedad relacionada con el corazón, y actualizar al médico por correo electrónico o cualquier otro modo. El correo recibido por el médico actúa como una herramienta para sugerir al paciente cuándo tomar las medidas de seguridad necesarias y qué primeros auxilios se deben realizar. Este trabajo se concentra en la implementación de un sistema de monitorización de ECG de bajo coste y eficaz para la monitorización frecuente de la actividad cardíaca del paciente en cualquier momento desde cualquier lugar, y el médico puede tratar al paciente desde el lugar donde se encuentre. Los parámetros del ECG, como el nivel de amplitud y el período de la onda PQRST, se adquieren y se muestran en la GUI de LabVIEW. Las señales de ECG observadas en el LabVIEW se dan en la Figura 3.6.
3.4.3 Compresión de imágenes biomédicas basada en la transformación de ondas La compresión de imágenes es importante en diversas aplicaciones, incluidos los campos comerciales, de investigación, defensa y medicina. La mayoría de los datos médicos se presentan en forma de datos multidimensionales, lo que constituye una gran cantidad en tamaño de datos, por lo que en este sentido se crea un sistema eficiente para procesar este tipo de datos para almacenarlos, recuperarlos, gestionarlos y transmitirlos. Por lo tanto, comprimir imágenes manteniendo la máxima calidad posible es muy importante para las aplicaciones del mundo real. El tamaño de los datos se puede reducir mediante la compresión de los datos médicos para que las capacidades de diagnóstico no se vean comprometidas. Para comprimir la imagen manteniendo la calidad de la imagen con menor tolerancia médica, se propone el sistema basado en DWT. Con esta técnica, se pueden reducir los ruidos como las motas, la sal y la pimienta en las imágenes de ultrasonido [66, 67]. Las imágenes se comprimen con énfasis en mantener la calidad en lugar de centrarse en disminuir el tamaño del archivo. La técnica de codificación de Huffman se aplica a los coeficientes cuantificados, y los bits obtenidos se utilizan para representar la imagen comprimida que se almacena y recupera siempre que se necesita. El algoritmo DWT es el más adecuado para una forma más eficiente de comprimir una imagen en una técnica sin pérdidas [68]. La Figura 3.7 describe el flujo de trabajo de transformación de ondículas. Como las ondículas se utilizan en esta compresión, todos los elementos de la imagen se comprimen conservando la calidad.
3.4.4 Aprendizaje profundo para imágenes cardíacas El aprendizaje profundo es un algoritmo que permite el estudio de la información, la estimación o predicción de acontecimientos futuros, la toma de decisiones o el uso del conjunto de datos (llamados datos de entrenamiento) que se utilizan para identificar patrones complejos. Una técnica de machine learning se convierte en una poderosa herramienta para la extracción de conocimiento útil y la toma de decisiones adecuadas a partir de big data. A medida que ha aumentado en los aspectos técnicos, el aprendizaje profundo apoya el aprendizaje automático y es un puente de conexión para la integración de grandes datos de maquinaria con el monitoreo inteligente del estado del mediador de máquinas. El aprendizaje profundo intenta modelar datos con representaciones de alto nivel y predice patrones mediante la organización de múltiples capas de información mediante arquitecturas jerárquicas. Hoy en día, el aprendizaje profundo se adopta en una variedad de aplicaciones como la bioinformática, la visión por computadora, el reconocimiento de audio y el reconocimiento automático de voz. Las arquitecturas de redes neuronales se utilizan ampliamente en algoritmos de aprendizaje profundo y utilizan más de 150 capas ocultas en lugar de las redes neuronales tradicionales. Las redes neuronales convolucionales (CNN) se utilizan principalmente como redes neuronales profundas, y los datos de entrada se convolucionan con características aprendidas, y los datos 2D se procesan utilizando capas convolucionales 2D. Con el uso de CNN, la señal de ECG se puede clasificar fácilmente para la detección y el diagnóstico de las señales. Está comprobado que el aprendizaje profundo es ampliamente utilizado para detectar ondas R para el análisis de la clasificación de arritmias en el ECG. El gran reto para los investigadores es la implementación de la técnica de aprendizaje profundo en señales de ECG. El aprendizaje profundo amplía la limitación en el acceso al conjunto de datos sin procesar y también necesita una gran capacitación y una plataforma específica para el proceso computacional. Las diferentes combinaciones de datos de entrada para el análisis de la señal de ECG fueron la señal bruta de ECG y los complejos QRS extraídos, junto con las características basadas en la entropía calculadas tanto en las señales brutas de ECG como en los complejos QRS extraídos. En los aspectos de investigación, las características normalmente basadas en la entropía con las redes neuronales desempeñan un papel importante en el análisis de las señales de ECG.
Se puede proponer que CNN utilice los complejos QRS extraídos y las características basadas en la entropía. Normalmente, la señal de 12 derivaciones se puede utilizar para la detección y estimación de la onda R utilizando el algoritmo de detección de onda R y el algoritmo K-mean. Con la ayuda de estos algoritmos, se puede generar la estimación de la posición del pico r.
3.5 APLICACIÓN DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA OBTENCIÓN DE IMÁGENES CARDÍACAS
Según los datos publicados por la OMS, las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de morbilidad y muerte a nivel mundial. En el año 2019, alrededor de 17,9 millones de personas perdieron la vida debido a las ECV, lo que representó el 32% de todas las muertes mundiales. La tasa de mortalidad se registró debido a infarto de miocardio y accidente cerebrovascular [69]. La tasa de mortalidad aumenta cada año. Los avances en la identificación de las ECV permiten una perfecta evaluación y tratamiento de las enfermedades cardiovasculares. Las técnicas de imagen médica como la tomografía computarizada, la resonancia magnética y los métodos de ultrasonido se utilizan ampliamente para conocer la anatomía de las estructuras cardíacas, sus patrones de movimiento y aspectos funcionales y para proporcionar apoyo al pronóstico, monitorear la enfermedad, diagnosticar y encontrar mejores opciones de terapia [69]. El uso de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático demostró ser una herramienta poderosa para interpretar y analizar imágenes médicas, identificar y predecir enfermedades y tratar enfermedades. La ecocardiografía sirve como la primera línea de diagnóstico por imágenes y, por lo general, actúa como una parte integral de la práctica médica cardíaca [70]. Muchas variables ecocardiográficas, junto con el seguimiento de manchas y el mapeo de flujo vectorial, han dificultado que los médicos evalúen los resultados [71]. El uso de una variedad de algoritmos con muchas modalidades ha crecido exponencialmente. Se empleó una CNN para evaluar los 14035 ECG durante un período de diez años [72]. Utilizando el método de ML de bosque aleatorio, Samad et al. predijeron la supervivencia después del ECG en una población de 171510 pacientes [73]. Motwani et al. investigaron el uso de un algoritmo de aprendizaje automático para pronosticar la mortalidad a cinco años en las tomografías computarizadas en comparación con las medidas cardíacas tradicionales para pacientes de 10030 con posible EAC [74]. Para predecir la muerte por todas las causas a cinco años, el algoritmo de aprendizaje automático mostró un AUC estadísticamente significativo más alto en comparación con la reserva de flujo fraccional. Un equipo de expertos predijo problemas cardiovasculares en 8844 pacientes utilizando un algoritmo de ML [75]. Existen algunos trabajos de investigación que exhiben la aplicación del aprendizaje automático. Bai et al. realizaron una red totalmente convolucional para examinar las imágenes de CMR [76]. Para evaluar la masa cardíaca y las métricas de función de varios conjuntos de datos, Winther et al. realizaron un sistema de aprendizaje automático de aprendizaje profundo para segmentar el ventrículo derecho, el ventrículo izquierdo y el epicardio [77].
3.6 RETOS DIAGNÓSTICOS EN APLICACIONES DEL SISTEMA SANITARIO
Hoy en día, el diagnóstico de un paciente por parte de un médico depende de equipos médicos asistidos: máquinas clínicas, de imágenes médicas y de ultrasonido. Además, el desarrollo de las TIC maximiza la naturaleza de la atención, amplía la seguridad del paciente y disminuye el gasto en aspectos laborales y regulatorios.
Los dispositivos TIC se hicieron fáciles de entender y son utilizados por una gran población en todo el mundo, reduciendo así la brecha de comunicación. En consecuencia, la apertura a los datos se ha vuelto sencilla utilizando las TIC, y las personas terminan más relajadas mientras hacen uso de los servicios de atención médica. El uso de las TIC en la atención sanitaria se puede clasificar en cuatro corrientes principales, como se muestra en la figura 3.10, como 1) Salud y educación, 2) Sistema de gestión hospitalaria, 3) Investigación en salud y 4) Gestión de datos sanitarios.
3.7 UNA POSIBLE SOLUCIÓN A LOS DESAFÍOS DE COMUNICACIÓN EN EL SISTEMA DE SALUD
La OMS definió la salud electrónica (eHealth) como «el uso rentable y seguro de las tecnologías de la información y las comunicaciones en apoyo de la salud y los campos relacionados con la salud, incluidos los servicios de atención médica, la vigilancia de la salud, la literatura sanitaria, la educación sanitaria, el conocimiento y la investigación» [78]. Los médicos pueden observar y predecir el sistema de tratamiento utilizando tecnología informática. Desde la reconstructiva relacionada con la cosmética hasta el cuidado dental, el modelado proporciona la solución adecuada a los pacientes. Muchos de los instrumentos médicos se incorporan con software y los resultados de las observaciones médicas se documentan correctamente. La tecnología láser y la administración de medicamentos involucraron una fuerza laboral más basada en sistemas. Las TIC dan apoyo al sistema sanitario de una manera notable. Otras áreas de las herramientas de TIC involucradas en el sistema de salud incluyen registros electrónicos del sistema médico y de salud, tarjetas de salud de pacientes, teléfonos móviles y tecnología vinculada a sensores para monitorear el sistema de salud, y redes educativas y de salud basadas en IoT. Se espera que la demanda supere los 100.000 millones de conexiones en diez años. En los últimos años se ha producido una gran escasez de datos que pueden ser satisfechas por las redes de quinta generación, y se considera que son ultrarrápidas, fiables, con alta capacidad de transmisión y baja latencia. Esta instalación está provista de 5G y conduce a la Worldwide Wireless Web (WWWW) [79].
3.8 CONCLUSIÓN La atención de la salud en la comunidad mundial está experimentando cambios profundos e inimaginables a nivel de base. La coordinación y consolidación de la tecnología al público es fundamental para conocer los patrones de desarrollo y uso adecuado por parte de la población. Hoy en día, casi todos los campos se mezclan con el diagnóstico, la documentación y el intercambio de conocimientos totalmente informáticos. En este documento se aborda el posible intercambio de nuevas tecnologías que permite comprender las necesidades de la sociedad de la mano de expertos de diversas disciplinas. Un enfoque holístico en el campo del sistema de salud es proporcionar puntos importantes de toma de decisiones para cumplir con el requisito actual en el resultado específico del
Seguridad de pacientes. Trabajo señalado por: Dr. Goldin Lucas.
Resultados postoperatorios después de la cirugía antes del fin de semana
JAMA Netw Open. Año 2025; 8(3):E2458794. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.58794
Puntos clave
Pregunta: ¿La cirugía inmediatamente antes o después del fin de semana se asocia con los resultados postoperatorios?
HallazgosEn un estudio de cohorte en el que participaron 429 691 pacientes que se sometieron a 25 procedimientos quirúrgicos comunes en Ontario, Canadá, aquellos que se sometieron a cirugía inmediatamente antes del fin de semana experimentaron un aumento estadísticamente significativo en el resultado compuesto de muerte, complicaciones y reingresos a los 30 días, 90 días y 1 año en comparación con los tratados después del fin de semana.
Estoshallazgos sugieren que los pacientes tratados antes del fin de semana tienen un mayor riesgo de complicaciones, lo que enfatiza la necesidad de una mayor investigación sobre los procesos de atención quirúrgica para garantizar una atención consistente de alta calidad y resultados para los pacientes.
Abstract
ImportanciaEl fenómeno del efecto fin de semana se refiere a un mayor potencial de resultados adversos en los pacientes que reciben atención durante el fin de semana. Pocos estudios previos han investigado exhaustivamente los efectos de los cuidados postoperatorios de fin de semana en los resultados quirúrgicos en una cohorte generalizable.
Objetivo: Examinar las diferencias en los resultados postoperatorios a corto y largo plazo de los pacientes sometidos a procedimientos quirúrgicos inmediatamente antes y después del fin de semana.
Estees un análisis secundario de cohorte retrospectivo basado en la población de pacientes adultos en Ontario, Canadá, que se sometieron a 1 de 25 procedimientos quirúrgicos comunes entre el 1 de enero de 2007 y el 31 de diciembre de 2019, con 1 año de seguimiento. El análisis de los datos se realizó de octubre a noviembre de 2022.
Exposición Someterse a una cirugía antes (1 día antes) frente a después (1 día después) del fin de semana.
Principales resultados y medidas El resultado primario fue una combinación de muerte, reingreso y complicaciones a los 30 días, 90 días y 1 año. Se utilizaron ecuaciones de estimación generalizadas multivariadas con una estructura de correlación independiente, teniendo en cuenta las covariables, con agrupamiento en el procedimiento quirúrgico para estimar la asociación entre el día de la cirugía en relación con el fin de semana y los resultados.
ResultadosDe los 429.691 pacientes (edad media [DE], 58,6 ± 16,9 años; 270.002 mujeres [62,8%]) de la cohorte del estudio, 199.744 (46,5%) se sometieron a cirugía antes del fin de semana, y 229.947 (53,5%) se sometieron a cirugía después del fin de semana. Los pacientes en el grupo antes del fin de semana tuvieron más probabilidades que los del grupo después del fin de semana de experimentar el resultado combinado de muerte, complicaciones y reingresos a los 30 días (odds ratio ajustado [ORa], 1,05; IC 95%, 1,02-1,08), 90 días (ORa, 1,06; IC 95%, 1,03-1,09) y 1 año (ORa, 1,05; IC 95%, 1,02-1,09) después de la cirugía. Las probabilidades de mortalidad aumentaron en el grupo antes del fin de semana en comparación con el grupo después del fin de semana a los 30 días (ORa, 1,09; IC del 95%, 1,03-1,16), a los 90 días (ORa, 1,10; IC del 95%, 1,03-1,17) y a 1 año (ORa, 1,12; IC del 95%, 1,08-1,17).
Conclusiones y relevancia En este estudio retrospectivo multiinstitucional, los pacientes que se sometieron a cirugía inmediatamente antes del fin de semana tuvieron un riesgo significativamente mayor de complicaciones, reingresos y mortalidad en comparación con los tratados después del fin de semana. Se necesitan más estudios para comprender las diferencias en la atención que pueden respaldar estas observaciones y garantizar que los pacientes reciban atención de alta calidad independientemente del día de la semana.
Introducción
Los hospitales y los sistemas de atención médica tienen variaciones en la estructura y organización operativa durante la transición de los días de semana a los fines de semana.1,2El efecto de fin de semana se refiere a la posibilidad de peores resultados para los pacientes durante los fines de semana, en comparación con los días de semana. 3-6 En cirugía, este concepto también puede aplicarse a aquellos que se someten a una cirugía inmediatamente antes del fin de semana, que reciben atención postoperatoria durante el fin de semana. Varios estudios7-13 con enfoque en la mortalidad entre subespecialidades específicas han demostrado resultados contradictorios.
Hasta la fecha, pocos estudios han examinado el efecto del fin de semana en los resultados posoperatorios de manera integral, en una variedad de resultados (p. ej., mortalidad y complicaciones) a corto plazo (30 días), intermedios (90 días) y a largo plazo (1 año) entre múltiples especialidades quirúrgicas, incluidos los procedimientos electivos y emergentes. Por lo tanto, realizamos un estudio de cohorte retrospectivo basado en la población de pacientes sometidos a cirugía en Ontario, Canadá, para examinar la asociación entre el efecto del fin de semana (comparando la cirugía inmediatamente antes del fin de semana con la cirugía después del fin de semana) y los resultados postoperatorios. Se planteó la hipótesis de que la cirugía realizada inmediatamente antes de un fin de semana se asocia con peores resultados postoperatorios en comparación con la cirugía realizada después del fin de semana.
Método y diseño del estudio
Realizamos un análisis de cohorte retrospectivo basado en la población de adultos sometidos a procedimientos quirúrgicos comunes en Ontario, Canadá, entre el 1 de enero de 2007 y el 31 de diciembre de 2019. En Ontario, los residentes tienen acceso a un plan de atención médica universal proporcionado por un solo pagador del gobierno, el Programa de Seguro de Salud de Ontario. Identificamos procedimientos representativos en una variedad de subespecialidades, incluyendo cirugía cardiotorácica, cirugía general, neurocirugía, obstetricia y ginecología, cirugía ortopédica, otorrinolaringología, cirugía plástica, cirugía torácica, urología y cirugía vascular utilizando un proceso de consenso multidisciplinario que incluyó cirujanos de varias subespecialidades, anestesiólogos e internistas (no coautores de este artículo). 14-16 Este estudio se realizó de acuerdo con las directrices de presentación de informes del Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE).17 El protocolo del estudio fue aprobado por la Junta de Ética en Investigación del Hospital Mount Sinai. No se necesitó el consentimiento informado porque los datos están anonimizados, de acuerdo con 45 CFR §46.
Fuentes de datos
Se recuperaron datos de varias bases de datos de atención médica disponibles en el CIEM. Recopilamos información sobre los procedimientos primarios y las complicaciones de los registros de la base de datos del Programa de Seguro de Salud de Ontario; datos de diagnóstico, procedimiento y alta de la base de datos de resúmenes de alta del Instituto Canadiense de Información de Salud y bases de datos de cirugía en el mismo día; información demográfica del paciente de la Base de Datos de Personas Registradas; e información demográfica de los médicos de la base de datos de médicos del CIEM.
Derivación de cohortes
Se seleccionaron pacientes adultos que se habían sometido a 1 de los 25 procedimientos de interés (eTable 1 en el Suplemento 1) durante el período de estudio (eFigure en el Supplement 1). Se excluyó a los pacientes menores de 18 años, a los que no eran residentes de Ontario, a los que les faltaban datos, a los que se sometieron a múltiples procedimientos quirúrgicos el mismo día y a los que no se sometieron a procedimientos quirúrgicos antes o después del fin de semana.
Medidas de resultados
El resultado primario fue un compuesto binario de mortalidad, complicaciones y reingresos a los 30 días después del procedimiento. 18,19 Los resultados secundarios fueron el resultado compuesto a los 90 días y 1 año, junto con la muerte, el reingreso por cualquier causa y las complicaciones en cada momento, así como la duración de la estancia hospitalaria (LOS) y la duración de la cirugía índice. Todos los resultados se determinaron a priori. Las complicaciones incluidas se muestran en la Tabla 2 del Suplemento 1. Se identificaron los resultados utilizando los códigos de procedimiento y diagnóstico recopilados para todos los pacientes y hospitales de Ontario. De 18 a20 años
Exposición
Se evaluó la fecha de la cirugía del paciente como el día antes del fin de semana (generalmente el viernes o el día inmediatamente anterior a un fin de semana largo) o el día después del fin de semana (generalmente el lunes o el día inmediatamente después de un fin de semana largo). Incluimos 9 días festivos nacionales canadienses observados en Ontario: Día de Año Nuevo, Día de la Familia, Viernes Santo, Día de la Victoria, Día de Canadá, Día del Trabajo, Día de Acción de Gracias, Día de Navidad y Día de San Esteban.
Covariables
Se capturaron las covariables relacionadas con el paciente, el cirujano, el anestesiólogo, el centro y las características del tratamiento. Las variables del paciente incluyeron edad, sexo, carga de comorbilidad (Johns Hopkins Aggregate Diagnosis Group), ruralidad y nivel socioeconómico. Las variables del médico y del anestesiólogo fueron la edad, el sexo, la especialidad, el volumen anual de casos y los años de práctica. Las variables del centro y del tratamiento incluyeron el tipo de centro (académico frente a comunitario), la vía de admisión (optativa frente a urgente), la complejidad del caso, así como el año y la duración de la cirugía índice (eTable 3 en el Suplemento 1).
Análisis estadístico
El análisis de los datos se realizó de octubre a noviembre de 2022. Comparamos las características del paciente, el cirujano, el anestesiólogo, el centro y el tratamiento entre los grupos antes y después del fin de semana utilizando diferencias estandarizadas, con una diferencia estandarizada definida como mayor que 0,10. 21
Se utilizaron ecuaciones de estimación generalizadas multivariadas con una estructura de correlación independiente, teniendo en cuenta las covariables, con agrupamiento en el procedimiento quirúrgico para estimar la asociación entre el día de la cirugía en relación con el fin de semana y los resultados a los 30 días, 90 días y 1 año de la cirugía índice. Dada la variación de los resultados entre los procedimientos, se optó por agrupar en función del procedimiento realizado; por lo tanto, el modelo nos permite comparar funcionalmente los resultados dentro de un procedimiento (eTable 4 en el Suplemento 1).
Para estimar las tasas y medias de eventos absolutos ajustados, se utilizaron modelos con una distribución de Poisson con enlace logarítmico para resultados binarios y modelos con binomio negativo con enlace logarítmico para resultados continuos (LOS y duración de la cirugía). Se calcularon la diferencia absoluta ajustada al riesgo y el IC del 95% para el resultado compuesto en cada punto temporal. Se utilizaron modelos con enlace logit para estimar los efectos relativos ajustados (presentados como odds ratio ajustado [ORa] para resultados binarios o riesgo relativo ajustado para resultados continuos). Las estimaciones se ajustaron para el valor mediano de las covariables continuas y el tercer cuartil o quintil de las covariables categóricas. Se realizó un análisis de sensibilidad a priori añadiendo la duración de la cirugía índice como covariable adicional.
Se realizaron análisis de subgrupos basados en variables predeterminadas para evaluar la heterogeneidad del efecto según las características del paciente, el cirujano, el anestesiólogo, el centro y el tratamiento. Para evaluar más a fondo la heterogeneidad del efecto, se evaluaron varios subgrupos determinados a priori, entre ellos la urgencia quirúrgica (emergente frente a electiva) y la complejidad del caso (baja frente a alta) (eTable 5 in Supplement 1). 15,20 Para garantizar que los tipos de cirugía realizados antes y después del fin de semana no afectaran los resultados, utilizamos la agrupación basada en códigos de tarifas de procedimiento, de modo que, analíticamente, los resultados de los pacientes solo se compararon dentro del mismo procedimiento. 14,20
Se realizaron varios análisis de sensibilidad post hoc. Para investigar una asociación dosis-respuesta entre la proximidad al fin de semana y los resultados, se incluyó a los pacientes sometidos a cirugía 2 días antes (generalmente jueves y viernes) y después (generalmente lunes y martes) del fin de semana. A continuación, entre los casos emergentes, examinamos si el aplazamiento de la cirugía (p. ej., retraso del tratamiento durante el fin de semana) afectaba los resultados. Definimos la cirugía de urgencia diferida como aquellas que se sometieron a cirugía de emergencia 2 o más días después del mismo ingreso de urgencia para la cirugía índice. Eliminamos los fines de semana festivos de nuestro análisis, limitando la cohorte a los pacientes sometidos a cirugía alrededor de los fines de semana regulares. Para evaluar las posibles diferencias en las asociaciones dentro de un subgrupo moderno, limitamos la cohorte a los pacientes sometidos a cirugía entre 2015 y 2019. Finalmente, limitamos la cohorte analítica a los pacientes que pasaron al menos 48 horas en el hospital después de la cirugía.
La significación estadística se estableció en P < .05 con base en una comparación de 2 colas. Todos los análisis se realizaron utilizando el software SAS Enterprise Guide versión 6.1 (SAS Institute).
Resultados
Datos demográficos y resultados de referencia
La cohorte final incluyó 429 691 pacientes (edad media [DE], 58,6 ± 16,9 años; 270 002 pacientes mujeres [62,8%]); 199 744 (46,5%) estaban en el grupo previo al fin de semana y 229 947 (53,5%) estaban en el grupo posterior al fin de semana (Tabla 1). La mayoría de los pacientes residían en zonas urbanas (379 056 pacientes [88,2%]), con una distribución casi uniforme de los pacientes en los quintiles de ingresos (Tabla 1). De los procedimientos estudiados, 363 608 (84,6%) fueron electivos y 66 083 (15,4%) urgentes. Las únicas características con una diferencia estandarizada superior a 0,10 fueron la edad del cirujano y los años en la práctica, siendo los cirujanos en el grupo antes del fin de semana ligeramente más jóvenes (mediana de edad [IQR], 47 [40-55] años frente a 48 [42-56] años) y menos experimentados (mediana de tiempo en la práctica, 14 [7-22] años frente a 17 [8-23] años) que los cirujanos en el grupo posterior al fin de semana (Tabla 1). Todas las demás características del paciente, cirujano, anestesiólogo y hospital fueron equilibradas. Los cirujanos que operaban el viernes tenían un poco menos de años de ejercicio (media [DE], 22,5 [10,2] años) en comparación con la media de todos los días de la semana (media [DE], 23,1 [10,0] años) (eTable 6 en el Suplemento 1).
Resultados a los 30 días
A los 30 días después de la cirugía índice, los pacientes del grupo previo al fin de semana tenían más probabilidades que los del grupo posterior al fin de semana de experimentar el resultado primario compuesto (8,49% [IC del 95%, 7,61%-9,46%] frente al 8,13% [IC del 95%, 7,27%-9,10%]; ORa, 1,05 [IC del 95%, 1,02-1,08]) (Tabla 2 y Tabla 3). La diferencia absoluta ajustada por riesgo fue del 0,36% (IC del 95%, 0,21%-0,49%) (eTable 7 en el Suplemento 1). Además, se observó un aumento en todos los componentes de esta medida compuesta (Figura). Las probabilidades de mortalidad aumentaron en el grupo previo al fin de semana a los 30 días (ORa, 1,09 [IC 95%, 1,03-1,16]). Además, la cirugía antes del fin de semana se asoció con una duración más prolongada de la estancia hospitalaria (riesgo relativo ajustado, 1,06 [IC 95 %, 1,04-1,08]).
Resultados intermedios (90 días) y a largo plazo (1 año)
Los pacientes sometidos a cirugía en el grupo previo al fin de semana tuvieron tasas más altas del resultado primario compuesto en comparación con el grupo posterior al fin de semana a los 90 días (12,14% [IC 95%, 11,28%-13,06%] frente a 11,58% [IC 95%, 10,76%-12,45]; ORa, 1,06 [IC 95%, 1,03-1,09]) y a 1 año (22,64% [IC 95%, 21,04%-24,38%] vs 21,84% [IC 95%, 20,49%-23,29%]; ORa, 1,05 [IC 95%, 1.02-1.09]) (Tabla 2 y Tabla 3). La diferencia absoluta ajustada al riesgo fue del 0,57% (IC del 95%, 0,39%-0,74%) a los 90 días y del 0,81% (IC del 95%, 0,58%-1,04%) a 1 año (eTable 7 en el Suplemento 1). Esta diferencia se observó para cada componente del criterio de valoración primario (muerte, reingreso y complicación), así como para la LOS cuando se evaluó a los 90 días y al año (figura). Las probabilidades de mortalidad aumentaron en el grupo antes del fin de semana en comparación con el grupo después del fin de semana a los 90 días (ORa, 1,10 [IC 95%, 1,03-1,17]) y 1 año (ORa, 1,12 [IC 95%, 1,08-1,17]).
Análisis de subgrupos y sensibilidad
No encontramos evidencia de modificación del efecto cuando se estratificaron por factores específicos del paciente, específicos del cirujano y del anestesiólogo, o por el estado hospitalario (figura). Sin embargo, se identificaron diferencias en los resultados según la urgencia del procedimiento (electivo versus emergente). Someterse a una cirugía antes del fin de semana se asoció con malos resultados para los procedimientos electivos (ORa, 1,04; IC del 95%, 1,02-1,07), pero mejores resultados para los procedimientos emergentes (ORa, 0,96; IC del 95%, 0,94-0,99) (P para heterogeneidad = 0,01) (Figura). Sin embargo, después de la retirada de los pacientes cuya cirugía de emergencia se aplazó hasta después del fin de semana (cirugía de emergencia diferida), encontramos que la tasa de eventos ajustada del criterio de valoración compuesto fue mayor para el grupo previo al fin de semana (8,24%; IC del 95%, 7,39%-9,19%) en comparación con el grupo posterior al fin de semana (7,91%; IC del 95%, 7,07%-8,84%) tanto a los 30 días como a los 90 días (eTable 8 en el Suplemento 1).
Los resultados fueron consistentes con el análisis primario en todos los análisis de sensibilidad. Se analizó según la duración de la cirugía (eTable 9 en el Suplemento 1); se agruparon sobre la base del código de tarifa del procedimiento para los resultados a 30 días, 90 días y 1 año (tabla electrónica 10 en el Suplemento 1); ampliamos la ventana previa y posterior al fin de semana a 2 días (Figura; Tabla 11 en el Suplemento 1); comparamos los modelos no ajustados frente a los ajustados para los factores del paciente y del centro frente a los ajustados para los factores del paciente, el centro y el médico (eTable 12 en el Suplemento 1); Restringimos a los pacientes tratados alrededor de los fines de semana no festivos; nos limitamos a una cohorte más contemporánea; y se restringió a los pacientes que permanecieron al menos 48 horas en el hospital después de la cirugía (Tabla 3).
Discusión
En este estudio de cohorte, entre los adultos que se sometieron a procedimientos quirúrgicos, las probabilidades de resultados posoperatorios adversos, incluida la muerte, la readmisión y las complicaciones a corto y largo plazo, aumentaron en un 5% para los pacientes que se sometieron a cirugía inmediatamente antes del fin de semana. El efecto de este fin de semana se observó en múltiples subespecialidades, en particular entre los pacientes que se sometieron a operaciones electivas. Este estudio es novedoso porque analiza de manera integral el efecto del fin de semana en los resultados perioperatorios, incluidas todas las especialidades quirúrgicas, abarcando procedimientos quirúrgicos emergentes y no emergentes, y analizando los resultados a corto plazo (30 días), intermedios (90 días) y a largo plazo (1 año).
Nuestro estudio es consistente con la mayoría de la literatura publicada, lo que indica un mayor riesgo de resultados postoperatorios adversos entre los pacientes sometidos a cirugía antes del fin de semana. 9,22 Aylin et al 9 analizaron la cirugía electiva en hospitales públicos ingleses en múltiples especialidades y encontraron que los pacientes que se sometieron a cirugía el lunes tenían un menor riesgo de muerte dentro de los 30 días en comparación con todos los demás días de la semana. En un estudio internacional,23 someterse a un procedimiento quirúrgico electivo el viernes en lugar del lunes se asoció con un aumento de hasta el 20 % en el riesgo de mortalidad a los 30 días en los Países Bajos. Además, la cirugía previa al fin de semana se ha asociado con una disminución de la adherencia a las medidas del proceso (p. ej., movilización y retirada del catéter de Foley) en un gran estudio multiinstitucional norteamericano. 24 En un meta-análisis25 con más de 8 millones de pacientes, los procedimientos electivos antes del fin de semana (jueves y viernes) se asociaron con una mortalidad estadísticamente significativamente mayor en comparación con los procedimientos quirúrgicos posteriores al fin de semana (lunes). Específicamente, el jueves se asoció con un 12 por ciento más de probabilidades agrupadas de mortalidad a corto plazo, y el viernes se asoció con un 24 por ciento más de probabilidades agrupadas en comparación con el lunes. 25 También se ha trabajado para examinar si existe el efecto fin de semana con diagnósticos específicos. Por ejemplo, Palmer et al26 demostraron que los pacientes con accidente cerebrovascular que ingresan durante el fin de semana tienen una mayor probabilidad de no recibir atención urgente y tienen peores resultados que aquellos que ingresan durante los días laborables. En otro estudio de más de 3000 hospitales,27 los pacientes que se presentaron por hemorragia gastrointestinal durante el fin de semana tenían un riesgo más alto de someterse a una cirugía y tasas más altas de mortalidad. Sin embargo, mediante el uso de datos de Ontario, Dubois et al28 no encontraron diferencias en la mortalidad a los 30 días para los procedimientos quirúrgicos electivos realizados el viernes en comparación con el lunes, un hallazgo que contradice los del presente estudio. Es probable que las diferencias metodológicas clave expliquen esto: Dubois et al28 incluyeron solo procedimientos electivos que requerían una estancia hospitalaria mínima de 2 días y excluyeron cualquier procedimiento realizado después del horario laboral regular. Además, nuestro estudio agregó métricas adicionales importantes de complicaciones y readmisiones, e incorporó específicamente los fines de semana largos en nuestro análisis. En comparación, Dubois et al28 examinaron las variaciones en las complicaciones a lo largo de los días de la semana y no identificaron ninguna asociación entre el día de la semana y la mortalidad a los 30 días o los resultados de seguridad sanitaria, incluyendo el reingreso, la reoperación o el ingreso en la unidad de cuidados intensivos.
La ubicuidad del efecto fin de semana en múltiples sistemas hospitalarios de diferentes países habla de causas multifactoriales que persisten a pesar de las variaciones en la estructura de la atención sanitaria. Es probable que los factores a nivel del sistema, como las diferencias de personal, la disponibilidad de servicios y los obstáculos para la coordinación de la atención, contribuyan. En un estudio29 que cuantificó la dotación de personal, se mostró que las cifras de todos los miembros del personal (médicos, enfermeras y otro personal clínico) disminuyeron drásticamente durante el fin de semana. Esto puede contribuir al efecto observado del fin de semana a través de un mecanismo de fracaso en el rescate, es decir, un equipo de fin de semana con poco personal puede tener menos probabilidades de detectar y actuar sobre las complicaciones agudas en una etapa temprana de su evolución, lo que lleva a una mayor tasa de complicaciones para los pacientes.
Además de la reducción de personal, también hay variaciones en la experiencia del personal durante el fin de semana. Nuestros resultados demuestran que más cirujanos junior (aquellos con menos años de experiencia) están operando el viernes, en comparación con el lunes; Esta diferencia en la experiencia puede desempeñar un papel en las diferencias observadas en los resultados. Examinamos los efectos comparativos del ajuste por factores del centro, el paciente y el médico en nuestros modelos (eTable 12 en el Suplemento 1), con los efectos consistentes en todos los modelos, pero reducidos en magnitud cuando se agregaron los factores del médico, lo que sugiere que el efecto del fin de semana está asociado en gran medida con las características del médico. La disminución del acceso a colegas o consultores de mayor antigüedad el viernes puede agravar aún más este problema, y se ha demostrado que afecta las complicaciones y la LOS. 22 Además, los equipos de fin de semana pueden estar menos familiarizados con los pacientes que el equipo de lunes a viernes que anteriormente se encargaba de la atención. 29,30 Además, es probable que estas deficiencias se vean magnificadas por la menor disponibilidad de pruebas, procedimientos de intervención y herramientas que requieren muchos recursos, y que de otro modo podrían estar disponibles entre semana. 2,31,32 Los pacientes tienen menos probabilidades de ser dados de alta durante el fin de semana, lo que puede estar relacionado con las diferencias en la disponibilidad de personal médico, lo que provoca retrasos en la toma de decisiones sobre el alta y un aumento de la LOS. 33
Nuestro análisis de subgrupos demostró diferencias según la urgencia del procedimiento, con tasas más bajas de eventos adversos para los pacientes sometidos a cirugía de emergencia antes del fin de semana. Este hallazgo puede explicarse por un retraso en la atención de los pacientes que presentan afecciones emergentes inmediatamente antes o durante el fin de semana, como lo demuestra nuestro análisis de la cirugía de emergencia diferida. Después de la eliminación de los pacientes que se presentaron antes del fin de semana pero que no se sometieron a la cirugía hasta después del fin de semana, encontramos que la tasa de eventos del criterio de valoración compuesto fue más alta en el grupo previo al fin de semana, lo que coincide con nuestros hallazgos en otros subgrupos. La intervención inmediata puede beneficiar a los pacientes que se presentan de manera urgente y puede compensar el efecto del fin de semana, pero cuando la atención se retrasa o se retrasa hasta después del fin de semana, los resultados pueden verse afectados negativamente debido a una presentación más grave de la enfermedad en el quirófano. Por el contrario, un análisis de subgrupos no demostró diferencias en los resultados según la complejidad del caso (complejidad baja frente a alta). Sin embargo, es muy probable que los cirujanos anticipen una disminución del acceso a los recursos durante el fin de semana y programen intencionalmente casos más fáciles con pacientes menos complejos inmediatamente antes del fin de semana. La persistencia de un efecto de fin de semana, a pesar de este posible sesgo mitigador, da más credibilidad a la importancia de comprender el efecto de fin de semana y sus repercusiones para los pacientes. Finalmente, el efecto fin de semana se diluye al expandir la ventana previa al fin de semana y después del fin de semana, lo que demuestra que la asociación es mayor en los días inmediatamente posteriores al fin de semana.
Nuestros hallazgos subrayan la necesidad de un examen crítico de las prácticas actuales de programación quirúrgica y asignación de recursos. Un enfoque a considerar es la optimización de las vías de atención perioperatoria para mitigar los resultados adversos. Esto puede implicar iniciativas para mejorar la adherencia a los protocolos postoperatorios estandarizados, como la movilización y la retirada del catéter de Foley24, así como estrategias de comunicación mejoradas. Además, los enfoques sistémicos y los esfuerzos en materia de políticas de atención de la salud también pueden contribuir a mitigar estas disparidades.
Resumen de los puntos principales del artículo «Nudging: Cambios de Comportamiento en la Salud»:
Introducción al Nudging: El nudging es un concepto popularizado por Richard Thaler y Cass Sunstein en 2008, y se refiere a aspectos de la arquitectura de elección que alteran el comportamiento de las personas de manera predecible sin prohibir opciones ni cambiar significativamente incentivos económicos.
Aplicaciones del Nudging en la Salud: El nudging se puede usar en la atención sanitaria para fomentar prácticas saludables, como la vacunación, la prescripción de genéricos y la reducción del uso innecesario de antibióticos. Ejemplos incluyen recordatorios basados en texto y cambios en la presentación de opciones.
Diseño de Nudges: Para diseñar un nudge efectivo, se debe identificar la conducta objetivo, determinar la fricción y el combustible de la conducta, y diseñar e implementar el nudge.
Ventajas del Nudging: Estos empujoncitos ayudan a superar problemas y mejorar la salud de los ciudadanos sin coaccionarlos, preservando la autonomía.
Ejemplos Prácticos: El artículo menciona varios ejemplos prácticos de nudges, como colocar frutas a la altura de los ojos para fomentar una alimentación saludable y usar colores e imágenes para guiar el comportamiento.
Controversias y Críticas: El nudging ha sido criticado por su potencial para reducir la autonomía y la dignidad, aunque sus defensores argumentan que es una forma de crear un entorno que promueve el bien mayor.
Nudging en la Medicina del Estilo de Vida: La medicina del estilo de vida utiliza principios del nudging para fomentar prácticas saludables, como la alimentación saludable y la actividad física.
Conclusión: Los nudges pueden ser una herramienta útil en la gestión de problemas de salud relacionados con el estilo de vida, pero deben usarse junto con otras metodologías de cambio de comportamiento basadas en la evidencia
Introducción de Carlos Alberto Díaz:Estamos viviendo una época particular donde la digitalización, la automatización, y la datificación, donde la atención médica se modificará, por ello los profesionales, médicos, enfermeros, kinesiólogos, administrativos deben saber actuar en esta medicina personalizada y de precisión. Reconfiguran el trabajo y las experiencias de los profesionales y de los pacientes, los datos sanitarios cada vez se están convirtiendo en activos más valiosos, asimismo se requiere la participación y la actitud informada, activa, positiva, de los pacientes. Por ello debemos informarlos adecuadamente. Potenciar su acción. Utilizar estímulos conocidos como nudge.
El concepto de «nudge» fue popularizado por el libro de Richard Thaler y Cass Sunstein, Nudge (2008 ). Estos autores definieron los empujoncitos como “cualquier aspecto de la arquitectura de elección que altera el comportamiento de las personas de una manera predecible sin prohibir ninguna opción ni cambiar significativamente sus incentivos económicos. Para que cuente como un simple empujoncito, la intervención debe ser fácil y barata de evitar” (Thaler y Sunstein).2008 ,
El nudge hace a lo que se denomina arquitectura de la decisión. Las acciones basadas en el nudging para fomentar practicas saludables, normas de seguridad, cambios en el estilo de vida, tan necesarios en esta época, de las enfermedades crónicas no transmisibles.También por ejemplo para la prescripción de genéricos. La vacunación contra la gripe. Reducir la prescripción innecesaria de los antibióticos. Se debe elegir el nudge adecuado, para generar el efecto que se desea. Tendrán éxito cuando se adaptan bien al flujo de trabajo de los tomadores de decisiones clave y los prescriptores. Que se completen adecuadamente las historias clínicas. Sería como pequeños empujoncitos para tomar la decisión más correcta para el paciente y el sistema de salud. Estos nudge generan pequeños cambios en el entorno de las personas. Son técnicas que sirvan para cambiar el comportamiento de las personas que podemos usar los profesionales para mejorar la vida de los pacientes y las sociedades. Esto tuvo origen en la economía conductual. Sabiendo como las personas toman decisiones en función a conductas predeterminadas. Es una herramienta útil para que en todos los ámbitos de la gestión la aprendamos a aplicar. No para manipular, sino que siendo éticamente correctas se utilizan para modificar los resultados. El nudging es una característica del entorno que influye en las elecciones de las personas sin coaccionarlas. Esto ayuda a que los ciudadanos coman más sano, que hagan ejercicio, que adhieran a los tratamientos, que mejoren los resultados en el mundo real.
Ejemplos de nudging en la atención sanitaria:
Recordatorios: recordatorios basados en texto para vacunarse o en los atados de cigarrillos es perjudicial para la salud o los hexágonos negros de excesos de grasas o azúcar.
Configuración predeterminada: cambiar la configuración predeterminada para fomentar determinados comportamientos.
Orden de la presentación: cambiar el orden en el que se presentan las opciones en un formulario.
Consecuencia de las opciones: cambiar las consecuencias de diferentes opciones.
Notas: incluye una nota que indica que la mayoría de las personas eligen una determinada opción.
Poner la fruta a la altura de los ojos cuenta como un nudge. Los nudges no son impuestos, multas, subsidios, prohibiciones o órdenes.
“La forma en que enmarcamos la información y la forma en que se describen las opciones puede tener un enorme impacto en el comportamiento del paciente, y realmente necesitamos centrar una atención más estratégica en cómo diseñamos esas opciones para ayudar a impulsarlos en la dirección correcta”, dijo el director de la Unidad Nudge de Penn Medicine, Mitesh Patel.
Como diseñar un Nudge:
(1) identificar la conducta objetivo,
(2) determinar la fricción y el combustible de la conducta, y
(3) diseñar e implementar un nudge, así como el mapa del proceso conductual y el marco EAST.
Accesibilidad de alimentos individuales: técnicas relacionadas con la accesibilidad, incluido el reposicionamiento y reemplazo de alimentos;
Presentación de alimentos individuales: técnicas relacionadas con las formas y cantidades de alimentos, paquetes de alimentos y porciones de comida;
Uso de mensajes e imágenes: técnicas que incluyen carteles, etiquetas, pegatinas y letreros, imágenes y esculturas delgadas, huellas y pancartas, secuencias en menús, indicaciones verbales y retroalimentación;
Uso de información respaldada por tecnología: técnicas que proporcionan retroalimentación a partir de medidas de seguimiento, mensajes de texto, campañas web, correo electrónico, videos en línea y juegos.
Uso de herramientas que afectan los sentidos: técnicas para activar los sentidos como la vista, el olfato y el gusto;
Ledderer et al. observaron que 42 de 66 estudios informaron un efecto positivo (es decir, las intervenciones de estímulo promovieron conductas saludables), mientras que tres estudios indicaron efectos negativos. Todos los hallazgos negativos implicaron estímulos mediante mensajes e imágenes, mientras que un hallazgo implicó incentivos financieros.
El nudging como apoyo al cambio de conducta en la medicina del estilo de vida
En los últimos 15 a 20 años, se ha observado un fuerte crecimiento de los enfoques de la medicina del estilo de vida en la atención de la salud 1 , 2 en todo el mundo. El número de miembros individuales del Colegio Americano de Medicina del Estilo de Vida es superior a 6000 3 y ahora existen Colegios y Sociedades de Medicina del Estilo de Vida establecidos en todo el mundo en varios países, incluidos los EE. UU., el Reino Unido, Australia, Brasil, India, Rumania, Portugal y Hungría, por nombrar solo algunos. 4
A pesar de esto, la carga de enfermedades crónicas o relacionadas con el estilo de vida sigue afectando a muchos países de todo el mundo. 5 Por ejemplo, la Asociación Estadounidense de Diabetes 6 publicó un informe en 2018 en el que se señalaba que los costes totales del tratamiento de la diabetes diagnosticada en los EE. UU. en 2017 fueron de 327 000 millones de dólares. Un enfoque prometedor para aumentar los esfuerzos actuales para mejorar la salud y reducir los costes sanitarios se encuentra en la idea de los «empujoncitos» 7 —los sistemas y procesos que facilitan que una persona siga una pauta conductual—. Ya se ha establecido el amplio valor de los empujoncitos en la atención sanitaria. Se pueden utilizar para guiar o incluso fomentar determinados comportamientos. Patel et al. 8 sostienen que «los empujoncitos eficaces abundan en la atención sanitaria porque las arquitecturas de elección guían nuestro comportamiento, lo sepamos o no».
En concreto, el nudging ofrece una oportunidad para influir en el cambio de conductas sanitarias a nivel de la comunidad local. Se trata de un nivel que va más allá del ámbito común de la interacción directa entre médico y paciente y, al mismo tiempo, es más granular que los enfoques de salud pública. Los proveedores de atención primaria y de salud afines pueden cultivar y dar forma al entorno en el que se prestan las intervenciones de atención al paciente. Estas oportunidades incluyen los entornos y las salas de tratamiento, la decoración, las entradas y las maneras en que los pacientes pueden interactuar con estos entornos.
Nudging
Los orígenes del “nudge” se encuentran en la economía del comportamiento y la teoría política. La noción del “nudge” fue popularizada por los académicos de la Universidad de Chicago Thaler y Sunstein 7 en su libro homónimo de 2008. Sostuvieron que el “nudge” hace uso de la “arquitectura de la elección” y puede considerarse un tipo de “paternalismo libertario”. En esencia, un “nudge” aumenta la probabilidad (pero no garantiza) de que un individuo tome una decisión particular. Son las señales de su entorno para tomar decisiones. No deben restringir la elección individual. Esto se logra modificando el entorno, o elementos del mismo, de una manera que dé señales de los procesos cognitivos deseados. Por ejemplo, se puede alentar a los peatones a adherirse a un lado de un pasillo pintando flechas direccionales en el suelo. Esto no garantiza que siempre lo hagan, pero sí estimula fuertemente un comportamiento preferido al caminar de esa manera. De manera similar, la ubicación de depósitos de residuos que separan el vidrio del papel, de los residuos reutilizables y no reciclables, no garantiza que los consumidores clasifiquen sus residuos en consecuencia; Sin embargo, el uso de colores e imágenes que indican y quizás evocan respuestas emocionales, empujan a los consumidores en la dirección deseada. Muchos sistemas de eliminación de desechos funcionan con colores de semáforo. Un ejemplo famoso de este tipo de empuje es el grabado de una mosca de tamaño natural en el centro de los urinarios de porcelana de los baños masculinos del aeropuerto Schiphol de Ámsterdam, en un esfuerzo por reducir los derrames en el suelo.Se demostró que esto dio como resultado una reducción del 80% de dichos derrames. 9 En cada uno de los ejemplos anteriores, se asigna un valor a un resultado deseado. Ese valor representa un bien mayor en lugar de un beneficio para un individuo, y la arquitectura ambiental está diseñada o modificada de una manera que aumenta la probabilidad de que este comportamiento se muestre en general.
El nudging no está exento de controversias. Su postura de paternalismo libertario ha sido criticada 10 , 11 por su potencial para reducir la autonomía y la dignidad y violar las libertades individuales, al privilegiar una construcción particular del bien que puede no ser una elección que el individuo haría por sí mismo. Otras críticas, particularmente pertinentes al área del cambio de comportamiento, sostienen que el nudging ofrece una plataforma limitada en la que se puede basar un cambio de comportamiento duradero y sostenible. 12
Sunstein ha respondido a estas críticas, 13 en parte argumentando que es imposible crear un entorno que no tenga una arquitectura de elección. Si esa arquitectura existe inherentemente, ¿no es entonces moralmente correcto crear y mantener una arquitectura que proporcione el mayor bien?
Los nudging tampoco deberían generar grandes costos continuos, para que su uso sea generalizado. Si bien pueden generarse costos al diseñar y establecer una arquitectura de elección particular, su uso continuo no debería ser costoso, ni para el individuo ni para la comunidad. Es evidente que cuanto más se puedan considerar estos empujoncitos conductuales en la etapa de diseño de cualquier entorno, menor será el costo de construcción e inclusión.
Los empujoncitos tampoco deben confundirse con simples recompensas por participar en una conducta. Ofrecer un incentivo financiero para que alguien coma fruta es un sistema de recompensa (y probablemente costoso a largo plazo). Organizar el entorno construido de manera que la fruta (en lugar de otra opción) sea fácilmente visible y accesible es un empujoncito.
El nudging, o el uso de la arquitectura de elección para influir en el comportamiento, no debe considerarse una solución a los desafíos de fomentar un comportamiento prosocial y prosalud. Más bien, es mejor verlo como una de las diversas herramientas disponibles para los responsables de las políticas, los educadores y los profesionales. Cuando se utiliza junto con campañas de educación de salud pública convincentes y el uso de metodologías de cambio de comportamiento basadas en la evidencia, como el coaching de salud, 14 , 15el nudging puede ocupar su lugar como un componente útil del entorno construido que fomenta (pero no garantiza) comportamientos prosociales y prosalud.
Los profesionales de la salud que habitualmente trabajan con pacientes y clientes de forma individual, aún tienen oportunidades de incidir en el comportamiento de su clientela, considerando las formas en que utilizan la arquitectura de elección en las salas de consulta, los centros de tratamiento y otros lugares de trabajo. Esta arquitectura de elección puede invitar a los pacientes a actuar o pensar de maneras particulares que favorezcan su propia salud y bienestar.
La intersección del empuje y la autonomía
La autonomía ha sido identificada como un componente clave del cambio exitoso y sostenible de la conducta de salud. 16 – 18 Deci y Ryan la describen como una “necesidad psicológica primaria” en su obra seminal sobre la teoría de la autodeterminación (SDT). La SDT sostiene que la satisfacción de la autonomía (junto con otras dos necesidades primarias: competencia y relación), forma la base para la motivación, el compromiso y la persistencia de alta calidad con una acción. Una subteoría de la SDT, la teoría de la necesidad psicológica básica (BPNT), define la necesidad psicológica básica como “ un nutriente psicológico que es esencial para el ajuste, la integridad y el crecimiento de los individuos”. 20 Propone que el bienestar psicológico y el funcionamiento óptimo se basan, en parte, en la satisfacción de la necesidad psicológica básica de autonomía.
Aunque los empujoncitos apuntan a un resultado conductual deseado en particular, preservan la autonomía al invitar, en lugar de obligar, a las personas a mostrar el comportamiento. Las flechas direccionales en el pavimento para peatones invitan, en lugar de obligar, a las personas a caminar por un lado de la acera. Mostrar las palabras » Gracias por respetar el límite de velocidad «, quizás acompañadas de la imagen de una cara sonriente, en una señal de obras en la carretera tiene el mismo efecto. Colocar fruta a la altura de los ojos por parte de un cajero de un supermercado, o, en este sentido, colocar dulces en el mismo lugar, también invita, pero no obliga a la conducta.
De esta manera, los empujoncitos mantienen la autonomía en lugar de minimizarla. En el ejemplo anterior de la fruta y los dulces, la noción de “paternalismo libertario” 7 también es evidente. Por el bien de la salud pública e individual, el consumo de fruta, en lugar de dulces, es deseable. Si los dulces están disponibles pero en una posición más difícil de identificar y localizar que la fruta, se puede argumentar que se está manipulando al consumidor. Tal vez esto sea correcto; sin embargo, esgrimir un argumento de salud para colocar ambos artículos en posiciones iguales es evidentemente carente de mérito.
Otra subteoría de la TAD, la teoría de la motivación relacional (TMR), postula que las relaciones de alta calidad pueden satisfacer la necesidad psicológica de conexión (de manera similar a la teoría PERMA de Seligman). 21 Es importante destacar que las relaciones de alta calidad también pueden satisfacer algunas necesidades de autonomía. Para los profesionales médicos y de la salud, esto debería suscitar reflexiones sobre las formas en que las relaciones cultivadas con los pacientes, directa o indirectamente, mejoran (o limitan) la autonomía. Cada acción que realiza un profesional de la salud es filtrada subconscientemente por el paciente o cliente para su efecto de mejora de la autonomía.
Oportunidades en la medicina del estilo de vida
La medicina del estilo de vida se ha definido como “la aplicación de principios ambientales, conductuales, médicos y motivacionales a la gestión (incluido el autocuidado y la autogestión) de los problemas de salud relacionados con el estilo de vida en un entorno clínico y/o de salud pública”. 22 Busca educar y alentar a los pacientes a adoptar prácticas que conduzcan a una salud vibrante y floreciente. De hecho, los principios de la medicina del estilo de vida y la psicología positiva se pueden combinar para crear una “ salud positiva ”, un término utilizado por primera vez por Seligman, 23 para describir la combinación de marcadores subjetivos, biológicos y funcionales que apuntan al bienestar integral de la persona.
Existe una amplia disponibilidad de investigaciones de alta calidad que vinculan los principios de la medicina del estilo de vida con los resultados de salud. 24 , 25 Diversos estudios vinculan la aplicación de la medicina del estilo de vida con mejoras e incluso reversiones en casos de diabetes, ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y cánceres. 26
Cada vez hay más publicaciones que señalan el importante papel que desempeña la positividad en la salud y el bienestar duraderos y robustos. Por ejemplo, las prácticas de psicología positiva apoyan la alimentación y la actividad saludables. 27 Las emociones positivas inducidas a través de la meditación se han relacionado con la reducción de los síntomas de la enfermedad y un mayor sentido de propósito en la vida. 28 Vivir con un sentido de propósito en sí mismo está relacionado con una mayor salud física y mental, 29 incluido un menor riesgo de infarto de miocardio en adultos mayores. 30 Llevar un diario de gratitud está relacionado con una reducción de los biomarcadores inflamatorios y una mayor variabilidad de la frecuencia cardíaca parasimpática en personas con enfermedad cardiovascular asintomática. 31 Las emociones, los pensamientos y las conductas positivas aumentan el bienestar. Lyubormirsky y Layous han propuesto un modelo para este mecanismo. El modelo postula un factor mediador de «ajuste persona-actividad»: la influencia de la personalidad, la cultura, la motivación y los factores de apoyo en las actividades realizadas. 32 Además, las experiencias emocionales positivas promueven opciones y estilos de vida favorables a la salud. La teoría de la espiral ascendente del cambio de estilo de vida propuesta por Frederickson et al. propone que las experiencias emocionales positivas crean y sostienen motivos no conscientes en el cambio de conducta. 27 Esta teoría ayuda a llenar un vacío importante en las teorías de cambio de conducta, identificado como la brecha intención-conducta. 33
Para apoyar aún más estos esfuerzos por reconfigurar el panorama de la atención sanitaria, el uso de los empujoncitos ofrece oportunidades para crear entornos en los que la opción saludable sea la opción predeterminada. Estas oportunidades aprovechan la capacidad de la teoría de la espiral ascendente para abordar la brecha entre intención y comportamiento.
Empujoncitos vs intervenciones
Ya se han proporcionado orientaciones para los proveedores de atención sanitaria que recomiendan intervenciones de psicología positiva. Estas orientaciones incluyen recomendaciones para actividades como prácticas de gratitud, prácticas de atención plena, tiempo en la naturaleza y actos de bondad, entre muchas otras. 34 Estas intervenciones están respaldadas por investigaciones que muestran que cuando las personas participan en conductas y actividades intencionales con un “núcleo positivo”, 35 pueden aumentar y mantener conductas pro-salud, así como una sensación de felicidad.
La identificación de la brecha entre intención y conducta ha demostrado que los pacientes no siempre actúan simplemente sobre la base de saber lo que deben hacer. Al examinar la noción de intervención en la atención de salud, cualquier prescripción debe hacerse siempre teniendo en cuenta el respeto a la autonomía del paciente. Como se señaló anteriormente, la autonomía es un principio central de un cambio de conducta sanitaria exitoso y sostenible. 19 Se puede obtener orientación específica sobre esto a partir del estudio de la comunicación compasiva 36 y el principio particular de hacer peticiones en lugar de exigencias. Esto puede requerir cierta revisión del lenguaje utilizado por los profesionales, desde construcciones como:
• “Quiero que…”
• “Me gustaría que…”
• “Necesito que…”
• “Si no haces X, entonces corres el riesgo de Y…” a construcciones como:
• “ Me pregunto si estarías dispuesto a…”
• “¿Cuál de X, Y o Z estaría usted dispuesto a…?”.
Esta última construcción es un ejemplo de una investigación de elección forzada. 37 La forma de la pregunta supone que se hará una elección meditada entre las opciones disponibles, aunque permitiendo cierta autonomía al elegir la actividad.
Las intervenciones de este tipo se realizan generalmente en el nivel de interacción individual con el paciente. En cambio, los empujoncitos son invitaciones abiertas a todos los que entran en un entorno para que consideren participar en una conducta o práctica mental particular. No es necesario que haya una interacción directa entre el proveedor y el paciente en torno a un empujoncito. Se fomenta la autonomía porque el paciente es libre de ignorar el empujoncito. La única forma de conocer la respuesta de un paciente en particular a un empujoncito es preguntarle directamente. De esta manera, se puede reforzar la participación en la mente del paciente con un empujoncito.
Los empujoncitos permiten la posibilidad de un punto intermedio entre los mensajes de salud pública indiscriminados (por ejemplo, un cartel con el mensaje «Dejar de fumar» es probablemente visible para muchas personas que no fuman y no necesitan el mensaje) y las intervenciones individuales dirigidas, que requieren un contacto inmediato entre el proveedor y el paciente. Crean la posibilidad de un entorno construido que fomenta determinados comportamientos deseados.
Revisión de los nudging en atención primaria y salud afín
Ledderer et al. 38 realizaron una revisión sistemática y metasíntesis de los estímulos para mejorar el estilo de vida. Finalmente, revisaron 66 estudios centrados en el estímulo de la conducta en el estilo de vida en las áreas de dieta/nutrición, ejercicio, peso y sueño (la gran mayoría, 55/66, estaban relacionados con la dieta/nutrición). La duración de los mismos variaba desde un único evento hasta más de un año e incluían tanto entornos experimentales como del mundo real. De los 66 artículos revisados, 42 mostraron resultados positivos. Otros 11 mostraron resultados mixtos; 10 no mostraron ningún efecto y 3 demostraron un resultado negativo (por ejemplo, un estímulo diseñado para aumentar el uso de las escaleras resultó en una reducción del uso de las escaleras).
Hay dos características notables en la literatura revisada. La primera es que ninguno de los empujoncitos se llevó a cabo en entornos de atención médica. Uno tuvo lugar en una cafetería de hospital 39 y estaba dirigido únicamente al personal del hospital, y no a los pacientes. La segunda característica notable es que muy pocos de estos empujoncitos se centraron en algún comportamiento que no fuera la dieta. Todos los pilares de la medicina del estilo de vida son vitales para el florecimiento de la salud y el bienestar. Sin embargo, actualmente parece que hay poca investigación centrada en cómo se pueden impulsar estos comportamientos.
Los proveedores de atención médica y de salud primaria tienen la oportunidad de considerar las formas en que la salud y los comportamientos de salud de un paciente pueden verse influenciados no solo a través de la realización de una consulta profesional, sino también estando en el entorno en el que se brinda esa consulta.
Por lo tanto, los profesionales de la salud y de otras áreas afines pueden considerar formas en las que pueden modificar los entornos profesionales para fomentar experiencias de conductas pro-salud, positividad, así como virtudes de carácter 40 que sustentan conductas pro-salud eficaces. Los estímulos bien diseñados proporcionan una manera fácil y relativamente económica de formar un contexto para cultivar un ciclo de cambio de conducta virtuoso y experiencia positiva. Al involucrarse con esta perspectiva de cambio de conducta, los proveedores de atención médica pueden construir o modificar un entorno que respalde estos esfuerzos individuales y los refuerce durante las consultas con sus pacientes.
Los empujoncitos pueden personalizarse para los entornos y las condiciones locales y también pueden hacer aflorar aspectos de la personalidad y las pasiones del proveedor. Por ejemplo, un consultorio médico suburbano en un edificio independiente puede tener un jardín de plantas a la entrada del edificio, en el que los pacientes pueden plantar una semilla o un plantón antes de acudir a su cita. Este acto tiene el potencial de evocar beneficios tanto físicos como psicológicos, probablemente a través de alguna combinación de biofilia, reducción del estrés y restauración de la atención. Observe la forma en que esto satisface criterios importantes para la positividad del empujoncito: es relativamente económico, no se dirige directamente a un comportamiento de salud en particular, sino que es un precursor de este comportamiento y depende totalmente del paciente participar; no participar no tiene un impacto negativo, pero sí el potencial de un impacto positivo cuando se toma la decisión de participar. Si bien este empujoncito en particular puede no ser útil en un consultorio médico en el piso 14 de un edificio del centro de la ciudad, aún puede ser posible alguna variación del mismo.
Hay una gran cantidad (y posiblemente ilimitada) de formas en las que se pueden construir empujoncitos para preparar y dar oportunidades para un comportamiento pro-salud, basado en una salud positiva. Los entornos podrían incluir consultorios médicos, consultorios de salud afines y hospitales. Los empujoncitos podrían evocar experiencias de positividad, reflexiones sobre logros, actos de bondad, opciones pro-salud, toma de decisiones para futuras acciones pro-salud y expresiones de gratitud, por nombrar solo algunos. Todos estos representan vehículos para dar señales de comportamientos pro-salud.
Para crear y/o modificar entornos en los que sea posible dar empujoncitos, resulta útil adoptar una mentalidad de pensamiento de diseño y, en términos más generales, el enfoque del cambio y el crecimiento organizacional descrito por Appreciative Inquiry (AI) 42. La IA se ha utilizado ampliamente y con éxito en entornos sanitarios durante las últimas 1 o 2 décadas para rediseñar tanto las estructuras como los procesos en dichos entornos. 43 – 45 Dentro del proceso de IA (que podría considerarse ampliamente inductivo en lugar de deductivo), dos pasos particulares son de particular valor: las etapas de “Descubrir” y “Soñar” del ciclo 5-D. 35 Juntas, estas etapas brindan oportunidades para reflexionar sobre lo que ya podría estar funcionando bien en este sentido, además de una oportunidad para imaginar las posibilidades que podrían ejecutarse dentro de un espacio en particular.
Algunos ejemplos breves de posibles empujoncitos
Como se ha señalado en los estudios revisados anteriormente, los estímulos para mejorar el estilo de vida relacionados con la dieta, la nutrición, el ejercicio, el peso y el sueño han demostrado ser muy útiles. A continuación se presentan algunos ejemplos breves de posibles estímulos que podrían utilizarse en los ámbitos de atención primaria.
• Estampar en las escaleras la cantidad de calorías quemadas (o pies verticales de ascenso) para estimular el movimiento y señalar el logro.
• Tener en cuenta la forma en que se saluda al paciente al llegar y se lo despide al partir. Un saludo que incluya una frase como “¿Cuál ha sido tu mayor logro esta semana?” en lugar de simplemente “¿Cómo estás?” estimula al paciente a reflexionar sobre sus logros.
• Invitar a los pacientes a escribir un comportamiento de salud exitoso en una nota adhesiva y pegarla en la pared mientras esperan a que comience la cita. Esto puede generar recuerdos positivos, una sensación de logro y proporcionar una base para el debate durante la consulta de salud.
• Tener un recipiente con fruta en el mostrador u otro lugar muy visible a medida que llegan los pacientes, para fomentar una alimentación saludable.
• Sintonizar los televisores de las salas de espera con documentales sobre la naturaleza para incitar a la “nutrición por parte de la naturaleza”. 41 Varios estudios han demostrado los beneficios de simplemente ver imágenes de la naturaleza, incluida la reducción del estrés 46 y la reducción de los afectos negativos en quienes viven en situaciones difíciles. 47
• Tener en cuenta la decoración de la oficina, incluido el color de las paredes y el techo. Aunque la ciencia del color y la psicología está lejos de estar establecida, algunos estudios confirman una asociación entre el color azul y una sensación subjetiva de calma. 48 , 49 Es probable que la evocación de una sensación de calma antes de una consulta médica o de salud tenga un impacto beneficioso en la interacción, la concentración y la atención entre el paciente y el proveedor.
• Ofrecer un sorteo de actos de bondad . Se puede colocar un balde u otro recipiente con trozos de papel con actos de bondad en una sala de espera. El paciente tiene la opción de seleccionar una acción al azar y llevarla a cabo. La ejecución de actos de bondad al azar conduce a una mejor respuesta al estrés, entre otros beneficios.
Ninguna de estas acciones conduce por sí sola a un resultado sanitario directo; sin embargo, tienen la capacidad de evocar experiencias positivas y de estimular conductas prosociales y prosalud. Forman un contexto en el que se producen las interacciones e intervenciones sanitarias y, como tales, no solo tienen en cuenta la intervención, sino el entorno en el que se ejecuta. Es importante destacar que ninguna de ellas es costosa y todas son opcionales desde la perspectiva del paciente.
¿Qué se necesita ahora?
Para aprovechar al máximo la capacidad de cambio de una persona, se deben tener en cuenta los tres niveles de intervención: los mensajes de salud pública (indiscriminados), las intervenciones personales (altamente discriminadas) y el entorno en el que una persona accede a los servicios médicos y de salud (semi-dirigidos). Este último ámbito del área de tratamiento representa una oportunidad considerable. Las investigaciones futuras deberían investigar:
• la gama de empujoncitos que incluyen experiencias relacionales, visuales, auditivas, kinestésicas y otras experiencias sensoriales que evocan positividad;
• tipos de empujoncitos que pueden evocar de manera confiable experiencias de positividad en entornos de atención médica;
• oportunidades para diseñar y construir instalaciones sanitarias primarias en áreas nuevas en las que los empujoncitos sean nativos;
• oportunidades para modificar las instalaciones existentes para incluir empujoncitos sencillos y económicos; y
• capacitar a los proveedores de atención médica para que amplifiquen las experiencias de «empujoncito» en sus pacientes al participar en conversaciones abiertas, curiosas y apreciativas.
Conclusión
Los nudging ya han demostrado ser prometedores en el apoyo a cambios pequeños, pero contextualmente significativos, en el comportamiento de las personas. A pesar de las críticas, los empujoncitos pueden diseñarse de manera que preserven la autonomía individual. Actualmente existe una brecha en el cambio de comportamiento en la atención de la salud, entre los niveles de mensajes y actividades de salud pública y la intervención de atención primaria individualizada. Los empujoncitos de comportamientos prosociales y prosalud podrían llenar este vacío.
La inteligencia artificial contiene los conceptos de machine learning y deep learning, donde el machine es aprendizaje automatizado y el deep, aprendizaje profundo. El concepto de inteligencia artificial surge en la década del cincuenta con la idea de automatizar tareas que realizaban los humanos. la inteligencia artificial es la capacidad de las maquinas de usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano.
El machine learning es la forma tradicionalmente desarrollada mediante algoritmos de regresión y con árboles de decisión, el deep learning lo hace con redes neuronales. Ambos desarrollan aprendizajes supervisados por personas, o no, por experiencias acreditadas o no, un sistema de aprendizaje no supervisado se basa en algoritmos que aprenden datos con elementos no etiquetados o buscando patrones y relaciones. El aprendizaje no supervisado no requiere intervención humana. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden ser de clustering (clusterización o agrupación), es decir, descubrimiento de grupos en los datos, como, por ejemplo, agrupación de clientes según sus compras, y de asociación, o sea el descubrimiento de reglas dentro del conjunto de datos. Por ejemplo, sirven para descubrir qué clientes de los que compran un coche también contratan un seguro.
En cambio, un sistema supervisado se basa en algoritmos que aprenden de datos con elementos etiquetados. Se facilitan los datos de entrada y de salida esperados. Este tipo de aprendizaje necesita intervención humana.
Respecto a los modelos de aprendizaje supervisado, estos requieren una mayor intervención humana pues se usan como input datos que han sido previamente etiquetados. Es decir, el modelo conoce el input y el output y aprende, a partir de estos, patrones que le permiten la aplicación a otros datos cuya solución se desconozca. Se12puede hablar así de un aprendizaje a través de ejemplos, y de ahí la importancia de la medición del error o evaluación de la performance del modelo. De esta forma, tres son los elementos básicos de los modelos de Machine Learning que aplican aprendizaje supervisado (Tamir, 2020): 1.Proceso de decisión: trata de hallar los patrones en los datos que son clave para realizar la tarea. 2.Función de error: Para conocer la performance 8del modelo. Algunos ejemplos de funciones de pérdida son RMSE (Root Mean Square Error), MAPE (Mean Absolute Porcentual Error), MAE (Mean Absolute Error) y entropía cruzada binaria o multiclase y hinge loss (para modelos de clasificación). 3.Proceso de optimización del modelo: se ajusta y actualiza el modelo para mejorarlo en mayor o menor medida dependiendo del error detectado.
En este caso, los algoritmos pueden ser de clasificación, para clasificar objetos dentro de clases, como, por ejemplo, pacientes enfermos o correo spam, o de regresión, para predecir un valor numérico como puede ser el precio de una casa, la demanda de ocupación, el peso o la altura.
La AI ha desarrollado otras ramas desde su aparición, como el procesamiento del lenguaje natural (natural language processing, NLP), la robótica o el reconocimiento de imágenes o del habla (speech and image recognition, and machine vision), entre otras.
El deep learning DL forma parte de lo que se conoce como apredizaje automático, se acerca más a la forma en la que aprendemos los humanos, veremos que hay dos tipos de redes neuronales convolucionales y recurrentes.
2.1 INTRODUCCIÓN
L. Dharani y G. Victo Sudha George
En el mundo moderno, las personas tienen diferentes vidas y comportamientos, incluidas diferentes dietas y hábitos alimenticios, que pueden ser poco saludables. Utilizamos una serie de algoritmos automatizados para la detección y el tratamiento de enfermedades con el fin de prevenir este problema de salud. En los últimos años, el aprendizaje profundo ha tenido un impacto sustancial en varios campos científicos.
Los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) superaron a los métodos de vanguardia en una serie de aplicaciones, incluido el procesamiento y el análisis de imágenes, lo que lo demostró. El aprendizaje profundo también funcionó mejor que los intentos anteriores al lograr resultados de vanguardia en tareas como los automóviles autónomos.
El aprendizaje profundo incluso ha superado a los humanos en varias tareas, como el reconocimiento de objetos y los juegos. Otro campo en el que este desarrollo tiene un gran potencial es la medicina. Debido al cambio hacia la terapia personalizada y la acumulación de grandes cantidades de información y datos del paciente, existe una necesidad apremiante de procesamiento y análisis de datos de salud confiables y automatizados.
La información del paciente es obtenida por médicos generales, aplicaciones móviles de atención médica y portales en línea, por nombrar algunos, además de lugares clínicos como hospitales. En los últimos años se ha producido una nueva oleada de importantes proyectos de investigación como consecuencia de esta tendencia.
En el segundo trimestre de 2020, PubMed devolvió casi 11.000 artículos con la frase «aprendizaje profundo», y casi el 90% de estos artículos procedían de los tres años anteriores.
A pesar de ser uno de los principales motores de búsqueda de información médica, PubMed no engloba todos los artículos relacionados con la medicina. Como consecuencia, obtener una comprensión profunda del tema del «aprendizaje profundo médico» y acceder a revisiones exhaustivas en campos relacionados es cada vez más difícil. Sin embargo, recientemente se han publicado una serie de revisiones y publicaciones de investigación sobre el aprendizaje profundo médico. Tienden a especializarse en un área de la medicina, como el examen de fotografías médicas que muestran una sola enfermedad. Con estas encuestas como punto de partida, con esta publicación, esperamos dar la primera meta-revisión exhaustiva de las encuestas médicas de aprendizaje profundo
2.2 MACHINE LEARNING CONOCIMIENTO PROFUNDO
El conocimiento profundo es una técnica de IA/ML que intenta imitar la forma en que los humanos aprenden nueva información. Junto con la visualización de datos y análisis, el conocimiento profundo es una piedra angular de la ciencia de datos.La mayoría de las personas lo clasifican como un subconjunto del aprendizaje automático [1]. La base de esta área es la superación personal y el autoaprendizaje a través del estudio de algoritmos informáticos. Por lo general, una computadora utiliza imágenes, manuscritos o una amplia gama de conocimientos profundos para realizar tareas de clasificación. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden superar el rendimiento humano en precisión de primera línea. La tecnología detrás del aprendizaje profundo se encuentra en el núcleo de los bienes y servicios comunes.Las limitaciones de la potencia de los ordenadores habían limitado previamente la complejidad de las redes neuronales [2]. Por otro lado, las mejoras en el análisis de big data han hecho posible que los procesadores monitoreen, comprendan y respondan a estados complejos más rápidamente que los individuos. El aprendizaje profundo ha sido útil para el reconocimiento de voz, la traducción de idiomas y la categorización de imágenes.
2.2.1 Conocimiento profundo vs conocimiento automático Si el aprendizaje profundo es una división del aprendizaje automático, ¿en qué se diferencian entre sí? En términos de los tipos de datos que utiliza y las técnicas que emplea para aprender, el conocimiento profundo es diferente del conocimiento obsoleto de la máquina [1], como se muestra en la Figura 2.1. Los sistemas de aprendizaje automático generan predicciones a partir de
Datos, en los que se han especificado propiedades específicas de los datos de entrada del modelo y se organizan en tablas. Esto no significa que siempre evite el uso de entradas no estructuradas; Más bien, si lo hace, normalmente gasta energía haciendo un poco de preprocesamiento y poniéndolo en un formato planificado previamente.
2.2.2 Funcionamiento básico
Un niño que aprende a reconocer a un perro pasa por el mismo procedimiento que realizan los algoritmos informáticos de aprendizaje profundo. Después de aprender de los datos, cada algoritmo de la jerarquía aplica una transformación en línea a esos datos y produce un modelo estadístico. El proceso se repite hasta que el resultado alcanza un nivel aceptable de precisión. Debido a la complejidad del procesamiento de datos involucrado, el aprendizaje profundo se inspiró en este hecho. Al igual que el aprendizaje automático típico, este enfoque requiere una configuración supervisada, y el programador debe ser extremadamente explícito sobre los criterios que debe usar para determinar si una imagen representa o no a un perro. El método de extracción de características lleva mucho tiempo. El primer paso es proporcionar a la computadora algunos datos de entrenamiento, como un conjunto de imágenes etiquetadas como «perro» o «no perro» usando metaetiquetas. Utilizando la información recopilada durante el paseo, la computadora formula un conjunto de características para el perro y desarrolla un modelo de predicción [3]. En este caso, un perro podría ser cualquier cosa en la imagen con cuatro patas y una cola, de acuerdo con el modelo inicial de la computadora. Naturalmente, los términos «cuatro patas» y «cola» son ajenos al programa. Solo se examinarán los patrones de píxeles en los datos digitales. Con cada iteración, la complejidad y la precisión del modelo de predicción aumentan. Dado un conjunto de entrenamiento, el software informático que emplea técnicas de aprendizaje profundo puede clasificar de forma rápida y precisa millones de fotos para encontrar las que tienen perros. Por el contrario, a un niño pequeño le puede llevar varias semanas o meses comprender la idea de un perro. Antes del uso de la computación en la nube y el big data, los programadores carecían de la capacidad de procesamiento y de los grandes volúmenes de datos de entrenamiento necesarios para que los sistemas de aprendizaje profundo funcionaran con un nivel aceptable de precisión. El software de aprendizaje profundo puede generar modelos estadísticos intrincados a partir de sus propios resultados, lo que permite el desarrollo de modelos de predicción precisos a partir de cantidades masivas de datos no estructurados y no etiquetados, como se muestra en la Figura 2.2. Es crucial en este punto debido a la explosión de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT).
2.2.3 ¿Por qué el aprendizaje profundo? En pocas palabras, precisión.
La precisión del crédito es ahora más precisa que nunca gracias al aprendizaje dee. Es esencial para aplicaciones que requieren altos niveles de seguridad, como los vehículos sin conductor, y avanza en la tecnología de circuitos integrados del cliente. En algunas tareas, incluida la clasificación de objetos en imágenes, los avances recientes en el aprendizaje profundo lo han llevado al punto en que ahora supera a los seres humanos. Por ejemplo, el número de rasgos de rendimiento podría justificar la necesidad de DL.
Enfoque universal del aprendizaje: El aprendizaje universal es otro nombre para la enseñanza a distancia, que sobresale en casi todos los dominios de aplicación.
Fortaleza: Los enfoques de DL generalmente no requieren características cuidadosamente diseñadas. En cambio, los mejores rasgos se seleccionan automáticamente en relación con el trabajo en cuestión. Por lo tanto, los datos de entrada son resistentes a las modificaciones comunes.
Generalización: Técnicas de aprendizaje a distancia que utilizan el aprendizaje por transferencia (TL), que se trata en la siguiente sección, aplicadas a muchos tipos de datos o aplicaciones. Además, funciona bien cuando hay pocos puntos de datos.
Escalabilidad: DL escala bastante bien. ResNet, desarrollado por Microsoft, se utiliza normalmente a escala de superordenador; Contiene 1202 capas. La gran empresa Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), que se centra en nuevos marcos de red, empleó una estrategia similar que se puede implementar. Aunque el concepto de aprendizaje profundo se introdujo por primera vez en la década de 1980, no fue hasta hace poco que se hizo factible. En una red neuronal profunda como se muestra en la Figura 2.3, utilizando una gran cantidad de datos etiquetados entrenados, se requieren millones de imágenes y cientos de horas de video, por ejemplo, para crear un automóvil sin conductor. Se necesita mucha potencia informática para ejecutar programas de aprendizaje profundo. El diseño paralelo de las GPU modernas de alto rendimiento es muy adecuado para las tareas de aprendizaje profundo. Esto ayuda a los equipos de desarrollo a ahorrar hasta un 50 % la cantidad de tiempo que se tarda en entrenar redes de aprendizaje profundo cuando se utilizan junto con clústeres o computación en la nube.
El aprendizaje se introdujo por primera vez en la década de 1980, no fue hasta hace poco que se hizo factible. En una red neuronal profunda como se muestra en la Figura 2.3, utilizando una gran cantidad de datos etiquetados entrenados, se requieren millones de imágenes y cientos de horas de video, por ejemplo, para crear un automóvil sin conductor. Senecesita mucha potencia informática para ejecutar programas de aprendizaje profundo. El diseño paralelo de las GPU modernas de alto rendimiento es muy adecuado para las tareas de aprendizaje profundo. Esto ayuda a los equipos de desarrollo a ahorrar hasta un 50 % la cantidad de tiempo que se tarda en entrenar redes de aprendizaje profundo cuando se utilizan junto con clústeres o computación en la nube.
2.3 ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO
Las técnicas de aprendizaje profundo se basan en las RNA para procesar la información de forma similar a como lo hace el cerebro, al tiempo que utilizan representaciones de autoaprendizaje. A través de la fase de guía, los algoritmos utilizan la distribución indefinida de la clave en los componentes para eliminar características y clasificar cosas, así como la búsqueda de patrones de información interesantes. Esto ocurre a través de múltiples capas dentro de los algoritmos que construyen los modelos, similar a enseñar a los robots a desarrollar sus propias redes de toma de decisiones que están preentrenadas para cumplir tareas específicas. En los modelos de aprendizaje profundo se utilizan muchos algoritmos diferentes. Si bien ninguna red es a prueba de fallos, algunos algoritmos son más apropiados para llevar a cabo tareas específicas. La clasificación de los algoritmos de aprendizaje profundo se muestra en la Figura 2.4
2.4 REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES (CNN)
CNN es el algoritmo más popular y conocido en el espacio DL. El principal beneficio de CNN sobre sus predecesores es que completa la tarea sin asistencia humana, reconociendo automáticamente los componentes relevantes. Las CNN han encontrado aplicaciones generalizadas en una variedad de dominios, desde la visión por computadora y el procesamiento de audio hasta la identificación facial y más. Las neuronas presentes en la inteligencia de la naturaleza humana y de otro tipo sirvieron de inspiración para las CNN, que tienen una estructura que se asemeja a una red neuronal típica. Específicamente, la CNN está diseñada para parecerse a la compleja estructura celular de la corteza de ilustración en el cerebro de un gato [4]. Representaciones similares, interacciones dispersas y compartición de parámetros se citan como tres ventajas de la CNN. A diferencia de las redes tradicionales totalmente conectadas (FC), CNN hace un uso completo de las estructuras de datos de entrada de la red, como el letrero visual, mediante la utilización de pesos compartidos y conexiones locales. Esto es posible gracias a la arquitectura única de CNN. Debido a que emplea un conjunto manejable de parámetros, esta técnica no solo facilita el entrenamiento, sino que también hace que la red se ejecute más rápidamente.
La altura (m), la anchura (m) y la profundidad (m) son las tres dimensiones de la entrada x de cada capa para un modelo CNN. En términos métricos, la anchura (m) es proporcional a la altura (m) (m). El nivel de profundidad es equivalente al número de canal en la televisión. La profundidad(r) de una imagen RGB típica es 3, por ejemplo. La opción de filtro de cada capa convolucional, designada por la letra k, tiene un total de tres dimensiones (n, n, qn, qn), sin embargo, en este caso, n debe ser menor y q debe coincidir o ser menor que r. Además, los kernels actúan como bloques de construcción para las conexiones locales, que crean k mapas de características de tamaño (mn1mn1) utilizando las mismas entradas (bias bk y weight Wk). Ya se dijo que cada uno está convolucionado con el insumo. La capa de convolución, similar a la utilizada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), produce un producto escalar entre su entrada y los pesos siguiendo el formato de la Ecuación 2.1. Por otro lado, las entradas en este escenario son réplicas a escala reducida de la fotografía original [5]. Los resultados que se presentan a continuación se obtienen aplicando una producción de función no lineal de la capa de convolución.
La Figura 2.5 muestra la arquitectura CNN para la clasificación de imágenes. HK = * f(Wk x + = bk) hk f(Wk x * + bk) (2.1) Después de eso, hacemos una operación de muestreo descendente en cada mapa de características que está presente en las capas de submuestreo subyacentes. El problema de sobreajuste puede resolverse con el tiempo, y el entrenamiento más rápido es posible al reducir el número de parámetros de red. La función de agrupación se aplica a una región vecina con el tamaño p para todos y cada uno de los mapas de características, donde p es el tamaño del kernel (como máximo o promedio). Una vez que se han obtenido las características de nivel intermedio y bajo, los niveles de FC, similares a la capa final en una red neuronal normal, suministran la abstracción de alto nivel. Las puntuaciones para la clasificación las proporciona la última capa, que puede emplear métodos como máquinas de vectores de soporte (SVM) o SoftMax. La puntuación de una determinada instancia proporciona una indicación de la probabilidad de que la clase esté presente en esa instancia.
2.4.1 Ventajas de usar CNN
La función de reparto de peso de CNN ayuda a generalizar y prevenir el sobreajuste al reducir los parámetros de red entrenables. Cuando la capa para la extracción de entidades y la capa para la clasificación se enseñan al mismo tiempo, la salida del modelo está muy controlada y depende significativamente de las entidades que se extrajeron.
2.5 REDES DE MEMORIA A CORTO PLAZO (LSTM)
Las redes neuronales recurrentes (RNN) que hacen uso de LSTM son capaces de aprender y recordar dependencias de larga duración. La retención de memoria a largo plazo de información anterior es el comportamiento predeterminado. La información se conserva a lo largo del tiempo mediante LSTM. Tener la capacidad de recordar entradas pasadas los hace efectivos en la previsión de series temporales. Cuatro capas interconectadas trabajan juntas para formar una estructura similar a una cadena en los LSTM. Con el fin de comunicarse de una manera única, los LSTM tienen varias aplicaciones más allá de la predicción de series temporales, incluido el reconocimiento de voz, la creación de música y el estudio de drogas.
2.5.1 ¿Cómo funcionan los LSTM?
Comienzan por perder el rastro de la información inútil de la situación anterior. A continuación, generan algunos de los usos del estado de la celda después de actualizar los datos del estado de la célula de forma selectiva.
Puerta de entrada: La puerta de entrada selecciona los valores de entrada que se utilizarán para modificar el contenido de almacenamiento de la memoria. Puerta de entrada: La función sigmoide determina si se debe pasar a través de datos 0 o 1. La función tan también añade más peso a la información que se ha proporcionado, asignando una calificación de importancia a un tamaño que va de -1 a i W . [h bi C W h x b t i t t C t t C ( ] ) tanh ( .[ , ] ) xt 1 Overlook Gate: Reconoce datos extraíbles por bloques. La elección se realiza mediante la función sigmoide. Considera que el estado anterior (ht-1), la entrada (xt) y el estado de celda Ct-1 dan un número entre 0 y 1. f W . [h b t f t f ( ] x ) t Puerta de salida: El rendimiento del bloque depende de la entrada y de la memoria. La función sigmoide se utiliza para filtrar los datos que son 0 o 1. Además, la función tanh limita el rango de enteros positivos al rango de 0 a 1. La función tanh clasifica la relevancia de los valores de entrada de −1 a 1 dividiéndolos por la salida sigmoide. La siguiente Figura 2.6 muestra las series temporales de LSTM. O W h x b h o C t o t t o t t t ( [ , ] ) tanh( ) 1
2.6 REDES NEURONALES RECURRENTES (RRN)
Una de las principales dificultades es la susceptibilidad de esta estrategia al problema de la pendiente creciente y la desaparición. Si se producen numerosos derivados mayores o pequeños, la fase de entrenamiento se inflará o decaerá. Debido a esto, la red deja de tener en cuenta las entradas iniciales cuando se reciben otras nuevas, y esta sensibilidad disminuye con el tiempo. Además, este problema podría resolverse con LSTM. Este método mantiene un enlace estable a los bancos de memoria distribuidos. Los estados temporales de la red pueden almacenarse en una o más de las celdas de memoria que componen cada bloque de memoria. Además, cuenta con elementos de puerta que controlan el flujo de información. En redes extremadamente profundas, los enlaces restantes también pueden servir como columna vertebral. Como veremos más adelante, estas medidas mitigan significativamente los efectos del problema del gradiente evanescente. Es ampliamente aceptado que RNN no es eficiente como CNN. La siguiente Figura 2.7 muestra la arquitectura RNN repetida,
2.6.1 ¿Cómo funcionan las RNN?
De la misma manera, la salida de ese tiempo influye en el tiempo t+1. Cualquier longitud de datos de entrada puede ser aceptada por una RNN. Aunque se utilizan datos anteriores durante el cálculo, el tamaño total del modelo permanece constante independientemente de la cantidad de datos que se introduzcan en él.
2.7 PERCEPTRONES MULTICAPA (MLP)
Las MLP son redes neuronales de realimentación. Constan de múltiples capas de perceptrones, cada una de las cuales tiene una función de activación. Todos los MLP tienen una capa de salida y una capa de entrada totalmente conectadas. Podrían implementarse en programas de reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes y traducción automática, todos los cuales tendrían el mismo número de capas de entrada y salida, además de la posibilidad de tener muchos más niveles ocultos.
2.7.1 ¿Cómo funcionan las MLP? El perceptrón multicapa (MLP) entrega la información a la capa de entrada de la red. Con el fin de asegurar que la señal solo viaja en una dirección, un gráfico
Representa las conexiones entre las diversas capas de neuronas. En los MLP, la entrada se calcula sopesando las conexiones entre las capas de entrada y la información oculta. En el caso de las MLP, la activación de un nodo está determinada por una función de activación. Funciones como el tanh, el sigmoid y el ReLu son ejemplos de funciones de activación. Mediante el empleo de un conjunto de datos de entrenamiento, los MLP educan el modelo para reconocer correlaciones y establecer dependencias entre las variables independientes y objetivo. En la figura 2.8 se realizan cálculos para determinar los pesos, el sesgo y las funciones de activación necesarias para asignar categorías a las imágenes de gatos y perros.
2.8 MAPAS AUTOORGANIZADOS (SOM)
2.8.1 ¿Cómo funcionan los SOM?
Los SOM eligen aleatoriamente un vector del conjunto de entrenamiento y asignan pesos a cada nodo. Para obtener los mejores pesos de vectores de entrada, los SOM investigan todos los nodos. La unidad que mejor coincide es el nodo victorioso (BMU). El número de vecinos eventualmente disminuye a medida que los SOM se vuelven más conscientes del entorno de la BMU. Los SOM favorecen el vector de muestra. Las transiciones de peso son más rápidas cerca de una BMU. Cuando un nodo está muy cerca de una BMU, se acelera la velocidad a la que cambia su peso. El vecino aprende menos cuanto más lejos está de la BMU. El SOM iterará sobre el paso dos un número infinito de veces. El diagrama codificado por colores de un vector de entrada se muestra en la Figura 2.9. Un SOM convierte esta información en valores RGB 2D. Por último, distingue los colores y los pone en orden.
2.9 REDES DE CREENCIAS PROFUNDAS (DBN)
2.9.1 ¿Cómo funcionan las DBN? Los algoritmos para el aprendizaje codicioso se utilizan para entrenar DBN. El enfoque de aprendizaje codicioso se utiliza para aprender los pesos generativos de arriba hacia abajo capa por capa. El muestreo de Gibbs se realiza en las dos capas ocultas superiores por DBN. En esta etapa se muestrea el RBM que han definido las dos capas ocultas superiores. DBN toma una muestra de las unidades que se pueden ver ejecutando una sola ejecución de muestreo ancestral sobre los componentes restantes del modelo, como se muestra en la Figura 2.10. Las DBN descubren que los valores se pueden deducir de un solo paso de abajo hacia arriba.
2.10 MÁQUINAS BOLTZMANN RESTRINGIDAS (RUL)
Los RBM se componen de dos capas: componentes visibles y unidades encubiertas. Cada unidad visible tiene conexiones a todas las unidades ocultas. Los nodos de salida están ausentes de los RBM, que en su lugar cuentan solo con una unidad de polarización vinculada a las unidades de entrada y salida.
2.10.1 ¿Cómo funcionan los mecanismos de encuadernación con anillos? En el paso hacia adelante, los RBM transforman las entradas en una serie de números enteros. Los pases hacia adelante y hacia atrás son fases de RBM. Los mecanismos de gestión basada en los resultados mezclan cada insumo con un único sesgo global y su propio peso. La salida del algoritmo se envía a la capa oculta. Los RBM utilizan ese conjunto de enteros para convertir las entradas reconstruidas en el paso inverso. Como se muestra en la Figura 2.11, los RBM suman los resultados de todas las activaciones y envían la señal combinada a la capa visual, donde puede ser reconstruida. La función evalúa la calidad de la capa visual comparando la imagen reconstruida con la entrada original.
2.11 AUTOCODIFICADORES
Un autocodificador de avance tiene la misma entrada y salida. Los autocodificadores fueron creados por Geoffrey Hinton en la década de 1980 para abordar problemas con el aprendizaje no supervisado [6]. La información introducida en estas redes neuronales entrenadas simplemente se recicla en la siguiente capa. Las aplicaciones de los codificadores automáticos incluyen el procesamiento de imágenes, la investigación de medicamentos y la predicción de popularidad.
2.10 MÁQUINAS BOLTZMANN RESTRINGIDAS (RUL)
Los RBM se componen de dos capas: componentes visibles y unidades encubiertas. Cada unidad visible tiene conexiones a todas las unidades ocultas. Los nodos de salida están ausentes de los RBM, que en su lugar cuentan solo con una unidad de polarización vinculada a las unidades de entrada y salida. 2.10.1 ¿Cómo funcionan los mecanismos de encuadernación con anillos? En el paso hacia adelante, los RBM transforman las entradas en una serie de números enteros. Los pases hacia adelante y hacia atrás son fases de RBM. Los mecanismos de gestión basada en los resultados mezclan cada insumo con un único sesgo global y su propio peso. La salida del algoritmo se envía a la capa oculta. Los RBM utilizan ese conjunto de enteros para convertir las entradas reconstruidas en el paso inverso. Como se muestra en la Figura 2.11, los RBM suman los resultados de todas las activaciones y envían la señal combinada a la capa visual, donde puede ser reconstruida. La función evalúa la calidad de la capa visual comparando la imagen reconstruida con la entrada original.
2.11.1 El propósito de los codificadores automáticos
El codificador, el código y el decodificador componen un codificador automático.
Los autocodificadores, como se muestra en la Figura 2.12, están construidos de tal manera que pueden tomar una sola entrada y generar una representación completamente nueva. Luego, intentan recrear fielmente la entrada original. Cuando la imagen de un dígito no es claramente visible, la información se envía a una red neuronal de autocodificador. Los cuidados curativos, preventivos, de rehabilitación y paliativos son proporcionados por diferentes partes de la industria médica o de la atención médica. Las empresas que se ocupan de la prevención, el diagnóstico, el tratamiento y la rehabilitación de enfermedades conforman la industria de la salud. La caridad puede darse de forma anónima o abierta y en forma de bienes o servicios [7]. Para satisfacer las necesidades de las personas y las comunidades en términos de atención médica, la industria de la salud moderna se divide en una amplia gama de subsectores, todos los cuales dependen de equipos interdisciplinarios compuestos por profesionales y paraprofesionales que han recibido capacitación.
2.12 IMPORTANCIA DE LAS INDUSTRIAS SANITARIAS
En todo el mundo, el sector de la salud es muy apreciado. Los fabricantes de equipos médicos, laboratorios de diagnóstico, hospitales, médicos, enfermeras, centros de vida asistida, farmacias y muchas más empresas conforman este sector de la economía [8]. Esta sección ofrece una visión general concisa del sector sanitario. La demanda de terapias médicas de estilo de vida y el crecimiento del negocio de la salud están influenciados principalmente por el envejecimiento de las poblaciones y la prevalencia de enfermedades crónicas. Los productos basados en tecnología médica tendrán una gran demanda durante bastante tiempo.
2.12.1 Aplicación del aprendizaje profundo en la atención médica
Las capacidades de aprendizaje profundo han mejorado significativamente la industria de la salud con la digitalización de datos y fotos médicas. Mediante la aplicación de software de reconocimiento de imágenes, los especialistas en imágenes y radiólogos pueden examinar y evaluar más imágenes en menos tiempo. El aprendizaje profundo está siendo utilizado por investigadores y profesionales de la salud para ayudar a descubrir e identificar el potencial sin explotar en los datos y mejorar el sector de la salud [9]. El aprendizaje profundo en la atención médica permite a los médicos evaluar adecuadamente cualquier enfermedad y respalda un mejor tratamiento de la enfermedad, lo que resulta en mejores decisiones médicas [3].
2.12.1.1 Investigación de medicamentos
El desarrollo de nuevos medicamentos se ve favorecido por el aprendizaje profundo en la profesión médica. El software analiza la historia clínica del paciente y sugiere el tratamiento más eficaz. Esta tecnología también recoge información de los resultados de las pruebas y los síntomas de los pacientes.
2.12.1.2 Diagnóstico por imágenes
Las enfermedades cardíacas, el cáncer y los tumores cerebrales son solo algunos ejemplos de condiciones médicas terribles que se pueden diagnosticar con la ayuda de procedimientos de imágenes médicas como resonancia magnética, tomografía computarizada y electrocardiograma.
FIGURA 2.12 Proceso del autocodificador 30 Aprendizaje profundo en el análisis de imágenes médicas
2.12.1.3 Robo de seguros
Las reclamaciones por fraude de seguros médicos se analizan con aprendizaje profundo. Las reclamaciones de fraude futuro podrían predecirse utilizando la ayuda de análisis predictivos. El aprendizaje profundo ayuda a la industria de seguros a llegar a sus clientes objetivo con descuentos y ofertas.
2.12.1.4 Enfermedad de Alzheimer
La enfermedad de Alzheimer es un problema importante al que se enfrenta el sector de las enfermedades médicas. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, la enfermedad de Alzheimer se diagnostica temprano.
2.12.1.5 Genoma
Los sistemas de aprendizaje profundo analizan un genoma para ayudar a los pacientes a identificar dolencias. La industria de los seguros y el campo de la genética tienen un futuro brillante para el aprendizaje profundo. Enlitic cree que el aprendizaje profundo mejora la precisión y la eficiencia de los profesionales médicos [10]. Con Cells Cope, los padres pueden controlar la salud de sus hijos en tiempo real a través de un teléfono inteligente inteligente, evitando la necesidad de visitas frecuentes al médico. Tanto el personal clínico como los pacientes pueden beneficiarse enormemente del uso del aprendizaje profundo en la atención sanitaria, lo que elevará el estándar del tratamiento.
2.13 APRENDIZAJE PROFUNDO EN EL PRONÓSTICO Y LA SUPERVIVENCIA DEL CÁNCER
La predicción del pronóstico es un componente crucial de la oncología clínica, ya que puede influir en las decisiones de tratamiento basadas en el curso esperado de la enfermedad y la probabilidad de supervivencia. El aprendizaje profundo tiene la capacidad de calcular el pronóstico y la tasa de supervivencia de los pacientes cuando se utiliza mediante datos genómicos, transcriptómicos y otras formas de datos [11]. El modelo de regresión de riesgo proporcional de Cox (Cox-PH) es el estándar de oro para predecir la supervivencia; Se trata de un modelo de regresión lineal multivariante que utiliza variables predictoras para establecer una relación entre el tiempo de supervivencia y las variables objeto de estudio. La estructura del PH lineal de Cox, cuando se aplica a datos genómicos y transcriptómicos, podría potencialmente ignorar las relaciones intrincadas y quizás no lineales entre los elementos. Las redes neuronales profundas, por otro lado, son inherentemente no lineales y podrían, en teoría, realizar esta tarea mejor que otras. Para el análisis de supervivencia de la DL, es interesante notar que varios estudios han utilizado la regresión de Cox. Estos modelos se entrenaron utilizando datos del transcriptoma para proporcionar mejores predicciones pronósticas. Cox-net fue una técnica innovadora que transformó el modelo de regresión de Cox en la capa de salida de la red neuronal utilizando como entrada los millones de características profundas obtenidas por las capas ocultas. Cox-net se entrenó utilizando datos de ARNuse de diez tipos de cáncer TCG A y fue el n en comparación con dos variantes de Cox-PH (Cox-PH y Cox Boost). Cox-net fue el único modelo capaz de diferenciar entre vías críticas como la señalización de p53, la endocitosis y las uniones adherentes. Su mayor precisión demostró que Cox-PH y las redes neuronales se pueden utilizar para recopilar datos biológicos relacionados con el pronóstico.
2.14 APRENDIZAJE PROFUNDO EN LA PREDICCIÓN DE ENFERMEDADES CARDÍACAS
Las afecciones cardíacas, a veces denominadas enfermedades cardiovasculares (ECV), han superado al cáncer como la enfermedad más peligrosa no solo en la India sino en todo el mundo en las últimas décadas. Una serie de trastornos relacionados con el calor pueden denominarse enfermedades cardíacas [12]. Muchos factores en su cuerpo podrían causar enfermedades cardíacas, lo que la convierte en una de las enfermedades más difíciles de predecir. La detección y el pronóstico de las enfermedades cardíacas son tareas desafiantes tanto para los médicos como para los investigadores. Por lo tanto, se necesita una técnica confiable, eficiente y útil para identificar estas enfermedades potencialmente mortales, así como la medicación necesaria.
2.15 ANÁLISIS Y DIAGNÓSTICO DE IMÁGENES
Las redes neuronales convolucionales (CNN) y otros enfoques de aprendizaje profundo son particularmente exitosos en el análisis de datos de rayos X y resonancias magnéticas. Según los expertos en ciencias de la computación de la Universidad de Stanford, las CNN se crean con la intención de procesar imágenes y aumentar la eficiencia de la red y el tamaño de la imagen. Como resultado, ciertas CNN se están volviendo más precisas en la identificación de rasgos clave en las investigaciones de diagnóstico por imágenes que los diagnosticadores humanos e incluso los están superando. Las redes neuronales convolucionales entrenadas para analizar imágenes dermatológicas identificaron correctamente el melanoma con un 10% más de precisión que los médicos humanos, según una investigación publicada en Annals of Oncology en junio de 2018. A pesar de la disponibilidad de historias clínicas humanas de los pacientes, CNN superó a los dermatólogos en casi un 7% en la ubicación corporal del rasgo problemático, incluida la edad, el sexo y el estado civil. El grupo de investigación de varias universidades alemanas concluyó que «nuestros datos implican claramente que un algoritmo CNN puede ser una herramienta adecuada para ayudar a los médicos en la detección del melanoma, independientemente de su grado específico de experiencia y formación». Las tecnologías de aprendizaje profundo son increíblemente precisas y rápidas. En la Escuela de Medicina Icahn de Mount Sinai, los investigadores han desarrollado una red neuronal profunda que es 150 veces más rápida que los radiólogos humanos para identificar trastornos neurológicos potencialmente mortales como el accidente cerebrovascular y la hemorragia cerebral. «Nuestros resultados demuestran que un método CNN puede ayudar a los médicos a diagnosticar el melanoma, independientemente de su nivel específico de experiencia y formación», escriben los investigadores. El software examinó la imagen, analizó los datos e informó un hallazgo clínico preocupante en 1,2 segundos. El Dr. Joshua Bederson, que dirige el departamento de neurología y es profesor de la universidad, afirma que «cualquier estrategia que minimice el tiempo de diagnóstico puede contribuir a mejorar los resultados de los pacientes, ya que la reacción temprana es fundamental en el tratamiento de las enfermedades neurológicas agudas». Dado lo bien que el aprendizaje profundo procesa las imágenes, algunos investigadores en este campo están creando imágenes médicas con redes neuronales. Los científicos de datos de la Clínica Mayo, NVIDIA y el Centro de Investigación Clínica de MGH y BWH, utilizando redes generativas adversarias (GAN), un tipo de aprendizaje profundo, pueden crear automáticamente imágenes médicas realistas.
2.16 HISTORIAS CLÍNICAS ELECTRÓNICAS (EHR)
Las redes neuronales de aprendizaje profundo, como la memoria a corto plazo (LSTM), las unidades recurrentes generales (GRU), las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales unidimensionales, han demostrado ser de gran ayuda en el procesamiento del lenguaje natural. Estas redes son excelentes para manejar datos que están conectados a secuencias, como series temporales, oraciones y voz. La disciplina de la medicina computacional 32 Deep Learning in Medical Image Analysis utiliza tecnologías de procesamiento del lenguaje natural para procesar registros médicos electrónicos utilizando redes neuronales. El interés en el uso de EHR ha aumentado rápidamente en los últimos años. Una historia clínica electrónica contiene datos sobre la atención médica de los pacientes. Los datos incluyen lenguaje clínico no estructurado, información diagnóstica estructurada, información estructurada de prescripción, información estructurada sobre operaciones e información estructurada sobre resultados de pruebas experimentales [9]. La explotación de las historias clínicas electrónicas puede mejorar la medicina al mejorar la eficacia y la calidad de los diagnósticos [4]. Mediante el uso de los datos de las historias clínicas electrónicas para prever enfermedades, puede, por ejemplo, proporcionar a los pacientes un tratamiento oportuno. También puede ayudar a los médicos a tomar decisiones al observar las conexiones ocultas entre varias enfermedades, tratamientos y registros médicos electrónicos farmacéuticos. La Figura 2.13 muestra el proceso del ciclo de EHR. Dada la naturaleza secuencial de un EHR, las redes neuronales recurrentes como LSTM y GRU encuentran muchos usos en la industria médica. Al comparar las redes neuronales recurrentes con enfoques más convencionales, estos últimos fracasan estrepitosamente cuando se procesan registros médicos electrónicos.
La mayoría de los enfoques de aprendizaje profundo utilizados para recuperar datos de EHR son supervisados. Algunos investigadores analizan los datos electrónicos de salud mediante el aprendizaje no supervisado. La historia clínica electrónica se analiza mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para buscar patrones. El uso de los patrones aprendidos en tareas como la predicción de enfermedades, la predicción de eventos, la predicción de incidencia y otras es claramente el camino que tomarán las aplicaciones de aprendizaje profundo en el campo de los registros médicos electrónicos en un futuro próximo. La utilidad del aprendizaje profundo en las historias clínicas electrónicas ha sido demostrada por un número significativo de estudios. Sin embargo, se avecinan algunos desafíos para la futura implementación del aprendizaje profundo en las historias clínicas electrónicas: ¿Por qué es difícil analizar todos los tipos de datos incluidos en la historia clínica electrónica? [5]. La razón es que hay cinco formatos de datos distintos para las historias clínicas electrónicas: series temporales, como el historial del paciente; categorías, como la raza y el código internacional de enfermedades; objeto date-time, como la fecha de admisión del paciente; y numéricos, como el IMC. Además, los EHR son grandes, ruidosos, complejos y escasos. Los enfoques de aprendizaje profundo se enfrentan al reto de aplicar el modelo adecuado a los datos sanitarios electrónicos. El aprendizaje profundo en los EHR es lo suficientemente difícil como para que, en la práctica, la codificación del registro se altere debido a las diferencias en la oncología médica. El Código Nacional de Medicamentos, el Sistema Unificado de Lenguaje Médico y la ontología médica incluyen CIE-9, CIE-10 y códigos adicionales.
La implementación única conduce a datos no estándar, ya que varios departamentos u hospitales no siguen estrictamente las reglas de codificación de oncología médica. Las ontologías médicas pueden describir el mismo fenotipo de enfermedad. Por ejemplo, para el resultado de laboratorio de la hemoglobina A1C > 7.0, se puede utilizar el código 250.00 de la CIE-9 y el método de redacción de textos clínicos «diabetes mellitus tipo 2» para identificar a los pacientes en la historia clínica electrónica que han sido diagnosticados con «diabetes mellitus tipo 2». El procesamiento de datos es más difícil debido a los problemas antes mencionados. A los investigadores también les incomoda el mapeo entre los segundos.
2.16.1 Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Muchos sistemas de PNL utilizados en el cuidado de la salud para transcribir documentos y convertir audio a texto involucran aprendizaje profundo y redes neuronales. Las redes neuronales optimizadas para la categorización pueden descubrir características lingüísticas o gramaticales «agrupando» frases comparables. Para decirlo de otra manera, esto ayuda a la red a comprender significados semánticos más matizados. Sin embargo, el esfuerzo se complica por la complejidad del habla y el diálogo naturales [13]. Por ejemplo, el significado de un par de palabras que siempre se usan juntas en una expresión idiomática puede cambiar según el contexto, como se ve en frases como «patear el cubo» o «ladrar al árbol equivocado». La conversión de voz aceptable en texto ya es una práctica muy frecuente, y las tecnologías están ampliamente disponibles; Sin embargo, es mucho más difícil derivar conclusiones fiables y prácticas a partir de datos médicos de texto libre. Es de conocimiento común que las notas clínicas de texto libre en los registros electrónicos de salud (HCE) son torpes, incompletas, inconsistentes, llenas de acrónimos arcanos y están repletas de jerga. Por el contrario, las imágenes se componen de filas y columnas de píxeles especificadas. La tecnología superó a los métodos estándar en la detección de reingresos hospitalarios no planificados, la estimación de la duración de la estancia y la predicción de la mortalidad hospitalaria.
Al igual que las aplicaciones anteriores de EHR de aprendizaje profundo, los investigadores dijeron que esta predicción fue precisa y se alcanzó sin la selección manual de criterios evaluados para ser firmados por un experto. En cambio, nuestro programa tuvo en cuenta decenas de miles de variables, incluidas notas de texto libre, para determinar el pronóstico de cada paciente. Este es solo un estudio de prueba de concepto; Las búsquedas del investigador en Google creen que los resultados podrían tener consecuencias de gran alcance para las organizaciones de atención médica que buscan mejorar los resultados de los pacientes y ser más proactivas en la administración de la terapia necesaria. La siguiente Figura 2.14 muestra los conceptos de Procesamiento del Lenguaje Natural.
2.17 INFLUENCIA DEL DEEP LEARNING EN LA ATENCIÓN SANITARIA La atención sanitaria es una clara área de aplicación de la IA. Genera enormes cantidades de datos, gasta mucho dinero en ellos y tiene mucho espacio para mejorar la calidad de sus ofertas haciéndolas más intuitivas y sofisticadas. Pensar en la atención médica como una sola entidad es una tontería. Una de las tres ramas de la IA, fuera de los gigantes de la informática, que está haciendo los mayores avances es la automatización robótica de procesos (RPA). (Si bien no todos los RPA hacen uso de la IA [5], cada vez es más común). RPA sería una aplicación lógica porque los sistemas de salud en la mayoría de las naciones son procesos enormes y burocráticos. Smart dice que sería un desafío identificar varios problemas de salud [7].
2.17.1 Diagnóstico
Las dos aplicaciones de IA que ahora se están probando e implementando continuamente a escala, junto con RPA, son los chatbots y la analítica. Contrariamente a la creencia popular, los chatbots son menos comunes en la mayoría de los sistemas de atención médica, mientras que otras formas de análisis se están investigando ampliamente para el diagnóstico. Casi todos los días, un nuevo artículo informa que los robots han superado a los radiólogos o médicos humanos en el diagnóstico de algún mentor. FIGURA 2.14 Procesamiento del lenguaje natural: la influencia multifacética del aprendizaje profundo en los sistemas de atención médica 35
2.17.2 El cambio es difícil La industria de la salud lucha por ejecutar el cambio [10]. Hay muchos intereses poderosos y arraigados y, en ocasiones, no hay un mercado eficiente que fomente la innovación y promueva la eficiencia. La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés) aprobó un sistema de anestesia robótica desarrollado por Johnson & Johnson para operaciones de rutina como colonoscopias en 2013 [14]. Se realizaron cientos de cirugías en Canadá y Estados Unidos con la ayuda de esta máquina a un costo de alrededor de $150 por cada procedimiento, en comparación con $2,000 con un anestesista humano. Sin embargo, la resistencia de la profesión llevó a una venta lenta.
2.17.3 La IA médica en las estrategias de consumo
En Polonia, otros piensan que la industria médica experimentará una transformación como resultado de los avances en la tecnología de consumo. Los Apple Watch ya pueden hacer un electrocardiograma, controlar la frecuencia cardíaca e identificar la fibrilación auricular. Nuestros niveles de glucosa en sangre se medirán mediante sensores simples y de bajo costo que se conectan a relojes, teléfonos celulares y, finalmente, anteojos inteligentes [15].Se nos tomará la respiración y se examinará para buscar signos de cáncer o posibles problemas cardíacos. El cáncer de piel será detectado por las cámaras de nuestro teléfono, y la enfermedad de Parkinson será identificada por sus micrófonos, que captarán información sobre nuestro habla.Es posible que en diez años tengamos tantos sensores monitoreando constantemente nuestra salud como un vehículo de Fórmula Uno.
2.17.4 Democratización y descentralización
El brote de COVID-19 dejará una impresión duradera en la profesión médica. Will Smart estima que el 40% de las visitas médicas hoy en día involucran llamadas telefónicas o videollamadas. Sin duda, esto ahorra más tiempo al paciente que al médico, pero cuanto más dure la enfermedad, más difícil será volver a sus viejas rutinas [16]. El desarrollo es la telemedicina. Los chatbots se pueden utilizar en el triaje, por ejemplo, para decidir qué experto y con qué rapidez se debe atender la llamada de un paciente. Es posible que la medicina se vuelva democrática y descentralizada. La mayoría de los sistemas sanitarios modernos se centran en los hospitales de agudos. Se basan en un paradigma napoleónico creado para unir a los profesionales y mejorar la comunicación a un alto costo de capital. Sin embargo, es bien sabido que solo el 20% del bienestar total de un paciente es atribuible a la atención médica. El resto de los factores son los ingresos, el empleo, el estado civil y otros. En los últimos 200 años, los médicos se han especializado cada vez más; La IA puede permitirles volver a sus roles generalistas anteriores.
2.18 CONCLUSIÓN
Aunque los pilotos y los experimentos son emocionantes, su aplicación a la analítica sanitaria no ha hecho más que empezar. El aprendizaje profundo está cautivando a reguladores y legisladores, organizaciones comerciales, especialistas médicos e incluso personas. La Oficina del Coordinador Nacional de Tecnología de la Información de la Salud (ONC) de la Oficina de los 36 Deep Learning in Medical Image Analysis tiene grandes esperanzas en el futuro del aprendizaje profundo y ya ha honrado a algunos ingenieros destacados por sus contribuciones al campo. En un informe sobre la IA en la atención médica, la agencia dijo que los algoritmos de aprendizaje profundo han proporcionado resultados «transformadores». Los primeros éxitos en la clasificación del cáncer de piel y los exámenes de retina para diabéticos se mencionaron en el informe como dos aplicaciones del aprendizaje profundo. Debido a la ventaja inicial establecida en muchas aplicaciones de alto valor, se espera que el análisis de imágenes supere a otros campos de investigación clínica como el área dominante en un futuro próximo. Casi todos los principales proveedores de TI de salud priorizan «limpiar la basura», ya que la IA aprende el comportamiento del usuario, predice las necesidades y muestra hechos relevantes en el momento adecuado. Los clientes insatisfechos buscan mejores soluciones de estas empresas. Existe un consenso entre los pacientes y los profesionales de la salud de que la IA ha llegado a un punto en el que puede ayudar a facilitar soluciones e interacciones más centradas en el consumidor en el sector, con un número sorprendentemente grande de aplicaciones atractivas
Hemos dejado atrás en el mes de febrero el análisis de las habilidades blandas en la gestión de salud. Ahora comenzamos lentamente pero en forma ininterrumpida analizar la aplicación de inteligencia artificial en salud. Tanto Machine, como el Deep Learning, con las redes neuronales profundas. Tenemos entonces que comenzar por entender que son las redes neuronales, cuyos nodos, o formulas matemáticas simulan una neurona, y la variable seleccionada en la capa de ingreso, pasa a las capas profundas de la programación de los algoritmos matemáticos, para ofrecer a la capa de salida que muestra el resultado para el cual fue diseñado, utilizando las capas profundas con neuronas o formulas de función sigmoidea, de modo tal de ampliar la potencialidad por salida de no solo de cálculos binarios, que seguirán existiendo. Este nuevo mundo que será la transformación de la era de los datos y la información, para estar como profesionales médicos, mejor formados, hacer diagnósticos más precisos, seguros y oportunos, usando los sistemas, compartimos la enseñanza y el entrenamiento de esos nodos, hasta cada vez hacerlos más precisos, por ello, antes de apurarse y colocarlos en público, deberán superar varias etapas de datos correctos, bien depurados y diferenciados, para que nuestras redes funcionen cada vez mejor. El esfuerzo que realizaré estará avalado por una formación que he realizado y por la lectura de cinco libros recientemente publicados de inteligencia artificial aplicado a la salud. Por lo tanto, serán los posteos que se realizarán luego de la lectura y expresarlo en forma pedagógica, para que esta comunidad profesional que me acompaña, también se sume a este conocimiento. Solo espero que les sirva. Muchas gracias por la compañía.
LAS REDES NEURONALES Y SUS APLICACIONES EN LA VIDA REAL
Las aplicaciones de las redes neuronales en medicina van desde el diagnóstico de enfermedades hasta la predicción de resultados para el paciente. Algunos de los ejemplos son los siguientes:
Imágenes médicas: para encontrar patrones y hacer diagnósticos, se han utilizado redes neuronales para examinar e inferir imágenes médicas. La imagen médica es una técnica que permite la visualización del interior del cuerpo para el examen clínico y la intervención médica. Utiliza una variedad de tecnologías de imagen, que incluyen rayos X, ultrasonido, tomografía computarizada (TC), imágenes por resonancia magnética (RM) y tomografía por emisión de positrones (PET). Por ejemplo, la red neuronal puede entrenarse para reconocer características específicas en una imagen que son indicativas de una determinada enfermedad, como el cáncer. Los avances en la tecnología de imágenes médicas también han permitido el desarrollo de procedimientos quirúrgicos mínimamente invasivos, en los que los médicos pueden utilizar imágenes en tiempo real para guiar sus instrumentos quirúrgicos y realizar intervenciones precisas. Sin embargo, las imágenes médicas también conllevan riesgos potenciales, como la exposición a la radiación, las reacciones a los agentes de contraste y los resultados falsos positivos o falsos negativos. Por lo tanto, es importante equilibrar los beneficios y los riesgos del uso de técnicas de imágenes médicas caso por caso y asegurarse de que se implementen las medidas de seguridad adecuadas para minimizar el daño potencial. FIGURA 1.3 Una red neuronal de cuatro capas
Diagnóstico de enfermedades: las redes neuronales también se pueden utilizar para diagnosticar enfermedades en función de los síntomas del paciente, el historial médico y otros factores. Por ejemplo, se puede enseñar a la red neuronal a detectar patrones en los datos de los pacientes relacionados con una enfermedad en particular, como la diabetes. El diagnóstico de una enfermedad es el proceso de identificar la causa subyacente de los síntomas de un paciente y hacer una determinación definitiva de la enfermedad o afección específica que lo está afectando. Un diagnóstico preciso es fundamental para proporcionar un tratamiento y un manejo adecuados de los trastornos y dolencias del paciente. El estado de salud previo del paciente, un examen físico, pruebas diagnósticas, etc. se utilizan con frecuencia en la práctica médica para diagnosticar enfermedades. Los métodos de diagnóstico incluyen pruebas de sangre del paciente para diversos parámetros, diagnóstico por imágenes, ultrasonidos y otros métodos de prueba especializados. En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado cada vez más en el diagnóstico de enfermedades, especialmente en imágenes médicas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado ser muy prometedores en la detección y clasificación de varios tipos de lesiones cancerosas en imágenes médicas como mamografías o tomografías computarizadas [2]. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los algoritmos de aprendizaje automático no son un sustituto de un profesional médico capacitado, y la experiencia humana sigue siendo fundamental para interpretar los resultados y hacer diagnósticos precisos. Por lo tanto, el uso de algoritmos de aprendizaje automático en el diagnóstico de enfermedades debe verse como una herramienta complementaria que puede ayudar a los profesionales médicos a realizar diagnósticos más precisos y oportunos [3].
Descubrimiento de fármacos: la búsqueda de nuevos medicamentos o agentes terapéuticos que puedan utilizarse para curar o prevenir diferentes enfermedades o problemas médicos se conoce como descubrimiento de fármacos. El proceso de descubrimiento de fármacos suele implicar un proceso de varios pasos que comienza con la identificación de un posible objetivo terapéutico, seguido del descubrimiento de fármacos, las pruebas preclínicas, los ensayos clínicos y la aprobación reglamentaria. En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje automático se han utilizado cada vez más en el proceso de descubrimiento de fármacos para acelerar y mejorar la eficiencia del descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, las pruebas preclínicas pueden completarse de forma más rápida y económica mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la eficacia y la toxicidad de los nuevos candidatos a fármacos. Se pueden analizar grandes conjuntos de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático para encontrar nuevos objetivos farmacológicos y crear nuevos medicamentos. Se pueden encontrar nuevas dianas terapéuticas que sean específicas para enfermedades o situaciones particulares mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático para analizar la información genética y molecular de los pacientes.
En última instancia, la aplicación del aprendizaje automático al descubrimiento de fármacos tiene el potencial de transformar la industria y aumentar enormemente la velocidad y la eficacia del proceso de descubrimiento, lo que en última instancia podría dar lugar a la creación de medicamentos y tratamientos para pacientes más potentes.
Al evaluar enormes conjuntos de datos de compuestos químicos y determinar cuáles tienen más probabilidades de tener éxito contra una dolencia específica, se han utilizado redes neuronales para encontrar nuevos medicamentos.
Monitoreo de pacientes – El monitoreo de pacientes es el proceso de monitorear continuamente las mediciones fisiológicas de un paciente, como la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal, la presión arterial y el nivel de saturación de oxígeno, para rastrear su estado de salud e identificar cualquier problema de salud potencial. La monitorización continua del paciente puede ayudar a los profesionales sanitarios a identificar los primeros signos de alerta de complicaciones e intervenir antes de que se agraven. Con el fin de evaluar los grandes volúmenes de datos producidos por los dispositivos de monitorización de pacientes y ayudar a los profesionales sanitarios a tomar decisiones más precisas y oportunas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse en la monitorización de pacientes. El uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes puede ayudar a los profesionales de la salud a detectar signos de advertencia tempranos de deterioro de la salud o posibles efectos futuros. Los profesionales de la salud pueden tomar mejores decisiones sobre la atención al paciente mediante el uso de modelos predictivos que predicen el estado de salud de un paciente, que se crean mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Los modelos predictivos, por ejemplo, pueden utilizarse para estimar el riesgo de un paciente de contraer sepsis u otras infecciones graves, lo que permite a los médicos actuar antes y detener la aparición de consecuencias más graves.
En general, el uso del aprendizaje automático en la monitorización de pacientes tiene la oportunidad de mejorar los resultados de los pacientes y disminuir la presión sobre los sistemas sanitarios al permitir una monitorización y una toma de decisiones más precisas y eficientes de los pacientes. Las redes neuronales se pueden utilizar para monitorear a los pacientes en tiempo real, prediciendo cuándo un paciente está en riesgo de sufrir una emergencia médica, como un ataque cardíaco o un derrame cerebral. Esto puede permitir a los médicos intervenir a tiempo y prevenir complicaciones graves. En general, las redes neuronales tienen el potencial de revolucionar el campo de la medicina al proporcionar diagnósticos más precisos, predecir los resultados de los pacientes y desarrollar nuevos tratamientos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que aún quedan muchos retos por superar, como garantizar la fiabilidad y seguridad de estos sistemas.
En la última década, los programas de formación en mejora de la calidad y seguridad del paciente (QIPS) han proliferado significativamente debido a la creciente demanda de profesionales sanitarios capacitados para implementar mejoras en la atención sanitaria. 1–4
Esta expansión es una señal positiva de la integración de los QIPS en nuestras estructuras educativas, prácticas, profesionales y regulatorias. Sin embargo, a pesar de la abundancia de programas de formación en QIPS, nuestra comprensión de los procesos educativos esenciales y de cómo optimizar los resultados sigue evolucionando. Por ejemplo, permanece incierto cómo optimizar simultáneamente el aprendizaje y los resultados de los proyectos en el contexto del aprendizaje basado en proyectos de mejora de la calidad (QI), así como cómo facilitar el aprendizaje interprofesional en la formación en QIPS.
En este número de BMJ Quality and Safety , Myers y sus colegas 5 estudiaron la influencia de dos programas de formación de posgrado de becas QIPS para médicos en los resultados profesionales de los graduados y en las instituciones en las que se encuentran. Los dos programas, The Center for Healthcare Improvement and Patient Safety Fellowship de la Universidad de Pensilvania y The Harvard Fellowship in Patient Safety and Quality, ofrecen cursos, acceso a un máster y oportunidades para completar proyectos dentro del sistema de salud. El estudio incluyó entrevistas con 28 graduados y 16 de sus mentores.
Los resultados del estudio indican que los dos programas educativos tuvieron efectos positivos en diferentes niveles. Los becarios informaron mejoras en sus conocimientos, habilidades y actitudes relacionadas con QIPS y todos completaron una maestría. Un alto porcentaje de graduados, al finalizar su capacitación, asumió roles de liderazgo académico u organizacional en administración, investigación o educación de QIPS. Los programas también lograron resultados positivos en el sistema de salud a través de proyectos finales de QIPS realizados por becarios a nivel divisional, departamental e institucional. En algunos casos, el impacto de los becarios se extendió más allá de sus proyectos, contribuyendo a cambios en las culturas institucionales mediante la creación de diálogo, promoviendo un sentido de urgencia e impulso para la acción, cambiando las conversaciones de la culpa a la curiosidad y aumentando la conciencia sobre la ciencia de la mejora. Los mentores describieron a los aprendices como modelos a seguir que estaban estableciendo un camino profesional en especialidades donde el trabajo de QIPS era menos conocido y aumentando la aceptabilidad del campo.
Un hilo conductor que despertó nuestro interés se relaciona con la pregunta de «¿qué habilidades deberían adquirir los estudiantes de QIPS a través de un programa de educación longitudinal avanzado de QIPS?». Los lectores pueden ver que los dos programas de educación cubrieron una variedad de temas, como la forma en que las organizaciones de atención médica desarrollan las prioridades de QIPS, la medición de la calidad, cómo construir un equipo responsable, las barreras para el trabajo de mejora, etc. Nos llamó aún más la atención la conceptualización de los autores de las habilidades «duras» y «blandas» en QIPS. Myers y sus colegas señalan que «los graduados diferenciaron sistemáticamente entre las habilidades «blandas» y «duras» aprendidas en su beca y encontraron que ambas eran transferibles a su lugar de trabajo actual«.
Las habilidades duras (por ejemplo, habilidades de calidad y seguridad como la especificación de la brecha de desempeño y la creación de análisis de las partes interesadas, y habilidades de investigación como el análisis estadístico y el análisis de datos cualitativos) se definieron como aquellas habilidades que se pueden enseñar y aprender en entornos educativos tradicionales.
Las habilidades blandas (por ejemplo, gestión de cambios, liderazgo, reflexión y reevaluación de proyectos) se definieron como aquellas habilidades necesarias para trabajar con personas y equipos, generalmente aprendidas con el tiempo en entornos experienciales.
Para comparar y contrastar lo que podría considerarse como habilidades «duras» y «blandas» de QIPS, considere las habilidades necesarias para implementar una iniciativa de mejora de la calidad, como la reducción de las infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la vía central en las unidades de cuidados intensivos. Las habilidades «duras» de QIPS pueden incluir la recopilación y el análisis de datos para realizar un seguimiento de las tasas de infecciones del torrente sanguíneo, la creación de un mapa de procesos del estado actual para comprender mejor el problema local en relación con el uso y el manejo de la vía central, o la realización de ciclos de planificación-ejecución-estudio-acción (PDSA) para implementar un paquete de atención estandarizado adaptado al contexto local. Sin embargo, lo que a menudo diferencia la eficacia con la que uno puede poner en práctica estas habilidades «duras» (y, a su vez, influir en el éxito general de la mejora de la calidad) es la capacidad de uno para aplicar habilidades «blandas».
Estas pueden incluir abordar hábilmente las críticas de los «resistentes», 6 negociar con el grupo de apoyo a la toma de decisiones para movilizar recursos para que los datos estén disponibles de manera oportuna y fomentar la comprensión multiprofesional y las colaboraciones interprofesionales en toda la iniciativa de mejora de la calidad. La ejecución auténtica de PDSA 7 depende de una gran cantidad de habilidades de liderazgo y gestión del cambio. En otras palabras, las habilidades «duras» y «blandas» de mejora de la calidad están interrelacionadas.
Estos resultados sobre las competencias «duras» y «blandas» nos plantean una serie de cuestiones: ¿cómo identificamos la gama de competencias necesarias? ¿Cómo enseñamos y evaluamos el desarrollo y la adquisición de estas competencias? ¿Cómo las etiquetamos? ¿Cómo garantizamos que se atribuya «valor» a toda la gama de competencias?
Las organizaciones en el Reino Unido, los EE. UU. y Canadá han desarrollado marcos de competencias de calidad y seguridad para describir el conocimiento, las habilidades y las actitudes esperadas a lo largo del continuo de aprendizaje y en la práctica. 8-11 Hay una superposición entre estos marcos que generalmente abarcan los amplios dominios de la seguridad del paciente, la informática, la mejora de la calidad, la equidad en la salud, la participación de pacientes y familias como socios de QIPS, y el trabajo en equipo y la colaboración. Dentro de cada dominio, existe una mezcla de habilidades «duras» y «blandas»; por ejemplo, dentro de la mejora de la calidad, las competencias van desde la capacidad de usar herramientas comunes (como diagramas de flujo, mapas de procesos, diagramas de espina de pescado) para informar las iniciativas de mejora de la calidad (es decir, «habilidades duras») hasta la capacidad de emplear principios de cambio para implementar y evaluar pruebas de cambio (es decir, «habilidades blandas»). Estos marcos de competencia enumeran habilidades similares a las identificadas por Myers y colegas y ofrecen un primer paso útil para definir el rango de conocimientos, habilidades y actitudes que los sistemas de atención médica actuales requieren de sus profesionales. Sin embargo, muchos de estos marcos definen las competencias esperadas de todos los profesionales de la salud al inicio de su práctica y no detallan las competencias avanzadas esperadas de los expertos en QIPS. Dado que una manera importante en la que los expertos en QIPS se diferencian es su dominio de estas «habilidades blandas», un próximo paso relevante sería aclarar y alcanzar un consenso sobre estas competencias de nivel superior en QIPS.
Otra cuestión que hay que tener en cuenta es cómo enseñamos y evaluamos la gama de habilidades QIPS en la formación QIPS avanzada, y en particular aquellas habilidades «blandas» que merecen una consideración especial. Ofrecemos las siguientes sugerencias:
Enseñanza multidisciplinaria : Los académicos de diversas áreas (por ejemplo, sociología, negocios y administración, bioética, etc.) hacen contribuciones importantes al campo y la práctica de QIPS. 12 La planificación de los programas de educación de QIPS debe incorporar profesores de disciplinas fuera de la atención médica o la mejora de la calidad definida de manera más tradicional, en particular dada la naturaleza de las habilidades «blandas» que son pertinentes para liderar cambios a nivel de sistema. Esta necesidad es similar a otros esfuerzos de competencia profesional, con un mayor reconocimiento de que el conocimiento y las habilidades requeridas se extienden más allá de los estrechos confines de los dominios biocientíficos y la experiencia de los educadores médicos. 13 Las discusiones interdisciplinarias dentro del aula no solo enriquecerían y profundizarían la experiencia de aprendizaje, sino que también prepararían el escenario para colaboraciones a más largo plazo.
Educación basada en la teoría : la planificación de la educación QIPS debe basarse en una variedad de teorías biocientíficas, de aprendizaje y socioculturales para proporcionar un razonamiento más sólido sobre cómo enseñamos los conocimientos y las habilidades de QIPS. 14 Estas teorías pueden ayudar, por ejemplo, a promover procesos a nivel individual como la reflexión en el aprendizaje de la seguridad del paciente, 15 reconocer procesos interpersonales como el poder y la jerarquía en el aprendizaje interprofesional de QIPS, 16 y abordar cuestiones organizacionales como los entornos de apoyo en el aprendizaje basado en proyectos. 4
Integrar la enseñanza de habilidades «blandas» y «duras»: tiene sentido intuitivo enseñar «habilidades blandas» en el contexto de las «habilidades duras» en la educación QIPS. Esta sugerencia refleja un tema más amplio de aprendizaje integrado que es omnipresente en la educación médica. 17 Originalmente centrada en la integración del aprendizaje clínico y la ciencia básica, la visión más contemporánea se ha ampliado para reflejar la gama más amplia de ciencias que impactan el conocimiento y las experiencias clínicas, así como un enfoque más estratégico en la integración cognitiva. 17 Una mayor atención a la integración en la educación QIPS respaldaría la evidencia subyacente a esta recomendación.
Adoptar evaluaciones significativas: Necesitamos ampliar la gama de enfoques utilizados para evaluar si los estudiantes han adquirido la gama de conocimientos y habilidades de QIPS. Los enfoques de evaluación actuales se han centrado en gran medida en las habilidades «duras». Por ejemplo, la Herramienta de aplicación de conocimientos de QI, 18 una de las herramientas de evaluación más ampliamente referenciadas en QI, 19 20 pide a los estudiantes que creen una declaración de objetivos, definan una medida y propongan un cambio para un problema de QI dado. Sin embargo, evaluar un conjunto más amplio de habilidades de QIPS probablemente requerirá otros enfoques de evaluación, como la práctica reflexiva, los portafolios y la retroalimentación de múltiples fuentes, como formas alternativas de evaluar la gama de habilidades.
Organizar y etiquetar los conocimientos y las habilidades que caracterizan la experiencia es fundamental en cualquier ámbito profesional. Sin embargo, llamamos la atención sobre cómo etiquetamos y caracterizamos dichas habilidades, como el uso de la terminología «dura» y «blanda». Una rápida exploración de la literatura proporciona otros ejemplos del uso de los términos «duro» y «blando» en referencia a la atención médica y la educación de las profesiones de la salud.
Martin et al 21 22 diferencian entre métricas «duras» de hechos probatorios y datos de inteligencia «blandos» basados en sentimientos o intuiciones en un estudio de los desafíos relacionados con la voz sobre las preocupaciones de seguridad. Llamando la atención sobre la importancia de la confianza en la medicina, Bleakley 23 describe la «confianza» en este contexto como un principio «blando» situado en medio de una empresa «dura» de atención médica moderna y administrada que es «históricamente patriarcal, autoritaria y controladora…».
En estos ejemplos, experimentamos las referencias a «duras» en términos de principios y actividades dominantes, arraigados y valorados, en contraste con las referencias a «blandas», que son aquellas que pueden ser menos visibles y valoradas aunque no menos importantes. Instamos a ser conscientes de cómo categorizamos las habilidades en la educación QIPS, con qué fines, los significados que les atribuimos y las consecuencias no deseadas de tales etiquetas. De hecho, las etiquetas «duras» y «blandas» podrían perpetuar involuntariamente el énfasis preferencial colocado en el aprendizaje de las habilidades «duras» (por ejemplo, análisis de incidentes, mapeo de procesos), a pesar del hecho de que los dominios de las ciencias sociales de QIPS reconocen claramente que QIPS no es meramente una cuestión técnica sino también un sitio de procesos sociales que influyen en los comportamientos. 24 25 Puede ser que sea necesario un replanteamiento de los términos habilidades «duras» y «blandas» para garantizar que la gama completa de habilidades reciba la misma atención en la educación QIPS. Un ejemplo ilustrativo de cómo otros han tratado de abordar esta preocupación es el uso preferido del término «roles intrínsecos» para abordar las referencias problemáticas a los «roles de expertos no médicos» (es decir, comunicador, colaborador, defensor) que se estaban produciendo en relación con el marco de competencias médicas de CanMEDS en Canadá. 26
El artículo de Myers et al. proporciona evidencia de los resultados de la capacitación avanzada en QIPS y contribuye a un debate importante y en curso sobre nuestro papel como educadores y líderes de QIPS a la hora de definir qué conocimiento se valora en el aula, cómo se etiqueta ese conocimiento y las implicaciones para la práctica de QIPS. Es particularmente alentador el hecho de que los graduados de estos dos programas avanzados de QIPS reconocieran el valor de poner en práctica una gama más amplia de habilidades en su búsqueda de actividades de QIPS. En última instancia, la experiencia en QIPS requiere la integración de una amplia gama de habilidades, combinando la capacidad de reflexionar, persuadir, negociar, colaborar y liderar con las actividades tradicionalmente asociadas con la realización de QIPS.
Aunque los proveedores de atención médica dedican una cantidad significativa de su tiempo a la comunicación, los estudios que intentan cuantificar el impacto económico de la eficiencia de la comunicación son muy escasos6 . Esta falta en la literatura es aún más sorprendente si tenemos en cuenta que la comunicación influye en la seguridad del paciente 39 .
La literatura proporciona numerosos ejemplos de resultados de una comunicación deficiente con un impacto económico. En primer lugar, conduce a ingresos hospitalarios evitables 19 y reingresos 40 , 41 . Se ha descubierto que las intervenciones para mejorar la comunicación y la coordinación reducen los ingresos hospitalarios 42 . Se pueden ver otros gastos de atención médica evitables en pruebas innecesarias, derivaciones inapropiadas a polifarmacia y derivaciones repetidas por problemas que no se abordaron adecuadamente durante la primera visita 10 , 35 , 43 . Pero, y esto se suma al impacto económico, la seguridad del paciente se ve afectada por la mala comunicación 36 .
Los residentes consideraron que las dificultades de comunicación eran la causa de la gran mayoría de los percances médicos 39 . De hecho, como el 10% de los resultados de las pruebas después del alta requieren la acción del médico de cabecera, pero si estos no llegan al médico de cabecera (a tiempo), puede haber propensión a un error médico44 . Los resultados más sorprendentes provienen de Australia. El estudio encontró que los problemas de comunicación fueron responsables del 11%, los niveles inadecuados de habilidades de los profesionales del 6% y los recursos inadecuados del 4% de los resultados adversos respectivamente 45.
En la atención del cáncer, se han definido tres tipos de costos debidos a la mala comunicación: el costo de la angustia psicológica, el costo del tratamiento innecesario y el costo de la angustia indirecta del sistema (por ejemplo, la angustia de los proveedores de atención médica) 46 .
Agarwal et al. proponen un modelo conceptual de los resultados de la comunicación, que se muestra en la Figura 2 .
Figura 2
Modelo conceptual de los resultados de la comunicación en un hospital 6
Los recursos hospitalarios que se deben utilizar de manera eficiente incluyen el tiempo de médicos y enfermeras. Un estudio de tiempo-movimiento informó que la comunicación representa el 24% del tiempo de trabajo de los especialistas47 .
Se estima que las ineficiencias de comunicación en el entorno hospitalario para los médicos generan un desperdicio de $ 800 millones anuales. Hendrich et al. informaron un desglose de las actividades de enfermería, en el que aproximadamente el 20,6% de cada turno de enfermería se clasificó como «coordinación de atención» (es decir, comunicación con los miembros del equipo u otros departamentos) y el 6,6% como «tiempo perdido»48 .
El impacto económico de las ineficiencias de comunicación en las prácticas de enfermería se estima en alrededor de $ 4.9 mil millones por año.
Como tercer factor que influye en la utilización de los recursos, los costos desperdiciados debido a la mala comunicación que conduce a una estadía prolongada en el hospital se estimaron en $ 6.6 mil millones anuales.
La efectividad de las operaciones centrales está representada por la rapidez y seguridad de los procesos de diagnóstico y tratamiento, ya que la ineficacia y los errores aumentarán las tasas de complicaciones y las duraciones de la estadía. Para ello, la duración de la estancia hospitalaria ajustada a la patología y las tasas de errores de medicación son indicadores de proceso mensurables. La calidad de vida laboral también se ve afectada por la comunicación, como se refleja en las medidas de estrés y satisfacción laboral.
En cuarto lugar, dado que la atención sanitaria es un negocio de servicios, los hospitales son organizaciones de servicios y deben proporcionar calidad de servicio. La mala comunicación (por ejemplo, no informar a los pacientes a tiempo sobre los resultados de las pruebas, retrasos en el alta del paciente, falta de disponibilidad de información para la familia del paciente, etc.) afecta a la experiencia del paciente.
En este modelo, se combinan los resultados tangibles y menos tangibles. Los resultados tangibles, como la duración de la estancia y el tiempo perdido por médicos y enfermeras, se pueden traducir fácilmente en términos monetarios. Por otro lado, los resultados menos tangibles, como la satisfacción laboral, tienen un impacto económico a través de otros procesos.
La insatisfacción laboral conduce a la rotación del personal, ya que representa un incentivo para que los profesionales sanitarios cambien de carrera.
Por lo tanto, se incurre en mayores costes para contratar y formar a nuevos empleados con una curva de aprendizaje, lo que se traduce en una menor eficacia. Las experiencias negativas de los pacientes con la comunicación y los niveles de servicio 49 predispondrán a futuras elecciones por diferentes hospitales y organizaciones de atención, alejando a los clientes potenciales. En la misma línea, los médicos remitentes pueden cambiar de especialista y de hospital debido a la mala comunicación 49 . Es probable que estas tendencias se vean reforzadas por la creciente demanda de transparencia con respecto a la eficacia en enfermedades específicas y el uso de las redes sociales.
A pesar de esta conceptualización, los datos publicados sobre el impacto económico siguen basándose en suposiciones. En los EE. UU., los hospitales desperdician más de 12.400 millones de dólares al año debido a ineficiencias en la comunicación. Más de la mitad de esa cantidad (53%) se debe a un aumento en la duración de la hospitalización, el 40% se debe al tiempo desperdiciado por parte de las enfermeras y el 6,7% al tiempo desperdiciado por parte de los médicos. En un hospital de 500 camas, las pérdidas anuales debido a ineficiencias en la comunicación se estiman en 4 millones de dólares6 .
Recomendaciones para mejorar la comunicación escrita
Cartas estructuradas
Una recomendación bien fundamentada es el uso de cartas de derivación y de respuesta/alta estructuradas. Las cartas de respuesta podrían, por ejemplo, contener una lista de problemas, una lista de gestión y texto libre a continuación. Las cartas estructuradas no requieren más tiempo para leerse y mejoran la comprensión 50 . El uso de una plantilla conduce a una mayor calidad y una menor extensión de las cartas de alta 51 . Los médicos de cabecera prefieren las cartas estructuradas, pero solo unos pocos especialistas escriben cartas estructuradas 52 . Los médicos de cabecera pueden influir en parte en esto al incluir solicitudes específicas en su carta de derivación, que luego podrían repetirse en la carta de respuesta, seguidas de respuestas específicas 25 .
Esta estrategia puede facilitarse mediante el uso de tecnología de información sanitaria, como los registros electrónicos de pacientes 53 . Sin embargo, este método puede volverse más estandarizado y posiblemente también más fácil de usar mediante el uso de campos de texto estructurados en lugar de campos de texto libre 54 . Una tecnología de información sanitaria eficaz podría producir cartas generadas automáticamente por computadora 30 . Estas cartas son las preferidas por los médicos de cabecera debido a sus puntuaciones más altas en claridad y contenido 55 .
Sin embargo, la estandarización y la facilidad de uso a menudo se pueden mejorar mediante el uso de campos de texto estructurados en lugar de campos de texto libre.
No obstante, las cartas estructuradas tienen algunos inconvenientes. La Autoridad de Información y Calidad de la Salud de Irlanda y el Colegio Irlandés de Médicos de Familia desarrollaron una plantilla de derivación, pero se descubrió que los especialistas rara vez la utilizan 56 . Pueden generar una carga de trabajo adicional para el médico debido a los formularios largos (para escribir y leer) 29 . También se debe considerar la inclusión de una casilla para marcar las derivaciones urgentes: existe el riesgo de uso excesivo 57 y de que los pacientes no sean vistos antes 15 .
Plan de estudios – retroalimentación
Otra estrategia es el uso de diferentes formas de retroalimentación. En primer lugar, los especialistas pueden proporcionar retroalimentación sobre las cartas de derivación. Esto mejora la calidad de las cartas de derivación y puede hacer que las derivaciones sean más específicas 58 . Por supuesto, los médicos de cabecera también pueden proporcionar retroalimentación a los especialistas. La evaluación por pares puede mejorar significativamente la calidad de la comunicación escrita entre ambas partes 22 , 59 . Para facilitar la retroalimentación o la evaluación por pares, se podrían utilizar herramientas específicas 3 .
La retroalimentación también puede introducirse antes, concretamente en el plan de estudios de los estudiantes de medicina. Hasta ahora, la comunicación escrita rara vez se aborda en los cursos de comunicación 60 . Se ha demostrado que las sesiones de formación aumentan los conocimientos sobre la comunicación escrita en el ámbito sanitario, pero no deberían limitarse a «saber» y «saber cómo», sino que deberían centrarse igualmente en «hacer» 60 . Las estrategias de mejora descritas anteriormente (retroalimentación, evaluación por pares, herramientas) también podrían utilizarse durante los cursos de comunicación escrita.
Procesos cambiantes
Una comunicación escrita clara entre especialistas y médicos de cabecera es de gran importancia. Pero como señalan Durbin et al., «cambiar la práctica clínica es difícil» y, por lo tanto, las intervenciones multifacéticas y amplias pueden ser más eficaces que las intervenciones con un impacto muy específico. En su revisión de estudios de auditoría en atención de salud mental, se propone una combinación de directrices, formación y un formulario estructurado 29 . El uso de cartas generadas por ordenador también podría considerarse un cambio con respecto al proceso anterior de cartas dictadas. Esto da como resultado un mayor porcentaje de resúmenes de alta completados a las 4 semanas y, además, reduce la cantidad de elementos esenciales omitidos 61 – 64 . También para los médicos de cabecera, los sistemas de derivación informatizados podrían reducir su trabajo administrativo y probablemente podrían brindar el beneficio de una comunicación más oportuna 10 .
Estas herramientas también podrían incluir un sistema de apoyo a la toma de decisiones farmacéuticas que podría reducir los errores en las listas de medicamentos 18 . En el caso de las cartas dictadas, una recomendación aparentemente evidente es leerlas y firmarlas siempre cuando estén listas, para evitar errores involuntarios 65 .
Una sugerencia para resolver en parte el problema de la puntualidad es entregar la carta al paciente (o darle una copia). De esta manera, las cartas podrían llegar antes al destinatario 2 , 61 , 66 . Las cartas de alta podrían, por ejemplo, combinarse con un formulario de prescripción para la medicación para llevar a casa 67 . Otra posibilidad es compartir las notas médicas con los pacientes, lo que permite a los pacientes revisar las notas (proyecto «Open Notes») 68 . Sin embargo, este cambio no debería implementarse sin ninguna restricción porque puede llevar a los especialistas a omitir información en la carta para no angustiar al paciente 69 .
Con la disponibilidad de diferentes canales de comunicación, estos podrían combinarse utilizando las ventajas respectivas, como llamadas telefónicas directas para comunicaciones urgentes y esenciales, conferencias para evaluaciones multidisciplinarias en línea, involucrando a médicos de cabecera, respaldadas con cartas formales escritas o electrónicas. Estas últimas pueden servir como documentos de validación y referencia de las primeras. La comunicación electrónica a menudo necesita, en ausencia de la comunicación telefónica directa, un sistema de alerta, que garantice la recepción y haga más probable la acción apropiada por parte del receptor. Mejorar la interacción conducirá a mejores resultados, como mejores resultados para los pacientes, mejor control y estandarización de los procesos de trabajo, como se evidencia en el metaanálisis de Foy et al. 70 .
Un estudio cualitativo en médicos de cabecera confirma las estrategias mencionadas anteriormente: mayor uso del teléfono, apoyo de secretaría, plantillas y entrega de las cartas por parte del paciente. Además, se propuso una comunicación dirigida por enfermeras. También están dispuestos a reconsiderar los registros electrónicos de los pacientes para que los médicos de cabecera, o incluso los pacientes, también puedan tener acceso a ellos 20 .
A diferencia de otros campos de la medicina (como el tratamiento y la prevención de infecciones del torrente sanguíneo 71 y otras infecciones nosocomiales, como la sepsis (Campaña Sobrevivir a la Sepsis), no hay literatura que documente el impacto de un enfoque conjunto que evalúe el impacto específico de un número seleccionado de intervenciones con indicadores de proceso y/o resultado. Está claro que la comunicación en cualquier entorno de atención de salud puede ser objeto de un enfoque conjunto de este tipo que definiría las prioridades en un programa de mejora y haría que dicha iniciativa de mejora fuera factible en el campo, frente a una jungla de recomendaciones.
Conclusión
En los últimos años, en muchos países la atención sanitaria está experimentando un cambio hacia la atención primaria, impulsado en particular por el creciente número de pacientes con enfermedades crónicas. Al mismo tiempo, la atención sanitaria se vuelve cada vez más especializada y, por lo tanto, la comunicación entre la atención especializada y la atención primaria es de suma importancia.
Una comunicación deficiente puede tener consecuencias negativas: discontinuidad de la atención, compromiso de la seguridad del paciente, uso ineficiente de recursos valiosos, insatisfacción de los pacientes y sobrecarga de trabajo de los médicos, y consecuencias económicas, a menudo ocultas.
Como la comunicación escrita sigue siendo la forma de comunicación más utilizada entre la atención especializada y la atención primaria, esta revisión puede servir de guía para introducir mejoras en este campo
La comunicación eficaz es una piedra angular de la atención sanitaria de calidad. La comunicación ayuda a los profesionales sanitarios a establecer vínculos con los pacientes, lo que genera relaciones terapéuticas que favorecen los resultados centrados en el paciente.La información que intercambian el profesional sanitario y el paciente puede ayudar a la toma de decisiones médicas, como una mejor autogestión. Esta revisión rápida investigó los efectos de la comunicación eficaz y de calidad en los resultados centrados en el paciente entre los pacientes de edad avanzada.
Métodos
Se realizaron búsquedas en Google Scholar, PubMed, Scopus, CINAHL y PsycINFO utilizando palabras clave como “comunicación efectiva”, “personas mayores” y “bienestar”. Se consideraron para la selección los estudios publicados entre 2000 y 2023 que describieran o investigaran estrategias de comunicación entre pacientes mayores (65 años o más) y proveedores en varios entornos de atención médica. La calidad de los estudios seleccionados se evaluó utilizando la herramienta GRADE.
Resultados
La estrategia de búsqueda arrojó siete estudios. Cinco estudios fueron cualitativos (dos estudios fenomenológicos, uno etnográfico y dos estudios de teoría fundamentada), uno fue un estudio observacional transversal y uno fue un estudio experimental. Los estudios investigaron los efectos de las estrategias de comunicación verbal y no verbal entre pacientes y proveedores sobre diversos resultados centrados en el paciente, como la satisfacción del paciente, la calidad de la atención, la calidad de vida y la salud física y mental. Todos los estudios informaron que diversas estrategias de comunicación verbal y no verbal tuvieron un impacto positivo en todos los resultados centrados en el paciente.
Conclusión
Si bien los estudios seleccionados respaldaron el impacto positivo de la comunicación eficaz con los adultos mayores en los resultados centrados en el paciente, presentaron varios inconvenientes metodológicos que deben superarse en el futuro. Los estudios futuros deben utilizar enfoques experimentales, muestras generalizables y estimaciones específicas del tamaño del efecto.
Introducción
Una comunicación excelente es esencial para todos los profesionales de la salud [1, 2]. Afecta la calidad de los resultados de la atención médica, impacta la salud y la satisfacción del paciente y beneficia tanto a los pacientes como a los proveedores [3]. La comunicación se considera una competencia clínica fundamental porque establece confianza entre proveedores y pacientes, creando una relación terapéutica [4]. La comunicación médico-paciente desempeña varias funciones, incluida la toma de decisiones, el intercambio de información, la mejora de la relación médico-paciente, la gestión de las dudas del paciente, el tratamiento de las emociones y la mejora de la autogestión [5].
Las características de una comunicación eficaz incluyen la participación de los pacientes en las decisiones, permitir que los pacientes hablen sin interrupciones, alentarlos a hacer preguntas y responderlas, utilizar un lenguaje comprensible para el paciente, prestarle atención y discutir los próximos pasos [5]. Esta comunicación también implica escuchar activamente, desarrollar una buena relación interpersonal y elaborar planes de tratamiento centrados en el paciente.
La calidad de la comunicación entre paciente y médico influye en diversos resultados centrados en el paciente, es decir, aquellos que contribuyen a su recuperación o sugieren experiencias positivas en la atención. Una comunicación eficaz se asocia con mayor satisfacción del paciente, mejor regulación emocional y aumento del cumplimiento, lo que mejora la salud [7, 8]. Según [9], una buena comunicación aumenta la confianza del paciente en sus proveedores y su satisfacción con el tratamiento. Una relación de confianza hace creer a los pacientes que reciben mejor atención [10]. Eficaz comunicación proveedor-paciente mejora la salud social, somática y psicológica [11]. Ayuda a los pacientes a reconocer enfermedades, riesgos y ventajas del tratamiento constante [5], además de fortalecer su percepción de control sobre su salud y facilitar el autocuidado. Una comunicación eficaz mejora la calidad percibida de la atención médica [12]. Todos estos factores que conducen a experiencias positivas del paciente y una recuperación más rápida son considerados resultados centrados en el paciente.
Esta revisión rápida analiza estudios sobre la influencia de la comunicación de calidad en los resultados centrados en el paciente entre los adultos mayores. Se abordan aspectos como el bienestar psicológico, la calidad de la atención médica, el bienestar emocional y cognitivo, la atención individualizada, el estado de salud, la satisfacción del paciente y la calidad de vida. Los objetivos específicos son: (a) explorar estrategias para asegurar una comunicación efectiva con pacientes mayores en diversos entornos, (b) examinar los resultados de salud centrados en el paciente informados por estudios anteriores, y (c) relacionar las estrategias de comunicación de calidad con los resultados de salud centrados en el paciente entre los adultos mayores.
La razón principal de esta revisión rápida es que, aunque muchos estudios han examinado la relación entre la comunicación de calidad y diversos resultados centrados en el paciente, pocos han incluido a pacientes mayores. Esta es una brecha significativa porque los adultos mayores tienen necesidades de comunicación únicas que, si no se abordan, pueden hacer ineficaz su interacción con los proveedores de salud [13]. Los cambios relacionados con la edad en la cognición, percepción y sensación pueden dificultar la comunicación [14]. Por lo tanto, se necesita más investigación sobre estrategias de comunicación específicas para mejorar los resultados en pacientes mayores. Hasta donde sé, ninguna revisión sistemática ha abordado este tema. Esta es la primera revisión rápida que explora la calidad de la comunicación y su impacto en los resultados de salud centrados en el paciente entre los pacientes mayores.
Los hallazgos de esta revisión pueden informar a los profesionales sobre estrategias de comunicación efectivas para mejorar los resultados informados por los pacientes. Además, evalúa la calidad de los estudios y formula recomendaciones para futuras investigaciones en este campo.
Comunicación no verbal
La comunicación no verbal fue un tema crítico abordado en varios estudios. Cinco de los siete estudios investigaron la efectividad del tacto en diversos resultados centrados en el paciente [31]. Encontraron que las estrategias de comunicación no verbal, como el tacto reconfortante caracterizado por un apretón de manos o una palmadita en los hombros, antebrazo o mano, tuvieron un impacto positivo estadísticamente significativo en aspectos como el bienestar, la autoestima, el estado de salud, los procesos sociales, la satisfacción con la vida, la autorrealización y la autorresponsabilidad [31]. Implementaron el tacto reconfortante sin combinarlo con otras estrategias de comunicación no verbal, lo que sugiere que este tipo de tacto puede ser efectivo por sí solo para mejorar varios resultados centrados en el paciente. Se puede plantear la hipótesis de que si se combina el tacto reconfortante con otras estrategias de comunicación no verbal, como la escucha activa, la mirada fija, la sonrisa, el mantenimiento de una distancia cercana, el movimiento de las cejas y el asentir/sacudir la cabeza, los resultados podrían ser aún mejores en términos de los resultados centrados en el paciente [32, 33, 35, 37]. [35] identificaron la escucha activa y el tacto como estrategias de comunicación no verbal importantes para lograr una comunicación de calidad y efectiva [33]. También encontraron que la comunicación iniciada por el asistente de enfermería durante la asistencia a la hora de comer utilizando estrategias como apoyo emocional, sonreír, reír, tocar, mirar a los ojos, estrechar la mano, asentir con la cabeza, inclinarse hacia adelante y un tono suave fueron cruciales para dirigir a los residentes, iniciar (y mantener) conversaciones personales y realizar el seguimiento adecuado. Finalmente, [ 37 ] desarrollaron un modelo que enfatizaba la importancia de la comunicación no verbal efectiva para formar relaciones terapéuticas efectivas, promover la satisfacción del paciente y mejorar la calidad de la atención. En la Tabla 6 se muestra una lista exhaustiva de los enfoques de comunicación no verbal .
La mayoría de los estudios, especialmente los cualitativos, apoyan la utilización de múltiples estrategias de comunicación no verbal en un solo episodio comunicativo. Estos estudios también sugieren que es responsabilidad de los proveedores de atención médica iniciar y mantener señales efectivas de comunicación no verbal, como las detalladas en la Tabla 6. Cabe destacar que solo un estudio [31] ha investigado la efectividad del contacto reconfortante en resultados centrados en el paciente. Por lo tanto, la noción implícita en los estudios cualitativos de que la combinación de varias estrategias no verbales podría conducir a una mejora significativa en los resultados centrados en el paciente requiere una mayor investigación empírica. Se observó una carencia de estudios empíricos que investiguen cómo la combinación de diversas técnicas o estrategias de comunicación no verbal puede influir en los resultados centrados en el paciente, tales como la satisfacción del paciente y las percepciones de la calidad de la atención.
Comunicación verbal
Cuatro de los siete estudios indicaron que la comunicación verbal mejoró los resultados centrados en el paciente [32, 34, 35, 36]. Se observó que una comunicación verbal efectiva y de calidad impactó positivamente en la satisfacción del paciente [32], aumentó la conciencia sobre los efectos de la EPOC [36], mejoró la alfabetización en salud [34], presentó problemas [32] y la salud mental y física [32].
Es importante destacar que [32] empleó un enfoque transversal y análisis de regresión para investigar la relación entre la comunicación y diversos resultados centrados en el paciente, como la satisfacción y la salud mental y física. Además, los autores combinaron tanto elementos verbales (e.g., conversación más positiva, mayor confianza y receptividad) como no verbales (e.g., sonrisa, mirada, movimientos de cejas y contactos interpersonales) en su estudio. Esto sugiere que puede resultar desafiante concluir que la comunicación verbal efectiva por sí sola es suficiente para mejorar los resultados sin la intervención de la comunicación no verbal.
De manera similar, [34] utilizó estrategias de comunicación basadas en narraciones e imágenes para educar a los pacientes sobre la alfabetización en salud. Así, resulta complicado determinar si las narraciones que comprenden comunicación verbal pueden, por sí solas, mejorar los resultados centrados en el paciente. Los otros estudios fueron cualitativos [35, 36], reflejando generalmente las experiencias u opiniones subjetivas de sus participantes. Por lo tanto, aunque estos cuatro estudios apoyan que la comunicación verbal puede mejorar efectivamente los resultados centrados en el paciente, es necesario realizar investigaciones futuras para probar experimentalmente su eficacia sin combinarla con estrategias de comunicación no verbal.
Además, dos de los cuatro estudios sugieren que es necesario cumplir ciertas condiciones para que la comunicación verbal sea efectiva [32, 35]. Algunas estrategias de comunicación, como una mayor discusión sobre el estilo de vida y la construcción de relaciones, fueron percibidas como condescendientes y se asociaron con resultados desfavorables [32]. En contraste, los autores hallaron que las estrategias de comunicación enfocadas en la búsqueda y provisión de información biomédica y psicosocial resultaron ser más efectivas para mejorar los resultados del paciente [32]. Esto sugiere que los proveedores de atención médica deben ser cuidadosos e intencionales en los temas discutidos con los pacientes.
Adicionalmente, en su estudio cualitativo [35] identificó que la comunicación verbal efectiva también requiere respeto mutuo, equidad y manejo adecuado del conflicto. Efectivamente, parece que ciertas estrategias de comunicación, como las discusiones excesivas sobre el estilo de vida, pueden socavar el establecimiento de confianza, lo cual se asoció con resultados adversos para el paciente. Además, a diferencia de la comunicación no verbal, los estudios que destacaron el efecto de la comunicación verbal en los resultados centrados en el paciente no proporcionaron descripciones detalladas de las estrategias específicas de comunicación verbal aplicables en un entorno de atención médica directa. Las estrategias mencionadas, como el uso de llamadas telefónicas para comunicarse regularmente con el paciente sin necesidad de visitar un centro de atención médica, y la importancia de garantizar el respeto mutuo al tratar con pacientes mayores y evitar demasiadas discusiones sobre el estilo de vida, no ofrecen detalles específicos sobre la naturaleza de las estrategias de comunicación verbal adecuadas.
Estrategias de comunicación
En el apartado 3.5.2 anterior, se observó que la muestra de participantes utilizada en el estudio de [32] no favorecía las discusiones relacionadas con estilos de vida saludables, lo que comprometía los resultados centrados en el paciente. Por tanto, resulta esencial determinar los enfoques más efectivos para formular estrategias de comunicación adecuadas. Dos de los siete estudios sugirieron cómo se pueden desarrollar dichas estrategias [34, 36]. En concreto, encontraron que una intervención personalizada a través de la comunicación telefónica mejoraba las percepciones de los pacientes sobre la calidad de la atención recibida. En este contexto, los autores primero identificaron las necesidades de los pacientes para guiar el desarrollo de esta intervención personalizada, obteniendo así información relevante sobre las preferencias de comunicación de los pacientes [34]. Otro estudio destacó un enfoque participativo para desarrollar una narrativa curada que mejorara la alfabetización en salud de manera atractiva y comprensible. Los hallazgos subrayaron la necesidad de enfoques participativos al crear intervenciones de comunicación para pacientes con diversas necesidades sociales y de salud. Aunque los estudios no compararon ni contrastaron la eficacia de las estrategias de comunicación participativas y no participativas, sus hallazgos proporcionan información valiosa sobre la importancia de involucrar a los pacientes en su desarrollo. A partir de estos hallazgos, se puede anticipar que un enfoque participativo tiene mayores probabilidades de producir mejores resultados centrados en el paciente que las estrategias de comunicación no participativas.
Resultados centrados en el paciente
Todos los estudios revisados enfatizaron los resultados centrados en el paciente como el objetivo principal de una comunicación eficaz con pacientes mayores. Los resultados centrados en el paciente incluyeron bienestar, autoestima, estado de salud, procesos sociales, satisfacción vital, autorrealización y autorresponsabilidad (Butt, 2001), así como la satisfacción del paciente [32, 36], una mayor conciencia sobre los efectos de la EPOC [36] y una mejor alfabetización en salud [34]. Otros resultados mencionados abarcaron problemas de presentación, salud mental y salud física [32], adherencia a las recomendaciones de los proveedores, mejora de la calidad de la atención y acortamiento de las estancias hospitalarias [37]. Los siete estudios señalaron que diversos enfoques de comunicación verbal y no verbal podrían mejorar estos resultados centrados en el paciente. La coherencia observada entre el estudio experimental de [31], los estudios cualitativos y otros diseños de estudios cuantitativos destaca la importancia de prestar mayor atención a las estrategias de comunicación verbal y no verbal empleadas por los profesionales sanitarios, ya que pueden influir directamente en numerosos resultados centrados en el paciente. Esta coherencia indica además que una comunicación efectiva es fundamental para una atención de alta calidad y que su ausencia comprometerá siempre los resultados centrados en el paciente, tales como la satisfacción y los resultados de salud.
Discusión y conclusión
Discusión de los hallazgos
De acuerdo con varios estudios y revisiones realizados en poblaciones más jóvenes [ 1 , 2 , 3 ], los siete estudios seleccionados en esta revisión rápida respaldaron que la comunicación efectiva es una piedra angular de los mejores resultados centrados en el paciente. Al igual que [ 5 , 11 , 12 ], los estudios revisados en esta revisión rápida también respaldaron la idea de que la comunicación efectiva con adultos mayores implica la combinación de señales de comunicación verbal y no verbal. Sin embargo, esta revisión rápida fue un paso más allá para identificar las condiciones específicas que deben estar presentes para que se produzca una comunicación verbal y no verbal efectiva, como las percepciones de equidad, respeto mutuo y abordar el conflicto en lugar de evitarlo. Los estudios cualitativos utilizados en esta revisión rápida también ofrecieron descripciones detalladas de cómo los proveedores utilizan estrategias de comunicación no verbal.
Sin embargo, la principal deficiencia de los siete estudios revisados es que ninguno tuvo como objetivo definir o describir lo que constituye una comunicación efectiva con adultos mayores, aparte de [ 37 ], que describió un modelo de comunicación no verbal con adultos mayores. El estudio fue cualitativo y solo formó una base teórica de cómo se podría moldear la comunicación no verbal efectiva con adultos mayores. La teoría desarrollada debe probarse en un entorno experimental para que su tamaño del efecto en la mejora de los resultados centrados en el paciente, como la calidad de la atención, la calidad de vida, la satisfacción del paciente y el bienestar emocional y cognitivo, pueda documentarse de manera imparcial y válida. Por lo tanto, por mucho que los estudios revisados coincidieran con las poblaciones más jóvenes con respecto al efecto positivo de la comunicación efectiva y de calidad en los resultados centrados en el paciente [ 9 , 10 ], el rigor metodológico de los estudios con pacientes mayores debe mejorarse.
Aunque los estudios individuales revisados en esta revisión rápida tenían bajo riesgo de sesgo aparte de [ 31 ], la selección se basó en el juicio de los diseños de investigación individuales. De lo contrario, si la evaluación se hubiera realizado desde la perspectiva del enfoque de esta revisión rápida, el riesgo de sesgo en los estudios podría haber sido alto en la predicción de la influencia de la comunicación efectiva en los resultados centrados en el paciente. Primero, aparte de [ 31 ], ninguno de los estudios utilizó una muestra aleatoria. Los estudios cualitativos utilizaron muestras obtenidas intencionalmente, lo que significa que el riesgo de sesgo desde una perspectiva intervencionista fue alto. Sin embargo, los estudios proporcionaron conocimientos profundos sobre las características y los rasgos de las estrategias de comunicación verbal y no verbal que se pueden utilizar para formar y mantener relaciones entre el proveedor y el paciente.
Recomendaciones para la práctica y la investigación futura
La principal recomendación para la práctica es que las enfermeras y los proveedores que atienden a pacientes mayores deben ser conscientes de sus estrategias de comunicación verbal y no verbal. Además, deben participar en el desarrollo profesional continuo para mejorar sus habilidades de comunicación verbal y no verbal. La combinación de una amplia gama de comunicación no verbal, como tocar al paciente en el hombro o el brazo o incluso estrecharle la mano, puede ayudar a crear vínculos y relaciones fuertes, que son clave en una relación terapéutica eficaz. Los estudios cualitativos revisados mostraron que las enfermeras y otros proveedores combinan una amplia gama de comunicación no verbal en una sola instancia de interacción, como mirar a los ojos, asentir, tocar y mover las cejas. Aunque los estudios sobre comunicación verbal fueron raros en esta revisión rápida, algunas lecciones aprendidas de los pocos estudios incluidos (por ejemplo, [ 36 ]) es que el uso de teléfonos para comunicarse con pacientes mayores regularmente es potencialmente eficaz para mejorar los resultados centrados en el paciente, como una mejor autogestión. La información compartida por la enfermera debe adaptarse para atender las necesidades de salud específicas de los pacientes mayores. Por ejemplo, en el caso de los pacientes con EPOC, una enfermera puede hacer llamadas periódicas a los pacientes mayores para educarlos sobre la importancia de dejar de fumar y beber alcohol para mejorar su estado de salud y su autogestión. Sin embargo, como se indicó [ 32 ], la enfermera debe ser cautelosa sobre cómo presentar la información al cliente y ser capaz de detectar rápidamente las discusiones condescendientes. Por ejemplo, la muestra de adultos utilizada por [ 32 ] encontró que muchas discusiones sobre el estilo de vida y la construcción de relaciones con la enfermera eran condescendientes de maneras que pueden ser perjudiciales para los resultados centrados en el paciente. Algunas de las estrategias que los proveedores pueden emplear para garantizar que la comunicación no sea percibida como condescendiente por los pacientes mayores incluyen asegurar el respeto mutuo (p. ej., escuchar activamente como señal de respeto mutuo), crear percepciones de equidad en lugar de favoritismo al comunicarse con varios pacientes a la vez y resolver conflictos en lugar de evitarlos, lo que implica esfuerzos adicionales, como comprender el comportamiento del paciente en el pasado y el presente. En general, si bien los estudios no han proporcionado estimaciones específicas de los tamaños del efecto de la comunicación efectiva sobre los resultados centrados en el paciente entre los adultos mayores, existe una tendencia general y un consenso en los estudios de que la comunicación efectiva, verbal y no verbal, es la piedra angular de una atención médica de alta calidad.
Además, las futuras investigaciones deben abordar varias lagunas identificadas en este estudio. La primera laguna es que, aunque [ 37 ] intentó desarrollar un modelo de comunicación no verbal con adultos mayores, su estudio tuvo algunos inconvenientes que limitaron la exhaustividad del modelo. En primer lugar, los autores utilizaron una muestra de solo ocho adultos mayores en dos pabellones médicos en Camerún. Además de la pequeña muestra, el estudio se realizó en pabellones médicos, lo que significa que sus hallazgos pueden no ser generalizables a entornos de atención a largo plazo como los hogares de ancianos. Más adultos mayores que se encuentran con profesionales de la salud son admitidos en centros de atención a largo plazo, lo que requiere el desarrollo de una estrategia de comunicación más sólida. En segundo lugar, [ 37 ] solo se centró en la comunicación no verbal, lo que proporciona una aplicabilidad práctica limitada del modelo, ya que la comunicación verbal y no verbal coexisten en una única instancia interaccional. Por lo tanto, existe la necesidad de desarrollar un modelo que proporcione una imagen completa de cómo es la comunicación efectiva con los adultos mayores.
Después de desarrollar un modelo válido, fiable y generalizable para una comunicación eficaz con los adultos mayores en diversos entornos sanitarios, las investigaciones futuras también deberían centrarse en investigar el impacto de dicho modelo en los resultados centrados en el paciente, como la calidad de la atención, la calidad de vida, la satisfacción del paciente y la salud física y mental. Más concretamente, el modelo desarrollado puede utilizarse para derivar intervenciones de comunicación, que pueden aplicarse y probarse en diversos entornos sanitarios con adultos mayores. De esa manera, la investigación sobre este tema madurará a medida que más y más estudios prueben la eficacia de dicho modelo de comunicación en diversos entornos y países. Todo lo que se sabe en la literatura es que la comunicación verbal y no verbal eficaz puede ayudar a promover resultados centrados en el paciente entre los adultos mayores.
Conclusión
Esta revisión rápida seleccionó siete estudios cuya síntesis narrativa demostró que la comunicación verbal y no verbal eficaz podría mejorar los resultados centrados en el paciente. Sin embargo, los estudios fueron en su mayoría cualitativos y, por lo tanto, solo proporcionaron descripciones detalladas de cómo se comunican las enfermeras y los pacientes mayores en varios entornos clínicos. Solo un estudio (Butts, 2001) fue experimental. Aun así, su riesgo de sesgo fue alto porque los pacientes no fueron ocultados a la asignación y los participantes y evaluadores de resultados no fueron cegados. Las investigaciones futuras deben centrarse en derivar un modelo de comunicación válido, confiable y generalizable con adultos mayores utilizando un tamaño de muestra más grande y más representativo de pacientes mayores. Tal modelo debe abarcar tanto la comunicación verbal como la no verbal. Después de desarrollar un modelo sólido, la siguiente fase de los estudios futuros es derivar intervenciones basadas en el modelo y luego, a través de la investigación experimental, probar su efectividad. De esa manera, se logrará un enfoque estándar para comunicarse de manera efectiva y de calidad, lo que aún no se ha logrado en los estudios actuales.
Olga Yakusheva PhD, FAAN a, Monique J. Bouvier PhD, APRN, CPNP b, Chelsea O.P. Hagopian DNP, APRN, AGACNP-BC
Claves.
El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el personal de enfermería es un tema que rara vez se discute.
Analizamos las oportunidades y amenazas que plantea la IA para la profesión y la práctica de enfermería.
Los datos muestran que la orientación a la persona de la enfermería protege contra el desplazamiento laboral por parte de la IA.
Las enfermeras deben participar en la integración ética de la IA en la educación y la práctica.
Introducción
La inteligencia artificial (IA) se considera un programa informático, algoritmo o máquina que realiza funciones cognitivas humanas (McKinsey & Company, 2024). La última versión, la IA generativa (IA gen), puede aprender patrones y crear texto, vídeo, imágenes y datos (Feuerriegel et al., 2024, McKinsey & Company, 2024). Actualmente, casi la mitad de los empleos a nivel mundial utilizan IA gen (Cassaniga et al., 2014).
La IA está revolucionando la atención sanitaria, mejorando la vigilancia de la salud pública, la gestión de medicamentos complejos y la clasificación de pacientes ( Khanijahani et al., 2022 ). Sin embargo, enfrenta desafíos como privacidad, confianza, prejuicios y nivel de conocimiento. La pandemia de COVID-19 ha resaltado el valor y el uso creciente de la tecnología en este sector ( Nadella et al., 2023 ).
Con estos cambios, uno de los aspectos que está generando atención es el impacto de la IA en la fuerza laboral de la atención médica. A medida que nuestra economía se vuelve cada vez más dependiente de la tecnología, la IA ha comenzado a mejorar el rendimiento y la productividad de los trabajadores humanos y parece ser una tendencia permanente. Sin embargo, la IA también ha modificado la naturaleza del empleo en muchas ocupaciones que antes se consideraban impulsadas por datos y mano de obra intensiva, como el telemarketing y la atención al cliente ( Arntz et al., 2016).
A medida que la industria de la salud adopta más automatización e IA generativa, debemos evaluar sus beneficios y amenazas para el recurso más valioso: los empleados humanos. Este comentario examina específicamente los impactos en las enfermeras. Aunque se ha debatido mucho sobre los beneficios y riesgos de la IA para los pacientes, rara vez se analiza su influencia en la fuerza laboral de la atención médica. La literatura revisada por pares sobre la IA que reemplaza a las enfermeras es limitada (Mohanasundari et al., 2023). Este artículo discute las implicaciones de la IA para el futuro de la enfermería, enfocándose en qué habilidades son más o menos susceptibles de ser reemplazadas por la IA.
Oportunidades
La inteligencia artificial (IA) está cambiando las operaciones de manera significativa, similar a los efectos de la Revolución Industrial y la «Era Digital». En el sector de la salud, IA puede entenderse como «inteligencia aumentada» debido a su uso para mejorar la atención a los pacientes ( National Academy of Medicine, 2022 ). Las principales contribuciones de la integración de la IA en la atención sanitaria incluyen: (a) delegación de tareas rutinarias y exigentes a tecnologías asistidas por IA; (b) mejora en la ejecución de tareas en términos de eficacia, eficiencia y costo; y (c) liberación del tiempo de los médicos para centrarse más en la atención directa al paciente. Por ejemplo, el uso de robots de IA en sistemas de salud para entregar muestras de laboratorio, productos farmacéuticos o suministros a las unidades ha permitido que las enfermeras dispongan de más tiempo para brindar atención directa al paciente ( Holland et al., 2021 , Ohneberg et al., 2023 ).
La adopción de IA en la atención médica puede reemplazar tareas tediosas y que consumen mucho tiempo, como la programación, la documentación clínica y la conciliación de medicamentos ( Leung et al., 2022). Estas tareas no son del agrado de enfermeras ( Graham et al., 2018) ni médicos ( Arndt et al., 2017) y contribuyen al estrés y agotamiento médico ( Kroth et al., 2019; Moy et al., 2021). La automatización por IA mejora la eficiencia, aumenta la producción, reduce errores y costos. También permite una mejor vigilancia activa de las enfermeras, esencial ante los desafíos de personal, y ayuda a reducir errores críticos ( Bates et al., 2021).
Es esencial usar la IA para tareas rutinarias, liberando tiempo valioso para los trabajadores humanos. En Estados Unidos, hasta el 40% del tiempo de una enfermera se dedica a la documentación (De Groot et al., 2022), una tarea que puede ser reemplazada por reconocimiento de voz y software de procesamiento del lenguaje natural (Galloway et al., 2024). El procesamiento del lenguaje natural analiza datos textuales usando métodos computacionales (Verspoor y Cohen, 2013). Una encuesta reciente mostró que la tecnología actual ya puede liberar hasta un 15% del tiempo de las enfermeras (Berlin et al., 2024), y este potencial crecerá con el tiempo. Liberar este tiempo permite a las enfermeras centrarse en actividades importantes como cuidar a los pacientes, capacitar a colegas y participar en desarrollo profesional (Berlin et al., 2024; Atashzadeh-Shoorideh et al., 2021). Además, los pacientes también anhelan atención directa y comunicación frecuente por parte de las enfermeras, lo que conduce a mejores resultados para los pacientes ( Westbrook et al., 2011 ). A nivel de liderazgo de enfermería, aumentar la dotación de personal y las asignaciones de pacientes con cierta automatización podría abrir tiempo para una mayor participación en tareas complejas de resolución de problemas, trabajo de mejora de la atención médica, planificación estratégica o esfuerzos creativos, que agregan valor a las enfermeras, los pacientes, las organizaciones y la atención médica en general.
Posibles impactos negativos en la fuerza laboral
Una amenaza potencial de la inteligencia artificial (IA) para la fuerza laboral de enfermería radica en la preocupación de que la IA pueda reemplazar a los empleados humanos debido a su conveniencia y menor costo. Este fenómeno ya se ha observado en la industria manufacturera (Cellan-Jones, 2019), que ha perdido casi el 70% de sus empleos de clase media desde 1980 (Acemoglu y Restrepo, 2022). Se espera que hasta 20 millones de empleos en fábricas en todo el mundo sean reemplazados por robots para 2030 (Cellan-Jones, 2019). La IA puede operar de manera continua las 24 horas del día, los 7 días de la semana, sin requerir descansos, vacaciones o bajas por enfermedad, lo cual reduce significativamente los gastos y la imprevisibilidad asociados con el trabajo humano. Paradójicamente, la IA está provocando despidos en la misma industria que la creó, con casi 25.000 empleados en empresas tecnológicas perdiendo sus trabajos en las primeras semanas de 2024 (Allyn, 2024), y muchos más preocupados por sus empleos (Meyer, 2023).
En el ámbito sanitario, un bot de IA generativa lanzado recientemente (Domingo, 2024; Pearl, 2024) generó preocupaciones cuando se presentó como una “enfermera” con una imagen y perfil realistas (aunque generados por IA) (Domingo, 2024; Hippocratic AI, 2024). Se promocionó a las empresas como un reemplazo económico para las enfermeras humanas, trabajando por menos del salario mínimo (Pearl, 2024). Sin embargo, usar la IA así plantea dudas sobre el valor de la profesión y la seguridad del paciente. Una encuesta reciente mostró que el 60% de las enfermeras desconfían de que sus empleadores prioricen la seguridad al implementar IA (National Nurses United, 2024). Además, uno de cada cuatro trabajadores sanitarios teme ser reemplazado por IA, siendo las enfermeras más propensas a tener estas preocupaciones que los médicos (Castagno y Khalifa, 2020).
Aunque muchas profesiones de la salud podrían verse afectadas por el avance de las tecnologías de IA, no todas están expuestas en igual medida. Según un informe federal sobre la automatización de la fuerza laboral (United States Government Accountability Office, 2022), el riesgo de pérdida de empleo depende en gran parte de la combinación específica de habilidades requeridas para un trabajo determinado. Una mayor demanda de habilidades blandas, como la empatía y la comunicación (Lamri y Lubart, 2023), disminuye significativamente la probabilidad de que la IA reemplace esos trabajos. Por el contrario, las habilidades duras, como la codificación o el monitoreo de sistemas (Lamri y Lubart, 2023), son más susceptibles de ser reemplazadas por la IA.
Figura 1. Mapas de habilidades ocupacionales duras y blandas, por ocupación de enfermería. Las figuras asignan cada ocupación a las habilidades blandas y duras necesarias para esa ocupación. La necesidad de cada habilidad está representada por la distancia desde el centro (0, ninguna necesidad) hasta el círculo más externo (70, alta necesidad). Los autores clasificaron las habilidades en habilidades duras (el área violeta) y habilidades blandas (el área verde). Cuanto mayor sea el área del mapa de habilidades de una ocupación que se encuentra en el área de habilidades blandas, menor es el riesgo de que la IA reemplace a los humanos en la ocupación. Los datos de habilidades para las ocupaciones se obtuvieron de O*NET OnLine (https://www.onetonline.org/). Consulte el suplemento digital para obtener más detalles.
De acuerdo con el Marco común de habilidades duras y blandas de Lamri y Lubart (2023), se define el término “habilidad” como la capacidad de procesar, comprender, interpretar y utilizar información para cumplir con las tareas y funciones relacionadas con el trabajo. El término “habilidades duras” se refiere a habilidades técnicas, concretas y mensurables que generalmente se obtienen mediante capacitación y educación formales. Estas habilidades son esenciales para realizar tareas laborales específicas que implican la interacción con máquinas, como sistemas de hardware o software, tecnología o equipos. Por otro lado, el término “habilidades blandas” describe habilidades personales que tienden a no adquirirse a través de la educación formal, son difíciles de cuantificar y medir, y son necesarias para tareas laborales orientadas a las personas, con poca o ninguna interacción con máquinas.
De O*NET, seleccionamos las siguientes habilidades técnicas: matemáticas, ciencias, monitoreo de operaciones, análisis de sistemas, operación y control, análisis de operaciones, administración financiera y programación. Las habilidades blandas incluyeron percepción social, pensamiento crítico, aprendizaje activo, orientación al servicio, coordinación, persuasión, negociación y administración del personal (ver Tabla 1). Las habilidades que nuestro equipo no pudo clasificar como técnicas o blandas (por ejemplo, hablar, escribir y administración del tiempo) no se incluyeron en este análisis ilustrativo. Nuestro equipo identificó 16 habilidades clave (ocho «habilidades técnicas» y ocho «habilidades blandas»).
Tabla 1. Desglose de habilidades duras/técnicas frente a habilidades blandas/humanas para enfermeras
Habilidad
Descripción
Auxiliares de enfermería
Enfermeras profesionales licenciadas y enfermeras vocacionales licenciadas
Enfermeras registradas
Enfermeras practicantes
Enfermeras parteras
Enfermeras psiquiátricas de práctica avanzada
Habilidades blandas
Percepción social
Ser consciente de las reacciones de los demás y comprender por qué reaccionan como lo hacen.
46
61
63
66
59
70
Orientación al servicio
Buscando activamente formas de ayudar a las personas.
55
57
57
57
63
57
Pensamiento crítico
Utilizar la lógica y el razonamiento para identificar las fortalezas y debilidades de soluciones alternativas, conclusiones o enfoques a los problemas.
45
57
59
59
59
57
Aprendizaje activo
Comprender las implicaciones de la nueva información para la resolución de problemas y la toma de decisiones actuales y futuras.
39
46
59
59
59
55
Coordinación
Ajustar las acciones en relación a las acciones de los demás.
43
57
57
55
54
55
Negociación
Unir a otros y tratar de reconciliar las diferencias.
25
43
41
45
41
54
Persuasión
Persuadir a otros para que cambien de opinión o comportamiento.
Para crear la Figura 1, se utilizó un gráfico de radar (Porter y Niksiar, 2018) para trazar los pesos de importancia de las habilidades de O*NET correspondientes a cada una de las 16 habilidades para cada ocupación de enfermería, medidas desde el centro del gráfico. Por lo tanto, cuanto mayor sea el área delineada por los puntajes de importancia de las habilidades, más se requieren estas habilidades para el trabajo. Además, cuanto mayor sea el área delineada por la importancia de las habilidades blandas en el lado derecho del gráfico, sombreada en verde (y cuanto menor sea el área correspondiente de las habilidades duras en el lado izquierdo del gráfico en violeta), mayor será la importancia de las habilidades blandas en relación con las habilidades duras para el trabajo.
La figura 1 muestra dos puntos: primero, la importancia general de las habilidades duras y blandas aumenta a medida que se pasa de los auxiliares de enfermería a los enfermeros registrados y a los enfermeros de práctica avanzada; y segundo, todas las ocupaciones de enfermería están fuertemente orientadas hacia las habilidades blandas. Este análisis indica que las habilidades interpersonales son una característica clave de las profesiones de enfermería. Como tal, podría esperarse que la enfermería se encuentre entre las profesiones menos propensas a ser reemplazadas por la IA. Por el contrario, al desarrollar y mejorar sus habilidades humanas blandas (cuidado, empatía y orientación social), es posible que la enfermería se beneficie del avance de la IA.
A medida que la IA avanza en el sector sanitario, es crucial que los profesionales de enfermería comprendan su uso, beneficios y riesgos para los pacientes. Las implicaciones éticas de introducir la IA en la atención sanitaria se centran en la confianza y la equidad ( National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019). Un riesgo importante es el sesgo en los datos y decisiones de la IA, lo que puede aumentar las disparidades en salud (American Nurses Association, 2022, IBM, 2022). Para mitigar estos riesgos, los modelos deben ser transparentes y explicables (Explainable IA, 2024). Las enfermeras deben participar activamente en la conversación sobre la IA y sus implicaciones.
Aunque el personal de enfermería no es especialmente vulnerable a la pérdida de empleo por IA, debe considerar su papel en la mitigación de los riesgos en el lugar de trabajo y para los pacientes ( American Nurses Association, 2022). Es crucial que las enfermeras se involucren con la IA debido a su impacto en la salud y el entorno de atención. La IA no puede reemplazar el pensamiento crítico y juicio clínico de las enfermeras. Bajo el marco regulatorio actual, las decisiones y acciones finales siguen siendo responsabilidad de las enfermeras, incluida la utilización de IA. Por lo tanto, las enfermeras deben comprender la IA para verificar sus resultados y asegurar una implementación responsable en la prestación de cuidados.
Con el avance imparable de la IA, las enfermeras deben asumir roles destacados como defensoras y garantes de su implementación segura y ética en el sistema de salud. Integrar la IA requiere considerar las preocupaciones de las enfermeras sobre la calidad del cuidado al paciente, la seguridad y sus roles (Simpson, 2024). Esta inquietud puede generar resistencia y renuencia a adoptar la IA, perpetuando conceptos erróneos sobre su capacidad para reemplazar la experiencia de enfermería. En lugar de ver la IA como un competidor, las enfermeras deberían considerarla una herramienta valiosa que mejora su capacidad profesional y amplía su influencia en la atención centrada en la persona.
Para liderar en la atención médica asistida por IA, las enfermeras deben abordar la IA con mente abierta y curiosidad. A menudo, no se incluye a las enfermeras en el desarrollo de tecnologías diseñadas para apoyarlas ( von Gerich et al., 2022 ), lo que crea una desconexión entre las herramientas necesarias y las implementadas. Para cerrar esta brecha, es necesario entender cómo la IA puede apoyar a las enfermeras y promover su inclusión en los planes educativos de enfermería. Además, es fundamental que las organizaciones de salud ofrezcan educación en informática de enfermería, IA y tecnología a todas las enfermeras actuales.
Este conocimiento permitiría a las enfermeras actuales y a los líderes de enfermería formular preguntas adecuadas sobre preocupaciones éticas o de flujo de trabajo a las empresas que desarrollan plataformas de IA antes de acordar su uso. Tiene el potencial de facilitar una mejor colaboración entre los científicos informáticos que diseñan las herramientas de IA y las enfermeras que brindan la atención, en lugar de añadir otra tarea para las enfermeras con poco valor añadido. De esta manera, las enfermeras pueden ser pioneras en modelos de atención innovadores que demuestren la contribución significativa de su profesión en la era de los avances tecnológicos.
Conclusión
El incremento del uso de IA provocará un cambio en los tipos de trabajo que realizan los humanos, lo que podría transformar la naturaleza del empleo en el ámbito sanitario. Por un lado, la IA está asumiendo tareas rutinarias de administración y documentación, liberando así el tiempo de las enfermeras para que se concentren en la atención a los pacientes. Por otro lado, a medida que la IA siga desarrollándose y asumiendo más tareas, los empleados humanos deberán aprovechar sus habilidades exclusivamente humanas, como la construcción de relaciones, la inteligencia emocional, la creatividad, el liderazgo y el pensamiento crítico. A medida que avanzamos en la implementación de la IA en el ámbito sanitario, es responsabilidad de las enfermeras desmitificar la IA para que la fuerza laboral se involucre plenamente en el desarrollo y la implementación de una IA que apoye a las enfermeras y maximice su capacidad de brindar una atención centrada en el paciente de alta calidad.
La experiencia de las enfermeras debe guiar la adopción de la IA en la atención, asegurando que beneficie y no sobrecargue al personal. Es importante integrar la IA y la innovación en la educación de enfermería, así como se han integrado la calidad y la seguridad. La IA puede monitorear la oferta y demanda de la fuerza laboral de enfermería, ayudando a identificar problemas de distribución entre zonas rurales y urbanas para apoyar decisiones políticas. Con un compromiso activo, aprendizaje continuo y adaptación cautelosa, las enfermeras pueden aprovechar el potencial de la IA y minimizar los riesgos, fortaleciendo así la resiliencia de la profesión y del sector salud.
Skrisovska T, Schwarz D, Kosinova M, Stourac P (2025)
Introducción
El error médico es un acto de omisión o comisión durante la planificación o ejecución que contribuye o podría contribuir a un daño no deseado a un paciente [ 1 ]. Los datos muestran que los errores médicos se encuentran entre las tres principales causas de muerte en todo el mundo, como lo destacan estudios fundamentales [ 2 , 3 ]. Reconociendo la gravedad de la situación, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha hecho de la seguridad del paciente una prioridad de salud global con su iniciativa “Acción mundial sobre seguridad del paciente: un decenio de seguridad del paciente 2020-2030” [ 4 ]. Esto subraya que la atención insegura al paciente sigue siendo un problema global crítico que supone una gran carga para los sistemas de atención sanitaria. Dada la complejidad de los sistemas de atención sanitaria y la participación de factores humanos, lograr un sistema libre de errores no es factible, y el enfoque está en minimizar la aparición y el impacto de los errores médicos [ 5 , 6 ]. Los aspectos clave para mejorar la seguridad del paciente implican no solo comprender y analizar las causas de los errores tanto a nivel individual como sistémico, sino también establecer sistemas resilientes que puedan responder, recuperarse y adaptarse a estos errores [ 7 , 8 ]. Lograr la resiliencia requiere un informe de errores sólido, que depende fundamentalmente de una terminología estándar y sistemas de clasificación. Un sistema de este tipo permite una comunicación, seguimiento y comparación consistentes de incidentes, formando así la base de un marco estructurado para el análisis de errores médicos [ 9 , 10 ]. Una taxonomía, que es un sistema de clasificación jerárquico organizado, es particularmente valiosa en este contexto, ya que permite una comprensión detallada de las relaciones entre las categorías de error [ 11 , 12 ]. Una taxonomía de errores médicos eficaz debe respaldar la documentación, la predicción y la reducción de errores, todo lo cual es fundamental para un informe significativo [ 13 ]. El uso de un lenguaje consistente y una terminología estándar permite la codificación, el filtrado, la clasificación y la organización de los datos de errores [ 14 ], lo que los hace adecuados para análisis e intervenciones tanto individuales como sistémicos. Los distintos tipos de errores requieren estrategias de intervención personalizadas, y una taxonomía bien estructurada puede guiar estos enfoques, fortaleciendo así la resiliencia general de las prácticas de atención médica ( Fig. 1 ). Los términos “taxonomía de errores” y “sistemas de clasificación de errores” a menudo se usan indistintamente porque organizan y categorizan los errores para una mejor comprensión y gestión. Sin embargo, algunos sistemas de clasificación de errores pueden abrumar a los proveedores de atención médica, lo que lleva a una posible subnotificación o categorización incorrecta, lo que puede complicar el análisis de dichos informes [ 15 ].
Abstract
Este estudio tiene como objetivo proporcionar una descripción actualizada de las taxonomías de errores médicos basándose en una revisión sólida realizada en 2011. Busca identificar las características clave de la taxonomía más adecuada para su uso en cursos de posgrado basados en simulación de alta fidelidad en Cuidados Intensivos. Si bien existen muchas taxonomías disponibles, ninguna parece estar diseñada explícitamente para el contexto único de la educación basada en simulación de atención médica, en la que los errores se consideran oportunidades de aprendizaje esenciales. En lugar de crear un nuevo sistema de clasificación, este estudio propone integrar taxonomías existentes para mejorar su aplicabilidad en la capacitación en simulación. A través de datos de encuestas a participantes y tutores en cursos de posgrado basados en simulación, este estudio proporciona un análisis exploratorio de si una taxonomía genérica o específica del dominio es más adecuada para la educación en atención médica. Si bien una clasificación genérica puede cubrir un amplio espectro de errores, un enfoque específico del dominio podría ser más relacionable y práctico para los profesionales de la salud en un dominio determinado, lo que potencialmente mejoraría las tasas de notificación de errores. Se identificaron siete vínculos fuertes en los sistemas de clasificación revisados. Estas correlaciones permitieron a los autores proponer varias estrategias de entrenamiento con simulación para abordar los errores identificados en ambos sistemas de clasificación. Este enfoque se centra en la gestión de errores y el fomento de una cultura de seguridad, con el objetivo de reducir los errores relacionados con la comunicación mediante la introducción de los principios de la gestión de recursos en situaciones de crisis, métodos de comunicación eficaces y la mejora general del trabajo en equipo. Los datos recopilados contribuyen a una mejor comprensión y formación sobre los errores médicos más frecuentes, y se encontraron correlaciones significativas entre las diferentes taxonomías de errores médicos, lo que sugiere que abordar una puede tener un impacto positivo en las demás. El estudio destaca la importancia de la educación basada en simulación en el ámbito sanitario para la gestión y el análisis de errores.
Cifras
Cita: Skrisovska T, Schwarz D, Kosinova M, Stourac P (2025) Exploración de taxonomías de errores médicos y factores humanos en la educación sanitaria basada en simulación. PLoS ONE 20(1): e0317128. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0317128
Editor: Mukhtiar Baig, Facultad de Medicina de la Universidad Rey Abdulaziz, ARABIA SAUDITA
Recibido: 25 de abril de 2024; Aceptado: 21 de diciembre de 2024; Publicado: 17 de enero de 2025
Disponibilidad de los datos: Todos los datos relevantes para este estudio están disponibles públicamente en el repositorio Zenodo ( https://doi.org/10.5281/zenodo.14591686 ).
Financiación: Esta investigación fue financiada parcialmente por la subvención de investigación universitaria específica otorgada a la Universidad Masaryk por el Ministerio de Educación de la República Checa (MUNI/A/1595/2023, MUNI/A/1551/2023) y también parcialmente financiada por el Ministerio de Salud de la República Checa (FNBr, 65269705).
Intereses en conflicto: Los autores han declarado que no existen intereses en conflicto.
Introducción
El error médico es un acto de omisión o comisión durante la planificación o ejecución que contribuye o podría contribuir a un daño no deseado a un paciente [ 1 ]. Los datos muestran que los errores médicos se encuentran entre las tres principales causas de muerte en todo el mundo, como lo destacan estudios fundamentales [ 2 , 3 ]. Reconociendo la gravedad de la situación, la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha hecho de la seguridad del paciente una prioridad de salud global con su iniciativa “Acción mundial sobre seguridad del paciente: un decenio de seguridad del paciente 2020-2030” [ 4 ]. Esto subraya que la atención insegura al paciente sigue siendo un problema global crítico que supone una gran carga para los sistemas de atención sanitaria. Dada la complejidad de los sistemas de atención sanitaria y la participación de factores humanos, lograr un sistema libre de errores no es factible, y el enfoque está en minimizar la aparición y el impacto de los errores médicos [ 5 , 6 ]. Los aspectos clave para mejorar la seguridad del paciente implican no solo comprender y analizar las causas de los errores tanto a nivel individual como sistémico, sino también establecer sistemas resilientes que puedan responder, recuperarse y adaptarse a estos errores [ 7 , 8 ]. Lograr la resiliencia requiere un informe de errores sólido, que depende fundamentalmente de una terminología estándar y sistemas de clasificación. Un sistema de este tipo permite una comunicación, seguimiento y comparación consistentes de incidentes, formando así la base de un marco estructurado para el análisis de errores médicos [ 9 , 10 ]. Una taxonomía, que es un sistema de clasificación jerárquico organizado, es particularmente valiosa en este contexto, ya que permite una comprensión detallada de las relaciones entre las categorías de error [ 11 , 12 ]. Una taxonomía de errores médicos eficaz debe respaldar la documentación, la predicción y la reducción de errores, todo lo cual es fundamental para un informe significativo [ 13 ]. El uso de un lenguaje consistente y una terminología estándar permite la codificación, el filtrado, la clasificación y la organización de los datos de errores [ 14 ], lo que los hace adecuados para análisis e intervenciones tanto individuales como sistémicos. Los distintos tipos de errores requieren estrategias de intervención personalizadas, y una taxonomía bien estructurada puede guiar estos enfoques, fortaleciendo así la resiliencia general de las prácticas de atención médica ( Fig. 1 ). Los términos “taxonomía de errores” y “sistemas de clasificación de errores” a menudo se usan indistintamente porque organizan y categorizan los errores para una mejor comprensión y gestión. Sin embargo, algunos sistemas de clasificación de errores pueden abrumar a los proveedores de atención médica, lo que lleva a una posible subnotificación o categorización incorrecta, lo que puede complicar el análisis de dichos informes [ 15 ].
Las taxonomías de errores médicos pueden ser genéricas o específicas de un dominio. Las taxonomías genéricas, como la clasificación de errores de Rasmussen (1987) en tipos basados en habilidades, reglas y conocimientos (SRK) [ 16 ], ofrecen una terminología amplia aplicable en varios campos, incluidas las organizaciones de alta confiabilidad como la aviación y la energía nuclear [ 17 ]. El modelo de Reason (1990) se basa en el trabajo de Rasmussen a través del Sistema de Modelado de Errores Genéricos (GEMS), que incorpora diversos mecanismos de error como deslices, lapsos y equivocaciones dentro del marco SRK. Otra taxonomía genérica destacada, el Sistema de Análisis y Clasificación de Factores Humanos (HFACS), se basa en los conceptos de Reason, pero recientemente se descubrió que era inadecuado para analizar eventos médicos adversos. Desde entonces, se ha validado un nuevo marco para el análisis de la causa raíz y el registro de dichos eventos, adaptado más estrechamente a los contextos de atención médica. Además, la Taxonomía de eventos de seguridad del paciente de la Comisión Conjunta de Acreditación de Organizaciones de Atención Médica (JCAHO, por sus siglas en inglés) (2005) organiza los sistemas de notificación en cinco clasificaciones principales: impacto, tipo, dominio, causa y prevención y mitigación [ 10 ]. Aunque estas taxonomías genéricas cubren una amplia gama de dominios, su amplia generalización puede limitar su eficacia para respaldar las recomendaciones de seguridad del paciente dentro de campos específicos [ 18 , 19 ].
Por el contrario, las taxonomías de errores médicos específicas de cada dominio, que contienen términos exclusivos de sus respectivos dominios, muestran una mayor confiabilidad debido a la terminología consistente utilizada en las taxonomías, los informes de incidentes y la clasificación final de los errores. Estas taxonomías se centran en áreas específicas de la medicina, como la atención primaria [ 20 ] y la cirugía [ 21 , 22 ]. Se pueden encontrar ejemplos adicionales en Cuidados críticos, que incluye atención de emergencia y medicina intensiva [ 23–26 ] .
Estos estudios suelen analizar incidentes reales de seguridad del paciente y, posteriormente, crean nuevas taxonomías o modifican las existentes para satisfacer las necesidades prácticas de la atención centrada en el paciente en los entornos de ritmo acelerado de los departamentos de emergencia y las unidades de cuidados intensivos. Sin embargo, las categorizaciones en estas taxonomías específicas del dominio pueden plantear desafíos para el intercambio de información en varios campos de la atención médica, especialmente cuando se consideran las diferencias en la gravedad de los casos de los pacientes y la naturaleza sensible al tiempo de la toma de decisiones, y el potencial de resultados graves o incluso fatales debido a errores en cuidados críticos en comparación con otros dominios [ 24 ].
Para mejorar la seguridad del paciente y la calidad de la atención en los entornos de cuidados intensivos, es esencial emplear un enfoque sistemático para identificar las causas fundamentales de los errores médicos. Nuestro estudio aborda esta necesidad explorando estrategias eficaces de gestión de errores en el marco de la educación basada en simulación. Evaluamos varias taxonomías para categorizar los errores médicos en los cuidados intensivos. Aunque la creación de una nueva taxonomía está fuera del alcance de nuestro estudio, esta investigación exploratoria ofrece un punto de partida para futuros esfuerzos destinados a establecer una taxonomía que pueda respaldar eficazmente la comprensión y la reducción de los errores médicos en este contexto. Nuestro estudio también se basa en una revisión exhaustiva publicada en 2011, que proporciona una perspectiva actualizada sobre las taxonomías de errores médicos y determina las características esenciales de una taxonomía adecuada para la formación de posgrado en entornos de simulación de cuidados intensivos.
Round et al. propusieron una segunda taxonomía práctica para las sesiones educativas, a la que comúnmente se hace referencia como los “diez errores mortales” [ 26 ]. Esta taxonomía, ilustrada en la Figura 3 , ofrece conceptos clínicos para comprender los orígenes de los errores médicos con posibles aplicaciones en varios entornos de educación médica
Realizamos una encuesta con participantes de posgrado que asistían a cursos de simulación de alta fidelidad en Cuidados Intensivos en el Centro de Simulación de la Universidad Masaryk (SIMU) en Brno, República Checa. La encuesta recopiló datos de 124 participantes y 13 tutores sobre los tipos y la ocurrencia de errores médicos observados o realizados durante las simulaciones, así como su frecuencia en la práctica diaria. Cada sesión de simulación fue precedida por una sesión informativa estándar que incluía una introducción a la encuesta y una descripción general de los tipos de errores médicos con las definiciones proporcionadas en el cuestionario ( Apéndice S1 ). Después de cada sesión de simulación, se proporcionó retroalimentación estructurada a los estudiantes en forma de informe final, enfatizando las habilidades técnicas y no técnicas, con un enfoque en los incidentes que pueden comprometer la seguridad del paciente. La encuesta se realizó entre el 1 de marzo de 2021 y el 27 de octubre de 2022. Todos los participantes dieron su consentimiento informado al inicio de la encuesta y los datos fueron anonimizados. El estudio se adhirió a las leyes locales y los estándares institucionales y no implicó ninguna intervención.
En nuestra encuesta, exploramos la ocurrencia y la naturaleza de los errores médicos con el fin de vincular las observaciones de los cursos basados en simulación con la práctica clínica del mundo real. Se preguntó a los participantes si observaron algún tipo de error médico durante el curso de simulación, con respuestas binarias de «sí» o «no», y que especificaran los tipos de error utilizando categorías predefinidas de las taxonomías de Reason y Round. Los participantes también clasificaron la frecuencia de los errores médicos en su práctica diaria. Tuvieron la oportunidad de describir los errores específicos observados durante las simulaciones y los que encontraron en sus propias experiencias clínicas. Este enfoque estructurado permitió una comprensión más profunda de las conexiones entre los errores en escenarios simulados y los que ocurren en entornos clínicos reales, destacando así el potencial educativo de la capacitación basada en simulación.
Estadísticas y resultados
Tras la recopilación de datos, examinamos las relaciones entre las taxonomías de errores médicos de Reason y Round para identificar asociaciones significativas. La figura 4 describe los procesos de preprocesamiento y análisis de datos, desde el manejo inicial de los datos hasta la identificación de vínculos clave entre estos sistemas de clasificación.
Fig. 4. Diagrama de flujo que ilustra la metodología para examinar las asociaciones de errores médicos.
La metodología implicó la recolección de datos de 124 participantes y 13 tutores, la exploración de la relación entre las clasificaciones de errores médicos utilizando el coeficiente de correlación tau de Kendall y la identificación de asociaciones significativas con el umbral. Se realizó la limpieza de datos, la introducción de valores faltantes y el reescalado lineal de la matriz de datos resultante (105 × 15), seguido del análisis para identificar los tipos más comunes de errores médicos y sus asociaciones con diferentes sistemas de clasificación.
Discusión
Este estudio aporta nuevos conocimientos sobre las relaciones entre las taxonomías de errores médicos genéricos y específicos de cada dominio, en particular en la educación médica basada en simulación. Al examinar las correlaciones entre los sistemas de clasificación de Reason y Round, nuestros hallazgos subrayan la importancia de combinar estos enfoques para abordar diversas necesidades educativas y clínicas. Utilizando el análisis de correlación tau de Kendall, identificamos relaciones significativas que destacaron el valor de integrar múltiples sistemas de clasificación para mejorar la detección de errores y la eficacia de la capacitación. Las correlaciones propuestas y sus posibles implicaciones ilustradas en la Figura 7 sugieren que confiar únicamente en un solo sistema de clasificación podría llevar a perder oportunidades para identificar y abordar errores médicos específicos durante escenarios de simulación
Nuestros resultados demostraron además el papel fundamental de la comunicación y el trabajo en equipo en la prevención de errores. En consonancia con la literatura existente, la falta de comunicación sigue siendo la causa predominante de errores médicos tanto en la simulación como en los entornos clínicos, a menudo vinculados a problemas como órdenes de medicación poco claras o verificación insuficiente de los datos del paciente [ 27 , 28 ]. Estos hallazgos reafirman que abordar las deficiencias de comunicación y trabajo en equipo es fundamental para mejorar la seguridad y los resultados del paciente.
La educación basada en simulación ofrece un entorno único para comprender y mitigar los errores médicos, sin poner en peligro la seguridad del paciente. Este entorno permitió a los participantes experimentar y analizar eventos clínicos en condiciones controladas, fomentando así el desarrollo de estrategias de gestión de errores. Nuestro estudio enfatiza la integración de principios como la Gestión de Recursos en Crisis en la capacitación con simulación, que ha demostrado ser eficaz para mejorar la comunicación, la conciencia situacional y la claridad de roles entre los equipos de atención médica [ 28 , 29 ].
Dadas las correlaciones identificadas entre las taxonomías, proponemos el desarrollo de un futuro curso piloto de simulación para explorar la viabilidad de combinar las taxonomías de Reason y Round. Aunque este curso no fue parte del estudio actual, su implementación podría generar datos adicionales para validar nuestra hipótesis de que una taxonomía óptima para la educación médica basada en simulación puede implicar una combinación de estos sistemas de clasificación. Este enfoque prospectivo está alineado con el objetivo más amplio de refinar las taxonomías de errores médicos para una mayor aplicabilidad en la capacitación mediante simulación.
Puntos fuertes del estudio
La fortaleza clave de nuestro estudio radica en su enfoque innovador en unir taxonomías de errores médicos genéricos y específicos de dominio. Al aprovechar los datos de sesiones de simulación de alta fidelidad, se identificaron asociaciones significativas con implicaciones prácticas para la educación y la capacitación en atención médica. La inclusión de las perspectivas tanto de los participantes como de los tutores enriqueció el conjunto de datos, proporcionando una visión integral de las ocurrencias de errores y sus implicaciones para el aprendizaje basado en simulación. Además, este estudio destacó el valor educativo de los entornos simulados que sirven como espacios seguros para que los profesionales de la salud cometan errores. Al fomentar una cultura no punitiva que ve los errores como oportunidades de aprendizaje, la capacitación con simulación promueve la adopción de estrategias de gestión de errores y fortalece la cultura general de seguridad en los entornos de atención médica.
Limitaciones del estudio
Aunque este estudio ofrece información valiosa, tiene algunas limitaciones que deben reconocerse. En primer lugar, las experiencias de los participantes y los tutores reflejaban un subconjunto específico de profesionales de la salud que participaban en cursos de simulación de posgrado, que pueden no ser representativos de la comunidad médica en general. Por lo tanto, estos hallazgos justifican una generalización cautelosa. En segundo lugar, nuestra dependencia de los datos de la encuesta introduce la posibilidad de sesgo subjetivo, ya que las respuestas pueden haber sido influenciadas por las percepciones personales o el entorno de aprendizaje seguro del centro de simulación y el escenario de simulación particular. Además, la naturaleza exploratoria del estudio impide conclusiones definitivas sobre la idoneidad de la combinación de taxonomías propuesta para la educación médica basada en simulación.
Las futuras investigaciones deberían apuntar al desarrollo y validación de una taxonomía integral de errores médicos específicamente adaptada a la educación médica basada en simulación. Esto implicaría la recopilación de nuevos conjuntos de datos para garantizar la confiabilidad y aplicabilidad de la taxonomía en diversos contextos clínicos y educativos. Tales esfuerzos abordarán la brecha actual y proporcionarán un marco estandarizado para analizar y mitigar los errores médicos.
Conclusión
Este estudio aborda una brecha de conocimiento en las taxonomías de errores médicos para la capacitación basada en simulación en campos médicos relacionados con los cuidados críticos. Al evaluar e identificar las correlaciones entre taxonomías genéricas y específicas del dominio, proponemos un marco combinado que satisface las necesidades únicas de la educación mediante simulación. Nuestros hallazgos enfatizan la importancia de la simulación como una herramienta para comprender, gestionar y prevenir errores médicos, mejorando así el desempeño general de la atención médica en lo que respecta a la seguridad del paciente. Aunque se requiere una mayor validación, la integración de los sistemas de clasificación de errores médicos de Reason y Round presenta una dirección prometedora para mejorar la gestión de errores y fomentar una cultura de seguridad en la atención médica.
¿Qué son los factores humanos y la ingeniería de sistemas?
La HF/SE abarca una variedad de métodos y principios para modelar, mejorar, optimizar e integrar sistemas sociotécnicos complejos (y sistemas de sistemas), a menudo con múltiples objetivos y partes interesadas, para lograr el mejor rendimiento general del sistema, incluida la seguridad. El campo de la HF/SE aporta una perspectiva de sistemas a la seguridad del paciente que enfatiza los análisis espaciotemporales y multinivel de los procesos de atención (por ejemplo, análisis del sistema de trabajo, propagación y recuperación de errores y modelado del recorrido del paciente). Estos enfoques están anclados en la amplia disciplina de la ingeniería industrial y de sistemas 11 y su componente de ingeniería de factores humanos (también llamada ergonomía). 12
Un principio importante de la HF/SE es ir más allá de mejorar elementos individuales del sistema, como la tecnología o las tareas, y más bien analizar y mejorar el sistema completo, es decir, tanto los elementos del sistema como sus interacciones. 13 Por ejemplo, al desarrollar e implementar una práctica de seguridad del paciente, como listas de verificación preoperatorias, se debe considerar todo el sistema, donde la lista de verificación se ve como una herramienta que afecta positiva o negativamente a otros elementos del sistema, como la comunicación y el flujo de trabajo del equipo. Como se describe en el apéndice en línea, 14 el núcleo de la HF/SE es un punto de vista de sistemas, que incluye principios de diseño de sistemas (por ejemplo, usabilidad, conocimiento de la situación y alineación a nivel de sistema), que se implementa a través de la participación del usuario y el uso de múltiples métodos analíticos en ciclos de mejora continua con bucles de aprendizaje y retroalimentación.
Aplicaciones de los factores humanos y la ingeniería de sistemas a la seguridad del paciente
La HF/SE se ha aplicado a muchos dominios de la seguridad del paciente 15 y ha hecho contribuciones significativas al diseño de procesos, tecnologías, dispositivos, entornos físicos y otros aspectos de los sistemas de trabajo. La mayor parte de este trabajo se ha centrado en la atención hospitalaria, sobre todo en la seguridad de los medicamentos y la tecnología de la información sanitaria, 16 infecciones asociadas a la atención sanitaria, 17 caídas de pacientes, 18 , 19 e identificación de pacientes. 20 Otra contribución importante de la HF/SE ha sido el análisis sistemático de los eventos de seguridad, incluidos los métodos retrospectivos y prospectivos como el Sistema de clasificación de análisis de factores humanos (HFACS), 21 , 22 el análisis de modos de fallo y efectos (FMEA), 23 y otros. 24 El Anexo 1 resume ejemplos comunes de enfoques de HF/SE utilizados para abordar cuestiones importantes de seguridad del paciente.
Problema de seguridad
Enfoque HF/SE
Ejemplos
Eventos de seguridad del paciente y cuasi accidentes
Marcos de clasificación de alta frecuencia y métodos para analizar los factores del sistema que contribuyen a los eventos y cuasi accidentes
Sistema de análisis y clasificación de factores humanos (HFACS) (nota 21 )
Seguridad de los medicamentos
Diseño centrado en el ser humano de procesos de medicación, como la prescripción y la administración.
Principios de diseño de alta frecuencia y métodos de alta frecuencia para un diseño más seguro de interfaces de prescripción de órdenes (nota 16 ) y cajones de medicación de carros de códigos (nota 25 )
Infecciones asociadas a la atención sanitaria
Análisis de los factores sistémicos que contribuyen a las infecciones
Identificación de barreras y facilitadores del sistema de trabajo para la adherencia al aislamiento de contactos en pacientes con infección sospechada o confirmada por Clostridium difficile (nota 17 )
Paciente cae
Diseño de sistemas de trabajo de alta frecuencia para la reducción de caídas en pacientes hospitalizados
Diseño centrado en el ser humano de un conjunto de herramientas para la prevención de caídas (nota 19 )
Identificación del paciente
Diseño de brazalete de identificación centrado en el ser humano
Diseño de brazalete de alta frecuencia para mejorar la identificación del paciente al reducir el número de exploraciones visuales necesarias (nota 20 )
Seguridad del paciente en atención primaria
Análisis del sistema de trabajo para la seguridad del paciente
Esfuerzos para contrarrestar el “caos de información” que experimentan los médicos de atención primaria y que puede derivar en incidentes que afecten la seguridad del paciente (nota 30 )
Seguridad del paciente en la atención domiciliaria
Análisis HF/SE de dispositivos médicos y tecnologías de la información utilizados en el hogar
Análisis de la usabilidad y la integración de sistemas de tecnología de hemodiálisis (nota 32 ) y bombas de infusión (nota 33 ); diseño de alta frecuencia de tecnologías de información sanitaria para el consumidor para uso doméstico (nota 31 )
Seguridad del paciente en las transiciones de atención
Análisis del proceso de transición entre el hospital y el hogar (nota 37 )
Descripción del proceso de transición y vulnerabilidades de seguridad a lo largo de múltiples fases de atención, especialmente para adultos mayores (nota 36 )
FUENTE Análisis de los autores. NOTA Los números de nota entre paréntesis se refieren a las referencias al final del artículo.
Por ejemplo, el cajón de medicamentos en un carro de código utilizado durante emergencias fue rediseñado utilizando principios de diseño HF (por ejemplo, agrupamiento, visibilidad y organización), lo que resultó en múltiples mejoras: reducciones en el tiempo de finalización y acciones inútiles (como girar un frasco incorrecto para encontrar la etiqueta) y mejoras en la visibilidad percibida, la facilidad de uso y la organización, y la satisfacción del médico, en comparación con el cajón de medicamentos habitual. 25 Un análisis del trabajo de enfermería para pacientes hospitalizados, incluidos estudios de tiempo y el modelo SEIPS, 5 , 6 ayudó a optimizar la recuperación y preparación de medicamentos, mejorar la gestión de suministros y reducir las interrupciones y distracciones, lo que resultó en un 59 por ciento menos de solicitudes de medicamentos faltantes, un 30 por ciento menos de visitas a la sala de medicamentos y menos errores de medicación informados por enfermeras de cuidados intensivos. 26 Utilizando un proceso de diseño centrado en el ser humano, los miembros del Grupo Colaborativo de Sistemas de Seguridad del Paciente Quirúrgico (SURPASS) desarrollaron una lista de verificación perioperatoria, 27 cuyo uso resultó en una reducción del 39 por ciento en las complicaciones de los pacientes quirúrgicos y una reducción del 47 por ciento en la mortalidad hospitalaria. 28
Se han realizado menos investigaciones sobre la seguridad del paciente fuera de los entornos de cuidados agudos, donde hay un menor uso de HF/SE. En los entornos de atención primaria, la mayor parte del trabajo de HF/SE se centra en comprender los factores del sistema de trabajo que afectan negativamente a la seguridad y el trabajo de los profesionales de atención primaria. 29 , 30 En el entorno del hogar, parte del trabajo de seguridad de HF/SE se ha centrado en las tecnologías de la información sanitaria, 31 la tecnología de hemodiálisis, 32 y las bombas de infusión. 33 Por lo general, el trabajo ha abordado la usabilidad, el sistema de atención más amplio, 34 y el sistema de trabajo del paciente. 35 Los investigadores de HF/SE también han examinado las transiciones seguras entre el hospital y el hogar, destacando la necesidad de examinar la seguridad durante períodos de tiempo más largos, especialmente para los adultos mayores. 36 , 37
Desafíos para una mayor adopción de factores humanos e ingeniería de sistemas en la seguridad del paciente
A pesar de los numerosos ejemplos del valor de la HF/SE, 38 su mayor adopción por parte de la atención sanitaria sigue siendo un desafío. 1– Hay cinco desafíos que limitan su difusión más amplia: las diferencias culturales entre ingenieros y profesionales de la salud, las limitaciones de recursos y experiencia, el entorno organizacional, la fragmentación del proceso de atención y las cuestiones políticas y de mercado.
Diferencias culturales
Las diferencias culturales entre la HF/SE y la atención de la salud son profundamente importantes, pero a menudo no se reconocen o se subestiman. Pascale Carayon y Anping Xie 39 identificaron cuatro valores fundamentales de la HF/SE (colocar a las personas en el centro, pensamiento sistémico, mejora continua y equilibrio de múltiples objetivos) y cuatro valores fundamentales de la cultura de la atención de la salud (investigación científica, responsabilidad individual, autonomía y excelencia), algunos de los cuales entran en conflicto directo entre sí. Por ejemplo, las culturas de la atención de la salud a menudo enfatizan el trabajo, el conocimiento y las habilidades de las personas, lo que puede producir una tendencia a culpar a las personas por los incidentes de seguridad del paciente. En contraste, la HF/SE busca construir proactivamente sistemas y procesos para prevenir errores o mitigar su impacto. A pesar de los muchos llamados a enfoques sistémicos para la seguridad del paciente, los esfuerzos para responsabilizar a las personas por los errores siguen, 10 lo que demuestra cuán profundamente arraigada está esta mentalidad en la atención de la salud. Los enfoques de la HF/SE también tienden a seguir un estilo de trabajo, un punto de vista y un ritmo diferentes y que requieren más tiempo, en comparación con los enfoques de mejora rápida, y los dos pueden estar en desacuerdo.
Limitaciones de recursos
Una segunda barrera son las limitaciones en recursos como la experiencia técnica, la disponibilidad de tiempo y la infraestructura de datos. Los profesionales de la salud a menudo tienen poco tiempo fuera del trabajo clínico 40 y conocimientos limitados para aplicar los enfoques de HF/SE. 1 Aunque esto se puede compensar mediante asociaciones entre médicos e ingenieros, pocos profesionales de HF/SE están equipados o capacitados para trabajar en la atención de la salud. 2 Además, los métodos participativos de HF/SE requieren tiempo y participación concentrados de los profesionales de la salud 41 —significativamente más de lo que normalmente está disponible. Por lo tanto, el trabajo adicional podría adaptar y agilizar los métodos de HF/SE para el entorno de tiempo limitado de la atención de la salud. Por ejemplo, la naturaleza lenta del FMEA y otros métodos proactivos de evaluación de riesgos 42 en un caso llevó al desarrollo de un método híbrido de evaluación de riesgos más rápido para identificar vulnerabilidades en la entrada de órdenes de proveedores informatizadas. 43 Las infraestructuras de datos también tienden a no capturar el tipo de datos de seguridad del paciente que necesitan los profesionales de HF/SE para el rediseño y la mejora del sistema. 1– 3
El entorno organizacional
Una tercera barrera para un mayor uso de la HF/SE son los entornos organizacionales que no están abiertos a la innovación y a las nuevas ideas. Las organizaciones de aprendizaje con recursos suficientes y estructuras de toma de decisiones descentralizadas tienden a facilitar las prácticas innovadoras, 41 , 44 mientras que las organizaciones que son jerárquicas y responden al fracaso de manera punitiva crean obstáculos para el uso de la HF/SE. 1 Los líderes de las organizaciones de atención de la salud pueden eliminar dichas barreras destinando recursos a las iniciativas de mejora, aumentando la visibilidad de las mejoras, estableciendo prioridades y gestionando las expectativas. 3
Fragmentación
Una cuarta barrera son los procesos de atención fragmentados y aislados, que a menudo se diseñan y gestionan por separado, lo que dificulta el enfoque de sistemas holísticos de HF/SE. 3 Los ejemplos incluyen problemas de comunicación y coordinación entre fronteras, sistemas de programación separados que resultan en niveles inseguros de dotación de personal o prácticas de alojamiento de pacientes, y médicos en formación que se forman principalmente dentro de sus disciplinas individuales en lugar de hacerlo de manera interprofesional.
Cuestiones políticas y de mercado
Por último, las consideraciones de política y de mercado pueden limitar la adopción de HF/SE, especialmente cuando hay pocos incentivos para mejorar los procesos de atención de salud en el marco de modelos de reembolso de pago por servicio. 1– 3 Esta situación ha mejorado con el renovado enfoque en la rendición de cuentas de la atención a la población bajo la Ley de Atención Asequible y el movimiento de los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid hacia una atención basada en el valor, que podría fomentar una mayor adopción de HF/SE. No obstante, se necesita más trabajo y recursos para contratar expertos en HF/SE, dedicar tiempo de los médicos y mejorar las infraestructuras de datos. Los entornos de atención rurales más pequeños, en particular, pueden tener dificultades para obtener dichos recursos, 3 lo que sugiere que la obtención de recursos para una implementación más amplia de HF/SE podría tener que mirar más allá de las organizaciones individuales.
Recomendaciones para acelerar la integración de los factores humanos y la ingeniería de sistemas en la seguridad del paciente
Los beneficios de la HF/SE para la seguridad del paciente se pueden lograr de manera más amplia a través de una variedad de mecanismos: una adopción y un uso más generalizados de herramientas y métodos de HF/SE, una mayor conciencia y capacitación en conocimientos de HF/SE entre los profesionales de la atención médica y la contratación de ingenieros de sistemas y factores humanos en los sistemas de salud. 41 A continuación, proponemos recomendaciones para siete grupos o áreas que son fundamentales para la integración de la HF/SE en la atención médica, y describimos las implicaciones políticas que abordan varios mecanismos para fomentar y acelerar una mayor difusión de la HF/SE para mejorar la seguridad del paciente.
Profesionales de la salud
Los profesionales de la salud, los líderes del sistema de salud y los médicos en formación se beneficiarían de mayores oportunidades para aprender y aplicar métodos básicos de HF/SE. Como mínimo, los programas educativos para médicos, enfermeras, farmacéuticos y otros profesionales deberían ofrecer una introducción a la HF/SE y su papel en la seguridad del paciente. Se deberían crear becas para proporcionar a los médicos en formación una comprensión más profunda de la HF/SE y sus habilidades. La financiación federal, como la disponible a través de los mecanismos de formación de la AHRQ, la Administración de Recursos y Servicios de Salud, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) y la Fundación Nacional de Ciencias (NSF), podría apoyar los programas de formación en atención sanitaria en HF/SE.
También se podrían iniciar programas gestionados por la Fundación, similares al programa nacional de becas de la Fundación WK Kellogg en la década de 1970, para incorporar ingenieros de HF/SE en los sistemas de salud y proporcionarles educación en HF/SE. Además, los sistemas de salud individuales podrían apoyar a los becarios de HF/SE o ampliar los programas internos de calidad y seguridad existentes para incluir módulos sobre temas de HF/SE. Se podrían fomentar e incentivar relaciones más estrechas entre los programas académicos de HF/SE y las escuelas de ciencias de la salud.
Estas recomendaciones están alineadas con las realizadas por el Consorcio de Aceleración del Cambio en la Educación Médica de la Asociación Médica Estadounidense, que describe la “ciencia de los sistemas de salud” como el tercer pilar de la educación médica, además de la ciencia básica y la ciencia clínica. 45 La ciencia de los sistemas de salud incluye métodos de HF/SE para mejorar la seguridad del paciente, como el enfoque de sistemas, el ciclo Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar (PDSA), garantizar la usabilidad de las tecnologías de información de salud y el análisis de procesos. Recomendamos una asociación entre la asociación y los profesionales y expertos en HF/SE para refinar aún más la ciencia de los sistemas de salud e implementarla en la educación médica.
Ingenieros de sistemas y factores humanos
Para un trabajo más avanzado en HF/SE, se necesita capacitar a muchos más ingenieros de sistemas y factores humanos en aplicaciones de atención médica. Lo ideal sería que esto siguiera un enfoque doble para involucrar tanto a los estudiantes inscritos en programas de HF/SE como a los miembros del cuerpo docente que enseñan y asesoran a estos estudiantes. Más allá de la educación en el aula, los planes de estudio experienciales deberían brindarles a los estudiantes de HF/SE oportunidades de trabajar en proyectos aplicados o pasantías integradas en organizaciones de atención médica. Estas oportunidades son fundamentales para comprender la organización, el entorno y la cultura de la prestación de servicios de atención médica.
Se necesitan oportunidades similares para que los miembros del cuerpo docente de HF/SE se expongan a los desafíos, limitaciones y oportunidades singulares de la atención de la salud, tal vez a través de becas de verano o sabáticas integradas. Tales experiencias de inmersión podrían dar como resultado nuevos cursos de HF/SE en seguridad del paciente; una mejor capacitación de los estudiantes de HF/SE; y la identificación de problemas de HF/SE para la investigación, las becas y las publicaciones del cuerpo docente. Estos cambios mejorarían aún más el valor de HF/SE para la seguridad del paciente. Irónicamente, se ha llevado a cabo poco pensamiento sistémico para diseñar enfoques bidireccionales de valor agregado para asociar los sistemas de atención de la salud con los programas académicos de ingeniería, aunque se podrían identificar y desarrollar fácilmente varios enfoques.
Líderes de atención de salud y juntas directivas de organizaciones de atención de salud
Los líderes y las juntas directivas de las organizaciones de atención de la salud deben desempeñar un papel importante en la materialización del potencial de la HF/SE. En última instancia, los sistemas de salud deben contratar y contratar a ingenieros de sistemas y de factores humanos para ayudar a mejorar la seguridad del paciente. Sin embargo, es necesario fomentar la concienciación y el compromiso de los líderes con el valor de la HF/SE, tal vez mediante proyectos a gran escala para demostrar ese valor, la promoción continua por parte de organizaciones nacionales como las Academias Nacionales y otras iniciativas de visibilidad que desarrollen y difundan evidencia convincente del valor de la HF/SE.
Las organizaciones de atención de salud también tendrán que crear o identificar mecanismos para retener y promover a los ingenieros de sistemas y factores humanos, incluidas oportunidades laborales más allá de las aplicaciones básicas y los nombramientos académicos conjuntos. Para maximizar el valor de los ingenieros de sistemas y factores humanos, también es necesario disponer de infraestructuras de datos más sólidas (más allá de las destinadas a brindar atención) para analizar los sistemas de trabajo y los procesos de atención, algo que las juntas directivas de los sistemas de salud deberían respaldar.
La contratación o asociación de organizaciones de atención médica con ingenieros de sistemas y factores humanos sigue siendo la excepción.
Cabe destacar que un pequeño número de organizaciones de atención de la salud tienen una larga trayectoria de apoyo, participación y asociación con ingenieros de sistemas y factores humanos. El Anexo A2 describe dos de esas organizaciones, los tipos de proyectos que normalmente llevan a cabo y las lecciones aprendidas. 14 Sin embargo, la contratación o asociación de ingenieros de sistemas y factores humanos por parte de las organizaciones de atención de la salud sigue siendo más la excepción que la norma. Muchos hospitales redujeron el tamaño de los grupos internos de ingeniería de sistemas en la era de reducción de costos de finales de los años 1980 y 1990, y la Society for Health Systems, una organización profesional que consta de aproximadamente 1.200 ingenieros industriales empleados en hospitales, no ha crecido mucho desde su formación en 1980.
Diseñadores y proveedores de tecnología
Aunque una importante investigación ha demostrado el valor de la HF/SE para mejorar el diseño de tecnologías, como las bombas de infusión inteligentes, y las mejoras posteriores en la seguridad de los medicamentos, 22 , 46 , 47 siguen existiendo problemas de seguridad del paciente relacionados con un diseño deficiente de los factores humanos y una implementación de la tecnología deficiente. 48 , 49 Queda mucho trabajo por hacer para integrar de manera más sistemática la HF/SE (como la usabilidad) en el diseño de tecnologías de información sanitaria. 50 Por ejemplo, los proveedores, 51 diseñadores e implementadores deben capacitar a su personal en el diseño centrado en el ser humano. 52 Los diseñadores y proveedores deben considerar más seriamente el diseño centrado en el ser humano y el uso rutinario de múltiples métodos de HF/SE, incluida la comprensión del proceso de trabajo real, la incorporación de técnicas de usabilidad (como la evaluación heurística) en las primeras etapas del proceso de diseño, las pruebas de usuario en entornos simulados y el monitoreo de los problemas de seguridad de la tecnología en uso. 16 , 53
Agencias reguladoras y de reembolso
Los organismos y organizaciones que participan en la regulación y financiación de la atención sanitaria desempeñan un papel importante en la adopción acelerada de la HF/SE en la seguridad del paciente. A modo de tres ejemplos, pueden apoyar los proyectos de demostración a gran escala necesarios para crear evidencia y una mayor visibilidad del valor de la HF/SE, ofrecer incentivos a las organizaciones sanitarias para que integren la HF/SE en los esfuerzos de mejora de la seguridad del paciente y crear infraestructuras para apoyar la aplicación de la HF/SE en organizaciones sanitarias pequeñas y rurales que probablemente no dispongan de recursos internos suficientes para esta iniciativa.
Una gran mayoría de las organizaciones de atención médica que están invirtiendo en HF/SE son centros médicos académicos, grandes sistemas de salud no académicos o sistemas de atención médica convenientemente ubicados junto con programas universitarios de HF/SE. Dichas organizaciones representan solo un subconjunto de aquellas que se beneficiarían de un mayor uso de HF/SE. Por lo tanto, las agencias federales y estatales deberían desempeñar un papel importante en el desarrollo de mecanismos para ayudar a las organizaciones de atención médica rurales, más pequeñas y con recursos insuficientes a aprovechar la HF/SE para mejorar la seguridad de los pacientes, reducir las disparidades y controlar los costos.
Organizaciones de financiación
Se necesitan aumentos significativos de la financiación para la investigación de HF/SE en seguridad del paciente, en particular, en las áreas de seguridad diagnóstica, salud conductual, atención domiciliaria y transiciones de atención. Los pacientes domiciliarios interactúan con diversos actores y entidades durante sus recorridos de atención, todos los cuales afectan la seguridad a través de un sistema de sistemas interactuantes que HF/SE puede ayudar a mejorar mediante el uso de análisis, modelado y diseño de procesos para detectar, mitigar y recuperarse de las vulnerabilidades y fallas.
Recientemente, las agencias de financiación como la AHRQ, el NIH y la NSF han actuado para estimular la integración de la HF/SE y la ciencia de sistemas con la investigación de los servicios de salud, incluida la investigación sobre la seguridad del paciente. Las acciones incluyen la inversión de la AHRQ en trece laboratorios de aprendizaje sobre seguridad del paciente, varios anuncios de financiación del NIH para el modelado de ingeniería de sistemas en disparidades y salud conductual, y un programa de financiación conjunto de la NSF y el NIH (Salud inteligente y conectada) para fomentar la colaboración entre la tecnología de la información sanitaria, el modelado de ingeniería y los científicos cognitivos/conductuales. Si bien estos son programas relativamente nuevos, los resultados hasta la fecha proporcionan más evidencia del valor de las asociaciones entre la atención médica y los investigadores de HF/SE. 19 , 54 Sin embargo, estas oportunidades son raras y se necesita una mayor financiación, especialmente dado el tamaño y el alcance de la industria de la atención médica y las cuestiones de seguridad del paciente.
Las futuras investigaciones deberían demostrar el valor de la HF/SE para la seguridad del paciente en la atención primaria y la atención domiciliaria. En particular, existen oportunidades para demostrar su valor de modo que los dispositivos y las tecnologías de información sanitaria apoyen mejor el acceso a la información, la comunicación, la autogestión del paciente y otros aspectos esenciales de la atención domiciliaria que son fundamentales para la seguridad de los medicamentos, la identificación temprana de los problemas de salud y su pronta resolución, y el apoyo al autocuidado seguro de los pacientes.
Esfuerzos nacionales coordinados
Si bien las actividades individuales en la línea descrita anteriormente deben continuar y ampliarse, se requerirán esfuerzos más coordinados y generalizados para aprovechar al máximo el potencial de la ingeniería de sistemas y la ingeniería de sistemas. Por ejemplo, en 2010, la Administración de Salud para Veteranos financió la creación de cuatro Centros de Recursos de Ingeniería para Veteranos para implementar la ingeniería de sistemas a gran escala en todo su sistema. El Centro para la Innovación de Medicare y Medicaid financió un esfuerzo similar para probar un modelo de centro de extensión regional para la ingeniería de sistemas de atención médica, y el sistema de salud de la Universidad de Texas financió un proyecto de demostración para asociar a médicos clínicos con ingenieros en todo su sistema de campus de centros médicos.
Recomendamos un programa nacional encargado de desarrollar e implementar una visión a largo plazo para difundir la HF/SE en toda la atención médica.
Si bien cada iniciativa logró un éxito parcial, todas enfrentaron desafíos relacionados con los recursos organizacionales, la implementación y la escala. Por lo tanto, recomendamos un programa nacional más coordinado y más amplio encargado de desarrollar e implementar una visión a largo plazo (diez años) para difundir la HF/SE en toda la atención médica, similar en espíritu al esfuerzo nacional de la Oficina del Coordinador Nacional para la Tecnología de la Información de Salud y las inversiones asociadas en tecnología de la información de salud. Una iniciativa nacional de HF/SE podría ser liderada por el gobierno federal, una coalición de fundaciones o una red coordinada de grandes sistemas de salud. Podría ser responsable de poner en funcionamiento parte del desarrollo de la fuerza laboral, las iniciativas de visibilidad del valor de la HF/SE, los programas de becas y capacitación, los proyectos de impacto nacional a gran escala, los mecanismos de asociación académica, la unificación de planes de estudio y los programas de implementación y asistencia mencionados anteriormente.
Conclusión
El valor de los factores humanos y la ingeniería de sistemas para mejorar la seguridad del paciente es claro, pero poco aprovechado.
El valor de los factores humanos y la ingeniería de sistemas para mejorar la seguridad del paciente es evidente, pero no se ha aprovechado lo suficiente. Entre las áreas de aplicación importantes y demostradas se incluyen las infecciones asociadas a la atención médica, la seguridad de los medicamentos, el diseño y la facilidad de uso de los dispositivos médicos, el diseño de la confiabilidad y la tolerancia a fallas, la cognición y la carga cognitiva, el análisis de la carga de trabajo, el agotamiento de los médicos y la gestión de la complejidad. Sin embargo, existen varios desafíos inherentes a la ampliación de la escala, la aplicación y los beneficios de estos métodos. La apreciación del pensamiento sistémico y la conciencia de los sistemas de sistemas se ha desarrollado lentamente en la atención médica y debería cultivarse de manera más amplia. Nuestras recomendaciones tienen como objetivo alentar iniciativas de aplicación, educación e investigación de HF/SE significativamente mayores y de mayor impacto en la atención médica para ayudar a abordar los numerosos desafíos de seguridad del paciente que aún persisten.
Como Ustedes saben y he publicado en este blog, en la Asociación de Economía de la Salud España, y en los libros de mi autoría Innovación en la gestión hospitalaria, y Gestión clínica como vencer al despotismo ilustrado, sobre esta modalidad de gestión, Realice la capacitación black belt, siendo por tanto un gestor Lean, pero en terreno, no solo desde la autoría y tratando de difundir el método, sabiendo y reconociendo que no es el único camino de impulsar la calidad asistencial, por ello siempre este espacio tiene un lugar para la gestión lean. En este caso, quise recurrir a ser «Exegeta» de un gurú de la gestión Lean en Salud, prolífico autor, mejor expositor y muy abierto a la difusión de esta metodología, que se esta difundiendo en todo el planeta de la gestión hospitalaria.
Referencia Bibliográfica Mark Graban. Healthcare Kaizen. Lean Hospitals, The Mistakes That Make Us: Cultivating a Culture of Learning and Innovation.
Visión general de Lean para hospitales y sistemas de salud
¿Qué es Lean?
Se han escrito numerosos libros sobre Lean, creando varios marcos y definiciones
Es complicado tener una definición única y completa, pero podemos aprender algo de cada una y explorarlas.
Lean es Principalmente una forma de hacer las cosas mediante una filosofía por la calidad, por eliminar desperdicios, por mejorar el flujo de pacientes, el valor de las prestaciones, y las personas que trabajan y reciben el servicio, tanto un conjunto de herramientas como un sistema de gestión. Lean es un método para la mejora continua y el compromiso de los empleados.
Lean es un enfoque que permite resolver problemas importantes para líderes y organizaciones.
Una definición utilizada por muchos instructores en el Lean Enterprise Institute es:
«Lean es un conjunto de conceptos, principios y herramientas que se utilizan para crear y entregar el mayor valor desde la perspectiva de los clientes, consumiendo la menor cantidad de recursos y utilizando plenamente el conocimiento y las habilidades de las personas que realizan el trabajo».
¿Cómo puede la atención médica ofrecer el mayor valor a los pacientes utilizando la menor cantidad de recursos posible y maximizando el uso de las habilidades y conocimientos de nuestra gente? Esa es la pregunta principal cuando se trata de atención médica Lean.
Definición de Lean de Ohno
Taiichi Ohno, junto con Shigeo Shingo, fue uno de los creadores del Sistema de Producción Toyota (TPS). Ohno definió Lean enfocándose en objetivos empresariales que iban más allá de la fábrica.
Ohno escribió: «Todo lo que hacemos es observar la línea temporal desde que un cliente hace un pedido hasta que recogemos el pago. Reducimos ese tiempo eliminando los residuos sin valor añadido».
En este contexto, el desperdicio se define como cualquier problema que impida a las personas trabajar eficazmente o cualquier actividad que no aporte valor al cliente.
En un hospital, la línea temporal mencionada por Ohno podría ser el periodo desde que un paciente siente síntomas hasta que recibe atención y se paga al hospital. Se puede aplicar una definición similar a países o situaciones con presupuestos establecidos o sistemas de pago capitados.
«Todo lo que estamos haciendo es mirar la línea de tiempo desde el momento en que un paciente necesita atención hasta el momento en que recibe esa atención. Y estamos reduciendo ese plazo al eliminar los residuos sin valor añadido».
La definición de Ohno muestra que Lean se basa en el tiempo; reducir retrasos mejora la calidad y reduce costos. Según Toyota, el Sistema de Producción Toyota tiene dos pilares: «justo a tiempo», para mejorar el flujo y brindar atención adecuada, y «jidoka», para construir calidad en la fuente.
Un mejor flujo conduce a una mejor calidad y viceversa.
Definición del marco
Triángulo Toyota
Lean es un sistema integrado de desarrollo humano, herramientas técnicas, enfoques de gestión y filosofía que crea una cultura organizacional Lean.
Pilares de Toyota Way
Lean tiene que ver con la mejora continua («kaizen») y mostrar «respeto por las personas».
«Arreglando la atención médica desde adentro, hoy» (Spear)
1. El trabajo está diseñado como una serie de experimentos continuos que revelan problemas de inmediato.
2. Los problemas se abordan inmediatamente a través de la experimentación rápida.
3. Las soluciones se difunden de forma adaptativa a través de la experimentación colaborativa.
4. A las personas de todos los niveles de la organización se les enseña a convertirse en experimentalistas.
Los resultados ideales requieren comportamientos ideales; las creencias y los sistemas impulsan los comportamientos; Los principios informan los comportamientos ideales, siendo los principios rectores:
1. Liderar con humildad
2. Respeta a cada individuo
3. Enfócate en el proceso
4. Adopta el pensamiento científico
5. Valor de flujo y tracción
6. Asegurar la calidad en la fuente
7. Busca la perfección
8. Crea constancia de propósito
9. Piensa sistémicamente
10. Crear valor para el cliente
Lean es muy diferente de la reducción de costos tradicional, que a menudo se realiza recortando los presupuestos de los hospitales, el número de empleados y los servicios.
Ohno se centraba en el flujo, no en la eficiencia, per se, donde la eficiencia se define como la relación entre los productos y los insumos. Los sistemas de gestión basados en la eficiencia se centran en hacer más o mantener a todos y cada uno de los recursos lo más ocupados posible, lo que interfiere con el flujo, como se discutirá más adelante.
El flujo no mejora trabajando más rápido, sino reduciendo el desperdicio.
El libro Lean Thinking define el término Lean de la siguiente manera: «En resumen, el pensamiento Lean es Lean, porque proporciona una forma de hacer más y más con menos y menos: menos esfuerzo humano, menos equipo, menos tiempo y menos espacio, mientras se acerca cada vez más a proporcionar a los clientes exactamente lo que quieren».
Los cinco principios clave del Lean Thinking son:
1. «Especificar qué es lo que crea valor desde la perspectiva del cliente “
2. Identificar todos los pasos a lo largo de todo el flujo de valor
3. Hacer fluir aquellas acciones que crean valor
4. Solo haga lo que es tirado por el cliente justo a tiempo
5. Esfuérzate por alcanzar la perfección eliminando continuamente las capas sucesivas de desechos».
Es importante definir Lean en términos de las metas y objetivos de un sistema de salud.
Al igual que otros tipos de organizaciones, los hospitales necesitan realizar más trabajo con menos recursos o con la misma cantidad de personal. Proporcionar a los pacientes lo que necesitan incluye brindar una atención adecuada y hacerlo bien desde el principio. Los pacientes también esperan un ambiente acogedor y muchos desean un servicio similar al de un hotel. Buscan una atención eficiente y rentable, pero también quieren una atención segura que no cause daño durante su estancia en el hospital. Desde una perspectiva más amplia, los pacientes desean que sus proveedores de atención médica los mantengan saludables, lo cual presenta nuevos desafíos para la integración de los hospitales en el sistema de salud más amplio.
Lean no se enfoca únicamente en hacer «cada vez menos»; a veces implica «más y más»: es importante recordar el objetivo de proporcionar más valor y mejor servicio a los pacientes y a nuestras comunidades.
El Triángulo Toyota: Herramientas, Cultura y Sistema de Gestión
El diagrama indica que el TPS es un sistema integrado de tres elementos clave: filosofía, funciones técnicas y gerenciales, todos enfocados en el desarrollo de las personas, según Jamie Bonini, vicepresidente del Centro de Apoyo al Sistema de Producción de Toyota (TSSC), que colabora con fabricantes, organizaciones sin fines de lucro y sistemas de salud.
El modelo se centra en las personas y el desarrollo humano en el medio, ya que «las personas son el recurso más valioso», afirma Bonini.
Esto está rodeado de un enfoque equilibrado que combina herramientas técnicas (lo que se hace), herramientas de gestión (cómo se gestiona) y filosofía (lo que se cree). Todo esto, en conjunto, forma la cultura organizacional o una cultura de mejora de TPS.
Desarrollo Humano
En primer lugar, observe el centro del triángulo en la figura 2.1. No es casualidad que diagramas como este de Toyota coloquen a las personas en el centro. A los líderes de Toyota les gusta usar la frase «Construye personas, no solo autos».
lo que significa que el desarrollo de sus empleados es la clave para mejorar sus productos y procesos.
Al visitar una planta de Toyota u otras organizaciones en Japón, es común escuchar a los líderes enfatizar que el principal objetivo del trabajo de mejora es el aprendizaje y el desarrollo del personal, mientras que el impacto en el rendimiento es un objetivo secundario. Este enfoque contrasta con las prioridades de la mayoría de las organizaciones occidentales, que tienden a centrarse primero (o principalmente) en el retorno de la inversión (ROI). En el enfoque Lean, el desarrollo humano implica establecer «un marco sólido para cultivar líderes capaces y proporcionar a los empleados las habilidades prácticas necesarias».
Un desafío fundamental para los hospitales es desarrollar habilidades de liderazgo amplias en toda la organización, más allá de nuestra capacidad con los métodos Lean. ThedaCare ejemplifica un sistema de salud que ha proporcionado formación y entrenamiento sobre habilidades básicas de supervisión y fundamentos de liderazgo, además de la capacitación en «liderazgo Lean». Muchos sistemas de salud enfrentan dificultades porque asignan a personas talentosas a funciones de gestión sin ofrecerles la capacitación necesaria para gestionar eficazmente o entrenarlas a lo largo del tiempo.
Filosofía
La base del triángulo es la filosofía: ¿En qué creemos como organización y cuál es nuestro propósito? La filosofía TPS a menudo se deriva de lo que hemos aprendido sobre Toyota: describimos su cultura empresarial.
Bonini establece que el núcleo de esta filosofía se compone de cuatro puntos:
1. El cliente primero; Proveer a los clientes lo que desean, cuando lo desean y en la cantidad deseada.
2. Las personas son el recurso más valioso; Respetar, involucrar y desarrollar plenamente a las personas.
3. Mejora continua (kaizen); Involucrar a todos diariamente.
4. Enfoque en el piso de producción (gemba); Ir al lugar donde se realiza el trabajo para identificar y resolver problemas.
La filosofía de Toyota también incluye compromisos con sus «contribuciones a largo plazo a la sociedad» y con el «desempeño económico y el crecimiento de la empresa». Tener una visión a largo plazo es un tema recurrente, ya que el principio 1 del Toyota Way establece que una empresa debe «basar sus decisiones de gestión en una filosofía a largo plazo, incluso a expensas de los objetivos financieros a corto plazo».
ThedaCare ha adoptado la visión a largo plazo como parte de su transformación Lean. Dean Gruner, MD, MMM, su presidente y director ejecutivo (CEO), dice que «la forma más sencilla de hacerlo es a través de nuestras métricas del ‘norte verdadero’, donde incluimos objetivos de uno y cinco años», comenzando cada revisión bimensual con una mirada a su progreso.
Las declaraciones de misión y valores de los hospitales a menudo se asemejan a las de Toyota, ya que muchos afirman que sus principales prioridades incluyen la seguridad, el compromiso de los empleados, la mejora continua y la administración de sus comunidades y el medio ambiente. Sin embargo, es importante considerar si estos valores se practican efectivamente en el día a día por los empleados del hospital y si la seguridad del paciente se mantiene como una prioridad absoluta, tal como declaran públicamente muchos sistemas de salud.
Cumplir con estos ideales puede ser un desafío en cualquier organización, incluido Toyota, ya que todos somos humanos y no siempre actuamos acorde con nuestros estándares establecidos. El liderazgo tiene la responsabilidad de dar un buen ejemplo e insistir en que otros también cumplan con los ideales y la filosofía de la organización diariamente. Si los valores establecen que se respeta y valora a las personas, un sistema de gestión tradicional de mando y control de arriba hacia abajo, que emite órdenes sin espacio para la retroalimentación de los empleados, no es coherente con esos valores. Un hospital debe decidir si va a implementar métodos Lean de manera aislada o limitada dentro del contexto de su cultura existente, o si va a examinar lo que debe cambiar en su cultura. Los sistemas de salud que han transformado tanto su sistema de gestión como su cultura tienden a tener un éxito mayor y más sostenido que aquellos que solo ejecutan unos pocos proyectos o implementan una o dos herramientas Lean.
ThedaCare en Appleton, Wisconsin, y Virginia Mason Medical Center en Seattle, Washington, son ejemplos de hospitales que han logrado grandes resultados con una cultura Lean durante más de doce años. Muchos hospitales ya tienen una filosofía que facilita adoptar herramientas y sistemas Lean. Sin embargo, los hospitales que no cumplen sus propios valores pueden encontrar difícil implementar Lean si buscan soluciones rápidas para problemas culturales. Aun así, probar herramientas Lean puede ofrecer nuevas perspectivas y métodos de trabajo.
Como se dice: «Es mucho más probable que las personas actúen de manera en una nueva forma de pensar, que piensen en una nueva forma de actuar». Decir que «nuestra cultura no es como la de Toyota» no justifica evitar Lean. Los sistemas de salud deben saber que cambiar la cultura toma tiempo, liderazgo y esfuerzo. Aunque los conceptos Lean son simples, una transformación lleva años.
El Dr. W. Edwards Deming dijo: «[El cambio] no ocurre de una sola vez. No hay pudín instantáneo». Un arquitecto señaló que no puede diseñar mágicamente un hospital Lean para ellos.
Herramientas técnicas
El componente técnico de Lean incluye las herramientas y métodos implementados y utilizados. Es posible que haya oído hablar de Lean a través de algunos de los métodos específicos empleados en hospitales, que se presentan en la Tabla 2.2, entre ellos kanban, 5S, A3, detección de errores y gestión visual. El desarrollo de estas herramientas se basa en la filosofía subyacente, que incluye la idea de facilitar el trabajo del personal y priorizar al cliente. Como señala Womack, estas herramientas son «necesarias, pero insuficientes» para transformar una organización.
Lean hospitals. Mark Graban 2019
Definir Lean solo como un conjunto de herramientas es incorrecto. Lean es más que «una caja de herramientas». Para lograr el impacto completo de Lean, se debe adoptar y practicar todo el sistema de gestión. Las herramientas adecuadas en una cultura equivocada no dan los resultados correctos. Una nueva herramienta en una vieja cultura puede causar frustración o disfunción.
El Dr. Jack Billi, Decano Asociado de Asuntos Clínicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan, comentó: «Todos queremos utilizar el pensamiento Lean como una estrategia empresarial fundamental… Por supuesto, todo el mundo [normalmente] se centra en las herramientas. Queremos que Lean sea más que la aplicación de herramientas simples. Formamos a la gente en las herramientas para que entiendan cómo encajan en un modelo holístico de resolución de problemas. Las herramientas son poderosas, pero solo pueden llegar hasta cierto punto».
Métodos gerenciales
Lean no solo abarca filosofía y herramientas técnicas, sino también la gestión de personas y sistemas. Las habilidades de liderazgo son clave para implementar Lean. Sin liderazgo, los empleados pueden no ver la importancia de mejorar ni cómo Lean puede ayudar. Una vez adoptados, se necesita liderazgo constante y un sistema de gestión para mantener y mejorar.
Bonini dice que un líder debe «desarrollar a las personas para identificar y resolver problemas, y servir mejor al cliente». Los cuatro roles de un líder en una transformación Lean incluyen:
Mostrar un compromiso apasionado por la mejora y el TPS
Aprenda los principios de TPS lo suficientemente bien como para enseñarlos a otros (los principios básicos y los detalles)
Construir una cultura organizacional que surja y resuelva los problemas
Gary Convis, un vicepresidente senior retirado de Toyota que había sido uno de los estadounidenses de mayor rango en la compañía, escribió que la «cultura gerencial para TPS se basa en varios factores, incluido el desarrollo y el mantenimiento de un sentido de confianza, un compromiso de involucrar a los afectados por la primera vez, el trabajo en equipo, el trato igualitario y justo para todos y, por último, la toma de decisiones basada en hechos y el pensamiento a largo plazo».
Los líderes de ThedaCare han implementado nuevos métodos de gestión como parte de su cultura Lean. Este cambio incluye pasar de un entorno de mando y control, en el que «los líderes comunican sus directrices a los empleados», a un lugar de trabajo donde se muestra respeto por cada individuo, se escucha, se pide la opinión de los empleados, se busca su ayuda cuando hay problemas y se proporciona capacitación para que el personal pueda mejorar en sus propias áreas.
Kim Barnas, presidenta del ThedaCare Center for Healthcare Value, señala: «El líder [en el nuevo sistema] actúa como un maestro zen. Incluso si creemos conocer la respuesta, nuestra conclusión es menos valiosa que la investigación de un equipo sobre la causa raíz, el aprendizaje de las herramientas, la aplicación de la lógica y la implementación de su propia solución. En lugar de dar respuestas, ahora escuchamos. Podemos sugerir herramientas para aplicar y ofrecer insumos, pero no proporcionamos la respuesta final.Las soluciones son responsabilidad de los equipos, que aplican herramientas en un proceso estandarizado».
La filosofía «Toyota Way» define Lean de manera simple y elegante en dos partes.
1. Mejora continua
2. Respeto por las personas
Ohno describió esto: «El objetivo más importante del sistema Toyota ha sido eliminar de manera consistente y completa el desperdicio. El concepto y el respeto igualmente importante por la humanidad que ha transmitido el venerable Sakichi Toyoda (1867-1930) son la base del sistema de producción de Toyota».
Este respeto se extiende a todas las partes interesadas: clientes, empleados, proveedores y las comunidades en las que opera Toyota. Estos principios están interrelacionados. Debido al respeto por las personas, se fomenta la mejora continua. Este respeto implica involucrar al personal, los médicos y los pacientes en el proceso de mejora. El respeto a las personas es tanto la razón como el medio para lograr la mejora continua.
Estos no son conceptos nuevos en el enfoque Lean; sin embargo, muchas organizaciones que han intentado adoptar Lean se han centrado únicamente en la eliminación del desperdicio. Los líderes no logran mucho obligando a la gente a cambiar. Para tener éxito, debemos centrarnos en ambos aspectos por igual: la mejora continua y el respeto por las personas. Utilizar Lean para realizar mejoras de calidad y productividad que resulten en despidos sería un ejemplo de no mantener este equilibrio. Un número creciente de organizaciones de atención médica han declarado públicamente políticas sobre no usar Lean para impulsar despidos. Es comprensiblemente difícil lograr que los empleados adopten Lean si temen por sus puestos de trabajo.
Mejora Continua
Aunque muchos asocian Lean con proyectos o eventos de una semana, el mayor potencial se logra cuando todas las personas de la organización se dedican a mejorar los procesos todos los días. La palabra japonesa kaizen se usa para describir la mejora continua, traducida a veces como pequeños cambios o cambios para bien. Estos esfuerzos de mejora se centran regularmente en reducir el desperdicio que existe en la atención al paciente o en el trabajo de las personas.
Masaaki Imai define kaizen simplemente como «mejora cotidiana de todos, en todas partes».Esto contrasta con las organizaciones donde la mejora es solo responsabilidad de expertos, consultores o gerentes, o donde la mejora ocurre únicamente a través de proyectos o comités esporádicos.
El término residuo (también descrito con la palabra japonesa muda) tiene su propia definición única cuando se usa en asociación con Lean. En los entornos sanitarios, los residuos pueden definirse como cualquier actividad que no ayuda a los pacientes o que no los mueve hacia el diagnóstico, el tratamiento, o el alta. Un ejemplo de residuo es el tiempo que se pasa esperando, ya sea una cita o el siguiente paso en el tratamiento del paciente. Otro ejemplo de residuo serían las actividades o errores que dañan a un paciente. En el capítulo 3 se profundiza en el tema de los residuos.
El Dr. Donald Berwick, ex presidente y director ejecutivo del Instituto para el Mejoramiento de la Atención Médica y ex administrador de los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid, indicó que los hospitales contienen una cantidad considerable de residuos, aunque el alcance exacto no está claro.
Berwick afirmó que entre el 20% y el 30% del gasto total en atención médica en los Estados Unidos, aproximadamente medio billón de dólares, es residuo.25
David Sharbaugh, director de mejora de la calidad en el Hospital Shadyside (Pittsburgh, Pensilvania), señaló: «No es irreal considerar el 40% y el 50% de residuo en el sistema de atención médica».
El desperdicio está presente en todos los procesos hospitalarios. Esto no es una acusación, sino un reconocimiento del sistema. Las metodologías de mejora continua se aplican en sistemas estables y libres de residuos. Los principales hospitales utilizan los principios de Lean para rediseñar o revisar sus procesos y espacios, creando estabilidad. Además, las organizaciones de atención médica Lean fomentan la mejora continua mediante mentalidades de gestión y mecanismos para involucrar al personal. Respeto por las personas Una exposición en un centro de visitantes de Toyota en Japón destaca el «respeto por las personas» y dice: «No hay límite para el grado en que se puede desarrollar la sabiduría humana. Nuestro objetivo es lograr entendimiento mutuo, cumplir responsabilidades y combinar el poder de nuestros empleados. El respeto por las personas valora la capacidad de pensar de cada individuo». Cuando los líderes de Toyota hablan de tener respeto por las personas (o, originalmente, «respeto por la humanidad»), esto podría tener un significado diferente al que las organizaciones tradicionales podrían entender por respeto; después de todo, ¿qué líder diría que no respetan a su gente? El respeto no significa que los gerentes den a los empleados libertad para hacer su trabajo como les plazca, por un sentido de confianza, siempre y cuando los resultados sean buenos.
En un hospital que aplica los principios de Lean, los gerentes y líderes revisan con frecuencia los detalles de cómo se ha realizado el trabajo. Esta práctica se lleva a cabo para garantizar resultados adecuados y de calidad, demostrando así respeto hacia el paciente. Además, es posible realizar estas verificaciones de manera que también se muestre respeto por los empleados.
En las organizaciones Lean, el respeto no implica necesariamente que los gerentes y líderes sean siempre amables con sus empleados, ni que las personas eviten los conflictos entre sí.
Nuestro objetivo no es solo tener empleados felices, ya que eso podría lograrse de maneras superficiales y costosas que no mejoren la atención al paciente.
En Lean, el respeto significa desafiar a las personas para que rindan al máximo de su capacidad de forma constructiva. También reconoce nuestras limitaciones humanas, como la fatiga y distracción, que llevan a errores y defectos.
Un líder Lean analiza primero el sistema y los procesos ante un problema, en lugar de culpar a una persona. Gary Convis, ex presidente de la planta de Toyota en Kentucky, dijo: «Respetas a las personas, las escuchas, trabajas juntas. No los culpas. Tal vez el proceso no estaba bien organizado, por lo que era fácil cometer un error». Sir Liam Donaldson, ex director médico de Inglaterra, afirmó: «El error humano es inevitable. Podemos eliminar los problemas en el sistema que lo hacen más probable». El respeto implica apoyar a los empleados sin sobrecargarlos. Lean demanda lo mejor de ellos, creando confianza y promoviendo eficiencia junto con relajación.
En japonés, existen términos específicos para describir diversos tipos de ineficiencias y problemas laborales: «muda» para el desperdicio, «muri» para el exceso de trabajo y «mura» para las cargas de trabajo desiguales.
Respetar a las personas implica evitar la sobrecarga laboral y asegurarse de que los empleados no estén abrumados. El enfoque Lean no se centra en exigir a las personas que trabajen a un ritmo acelerado o que se encuentren en múltiples lugares simultáneamente. Un empleado de un hospital mencionó de manera humorística la idea de necesitar patines para moverse más rápido al conocer Lean por primera vez. Los pensadores Lean, en cambio, indagarían sobre las razones detrás de la necesidad de recorrer largas distancias y buscarían soluciones para eliminar esa necesidad.
Parte del compromiso con el respeto hacia las personas es confiar en nuestros empleados y fomentar su participación en la resolución de problemas y la eliminación de desperdicios. No corresponde únicamente a los líderes resolver todos los problemas, sino que la mejora debe ser una colaboración entre empleados y gerentes. No buscamos crear un sistema donde los gerentes sean los únicos en pensar, resolver problemas y diseñar el sistema, mientras que los empleados simplemente sigan instrucciones sin aportar sus ideas.
Los empleados de hospitales se sienten más satisfechos cuando pueden dedicar más tiempo a su trabajo de atención al paciente, ya sea directa o indirectamente. Nuestra gran ventaja en el cuidado de la salud es la motivación intrínseca de nuestros empleados por ayudar a las personas, un deseo que los llevó a la atención médica.
Como líderes, debemos asegurar que la motivación intrínseca no se pierda debido a la frustración y el agotamiento. El fallecido Peter Scholtes criticaba cómo contratábamos empleados motivados (madera viva) y los desmotivábamos (madera muerta). Para respetar a las personas, trabajamos para crear un entorno donde nuestros empleados, nuestros activos más valiosos, crezcan en vez de frustrarse y abandonar la organización o irse a la competencia. 33
Los nuevos empleados pueden sugerir soluciones al enfrentar problemas, como la falta de instrumentos quirúrgicos. Si sus sugerencias no se escuchan o no se resuelven los problemas, pueden desmotivarse y dejar de intentar solucionarlos, convirtiéndose en «madera muerta».
La mejora continua y el respeto por las personas son esenciales en Lean, especialmente en la salud. Respetar a las personas impacta en la seguridad y resultados del paciente. Un estudio sugiere que los pacientes que sienten falta de respeto del personal tienen dos veces y media más probabilidades de experimentar un error médico prevenible comparado con aquellos que se sienten tratados con respeto.
El Dr. John Toussaint, ex director ejecutivo de ThedaCare, describió cómo Paul O’Neill, ex director ejecutivo de Alcoa, le enseñó tres preguntas clave para evaluar si su entorno es propicio para el respeto hacia las personas:
¿Son tratados mi personal y mis médicos con dignidad y respeto por todos en la organización?
¿Tienen mi personal y mis médicos la capacitación y el estímulo necesarios para realizar un trabajo que les proporcione sentido a sus vidas?
¿He reconocido a mi personal y a mis médicos por su labor?
Cuatro capacidades organizativas para Lean
El profesor Steven J. Spear describió Lean como un enfoque racional y científico, que los empleados del hospital pueden adoptar fácilmente debido a su formación científica. Si respetamos a las personas y las involucramos plenamente en la mejora continua, en lugar de depender de unos pocos expertos, este debería ser el caso. Spear detalló cuatro capacidades organizativas en el artículo «Fixing Healthcare from the Inside, Today» y las desarrolló en su libro, The High-Velocity Edge.
Capacidad 1: El trabajo se diseña como experimentos continuos que revelan problemas de inmediato. Hay tres elementos clave:
Primero, «el trabajo está diseñado» implica que nuestras acciones no son azarosas ni inconsistentes. El concepto Lean de trabajo estandarizado (visto en el Capítulo 5) sugiere que tanto empleados como líderes deben diseñar el trabajo, evitando prácticas comunes no planificadas. Un director de seguridad del paciente en un hospital comentó: «Nuestro sistema de administración de sangre es complejo y simplemente evolucionó por sí solo. Hay muchas ineficiencias y oportunidades de error».
Los empleados de los hospitales deben estandarizar los procesos y tareas clave para mejorar la seguridad del paciente, evitar retrasos, facilitar el trabajo del personal y reducir costos. La estandarización no se realiza simplemente por cumplir normativas o porque «Lean lo recomienda». Cuando diferentes enfermeras atienden al mismo paciente en distintos días, contar con métodos estandarizados garantiza una atención y experiencia consistentes para dicho paciente.
Un ejemplo destacado surge de la queja de un paciente en un entorno de tratamiento ambulatorio contra el cáncer: «Las cosas funcionan de manera diferente cada vez que vengo aquí». Algunos miembros del personal permitían que los pacientes llegados con retraso fueran atendidos de inmediato, mientras que otros les hacían esperar hasta que hubiera un espacio disponible para quimioterapia, incluso si los retrasos no eran culpa del paciente. Aunque esto no afectara la calidad clínica de la atención recibida, causaba frustración y podía afectar negativamente las puntuaciones de satisfacción de los pacientes.
En segundo lugar, estandarizar nuestro trabajo no significa que los procedimientos sean inmutables. El concepto Lean de kaizen implica mejorar constantemente nuestro trabajo.
Toyota tiene una expresión que dice que cada persona debe hacer su trabajo y encontrar mejores formas de hacerlo. Sin embargo, los «experimentos en curso» no deben causar caos ni cambios desordenados. Por ejemplo, si tenemos un método estandarizado para insertar un catéter central, debemos mejorarlo cuidadosamente y de manera controlada.
El tercer elemento es estructurar el trabajo para que los problemas sean visibles y se solucionen rápidamente.
Los métodos simples, como la gestión visual, proporcionan herramientas para que los problemas sean evidentes. Permiten identificar cuándo los suministros o equipos necesarios no están en su lugar, lo que facilita resolver y prevenir problemas de manera proactiva. En lugar de esperar a que se agoten los suministros en una unidad de hospitalización, los indicadores y controles visuales pueden mostrar que se están agotando debido a un uso mayor de lo habitual o a retrasos en la entrega de nuevos suministros. A menudo no se tiene visibilidad de estos problemas porque los suministros están ocultos detrás de puertas cerradas de gabinetes o en cajones.
Cuando sea posible, los conceptos de Lean sugieren mantener los suministros visibles y tener un proceso estandarizado para verificar los niveles de inventario, lo cual puede prevenir desperdicios, problemas y frustraciones. La gestión visual y el sistema kanban para la gestión de suministros se analizan en el Capítulo 6. También hay un componente de liderazgo importante en esto, ya que es necesario crear un entorno seguro donde el personal pueda comunicar los problemas y hacerlos visibles en lugar de ocultarlos o ignorarlos.
Capacidad 2:Los problemas se abordan rápidamente mediante experimentación
En un entorno Lean, se hace que los problemas sean visibles y evidentes porque se reconoce que es normal tener problemas, siempre y cuando se esté trabajando para solucionarlos.
Anteriormente, en la industria automotriz, era común no revelar problemas a los supervisores por temor a recibir críticas o intervenciones de la gerencia que podrían no ser útiles. Existe una historia conocida de Toyota sobre ejecutivos japoneses que visitaron a los gerentes estadounidenses en su fábrica en Georgetown, Kentucky.
Los ejecutivos japoneses preguntaron cuáles eran los principales problemas, y un gerente estadounidense respondió: «No hay problemas». Un ejecutivo japonés respondió: «Si no hay Ningún problema es un problema». 37
Si un gerente dice que no hay problemas, probablemente no esté al tanto de ellos o tenga miedo de hablar. Este es un problema de gestión que buscamos cambiar con la transformación Lean.
Cuando surge un problema, se resuelve inmediatamente en el lugar donde ocurre, confiando en las personas que lo enfrentan. Hay una expresión Lean que dice que los problemas no se resuelven en las salas de conferencias; se resuelven en el gemba, el lugar real del trabajo.
Por ejemplo, si las enfermeras olvidan enviar medicamentos a casa con pacientes dados de alta, el equipo no solo colgaría carteles. Cambiarían la ubicación de los medicamentos para hacerlos más visibles durante el alta y desarrollarían una lista de verificación estándar para recordar a las enfermeras incluir los medicamentos.
Pueden imprimir la lista de verificación en el sobre que guarda la información y pertenencias del paciente. Con el enfoque Lean, los problemas se resuelven más rápido y es más probable que encontremos una solución efectiva mediante experimentación rápida, siguiendo el ciclo de planificar-hacer-verificar-actuar (PDCA) de W. Edwards Deming.
Cuando surgen problemas, es mejor probar algo rápidamente en lugar de buscar la solución «perfecta». El enfoque de mejora continua se basa en el ciclo PDCA (también llamado planificar-hacer-estudiar-ajustar, o PDSA) que Deming enseñó a los japoneses después de la Segunda Guerra Mundial.
En el enfoque PDCA, cualquier mejora es el punto de partida para futuras mejoras, sin conformarnos nunca. El ciclo PDCA, visto en la Figura 2.2, se asemeja al método científico: cualquier cambio propuesto es una hipótesis que probamos. A través de ensayos pequeños, verificamos si el cambio logra los resultados esperados y actuamos según corresponda.
Si los resultados no son los esperados, cuestionamos la hipótesis inicial y descartamos el cambio o probamos otra alternativa (o regresamos al proceso original). Si obtenemos los resultados deseados, formalizamos el nuevo proceso y extendemos los cambios a otras áreas.
El ciclo PDCA requiere volver a la planificación para encontrar nuevas mejoras o problemas. Los métodos tradicionales de gestión asumen éxito garantizado con cambios y no prueban resultados, racionalizando la falta de éxito por miedo al fracaso. Una cultura Lean saludable no espera un éxito del 100% siempre.
fomenta una cultura de rechazo al riesgo donde el miedo al fracaso impide la experimentación y la mejora.
Capacidad 3: Las soluciones se difunden de forma adaptativa a través de la experimentación colaborativa
Las mejoras locales realizadas en una área deben ser compartidas con otros departamentos o áreas, para evitar la duplicidad de esfuerzos. Este concepto es aplicable a nuestras distintas unidades de hospitalización y pisos del hospital. Aunque puedan existir diferencias entre las unidades especializadas, ciertos procesos básicos, como la gestión de los pedidos de farmacia, pueden estandarizarse. Cuando se implementa una mejora kaizen en una unidad, es fundamental contar con un mecanismo para compartir dicha mejora con todas las demás unidades. La difusión adaptativa se diferencia de la implementación tradicional de una nueva práctica óptima desarrollada en una sola unidad. A menudo, el personal manifiesta su descontento al verse obligado a adoptar prácticas nuevas que podrían no ajustarse a las necesidades específicas de su unidad.
Los sistemas de salud, como ThedaCare, están adoptando el modelo Lean para mejorar su enfoque. En lugar de duplicar esfuerzos, una unidad puede utilizar el proceso de otra como punto de partida y adaptarlo según las necesidades de sus pacientes. Si descubren mejoras, deben compartirlas con la unidad original. Esta colaboración puede extenderse a otros hospitales del sistema o de la misma ciudad. La Iniciativa Regional de Atención Médica de Pittsburgh es un ejemplo de hospitales que comparten información sobre seguridad del paciente. La industria global de la salud tiene la oportunidad de crear métodos de comunicación para que los hospitales colaboren más allá de fronteras. Desde 2009, Healthcare Value Network ha facilitado este intercambio entre más de 60 hospitales y sistemas de salud en América del Norte.
Capacidad 4:
A las personas de todos los niveles de la organización se les enseña a ser experimentalistas.
Aunque Spear y otros expertos en Lean han mencionado que los empleados en niveles más bajos de la organización deben resolver problemas, no es suficiente simplemente agrupar a las personas en equipos sin proporcionarles las habilidades y métodos necesarios para resolver problemas de manera eficaz.
Muchos sistemas hospitalarios, como Avera McKennan (Sioux Falls, Dakota del Sur), están impartiendo formación inicial en Lean, incluyendo métodos de resolución de problemas, a todos sus empleados. Se requiere capacitación, entrenamiento y mentoría continuos, ya sea proporcionados por consultores externos, líderes internos de mejora de procesos, gerentes directos o líderes del propio equipo.
Reunir a un grupo de empleados para encontrar soluciones puede resultar en propuestas similares a las ya intentadas anteriormente, o simplemente sugerir que se tenga más cuidado o se aumente el esfuerzo. La metodología Lean permite a los empleados observar su trabajo y sus procesos desde una nueva perspectiva, lo que facilita la identificación de problemas previamente no detectados y ofrece nuevas formas de resolverlos. Esto no es una crítica a la inteligencia o creatividad de los empleados, sino un reconocimiento de que es responsabilidad de los líderes de hospitales proporcionar capacitación y desarrollo continuo a su personal. Un número creciente de hospitales está utilizando conceptos del artículo anterior de Spear, escrito con H. Kent Bowen, llamado «Decodificando el ADN del Sistema de Producción Toyota». Las reglas también se presentan en la metodología de mejora de la atención médica llamada «diseño adaptativo».
Este trabajo cualitativo y comparativo de dos grandes instituciones pertenecientes a un fideicomiso, se encuadra dentro del trabajo general de este blog, sobre las habilidades blandas, en este caso de la programación de reuniones, que son frecuentes en una institución de alta producción donde tiene ingresos programados, la organización del bloque quirúrgico, los estudios hemodinámicos, los ingresos al hospital de día las quimioterapias, los ingresos urgentes, pacientes derivados, emergencias, trasplantes, y frente a eso las altas, que se programan, que requieren una serie de operaciones que son básicamente la epicrisis, las recetas, la continuidad de atención, los kit de alta, la educación a los pacientes y familiares, mediante la metodología tech back, que estén los familiares, que venga la ambulancia para los que requieren, que no se altere la programación, pero y fundamentalmente desarrollar la resiliencia en la gestión de las camas. La dificultad que los responsables de las áreas de cirugía programadas, pronto socorro, emergencia, oncohematología, obstetricia, neonatología, terapia intensiva, los servicios de apoyo que suministran información y logística, tengan noción sistémica, holística, reconozcan el propósito de la organización y no de sus propios intereses esta el gran secreto, en el cual nos debatimos todos los días tratando de llegar a un equilibrio con muchas fricciones, que podrían ser evitadas, si se comprendiera el hecho fundamental que estamos administrando un bien escaso, y que la falta de acceso puede generar en los pacientes una perdida de oportunidad, en ciertas ocasiones la vida. Es por ello que traduzco y entrego este trabajo recientemente publicado en el British BMC Health Service Research.
Fondo
En todos los hospitales donde se admiten pacientes con enfermedades agudas, generalmente se celebran «reuniones de gestión de operaciones», que se llevan a cabo en línea o en persona hasta cuatro veces al día durante la semana. Estas tienen una variedad de nombres, como «reuniones de camas», «reuniones de flujo y capacidad», «reuniones del centro de comando», etc. y son para que los gerentes y los médicos discutan el flujo de pacientes a través del hospital y determinen estrategias para optimizar la disponibilidad de camas y el alta de los pacientes. La disponibilidad de camas es una prioridad para la gestión del hospital, ya que los hospitales funcionan rutinariamente a una capacidad superior a la ideal. El King’s Fund sugiere que los hospitales con más del 85% de ocupación de camas pueden esperar tener escasez regular de camas, crisis periódicas de camas, cancelación de la capacidad operativa electiva, no utilizada y un mayor número de infecciones adquiridas en la atención médica [ 1 ]. Los hospitales del Servicio Nacional de Salud (NHS) en el Reino Unido funcionan rutinariamente con > 90% de ocupación de camas, lo que resulta en un aumento de la mortalidad [ 2 ] y una mala experiencia del paciente.
Las reuniones de gestión de operaciones (en adelante, reuniones de operaciones) utilizan datos recopilados de las áreas en las que se admiten pacientes (como el Departamento de Emergencias (ED) y la unidad de Evaluación) para determinar la cantidad de entrada, combinarlos con información sobre las altas de todo el hospital (flujo de salida) para gestionar la ocupación (flujo de entrada – flujo de salida).
La información sobre factores como la dotación de personal, los niveles de enfermedad y los eventos externos que afectan a la capacidad y la demanda se tienen en cuenta en las reuniones para informar la planificación sobre la gestión de la ocupación de camas y el flujo durante las próximas horas.
Las reuniones están presididas por un gerente responsable del flujo del hospital e involucran a representantes de todas las direcciones y divisiones del hospital, que asisten para presentar información sobre su área y discutir las acciones necesarias.
Las reuniones de operaciones, con su cometido de revisar y gestionar la capacidad y la demanda del hospital en breves períodos de tiempo, actúan como puntos en los que se pueden identificar y acordar adaptaciones «del día» [ 3 ] y ajustes en la organización y prestación de servicios, lo que podría contribuir al logro de la resiliencia dentro de los fideicomisos del NHS.
El concepto de resiliencia se relaciona con la capacidad de las organizaciones y los sistemas para hacer frente de manera efectiva a incidentes o amenazas inesperados, recuperarse de las crisis y construir el éxito para el futuro [ 4 ], lo que les permite mantener el rendimiento diario cuando se enfrentan a los desafíos esperados, así como a las condiciones imprevistas [ 5 ].
El modelo Conceptos para la aplicación de la resiliencia (CARE) [ 6 ] describe la resiliencia como la implicación de adaptaciones y ajustes en el trabajo diario, y Anderson et al. destacan la importancia de la capacidad de adaptación para la resiliencia: la capacidad de las organizaciones y los sistemas de atención sanitaria para realizar adaptaciones y ajustes ante la demanda y la capacidad fluctuantes, con el fin de brindar una atención segura y de alta calidad de manera constante [ 6 ]. abogamos por la necesidad de pasar de un enfoque en la resiliencia en relación con la prestación de atención clínica por parte de los profesionales de la salud a un enfoque en el papel de los gerentes, las juntas de hospitales y otros actores que desempeñan un papel clave en la resiliencia organizacional más allá de la prestación de atención de primera línea [ 7 ]. Se ha prestado mucha atención a la resiliencia del sistema de salud frente a desastres o choques graves como la pandemia de Covid-19 [ 8 ]. Sugerimos la necesidad de prestar más atención a la resiliencia en el contexto de presiones crónicas, como los altos niveles de demanda a los que se enfrenta la atención aguda hospitalaria: las «presiones invernales» que siguen sintiéndose todo el año [ 9 ]. En este estudio, nuestro objetivo fue explorar el trabajo que realizó el personal en las reuniones de gestión de operaciones para apoyar la resiliencia en la prestación de servicios día a día.
Métodos
Realizamos un estudio cualitativo que incluyó observaciones de reuniones de operaciones y entrevistas semiestructuradas con líderes divisionales y presidentes de reuniones de operaciones en tres hospitales docentes del NHS en diferentes regiones de Inglaterra. La Organización A es un fideicomiso con sede en la ciudad que tiene 1.991 camas para pacientes hospitalizados. Atiende a una población grande y diversa y tiene tres sitios hospitalarios. La Organización B es un fideicomiso con sede en la ciudad grande. Tiene alrededor de 1.700 camas para pacientes hospitalizados con dos sitios hospitalarios. La Organización C también es un gran proveedor de atención médica docente con sede en la ciudad con aproximadamente 1.200 camas para pacientes hospitalizados en dos sitios hospitalarios. Las observaciones y entrevistas se llevaron a cabo inicialmente en las organizaciones A y B, donde se derivaron temas iniciales y luego se probaron y confirmaron con observaciones adicionales en la organización C. Las observaciones y entrevistas se dirigieron inicialmente a comprender cómo el personal clínico y administrativo superior usaba los datos en su toma de decisiones en las reuniones operativas, pero en función de las observaciones y entrevistas iniciales, ampliamos nuestro enfoque para explorar cómo se usaba la información (datos sobre capacidad y recursos, e inteligencia blanda) en las reuniones de gestión operativa.
Dos investigadores cualitativos experimentados observaron un total de 29 reuniones en diferentes momentos y días de la semana entre junio y octubre de 2023. Nuestra investigación fue facilitada por altos directivos del NHS que proporcionaron acceso a las reuniones y sugirieron personal clave al que contactar para entrevistar. Dos sitios, la Organización A y la Organización B, llevaron a cabo reuniones en línea, y las reuniones presenciales tuvieron lugar en la Organización C. Un solo investigador asistió a cada reunión para observar virtualmente o en persona, según fuera apropiado. Las observaciones se centraron en quién estaba presente, cómo se organizaron y llevaron a cabo las reuniones, qué datos se utilizaron y cómo se tomó la decisión. Las observaciones se documentaron en notas de campo utilizando una guía de observación y resúmenes de datos estructurados producidos para cada observación de reunión. También se hicieron notas de campo grabadas en audio después de cada observación de reunión.
Las entrevistas semiestructuradas con los líderes de división, los gerentes y los presidentes de las reuniones se llevaron a cabo a través de Microsoft Teams o por teléfono, y se grabaron en audio con el consentimiento de los participantes. Las entrevistas duraron entre 40 y 60 minutos. CT y LS desarrollaron una guía de temas que exploraba los roles de los participantes, el uso de los datos y las opiniones y experiencias de participación en las reuniones (ver Apéndice 1). Los participantes fueron reclutados a través del líder del sitio, quien envió un correo electrónico a los líderes de división y al personal clave presentando a los investigadores y pidiéndoles que se comunicaran con el equipo de investigación si estaban interesados en participar en el estudio. Las notas de campo grabadas en audio y las grabaciones de las entrevistas se transcribieron textualmente y se anonimizaron, y las transcripciones se cargaron en el software de datos cualitativos Nvivo 12 para la gestión de datos.
Utilizamos un enfoque de teoría fundamentada modificada [ 10 ], recopilando y analizando datos de forma iterativa. “A través de nuestro análisis, identificamos conexiones con la teoría de la resiliencia, lo que ayudó a dar forma a nuestra interpretación de los hallazgos”.
LS y CT leyeron individualmente varias transcripciones y resúmenes de datos y los codificaron de forma abierta para crear un marco de codificación con el que codificar los datos restantes. Los temas clave identificados se relacionaban con la forma en que se orientaban las reuniones, los tipos de información compartida, el proceso de planificación de acciones y toma de decisiones, y la expresión de elogios y apoyo en las reuniones. A medida que avanzaba el análisis, utilizamos resúmenes narrativos para sintetizar e interpretar los datos. Los hallazgos iniciales se discutieron con el equipo del proyecto en general, incluidos médicos y gerentes con experiencia en gestión de operaciones, que contribuyeron a la interpretación de los datos.
Recomendaciones
Formato de reunión de operaciones
Las reuniones de operaciones se celebraron hasta cuatro veces al día, con una duración de entre 15 y 30 minutos, y en ellas participaron entre 10 y 15 jefes de dirección, directores de propiedades e instalaciones y obstétricas /directores de flujo. Estas reuniones se basaban en otras reuniones a nivel de dirección que se celebraban a lo largo del día y se complementaban con ellas. Las reuniones de operaciones estaban presididas por directores de operaciones de alto nivel, que coordinaban la información compartida y eran responsables de la planificación de las acciones. En cada centro, disponían de un sistema central digital de datos sobre el estado de las camas, que mostraba datos casi en tiempo real sobre la capacidad de la organización (número de camas y altas identificadas o consultas sobre altas) y la demanda (por ejemplo, el número de pacientes en camino al servicio de urgencias, en el servicio de urgencias y los tiempos de espera). La especificación exacta de estos sistemas y los tipos de información disponibles variaban entre los centros. Todos los asistentes de la Organización A y la Organización B tenían acceso a la pantalla de datos centralizada, que podían ver en sus propias pantallas de ordenador si así lo deseaban. El sistema de estado de las camas en la Organización B se había ampliado para incluir también información de fácil acceso sobre las altas previstas y los posibles retrasos en las altas. En la Organización C, las reuniones se celebraron en persona en una sala reservada previamente, que contenía una pantalla grande donde la visualización de los datos era visible para todos los asistentes. Durante las reuniones, un representante de cada división o grupo clínico (como el Departamento de Urgencias, las especialidades oncológicas, la cirugía) era responsable de proporcionar una actualización sobre el estado de las camas, incluida la cantidad de camas que tenían disponibles en su especialidad o departamento.
Actividades primarias
Nuestras observaciones y entrevistas sugieren que en estas reuniones, que se repiten con frecuencia, se llevan a cabo tres actividades principales: búsqueda de sentido e interpretación; trabajo de riesgo; y mantenimiento de la moral. En el Apéndice 2 se pueden encontrar citas y análisis detallados de apoyo; a continuación se presenta una descripción general de los temas principales (Tabla 1 ).
Cuadro 1 Resumen de las tres actividades principales realizadas en las reuniones de operaciones
Encabezado del tema
Subtítulo
Resumen
Creación de sentido e interpretación
Revisión de datos de camas
Información básica sobre camas disponibles, camas necesarias y cifras actuales de entradas y salidas
Acceso a la inteligencia blanda
Conocimiento sobre posibles facilitadores y barreras que no están disponibles a través de datos recopilados de manera rutinaria
Anticipando estados futuros
Utilizar eventos y datos conocidos para predecir los desafíos de capacidad
Predicciones de descarga
Comprender cómo el caudal puede verse afectado por las descargas planificadas
Construyendo un entendimiento colectivo
Interpretación colectiva de la información sobre demanda y capacidad
Trabajo de riesgo
Identificación de riesgos
Utilizar datos y experiencias para comprender el riesgo que supone el estado actual y futuro del hospital
Priorizar los riesgos
Identificar las áreas clave de desafío de capacidad que deben abordarse
Asignación de responsabilidad
Identificar quién está encargado de implementar el cambio o la intervención requerida
Mantener la moral
Reconocer el éxito y mostrar empatía
Comprender y mitigar el desafío emocional de trabajar en un sistema que constantemente tiene exceso de capacidad
Creación de sentido e interpretación
Un aspecto clave del trabajo en las reuniones de operaciones consistía en permitir que los gerentes de operaciones y los líderes de división participaran en la interpretación y la comprensión de los datos para construir una comprensión compartida del estado actual de la organización. La interpretación y la comprensión de los datos y la inteligencia exigían esfuerzo y habilidad.
Revisión de datos de camas
Los datos centralizados almacenados en los sistemas de datos sobre el estado de las camas incluían el número de camas, el número de camas de cuidados intensivos, las camas de cuidados intermedios, el número de pacientes en espera, el número de llamadas a ambulancias, el número de infecciones, el número de camas cerradas y el número de personal. El presidente de la reunión compartió los elementos clave de esta información para proporcionar una descripción general de alto nivel del estado de la organización.
Los informes del personal divisional durante la reunión proporcionaron actualizaciones en tiempo real de los datos registrados formalmente, resumiendo su capacidad de camas y destacando cualquier problema.
La Dirección de Especialidades indica que “9 y 2 más adelante. La Unidad de Evaluación en (nombre del hospital) tiene 1 ahora, 3 más adelante”. [Los participantes de la reunión] hablaron sobre la posibilidad de transferir a la sala x si está ocupada. “Neonatos en Opel 3 = 37 bebés en [nombre del hospital]. Obstetricia: gravedad 65” (Organización A, OBS 03).
Para tener una idea clara del estado general de la organización se recurrió a la revisión de los datos almacenados en el sistema central, pero también se necesitó una comprensión compartida y distribuida de la situación que se desarrollaba a diario y de las condiciones locales que podían afectarla. La información sobre el estado de las camas debía contextualizarse mediante el intercambio y la toma en cuenta de la información local procedente de todas las divisiones.
Accediendo a la inteligencia blanda
La inteligencia blanda local incluía: conocimiento sobre problemas o demoras que surgían de cuestiones relacionadas con las propiedades y las instalaciones, como averías en los ascensores o requisitos de limpieza; conocimiento sobre pacientes que podrían representar un desafío o requerir apoyo adicional o recursos de personal y/o equipos como camas y elevadores especiales; cambios de personal y enfermedades; y conocimiento y experiencia informales de su división y sitio.
Los presidentes describieron la importancia de acceder a información confidencial de los líderes divisionales sobre el estado de su capacidad de camas y personal.
Tu inteligencia blanda es la parte en la que realmente estás teniendo esa conversación con la gente, te dirán, (el servicio de informes) Parece así pero en realidad no es eso, o no puedes ver los problemas de personal desde esa pantalla, no te lo dice, así que tienes que usar todas las formas de comunicación con ellos para preguntar realmente si tenemos problemas de personal y si podemos utilizarlos (Organización B, INT05).
Anticipando estados futuros
El personal que participaba en las reuniones de Operaciones tenía que considerar eventos o condiciones que podrían generar una demanda adicional en el servicio durante las próximas horas, como la actividad en otros entornos de atención médica (es decir, la necesidad de posibles traslados en ambulancia desde otros hospitales), eventos públicos locales y eventos únicos (por ejemplo, acción industrial) y sus implicaciones.
Silver Lead hizo una predicción en este caso: como en la organización se estaba celebrando un festival, podría haber mucha actividad y se necesitarían más imágenes. [La directora de división] dijo que era muy consciente de esta posibilidad y que estaba anticipando una tarde/noche más concurrida. (Organización A, OBS 01)
Los jefes de la Organización A, en particular, describieron el papel fundamental que desempeñan el conocimiento y la experiencia informales e intuitivos para poder determinar, en colaboración con los jefes de división, dónde es probable que se produzcan puntos de presión en las próximas horas. Este tipo de conocimiento seguía siendo incuantificable e inmensurable.
Pero, cuando uno lleva un tiempo haciéndolo, tiene en la cabeza una idea de lo que… Cirugía puede decir que tienen menos 23, pero sus cifras supondrán que tienen 23 personas en triage, y en realidad la experiencia te dice que al menos el 50 por ciento de esas personas se irán a casa. Así que lo analizas y piensas: «Bueno, eso podría estar bien». Quiero decir, en teoría, podría haber uno de esos días en los que todos los pacientes ingresen, pero por lo general no es así. Así que piensas que si tienen 10 camas y 20 personas en triage, probablemente llegarán a cero, y de alguna manera sopesas el riesgo en tu cabeza. Pero la experiencia te dice eso. (Organización A, INT01)
Planificación del alta
Los asistentes a la reunión debían considerar la planificación de las altas en sus distritos y divisiones. En la Organización B, la información predictiva sobre las altas potenciales estaba disponible en sus sistemas centralizados como perfil de altas, mientras que en las Organizaciones A y C las altas tendían a ser informadas por representantes de cada división.
[Líder de operaciones] OPEL 4 en urgencias, cirugía y cuidados intensivos; otros en ROJO. El paciente que más tiempo ha estado esperando, 41 horas, para una cama de gastroenterología. 57 pacientes en espera. El perfil de alta es grave, con 91 consultas. Necesitamos un plan claro para el alta, de lo contrario, mañana será peor. (Organización B, OBS 4)
[Persona 5] de uno de los hospitales dio el informe. Altas complejas: 2 dadas de alta, 2 en espera de asignación, 1 en preparación para viajar en ambulancia, 1 TTO por escribir en el transporte. (Organización A, OBS 1)
OPEL (Nivel de escalada)
ED (Departamento de Emergencias)
TTO (To Take Out; medicamentos con los que se da de alta a un paciente)
La predicción de las altas podía hacerse a nivel individual (el equipo que lo atiende piensa que el paciente puede irse a casa mañana) o a nivel de sistema (en un momento específico del año suele haber cantidades similares de altas). Había algunas dudas sobre hasta qué punto se podían hacer predicciones con precisión. Esos datos eran específicos, parciales y construidos, y requerían más trabajo para interpretarlos.
Si bien los pacientes pueden ser identificados como aptos para el alta, puede haber problemas para obtener paquetes de atención o un paciente puede experimentar un empeoramiento repentino de su condición. Esto significa que:
Una cama no está vacía…Hasta que no haya ningún paciente en ella (Organización C, INT 005).
Construyendo un entendimiento colectivo
Los datos y la información que se compartían debían interpretarse para construir significados e identificar implicaciones. Los jefes de departamento debían interpretar la información para comprender las implicaciones para la capacidad y el flujo en toda la organización, a fin de identificar áreas de riesgo y priorizar las acciones. Los representantes de división debían escuchar, traducir y dar sentido a cada pieza de información compartida y emprender el trabajo para comprender lo que significaba para su división y cómo podría afectar a otras partes de la organización. Los jefes de departamento y los líderes de división discutieron cómo los datos de una división impactaban en la demanda y los requisitos de otras divisiones para gestionar el flujo. Los participantes tuvieron que reevaluar la capacidad de su propia división después del desglose de los tipos de pacientes que estaban recibiendo, a quiénes podían trasladar y a dónde y si podían aceptar pacientes adicionales en salas específicas.
El presidente preguntó sobre la < organización 3 > y se compartieron los números de camas. ] El presidente comentó que esta era una capacidad realmente buena, sin embargo, hay muchos pacientes en A&E sin planes y hay 30 pacientes que entrarán en la lista de camas en unas pocas horas y esa será «su capacidad [completa] y más» . (Organización A, OBS09).
Trabajo de riesgo
En este contexto, el trabajo de riesgo describe el esfuerzo humano, en combinación con la infraestructura material de los sistemas de datos y las rutinas de reuniones de operaciones, que se unen para comprender y organizar los riesgos [ 11 ]. Los riesgos se consideraron en el contexto de la comprensión colectiva del estado actual de la organización en términos de demanda y capacidad.
Identificación de riesgos
Las áreas de riesgo podrían revelarse mediante el intercambio e interpretación de información sobre el estado de las camas, la capacidad, las situaciones futuras previstas y las condiciones locales. También podrían ponerse de relieve mediante la exposición deliberada de áreas de riesgo conocidas por parte del presidente o de los representantes de las divisiones.
Un representante del Departamento de Emergencias [de la organización] quería señalar que el Departamento de Emergencias tenía problemas desde la perspectiva de enfermería. Siete espacios vacíos, lo que significa que solo pueden aceptar cuatro entregas de ambulancias. Esa cifra se puede ampliar a ocho, pero existe un riesgo para las entregas de ambulancias (Organización B, 03A) .
El hospital estaba bajo presión, muchas personas estaban esperando ser atendidas, lo que se destacó como un gran riesgo para ellos (Organización C, OBS02A).
Priorizar los riesgos
Después de identificar los riesgos potenciales, el presidente estableció las prioridades en un debate con los participantes, articulando en qué debía centrarse el personal para mejorar la situación o garantizar que no se deteriorara más. Esto sirvió de base para que los presidentes examinaran y debatieran las opciones disponibles, la planificación de las acciones y la asignación de tareas.
Cerrar el pasillo de urgencias a más tardar al mediodía. Esto implica reducir la espera para [sala], con suerte para la próxima reunión. Los pacientes que se retrasen a partir del día 29 deben colocarse antes de la reunión de la 1:00 p. m. Es necesario cubrir toda la capacidad disponible dentro de la división. (Organización B, 03A)
Asignación de responsabilidad
Después de destacar las áreas a priorizar, el presidente y los participantes de la reunión discutieron y debatieron las posibles opciones para mitigar los riesgos identificados. Los líderes de división informaron sobre problemas o cuestiones particulares que enfrentaba su división, que generalmente involucraban escasez de personal, pacientes complejos o fallas de TI o equipos. Con base en el entendimiento colectivo obtenido en la reunión, el personal identificó opciones de solución para las respectivas situaciones que a menudo eran limitadas, pero se discutieron y negociaron. Estas se centraron, por ejemplo, en si cerrar o abrir un área en particular o trasladar a los pacientes de un lugar a otro.
Discusión sobre si necesitamos cerrar la sala de alta, ¿podemos utilizar mejor a las enfermeras en otros lugares? Discusión sobre el personal nocturno. El presidente dijo: “Veremos qué está pasando en la sala de alta más tarde, continuaremos por ahora. Si vamos a cerrar la sala de alta, reubicaremos a las enfermeras, déjenme hacer algunas llamadas telefónicas y les informaré”. (Organización A, OBS 03)
Los jefes de división informaron que cuando no tenían capacidad o tenían escasez de personal, era necesario considerar todas las opciones para resolver la situación. En el siguiente extracto, el jefe identificó la opción de utilizar la capacidad sobrante de la división de Cáncer para otros pacientes.
El cáncer estaba en ámbar. Tiene capacidad. Necesita colocar electivas quirúrgicas y médicas. No hay capacidad en oncología. El administrador de la cama está trabajando para conseguir una cama de oncología. Líder: algo bueno sobre el uso de la capacidad para pacientes respiratorios periféricos o aquellos en HCOP, pero consultar con bronce. (Organización B, OBS07).
Sin embargo, hubo casos en los que las opciones planteadas no eran viables. En el siguiente extracto no se analizaron otras opciones tras la solicitud de ayuda para el transporte de pacientes.
La presidenta preguntó si un equipo específico podría “agruparse” para ayudar. La representante del Departamento de Educación que estaba informando dijo que pensaba que esto podría ser posible, pero también dio algunas razones por las que esto podría no funcionar. Dijo que el problema es que ahora brindan apoyo a otra área, lo que significa que están muy limitados en lo que pueden hacer. (Organización A, OBS 01)
La planificación de acciones y el establecimiento de objetivos (incluido el seguimiento de los problemas) fueron realizados principalmente por el presidente, quien resumió las acciones al final de la reunión pidiendo al personal que se concentrara en áreas clave y priorizara ciertas cuestiones.
El presidente resumió sus prioridades, que eran apoyar a E12, iniciar quirófanos, trabajar con la lista B3 y revisar todo en el momento del alta (80 consultas), por lo que hay que impulsar la transferencia de atención y el alta y enviar los D2A . (Organización B OBS05)
Mantener la moral
Reconocer el éxito y mostrar empatía
El trabajo del equipo de gestión de operaciones implicaba gestionar un alto nivel de demanda con una capacidad limitada de forma continua y diaria. Tenían que gestionar y equilibrar los riesgos, negociar y tomar decisiones difíciles, revisando constantemente la situación con recursos que cambiaban con frecuencia. Los entrevistados informaron que se enfrentaban a factores de estrés crónicos todos los días y que cada día se sentía igual que el anterior. Podía ser agotador y desmoralizante para todos los involucrados.
La reunión es un poco como el Día de la Marmota porque, ya sabes, hay largas esperas en urgencias, hay muchos pacientes esperando por medicamentos en urgencias, así que será lo mismo. No exagero mucho al decir que todos los días oirás el mismo problema, así que puede ser bastante agotador o hastiado es la palabra correcta… Siempre, siempre estamos bajo presión. (Organización A INT01A).
Muy a menudo, esto significaba que los participantes estaban cautelosos y ansiosos acerca de lo que estaban a punto de enfrentar cuando accedieran a los datos antes de la reunión.
Uno simplemente piensa, Dios mío, ¿en qué me estoy metiendo?… Se te encoge el corazón tan pronto como lo enciendes, pensando ¿en qué me estoy metiendo? (INT 04, Organización B)
En muchas reuniones observamos un trabajo cuyo objetivo principal era apoyar y reforzar la resiliencia individual de los directivos superiores o los médicos presentes. Los presidentes trabajaron para garantizar un sentido de comunidad y pertenencia, con un sentido de trabajo colectivo hacia objetivos comunes. Dada la sensación de inutilidad que podía acompañar a las reuniones de Operaciones, el trabajo para establecer la claridad de propósito y los objetivos alcanzables desempeñó un papel importante. En algunos casos, los presidentes trabajaron para mantener el foco en los problemas que todos podían abordar, en lugar de en aquellos que no podían abordar. Con el énfasis en las altas dirigidas a diario en la Organización B, se hizo posible observar y medir este aspecto particular del éxito.
El líder resumió sus prioridades, que eran apoyar al [departamento], iniciar los quirófanos, trabajar con [lista] y revisar todo en el momento del alta (80 consultas [posibles altas]) para impulsar la transferencia de atención y el alta. (Organización B OBS05)
Los presidentes también enfatizaron el mantenimiento del impulso para abordar el flujo de pacientes como un objetivo en sí mismo, incluso si la posición general absoluta del fideicomiso en términos de estado de capacidad cambió poco de una reunión a otra.
Observamos cómo las sillas trabajaban para mantener la moral a través del estímulo, el elogio y la gratitud.
En primer lugar, mencionó el éxito que se logró al cerrar el pasillo. Agradeció a todos por su apoyo y dijo que marcar esa casilla significaba que era una mejor experiencia para el paciente, incluso si eso hacía que el departamento de urgencias estuviera ocupado. (Organización B, OBS02B)
Gran trabajo en equipo para llevar a los pacientes al lugar correcto. Sigan así . ( Organización A, OBS 05 )
Las demostraciones de capacidad de adaptación por parte de los líderes de división también parecieron importantes para la moral colectiva. Los participantes hicieron saber al presidente y a los demás cómo estaba su división, si estaban haciendo frente a la demanda o si necesitaban apoyo. Cuando se enfrentaban a problemas que resolver, los líderes de división a menudo respondían diciendo que «haremos lo mejor que podamos» o que podían hacer frente a la situación. Observamos el trabajo realizado por los participantes para demostrar que su propia división estaba a la altura de la tarea y que podían hacer frente a la presión.
Están trabajando con capacidad atípica, pero no hay nada de qué preocuparse por el momento. Dicen que estarán bien y que “se mantendrán firmes esta tarde” (Organización B, OBS 01B)
Discusión
Nuestros hallazgos brindan una perspectiva del trabajo realizado por el personal en las reuniones de Operaciones que respaldaron la resiliencia diaria a las presiones rutinarias en los fideicomisos del NHS.
Basándonos en el modelo de resiliencia Concepts for Applying Resilience (CARE) [ 6 ], podemos ver las reuniones de Operaciones como espacios en los que se realiza el trabajo de resiliencia; en los que se revisan y evalúan repetidamente las alineaciones entre las demandas y la capacidad, y se identifican, discuten y acuerdan las opciones para ajustes adaptativos «en el día» [ 3 ].
Teniendo en cuenta los Momentos de resiliencia de McCrae [ 12 ], estas reuniones operan a un nivel micro para permitir la resiliencia situada. Nuestros hallazgos describen el trabajo que implica respaldar esta resiliencia situada dentro de las reuniones de Operaciones, que implica reunir datos codificados formalmente con inteligencia local, participar en la interpretación y la creación de sentido colectivos y el trabajo de riesgo. Al entender las reuniones de operaciones como momentos de resiliencia, nuestra investigación destaca la importancia de considerar la resiliencia situada más allá de la gestión localizada de eventos inesperados en la primera línea de la prestación de atención, para abarcar el trabajo diario que se realiza dentro de los fideicomisos del NHS para monitorear y ajustarse constantemente a la capacidad fluctuante y a los niveles crónicamente altos de demanda que persisten en el tiempo.
Nuestros hallazgos destacan la importancia de la comprensión colectiva del estado actual de la capacidad en toda la organización de atención médica y las demandas o amenazas que enfrenta actualmente la organización. El personal que observamos claramente tenía una gran habilidad para mostrar resiliencia en las reuniones de operaciones. Aparecían continuamente, se las arreglaban con las circunstancias difíciles en las que se encontraban, se brindaban apoyo entre sí e intentaban motivar al personal para encontrar soluciones.
Pensar de manera “gerencial” es una de las formas en que el personal superior que se preocupa específicamente por la capacidad y la demanda en el contexto de recursos fluctuantes en una amplia gama de entornos puede poner en práctica la resiliencia. En el ámbito de la atención sanitaria, se ha demostrado que esto ocurre cuando se toman decisiones sobre el lugar de atención para los bebés nacidos prematuramente [ 13 ] y en reuniones de equipos multidisciplinarios para personas mayores con enfermedades crónicas [ 14 ]. El último estudio encontró acciones de búsqueda de sentido similares a las que encontramos en estas reuniones, entre ellas: compartir y buscar información, buscar soluciones, tomar decisiones y asignar tareas. Este trabajo, en línea con el nuestro, señala la forma en que estos comportamientos contribuyen a la resiliencia in situ en diferentes contextos de atención sanitaria. En términos más generales, nuestros hallazgos se alinean con elementos clave de los comportamientos de liderazgo que se han identificado como promotores de la capacidad de adaptación en los equipos hospitalarios [ 15 ].
Nuestros hallazgos también resaltan el trabajo oculto que ocurre dentro de las reuniones de Operaciones para mantener y apoyar la moral del personal frente a presiones crónicas. Las reuniones de Operaciones brindan una oportunidad para monitorear y reforzar la resiliencia individual del personal que tiene la responsabilidad de mantener el flujo en todo el hospital: una tarea que para muchos puede parecer un desafío interminable. Este trabajo lo realizan los gerentes a cargo de las reuniones, lo que proporciona más evidencia del importante papel que se argumenta que desempeñan los gerentes en el apoyo a la resiliencia del personal [ 16 ]. Este trabajo también se realiza colectivamente a través de los participantes de la reunión que reconocen las dificultades que enfrentan y brindan apoyo y aliento mutuos. En línea con la investigación de Agostini et y colegas [ 17 ] estas reuniones resaltan la importancia de los aspectos sociales y conductuales y las interacciones sociales en juego en el fomento de la resiliencia organizacional e individual. Nuestros hallazgos resaltan el entrelazamiento del trabajo para lograr resiliencia situada y para apoyar la resiliencia individual, que ocurre colectivamente dentro de las reuniones de Operaciones. Una implicación inmediata de nuestro hallazgo es que los líderes del sistema deben ser conscientes de la importancia de estas reuniones en relación con la resiliencia y no solo con las métricas de desempeño, y brindar recursos y capacitación adecuados para esto.
Investigaciones anteriores han abogado por la mejora del conocimiento de la gestión de operaciones al tiempo que se consideran futuros avances teóricos dentro de la disciplina [ 11 ]. Nuestra investigación tiene implicaciones para la teoría de la Visión Basada en Recursos (RBV) [ 18 , 19 ]. La RBV postula que los recursos y capacidades de una organización pueden mejorar el rendimiento. Este estudio ha demostrado que el trabajo realizado en las reuniones de Operaciones permite la identificación y el establecimiento de consenso sobre posibles alteraciones en la organización y la prestación de servicios, mejorando así potencialmente el rendimiento resiliente a través del trabajo de interpretación y comprensión, gestión de riesgos y mantenimiento de la moral. Esto tiene implicaciones para la teoría RBV, ya que puede ayudar a los proveedores de prestación de servicios de salud a cultivar competencias distintivas (a través de la interpretación y comprensión), gestionar los recursos de manera eficiente para mitigar los riesgos (a través del trabajo de riesgo) y optimizar el potencial de los recursos humanos (a través del trabajo sobre la moral).
Los líderes políticos han aclamado el uso de la inteligencia artificial como solución a las presiones y la escasez de personal del NHS [ 20 ]. Nuestro trabajo implica que estas reuniones y las personas que participan en ellas no son totalmente reemplazables por métodos alternativos. Parte de la información que se obtiene es numérica y podría recopilarse e interpretarse mediante inteligencia artificial, pero parte de la información relacionada con eventos puntuales no mensurables o el «estado emocional» de los departamentos solo puede ser capturada y entendida por humanos.
En el debate, los autores podrían ofrecer sugerencias o recomendaciones más directas para el gobierno y destacar lecciones para otros centros de salud. Además, el artículo se beneficiaría de incluir más implicaciones clínicas de los hallazgos. También sería apropiado realizar un debate más profundo y una revisión de la literatura para comparar y contrastar formas similares de operaciones que se llevan a cabo en otras regiones o países, así como los respectivos efectos en el sistema de salud. Esto garantizaría una revisión integral y más exhaustiva del tema.
En el futuro, es fundamental comprender mejor la forma y la función del trabajo que se lleva a cabo en estas reuniones para poder comparar entre diferentes hospitales, sistemas de atención de la salud y otros sectores industriales. A nivel internacional, la gestión de operaciones es diversa y hay diferencias en el enfoque y los resultados entre los países de ingresos bajos y altos [ 21 ], y nuestro trabajo tenía como objetivo comprender la función de la reunión en lugar de estandarizar la forma. Sin embargo, independientemente del tamaño del equipo de operaciones y sus objetivos, creemos que es probable que las tres actividades principales tengan validez aparente en una variedad de entornos. Teniendo en cuenta las lecciones aprendidas sobre la mejora de la seguridad del paciente en otros sectores (especialmente la aviación), también podemos aprender lecciones para mejorar las reuniones de operaciones. Finalmente, nuestros hallazgos han identificado la diversa gama de personal que asiste a estas reuniones (que no se limita al personal puramente administrativo) y, por lo tanto, pueden resaltar múltiples necesidades de capacitación para participar y dirigir las reuniones.
Fortalezas y limitaciones
Este estudio cualitativo utilizó observaciones independientes de reuniones de operaciones y datos de entrevistas en tres hospitales, realizadas por investigadores no clínicos con la contribución de médicos, incluidos individuos con conocimientos y experiencia en gestión de operaciones. Aunque seleccionamos tres hospitales con variabilidad en términos de localidad, los tipos de sistemas de datos utilizados y el formato de las reuniones de operaciones (presenciales y virtuales), nuestros hallazgos pueden no representar la gama completa de enfoques para las reuniones de operaciones en los fideicomisos del NHS en todo el país, particularmente en los hospitales más pequeños.
Las entrevistas se grabaron en audio (con consentimiento), pero no grabamos en audio las reuniones operativas debido a cuestiones éticas relacionadas con datos confidenciales, incluida información confidencial de los pacientes y las operaciones del hospital; por lo que es posible que falten detalles en las notas anónimas tomadas por los observadores.
Si bien este entorno de investigación nos permitió capturar y comprender el trabajo de resiliencia que se llevó a cabo durante las reuniones de Operaciones, estudios adicionales podrían explorar explícitamente las barreras y los facilitadores de los resultados exitosos de estas reuniones.
Conclusión
Nuestro estudio demuestra cómo el trabajo realizado por el personal en las reuniones de operaciones funcionó para lograr resiliencia en la prestación de servicios en la atención de rutina día a día. La toma de decisiones sobre la capacidad y la demanda en estos tres fideicomisos no fue simplemente una cuestión de disimular datos centralizados duros, sino que implicó una comprensión compartida y distribuida de la situación que se desarrollaba a diario, informada por la inteligencia local, la experiencia y «una sensación de juego». Identificamos tres tipos de trabajo: búsqueda de sentido e interpretación, trabajo de riesgo (que contribuyó a mantener la función organizacional) y mantenimiento de la moral (que apoyó la resiliencia del personal individual). Este marco, si se valida, podría usarse para comparar y contrastar los enfoques de gestión de operaciones del hospital para permitir la determinación de las mejores prácticas.
Equipos de salud interrelacionados por objetivos institucionales. Microsistemas de salud
Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular Universidad ISALUD.17 de Febrero 2025
Sobre los equipos:
Es una palabra que está muy presente en el lenguaje, hay muchos equipos que son simplemente grupos, los grupos pueden convertirse en equipos, no todos los agrupamientos dentro del hospital deben ser equipos. Lo usamos para referirnos a un conjunto de personas que trabajan en un mismo centro de costos, pero pueden hacer o ejecutar cosas muy diferentes que no tienen relación. Katzenbach tiene una definición clásica de equipo que incluye la idea que sus componentes “se consideran mutuamente responsables” quienes gestionamos hospitales desearíamos escuchar eso, pero es infrecuente, siempre tiene alguien la culpa, y si es del colectivo más débil mejor. Muy pocos equipos se sienten tan responsables de la tarea que tienen que se complementan totalmente entre sí, y lo que es más difícil que cuando lo hacen no se nota. En algunos servicios del hospital que dirijo me pasa, en rigor con los años cada vez más, por los liderazgos, por la continuidad, por la forma de contratarlos, por como se los apoya y como se los hace crecer, la seguridad psicológica que tienen y fundamentalmente la confianza.
Los elementos que constituyen un equipo son:
Un grupo de personas, de diferentes disciplinas pero
Con un objetivo común, que cuando evolucionan se convierte en un propósito.
Tarea que no puede ni debe acometerse individualmente.
Que la fortaleza en la tarea es la complementariedad.
Esa interacción puede o debe estar sistematizada.
No debe basarse en la improvisación sino en las reglas de la buena práctica, de la calidad y la seguridad de los pacientes
El equipo también son personas que tienen que hacer algo juntos, lo que constituye al equipo no es algo que se hace, sino la necesidad de tener que hacerlo juntos, más que corresponde hacerlo juntos, especialmente en áreas con el quirófano, las unidades de reanimación y de terapia intensiva.
Transformarse en un equipo significa identificar una tarea y una forma de hacer las cosas, la composición del equipo, la distribución de los roles, las disciplinas, las competencias, la importancia de las cosas que hacemos juntos, no la podríamos hacer por separado. Conocer cual es la naturaleza a través de la cual la interdisciplina permite realizar la atención de los pacientes y la gestión clínica. Somos un grupo de personas que para realizar una tarea requiere de la articulación de nuestros trabajos, todos son importantes, no los médicos, no los del cirujano, sino todos, y cada uno agregando un plus, una diferencia, un compromiso. Tenemos que pensar siempre que nos resta hacer para mejorar. Siempre existen alternativas para mejorar, una vez asentadas las tareas. También debemos reflexionar cuando obtenemos los resultados que es lo que contribuyó más, y si no, las cosas ocurrirán sin saber como lo hemos logrado. Si sabemos que fue lo que aportó más al cumplimiento del objetivo lo reproduciremos y lo podríamos escalar a otros equipos, mediante el benchmarking y la capacitación.
Cuando analizamos los equipos de alto rendimiento es posible identificar o resaltar un conjunto de cualidades, que se fueron dando desde la elección y la predisposición y el aporte de cada uno de los integrantes,
la primera cuestión que destaca a un equipo de alto rendimiento es que obtienen un rendimiento excepcional, mucho más allá del esperado, hay que dimensionarlo, y mantenerlo, es más que la suma de las capacidades individuales, y se da en las felicitaciones, pero más que ello, en la adherencia a los tratamientos y a las pautas de alarma, al cumplimiento, a la continuidad de la atención en el tiempo, y el éxito organizacional, cuando un servicio se destaca.
Otra característica es que las personas que lo componen sienten un compromiso intenso. Esto se mide en situaciones complejas, porque estamos cansados de lo declamatorio, de lo que se dice y luego cuando llega el momento se responde a cuestiones egoístas o a exigencia de asociaciones o de sindicatos, y se deja de lado la organización.
Se crea un ambiente de trabajo positivo, que, a pesar de la exigencia por la productividad, por la cantidad de pacientes se disfruta, correspondiendo por los que dirigimos el reconocimiento no solo de los logros, sino como se obtienen. Si se disfruta lo que se hace no cansa tanto, revisemos esto, tratemos de despejar situaciones menores, de confort de los equipos para que se sientan con ganas de estar de trabajar, reconozcamos lo que hacen.
Saben y aprenden todo el tiempo a tomar decisiones que respondan a los valores institucionales de atención centrada en la persona y el crecimiento profesional continuo de los integrantes de los equipos. Para ello deben tener desarrollado suficientemente la inteligencia emocional como para producir la energía necesaria en el equipo a la vez que se impulsa el compromiso, con los pacientes, la profesión, el equipo y la institución. Entender la visión hologramática que en cada uno de los equipos se ve el resto de la institución.
Muestran altos niveles de confianza. Confianza en las habilidades técnicas, en las transparencias, en los mensajes, en las lealtades, confianza en lo que se dice se hace, confianza en la sinceridad y el cuidado mutuo, y con la responsabilidad de los pacientes, entre las personas que componen el equipo, así como al propio servicio.
Los acuerdos y compromisos con los equipos y dentro de los mismos se cumplen escrupulosamente. Se establecen las reglas de todos los integrantes y todas las partes, es reciproco. Cuando no es posible, se debe explicar, se gestiona el incumplimiento con prontitud y asunción de las responsabilidades.
Elevados grados de entusiasmo, motivación, iniciativa y energía. Decimos habitualmente que estos equipos tienen pilas propias, pero siempre respetando los principios y no comportándose como libres pensadores, como que pueden hacer lo que quieren porque tienen libertad. Si es cierto, pero siempre dentro de un empoderamiento. De no cambiar las normas. De no modificar los procesos sin avisar a los equipos de calidad, porque sino cuando son auditados se identifica una “no conformidad” en el proceso. Se puede improvisar, adecuar, modificar, hacer alguna concesión. Pero esta debe ser notificada y autorizada por un superior, sino se convierte en un libre albedrío y surge una discrecionalidad o variabilidad que son inaceptables en una buena gestión.
Existe un relato compartido de las situaciones vividas por el equipo y como fueron transcurridas. Es importante la historicidad y que dio lugar a la conformación, a las tareas y al crecimiento. Destacando los momentos significativos que fueron vividos.
Gratificación, humor y diversión. Incrementar las relaciones interpersonales, divertirse con respeto, aflojar las tensiones, pero no las medidas de seguridad y la complementación.
Aceptar que existen conflictos. Identificarlos, hablarlos en grupo o con el sector que esta teniendo problemas, evitar con firmeza las conductas disruptivas, las faltas de respeto y los malos tratos, las situaciones que pueden generar agresiones o violencias laborales. Resolver los mismos, se gestionan constructivamente, no se toma parte, se escuchan a todos, se trata de llegar a la verdad, se miran los alcances, las repercusiones y los antecedentes. Promover soluciones divergentes. Tratar no cronificar los conflictos.
Saber como decir las cosas. No llevarlo a términos personales. No dejar de decir las cosas, no molestar a las personas, sino tratar que vean la verdad de lo ocurrido. Escuchar las cosas cuando no son cómodas de decir ni de escuchar.
Profundo compromiso con el crecimiento del equipo y personal. El éxito, el cumplimiento de las metas siempre es un logro colectivo del equipo y no solamente personal. Dando apoyo, aliento y comprensión.
Intenso compromiso con el propósito del equipo. Conocerlo, definirlo, mensurarlo y acometerlo.
Conexión entre los miembros del equipo. Crean un gran número de sinergias, nexos, redes y conectividad.
Aprenden y se desarrollan individual y colectivamente. El crecimiento de los equipos debe ser armónico, tanto en las habilidades duras, técnicas, vinculadas a la competencia profesional, como en las blandas, relacionadas con el liderazgo, la comunicación, la negociación y el trabajo en equipo, con todas las otras habilidades blandas complementarias que deberán integrar los perfiles de puesto.
Las claves que llevan a un equipo ser de alto rendimiento, fueron identificadas por las investigaciones por la seguridad psicológica, la confianza, la estructura y la claridad, el sentido del trabajo, el impacto que esto genera.
La seguridad psicológica en los equipos de salud es la confianza en la complementación, en la comunicación, en la continuidad en la atención y la responsabilidad, también que pueden expresar sus opiniones libremente o ir en contra de la opinión mayoritaria. Se sienten escuchados. Tienen seguridad en su desempeño profesional.
Confianza: los equipos que se destacan muestran un alto grado de confianza entre sus miembros. Han contado con el apoyo de los compañeros y que todos aportan para la mejor atención de los pacientes, obteniendo un trabajo de calidad en las condiciones requeridas.
Estructura: el equipo tiene una estructura definida, como un decisor liderando con los integrantes de los equipos, todos se informan, se complementan y opinan. Las enfermeras deben participar de las reuniones.
Sentido del trabajo: Los equipos que debemos lograr es encontrar el sentido del trabajo, saber en que tienen que contribuir, como tienen que ir más allá de las fronteras, como está la habitación, la comida, la limpieza, si no lo informaron cuando termino la cirugía, si no saben que se le realizará un estudio.
El impacto del trabajo: la importancia de su trabajo radica en mejorar la calidad de vida de los pacientes. Saben que lo que hace repercute en lo que tienen que hacer los otros, o los equipos que siguen en el área.
Microsistemas:
Los equipos pequeños e independientes son el alma de un hospital como una organización ágil. Los altos ejecutivos pueden liberarlos impulsando la ambición, las iniciativas, eliminando la burocracia y ayudando a los jefes de servicio a adaptarse a las nuevas normas.
Existen muchos pequeños equipos funcionando en simultaneo en los grandes hospitales que le den en sus distintas conformaciones una continuidad asistencial adecuada, en la emergencia, en el cuidado crítico, en el moderado, en los quirófanos, en los cuidados especiales, en los servicios de apoyo, equipos formados por médicos, enfermeros, kinesiólogos, administrativos, camilleros, instrumentadores, vigiladores, técnicos, ingenieros, que se van constituyendo ad hoc, pero una vez realizado esto, se consolidan para tomar decisiones en la gestión clínica, en el seguimiento de los pacientes, en su comunicación, el saber trabajar en equipo es una habilidad blanda fundamental, que se complementa y se nutre del liderazgo, la organización del tiempo, la de las reuniones, la distribución de los roles, la resolución de conflictos con los pacientes, sus familiares, con otros especialistas y con otros sectores del hospital, proveedores de información y de logística.
Estos equipos deben tener claro el propósito, cotidiano y mensual, que genera una alícuota de las metas específicas del servicio, en relación con las del hospital en su conjunto y el compromiso con la comunidad, con su área de influencia o programática. Los equipos pequeños y agiles son una de las formas más innovadoras en la gestión y gerencia hospitalaria moderna, que debe tener científicos de datos, u analista de datos para poder contar con la información adecuada, para orientar y ejecutar lo que debemos hacer. Allí, en esos últimos treinta metros, es donde se desarrollan los momentos de verdad, donde se materializa la atención centrada en el paciente, la formación continua profesional, los planes de viaje de pacientes por las matrices y redes del sistema de atención, la prescripción adecuada, la seguridad de los pacientes, la calidad y calidez de atención, la comunicación y la empatía, estos equipos deben tener conformaciones diversas, los gerentes deben romper los silos del conocimiento, los conflictos personales, los enfrentamientos, las dificultades que existen con los comportamientos oportunísticos rutinarios, resolver el esquema de incentivos trascendentes que se apliquen para que las funciones de la agencia cumplan su cometido, que estos sepan gestionar los procesos y la eliminación de los desperdicios, que son los que generan costos de ineficiencia.
¿Qué se necesitapara liberar a los equipos independientes que hacen productivas a las organizaciones ágiles?
Estos equipos son las unidades organizativas a través de las cuales se realiza el trabajo ágil y basado en proyectos, programas, objetivos y metas de una planificación estratégica u Honsi Kanri. Los hospitales, que se conforman como empresas del conocimiento relacionadas como empresa ágil típica tiene varios equipos de este tipo, la mayoría compuestos por un pequeño número de personas que tienen muchas o todas las habilidades que el equipo necesita para llevar a cabo su misión. (El CEO de Amazon, Jeff Bezos, sostiene que un equipo es demasiado grande cuando necesita más de dos pasteles de pizza para el almuerzo). Esta forma multidisciplinaria de componer equipos tiene implicaciones para casi todas las funciones empresariales. Por ejemplo, la gestión de equipos clínicos, conformados por médicos de planta, residentes, enfermeros, kinesiólogos, administrativos y otros especialistas que son atraídos por la relación de agencia a suministrar información o asumir un proceso como una intervención quirúrgica que puede necesitar un paciente. En lugar de concentrar a los profesionales de la gestión en un departamento clínico o de apoyo, las empresas ágiles integran a los diseñadores de procesos en equipos independientes, donde pueden trabajar continuamente en proyectos de alto valor, en todos los días y a todas las horas.
Como se deben fortalecer los equipos de salud:
Los equipos tienen un ámbito de influencia más relacionado con el viaje del paciente por el sistema de salud, el cual ellos acompañan y co-diseñan, lo hacen coparticipar al paciente y su familia. No tiene límites tan definidos y son cambiantes por ello. Los equipos de salud y los microsistemas clínicos son fundamentales para mejorar la calidad de atención y los resultados de salud, no deben tener el límite en las puertas del hospital, sino que todo el establecimiento y cada una de sus unidades productivas de conocimiento y atención, debe tener una presencia en la consulta externa de especialidad, en la emergencia, en la atención planificada de casos complejos, en el seguimiento post internación. Esto implica la conformación estructural, las acciones, la organización y las metas. Planteo algunas estrategias de como lograrlo:
Mediante la capacitación regular: ofrecer programas de formación en trabajo en equipo, sobre las mejores prácticas, sobre guías clínicas, nuevos conocimientos basados en evidencia clínica independiente. Como realizar los pases de servicio y la guardia, como y que interconsultas solicitar, desarrollar nuevos protocolos y adaptarse a las nuevas tecnologías.
Interdisciplinariedad: El sello es la interdisciplinariedad, fomentando la formación de todos los colectivos que lo integran y las personas en particular. Recordando que las personas tienen o concurren por el tema de sus antecedentes o del multiempleo con formas particulares de trabajar, que deben ser analizadas, adaptadas, cambiadas, mediante una etapa que podemos llamar de inducción, de transmisión de los valores institucionales por la calidad, la seguridad, la eficiencia, la medición, la atención centrada en la persona, la continuidad de atención, la medición de la satisfacción de los usuarios. Fomentar la formación de trabajo en equipo, donde profesionales de diferentes disciplinas aprendan a colaborar eficazmente.
Mejorar la comunicación: hacia los equipos, entre los equipos y con los miembros de los equipos. La comunicación efectiva se implementa mediante herramientas y técnicas que faciliten la comunicación entre los miembros del equipo y con los pacientes. Slack: Permite la creación de canales específicos para diferentes equipos o proyectos, facilitando la comunicación rápida y organizada. Microsoft Teams: Ofrece chat, videoconferencias y colaboración en documentos, todo en una sola plataforma. Tambien hemos recurrido a la intranet personalizada, que allí también es un excelente repositorio y recordatorio, de reglamentos, de normas, del manual de deberes y derechos de los trabajadores y los pacientes.
Realizar reuniones periódicas donde se establezcan rutinas de reuniones para discutir casos, compartir experiencias y abordar los principales problemas. Establecer horarios regulares para reuniones del equipo, donde se traten la revisión de casos, de problemas comunes, la atención de los pacientes. Agenda clara, preparar y distribuir previamente la agenda de las reuniones. No esperar que todas tengan conclusiones si aproximaciones. Que surjan espontáneamente contribuciones.
Dinámicas de grupo: realizar actividades que fortalezca la cohesión del equipo y mejoren las relaciones interpersonales. Fortalecimiento de las actividades grupales, fomentando la empatía y la solidaridad, promueven el sentido de pertenencia y compromiso. Fomentan un dialogo más abierto. Se mejora la moral y la motivación de los equipos. Se comparten más los conocimientos, fomentan el trabajo conjunto en la resolución de los problemas, que pueden conducir a soluciones más innovadoras y efectivas. Estimulan la creatividad, la generación de ideas innovadoras, promueven otra habilidad blanda que es el pensamiento crítico. El trabajo eficiente y la reducción de los errores. El desarrollo de los profesionales.1
Objetivos comunes: que se consensuen los objetivos comunes, primero se debe tener una planificación y con esos elementos los objetivos estratégicos, generales, para poder bajar o conducir a los objetivos específicos, y particulares de cada uno de los servicios que debe estar en relación con lo que deben hacer, generando un dialogo, una discusión sobre las prioridades y que es necesario concretar. Establecer metas comunes que alineen a todos los miembros del equipo para encontrar y orientar las acciones a un mismo propósito.
Desarrollar y actualizar permanentemente normas y protocolos. Establecidos en forma clara para uniformizar los tratamientos, los planes de diagnóstico, la atención y seguimiento de los pacientes. Procesos para la acreditación en calidad, las guías clínicas, las normas de procedimiento y las vías clínicas
Enfoque a la salud del paciente: Atención que este centrada en el paciente, en la persona y su familia, en el bien-estar, capacitar a los equipos para que pongan en el centro de la atención a la persona, no a la patología, ni al paciente, fomentando un enfoque integral. Escuchar a los pacientes y actuar en un feed back para corregir las fallas, no esperar al mes y leer las quejas, porque en lugar de estar haciendo calidad, eso se parece más a periodismo y descripción de noticias que van más a la justificación.
Lograr el bienestar del personal: identificar situaciones de agotamiento, fomentar un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal para prevenir el agotamiento.
Colocarles a los equipos medidas de desempeño, bajar el mensaje claro, que es diagnostico seguro y rápido, buena comunicación, seguimiento continuo integral, interdisciplina, pensar en la mejora de la calidad en forma continua, mediante entrenamiento y formación de los equipos.
Incorporar a los equipos las herramientas digitales. Historia clínica electrónica, prescripción electrónica, acceso a bases de conocimiento e información, complementar lo que hacen con telemedicina. Tecnologías de comunicación como las aplicaciones de mensajería interna o plataformas de gestión de casos que faciliten la comunicación en tiempo real.
Cultura de Transparencia: Promover un entorno donde todos se sientan seguros y cómodos expresando sus ideas, preocupaciones y sugerencias. Feedback
Constructivo: Establecer mecanismos para que los miembros del equipo puedan recibir y ofrecer retroalimentación de manera respetuosa.
El techo de cristal con el que chocan los equipos de alto rendimiento:
Son la cultura organizacional, el sistema retributivo, el sistema de selección, las terribles relaciones de poder, fata de un liderazgo adecuado dentro del equipo, la cultura del reconocimiento y los hechos del pasado, la falta de claridad en la asignación de roles, las agendas personales contradictorias de algunos profesionales y el método de toma de decisiones, por ello fallan los equipos o no adquieren todo el rendimiento que deben obtener.
Cuando hablamos de la cultura organizativa es que nos referimos a los paradigmas imperantes, que establecen los cánones de funcionamiento, si la organización no funciona para facilitar la carrera y el crecimiento de los integrantes, y cuando además no fomenta el trabajo en equipo, No se puede funcionar como un ente aislado, como ocurre en algunos servicios, el funcionamiento de los equipos deben ser impulsados desde la gerencia de la institución.
Los modelos de pago, que en general se establecen como un salario y el cumplimiento de horas que es fijo, y allí se nivela todo hacia abajo. Los que trabajan más se sienten unos tontos. El trabajo en equipo para desarrollarse en plenitud debe reconocer los resultados, debe establecerse que se premie, que no haya esperas, que no se llegue tarde a tomar información para el cuidado, alta adecuada de los pacientes en tiempo, que no se compliquen los pacientes. Los modelos retributivos muy centrados en los profesionales, en el pago por prestación o servicio, pueden favorecer una buena competencia interna, pero pueden ser inadecuados para conformar equipos de alto rendimientos, y servicios que se destaquen.
Las relaciones de poder, que puedan afectar los trabajos en equipo, la organización. Yo soy el Jefe. Soy el Coach, el líder, y permito que los integrantes del equipo crezcan cada día más, y yo con ellos, si los integrantes de mi equipo crecen yo también lo haré. Tiene que poseer el jefe un respaldo también académico de conocimiento, porque sino su equipo no le reconocerá la capacidad de tomar decisiones. Contribuir una relación horizontal y de respeto, un trabajo en equipo.
El sistema de selección de las personas para que en sus antecedentes sepan trabajar en equipo que es asumir roles y reglas, formas de trabajo. No atendemos a algunos factores importantes de relaciones interpersonales.
Cultura del reconocimiento: cuando no existe en la organización el reconocimiento de los resultados y se destaque el equipo y no a las personas, La práctica del reconocimiento refuerza los comportamientos alineados con las metas, con la producción, con la utilización, con el uso adecuado de los recursos.
Hechos del pasado: que siguen impactando en el funcionamiento del equipo, salida de algunos de sus miembros injustamente, que generan unas dinámicas sistémicas que afectan el funcionamiento del servicio.
Sin claridad en la asignación de los roles: esto es muy importante, especialmente por la responsabilidad institucional, quién da el alta del paciente, quien lo cura todos los días, quién pide los estudios complementarios, como se cubren las guardias, como se deben comprometer con los pacientes, en la atención médica hay día que no hay horarios, especialmente cuando hay complicaciones. Hay profesionales que tienen agendas propias, que difieren una decisión porque tengo que ir a trabajar en privado. En general esta agenda contradictoria se mantiene oculta, con lo que tampoco es fácil de abordar, es una sucesión de complicidades, ocultamiento y lleva a la pérdida de la autoridad moral. Porque se trabaja menos del 50% de las horas comprometidas, porque los contratos o nombramientos fijados en horas, son un ajuste de salario, que no se pudo hacer por otra vía. Total, es un paciente del hospital. No está dentro del módulo de urgencia así que como anestesiólogo suspendo la operación. También vale para la enfermería y como se distribuye el trabajo, la higiene los controles y la medicación.
Se debe sistematizar dentro del equipo, quien y con que elementos toma decisiones. La toma de decisiones es una de las habilidades blandas que deben adquirir y dentro de los team Works se debe definir como se toman las decisiones clínicas, y las que son más conflictivas es la asignación de recursos.
Relaciones personales conflictivas: estas afectan mucho el funcionamiento de los equipos. Los equipos son más que la suma de las partes, de las personas, que lo compone, el equipo es un sistema, dentro del cual se generan patrones y relaciones que van más allá de los individual. Las relaciones personales dentro de un equipo son determinantes en muchas ocasiones.
Las disparidades educativas en la esperanza de vida en los EE. UU. se han documentado a nivel nacional, pero no se han explorado exhaustivamente a nivel de condado. Esa granularidad geográfica es necesaria para determinar cómo varían estas disparidades en todo el país, destacando así las poblaciones que podrían beneficiarse más de un mayor acceso al apoyo educativo. Nuestro objetivo es estimar la esperanza de vida a los 25 años para los condados de EE. UU. de 2000 a 2019 para cuatro poblaciones de logros educativos: menos de la escuela secundaria, graduado de la escuela secundaria (incluido el certificado de equivalencia de la escuela secundaria u otras credenciales alternativas), algunos estudios universitarios (incluidos los títulos asociados y la universidad incompleta) y graduado universitario (incluidos los títulos de posgrado y profesionales).
Métodos
En este análisis observacional, estimamos la mortalidad específica por edad por nivel educativo, condado, sexo, edad y año utilizando modelos de estimación de áreas pequeñas validados, y luego usamos técnicas de tabla de vida estándar para estimar la esperanza de vida a los 25 años utilizando datos de muertes del Sistema Nacional de Estadísticas Vitales de EE. UU. y datos de población del censo decenal de 2000, la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense y el Centro Nacional de Estadísticas de Salud entre el 1 de enero de 2000 y el 31 de diciembre de 2019. Las estimaciones se ajustaron por la clasificación errónea del nivel educativo en los certificados de defunción y los cambios de formato en la forma en que se captura la educación en los certificados de defunción. Ocultamos (es decir, no mostramos) las estimaciones para condados y poblaciones con nivel educativo con una población anual media de menos de 1000.
Recomendaciones
A nivel nacional, en todos los años hubo un claro gradiente educativo en la esperanza de vida a los 25 años, donde aquellos con niveles más altos de educación tenían mayor esperanza de vida: los individuos que habían completado un título universitario tenían mayor esperanza de vida en comparación con aquellos que habían completado alguna educación universitaria (de 0,3 a 2,0 años durante el período del estudio), aquellos que habían completado alguna educación universitaria tenían mayor esperanza de vida que la población de graduados de la escuela secundaria (de 4,1 a 4,9 años durante el período del estudio), y aquellos que se habían graduado de la escuela secundaria tenían mayor esperanza de vida que aquellos con menos de una educación secundaria (de 3,4 a 5,1 años durante el período del estudio). De 2000 a 2019, la esperanza de vida aumentó en 2,5 años (intervalo de incertidumbre del 95%: 2,4 a 2,6) para la población con título universitario, 0,7 años (0,6 a 0,8) para la población que había completado algún título universitario y 0,3 años (0,3 a 0,4) para la población con título secundario; no hubo cambios netos para aquellos con menos de educación secundaria (0,0 años [−0,1 a 0,1]). En cada población con nivel educativo, la esperanza de vida aumentó más de 2000 a 2010, con ganancias decrecientes o incluso disminuciones de 2010 a 2019. La esperanza de vida varió a nivel de condado; Por ejemplo, en 2019, el RIQ para la población con menos de una educación secundaria fue de 67,4 a 72,1 años, mientras que para la población con graduados universitarios fue de 82,3 a 84,6 años entre los condados con estimaciones no enmascaradas. La población con graduados universitarios tenía una mayor esperanza de vida que aquellos que habían completado algún título universitario en 1937 (81,1%) de 2389 condados (47,1% estadísticamente significativo), que a su vez tenía una mayor esperanza de vida que la población con graduados de la escuela secundaria en 2726 (97,7%) de 2791 condados (87,0% estadísticamente significativo), que a su vez tenía una mayor esperanza de vida que la población con menos de una educación secundaria en 2356 (95,9%) de 2456 condados (91,6%). Durante el período del estudio, la brecha en la esperanza de vida entre la población con graduados universitarios y aquellos con menos de una educación secundaria creció en 2594 (84,8%) de 3060 condados.
Interpretación
Las disparidades educativas en la esperanza de vida son grandes, generalizadas y están aumentando, tanto a nivel nacional como en la mayoría de los condados de los Estados Unidos. Se necesitan más investigaciones para determinar cómo un acceso más equitativo a la educación superior y los esfuerzos para mitigar las barreras a la buena salud que enfrentan las personas con niveles más bajos de educación podrían dar como resultado una mejor salud y vidas más largas.
Investigación en contexto
Evidencia antes de este estudioEstudios previos han documentado diferencias en la esperanza de vida según el nivel de educación en los Estados Unidos. Se ha observado un gradiente en la esperanza de vida a los 25 años, de modo que las personas con un nivel educativo más alto tienen una mayor esperanza de vida. Se han propuesto varias explicaciones posibles para la asociación positiva entre la educación y la esperanza de vida, incluido un mayor acceso a recursos que promueven la salud (por ejemplo, ingresos) y diferencias en la exposición a riesgos para la salud. Los estudios que examinan las tendencias en la esperanza de vida en los Estados Unidos según el nivel de educación desde el año 2000 han descubierto que la esperanza de vida disminuyó o se mantuvo sin cambios para las poblaciones con un nivel educativo más bajo, pero aumentó en las poblaciones con un nivel educativo más alto. Además, la investigación existente sobre las disparidades educativas en la esperanza de vida y la mortalidad se ha centrado en gran medida en las tendencias a nivel nacional, pero los estudios que han considerado las tendencias por estado han encontrado diferencias considerables en el tamaño de las disparidades educativas por ubicación. Sin embargo, hasta donde sabemos, ningún estudio ha considerado anteriormente las tendencias a nivel de condado en la esperanza de vida según el nivel educativo en los Estados Unidos.
Valor añadido de este estudio
Estimamos la esperanza de vida a los 25 años para cuatro poblaciones con nivel educativo inferior al secundario, graduado de la escuela secundaria [incluidas las credenciales alternativas], algunos estudios universitarios [incluidos los títulos de asociado y los estudios universitarios incompletos] y graduados universitarios [incluidos los títulos de posgrado y profesionales]) y por condado de EE. UU., año (2000-19) y sexo. Hasta donde sabemos, este es el conjunto de estimaciones geográficamente más detallado y completo para la esperanza de vida por nivel educativo disponible hasta la fecha. Este nivel de detalle permite un análisis matizado de las disparidades educativas, revelando cómo varían a lo largo del tiempo y la ubicación y destacando la necesidad de intervenciones adaptadas a las necesidades locales para mejorar la esperanza de vida en las poblaciones vulnerables. Además, corregimos la clasificación errónea del nivel educativo y ajustamos los cambios en la clasificación de la educación en los certificados de defunción.
Implicaciones de toda la evidencia disponible
En los Estados Unidos, la esperanza de vida era más alta entre los graduados universitarios, más baja entre aquellos con algún nivel de educación universitaria, más baja aún entre aquellos con un diploma de escuela secundaria y más baja entre aquellos con menos de un diploma de escuela secundaria. Se observaron disparidades educativas similares en la mayoría de los condados, pero la magnitud de estas disparidades difería según la ubicación. La esperanza de vida variaba entre los condados, tanto entre las poblaciones con logros educativos como dentro de ellas, y esta variación era particularmente grande para los menos educados. De 2000 a 2019, la esperanza de vida aumentó más para la población con graduados universitarios, aumentó moderadamente para las poblaciones con algún nivel de educación universitaria y diplomas de escuela secundaria, y se mantuvo igual para la población con menos de un nivel de educación secundaria. Es necesario realizar más investigaciones para comprender mejor cómo el acceso a la educación para todos podría mejorar las disparidades educativas en la esperanza de vida.
Introducción
La educación ha sido identificada como un derecho humano1 y un determinante social clave de la salud. 2 Existe una larga historia de investigación que muestra una relación entre los factores socioeconómicos, incluido el logro educativo, y la mortalidad o la longevidad en los EE. UU. 3 , Europa, 4-6 y otros lugares. 7 En los EE. UU., los niveles más altos de educación se han asociado sistemáticamente con una mayor esperanza de vida, 8-17 y las diferencias en la esperanza de vida entre aquellos con altos niveles de educación y aquellos con niveles más bajos de educación se han ampliado en las últimas décadas, ya que las ganancias en la esperanza de vida se han concentrado en gran medida entre los individuos altamente educados. 8,10-12,14,16,17Estas brechas en la esperanza de vida entre las poblaciones con logros educativos en los EE. UU. representan una gran disparidad en materia de salud, pero actualmente la información detallada a nivel local es escasa. La mayoría de los estudios anteriores no han desagregado por ubicación, 8–17 y algunos estudios solo informan sobre poblaciones amplias de logros educativos (por ejemplo, comparando a aquellos con y sin título universitario). 8,9,14,16 Estas limitaciones se deben en gran medida a dos desafíos metodológicos que surgen de los datos del certificado de defunción sobre el logro educativo. Primero, hay evidencia de una clasificación errónea sustancial del logro educativo en los certificados de defunción en relación con lo que los individuos auto-reportarían, 9 y muchos estudios han utilizado en cambio fuentes de datos alternativas que vinculan las respuestas de la encuesta auto-reportadas con los certificados de defunción. 11,13,15,17 Estas fuentes alternativas necesariamente tienen tamaños de muestra pequeños, lo que impide un análisis detallado y completo por ubicación. Segundo, la publicación en 2003 del certificado de defunción estándar de los EE. UU. cambió la forma en que se registra el logro educativo de un formato basado en el año a un formato basado en el título; Sin embargo, este cambio no se implementó completamente en todos los estados hasta 2018.18
En consecuencia, algunos estudios han reducido su alcance geográfico y temporal para incluir solo años estatales con información consistente sobre los logros educativos. 9,19Se necesita una comprensión más completa de la variación local en las disparidades educativas en la esperanza de vida para proporcionar información basada en evidencia para los esfuerzos locales por mejorar la esperanza de vida y reducir las disparidades. Con ese fin, estimamos la esperanza de vida a la edad de 25 años según el nivel de educación alcanzado para 3110 condados de los EE. UU. durante un período de 20 años (2000-19), mejorando el rango de tiempo, el detalle geográfico y el nivel de educación alcanzado disponibles. Nuestro análisis también incorporó correcciones por clasificación errónea y tuvo en cuenta las inconsistencias en los informes sobre el nivel de educación alcanzado en los certificados de defunción, abordando así las limitaciones de la investigación existente.
Métodos
Diseño del estudio y unidad de análisis
Adaptamos métodos desarrollados previamente para estimar la mortalidad por todas las causas y la esperanza de vida por condado, raza y etnicidad 20,21 para estimar la esperanza de vida por condado de EE. UU. y para cuatro poblaciones de logros educativos anualmente de 2000 a 2019. Las poblaciones de logros educativos correspondieron a los principales hitos educativos: menos de la escuela secundaria, graduado de la escuela secundaria (incluido el certificado de equivalencia de la escuela secundaria u otras credenciales alternativas), algo de universidad (incluidos los títulos asociados completados y la universidad incompleta) y graduado universitario (incluidos los títulos de posgrado y profesionales). Como algunos límites de condado cambiaron durante el período de estudio, utilizamos un mapeo existente de condados a unidades geográficas temporalmente estables, 22 lo que redujo el número de áreas analizadas de 3143 a 3110 condados o unidades de condado combinadas ( apéndice págs. 19-20 ). Para simplificar, nos referimos a estas 3110 áreas como condados. De manera similar a los análisis anteriores, 8–14,16,19 consideramos la mortalidad y la esperanza de vida para las personas de 25 años o más, con el supuesto de que a esa edad la mayoría de las personas han completado su educación. Este estudio cumple con las Pautas para la presentación de informes de estimaciones de salud precisas y transparentes ( apéndice pág. 4 ). 23 Esta investigación recibió la aprobación del comité de revisión institucional de la Universidad de Washington.
Análisis de datos
Utilizamos registros de defunción desidentificados del Sistema Nacional de Estadísticas Vitales de EE. UU., tabulados por logro educativo, condado de residencia, sexo, grupo de edad (bandas de edad de 5 años de 25-29 a 80-84 años y ≥85 años) y año (2000-19; apéndice pág. 5 ). El logro educativo se recopiló en dos formatos durante el período de estudio: el formato del certificado de defunción estándar de 1989, que registraba el grado más alto completado (0-12 años de escuela primaria y secundaria, y 1-4 o ≥5 años de universidad), y el formato de la revisión de 2003 del certificado de defunción estándar, que registraba las calificaciones o títulos completados. Aunque el último formato podría asignarse directamente a las cuatro poblaciones de logro educativo utilizadas en este análisis, el primero requirió una suposición de que 12 años completados de escuela primaria y secundaria corresponden a un diploma de escuela secundaria y que 4 años completados de universidad corresponden a un título universitario ( apéndice pág. 22 ). Como esta suposición no se cumple en todos los casos, este mapeo conduce a cierta clasificación errónea, lo que puede resultar en discontinuidades en la tasa de mortalidad estimada por población con logros educativos. 12 Hubo cuatro estados para los cuales la información sobre logros educativos no estaba disponible en los registros de defunción durante parte del período de estudio: Georgia antes de 2009; Rhode Island antes del 1 de julio de 2015; Dakota del Sur antes de 2004; y condados en Nueva York fuera de la ciudad de Nueva York en 2015. Por lo tanto, estos años-estado (o años-condado) se excluyeron de nuestro proceso de ajuste del modelo. De lo contrario, los registros de defunción carecían de logros educativos en tasas bajas ( apéndice p 69 ). En estos casos, asignamos el logro educativo utilizando las proporciones observadas entre las muertes en las que no faltaba el logro educativo ( apéndice p 5 ). Generamos estimaciones de población estratificadas por condado, sexo, grupo de edad (bandas de edad de 5 años comenzando a los 25 años) y año (2000-19) utilizando datos del censo decenal de 2000, la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense y estimaciones de población del Centro Nacional de Estadísticas de Salud ( apéndice págs. 5-6 ). También utilizamos datos extraídos del censo decenal, la Encuesta sobre la Comunidad Estadounidense y la Oficina de Estadísticas Laborales para derivar cinco covariables utilizadas en el modelo estadístico: ingresos a nivel de condado, densidad de población a nivel de condado, pobreza a nivel de condado y nivel de logro educativo, lugar de nacimiento a nivel de condado y nivel de logro educativo (es decir, dentro o fuera de los EE. UU.) y la composición racial y étnica de cada población con nivel de logro educativo ( apéndice págs. 6-8).). Finalmente, para corregir la clasificación incorrecta del nivel educativo de los fallecidos en los registros de defunción, utilizamos estimaciones publicadas de las tasas de clasificación errónea del nivel educativo, definidas como la tasa de muertes entre individuos de una población con un nivel educativo particular según autoinforme y las muertes entre individuos de esa misma población según lo registrado en los certificados de defunción ( apéndice p. 14 ). 9
Análisis estadístico
El análisis estadístico se realizó en tres etapas. Primero, utilizamos modelos de estimación de áreas pequeñas para estimar las tasas de mortalidad por nivel educativo, condado, sexo, edad y año, utilizando el nivel educativo de los certificados de defunción. Los modelos se ajustaron utilizando el paquete Template Model Builder 24 en R (versión 3.6.1), y se generaron 1000 extracciones de la tasa de mortalidad a partir de la distribución posterior aproximada. Los modelos incluyeron un desplazamiento que representa la proporción de muertes registradas utilizando el formato de nivel educativo de 1989 ( en comparación con el formato de 2003) por estado y año, lo que nos permitió cuantificar el sesgo por utilizar el formato de 1989 y hacer predicciones como si se hubiera utilizado el formato de 2003 en todos los años. En el apéndice (pp. 8-15, 42-43 ) se proporcionan más detalles sobre la especificación, validación y rendimiento del modelo. En segundo lugar, utilizamos los índices de clasificación errónea del nivel educativo para ajustar las tasas de mortalidad estimadas ( apéndice p. 14 ). En tercer lugar, para garantizar que el ajuste por clasificación errónea no cambiara la tasa de mortalidad general estimada para un condado determinado, realizamos una calibración post-hoc utilizando un algoritmo de ajuste proporcional iterativo ( apéndice págs. 14-15, 73-83 ). 21 Generamos tablas de vida utilizando técnicas demográficas estándar 25 y estimamos la esperanza de vida en el grupo de edad terminal utilizando el método de Horiuchi y Coale ( apéndice pág. 15 ). 26 Creamos estimaciones para personas de sexo masculino y femenino combinadas y para niveles geográficos agregados (estatal y nacional) ponderando la población de las tasas de mortalidad específicas por edad antes de construir las tablas de vida.Finalmente, derivamos estimaciones puntuales de la media de los 1000 sorteos e intervalos de incertidumbre del 95% de los percentiles 2,5 y 97,5. Al comparar las estimaciones, describimos la diferencia como estadísticamente significativa si la probabilidad posterior de que la diferencia sea mayor que 0 fue menor que 2,5% o mayor que 97,5%, similar a una prueba de dos colas con α = 0,05. Enmascaramos (no mostramos) las estimaciones de esperanza de vida en todos los años en que las combinaciones de población por condado y nivel educativo tuvieron una población anual media de menos de 1000 porque el rendimiento del modelo disminuyó notablemente por debajo de ese umbral ( apéndice pp 42-43, 71-72 ). Para mayor comodidad, agregamos 25 a la esperanza de vida restante estimada a los 25 años; este valor puede interpretarse como la edad promedio al morir de los individuos que sobreviven hasta los 25 años, en adelante denominada esperanza de vida. Para mantener la coherencia, al informar la esperanza de vida para todas las poblaciones con niveles educativos combinados, utilizamos estimaciones equivalentes de nuestro análisis anterior. 21
Papel de la fuente de financiación
Los coautores empleados por los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos contribuyeron a la interpretación de los datos y a la revisión de los borradores de este informe. Por lo demás, los financiadores no tuvieron ninguna función en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos ni la redacción del informe.
Resultados
A lo largo del período de estudio, observamos consistentemente un gradiente en la esperanza de vida por nivel educativo de la población en los EE. UU. ( figura 1 ). En todos los años (2000-19), aquellos con niveles más altos de educación tenían mayor esperanza de vida: aquellos que habían completado un título universitario tenían mayor esperanza de vida en comparación con aquellos que habían completado algunos estudios universitarios pero no tenían una licenciatura (por 0,3-2,0 años durante el período de estudio), aquellos que habían completado algunos estudios universitarios tenían mayor esperanza de vida que la población graduada de la escuela secundaria (por 4,1-4,9 años durante el período de estudio), y aquellos que se habían graduado de la escuela secundaria tenían mayor esperanza de vida que aquellos con menos de una educación secundaria (por 3,4-5,1 años durante el período de estudio). La esperanza de vida entre las mujeres fue mayor que entre los hombres para cada población con nivel educativo en cada año ( apéndice págs. 85-86 ). Las diferencias entre la esperanza de vida de mujeres y hombres en 2019 fueron mayores en la población con estudios secundarios completos (5,8 años [intervalo de incertidumbre del 95 % 5,3–6,3]), seguida de aquellos con estudios inferiores a los secundarios (5,6 años [5,1–6,2]), algunos estudios universitarios (4,4 años [3,8–5,0]) y graduados universitarios (3,1 años [2,6–3,6]).
Entre 2000 y 2019, la esperanza de vida de todas las poblaciones combinadas aumentó en 2,1 años (intervalo de incertidumbre del 95 %: 2,1 a 2,1), de 78,0 años (78,0 a 78,0) a 80,1 años (80,1 a 80,1). Este cambio varió según el nivel educativo de la población. La esperanza de vida aumentó más durante este período en el caso de la población con título universitario (2,5 años [2,4 a 2,6], de 81,7 años [81,4 a 82,0] en 2000 a 84,2 años [83,9 a 84,4] en 2019). Se observaron aumentos menores para la población universitaria (0,7 años [0,6 a 0,8], de 81,4 años [81,1 a 81,7] a 82,1 años [81,9 a 82,5]) y para la población graduada de la escuela secundaria (0,3 años [0,3 a 0,4], de 76,9 años [76,7 a 77,2] a 77,3 años [77,0 a 77,6]). En cambio, no hubo un cambio neto en la esperanza de vida para aquellos con menos de una educación secundaria (0,0 años [−0,1 a 0,1], 73,5 [73,3 a 73,7] en 2000, 73,5 [73,2 a 73,8] en 2019). El cambio general en la esperanza de vida entre 2000 y 2019 fue ligeramente mayor para los hombres (2,2 años [2,2 a 2,2]) que para las mujeres (2,1 años [2,1 a 2,2]), impulsado principalmente por un mayor aumento en la esperanza de vida en la población con título universitario (2,8 años [2,7 a 2,9] para los hombres frente a 1,9 años [1,8 a 2,1] para las mujeres). Para cada población con nivel educativo, la mayoría de los aumentos en la esperanza de vida se produjeron antes de 2010. Solo una población, los graduados universitarios, experimentó un aumento en la esperanza de vida entre 2000 y 2010 (1,7 años [1,7 a 1,8]) y entre 2010 y 2019 (0,7 años [0,7 a 0,8]). Las otras tres poblaciones experimentaron aumentos entre 2000 y 2010 y disminuciones entre 2010 y 2019: 0,4 años (0,3 a 0,5) versus -0,4 años (-0,5 a -0,3) para aquellos con menos de una educación secundaria; 1,3 años (1,2 a 1,3) versus -0,9 años (-1,0 a -0,9) para la población graduada de la escuela secundaria; y 1,0 años (0,9 a 1,1) versus -0,3 años (-0,3 a -0,2) para aquellos que completaron algún título universitario. Debido a estas tendencias diferenciales entre las poblaciones con logros educativos, el tamaño de la brecha en la esperanza de vida entre la población con graduados universitarios y aquellos con menos de una educación secundaria (la población con la esperanza de vida más alta vs. la más baja) aumentó en 2,5 años (2,3-2,6), de 8,2 años (7,8-8,6) en 2000 a 10,7 años (10,3-11,1) en 2019. Esta brecha fue más grande y aumentó más entre los hombres que entre las mujeres, creciendo en 2,6 años (2,4-2,7) de 9,2 años (8,7-9,7) a 11,8 años (11,3-12,3) para los hombres, y en 1,8 años (1,6-2,0) de 7,5 años (6,9-8,1) a 9,3 años (8,7-9,9) para las mujeres. En 2019, hubo una gran variación en la esperanza de vida a nivel de condado, tanto entre poblaciones con logros educativos como dentro de ellas ( figura 2 ). Para todas las poblaciones con logros educativos combinadas, la esperanza de vida estimada varió de 68,2 a 93,2 años (mediana 78,7 años [RIC 76,9–80,2]) entre los condados con estimaciones no enmascaradas. El rango entre condados fue más grande para aquellos con menos de una educación secundaria a 57,9–90,1 años (mediana 69,5 años [67,4–72,1]), seguido por la población graduada de la escuela secundaria a 64,8–87,9 años (mediana 77,2 años [75,7–78,7]), aquellos con alguna educación universitaria a 71,6–92,2 años (mediana 81,9 años [80,5–83,3]), y la población graduada universitaria a 75,2–93,9 años (mediana 83,5 años [82,3–84,6]). La esperanza de vida femenina fue generalmente más alta que la esperanza de vida masculina ( apéndice págs. 87–88 ). Por ejemplo, en aquellas personas con menos de una educación secundaria, la esperanza de vida para las mujeres osciló entre 61,0 y 92,5 años (mediana 71,7 años [69,5–74,4]) en los condados, mientras que para los hombres fue de 55,8 a 87,4 años (mediana 67,8 años [65,5–70,5]).
Surgieron algunos patrones geográficos que abarcaban poblaciones con logros educativos ( figura 2 ). Los condados en el centro de Colorado tenían una esperanza de vida relativamente alta dentro de cada población con logros educativos. En contraste, los condados con estimaciones no enmascaradas en todo el sureste, partes de Appalachia y partes de Dakota del Sur tenían una esperanza de vida relativamente baja, y este patrón era especialmente pronunciado para aquellos con menos de una educación secundaria. Algunos patrones eran más específicos para ciertas poblaciones con logros educativos. Por ejemplo, en aquellos que habían completado algún nivel universitario, los condados en partes de Montana tenían una esperanza de vida notablemente baja en relación con la mayoría de los otros condados. En el otro extremo, los condados en y alrededor de Boston, la ciudad de Nueva York y el Distrito de Columbia tenían una esperanza de vida notablemente más alta que en las áreas circundantes entre aquellos con menos de una educación secundaria. El centro y sur de California y el extremo sur de Florida también se destacan por tener una esperanza de vida relativamente más alta en esta población.Las diferencias en la esperanza de vida entre las poblaciones con logros educativos fueron generalmente consistentes con las observadas a nivel nacional, pero la magnitud de estas diferencias varió entre condados ( figura 3 , apéndice pp 89-92 ). La esperanza de vida estimada fue mayor para la población graduada universitaria que para aquellos que completaron algún título universitario en 1937 (81,1%) de 2389 condados (estadísticamente significativa en 1126 [47,1%]). Entre estos condados, la diferencia en la esperanza de vida varió de −5,6 a 10,3 años (mediana 1,6 [RIC 0,4 a 2,9]). La expectativa de vida estimada fue mayor para aquellos que habían completado algún nivel universitario que para la población de graduados de la escuela secundaria en 2726 (97,7%) de 2791 condados (2429 [87,0%] estadísticamente significativos), y la diferencia varió de -6,1 a 19,9 años (mediana 4,6 años [3,1 a 6,2]). La expectativa de vida estimada fue mayor para la población de graduados de la escuela secundaria que para aquellos con menos de una educación secundaria en 2356 (95,9%) de 2456 condados con estimaciones no enmascaradas (2250 [91,6%] estadísticamente significativos), y estas diferencias variaron de -12,5 a 18,6 años (mediana 7,5 años [4,9 a 9,4]).
Se observó un aumento en la esperanza de vida en la mayoría de los condados entre 2000 y 2019 para todas las poblaciones combinadas (2594 [84,8%] de 3060 condados con estimaciones no enmascaradas, 1681 [54,9%] estadísticamente significativos; figura 4 , apéndice págs. 44, 93-94 ). La esperanza de vida aumentó durante este período en la mayoría de los condados para la población con título universitario (2082 [87,1%] de 2390, 1083 [45,3%] estadísticamente significativos) y para aquellos que completaron algunos estudios universitarios (1716 [61,2%] de 2806, 538 [19,2%] estadísticamente significativos). La población de graduados de la escuela secundaria experimentó descensos en la mayoría de los condados (2147 [74,9%] de 2865, 1274 [44,5%] estadísticamente significativos), al igual que aquellos con menos de una educación secundaria (1992 [81,0%] de 2458, 1394 [56,7%] estadísticamente significativos) durante este período, al contrario de las tendencias a nivel nacional. La mayor diferencia en estos cambios entre hombres y mujeres fue en la población de graduados universitarios: mientras que la esperanza de vida masculina aumentó en 2174 (91,0%) de 2390 condados (1014 [42,4%] estadísticamente significativos), la esperanza de vida femenina aumentó en 1729 (72,3%) condados (557 [23,3%] estadísticamente significativos). Entre aquellos que han completado algún nivel universitario, los condados de toda la región de los EE. UU. que abarca Ohio, Indiana, Illinois, Missouri, Arkansas, Nebraska, Oklahoma, Luisiana, Alabama, Tennessee y Kentucky, así como Florida y el norte de Arizona, tuvieron descensos relativamente grandes en la esperanza de vida. La población de graduados de la escuela secundaria en partes de Virginia y Carolina del Norte y del Sur, así como en partes de Texas, Luisiana y Nebraska, también experimentó descensos notablemente mayores que la mayoría de los demás condados. Entre aquellos con menos de una educación secundaria, los condados de toda California experimentaron aumentos particularmente grandes en la esperanza de vida, mientras que la mayoría de los demás condados de los EE. UU. experimentaron descensos. Estos descensos fueron especialmente grandes en partes de Michigan, Ohio, Indiana, Kentucky y Virginia Occidental. De manera similar al nivel nacional, en los cuatro grupos de logros educativos, la mayoría de los aumentos se produjeron entre 2000 y 2010, con aumentos menores o incluso descensos entre 2010 y 2019 ( apéndice pág. 44 ).
Entre 2000 y 2019, la ventaja de la esperanza de vida de las poblaciones más educadas en comparación con las poblaciones menos educadas en el mismo condado se amplió con más frecuencia de lo que se redujo, y se revirtió solo en un pequeño número de condados ( , apéndice pp 95-98 ). La ventaja de la esperanza de vida de la población de graduados universitarios sobre aquellos que completaron algunos estudios universitarios se amplió en 839 (35,1 %) de 2389 condados con estimaciones no enmascaradas (226 [9,5 %] estadísticamente significativas), se redujo en 331 (13,9 %) condados (24 [1,0 %] estadísticamente significativas), y se revirtió (de modo que al final del período de estudio, la población que había completado algunos estudios universitarios tenía una mayor esperanza de vida que la población de graduados universitarios) en solo 183 (7,7 %) condados (62 [2,6 %] estadísticamente significativas). En la población que había completado algún nivel universitario, la ventaja de la expectativa de vida sobre la población con título de secundaria se amplió en 1748 (62,6%) de 2791 condados (768 [27,5%] estadísticamente significativo), se redujo en 678 (24,3%) condados (179 [6,4%] estadísticamente significativo), y se revirtió en sólo 47 (1,7%) condados (21 [0,8%] estadísticamente significativo). La ventaja de la expectativa de vida para la población con título de secundaria sobre aquellos con menos de una educación secundaria se amplió en 1422 (57,9%) de 2456 condados (615 [25,0%] estadísticamente significativo), se redujo en 857 (34,9%) condados (263 [10,7%] estadísticamente significativo), y se revirtió en 62 (2,5%) condados (55 [2,2%] estadísticamente significativo).
Discusión
En este estudio, estimamos la esperanza de vida por condado y nivel educativo de 2000 a 2019, lo que proporciona una visión integral y exclusivamente local de las tendencias en las disparidades educativas en la esperanza de vida en los EE. UU. Nuestros resultados muestran grandes disparidades entre las poblaciones con logros educativos, que persistieron (y en muchos casos, aumentaron) con el tiempo y que estaban generalizadas geográficamente. La brecha entre los más y los menos educados fue sustancial, llegando a casi 11 años en 2019. Es preocupante que las mejoras en la esperanza de vida durante las primeras dos décadas del siglo XXI se concentraran entre los más educados, mientras que aquellos con menos de un diploma de escuela secundaria no experimentaron ninguna ganancia en la esperanza de vida, lo que exacerbó las disparidades. Las disparidades geográficas fueron aún mayores, tanto dentro como entre los niveles de educación, y la esperanza de vida de los estadounidenses menos educados en algunos lugares fue notablemente baja.A pesar de las diferencias en el período de estudio, la población de interés, las fuentes de datos subyacentes y el enfoque analítico, nuestros hallazgos a nivel nacional son cualitativamente similares a investigaciones anteriores sobre las disparidades educativas en la longevidad en los EE. UU. ( apéndice págs. 16, 45-68 ), que han documentado consistentemente un gradiente en la esperanza de vida 8-17 o la mortalidad 19,27,28 según el logro educativo, y que también han encontrado que la brecha en la esperanza de vida entre los menos y los más educados ha aumentado con el tiempo. 8,10-12,14,17 Atribuimos las diferencias que existen entre nuestras estimaciones y los hallazgos anteriores en gran medida a dos innovaciones metodológicas en este estudio: corregir el cambio en el formato del elemento de educación en los certificados de defunción y corregir la clasificación errónea del logro educativo en los certificados de defunción.La otra innovación clave de este estudio es el enfoque a nivel de condado. Encontramos que las disparidades educativas en la esperanza de vida son omnipresentes en los EE. UU.; sin embargo, el tamaño de estas disparidades varía sustancialmente. También encontramos una variación geográfica considerable en la esperanza de vida dentro de cada población con logros educativos. Esta variación es más sorprendente para aquellos con menos de un diploma de escuela secundaria: en algunas partes del país, la esperanza de vida en esta población es baja, mientras que en otras es similar a la esperanza de vida general en los EE. UU. El sur y el centro de California fue una de esas áreas: la esperanza de vida entre aquellos con menos de un diploma de escuela secundaria era relativamente alta y el tamaño de las disparidades educativas en la esperanza de vida era relativamente moderado en esta región; además, en contraste con los patrones nacionales, la esperanza de vida entre los menos educados aumentó rápidamente durante el período de estudio, lo que llevó a una reducción en el tamaño de las disparidades educativas. Este hallazgo podría estar relacionado con el hecho de que California tiene una gran población de inmigrantes mexicanos; 29 Los inmigrantes mexicanos tienen menos probabilidades de haber completado la escuela secundaria, 30,31 pero, no obstante, tienen una notable ventaja en mortalidad en relación con otras poblaciones, 32,33 probablemente en parte debido a la migración diferencial según el estado de salud. 32,34,35 Además, hay evidencia de que los entornos económicos y de políticas locales pueden mediar la relación entre educación y salud; por ejemplo, la educación puede influir en la salud a través del empleo y, por lo tanto, la relación entre educación y salud podría modificarse por las condiciones del mercado laboral. 36 Estos contextos podrían explicar parte de la variación geográfica observada en nuestros resultados. La investigación adicional podría ayudar a comprender mejor por qué las disparidades educativas son menores en algunas áreas que en otras, lo que podría proporcionar pistas sobre cómo reducir las disparidades educativas en la esperanza de vida en general.El tamaño de las disparidades en la esperanza de vida entre las poblaciones con logros educativos, y especialmente entre los condados, es grande incluso a escala mundial ( apéndice págs. 99-100 ). 37 Por ejemplo, si los graduados universitarios de los EE. UU. fueran un país, su esperanza de vida habría ocupado el cuarto lugar (de 199) a nivel mundial en 2019. En contraste, aquellos con menos de un título de escuela secundaria habrían ocupado el puesto 137 en 2019. Las disparidades educativas también están presentes en otros países. La comparación directa del tamaño estimado de estas disparidades se complica por las diferencias en las categorías de educación utilizadas (impulsadas por las diferencias en los sistemas educativos), así como por las diferencias en los datos y la metodología. A pesar de estos desafíos, un estudio6 que examinó las disparidades educativas en la esperanza de vida en 25 países miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos encontró que la brecha entre las poblaciones llamadas de bajo nivel educativo y las de alto nivel educativo variaba de 1,0 años para las mujeres y 2,2 años para los hombres en Japón a 11,1 años para las mujeres y 16,9 años para los hombres en Eslovaquia, lo que coloca nuestras estimaciones de la brecha entre la población con menos de un diploma de escuela secundaria y la población con graduados universitarios (9,3 años para las mujeres y 11,8 años para los hombres en 2019) más cerca del extremo superior de este rango. Hay evidencia que sugiere que los países con políticas de bienestar más sólidas tienen brechas más pequeñas entre el logro educativo alto y bajo, 5 lo que podría explicar parte de la posición de los EE. UU. en este rango.La magnitud y la ubicuidad de las disparidades educativas en la esperanza de vida plantean interrogantes sobre la naturaleza de la relación entre educación y salud. Montez y Freidman 38 describen tres formas en que podría funcionar esta relación. En primer lugar, la educación podría afectar causalmente la salud y la longevidad, por ejemplo, al permitir un mayor acceso o uso de recursos (como ingresos o atención médica) que promueven la salud, 39 o al afectar la exposición a factores de riesgo como el tabaquismo, 40,41 la dieta y la actividad física. 42 Hay mucha evidencia que apoya esta vía. 43,44 Una reciente revisión sistemática mundial y un metaanálisis de Balaj y colegas 45 encontraron una relación dosis-respuesta entre la educación y la mortalidad por todas las causas en adultos, de modo que cada año adicional de educación se asociaba con una reducción del 1,9% en el riesgo de muerte. Las grandes, geográficamente extendidas y persistentes disparidades en el logro educativo encontradas en este estudio se suman a este cuerpo de evidencia. En segundo lugar, la salud podría afectar causalmente a la educación; por ejemplo, la mala salud en la primera infancia podría conducir a niveles más bajos de logro educativo. 46 En tercer lugar, la educación y la salud pueden estar indirectamente relacionadas a través de otros factores; por ejemplo, las personas con una marcada preferencia por invertir en su futuro pueden perseguir agresivamente tanto la educación superior como una mejor salud. 47 La educación también puede funcionar como un marcador de clase social u otros factores que están causalmente relacionados con la salud. Estas diferentes relaciones no son mutuamente excluyentes, 48 y las contribuciones relativas de cada una de estas diferentes vías probablemente varíen según las circunstancias. 38,49También existe una relación compleja entre las disparidades raciales en la esperanza de vida y las disparidades educativas en la esperanza de vida. Investigaciones anteriores han indicado que la educación es una vía clave a través de la cual el racismo sistémico crea y perpetúa disparidades raciales en la salud y la longevidad. 50 Sin embargo, hay otras vías a través de las cuales el racismo afecta la salud, y se observan disparidades raciales en la salud y la longevidad incluso cuando se controla el logro educativo. 51 Esto sugiere que el racismo probablemente amplía las disparidades en la esperanza de vida entre las poblaciones de logro educativo, ya que las personas con un logro educativo más bajo provienen desproporcionadamente de orígenes raciales y étnicos minorizados y están sujetas tanto a los posibles efectos directos de la baja educación en la salud como al impacto del racismo a través de otras vías no educativas. Uno de los hallazgos más sorprendentes de este y otros estudios recientes 8,10–12,14,16,17 es la preocupante tendencia en la esperanza de vida o mortalidad entre los menos educados, y el correspondiente crecimiento en los gradientes educativos en la esperanza de vida (o mortalidad) a lo largo del tiempo. Algunos investigadores han advertido que esto podría ser principalmente un artefacto de los aumentos a largo plazo en el logro educativo en los EE. UU., que han causado que la proporción de la población en los grupos de logros educativos más bajos se reduzca ( apéndice pág. 84 ), de modo que estos grupos son cada vez más seleccionados para incluir solo a los individuos más desfavorecidos socioeconómicamente. 11,52–54 Sin embargo, Novosad y colegas 54 encontraron que incluso después de convertir los valores educativos en intervalos de percentiles que eran consistentes a lo largo del tiempo, todavía hubo un aumento en las tasas de mortalidad entre 1992 y 2018 entre los menos educados y una disminución de la mortalidad entre los más educados en los EE. UU., lo que lleva a una ampliación de las disparidades educativas.Este estudio está sujeto a varias limitaciones. En primer lugar, los errores en el nivel educativo en los certificados de defunción son relativamente comunes. 9 Ajustamos el sesgo introducido por estos errores utilizando índices de clasificación errónea publicados previamente; 9 sin embargo, tuvimos que asumir que el efecto de la clasificación errónea no variaba según la ubicación, la edad o el año. Además, los índices de clasificación errónea solo estaban disponibles para las poblaciones combinadas de aquellos que habían completado algunos estudios universitarios y graduados universitarios ( apéndice pág. 14 ). Este índice de clasificación errónea combinado no captura la clasificación errónea entre estas dos poblaciones; sin embargo, la evidencia del análisis de datos en el formato antiguo de nivel educativo basado en años sugiere una subestimación de las muertes entre individuos con algún nivel de educación universitaria y una sobreestimación de las muertes entre individuos con un título universitario. Si esta discrepancia también es el caso en el formato más nuevo de nivel educativo basado en el título, nuestro enfoque probablemente sobreestimó la esperanza de vida en la población que ha completado algunos estudios universitarios, subestimó la esperanza de vida en la población de graduados universitarios y subestimó las disparidades educativas generales en la esperanza de vida. Además, debido a la ausencia de una fuente de datos de referencia adecuada, no es posible validar formalmente la corrección por clasificación errónea o, de manera similar, el ajuste por el cambio en el formato del logro educativo. En segundo lugar, otros errores potenciales en los datos utilizados en este análisis podrían haber llevado a errores en las tasas de mortalidad estimadas y la esperanza de vida. Los errores en la población son de particular relevancia ya que nuestras estimaciones de la distribución de la población por logro educativo dentro de cada condado se basaron en datos de encuestas y, por lo tanto, estaban sujetas a error de muestreo. En tercer lugar, nuestros modelos se basaron en el suavizado para producir estimaciones más confiables y estables, especialmente en poblaciones más pequeñas, pero estos modelos podrían haber suavizado demasiado en algunas situaciones y dado como resultado una subestimación de las diferencias en la esperanza de vida entre poblaciones. En cuarto lugar, nuestro análisis solo consideró las diferencias en la cantidad de educación y no tuvo en cuenta las diferencias en la calidad de la escolarización o la cantidad de aprendizaje, que podrían ser importantes 55 y tener efectos sobre la salud. 56 En quinto lugar, asumimos que a la edad de 25 años, la mayoría de las personas han completado su educación; Sin embargo, Case y Deaton 57 encontraron que el nivel educativo aumenta dentro de las cohortes a medida que superan los 25 años (aunque también encontraron resultados similares para las disparidades educativas en la esperanza de vida cuando aumentaron la edad de inicio de 25 a 35 o 45 años). En sexto lugar, este análisis no incluyó los años afectados por la pandemia de COVID-19, que probablemente exacerbó las disparidades educativas en la esperanza de vida en el corto plazo 57y, en última instancia, podría tener implicaciones a más largo plazo derivadas de la disminución de la matrícula universitaria58 y las interrupciones de la escolaridad. 59 Por último, este análisis es observacional y descriptivo y no está diseñado para evaluar el efecto causal de la educación en la esperanza de vida.Las disparidades educativas en la esperanza de vida en los Estados Unidos son generalizadas, grandes y crecientes; sin embargo, la magnitud de estas disparidades varía geográficamente, lo que sugiere firmemente que hay un margen sustancial para reducir las disparidades en muchos lugares. La relación entre la educación y la esperanza de vida podría orientar las estrategias de salud pública para reducir las disparidades en la esperanza de vida.
China ha implementado negociaciones voluntarias de precios para medicamentos patentados en su regulación de reembolso farmacéutico. Estas negociaciones buscan atraer medicamentos con alto valor clínico para mejorar la eficiencia del fondo del seguro de salud y promover la salud social.
Se han incluido medicamentos oncológicos con mejores beneficios, como mayor tasa de respuesta tumoral o menor riesgo de progresión de la enfermedad, en la lista de reembolsos. Sin embargo, estos medicamentos no mostraron ventajas en la supervivencia general frente a los no reembolsados.
Priorizar regulatoriamente los medicamentos que mejoren significativamente los resultados clínicos incentivaría la participación de medicamentos de alto valor en las negociaciones de precios y facilitaría el acceso a ellos.
Objetivo
China comenzó a negociar los precios de los medicamentos en 2017 para incluir medicamentos patentados en la lista de reembolsos del Seguro Médico Básico (BMI). Desde 2020, la negociación anual de precios acepta solicitudes no solicitadas de las compañías farmacéuticas. No obstante, no está claro si estas negociaciones atraerán nuevos medicamentos con beneficios clínicos significativos para mejorar la eficiencia de asignación del BMI.
Método
Recopilamos las nuevas indicaciones oncológicas aprobadas en China entre enero de 2015 y junio de 2023, y verificamos su estado de reembolso en las negociaciones de 2020 a 2023. Definimos los beneficios clínicos como los efectos del tratamiento en el resultado primario del ensayo fundamental que respalda la aprobación. Los resultados se clasificaron en tasa de respuesta, tiempo hasta el evento y supervivencia general. Utilizamos una estrategia de variables instrumentales para explorar la asociación entre el estado de reembolso y la magnitud de los beneficios clínicos según el tipo de resultado.
Resultados
Se recogieron un total de 222 indicaciones oncológicas, de las cuales el 60,4 % obtuvo la elegibilidad para el reembolso a través de las negociaciones de precios. Las regresiones IV encontraron que las indicaciones reembolsadas tuvieron una tasa de respuesta 20 % mayor y una razón de riesgo 0,26 menor de incurrir en un evento específico que las no reembolsadas; pero los beneficios de supervivencia no difirieron entre los dos grupos.
Conclusión
Las negociaciones de precios en China han permitido que nuevos medicamentos con mayores beneficios indirectos ingresen al mercado de medicamentos de BMI, pero no han logrado atraer a aquellos con mayores beneficios para la supervivencia. Se necesitan innovaciones regulatorias para priorizar los medicamentos que validan el valor terapéutico en el proceso de toma de decisiones sobre reembolsos para refinar el acceso a los medicamentos.
Desarrollo:
Un sistema de atención sanitaria social desempeña un papel imperativo para garantizar el acceso equitativo a una atención sanitaria de calidad con protección contra riesgos financieros. China establece el Seguro Médico Básico (BMI) nacional para lograr una cobertura sanitaria universal, y ha mantenido asegurada a más del 95 % de la población china desde 2013 [ 1 ]. Sin embargo, el BMI solía ser criticado por la escasa inclusión de nuevos medicamentos en su lista de reembolso de medicamentos [ 2 , 3 ]. De 2007 a 2017, la lista nacional de reembolso de medicamentos se mantuvo sin cambios, lo que generó una enorme carga financiera de nuevos medicamentos para los pacientes [ 4 , 5 ]. Como tal, el gobierno chino hizo el primer intento de negociación de precios de medicamentos en 2015, y lo ha implementado formalmente desde 2017 para incluir nuevos medicamentos de marca de alto precio en la lista de reembolso [ 6 ]. Las negociaciones están impulsadas principalmente por la evaluación de tecnología sanitaria (HTA) para mejorar la eficiencia del fondo BMI [ 7 ]. Los medicamentos candidatos para las primeras tres negociaciones en 2017, 2018 y 2019 fueron seleccionados por los grupos de expertos, y las compañías farmacéuticas involucradas fueron invitadas a participar. Posteriormente (a partir de 2020), la negociación anual permite solicitudes no solicitadas de las compañías farmacéuticas. Se observó que la política de reembolso para nuevos medicamentos bajo el BMI no es obligatoria para todos los medicamentos lanzados en China. De hecho, hay un 40% de nuevos medicamentos que eligen no estar cubiertos por el BMI [ 8 ]. Esto es diferente de los países de altos ingresos donde las negociaciones de precios basadas en HTA también se aplican para respaldar la toma de decisiones de reembolso de medicamentos [ 9 ]. En la mayoría de estos países, las negociaciones se llevan a cabo sobre todos los nuevos medicamentos poco después del lanzamiento [ 10 ]. En China, sin embargo, las compañías farmacéuticas tienen la libertad de decidir si buscan o no la cobertura del BMI, lo que plantea una pregunta importante: ¿las negociaciones de precios traen medicamentos de alto valor al BMI? Investigaciones anteriores han demostrado la eficacia de las negociaciones de precios en la contención de los costos de los medicamentos [ [11] , [12] , [13] , [14] ]. Sin embargo, no está claro si la negociación de precios es en sí misma rentable, es decir, si el recurso finito del IMC se utiliza para apoyar medicamentos que presentan un mayor valor para distribuir los resultados de salud entre la comunidad de manera eficiente. Desde una perspectiva social, es de suma importancia que el asegurador de salud universal logre una eficiencia de asignación favorable para maximizar la salud de la sociedad [ 15]. Además, la negociación de precios china puede servir como referencia para los países de ingresos bajos y medios del Sur Global, en particular otros mercados emergentes BRICS (Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica) donde las necesidades de atención médica han ido en aumento, pero persisten importantes limitaciones de recursos públicos [ [16] , [17] , [18] , [19] ]. Además, dado que las compañías farmacéuticas tienen la discreción de participar o rechazar la negociación, es importante entender cómo responden a la regulación de precios. Este estudio busca ahondar en las asociaciones entre la negociación de precios y los beneficios clínicos de los nuevos medicamentos oncológicos, con el fin de proporcionar más evidencia de la eficacia de la actual política de reembolso de medicamentos en China.
Contextos institucionales
La negociación de precios la lleva a cabo anualmente el sector de seguros de salud chino, la Administración Nacional de Seguridad Sanitaria (NHSA). Los medicamentos patentados pueden presentar una solicitud para participar. Después de la revisión de escritorio, la NHSA invitará a dos grupos de expertos a evaluar de forma independiente los precios básicos de cada medicamento candidato. El primer grupo realizará un análisis de costo-efectividad y evaluará un precio de acuerdo con un umbral de costo-efectividad preestablecido (generalmente 0,5-1,5 PIB per cápita y 4 PIB per cápita para enfermedades raras). Los profesionales de instituciones académicas, centros de evaluación de tecnologías sanitarias y hospitales que sean competentes en evaluación de tecnologías sanitarias pueden participar en un examen sobre la metodología de análisis de costo-efectividad que organiza la NHSA. Aquellos que aprueben este examen pueden registrarse como expertos para el primer grupo. El segundo grupo realizará un análisis de impacto presupuestario y evaluará el otro precio de acuerdo con la capacidad de pago del IMC. Los expertos de este grupo están compuestos por funcionarios capacitados de las oficinas locales de seguros de salud, que por lo tanto están bien posicionados para evaluar el impacto presupuestario con mayor precisión utilizando los datos del IMC. En base a los dos precios proporcionados, la NHSA determinará el «precio global», que permanecerá confidencial para la empresa durante toda la negociación. La metodología para formar el precio global no se revela. Durante la negociación, una empresa tiene dos oportunidades para hacer una oferta, y si el precio ofrecido es ≤115 % del precio global, la NHSA negociará con la empresa para reducir aún más el precio a un nivel inferior al del precio global. Los medicamentos que acepten el precio negociado se prescribirán a expensas del BMI y de los individuos, y por lo tanto la tasa de reembolso también se determina en la negociación. Si el precio ofrecido es demasiado alto, la negociación terminará en fracaso y los medicamentos deberán ser pagados completamente por los individuos. Después de la negociación, las empresas pueden solicitar que el precio final y su tasa de reembolso se mantengan confidenciales.
En el caso de los medicamentos a los que se les ha concedido la posibilidad de reembolso, el precio debe ajustarse cada dos años. En el ajuste de precios, si el gasto real en medicamentos supera significativamente su presupuesto (es decir, > 110 % del presupuesto), el precio del medicamento debe reducirse aún más.
Fundamento teórico
Algunos de los principales factores que afectan la decisión de una compañía farmacéutica de solicitar un reembolso pueden ilustrarse mediante la elasticidad precio de la demanda de un medicamento específico. En teoría general, si un producto es inelástico, por ejemplo, un producto monopólico, aumentar su precio puede mejorar los ingresos ( Fig. 1 A); por el contrario, para productos elásticos, como un producto genérico, reducir el precio es una estrategia más rentable ( Fig. 1 B). Sin embargo, para un producto farmacéutico patentado que enfrenta poca competencia en el mercado, la curva de demanda puede ser más compleja ( Fig. 1 C): cuando el precio es alto ( P > P *), la demanda carece de elasticidad ya que solo hay unos pocos pacientes que pueden pagar este medicamento; mientras que, cuando el precio cae a un nivel bajo, por ejemplo, inferior a la disposición a pagar de la mayoría ( P < P *), el número de pacientes que pueden pagar el medicamento aumentará considerablemente y el medicamento puede volverse elástico. Además, la sustituibilidad de un medicamento en su enfermedad objetivo puede afectar la elasticidad precio. Por lo tanto, la toma de decisiones de las compañías farmacéuticas está influenciada por el tamaño del grupo de pacientes, la capacidad de pago de la mayoría de los pacientes y el panorama del tratamiento de una enfermedad específica. Para un medicamento de alto valor que trata una enfermedad común con una superioridad clínica significativa, una reducción de precio puede ser aceptable, ya que el tamaño del mercado potencial es lo suficientemente grande como para respaldar una estrategia de «venta a granel barata». Sin embargo, para un medicamento de alto valor que trata una enfermedad ultra rara, el mercado es bastante limitado y la compañía puede optar por renunciar a la negociación del precio y la cobertura del BMI. En esta situación, incluso si el precio del medicamento cae hasta el punto que la mayoría de los pacientes pueden soportar, la cantidad que los pacientes demandan sigue siendo menor que la escala que permite el aumento de los ingresos, lo que se muestra como que la curva de demanda está restringida dentro del rango inelástico (similar a la Figura 1 A). Sería difícil observar completamente estos factores relacionados con la elasticidad del precio. En consecuencia, se deben utilizar metodologías adecuadas para tener en cuenta el sesgo potencial resultante de la omisión de variables como el tamaño del grupo de pacientes, la capacidad de pago de la mayoría de los pacientes y la competencia de medicamentos dentro de la clase.
Fig. 1. Ejemplos de elasticidad precio de la demanda. P denota precio y Q denota cantidad. A, la curva de demanda de un fármaco inelástico. La línea discontinua verde denota el ingreso mayor ( P × Q ), mientras que la línea discontinua roja denota el ingreso menor. Bajar el precio reducirá el ingreso de los productos inelásticos. B, la curva de demanda de un fármaco elástico. Bajar el precio aumentará el ingreso de los productos elásticos. C, elasticidad mixta. Cuando el precio P es mayor que la disposición a pagar de la mayoría ( P *), el producto es inelástico (la línea violeta); mientras que el producto puede volverse elástico si P < P * (la línea azul). Q * denota la cantidad de demanda por debajo de P *, en la que el aumento de la cantidad conducirá a la conversión de elasticidad.
Variable
Reembolsado, media (DE)
No reembolsado, media (DE)
Valor p
Nivel de indicación
Acuerdo de confidencialidad (0/1)
0,61(0,49)
0,28(0,45)
<0,01
Patrocinador nacional (0/1)
0,55(0,50)
0,26(0,44)
<0,01
Suplemento post-aprobación (0/1)
0,59(0,49)
0,51(0,50)
0,253
Tumores sólidos (0/1)
0,78(0,41)
0,74(0,44)
0,441
Tiempo hasta el reembolso (mes)
15.34(8.21)
\
\
Nivel de prueba
Pequeño ensayo fundamental (0/1)
0,39(0,49)
0,40(0,49)
0,755
Fase III (0/1)
0,65(0,48)
0,67(0,47)
0,746
Aleatorización (0/1)
0,69(0,47)
0,67(0,47)
0.802
Control: un solo brazo (0/1)
0,34(0,47)
0,33(0,47)
0,923
Control: placebo (0/1)
0,40(0,49)
0,40(0,49)
0,974
Control: comparador activo (0/1)
0,27(0,44)
0,27(0,45)
0,947
Prueba pequeña (0/1)
0,39(0,49)
0,41(0,49)
0,755
Beneficio: tasa de respuesta
0,57(0,21)
0,53(0,23)
0,420
Beneficio: tiempo hasta el evento (HR)
0,46(0,15)
0,51(0,15)
0,311
Beneficio: SO (RRHH)
0,71(0,11)
0,69(0,11)
0,412
La Tabla 2 mostró los resultados de las asociaciones de la elegibilidad de reembolso obtenida a través de la negociación de precios con los beneficios clínicos del medicamento. Entre las indicaciones con puntos finales basados en la respuesta y puntos finales de tiempo hasta el evento, la prueba de endogeneidad sugirió que el estado de reembolso no era exógeno, destacando las preocupaciones del sesgo de variable omitida. Las estadísticas F de la primera etapa fueron mayores de 10 para los dos tipos de puntos finales sustitutos, lo que indica que los instrumentos fueron lo suficientemente fuertes para predecir el estado de reembolso. Las estadísticas F de Kleibergen-Paap rk LM fueron significativas, lo que también indica que los instrumentos fueron relevantes. Las estadísticas de Sargan no fueron significativas, lo que mejora nuestra confianza en la exogeneidad de los instrumentos. Con base en los modelos IV, se encontró que las indicaciones reembolsadas tenían una tasa de respuesta 20 % más alta y un HR 0,26 más bajo de incurrir en un evento específico que las no reembolsadas. Para las indicaciones con una medición de SG, la prueba de endogeneidad no rechazó su hipótesis nula de la exogeneidad del estado de reembolso. En consecuencia, el estimador MCO fue mejor que el estimador IV. El modelo MCO mostró que el beneficio de supervivencia de los que recibieron el reembolso no fue estadísticamente diferente del de los que no recibieron el reembolso. La prueba de vínculo para el modelo MCO de supervivencia global indicó que la variable dependiente estaba correctamente especificada.
Tabla 2. Asociaciones entre el estado de reembolso y el beneficio clínico del medicamento.
Notas: Los errores estándar robustos se encuentran entre paréntesis. MCO, mínimos cuadrados ordinarios. MCO2, mínimos cuadrados en dos etapas. NDA, solicitud de nuevo fármaco. HR, razón de riesgo. SG, supervivencia general.
⁎p < 0,10.⁎⁎p < 0,05.⁎⁎⁎p < 0,001.
Robustez
Comparamos además los beneficios clínicos de los medicamentos entre las indicaciones que solicitaron proactivamente la negociación y aquellas sin intención de obtener el reembolso, lo que reflejó la respuesta de las empresas a la negociación de precios. De acuerdo con las listas emitidas de medicamentos candidatos que habían pasado la revisión de escritorio antes de que comenzaran las negociaciones formales, recopilamos el estado de la solicitud de cada indicación. Los resultados de las asociaciones del estado de la solicitud de negociación con los beneficios clínicos del medicamento se resumieron en la Tabla 3. Se observó que la estadística F de la primera etapa implicaba las preocupaciones de los instrumentos débiles y, por lo tanto, empleamos el método de máxima verosimilitud de información limitada (LIML) para producir estimaciones que fueran menos sensibles a los instrumentos débiles. En particular, para el modelo IV de tasa de respuesta, se excluyó el ensayo pequeño para mejorar la relevancia de los instrumentos. Los resultados revelaron que las empresas buscaron participar en las negociaciones para las indicaciones con mejores beneficios sustitutos, pero no para aquellas que brindaban beneficios de supervivencia superiores.
Tabla 3. Asociaciones entre el estado de la solicitud de negociación y el beneficio clínico del medicamento.
Notas: Los errores estándar robustos se encuentran entre paréntesis. MCO, mínimos cuadrados ordinarios. MCO2, mínimos cuadrados en dos etapas. MIL, máxima verosimilitud con información limitada. NDA, solicitud de nuevo fármaco. HR, razón de riesgo. SG, supervivencia general.
⁎p < 0,10.⁎⁎p < 0,05.⁎⁎⁎p < 0,001.
Además, la negociación de 2024 publicó la lista de candidatos en septiembre de 2024. Por lo tanto, recopilamos todas las nuevas indicaciones oncológicas aprobadas antes del 30 de junio de 2024 para ampliar el análisis del estado de las solicitudes. Los resultados se mantuvieron sólidos (Tabla A1).
Discusión
Este estudio comparó los beneficios clínicos entre las indicaciones oncológicas reembolsadas y las no reembolsadas en las negociaciones de precios en China, teniendo en cuenta las preocupaciones de endogeneidad. Aportamos la primera evidencia de que las negociaciones de precios atrajeron la participación proactiva de las compañías farmacéuticas, lo que trajo consigo nuevos medicamentos con mayores beneficios indirectos al BMI. Los hallazgos sugieren que el mecanismo actual de negociación de precios ha dado algún juego a su papel de mejorar la eficiencia asignativa del BMI, lo que puede mejorar la salud de la sociedad. Sin embargo, también se observan los problemas subyacentes. En el marco general de la fijación de precios basada en el valor, un medicamento con un alto valor puede cobrar un buen precio al comprador, que es el principal mecanismo de incentivo subyacente a la negociación de precios y puede explicar en parte la ventaja clínica de los medicamentos reembolsados sobre los no reembolsados. Sin embargo, no puede explicar que las ventajas clínicas se observaran solo para los puntos finales indirectos, mientras que la ganancia en la supervivencia general no difirió entre los reembolsados y los no reembolsados. Las razones pueden estar relacionadas con la elasticidad del precio, y los medicamentos que aún no han demostrado beneficios en la supervivencia pueden ser más elásticos. La supervivencia es de suma importancia para los pacientes, pero se ha descubierto que la relevancia de muchos sustitutos con la supervivencia es débil [ 32 , 33 ]. La incertidumbre en los efectos del tratamiento predichos en la supervivencia por un sustituto plantea dificultades en las determinaciones de valor basadas en los beneficios del sustituto: si la mejora en un sustituto no conduce necesariamente a una extensión de la supervivencia, ¿cómo evaluamos el valor para los pacientes de una respuesta tumoral mejorada o un tiempo más largo hasta la progresión de la enfermedad? El método de manejo actual de la incorporación de puntos finales sustitutos en HTA es realizar la validación de un sustituto, es decir, el proceso que prueba si se puede confiar en un sustituto para predecir los beneficios del resultado final y cuantificar los beneficios del resultado final esperados relacionados con la validación [ 34 ]. Sin embargo, la falta de métodos adecuados para la validación de sustitutos y para manejar la incertidumbre en la cuantificación de los beneficios del resultado final sigue siendo barreras importantes. Además, en la práctica internacional de informes de evaluación de tecnologías sanitarias, la validación de los sustitutos no se relacionó significativamente con las decisiones de cobertura [ 35]. En la actualidad, las evaluaciones de valor basadas en evidencia de resultados indirectos siguen siendo un desafío. Este desafío, sin embargo, afectará la sustituibilidad de un fármaco. En el caso de un fármaco con evidencia de resultados indirectos, sus beneficios reales en el resultado final del paciente son indefinidos, lo que significa que su «valor» para una agencia de evaluación de tecnologías sanitarias o en entornos de pago no está claro. Si hay varios de estos fármacos que tratan la misma enfermedad, estos fármacos pueden ser sustitutos mutuos terapéuticamente hasta cierto punto, ya que se desconoce cuál demostrará la mayor ventaja clínica real en el resultado final. Por lo tanto, la elasticidad del precio de estos fármacos aumenta. En esta situación, una reducción de precio puede facilitar la expansión de la demanda y el aumento de los ingresos, y las compañías farmacéuticas estarán dispuestas a participar en la negociación de precios para intentar ocupar el mercado lo antes posible. No obstante, un fármaco que ha demostrado su ventaja significativa en el resultado final sería menos elástico, ya que apenas puede sustituirse, en particular para enfermedades poco frecuentes con grupos pequeños de pacientes. En este caso, la pérdida de ingresos por una reducción de precios difícilmente puede compensarse con un aumento del consumo, y por lo tanto la negociación de precios es menos atractiva. En consecuencia, los medicamentos con una mayor ganancia en SO tienden a no aplicar para la negociación de precios. Los hallazgos subrayan la importancia de evaluar las consecuencias a largo plazo de la participación discrecional de las empresas en las negociaciones de precios. En particular, la investigación futura debería centrarse en los insumos y productos de desarrollo a largo plazo de los desarrolladores de medicamentos involucrados y sus estrategias de marketing. Como las estrictas regulaciones de precios pueden socavar la innovación futura de medicamentos y obstaculizar el acceso a los medicamentos [ [36] , [37] , [38] , [39] ], es crucial determinar si las negociaciones de precios en China, que podrían verse como una forma de regulación estricta, conducirían a un debilitamiento de las capacidades de innovación de las empresas farmacéuticas y a una participación retrasada o cancelada en las negociaciones de precios.
En teoría, la política actual no ofrece incentivos suficientes para los medicamentos que mejoran sustancialmente los resultados finales relevantes para el paciente. Priorizar dichos medicamentos en la política de reembolso puede resultar una estrategia eficaz para atraer el interés de las empresas en la negociación de precios.
En primer lugar, se puede considerar un período de ajuste de precios más amplio para los medicamentos que muestran beneficios destacados en la supervivencia. En un marco temporal más amplio, se prevé que se crearán más innovaciones médicas futuras que muestren avances terapéuticos y sustituyan a las mejores terapias actuales. Por lo tanto, a largo plazo, un medicamento tiende a ser más elástico, lo que puede permitir la estrategia de bajo costo a granel.
En segundo lugar, se recomienda establecer una política diferenciada para las tasas de reembolso según la solidez de la evidencia de eficacia. Los medicamentos que demuestran una mejora en los resultados finales pueden tener derecho a una tasa de reembolso mayor, lo que aumenta la cantidad de demanda y facilita la conversión de elasticidad.
Para superar el desafío actual entre los beneficios de los criterios de valoración indirectos y la efectividad real en la salud de los pacientes, se recomienda a la NHSA que lleve a cabo una renegociación de precios para los medicamentos aprobados sobre la base de evidencia de criterios de valoración indirectos después de que los estudios posteriores a la aprobación revelen los verdaderos perfiles de efectividad de un medicamento. Además, en el caso de los medicamentos con demoras indebidas en la verificación de los beneficios de los resultados finales en los estudios posteriores a la aprobación, se puede considerar una reducción mayor de precio o una tasa de reembolso más baja en el proceso regular de ajuste de precios cada dos años, con el fin de incentivar a las compañías farmacéuticas a completar los estudios posteriores a la aprobación de manera oportuna.
Este estudio está sujeto a ciertas limitaciones. En primer lugar, los datos utilizados para evaluar los beneficios clínicos se derivaron de los informes de aprobación de medicamentos, debido a que los materiales de apoyo utilizados en las negociaciones de precios no se revelan al público. Nuestras evaluaciones pueden no poder reflejar completamente las implicaciones de las negociaciones de precios. Sin embargo, el tiempo observado hasta el reembolso no fue muy largo (12,83 meses para el 50 % de las indicaciones y 20,27 meses para el 75 % de las indicaciones) en comparación con la duración promedio de los ensayos (37,9 meses para los ensayos de fase Ⅱ y 45,1 meses para los ensayos de fase Ⅲ) [ 40 ], y podría ser inadecuado para los medicamentos recientemente aprobados generar nueva evidencia antes de la negociación. Por lo tanto, era plausible asumir que muchas indicaciones dependían de la misma evidencia de eficacia para permitir la autorización de comercialización y la elegibilidad para el reembolso, lo que podría aliviar las preocupaciones sobre los datos no coincidentes. En segundo lugar, no validamos la teoría de la elasticidad de los precios con respecto a las conductas de las compañías farmacéuticas, debido a la escasez de datos sobre la incidencia de enfermedades y el precio y el volumen de ventas de los medicamentos. Las investigaciones futuras deberían arrojar más luz sobre la relación entre el compromiso de negociación y la elasticidad de los precios de los medicamentos. En tercer lugar, este estudio solo abarcó medicamentos oncológicos, lo que no podía reflejar la situación de las áreas no oncológicas.
Conclusión
Observamos que la negociación de precios en China ha permitido incorporar nuevos medicamentos oncológicos con mayores beneficios indirectos al plan nacional de medicamentos. Sin embargo, esta política no ha sido tan eficaz para atraer medicamentos con mejores beneficios en términos de supervivencia. Se necesitan más esfuerzos regulatorios, como tasas de reembolso diferenciadas y períodos de ajuste de precios que dependan de la solidez de la evidencia, para priorizar los medicamentos con beneficios terapéuticos adicionales sustanciales que los pacientes valoran en el proceso de toma de decisiones sobre el reembolso, a fin de lograr un acceso asequible a medicamentos clínicamente importantes y promover la salud de la población.
Resumen de interés público
China implementa la negociación de precios para controlar el precio de los medicamentos de marca recientemente aprobados e incorporarlos a la lista de reembolsos del seguro nacional universal de salud. Dado que las negociaciones aceptan solicitudes voluntarias de las compañías farmacéuticas, es importante saber si los medicamentos de alto valor se sienten atraídos a participar. Descubrimos que las negociaciones han incluido medicamentos oncológicos con mejores beneficios indirectos en la lista de reembolsos, como medicamentos que ofrecen una tasa de respuesta tumoral más alta o reducen el riesgo de progresión de la enfermedad. Sin embargo, los medicamentos reembolsados no presentaron una ventaja de supervivencia general en comparación con los no reembolsados. Esta diferencia podría atribuirse a incentivos insuficientes en la política de reembolso para los medicamentos que demuestran beneficios de supervivencia. Dar prioridad regulatoria a dichos medicamentos sería útil para mejorar la asequibilidad de los medicamentos y promover la salud de la población.
El trabajo de servicio público, como dice Martin (2015 ) afirma que es un fenómeno global. El servicio público es una preocupación para los gobiernos nacionales e internacionales comprometidos con la lucha contra el cambio climático y con el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (Naciones Unidas,2022 ;2023 ). En conjunto, el desafío de contratar y retener un servicio público adecuado a sus necesidades, como afirma la Organización Mundial de la Salud (OMS), consiste en encontrar soluciones para problemas públicos cada vez más complejos. Esta declaración surge a raíz de la pandemia mundial sin precedentes de Covid 19 y las posteriores repercusiones públicas, que provocaron una conmoción en toda la humanidad. Junto a esto, surgen incertidumbres sobre la formulación de políticas a corto plazo que están resultando perjudiciales para el desempeño del servicio público. Para responder a estas disputas, debemos redistribuir la prosperidad y alejarnos de los modos tradicionales obsoletos de enfoques jerárquicos y de arriba hacia abajo para repensar la prestación de servicios públicos a través de la innovación, el diseño y la tecnología para motivar el cambio.
En el Reino Unido, el volátil panorama de los servicios públicos se extiende a actitudes públicas adversas respecto de la desigualdad y a muchas críticas y desconfianza hacia los políticos y los líderes públicos, junto con la «fatiga» del Brexit. La sostenida falta de inversión financiera en los gobiernos locales continúa debilitando la supervivencia de los servicios públicos y, en algunos casos, ha llevado a un mayor riesgo y a una quiebra efectiva a través de una declaración de la Sección 114 (Butler,2023 ). Estos desafíos exponen las limitaciones del servicio público y su impotencia para responder a la actual crisis del alto costo de la vida. La creciente inseguridad mundial y la profunda insatisfacción pública, la injusticia y la desigualdad revelan una pérdida de confianza pública en el servicio público. De manera similar, el aumento del abuso verbal, la intimidación, la agresión física y la violencia grave dirigida a los trabajadores del servicio público amenazan los sistemas democráticos de gobernanza. Es en este contexto que surgen preguntas sobre la idoneidad, el propósito, la legitimidad, la autoridad y el control de los servicios públicos.
Investigación realizada en 2021 por la Sociedad de Directores Ejecutivos y Gerentes Superiores de Autoridades Locales (2021 ) ilustra que la escasez de mano de obra, la baja moral y los bajos niveles de habilidades son obstáculos para la contratación de trabajadores del servicio público. Winchester (2022 ) identifica un «círculo vicioso» en el que los trabajadores del servicio público han abandonado el servicio público en busca de condiciones de trabajo más justas, igualdad salarial y un equilibrio más equitativo entre el trabajo y la vida personal. Por ejemplo, un informe reciente de la Oficina de Estadísticas Nacionales/TUC sugiere que 2,2 millones de trabajadores del servicio público están «pensando seriamente en dejar sus trabajos», mientras que el 38% se ha alejado de la profesión citando salarios más bajos, cargas de trabajo pesadas, salarios desiguales, un equilibrio deficiente entre el trabajo y la vida personal que genera estrés e insatisfacción general (TUC,2024 ). Cazar (2023 ) considera que ésta es la ‘gran renuncia’.
¿Por qué innovar en el servicio público?
Utilizamos el término «innovación en el servicio público» para demostrar la urgencia de una innovación acelerada para hacer realidad la necesidad de que el servicio público vaya más allá de los sistemas actuales de estilos centralizados y jerárquicos de administración pública para abordar los complejos desafíos del sigloXXI . La innovación en el servicio público ofrece al servicio público un cambio paradigmático que lo aleja de las «viejas» estructuras burocráticas; una «nueva gestión pública» (Dunleavy & Hood, 2000).1994 ) y ‘nueva gobernanza pública’ (Osborne,2006 ). Para inspirar un servicio público adecuado a su propósito que exija una mejor rendición de cuentas y obligue a los poderes a rendir cuentas, los responsables de las políticas deben comprometerse con los principios de innovación del servicio público para inspirar y movilizar a una diversidad de comunidades, sociedad civil, gobierno local y empresas para que participen en el diseño de los servicios públicos desde el principio. Este enfoque renovado en la innovación del servicio público valora la capacidad de respuesta para satisfacer las diversas necesidades de la comunidad. Como lo expresó el Comité de Servicios Públicos de la Cámara de los Lores (2022 ) reveló que la idoneidad del servicio público es fundamental para que un gobierno funcione bien. Además, diseñar una estrategia de servicio público innovadora es, según la Comisión Europea, «el proceso de generar nuevas ideas e implementarlas para crear valor para la sociedad, o como algo que funcione» (CE,2013 , p. 11). Para satisfacer las demandas de un servicio público de alta calidad bajo la presión de recursos limitados también es necesario evaluar las expectativas de los usuarios públicos. Para diseñar servicios públicos innovadores, como Denhardt y Denhardt (2015 ) ilustran, transforman el servicio público en una realidad al considerar varios componentes críticos, entre ellos:
“Generar confianza” para “servir a los ciudadanos, no a los clientes”.
“Buscar el interés público”.
‘Valorar la ciudadanía y el servicio público por encima del emprendimiento’.
“Reconozca que la rendición de cuentas no es sencilla”.
‘Servir’ en lugar de ‘dirigir’.
“Valora a las personas, no sólo la productividad”.
Investigación de Martin (2015 ) en América Latina destaca los beneficios positivos más amplios de fomentar la innovación mediante el empoderamiento de las culturas y la participación de los ciudadanos y las comunidades para que tomen decisiones individuales sobre los desarrollos futuros. Este es también un objetivo de las «sociedades inclusivas» (Naciones Unidas,2022 ;2023 ). En nuestra propia investigación, un líder de una autoridad local nos dijo en 2022 que permitir la integridad en las fuerzas de trabajo del servicio público puede inspirar cambios: «Quiero lo mejor para la gente de [la ciudad] y, francamente, si me rodeo de muy buenas personas, solo puede ser algo bueno. Y ese es mi sentido de liderazgo: mi gabinete está capacitado para liderar».
Los significados de la innovación en el servicio público se basan en la adopción de un enfoque nuevo junto con la participación activa de las comunidades locales en el diseño y la creación conjuntos de conocimientos. Al mismo tiempo, la innovación en el servicio público busca mejorar las colaboraciones entre las partes interesadas. Las formas contemporáneas de innovación en el servicio público se enmarcan a través de caracterizaciones de innovación más allá de los límites institucionales verticales y horizontales para reforzar y acelerar cinco resultados enumerados en la Estrategia Industrial del Reino Unido ( https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5a75559fe5274a3cb28699b5/uk-industrial-strategy-international-brochure-single-pages.pdf ), que propone la necesidad de:
Ideas para convertirnos en la economía más innovadora del mundo.
Gente: buenos empleos y mayor poder adquisitivo para todos.
Infraestructura: una importante mejora de la infraestructura del Reino Unido.
Entorno empresarial: el mejor lugar para iniciar y hacer crecer un negocio.
Lugares—comunidades prósperas.
Estos debates en curso buscan aprovechar el poder de la innovación para abordar los grandes desafíos del servicio público, pero también proporcionar un papel estratégico a los gobiernos locales en la planificación de los servicios públicos.
Además, la innovación en el servicio público está reconocida en Beveridge (1942 ) «cinco gigantes» para eliminar la ociosidad, la ignorancia, la enfermedad, la miseria y la necesidad. De manera similar, la innovación en el servicio público está arraigada en los Principios Nolan del «bien público», que incluyen el altruismo, la integridad, la objetividad, la responsabilidad, la apertura, la honestidad y el liderazgo (Good Governance Institute,Citación2020 ; Cámara de los Comunes,Citación2022 ); y la formación en ética en la educación para fomentar el desarrollo moral y la ciudadanía responsable y solidaria (Comité de Normas en la Vida Pública,Citación2014 ).
Estas sociedades basadas en principios son la esencia de un servicio público adecuado, responsable y significativo, comprometido con la «buena gobernanza» (ibid.).
La buena gobernanza es sinónimo de modelos de «liderazgo basado en valores» de gobernanza ética y culturas que salvaguardan la autoridad y el propósito de un servicio público «inclusivo» para trabajar para todos (Good Governance Institute,2020 ). La contratación de un modelo de liderazgo basado en valores puede motivar a las fuerzas de trabajo del servicio público hacia «una visión de futuro que sea flexible y satisfactoria para una amplia gama de empleados públicos, de modo que pueda atraer, retener y desarrollar talento que pueda dirigir la nueva tecnología y la innovación a áreas de necesidad pública apremiante y responder rápidamente a circunstancias globales que cambian rápidamente» para promover un trabajo significativo en el servicio público (OCDE,2021 ). Martín (2015 ) recomienda un modelo de liderazgo resiliente a los valores que ofrezca formas más innovadoras de planificar el riesgo. Este estilo de liderazgo exige trabajar más de cerca con los ciudadanos para desarrollar habilidades de planificación resilientes al medio ambiente mediante el crecimiento del talento local. Es importante destacar que, para las instituciones de servicio público, el liderazgo resiliente a los valores ofrece un mayor cumplimiento de los planes de preparación para emergencias para mitigar la destrucción climática natural. Alinear un liderazgo resiliente a los valores con estrategias de infraestructura de contratación y retención de servicios públicos inclusivas puede aprovechar las habilidades de liderazgo de talentos subexplotadas. Este enfoque llevó al Foro Económico Mundial (2023 ) para publicar un informe titulado « Dar prioridad a las habilidades: un marco de acción» . Desde esta perspectiva, identificar las habilidades necesarias para fomentar fuerzas de trabajo inclusivas y diversas que impulsen la productividad, el crecimiento y la resiliencia (ibid.). En esencia, este enfoque requiere repensar los modelos actuales de planificación estratégica, cambiando las decisiones de «a quién conoces» a «qué sabes» para adoptar un modelo de gestión del talento que priorice las habilidades y que apunte al aprendizaje a través de una mayor interacción con los proveedores de educación superior (ibid.). Estos modelos basados en la práctica desarrollan competencias, aprendiendo a través de la adquisición de nuevas habilidades para avanzar en la innovación. Los modelos basados en las habilidades y en la práctica impulsan las capacidades del servicio público hacia la valoración del talento colectivo sobre el individual. Martin (2015 ) sostiene que un «liderazgo resiliente a los valores» puede aunar la positividad de un «espíritu de inclusión». De manera similar, la integración de un enfoque de sistemas «total» amplía los beneficios para el servicio público, incluido el acceso a un grupo más amplio de talentos.
La innovación en el servicio público, como señalan los analistas de mercado Fox y Fox (2023 ) propone, adopta «un enfoque de sistemas completos que se basa en las fortalezas para promover los servicios relacionales». Esta visión radical del servicio público es una oportunidad para repensar cómo «arreglar» el servicio público. Aquí, se aplica una metodología basada en las fortalezas para clasificar las brechas en el conocimiento y potenciar la autorreflexión dirigida por los humanos. Los méritos de adoptar un modelo de resolución de problemas basado en las fortalezas en las infraestructuras del lugar de trabajo del servicio público inspiran la confianza en sí mismos de los empleados necesaria para la cohesión comunitaria. Esto también significa promover objetivos de finanzas sostenibles que requieren una buena toma de decisiones de gobernanza para avanzar en acuerdos verdes innovadores y economías resilientes como un componente necesario de los servicios públicos inclusivos en la recuperación (CE,2020 ). Los beneficios combinados de la resolución de problemas basada en las fortalezas se demuestran al impulsar la comunicación y la asociación con los gobiernos locales. Como lo indica la cita a continuación de un líder local que entrevistamos, centrarse en un enfoque de servicio público basado en resultados puede facilitar la singularidad colectiva de un lugar local:
Lo que hacemos aquí está totalmente centrado en mejorar la ciudad y esto está consagrado en nuestra visión y en nuestros valores públicos. Se trata de la capacidad de demostrar que cada decisión que tomamos [en la autoridad local] está claramente vinculada a un resultado o un producto para los residentes de la ciudad y eso incluye a los residentes de empresas tanto como a los residentes de grupos comunitarios .
Ejemplos de innovación en el servicio público
Diseñar un servicio público que sea adecuado para su propósito también significa abordar la falta de inversión en habilidades en el lugar de trabajo para revertir la alta rotación y la escasez de personal en los servicios públicos. Ejemplos recientes muestran el impacto en servicios como el Servicio Nacional de Salud, la educación, el gobierno local, la atención social para adultos y el Servicio Penitenciario (Comité de Servicios Públicos de la Cámara de los Lores,2022 , pág. 7). De manera similar, eliminar las barreras estructurales del servicio público que limitan e inhiben a los trabajadores del servicio público para innovar impacta en sentimientos de impotencia que bloquean la creatividad. La alineación de la innovación del servicio público significa colocar a las personas en el centro de un compromiso más fuerte para invertir en habilidades de servicio público de mayor nivel y aumentar los salarios competitivos. Implementar un trabajo flexible e híbrido para garantizar que los trabajadores del servicio público respondan y satisfagan las necesidades cambiantes de las diversas comunidades locales y la demanda de los usuarios. Inculcar estos valores ha comenzado a aumentar la competencia por el talento y, además, invertir en culturas institucionales integradas que fomenten un sentido de conectividad y pertenencia. Los beneficios de los modelos integrados promueven culturas basadas en la confianza y el valor que pueden equipar a las fuerzas laborales con habilidades «receptivas», «sostenibles» y «flexibles» para incentivar carreras de servicio público basadas en recompensas. Estudios comparativos en los EE. UU., Canadá y Singapur muestran que los gobiernos de todo el mundo se enfrentan a una «guerra por el talento» (Hunt,2023 , pág. 1).
Las conceptualizaciones de modelos de innovación del servicio público han comenzado a filtrarse a través del servicio público que adopta características de diversidad, equidad e inclusión (CPI,2024 ). Los puntos de vista sugieren que estos aspectos pueden facilitar que las instituciones de gobernanza pública y democracia ‘reimaginen’ el servicio público (CPI,2024 ). Un ejemplo de reimaginación del gobierno del Centro para el Impacto Público sugiere« un compromiso de centrar las voces de la comunidad históricamente subrepresentadas en todo el trabajo que hacemos» (CPI,2024 ). Además, sugieren que esto se puede lograr mediante la combinación de ecosistemas de aprendizaje en acción y de construcción de sentido. En primer lugar, la construcción de sentido es un medio para «crear un espacio para escuchar y explorar el significado más allá de los límites habituales» (Brown,2021 ). En nuestros estudios anteriores sobre una nueva empresa pública y un lugar local, proponemos la remunicipalización como un medio para lograr beneficios colaborativos mediante la construcción del empoderamiento de la comunidad con los gobiernos locales «recuperando el control» (Fenwick y Johnston,2020a ). Esta no es una transición fácil, ya que el servicio público sufre recortes financieros implacables. En segundo lugar, Hunt (2023 ) basándose en entusiastas del «aprendizaje en acción» como Revans (1980 ) propone un conjunto de herramientas para resolver problemas del mundo real. Hunt (2023 ) expresa el aprendizaje en acción en términos de ‘una mentalidad experimental e iterativa que acepta el fracaso y reconoce oportunidades para adaptarse’ (véase también Brown,2021 ). Los estudios de casos experimentales realizados por la Agencia Nacional Finlandesa de Educación en colaboración con el Centro de Impacto Público proponen el aprendizaje en acción como una «metaestrategia» práctica para «permitir que los actores locales se desempeñen mejor». Estos estudios reconocen que los «sistemas de aprendizaje humano» son un sustituto de las formas de gestión pública centralizadas y de arriba hacia abajo. La teoría de los sistemas de aprendizaje humano también propone la co-creación de conocimiento mediante la participación de una diversidad de participantes para la resolución de problemas complejos de servicios públicos. En relación con esto, la participación en un «diálogo entre múltiples partes interesadas» para promover la capacidad de aprendizaje y reaprendizaje permanentes para promover la renovación del servicio público y explorar ideas audaces (ibid.).
El lado humano del servicio público
Es necesario reinvertir en el lado humano del servicio público para mejorar las habilidades de la fuerza laboral y promover la innovación con el fin de revitalizar y renovar las estrategias de contratación y retención del servicio público.
Como se mencionó anteriormente, un enfoque centrado en el ser humano para el servicio público reconoce la importancia de la buena gobernanza y las necesidades de los gerentes públicos para lograr soluciones mediante la participación de la población local en el diseño de los servicios públicos. La teoría de la gestión pública enfatiza que aumentar el desempeño de las instituciones de servicio público puede servir mejor a las comunidades locales. Invertir en habilidades de liderazgo en el servicio público a través del «poder blando», como lo expresó Sandford (2018 ) reconoce, puede permitir a los alcaldes elegidos directamente demostrar legitimidad democrática e influencia más allá de los límites de las estructuras organizacionales si quieren afirmar autoridad y responsabilidad legales. Adquirir una combinación de habilidades blandas y duras puede mejorar la productividad y aumentar la capacidad de liderazgo (Ibid.). Las habilidades blandas se caracterizan por rasgos de personalidad. Las habilidades duras se alinean con entornos rígidos y basados en tareas de alta presión y se caracterizan por estilos de liderazgo autocráticos y transaccionales (Ibid.). Estas habilidades se adquieren a través de la educación superior. A diferencia de las habilidades duras en el lugar de trabajo, las habilidades blandas se asocian con la tutoría, el entrenamiento y la capacitación en el trabajo. Las habilidades blandas se desarrollan a través de la comunicación, el trabajo en equipo, el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la gestión del tiempo (Ibid.). Además, las habilidades blandas se caracterizan por estilos de liderazgo transformacionales, democráticos y auténticos que mejoran las estrategias de investigación y desarrollo del servicio público que vuelven a capacitar a los trabajadores (Ibid.). La reasignación del talento más cerca de las comunidades locales y las áreas que necesitan desarrollo subraya la mejora del servicio público para captar grupos desfavorecidos y de difícil acceso.
La inversión en habilidades interpersonales «blandas» para promover un servicio público más sostenible y receptivo puede abrir canales de comunicación, mientras que las oportunidades basadas en el lugar apuntan a promover el servicio público por diseño. Estas estrategias involucran a las partes interesadas en la resolución de problemas basada en datos para agilizar los sistemas de toma de decisiones.
La previsión de riesgos e incertidumbre a través de estrategias de respuesta rápida y planificación de la preparación puede proporcionar una manera de afrontar desafíos complejos de servicio público a futuro. En nuestra investigación original con las autoridades combinadas en Inglaterra (Fenwick y Johnston,2020b ), encontramos evidencia de que los alcaldes metropolitanos utilizan «habilidades blandas» para estimular la participación ciudadana y la asociación para asegurar acuerdos de financiamiento para el crecimiento verde. Estas tácticas son un mecanismo para promover culturas inclusivas e inspirar soluciones audaces e innovadoras para diversas prácticas de servicio público. Estas habilidades blandas de liderazgo «audaces» y más audaces estimulan nuevos caminos hacia las infraestructuras verdes.
Para modificar las actitudes hacia el servicio público, Luthans et al. (2014 , p. 191) proponen inspirar positividad y una actitud de «se puede hacer» mediante el aprovechamiento de «culturas de positividad». Para mejorar la resolución de problemas y crear interacciones más positivas, generan una tipología de capitales de cuatro etapas que incluye psicológico, económico, humano y social, y flexibilidad y adaptabilidad (ibid.).
Al observar cada activo por separado, sus hallazgos revelan que
el capital psicológico ajusta las creencias a través de actitudes, comportamiento y desempeño progresivos para recuperar «la esperanza, la resiliencia de la eficacia y el optimismo».
El capital económico mejora el pensamiento espiritual, crítico y analítico de «lo que tienes».
El capital humano para avanzar en «lo que sabes».
Finalmente, el capital social va más allá de «a quién conoces» (ibid.).
Por lo tanto, las culturas de positividad inculcan felicidad y bienestar en las estrategias laborales para desafiar las culturas laborales más perjudiciales de alta rotación que fomentan el sesgo y obstaculizan la productividad. De manera similar, las culturas de positividad crean espacios seguros para el aprendizaje y desaprendizaje individual para descartar viejos patrones de comportamiento. Esta perspectiva favorece el lado humano del servicio público mediante la reforma del valor propio, la autoconciencia, la automotivación, el autooptimismo y la autoorientación. Estos valores se alinean con las fuerzas internas y externas en pugna del riesgo y la incertidumbre. Desarrollos como los que proponen Park y Shapira (2017 ) articulan, se encuentran en la combinación de nuevas formas de toma de decisiones que son fundamentales para racionalizar el riesgo. Los autores distinguen entre «riesgo», que según ellos «es la situación en la que los resultados de la decisión y sus probabilidades de ocurrencia son conocidos por el tomador de decisiones» e «incertidumbre», que según ellos «es la situación en la que dicha información no está disponible para el tomador de decisiones» (ibid.).
La revolución del servicio público a través de la tecnología basada en datos
Para acelerar la velocidad de cualquier revolución de los servicios públicos, una fuerza laboral preparada para el futuro con rostro humano significa aprovechar las oportunidades mediante el aprovechamiento de la tecnología y las plataformas de inteligencia artificial que benefician a los ciudadanos y garantizar servicios más rentables. La habilitación de nuevas inversiones tecnológicas basadas en datos puede impulsar la conectividad de los trabajadores y mejorar las nuevas formas de trabajo. Esto requiere una mayor transparencia, eficiencia y accesibilidad para demostrar la preparación para el servicio público. Estas plataformas de comunicación pueden agilizar los flujos de trabajo, mejorar las habilidades de alfabetización informática y facilitar el intercambio de conocimientos mediante la adopción de software informático basado en la nube. Las habilidades tecnológicas también pueden mejorar los servicios públicos centrados en el ser humano. A pesar de esto, la llamada economía «gig» no ha logrado abordar las brechas crecientes en las habilidades técnicas. Los estudios comparativos muestran que la inversión en industrias creativas e intensivas en conocimiento puede prosperar en la economía gig. Petrigilier et al.2018 ), escribiendo para la Harvard Business Review, concluyó que «el éxito en el trabajo temporal se logra con un equilibrio entre viabilidad y vitalidad». Sus observaciones también ilustran que la inaccesibilidad es una preocupación de los trabajadores del servicio público. Estas preocupaciones exigen que las instituciones públicas faciliten servicios de bienestar conectando a los trabajadores en cuatro aspectos clave, entre ellos:
Lugar, rutinas, propósito y personas. Lugar, en forma de espacios de trabajo idiosincrásicos y dedicados, que permiten un fácil acceso a las herramientas de los oficios de sus propietarios;
Rutinas que agilizan el flujo de trabajo e incorporan el cuidado personal;
Un puente entre los intereses y motivaciones personales y una necesidad en el mundo;
Personas a las que recurren en busca de seguridad y aliento (ibíd.).
Petrigilier y otros.2018 ) ilustran la conexión de los trabajadores independientes para sostener la productividad del servicio público y las medidas de gestión del desempeño. Esto, sostienen, puede contrarrestar la ansiedad y generar mayores beneficios que mejoren la creatividad y el crecimiento. Asimismo, la subcontratación de trabajadores puede aumentar la productividad. Además, advierten que la transferencia de servicios públicos a servicios privados corre el riesgo de perder conocimientos y habilidades de gestión pública, lo que debilita la responsabilidad centrada en el ser humano por el servicio público. Más prometedora es la co-creación de conocimientos que puede dispersar el riesgo, mientras que la subcontratación puede desencadenar contratos de servicio público precarios que conducen a la inseguridad laboral.
Observaciones finales
Este nuevo artículo sobre desarrollo contribuye a los debates sobre la innovación en el servicio público al considerar cómo contratar y retener un servicio público adecuado para su propósito mientras opera en un contexto complejo, incierto y volátil VUCA. Años de inversión insuficiente en habilidades y talentos del servicio público resaltan la necesidad de realizar una transición desde una fuerza laboral obsoleta, burocrática y basada en reglas a una fuerza laboral basada en valores.
Estas «culturas de positividad», como lo describe la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (2021 ) sugieren que son una oportunidad para reclutar líderes y personal calificado. Se trata de un intento de superar las estrategias de contratación de «talla única» para fomentar la igualdad, la diversidad y la inclusión en los servicios públicos. Estas estrategias reconocen que los enfoques centrados en el ser humano son la base del diseño conjunto de los servicios públicos. Estas estrategias promueven un trabajo más significativo y con un propósito en el que los empleados trabajan de forma autónoma y se confía en que logren resultados (OCDE, 2021).2021 ). Los estilos de gestión de servicios públicos basados en competencias pueden evaluar las brechas de habilidades y alinearse con los planes de sucesión para promover el cambio cultural. Sin embargo, existen posibles desventajas de la autonomía en términos de «inestabilidad laboral, intensificación del trabajo, estilos de vida adictos al trabajo… a través de la proliferación de objetivos a corto plazo y auditorías» (Legge,2007 , pág. 131).
Para el éxito futuro de un servicio público adecuado es fundamental promover estrategias de contratación inclusivas que inviertan en los trabajadores y les proporcionen habilidades transferibles, flexibles y adaptables. Se necesita más investigación para reconocer el estado actual del liderazgo basado en valores del servicio público en la capacitación de la fuerza laboral del servicio público. En el Reino Unido, un libro blanco de la Cámara de los Lores de 2022 prioriza los servicios públicos altamente integrados como necesarios para abordar «el envejecimiento de la población, los servicios para los jóvenes y las crecientes necesidades de salud y atención a los adultos». Se requiere innovación en el servicio público para adaptar las mentalidades existentes mediante la realización de modelos de planificación estratégica deliberada para garantizar que la prestación de servicios públicos esté más plenamente integrada. Asimismo, es necesario el compromiso con las comunidades locales para garantizar que los conocimientos locales se integren en el diseño, la planificación de la fuerza laboral y la prestación de servicios públicos (Bason,2018 ). Esto significa brindar oportunidades significativas para que los usuarios del servicio público compartan sus experiencias vividas en los marcos de toma de decisiones que los afectan como usuarios clave de un servicio público.
Los responsables de las políticas deberían preocuparse más por implementar estrategias más amplias de asesoramiento y salud emocional para el bienestar que protejan mejor a los empleados del servicio público afectados por riesgos. Por ejemplo, hay lecciones que aprender del caso de la Oficina de Correos del Reino Unido, que es un importante servicio público, a pesar de su privatización, y ofrece un enfoque comunitario vinculado al transporte público y los servicios minoristas locales, especialmente en las zonas rurales del país. La condena injusta de cientos de empleados de la Oficina de Correos mediante el funcionamiento de un sistema de software defectuoso llamado «Horizon» (suministrado por socios privados Fujitsu) condujo a encarcelamientos injustos, pérdidas financieras, vergüenza pública, pérdida de salud física y mental y de medios de vida y, lamentablemente, casos de suicidio, ya que el problema del software no se reconoció adecuadamente ni se tomó ninguna medida al respecto. En este caso, los funcionarios públicos no recibieron apoyo ni se les creyó. Esto plantea importantes preocupaciones para la contratación de servicios públicos en el futuro. Además, ilustra la necesidad de mejorar la comunicación con los trabajadores y los mecanismos de retroalimentación para expresar sus preocupaciones.
Por último, la contratación y la retención en el servicio público se han caracterizado durante mucho tiempo por las brechas de género y de remuneración. Junto a esto, existen tensiones que vinculan el «cuidado» (bienestar) y el «control» (rendimiento y rendición de cuentas) (Legge,2005 ). Para reflejar estas funciones cambiantes del servicio público, el CIPD (2024) señala que en 1931 el Instituto de Bienestar Industrial cambió su nombre a Instituto de Gestión Laboral. Este cambio del cuidado al control ilustra la necesidad de preparación institucional, pero también incita a cierta cautela al hablar de un reclutamiento efectivo en la actualidad. También señala algunos problemas con el tema de esta revista sobre el reclutamiento «adecuado para el propósito»: ¿cuál propósito? ¿el propósito de quién?
JAMA. Publicado en línea el 31 de enero de 2025. doi:10.1001/jama.2025.1218
Durante el período de transición posterior a las elecciones presidenciales de noviembre de 2024, la pregunta que persistía era si las polémicas propuestas que se habían lanzado durante la campaña eran mera retórica o intenciones políticas serias. La primera semana de la nueva administración borró cualquier duda de que los candidatos decían lo que decían. Una serie de medidas ejecutivas conmocionaron a las comunidades científica, médica y de salud pública.
El presidente retiró a Estados Unidos de la Organización Mundial de la Salud y del Acuerdo de París sobre el clima; congeló la contratación federal; terminó los programas de diversidad, equidad e inclusión (DEI); y rechazó formalmente las identidades de género/sexuales distintas del sexo biológico. 1
Los sitios web federales dejaron de funcionar, en particular los relacionados con la salud reproductiva, la DEI y los derechos de lesbianas, gays, bisexuales, transgénero y queer (LGBTQ). 2
Se suspendió la publicación del Informe Semanal de Morbilidad y Mortalidad , y la Administración de Alimentos y Medicamentos eliminó de su sitio web información destinada a fomentar la inscripción de personas de minorías raciales y étnicas en ensayos clínicos. 3 , 4
El presidente Trump revocó las órdenes ejecutivas de la era Biden sobre Medicaid y la Ley de Atención Médica Asequible (ACA), los costos de los medicamentos recetados, la salud pública y el medio ambiente, la preparación para pandemias, la fuerza laboral de salud pública y la salud de los trabajadores.
El Departamento de Salud y Servicios Humanos prohibió la comunicación externa en sitios web, comunicados de prensa o redes sociales; apariciones públicas; y viajes. Los Institutos Nacionales de Salud (NIH) cancelaron secciones de estudio y reuniones del consejo asesor y rescindieron ofertas de trabajo. 5
Los nuevos funcionarios designados por motivos políticos hicieron planes para eliminar la “ideología” de la cartera de investigación de los NIH, reorganizar los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades y la Administración de Alimentos y Medicamentos, y examinar los informes científicos antes de su publicación. Todo esto en la primera semana.
La profesión (sociedades científicas, médicas y de salud pública, revistas, instituciones académicas y organizaciones de apoyo) debe decidir rápidamente cómo responder o si hacerlo. La profesión es diversa. Algunos de sus miembros votaron por Trump y sin duda apoyan al menos partes de esta agenda, y su respuesta a los acontecimientos recientes puede ser positiva.
Muchas instituciones permanecerán en silencio, sintiendo la responsabilidad (o la obligación legal) de permanecer imparciales. Algunos profesionales ven los desafíos actuales como una oportunidad para un cambio positivo. Su plan es encontrar temas que beneficien a todos y que atraigan el apoyo bipartidista y proponer soluciones de compromiso que puedan ser aceptadas por ambos partidos, como abordar la epidemia de opioides y las enfermedades crónicas, promover la salud infantil y cerrar la puerta giratoria entre el gobierno y la industria. Algunos programas planean pasar desapercibidos al no llamar la atención, eliminar el lenguaje y las siglas “objetables” (por ejemplo, DEI) de los sitios web y documentos y revestir los proyectos con ropa políticamente aceptable. Dependiendo del tema, estas adaptaciones son razonables y, en las circunstancias adecuadas, podrían ser muy productivas.
Sin embargo, ¿hay un punto en el que ya no es apropiado que la medicina y la salud pública se pongan de acuerdo? ¿Bajo qué condiciones debe la profesión mantenerse firme y oponerse enérgicamente a las políticas problemáticas o a la desinformación? Se espera que la comunidad científica respete los diversos puntos de vista, pero en última instancia, todos comparten la responsabilidad profesional de oponerse a las políticas que amenazan la salud de los pacientes o de la población. Condonar políticas que la profesión sabe que comprometerán la salud (o permanecer en silencio y mirar hacia otro lado) es ser cómplice de poner en riesgo la salud de la población.
¿Cómo sabemos dónde trazar el límite y cuándo es el momento de resistir? La piedra de toque debe ser la ciencia, la evidencia de una investigación rigurosa, publicada y revisada por pares. Debemos trazar el límite cuando la ciencia es clara en cuanto a que una política aumentará el riesgo de enfermedad, complicaciones o muerte prematura.
Por ejemplo, la ciencia es clara en que las vacunas infantiles salvan vidas. 6 Antes de las vacunas, miles de niños morían cada año por enfermedades infecciosas como la poliomielitis. En uno de los mayores logros de salud pública del siglo XX, la inmunización de los niños prácticamente erradicó estas enfermedades. Los médicos ahora rara vez se enfrentan a enfermedades prevenibles mediante vacunas, pero saben por la ciencia que los brotes volverán y se cobrarán vidas nuevamente si la población pediátrica pierde la inmunidad colectiva. Esto último es probable si los políticos siembran dudas sobre la seguridad de las vacunas, los padres buscan exenciones y las escuelas relajan los requisitos de inmunización. La profesión sabe que esto pondría a los niños en riesgo y debe resistir firmemente.
La ciencia es clara en cuanto a que los esfuerzos por ampliar la cobertura de los seguros de salud (en particular la ACA y la ampliación de Medicaid) mejoran los resultados, 7 pero se espera que la nueva administración ponga fin a los subsidios de la ACA y encuentre formas de limitar la cobertura y la inscripción en Medicaid. Los tribunales pronto se pronunciarán sobre Braidwood Management Inc v Becerra , que cuestiona la constitucionalidad del Grupo de Trabajo de Servicios Preventivos de Estados Unidos y eliminaría la cobertura de servicios preventivos exigida por la ACA. 8Si los demandantes ganan, los pacientes perderán el acceso gratuito a las mamografías, las colonoscopias, las vacunas y los anticonceptivos. Esto afectaría desproporcionadamente a las poblaciones de bajos ingresos, reduciendo la cobertura de vacunación, aumentando los embarazos no deseados, retrasando la detección del cáncer y otras enfermedades y aumentando la mortalidad. La postura adecuada de la profesión sobre estas políticas debería ser obvia.
La ciencia es clara en cuanto a que las disparidades raciales y étnicas en materia de salud son reales, que cuestan vidas y que se perpetúan por estructuras e instituciones de la sociedad que sistemáticamente perjudican a las poblaciones pertenecientes a minorías raciales y étnicas. Las elecciones y las guerras culturales no cambian esa realidad. Las políticas que niegan la existencia misma de las disparidades raciales y étnicas, prohíben mencionar el racismo por su nombre o prohíben los esfuerzos del gobierno, la atención médica y el sector privado para reducir las disparidades aumentarán previsiblemente la morbilidad y la mortalidad y la profesión debería oponerse a ellas.
Independientemente de la postura que se adopte respecto del aborto, la ciencia es clara en que restringir el acceso a los servicios de salud reproductiva empeora los resultados. 9La ciencia también es clara en que la identidad sexual y de género son distintas del sexo biológico, que ninguna de ellas es una cuestión de elección personal y que la discriminación contra la población LGBTQ perjudica la salud física y mental. Las políticas que reconocen únicamente el sexo biológico o que se oponen a la atención de afirmación de género o a los esfuerzos por proteger a las poblaciones LGBTQ, como la población juvenil transgénero altamente vulnerable, deben ser rechazadas con la misma vehemencia que las amenazas a cualquier población.
La ciencia es clara en cuanto a que ciertos agentes ambientales son nocivos. La profesión debe oponerse a los esfuerzos por levantar las regulaciones sobre las industrias que fabrican o emiten estos agentes porque aumentarán la exposición pública y el riesgo de enfermedades. La ciencia sobre el cambio climático no podría ser más clara, y la evidencia de sus consecuencias adversas para la salud aumenta cada día. La profesión no puede quedarse de brazos cruzados mientras la nueva administración pone a ejecutivos de la industria petrolera a cargo, expande la producción de combustibles fósiles y se opone activamente a las alternativas de energía renovable.
Para que la ciencia sirva de guía a la hora de tomar decisiones, la profesión debe defender la ciencia misma. Debe oponerse a la interferencia partidista o ideológica en la investigación científica independiente y en las decisiones sobre financiación de la investigación. La profesión debe oponerse a la censura de los datos publicados por los organismos gubernamentales y a cualquier manipulación de la composición y las conclusiones de los comités asesores científicos en los que confían los responsables de las políticas y el público.
En definitiva, los políticos y el público tienen la libertad de ignorar los consejos médicos y aplicar políticas que comprometan la salud y la seguridad, y es probable que lo hagan, pero esto no exime a la profesión de su responsabilidad de poner en claro los peligros. En la cabecera del paciente, el respeto a la libertad de los pacientes para tomar sus propias decisiones no exime a los médicos de la obligación de presentar información adecuada para que puedan tomar decisiones informadas y de desaconsejar las opciones que, en su opinión, harán más daño que bien. El deber hacia la población no es diferente.
Independientemente de la popularidad o de los poderosos intereses que estén detrás de una política, la responsabilidad de la profesión es hablar cuando la ciencia demuestra claramente que amenazará la salud o la seguridad. El silencio no es una opción.