En la argentina los que toman decisiones políticas proponen incertidumbre, y procastinación, que pase el tiempo, sin abordar los problemas centrales, estirar la mecha, pero se agranda la bomba, nunca se proponen rumbos estratégicos que proyecten mejoras sociales más allá de donde alcanzan la mieles temporales del poder y su construcción auto perpetuadora, en el círculo vicioso del cargo electivo, el financiamiento del acceso y el mantenimiento del espacio para que nada cambie. Es que, para tener poder en Argentina, hay que invertiro conseguir inversores, de ese financiamiento poco trasparente demostrado surgen las campañas electorales, la contratación de encuesta, la asistencia a programas periodísticos. Cuál es la tasa de retorno de la inversión de ese riesgo, menor a cuatro años. A juzgar por las declaraciones juradas, ofrecen crecimientos patrimoniales de los políticos, muy positivos, demasiado abultados, es la inversión más rentable en el horizonte financiero. «no les cierra el blanco».
La política no cambiará hasta que esto no quede en claro y exista transparencia en el financiamiento de «la política». Hoy el reparto está en el loteo de las cajas, para hacer sostenible, sustentable y solvente el poder para que nada cambie, excepto la vida de los «políticos».
Entonces siempre, el que acceda a esas posiciones tiene que devolver el crédito que hacen los inversores en su carrera a la figuración pública. es un negocio con riesgo, porque depende de un ejercicio definido por un conteo de sufragios libres, o no tanto, ya que están inducidos, por una realidad solo en testimonio fílmico publicada o por redes, haciendo que esto se distancie de los problemas reales de las personas que deambulan por la sociedad dirimiéndose en la pobreza, en arañar un empleo formal, en que los bienes no tienen valor, y la industria contenta porque se puede producir con ineficiencia y mano de obra en dólares la más baja de América latina. El financiamiento de las carreras políticas son pagarés que se pagan con intereses, no del pueblo sino de los empresarios.
Eso provoca que no se implementen soluciones orientadas al desarrollo, sino al posicionamiento electivo cada dos años, y a la salvación de expedientes tribunalicios que acosan a la mandataria. Que suerte que tienen estos políticos y militantes que no quieren cambiar el mundo, ni les preocupa y cobran por hacerlo.
El objetivo es sostener un nombre. Una referencia. Una facción. Llenos de mentiras y falacias. Nunca dice lo que va a realizar. Que hará con el campo, la carga impositiva o la industria. Las instituciones. La inflación. La justicia. El empleo formal. La salud, que modelo, que reforma. la educación, con que escuelas y educadores. Incertidumbre, despidos y cierres, pase a la informalidad. De eso No se discute. No hay dialogo. No se explicitan propuestas. Generan falsas epopeyas. Batallas sin olor a pólvora. Guerras de utilería. Doble vara. Al enemigo ni justicia, odio. Lógica binaria amigos y enemigos. Falta de cultura de trabajo. Falsas libertades.
Existía un lema en nuestro partido, donde surge una necesidad hay un derecho, (cuestionable por cierto) pero parece que lo olvidamos, la marginación de los pobres, la falta de vivienda, de trabajo, de acceso a la salud, a una educación pública de calidad y gratuita, garantía de ascenso social. Las agendas, los problemas son de la construcción del poder, y de evitar que avancen causas judiciales. Empresarios corruptos que desfilaron por los testimonios de una causa diciendo a quién y cuanto daban de su facturación, funcionarios corruptos ya juzgados y encarcelados, que tiraron bolsos al convento y luego se arrepintieron, narcotráfico y violencia, nada importa, solo darles elación a los pobres del conurbano para que ganen la elección o conserven un reducto en la provincia de Buenos Aires y desde allí decidan el destino productivo de La Pampa, Mendoza, Río Negro, San Luis, Córdoba, San Juan etc.
No quiero denostar por hacerlo pero cuando busco compensación, y ver lo que se hizo bien, no lo encuentro.
Nos están generando desazón, tristeza, un deterioro del humor social increíble, para darnos miedo, siempre se puede estar peor, y la única que puede salvarnos es ella, pero para ello hay que sobreseerla……..
Humor social que asfixia, hartazgo y pesimismo, no da ganas, nunca lo vivimos así, estamos peor con la pandemia sin vacunas, crecimiento exponencial de casos y encierro, de falta de esperanza, y solo buscar emigrar o ser político, de trabajar ni hablemos. De empleo formal tampoco. Cuando surge una actividad que puede generar divisas y tener una balanza externa positiva la atacamos, la bloqueamos o pedimos lo que no está pactado hasta tomando el ministerio de trabajo, sin hacer nada, no existen las instituciones. La inflación que nos aniquila los sueños. «Hace rato que no andaba por acá y veo que inventaron que el gobierno creará una Subsecretaría de ‘resiliencia’. ¡Ja, ja! ¿A quién se le ocurrió el chiste?» Estuvimos a punto de crear un ámbito público para mejorar ese humor social. Tengo una hipótesis, con un poco de crecimiento y disminución de la inflación, el miedo a la sociedad, para que voten continuidad. Esto es una campaña del miedo.
Por último, lo que único que no se ajustó fue la política, ejecutivo, judiciales, congresistas, embajadores, viajes al exterior, encuestas, sostener empresas deficitarios, eventos que no le interesan a nadie, aumento de las tarifas y recortes en educación-salud.
Impact of direct hand hygiene observations and feedback on hand hygiene compliance among nurses and doctors in medical and surgical wards: an eight-year observational study H. Ojanpera¨a, *, P. Ohtonen b , O. Kanste a , H. Syrja¨la¨c
Introducción
La Organización Mundial de la Salud (OMS) recomienda el monitoreo de «Mis cinco momentos» para la higiene de las manos (HH) mediante la observación directa durante la atención rutinaria del paciente y constituye una medida crítica para la prevención de las infecciones asociadas a la atención médica (HAI) [[1]]. De acuerdo con las recomendaciones de la OMS, los frotamientos de manos a base de alcohol que contienen 70% (volumen / volumen) de etanol (probado de acuerdo con la Norma Europea, EN 1500) se usan generalmente en hospitales para HH en salas y clínicas ambulatorias. La longitud de frotamiento de manos recomendada por la OMS es de 20 a 30 s, lo que requiere el volumen aproximado de 1,6 o 3,2 ml de frotamiento de manos dependiendo del tamaño de las manos [[2]]. Una observación directa permite evaluar las tasas de cumplimiento para todos los momentos de higiene de manos de la OMS, y esto se ha considerado como el estándar de referencia para monitorear el cumplimiento de la higiene de manos (HHC) [[3]].Es bien sabido que existen diferencias entre el HHC de los médicos y las enfermeras [4, 5, 6]. En particular, las altas cargas de trabajo, las actividades con un alto riesgo de contaminación cruzada y el escepticismo sobre la efectividad de la HH en la reducción de las HAI se han identificado como determinantes de la HH deficiente entre los médicos [[7]]; la falta de tiempo y el olvido se han identificado como barreras para una buena HH entre las enfermeras [[8]]. Las enfermeras no solo demuestran un HHC más alto que los médicos, sino que también tienen más momentos de HH durante sus turnos cuidando a los pacientes [[9]]. Se ha estimado que las enfermeras son responsables del 71% de los contactos de los pacientes, mientras que la proporción correspondiente para los médicos es del 10% [[10]]. Por lo tanto, se puede esperar que las tasas de HHC de las enfermeras tengan un impacto importante en la prevención de las HAI, especialmente en las salas. Para obtener información sólida sobre las IAH, generalmente se utilizan los estudios de incidencia basados en los días de paciente o dispositivo. Un enfoque alternativo es utilizar estudios de prevalencia, que describen el porcentaje de las infecciones en un determinado punto de tiempo o período. Son más fáciles de realizar, pero no son tan precisos para el monitoreo, por ejemplo, HHC [[11]].Nuestro estudio longitudinal anterior, que cubrió 2013-2019, demostró que la HHC entre los trabajadores de la salud mejoró a nivel hospitalario después del uso de observaciones directas y retroalimentación [[12]]. Además, la incidencia de HAIs disminuyó cuando el HHC mensual había superado el 80% durante dos años. El propósito de este estudio fue explorar cómo la observación directa y la retroalimentación influyen en la HHC entre enfermeras y médicos en salas médicas y quirúrgicas. También nos interesaba determinar si cualquier cambio en el HHC en estas salas afectaría la incidencia de HAIs.
Métodos
Diseño y entorno del estudio
Este estudio observacional longitudinal se realizó en el Hospital Universitario de Oulu, un centro de atención terciaria en el norte de Finlandia, entre mayo de 2013 y diciembre de 2020. El hospital de 607 camas proporcionó 159,828 pacientes-día de atención (excluyendo psiquiatría) en 2020. Un total de 2841 personal de enfermería y 653 médicos trabajan en el área somática, incluyendo 784 personal de enfermería y 179 médicos en el área médica y 1492 personal de enfermería y 356 médicos en el área quirúrgica. Las seis salas médicas, que incluyen un total de 172 camas, son para pacientes cardíacos, neurológicos, de pulmón, cáncer y hematológicos, así como pacientes con infecciones. Las siete salas quirúrgicas consisten en cirugía cardiovascular y vascular, cirugía gastrointestinal, neurocirugía, ortopedia, cirugía plástica y urología, ortopedia reumática, cirugía articular artificial, cirugía de tiroides y enfermedades de oído, nariz y garganta, con un total de 201 camas. Desde 2013, 42 enfermeras capacitadas en control de infecciones han realizado observaciones directas regulares de HHC en estas 13 salas para mejorar HHC entre los trabajadores de la salud. Las variables registradas en la base de datos eRub durante cada observación incluyen la duración del frotamiento de la mano (segundos), los momentos observados de los cinco momentos de la OMS para HH, es decir, # 1 antes de tocar a un paciente, # 2 antes de un procedimiento limpio o aséptico, # 3 después del riesgo de exposición a fluidos corporales, # 4 después de tocar a un paciente y # 5 después de tocar el entorno del paciente, la descripción del trabajo de la persona observada (enfermera o médico), y el barrio. Este proceso se describe con más detalle en nuestro estudio anterior [[12]].
Datos de cumplimiento de la higiene de las manos
Los datos observacionales de higiene de manos se capturaron de la base de datos eRub [[1],[2]]. Estos datos se resumieron según el tipo de trabajador sanitario (enfermera o médico), la ubicación de la sala y el momento o momentos de los cinco momentos de la OMS para la HH. El HHC se calculó a nivel trimestral o anual como el número de oportunidades correctas de HH dividido por el total de oportunidades observadas. La sala de pacientes se describió como una sala médica o quirúrgica.
La incidencia de infecciones asociadas a la asistencia sanitaria
La incidencia de HAIs se determinó mediante el análisis del sistema de historias clínicas del hospital. El hospital del estudio cuenta con un programa electrónico semiautomático de control de incidencias que está vinculado a todas las bases de datos electrónicas del hospital [[13]]. Por lo tanto, cuando un paciente comienza a tomar un antibiótico, el programa abre automáticamente un cuestionario que el médico (s) debe completar. La pregunta clave que debe responderse es si el agente antimicrobiano (s) está siendo prescrito para el tratamiento de una HAI que ha comenzado en el hospital del estudio o para una infección que ha comenzado en la atención ambulatoria. Cada sala tiene dos enfermeras que actúan como enfermeras de enlace de control de infecciones; como tales, han sido entrenados para verificar todos los inicios registrados de tratamiento con antibióticos después de que el paciente haya sido dado de alta. En este estudio, las HAI se clasificaron de acuerdo con una versión modificada de los criterios de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos [[14]]. Se analizó la incidencia de IAH por 1000 pacientes-día. La incidencia de HAIs se calculó sobre bases anuales, trimestrales y mensuales.
Análisis estadístico
Se utilizó un modelo de regresión de Poisson para calcular los cocientes de tasas (CR), incluido el intervalo de confianza del 95%, para el cambio en la incidencia. Los logaritmos naturales de pacientes-años se incluyeron como parámetros de compensación al calcular los RR para la incidencia. Se realizó un análisis de regresión logística multivariable para calcular los odds ratios (OR) ajustados para el HHC. La desinfección de manos (sí/no) se asignó como la variable dependiente. Las variables independientes fueron el tipo de oportunidad según la OMS (momentos 1-5; Referencia M2), profesión (enfermera o médico; referencia), año (2013-2020; referencia 2013) y tipo de sala (médica o quirúrgica; referencia). Ward se estableció como un efecto de racimo, es decir, se asumió que dentro de las salas los cambios de HHC eran más pequeños que entre las salas. Todas las variables fueron incluidas en el modelo. Los odds ratios, los intervalos de confianza (IC) del 95% y los valores de P se presentan como resultado para el análisis de regresión logística. Se calculó el coeficiente de correlación de Pearson (r), mientras que los valores de P de dos colas se informan en el texto. En los análisis se utilizaron los programas estadísticos SAS (versión 9.4, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) y SPSS (Versión 26.0, IBM Corp., Armonk, NY, USA).
Consideraciones éticas
De acuerdo con la Ley de Investigación Médica (488/1999), no se requiere la aprobación del comité de ética local en un estudio basado en registros que no procesa información identificable.
Resultados
Entre 2013 y 2020, se registraron un total de 31,010 eventos de HH en las salas médicas y quirúrgicas estudiadas (24,614 y 6396 eventos para enfermeras y médicos, respectivamente). Entre las enfermeras, 8496 de los eventos ocurrieron en salas médicas y 16,118 eventos ocurrieron en salas quirúrgicas. Los números correspondientes para los médicos fueron 1950 y 4446, respectivamente. En cuanto a los cinco momentos de la OMS, el momento 4 (después de tocar a un paciente) fue el evento de HH más observado entre las enfermeras en salas médicas (N = 2201) y quirúrgicas (N = 4341), así como entre los médicos en salas médicas (N = 796); por el contrario, el momento 1 (antes de tocar a un paciente) fue el evento más observado para los médicos en las salas quirúrgicas (N = 1524).Se observó una mejoría en la HHC tanto en las salas médicas como en las quirúrgicas (Tabla I, Figura 1, Figura 2): en las salas médicas, las tasas de HHC aumentaron un 10,8%, del 86,2% (IC del 95%: 84,0–88,1) en 2013 al 95,5% (94,1–96,6) en 2020; y en las salas quirúrgicas el 32,7%, del 67,6% (65,3-69,9) al 89,7% (88,3-90,9). La mediana del tiempo anual de frotamiento de manos disminuyó de los 25 s basales (rango intercuartílico: 16-31) en 2013 a 18 s (15-23) en las salas médicas, y de los 20 s basales (12-30) en 2013 a 19 s (15-25) en las salas quirúrgicas (Tabla I).
Tabla I Observaciones de higiene de manos, cumplimiento y tiempo de frotamiento de manos en salas médicas y quirúrgicas entre 2013 y 2020 en un hospital universitario finlandés
Barrios/año
No. de observaciones
No. de observaciones en las que se registró el cumplimiento de la higiene de las manos
Tiempo medio (IQR) de frotamiento de manos (s)
Cumplimiento de la higiene de manos, % (IC del 95%)
Médico
2013
1069
921
25 (16–31)
86.16 (83.96–88.10)
2014
1544
1369
30 (20–34)
88.67 (86.99–90.15)
2015
1293
1213
30 (22–32)
93.81 (92.37–95.00)
2016
1740
1532
28 (20–32)
88.05 (86.44–89.49)
2017
1213
1073
26 (18–31)
88.46 (86.54–90.14)
2018
1489
1325
21 (16–28)
88.99 (87.29–90.48)
2019
1035
941
18 (15–23)
90.92 (89.01–92.52)
2020
1063
1015
18 (15–23)
95.48 (94.06–96.58)
Quirúrgico
2013
1584
1071
20 (12–30)
67.61 (65.27–69.87)
2014
2346
1810
24 (15–31)
77.15 (75.41–78.81)
2015
2827
2336
24 (16–32)
82.63 (81.19–83.98)
2016
3057
2571
26 (18–32)
84.10 (82.76–85.36)
2017
2979
2585
25 (18–33)
86.77 (85.51–87.94)
2018
3072
2719
22 (17–30)
88.51 (87.33–89.59)
2019
2491
2189
20 (15–26)
87.88 (86.54–89.10)
2020
2208
1980
19 (15–25)
89.67 (88.33–90.88)
IQR: rango intercuartílico; IC: intervalo de confianza.
Cuando se compararon las salas utilizando el HHC de 2013 como referencia (Tabla II), tanto en salas médicas como quirúrgicas, el HHC aumentó significativamente en los próximos siete años (OR: 1,52–3,71 en salas médicas y 1,52–5,21 en salas quirúrgicas) (Tabla II). Cuando se utilizó el momento 2 (antes del procedimiento limpio/aséptico) como referencia, solo después del momento 5 (después de tocar el entorno del paciente) el HHC fue significativamente mejor en ambas salas (OR: 1,31 para las salas médicas y 1,49 para las salas quirúrgicas). El HHC fue claramente mejor en ambas salas entre las enfermeras que entre los médicos (OR: 3,36 para las salas médicas y 9,85 para las salas quirúrgicas).
Table IIComparison of hand hygiene compliance changes during 2013 and 2020 between medical and surgical wards as well as between nurses and doctors (logistic regression analyses)
Variable
Medical wards
Surgical wards
OR
95% CI
P-value
OR
95% CI
P-value
Year
2014
1.52
1.18–1.96
0.001
1.73
1.48–2.04
<0.001
2015
2.53
1.87–3.41
<0.001
3.01
2.56–3.55
<0.001
2016
1.81
1.41–2.33
<0.001
3.62
3.07–4.26
<0.001
2017
1.52
1.15–1.99
0.003
4.71
3.97–5.59
<0.001
2018
1.59
1.23–2.05
<0.001
6.19
5.20–7.38
<0.001
2019
1.86
1.38–2.50
<0.001
6.16
5.12–7.40
<0.001
2020
3.71
2.59–5.31
<0.001
6.33
5.21–7.69
<0.001
2013
1.0
1.0
Moment
1
0.66
0.53–0.83
<0.001
0.58
0.50–0.67
<0.001
3
1.29
0.95–1.76
0.11
1.88
1.58–2.24
<0.001
4
0.67
0.53–0.85
0.001
0.89
0.77–1.04
0.14
5
1.31
1.03–1.66
0.028
1.49
1.29–1.73
<0.001
2
1.0
1.0
Profession
Nurse
3.36
2.90–3.90
<0.001
9.85
8.97–10.8
<0.001
Doctor
1.0
1.0
OR, odds ratio; CI, confidence interval
The overall HHC among nurses increased 17.8%, from 2013 (81.6% of 2194 moments) to 2020 (96.1% of 2637 moments) and among doctors 65.8%, from 2013 (43.8% of 459 moments) to 2020 (72.6% of 634 moments). When the professions were compared using the HHC of 2013 as a reference (Table III), both nurses’ and doctors’ HHC increased significantly in the next seven years (OR from 1.64 to 6.25 for nurses and 1.74 to 4.71 for doctors). Also, within the professions, the HHC in all five moments increased significantly among nurses and doctors from 2015 onwards (Supplementary Tables S1 and S2). When moment 2 (before clean/aseptic procedure) was used as a reference (Table III), the HHC was significantly better after moment 3 (after body fluid exposure risk) for both nurses (OR: 1.64) and doctors (OR: 1.61) and after moment 5 (after touching patient surroundings; OR for nurses: 1.44; and OR for doctors: 1.96). Only doctors’ HHC was significantly higher than reference after moment 4 (after touching a patient; OR: 1.47) (Table III). On the other hand, after moment 1 (before touching a patient), the OR was significantly lower than the reference (OR for nurses: 0.59; OR for doctors: 0.80). When the HHCs of two professions in medical and surgical wards were compared, the OR for nurses was not significant (1.69), whereas in medical wards doctors’ HHC was significantly better than in surgical wards (OR: 3.83).
Table IIIComparison of hand hygiene compliance change during 2013 and 2020 between nurses and doctors (logistic regression analyses)
As Table IV shows, the annual incidence of HAIs in medical wards decreased from 15.9 per 1000 patient-days in 2013 to 13.5 per 1000 patient-days in 2020 (RR: 0.970; 95% CI: 0.959–0.981; P < 0.0001). In surgical wards, the annual incidence of HAIs decreased from 13.7 to 12.0 per 1000 patient-days (RR: 0.974; 95% CI: 0.963–0.985; P < 0.0001) (Table IV). In medical wards, relatively clear fluctuations in quarterly HHC rates among nurses and doctors were apparent during the eight-year study period (Figure 1). On the other hand, quarterly HHC among nurses working in surgical wards increased more steadily across the study period and showed only minor fluctuations (Figure 2). Among doctors, HHC during the third quarter of 2013 was as low as 18.4%, but thereafter increased to 61.5% in the fourth quarter of 2020 (Figure 2). There was a low negative correlation between the quarterly incidence of HAI and HHC (r = –0.35, P = 0.052) in surgical wards. A negligible negative correlation between quarterly HAI incidence and HHC was observed in medical wards (r = –0.043, P = 0.82). The discrepancies in HAI incidence between medical and surgical wards may be explained by distinct patient populations (Supplementary Table S3). There were large between-ward differences in the prevalence of various types of HAI; however, three types of HAI showed similar prevalence: pneumonia was the second most prevalent infection in both wards; urinary tract infection was the third most prevalent infection; and other general infections ranked number ten.
Table IV Number of infections, total patient-days, and incidence of HAIs per 1000 patient-days in the medical and surgical wards of a Finnish university hospital between 2013 and 2020
Wards/year
No. of HAIs
No. of patient-days
No. of HAIs per 1000 patient-days (95% CI)
Medical
2013
584
36,748
15.89 (14.63–17.24)
2014
840
55,283
15.19 (14.18–16.26)
2015
857
54,490
15.73 (14.69–16.82)
2016
801
53,551
14.95 (13.94–16.03)
2017
739
54,048
13.67 (12.70–14.70)
2018
775
54,198
14.30 (13.31–15.34)
2019
678
53,993
12.56 (11.63–13,54)
2020
663
49,198
13.48 (12.47–14.54)
RR (IC del 95%): 0,970 (0,959–0,981);
P < 0,0001
Quirúrgico
2013
602
43,958
13.69 (12.62–14.83)
2014
835
61,236
13.64 (12.73–14.59)
2015
836
61,676
13.54 (12.65–14.51)
2016
891
62,369
14.29 (13.36–15.26)
2017
843
64,491
13.07 (12.20–13.98)
2018
804
66,497
12.09 (11.27–12.96)
2019
723
61,985
11.66 (10.78–12.50)
2020
680
56,472
12.04 (11.15–12.98)
RR (IC del 95%): 0,974 (0,963–0,985)
P < 0,0001
HAI: infección asociada a la atención médica; RR, relación de tasas; IC: intervalo de confianza.
Discusión
Los resultados de este estudio muestran que las observaciones y comentarios continuos de HH condujeron a una mejora sostenida y significativa en el HHC general en las salas médicas y especialmente en las salas quirúrgicas durante un período de ocho años. En general, la HHC aumentó significativamente entre las enfermeras y los médicos. Además, la incidencia de HAI disminuyó significativamente en ambas salas durante el período de estudio.Estudios anteriores han reportado predominantemente dos hallazgos típicos. Primero, las enfermeras demuestran un HHC más alto que los médicos [
[6]]. La presente investigación estuvo de acuerdo con esos hallazgos anteriores. Además, en nuestro estudio, la HHC fue mayor entre las enfermeras que entre los médicos (OR en las salas médicas: 3,4; en las salas quirúrgicas: 9,9). En segundo lugar, las tasas de HHC suelen ser más bajas antes de los procedimientos asépticos/limpios (momento 2) [[15]]. En nuestra serie, esto solo era cierto para los médicos, mientras que las enfermeras tenían resultados contrarios. Su HHC fue más pobre antes (momento 1) y después de tocar a un paciente (momento 4), cuando las tasas de HHC antes de los procedimientos asépticos/limpios (momento 2) se utilizaron como referencia (OR para el momento 1: 0.59; para el momento 4: 0.58). Desde 2015, tanto las enfermeras como los médicos tuvieron aumentos estadísticamente significativos en los cinco momentos, cuando utilizamos el año 2013 como referencia. Durante el último año del presente estudio, la HHC de los médicos se situó en un nivel similar (72,6%) como se informó en un gran estudio australiano de ocho años de duración a nivel nacional (71,7%) [[16]]. Otra investigación también ha demostrado que la retroalimentación dirigida puede mejorar significativamente la HHC de los médicos [[17]]. Según un estudio de cuatro años de un hospital universitario en China, las observaciones directas y la retroalimentación inmediata aumentaron el HHC mensual de los médicos a niveles tan altos como 92.2% [[18]]. Por lo tanto, las observaciones y la retroalimentación continuas pueden disipar la resistencia entre los médicos y cambiar su comportamiento de HH. Las altas tasas de HHC reportadas en este estudio pueden explicarse de varias maneras. En primer lugar, destacamos los cinco componentes de la estrategia de promoción multimodal de la OMS [[19]]. La literatura anterior ha identificado dos paquetes que están asociados con mejoras de HHC [[20]]. El primer paquete incluye retroalimentación, educación y recordatorios, mientras que el segundo paquete comprende intervenciones, un mejor acceso al frotamiento de manos a base de alcohol y apoyo administrativo. Todos estos elementos están en uso en las salas médicas y quirúrgicas del hospital de estudio. El HHC general fue claramente mayor en las salas médicas que en las quirúrgicas durante los primeros tres años de observación (2013: 27,4%; 2014: 14,9%; 2015: 13,5%). Las diferencias pueden explicarse por el hecho de que los jefes médicos y de enfermería de las salas médicas encargaron una evaluación sistemática de las prácticas de HH el año anterior al estudio (2012). Es notable que en 2016 se realizó una encuesta sobre las actitudes de los gerentes hacia HH y su papel en la mejora de HH. Según la encuesta, los gerentes están comprometidos a utilizar varios métodos para promover la HH [[21]]. Desde 2016, las diferencias en HHC entre estas dos unidades han disminuido, siendo solo del 0,5% en 2018 y del 3,5% en 2019. Sin embargo, durante el primer año de COVID-19 (2020), el HHC en las salas médicas, incluida la sala de infecciones, fue claramente mayor (6,5%) que lo observado en las salas quirúrgicas; la diferencia entre estas salas seguía siendo la misma (6,3%) en el segundo año de la pandemia de COVID-19 en 2021 (datos no mostrados). Además, nuestros resultados sugieren que el papel activo de un gerente en la organización es importante para mantener un alto HHC [[22],[23]].Según una revisión sistemática previa, se puede esperar una disminución en la incidencia de HAIs cuando HHC supera el 60% [[24]]. Sin embargo, cabe señalar que algunas de las publicaciones incluidas tienen problemas metodológicos; por ejemplo, no se diseñaron originalmente para evaluar el impacto de la HHC en la incidencia de IAH. También es importante recordar que no podemos determinar de manera confiable cómo HHC afecta a los diferentes tipos de HAI. Aunque muchos estudios han reportado una asociación entre el HHC y las infecciones asociadas al dispositivo, en estos casos la flora endógena de un paciente también puede aumentar el riesgo de infección [[25]]. Por esta razón, se deben implementar varias medidas asépticas y prácticas específicas de control de infecciones, además de la HH si se quiere minimizar el riesgo de infección [[24]].Sólo unos pocos estudios que incluyeron HHC basal alta también demostraron una disminución en la incidencia de HAI [[12],[16],[25]]. Un estudio con un HHC inicial excepcionalmente alto (82.6%) informó que el HHC aumentó aún más al 95.9% y que la incidencia de HAI disminuyó en un 6.0% durante el período de estudio de 17 meses [[25]]. En un estudio australiano a nivel nacional, un aumento en la HHC general del 63,6% al 84,3% durante ocho años se asoció con una disminución de la bacteriemia por Staphylococcus aureus asociada a la atención médica; más específicamente, un aumento del 10% en HHC condujo a una disminución del 15% en la incidencia de bacteriemia [[16]]. Anteriormente se ha informado que la incidencia de HAIs comienza a disminuir a nivel hospitalario una vez que la HHC mensual supera el 80% durante dos años [[9]]. En un reciente estudio longitudinal chino de cuatro años, la HHC aumentó del 64,8% al 90,5% como resultado de observaciones directas y retroalimentación inmediata [[18]]. Observaron una correlación negativa débil pero estadísticamente significativa (r = −0,27) entre la incidencia mensual de HHC e HAI.En el presente estudio, la incidencia de HAI disminuyó en las salas médicas y quirúrgicas cuando la HHC aumentó del 86,2% al 95,5% en las salas médicas y del 67,6% al 89,7% en las salas quirúrgicas. No se encontró una correlación clara entre la incidencia de HHC e HAI en las salas médicas, lo que podría explicarse por el pequeño aumento de HHC (10,8%). En las salas quirúrgicas, el notable aumento del 32,7% en la HHC mostró una débil correlación negativa con la incidencia de HAIs; sin embargo, la r2 para la relación fue de sólo 0,12, es decir, un aumento en la HHC sólo explica el 12% del cambio en la incidencia de HAI. Esto significa que varios factores, además de un cambio en la HHC, explicaron la disminución observada en la incidencia de HAI; no tenemos conocimiento de estos factores ya que la investigación se diseñó para medir los cambios en la HHC y la HAI. En conjunto, las mejoras sostenidas en HHC se pueden lograr mediante observaciones directas continuas y retroalimentación, incluso cuando la HHC de referencia es alta, con evidencia empírica de los niveles de sala, hospital y nacional en cuatro continentes.El presente estudio tuvo varias fortalezas notables. En primer lugar, seguimos todas las IAH al rastrear la prevalencia de las HAI. Las infecciones se clasificaron de acuerdo con una versión modificada de los criterios presentados por los CDC [[14]]. La mayoría de los estudios anteriores que han investigado la asociación entre el HHC y las infecciones generalmente se han centrado en las infecciones asociadas al dispositivo en la UCI o en todo el hospital. Por el contrario, identificamos prospectivamente todas las posibles IAH que podrían afectar a los pacientes después del inicio de los antibióticos. Después del alta, los datos de los pacientes fueron verificados por las enfermeras de enlace. Además, las infecciones del sitio quirúrgico y las infecciones del torrente sanguíneo fueron revisadas una vez más por los profesionales de control de infecciones. Este enfoque ha demostrado ser fiable [[13]]. En segundo lugar, las observaciones de HH se hicieron de manera idéntica durante todo el período de estudio. También se puede acceder a los resultados de HH para diferentes salas a través de la intranet del hospital. En tercer lugar, los compañeros de trabajo en las salas hicieron observaciones de HH, lo que puede disminuir la necesidad de un cambio de comportamiento durante el período de observación. Además, se analizó el tiempo de frotamiento de manos, que no siempre se ha informado en investigaciones anteriores. Durante el período de estudio, el tiempo medio de frotamiento disminuyó a una mediana de 18 s en salas médicas y 19 s en sala quirúrgica (2020). Debido a que la incidencia de HAIs no aumentó durante el período de estudio, nuestros resultados sugieren que un tiempo de frotamiento de manos de 15-20 s puede ser suficiente para prevenir haIs; este resultado concuerda con otras sugerencias recientes [[26],[27]].Sin embargo, el presente estudio tiene varias limitaciones. En primer lugar, se trata de un estudio observacional interno no aleatorizado realizado en un único hospital terciario de Finlandia. Se necesitan estudios adicionales para determinar si los resultados son generalizables a otros tipos de hospitales o países con HHC basal alta. En segundo lugar, no tenemos un valor basal de HHC para el período anterior al estudio; esto se debe a que el seguimiento se inició durante este estudio observacional. Sin embargo, durante los primeros seis meses la HHC varió entre 73,7% y 78,2% a nivel hospitalario [[12]]. En tercer lugar, no se recopilaron datos de pacientes individuales, lo que hace imposible detectar cambios en las enfermedades subyacentes de los pacientes. Sin embargo, debe indicarse que el hospital terciario investigado atiende a una región grande, y no se produjeron cambios marcados en los protocolos de tratamiento, prácticas o razones de ingreso durante el período de estudio. Además, el efecto Hawthorne, es decir, un cambio en el comportamiento bajo el conocimiento de que uno está siendo seguido o monitoreado, es muy probablemente un factor en el presente, así como en estudios anteriores [[28]]. En particular, un estudio australiano encontró que el efecto Hawthorne para HHC fue más pronunciado en casos de auditoría humana directa que en vigilancia automatizada [[29]]. Incluso se ha sugerido que no se deben utilizar observaciones directas al evaluar el cumplimiento [[30]]. Consideramos esto en nuestro estudio, con las mismas enfermeras de enlace capacitadas y compañeros de trabajo en cada sala haciendo observaciones durante el período de estudio de ocho años; puede llevar a que el efecto Hawthorne sea cada vez menos pronunciado. Es importante indicar que las observaciones de HH se realizaron durante los turnos diurnos en días laborables regulares. Como esto representa una minoría de las oportunidades diarias de HH en los barrios, el método de observación puede haber sesgado los resultados. Sin embargo, es interesante observar que las observaciones electrónicas encubiertas de HH encontraron que el HHC es más alto durante la noche [[31]]. En un estudio reciente en el hospital geriátrico, el uso de un nuevo dispositivo portátil electrónico no cambió el HHC entre los trabajadores de la salud. Sin embargo, el uso del dispositivo aumentó la mediana de la duración del frotamiento de la mano (de 6,5 a 8 s) y el volumen de frotamiento de manos a base de alcohol (de 1,12 a 1,71 ml) [[32]]. Aunque los sistemas de vigilancia electrónica parecen estar libres del efecto Hawthorne, se necesitan más estudios para determinar métricas estandarizadas para cuantificar las diferencias de rendimiento del sistema entre los sistemas electrónicos de monitoreo de HH [[33]]. Como ha sido el caso en estudios anteriores, hubo muchas menos observaciones de HH entre los médicos que entre las enfermeras en el presente estudio; los datos de los médicos solo representan una quinta parte del total de observaciones. Además, entre los médicos, la proporción de observaciones totales fue de solo el 30,5% de los 6396 eventos, lo que podría explicar la alta fluctuación observada en la Figura 2. Otra limitación fue que nuestro análisis de HH se concentró solo en el tiempo de frotamiento sin ningún énfasis en los aspectos técnicos. Además, aunque el Hospital Universitario de Oulu utiliza registros médicos totalmente electrónicos, la presencia de dispositivos (por ejemplo, catéteres) o días de catéter no se registra sistemáticamente en las salas [[13]]. Por esta razón, fue imposible establecer cómo el hospital del estudio se comparó con otras organizaciones en términos de la incidencia de infecciones asociadas al dispositivo por días de dispositivo. Finalmente, el sistema de monitoreo de HAI requirió que las enfermeras de enlace revisaran manualmente el tratamiento con antibióticos después del alta de los pacientes una vez cada tres semanas para cada sala [13]]. Esto se asoció con algunos costos, y la eficacia no se informó, como ha sido el caso en algunos otros estudios [[16]].
En conclusión, nuestro proyecto de ocho años en un hospital terciario mostró que las observaciones y la retroalimentación continuas pueden aumentar significativamente el HHC en las salas médicas y quirúrgicas. Se observó un cambio positivo significativo en HH y en los cinco momentos para HH entre enfermeras y médicos. Durante el mismo período, la incidencia de HAIs disminuyó significativamente tanto en las salas médicas como quirúrgicas.
Nota: La importancia de este modelo de la calidad, es que la atención centrada en la persona, la divide en Dignidad, respeto y empatía, por un lado, la visión holística de las personas, para romper con el paradigma tecnocrático que separa el cuerpo de la mente, el síntoma relacionado con una enfermedad y esta con el tratamiento, con una medicina basada en la evidencia científica, en la precisión, con menos escucha. Que fortalezca la participación de los pacientes y familiares, y finalmente amabilidad con compasión. El modelo de atención que impulso es el de la atención centrada en la persona, en el usuario, el beneficiario. requerimos de él varias cosas, su participación, su compromiso, la adherencia, el cumplimiento del tratamiento, los cambios de hábitos de vida, personalizar la atención, desde los biológico y lo humano, escuchar al paciente, activamente y comprenderlo. Solucionarle los problemas administrativos, las barreras de acceso. Basado en que la máxima expresión de libertad de las personas se produce cuando tienen salud y bien-estar. La dignidad, la comprensión y el respeto, involucra también respetar los momentos del sueño y del descanso, los ruidos y la alimentación.
La compasión es la capacidad de sentir por alguien o de tener el mismo sentimiento que el de otra persona.
¿Qué es la amabilidad? Es un acto cuando se trata de ayudar a otros que necesitan ayuda. La bondad es también un acto de tratar de ayudar a otros en sus situaciones difíciles.
Durante los últimos veinte años, desde que el Instituto de Medicina (IOM) 1 definió la calidad en la atención médica , se ha desarrollado una industria en el campo de la mejora de la calidad y la seguridad del paciente. Esto ha incluido el estudio académico de la teoría y la metodología y la implementación real de la teoría estudiada. El resultado ha sido una cierta mejora, pero no en la medida que permitiría una afirmación de éxito 2 , 3 . Se ha dicho que no hay suficiente evidencia sobre el impacto de la mejora de la calidad y se requiere más investigación 4 . Uno puede preguntarse por qué necesitamos redefinir lo que se entiende por calidad en el cuidado de la salud. Una revisión reciente del National Quality Task Force de EE. UU. indicó que “A pesar de los logros impresionantes, persisten deficiencias notables en la normalización de la atención centrada en la persona, consistente y de alto valor. Lo que falta principalmente no es el progreso en la medición, sino el progreso en los resultados. Los cambios en la cultura, la inversión, el liderazgo e incluso la distribución del poder son aún más importantes que la medición por sí sola” 5. Identificaron cuatro etapas de mejora de la calidad: definición del problema, medición para mejorar, informes y transparencia y pago por valor. Ninguno de ellos ha producido atención centrada en la persona. En este documento, aprovechamos la oportunidad para revisar el marco básico de calidad y redefinir la calidad con la ventaja de la experiencia adquirida en los últimos 20 años. El objetivo es permitirnos abordar las deficiencias que ha identificado el grupo de trabajo y redefinir lo que se necesitará para marcar la diferencia.
El trabajo actual del servicio de atención médica lucha por satisfacer las necesidades de las personas para una mejor salud. Previamente, el trabajo ha sido diseñado para abordar fallas en el manejo de enfermedades, en lugar de trabajar con personas para mantener o mejorar la salud. Parece más fácil centrarse en el «trabajo estándar» y las «acciones» en el manejo de enfermedades, en lugar de una visión más integrada de las «relaciones» que se requieren para mantener la salud. Además, más avances en salud provienen de medidas preventivas en salud pública, como inmunización, agua limpia, saneamiento y vivienda 6 , 7. Además, los métodos de evaluación del impacto de la mejora de la calidad no se han prestado bien a la forma estándar de evaluar las intervenciones en el cuidado de la salud, ni han abordado el cambio en el manejo de enfermedades para mejorar la salud 8 .
La mejora actual del servicio de atención médica ha adoptado muchas teorías, metodologías e intervenciones de otras industrias, que han demostrado ganancias importantes en calidad, costo y seguridad. Durante el siglo pasado, se pueden discernir dos enfoques sobre la creación, evaluación y mejora de la calidad de la prestación de servicios de salud (ver tabla 1). Cada enfoque ha hecho contribuciones importantes a nuestras habilidades para hacer un mejor servicio de atención médica y cada uno ha trabajado en torno a una pregunta relativamente común. Por conveniencia, hemos denominado al primer enfoque, Calidad 1.0, “Q 1.0”. Esto comenzó en la segunda década del siglo XX en los EE. UU., cuando el Colegio Americano de Cirujanos inició su programa de estándares hospitalarios. Tres décadas después, otras organizaciones nacionales de hospitales y profesionales se unieron para formar la “Comisión Mixta” para la Acreditación de Hospitales 9 . Con la aprobación del programa de pago de Medicare, estos esfuerzos de certificación se vincularon con la calificación para recibir el pago por hospitalización.
Tabla 1.
Etapas de la mejora de la calidad en la asistencia sanitaria.
Calidad 1.0
Calidad 2.0
Calidad 3.0
umbrales
Sistemas de toda la organización
Coproducción de salud
“¿Cómo podríamos establecer umbrales para un buen servicio de atención médica?”
“¿Cómo podríamos usar los ‘ sistemas de toda la empresa’ para un mejor manejo de enfermedades ?”
“¿Cómo podríamos mejorar el valor de la contribución que el servicio de atención médica hace a la salud?”
Temas ilustrativos: ● Desarrollo de estándares ● Inspección para evaluar ● Certificación ● Directrices
Temas ilustrativos: ● Sistemas, procesos ● Confiabilidad ● Cliente-proveedor ● Medición del desempeño
Temas ilustrativos: ● Lógica de hacer un “servicio” ● Propiedad de la “salud” ● Parentesco de personas coproductoras ● Integración de múltiples sistemas de conocimiento ● Arquitectura del sistema de creación de valor
Con el advenimiento de la mejora posterior a la Segunda Guerra Mundial en el pensamiento sistémico y los métodos de mejora del sistema, surgieron esfuerzos de todo el sistema o de la empresa para abordar la calidad en muchos sectores económicos. Inicialmente, estas iniciativas de mejora ocurrieron fuera del servicio de atención médica, pero cada vez más desde mediados de la década de 1980, las intervenciones de mejora en toda la empresa se extendieron a los servicios de atención médica. Este nuevo enfoque se denomina Calidad 2.0, “Q 2.0”. En este proceso, Donabedian definió las ideas de calidad como impulsadas por el sistema y el proceso para producir los resultados deseados 10 . Las primeras intervenciones para hacer de la calidad un sistema o un esfuerzo de toda la empresa fueron promovidas con la introducción de las teorías y métodos de W. Edwards Deming, Joseph M. Juran y otros 11 – 14.
El IOM proporcionó un estímulo importante para el enfoque actual en la calidad de la atención médica con sus revisiones de la seguridad y la calidad de los servicios de atención médica 1 , 15 . El IOM definió seis dominios de calidad, que se han convertido en el estándar dentro del creciente desarrollo de la ciencia de la mejora de la salud: seguro, eficiente, eficaz, oportuno, equitativo y centrado en el paciente 1 . Las teorías y metodologías que habían tenido éxito en otros sectores económicos se han considerado apropiadas para los desafíos de la calidad en la prestación de servicios de salud 16 – 18. Hemos aprendido mucho, ya que se ha agregado un nuevo lenguaje de sistemas, procesos y resultados al estudio y la práctica de la excelencia clínica, que antes se consideraba “calidad en la atención médica”. La atención pasó de un «umbral» mínimo de calidad al concepto de un «techo» de calidad, no » ¿eres lo suficientemente bueno para calificar?» ” pero “ ¿qué tan buena puede llegar a ser la calidad? “Ejemplos de éxito han sido disminuciones en algunas tasas de infección, mayor acceso percibido a la atención médica, cambios en la atención centrada en la persona y mejoras en aspectos de seguridad 19 – 23. Se ha demostrado una mejora en todo el sistema en algunas instituciones 24 .
Sin embargo, a pesar de todos estos logros, la persistencia y la naturaleza universal del problema se destacaron en tres publicaciones clave en 2018, que demostraron que más de ocho millones de personas mueren debido a una atención deficiente en países de ingresos bajos y medianos (LMIC) 25 – 27. En los países de ingresos altos, al menos 1 de cada 10 pacientes se ve afectado negativamente durante el tratamiento, a menudo como resultado de variaciones persistentes e injustificadas en la prestación de atención médica, donde una proporción considerable de pacientes no recibió la atención adecuada basada en la evidencia 28 .
Creemos que el desarrollo de soluciones técnicas ayudó a conectar los esfuerzos de mejora con el enfoque anterior en el «trabajo profesional». Estos esfuerzos permitieron muchas ganancias. Por ejemplo, iniciativas específicas de seguridad han disminuido las úlceras por presión, las caídas en hospitales y las infecciones adquiridas en hospitales 29 – 32. Sin embargo, hoy también podemos reconocer la disminución de la atención a algunos temas muy básicos. Por ejemplo, ¿qué significa realmente “calidad” para la persona cuya salud es? En nuestros esfuerzos por aclarar los roles profesionales deseados, es posible que sin darnos cuenta hayamos creado una «lógica de producto dominante»: profesionales que realizan un servicio de atención médica de calidad y luego intentan «vendérselo» a los pacientes. Creemos que es hora de dar un paso atrás y reconsiderar qué es un servicio de salud. ¿Cómo se hace y qué significa realmente la calidad para la persona cuya salud es?
Con la Revolución Industrial vino el desarrollo de la lógica dominante de bienes/productos para la fabricación. Esta lógica separó al productor y al consumidor con una progresiva especialización del productor y la producción de bienes homogéneos con métodos de producción progresivamente más eficientes. Esta lógica se convirtió en un modelo omnipresente para las operaciones del trabajo organizado y se transpuso al diseño de la atención médica donde el médico poseía todos los conocimientos y habilidades y brindaba atención a la persona como paciente.
Hoy, Internet se conecta a través de funciones «separadas» y fomenta la creación de redes que borran la separación anterior entre productor y consumidor. La lógica de servicio dominante fomenta los recursos integrados y la interactividad y el trabajo colaborativo de productores y consumidores para el trabajo de creación de valor mutuo 33 . Para el cuidado de la salud, esto implica que la distinción entre el médico como poseedor del conocimiento ya no se mantiene y el paciente es ahora una persona que puede compartir la búsqueda de la solución.
Si uno considera el estudio del proceso de producción de un resultado, la lógica detrás de la fabricación de productos o “bienes” implica procesos vinculados. Los esfuerzos para mejorar esos procesos a menudo utilizan la «estandarización» de los procesos y sus vínculos. El resultado de los procesos suele ser tangible. La lógica detrás de la realización de un “servicio” generalmente implica pasos interactivos de profesionales y usuarios beneficiarios que trabajan en díadas o redes que se necesitan para resolver un problema, de forma individual o grupal 34 , 35 . Por lo tanto, el servicio requerirá interacción entre todas las partes involucradas (ver Tabla 2).
Tabla 2.
Diferencia entre Productos de Salud y Servicio de Salud.
Bienes/Productos relacionados con la salud
Servicio relacionado con la salud
• por lo general tangible: puede sostenerlo, medir sus dimensiones físicas • por lo general se fabrica sin la participación activa directa del usuario en el proceso de fabricación • por lo general se elabora con procesos estandarizados vinculados • fabricante y usuario, vendedor y comprador dicotomizados • p. ej., “unidad de sangre ”, solución IV, imagen de rayos X en la película , una prueba de laboratorio, como un CBC
• usualmente intangible—usualmente no tiene dimensiones físicas materiales • usualmente hecho con participación directa y activa en su “construcción” por parte del profesional y el usuario • usualmente hecho para resolver un problema para individuos o a escala, para una comunidad • porque los dos las partes trabajan juntas para crear un servicio, algunas de las dicotomizaciones de los roles vistos en la ‘fabricación de productos’ no encajan perfectamente bien • por ejemplo, «un historial médico», «un examen físico», «consejos» para el ejercicio, bienestar evaluacion infantil
El enfoque ha cambiado más recientemente, y la pregunta de enfoque parece haberse convertido en algo de la siguiente naturaleza: «¿Cómo podemos mejorar el valor de la contribución que el servicio de atención médica hace a la salud?» 36 . Esto llama la atención sobre quién es realmente el dueño de la salud de una persona: ¿el proveedor de atención médica o la persona que recibe atención médica? Además, postulamos que el concepto de parentesco se extiende para incluir tanto al cuidador como al proveedor de atención, ya que regularmente trabajan juntos para hacer y mejorar los servicios en apoyo de la salud de un individuo o una comunidad. El trabajo de diseño, ejecución, evaluación y mejora implica la integración de múltiples sistemas de conocimiento y habilidad.
Los primeros observadores del trabajo de “servicio” notaron que debido a que más de una persona estaba involucrada, podría llamarse “trabajo coproductivo” 37 También invita y permite nuevos modelos de creación de valor con atención a la arquitectura básica de esos sistemas. Debido a que estos son diferentes a los del enfoque de «Q 2.0», hemos denominado a este enfoque Calidad 3.0, «Q 3.0». Cada uno de estos enfoques de la calidad ofrece información importante sobre el complejo trabajo que implica el servicio de atención médica. Consideramos que cada enfoque aumenta nuestra capacidad para mejorar la salud, en lugar de «sustituir» o «reemplazar» los enfoques anteriores. Los enfoques se resumen en tabla 1.
En este artículo, proponemos un nuevo constructo para definir la calidad de la atención médica, donde el objetivo es satisfacer las necesidades del paciente como persona, en lugar de satisfacer las necesidades del sistema de atención médica, que es una industria compleja que vende un producto de enfermedad. gestión 38 . El constructo se basa en un énfasis que a menudo se pasa por alto en el concepto original del IOM, a saber, que el hecho de centrarse en la persona es fundamental para la calidad 1 . Algunos autores se han centrado en la necesidad de que la compasión y el centrado en la persona ocupen un lugar más destacado en un marco de calidad y han señalado las deficiencias de muchas iniciativas 39 – 42. En la literatura sobre cuidados centrados en la persona, la falta de amabilidad y respeto se ha planteado como fallas en nuestros sistemas de salud 43– 48. A pesar del enfoque en la necesidad de que la atención centrada en la persona sea una parte central del sistema de calidad, no ha habido la tracción necesaria para marcar la diferencia. Creemos que esto se debe a que la atención centrada en la persona se considera un dominio separado en lugar de una condición previa en todos los dominios de calidad. Para garantizar que la atención centrada en la persona esté en el centro de todo lo que hacemos, los cuidadores deben aceptar que la atención centrada en las personas es el objetivo principal y la preocupación de la atención médica y es esencial para la realización de la salud. Solo cuando esto se haya logrado, nuestros avances en el conocimiento y las habilidades biomédicas podrán servir al paciente como persona. Los pacientes y los proveedores de atención médica son primero humanos y pacientes. Si perdemos nuestra humanidad, entonces las personas involucradas, el paciente y el proveedor de atención médica se ven disminuidos en su interacción única.
Al proponer un nuevo marco, es tentador descartar conceptos anteriores. Si bien utilizamos las mismas dimensiones, se han reorientado con nuevas agregadas para invitar a una lógica de «servicio dominante». Las nuevas dimensiones de la calidad se volverán aún más relevantes para la forma en que facilitaremos la salud y haremos los servicios de atención médica en el futuro. Este nuevo modelo incorpora los valores esenciales clave que encarnan el cuidado centrado en la persona e incorpora una definición más amplia de las personas y la naturaleza relacional esencial al incluir a sus familiares.
Muchas fuerzas están trabajando hoy que parecen invitar a estos cambios. El acceso a la información se ha vuelto más abierto, con el crecimiento de Internet y las redes sociales, por lo que es mucho más fácil para cualquier persona explorar lo que se sabe sobre un problema o condición. “Hacer” y la sociedad creadora invitan a un sentido de agencia personal más que la tradicional deferencia a los “expertos profesionales”. Los profesionales de la salud han estado trabajando para despojarse de los legados paternalistas, creando una nueva construcción, que hemos denominado bienes comunes, en la que todos trabajan juntos por el bien común de la salud en lugar de simplemente controlar la enfermedad y las enfermedades relacionadas. Esto se evidencia en algunas de las intervenciones para enfrentar el desafío del COVID-19. Las convenciones históricas sobre pagos y finanzas han dado paso a importantes tensiones financieras organizacionales en todas las sociedades.
Simultáneamente con la pandemia, el tema de las desigualdades estructurales en la sociedad se ha vuelto más prominente. Se requiere un nuevo modelo para abordar la forma en que nosotros, como proveedores de atención médica, abordamos los problemas de la sociedad que afectan la salud de las personas. Estos incluyen el racismo estructural 49 y los determinantes sociales de la salud 50 , incluida la inseguridad alimentaria 51 , la desigualdad de género 52 y la violencia inherente 53 , 54 dentro de muchas sociedades. El COVID-19 ha desenmascarado a estos 55, y creemos que el nuevo modelo es una respuesta a los fracasos pasados de la sociedad para abordar estos problemas. Algunos pueden decir que esto es politización de la salud. Más bien lo vemos como hacer que el modelo de calidad sea socialmente relevante para nuestro tiempo y para las personas más marginadas.
Uno de los primeros desarrolladores de la Investigación de Servicios de Salud moderna, Kerr White, señaló que la salud del público no estaba bien atendida por el cisma que se desarrolló durante el siglo pasado entre la «medicina» (salud personal) y la «salud pública» 56. Sugirió que esta separación no estaba sirviendo bien a la salud pública y que el estudio de la epidemiología podría ayudar. Hoy, el desafío de la pandemia de COVID-19 nos ha dado otra visión clara de las formas en que esta separación ha tenido consecuencias reales en muertes innecesarias y sigue sirviéndonos mal. Creemos que la apreciación de la humanidad común —parentesco— entre las personas que actúan en lo personal y en lo público, además del estudio y aporte de la epidemiología, puede ayudar. Este enfoque en las relaciones ayuda a energizar un puente a través de la división de los dos sectores. Al enfocarnos explícitamente en el concepto de parentesco, podemos ver a una persona como individuo y como miembro de una población. 57 . Nos ha ayudado a reconocer la importancia de los familiares, nuestros semejantes, en nuestra vida cotidiana y que la falta de atención a estas relaciones —parientes—, es una dolorosa limitación en la forma en que buscamos la salud, no solo en COVID-19, sino también de muchas otras maneras, incluso al final de la vida, por ejemplo. Por parentesco nos referimos a la construcción social más amplia en torno a las personas involucradas en recibir y brindar atención. Además, existe la necesidad de desarrollar una nueva forma de pensar a medida que uno enfrenta los desafíos de medir el bienestar, la equidad y la buena salud 58. La pandemia de COVID-19 ha expuesto el fracaso del pensamiento lineal para producir resultados al responder a una crisis. Esto ha demostrado que necesitamos ver la calidad como parte de un sistema adaptativo complejo con muchos vínculos competitivos. La atención médica tiene muchos componentes, tanto dentro de las estructuras formales de prestación de servicios de salud como, lo que es más importante, dentro de la comunidad y en otros sectores. Para producir salud, estos componentes necesitan interactuar de forma que beneficien a las personas que reciben los cuidados 59 , 60 .
En definitiva, ahora podemos ver claramente que no solo es muy difícil externalizar la salud de uno a otra persona, sino que la verdad es que no tenemos otra opción real que trabajar en nuevas formas para coproducir un servicio de salud que sea capaz de una mayor contribución. a una mejor salud. Creemos que el impacto del COVID-19 abre una oportunidad no para volver a la “vieja normalidad” o desarrollar una “nueva normalidad” basada en la anterior, sino para redefinir conceptualmente qué entendemos por calidad en la atención médica, cómo definimos cada los roles de los demás y cómo definimos el cuidado centrado en la persona para individuos y comunidades.
Supuestos que subyacen a un nuevo movimiento de calidad
Detrás de nuestro pensamiento ha estado el reconocimiento de los beneficios de comprender los sistemas como fenómenos adaptativos complejos, de reconocer que, en algún nivel, todo el servicio de atención médica es coproducido por personas que a veces llamamos profesionales y personas a las que a veces llamamos pacientes. Son “parientes” entre sí en este trabajo interdependiente 57 .
El hecho de no vincular las diferentes partes de la atención durante la pandemia, por ejemplo, la atención social con la atención médica, ha expuesto un problema subyacente con el diseño de la atención. Esto ha significado que muchas personas vulnerables se pusieron en riesgo y potencialmente sufrieron más daños. La calidad y seguridad de la atención médica requiere la interacción de estas partes complejas, adaptándose continuamente a las demandas cambiantes, cada una con su propia complejidad y cada una de las cuales debe integrarse en un momento específico para brindar una atención segura y de buena calidad. Por ejemplo, el enfoque inicial de la seguridad del paciente (llamado Seguridad 1) se centró en abordar los eventos adversos y realizó evaluaciones lineales de eventos inseguros. Estas evaluaciones de causa y efecto a menudo eran demasiado simplistas para considerar la complejidad de los sistemas causales en el trabajo. La progresión ha sido hacia una comprensión de la complejidad y la resiliencia en calidad y seguridad, con el desarrollo de la resiliencia y el aprendizaje constante, a medida que nos adaptamos a las circunstancias cambiantes (llamada Seguridad 2). También se requiere un enfoque diferente de la calidad. 61 , 62 .
El movimiento de calidad y seguridad ha sido reactivo a lo que no ha funcionado y creemos que ahora debemos pasar al concepto de salud y su coproducción. El concepto de coproducción de calidad en los sistemas de servicios de salud se encuentra en una fase temprana de desarrollo 63 – 65. Es necesario incluir a las personas como socios y alejarse de la corrección de defectos en el manejo de enfermedades hacia la co-creación de la salud. Las personas, es decir, tanto los profesionales como los pacientes implicados de forma interdependiente, no son el problema, son la clave de un futuro modelo de calidad. Si bien ha habido un cuerpo creciente de intervenciones basadas en evidencia, el problema ha sido la implementación, difusión y sostenibilidad de las intervenciones que tienen una base de evidencia firme 66. Creemos que los esfuerzos organizados de mejora de la calidad y seguridad, ya sea la práctica o la investigación académica de la práctica, se han vuelto demasiado técnicos y las personas no pueden relacionarse con el desafío de fomentar una mejor salud. Necesitamos un paradigma que funcione en el mundo real de hoy. Uno que facilite una mejor salud para los individuos y las comunidades, de modo que se logre la meta de una mejor salud. En una era donde la creación compartida de servicios es clave, los recursos humanos en salud se convertirán en uno de los principales desafíos. La calidad debe incluir la atención tanto a las personas como pacientes como a los profesionales.
Los seis dominios de calidad en el modelo IOM ya no se ajustan a los requisitos de un enfoque centrado en la persona para la facilitación de la salud y la prestación de atención médica universal. Sugerimos un enfoque en la creación conjunta de una mejor salud: un sistema de calidad para las personas que trabajan juntas para coproducir servicios que contribuyen a una mejor salud ( Figura 1).
Deseamos desarrollar esto aún más reconociendo la humanidad compartida de las personas involucradas. Se introduce la palabra “parientes” para encarnar las relaciones sociales y las realidades vividas que rodean a los individuos involucrados, tanto los que cuidan como los que reciben cuidados. El servicio de salud no se trata solo de la persona como paciente o profesional, sino también de su familia y relaciones sociales más amplias. La dimensión centrada en la persona/parientes rodea todos los dominios y es parte de todo lo que hacemos. Se ha demostrado que la necesidad de este enfoque es un componente esencial de la respuesta a la pandemia. John Ballatt y sus colegas sugieren que «la amabilidad [el parentesco] no es… un tema secundario ‘agradable’, 57 .
Colocamos 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; dignidad y respeto por las personas y entre sí; donde se vea a la persona desde un enfoque holístico, en su totalidad y no como portadora de una enfermedad o persona con un órgano corporal problemático. El principio central es la amabilidad, por lo que la dimensión del cuidado centrado en la persona está centrada en el parentesco.también, involucrando a todos los que están relacionados con la persona que recibe y la persona que brinda el cuidado. Este enfoque facilitará la coproducción de calidad y seguridad y el logro de los otros dominios. Este énfasis invita y expande el cambio de “instalar” soluciones técnicas a trabajar con personas y soluciones técnicas. Los esfuerzos de telesalud dejan en claro que un mayor uso de la conectividad digital puede funcionar y posiblemente convertirse en parte de la conectividad extendida de los parientes 67 , 68. Los otros dominios permanecen en su lugar. Se transfunden con atención centrada en la persona. Esta nueva forma de pensar también se aplica a la otra persona involucrada en la prestación del servicio llamado “atención médica”. Esto significa que entre los colegas, y ciertamente con respecto a las relaciones con los supervisores jerárquicos, debe existir un entendimiento basado en la amabilidad, la dignidad, el respeto y la colaboración, y esto incluye a la persona holística.
Se agrega un nuevo dominio, ecológico, para reflejar los crecientes desafíos del cambio climático y para introducir la necesidad de abordar los desafíos de la sostenibilidad, no solo a nivel de organización, sino en cada contacto en el microsistema 69 , 70. Creemos que ser ecológico con una preocupación por el cambio climático es fundamental para el concepto de parentesco. El principio de transparencia y liderazgo se incluyen para envolver todos los dominios técnicos, respetando el derecho a la intimidad 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 centrales del modelo y la visión de persona y parentesco. El liderazgo humilde exige humildad «aquí y ahora» basado 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 grupal y colaboración 71 . En el modelo de calidad multidimensional afirmamos que no es solo una colaboración entre los proveedores de atención, sino también una colaboración abierta y confiable entre los proveedores de atención y los pacientes y familiares. Esto implica un cambio en la cultura del cuidado a una que pueda abrazar el nuevo modelo. 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 “parientes” comienza con que los profesionales sean transparentes entre sí 72 .
Implicación para los programas actuales
Creemos que la promoción de la atención médica y la prestación de la atención médica deben volver a los principios básicos de la atención, una forma de «servicio», e incluir los valores que hemos convertido en el centro del modelo en todo lo que hacemos. Como uno reflexiona sobre la construcción de Donabedian de «Estructuras y procesos que conducen a resultados», ni las estructuras ni los procesos que hemos diseñado actualmente pueden brindar un modelo de atención que pueda abarcar los dominios de la calidad ni el enfoque centrado en los familiares. La atención médica requerirá un rediseño considerable en el que el poder se transfiera a la persona en lugar de permanecer en el sistema. Esto implicaría colocar a las personas que reciben atención en posiciones de poder para decidir cómo se debe brindar la atención y cómo se planifican los servicios. Dado que la complejidad de la atención ha redefinido la forma en que se brinda la atención con varios proveedores que a menudo participan en la prestación de la atención, se requerirá el concepto de integración de la atención en torno a la persona que recibe la atención, siendo el núcleo la asociación y la colaboración.
En la Tabla 3 demostramos las acciones que se requieren para implementar este nuevo paradigma de calidad. La atención centrada en los familiares y en la persona se infunde en todos los esfuerzos por mejorar la atención, la seguridad y la eficacia. La introducción de la transparencia requerirá un cambio de cultura en todos los sectores de la atención médica. La ecología es ahora un dominio central, por lo que todas las decisiones y la planificación requerirán programas para mejorar el impacto sobre el clima y el medio ambiente. Los servicios de salud de calidad se basan en lo que un ser humano ofrece a otro. Estos servicios son fundamentalmente una actividad humana, con los correspondientes derechos, responsabilidades e implicaciones. Para lograr esto, necesitamos una atención de alta calidad para los profesionales que brindan atención y un rediseño de los sistemas, para facilitar una verdadera atención centrada en la persona y la familia. En Tabla 3se sugieren las posibles acciones a emprender, estas no son integrales y serán dinámicas, cambiando en diferentes contextos. Estos, a su vez, pueden convertirse en medidas del proceso de cambio.
Tabla 3.
Los dominios de calidad y acción a tomar.
Dominio de la calidad
Paciente/Pariente que recibe atención
Persona que brinda cuidado
Organización
Centrado en la persona/parientes
El cuidado que una persona recibe debe estar lleno de amabilidad, dignidad y respeto.
Las personas deben ser vistas como un todo y su cuidado debe ser coproducido.
La toma de decisiones compartida y la autogestión son esenciales.
La persona que brinda cuidados debe experimentar seguridad psicológica, amabilidad, dignidad y respeto con sentido de pertenencia y significado.
Esto facilitará la resiliencia o las habilidades de afrontamiento requeridas por los profesionales de la salud para sentirse física y mentalmente seguros.
El valor central es acerca de la calidad y la atención de la salud centrada en la familia con significado y propósito.
El liderazgo se distribuye para generar seguridad física y psicológica para todas las personas que brindan atención.
El significado y el propósito del trabajo es parte de toda toma de decisiones y la organización está aprendiendo de la excelencia y los desafíos.
La seguridad
Care should be free from harm, where harm is defined as something one would not accept for oneself or one’s Kin (physical or psychological).
Psychological safety is a central part of the culture.
Proactive management of risk and learning from incidents is standard.
Debriefing and support are provided after an incident.
Learning and understanding how the complexity of the system works, is a daily activity.
Designing for safety using human factors is central to all operations.
Effective
All care follows evidence-based guidelines and standard operating procedures (SOP) where appropriate, with deviation only as per need of the person receiving care.
Reliable care is provided following SOPs to reduce unwarranted variation.
Transparency on (non-)compliance to SOPs is evident.
Translating evidence-based guidelines into local protocols.
Benchmarks process and
outcome indicators.
Efficient
Unnecessary care is not provided.
All care should have intended benefit.
Care provided is cost-effective, minimising duplication and waste.
Clinicians constantly study processes to improve.
Focus on prevention of wasteful processes.
Improvement and or management methods are used to decrease waste.
Administrative waste is decreased.
Constant attention to pricing and cost of care without decreasing quality is standard.
Health is the outcome one aims for, rather than disease management.
Accessible and Timely
There are no delays in receiving care.
Universal quality with safe access is the goal.
Working in teams to provide care.
Available 24/7/365 with respect to staff wellbeing and risk of burn-out and bore-out.
Organisation of services so that they are accessible.
Manage the impact of weekend- effect or out-of-office hours demand.
Equitable
Care is of the same quality all the time, no matter who you are and where you require care.
Seven-day week service for acute care that is fully staffed for acute care.
No racism among staff.
Real interprofessional care where all professionals can contribute equally.
Active programmes to decrease institutional racism, or any discrimination based on gender, ethnicity, sexuality disability etc.
Focus on the Social Determinants of Health.
Eco-friendly
Kin and the person aim to receive care that decreases duplication, repetition and over-investigation or treatment.
Decrease unnecessary consultations.
No duplication of tests.
Electronic records where possible and use of digital health.
Decrease disposables and consumables in all processes.
Organise video-consultation to decrease need to attend clinics.
Water and energy management.
Less use of plastic.
Conversion to reusable energy.
Active programmes for heat conservation and efficient water disposal.
Core values
Patient or Kin
Provider
Organisation
Dignity and Respect
All views are accepted and respected in all decision-making.
Practices shared decision-making.
Is treated with respect by other providers from own and other disciplines.
Does not see divisions of care.
Develops a culture of learning and respect.
Provides a sense of belonging.
Develops psychological safety of staff.
Holistic
Care addresses physical needs as well as spirituality and mental wellbeing in an integrated manner.
Moral compass in all activities.
Treats patients as people, not as diseases and integrates care.
Breaks down the silos between levels of care so that the person experiences integrated care.
Partnership and coproduction
Be an active partner in designing health.
Able to choose where and how to receive care.
Sees patients as equal partners to develop health.
Coproduces health with people.
Supports the involvement of patients as experts by experience.
Funciona en todos los sistemas en busca de la salud.
¿Están las personas enfocadas?
Realiza programas de coproducción basados en la experiencia.
Amabilidad con compasión
Valoración del lado humano de la persona.
Los pacientes/parientes son amables con el proveedor.
Valoración del lado humano de la persona.
Siempre es más amable de lo necesario.
Valoración del lado humano de la persona.
La amabilidad es un indicador de calidad en el cuadro de mando integral.
El modelo se puede utilizar para definir y traducir su propia visión sobre la calidad o integrar diferentes visiones e ideas en un marco general. El modelo multidimensional se puso a prueba recientemente en diferentes tipos de organizaciones de atención y ayudó a los médicos y gerentes involucrados a definir y especificar los objetivos específicos de la organización para los seis dominios técnicos, el dominio general de la atención centrada en la persona y los familiares y cómo enfocarse en la cuatro valores fundamentales. Por ejemplo, para demostrar la aplicación del nuevo dominio ecológico, se podría preservar la energía, el agua, los recursos, mejorar el uso de intervenciones digitales y disminuir la huella de carbono. Invitamos a los equipos clínicos a usar el modelo para examinar cómo pueden centrarse en la persona y luego publicar su experiencia para que podamos coproducir el futuro.
En los últimos años, ha habido una creciente comprensión de que el diseño actual del sistema de atención médica ha resultado en una disminución del bienestar de los profesionales involucrados en la atención médica, con un aumento de informes de agotamiento y «aburrimiento» 73 . Se ha documentado el impacto de los eventos de seguridad en los médicos y un metanálisis de bienestar y agotamiento demuestra el impacto negativo en los cuidadores 74 , 75 . La revisión de las Academias Nacionales de Ciencias concluyó que la prestación de atención de calidad centrada en la persona requerirá una fuerza laboral cuyo bienestar sea primordial, lo que implica que se debe revertir la deshumanización de la atención médica 76 , 77 .
El enfoque reciente sobre las desigualdades en salud y el racismo estructural hace que un cambio de enfoque sea más apremiante con el concepto de parentesco que llega al núcleo de lo que es ser un sanador. Esta atención a la relación como fundamental no es nueva. Es la base de muchas religiones. Además de la energía puente para nuestro uso cuando abordamos el “cisma”, también reconocemos que numerosas culturas en todo el mundo se han dado cuenta durante siglos de que este reconocimiento universal de la importancia de la relación es fundamental en toda la vida humana. Quizás esto sea más conocido en la filosofía africana de Ubuntu, donde “yo” soy porque “nosotros” somos. Nuestra opinión es que el nuevo modelo de calidad que proponemos es el primer paso en esta dirección para los responsables políticos,
Los desafíos de la atención médica incluyen costos cada vez mayores, integración de avances tecnológicos, amenazas de seguridad, cargas administrativas y regulatorias y escasez de proveedores. Proporcionar atención equitativa y de alta calidad en este entorno desafiante sigue siendo una prioridad. Una comprensión de los principios y modelos de mejora de la calidad puede ayudar a los cirujanos ortopédicos, y sus equipos de atención brindan el más alto nivel de atención para sus pacientes.
Palabras clave
Mejora de la calidad
Instituto para la Mejora de la Atención Médica (IHI)
Seis sigma
Gestión Lean
EquipoSTEPPS
Análisis de causa raíz
5-Porqués
Gráfico de Pareto
Diagrama de controladores clave
Diagrama de espina de pescado
Principios de mejora de la calidad
En 2001, el Instituto de Medicina definió seis dominios de la calidad de la atención médica: seguro (evitar el daño de la atención); oportuno (reducir los tiempos de espera y los retrasos); efectivo (uso de evidencia para guiar la atención); eficiente (evitar la pérdida de tiempo y recursos); equitativo (emplear una calidad de atención consistente en diversos pacientes); y centrado en el paciente (incluya las preferencias, necesidades y valor del paciente en toda la toma de decisiones) [1]. Desde entonces, se han desarrollado muchos esfuerzos de mejora de la calidad a partir de estos dominios. Más recientemente, el Instituto para la Mejora de la Atención Médica (IHI) también ha enfatizado este último dominio, adoptando un concepto centrado en el paciente de organización de mejora de la calidad [2, 3].
Modelos de mejora de la calidad
Hay muchos modelos que se pueden emplear en los esfuerzos de mejora de la calidad. Diferentes modelos pueden tener procesos que se superponen, y las instituciones de salud pueden usar una combinación de modelos en sus esfuerzos por mejorar el sistema.
Modelo para la Mejora/Instituto para la Mejora de la Atención Médica (IHI)
El Instituto para la Mejora de la Atención Médica (IHI) fue fundado para mejorar la atención médica mediante el rediseño del sistema para evitar errores, desperdicios, retrasos en la atención y costos insostenibles. El modelo de mejora, desarrollado por los asociados en mejora de procesos, proporciona un marco compuesto por tres preguntas [4, 5]:
1.¿Qué estamos tratando de lograr? (Objetivo)
2.¿Cómo sabremos que un cambio es una mejora? (Medida)
3.¿Qué cambio podemos hacer que resulte en una mejora? (Intervención)
Establecer un objetivo medible y específico en el tiempo prepara el escenario para los esfuerzos de mejora. Una organización puede emplear una declaración de objetivos para establecer los objetivos específicos de mejora. Esta declaración debe responder: ¿Qué (o de qué a qué)? ¿Para quién? ¿Para cuándo? ¿Cuánto y por cuánto tiempo? Un objetivo SMART (Specific, Measurable Achievable, Realistic, and Timeline) es una forma útil de recordar los elementos que deben incluirse en una declaración de objetivos completa [6]. Un ejemplo de una declaración de objetivo es el siguiente:
1.¿Qué?—Mejorar el control del dolor informado por el paciente desde el inicio actual hasta «bueno» o «excelente».
2.¿Para quién?—Pacientes sometidos a reducciones de fractura de radio distal en el departamento de emergencias.
3.¿Para cuándo?—Diciembre 2022
4.¿Cuánto?— en un 50%
5.Mantener durante al menos 6 meses
La declaración de objetivos sería la siguiente: Para diciembre de 2022, mejoraremos la proporción de pacientes sometidos a reducciones de fractura de radio distal en el servicio de urgencias que informen un control del dolor bueno o excelente en un 50% y se mantengan durante al menos 6 meses.
Las medidas son fundamentales para determinar si un cambio equivale a una mejora [7]. En el ejemplo anterior, la variable informada por el paciente sirve como medida de resultado. Hay varias categorías diferentes de medidas que deben considerarse. Tres medidas comúnmente empleadas en la mejora de la calidad son (1) medidas de resultado, (2) medidas de proceso y (3) medidas de equilibrio [8].
Las medidas de resultado son el resultado previsto. Transmiten la información más directa sobre cómo un sistema afecta a un paciente u otra parte interesada. Los ejemplos incluyen puntajes de discapacidades del brazo, hombro y mano (DASH) para pacientes sometidos a artroplastia total inversa del hombro; infecciones del sitio quirúrgico por cada 1000 fusiones posteriores de la columna cervical; el número de días entre la lesión y el diagnóstico de fracturas por escafoides. Las medidas de proceso se producen a nivel de sistema y representan la adopción de una intervención como un nuevo protocolo. Pueden ayudar a evaluar si un esfuerzo de mejora de la calidad está en camino de lograr su objetivo previsto. Si bien la medida de resultado representa el resultado esperado derivado de varias intervenciones de mejora, una medida de proceso a menudo está más directamente en el control del equipo de mejora y se observa más fácilmente. Ejemplos de medidas de proceso incluyen: (1) porcentaje de pacientes que se sometieron a educación sobre narcóticos antes de someterse a una artroplastia electiva de hombro; (2) frecuencia de exfoliación de cuello con alcohol pre-prep utilizada antes de la cirugía de columna cervical; y (3) el promedio de vacantes diarias de citas en una clínica de cirugía de la mano. Es esencial cuantificar las medidas del proceso y las medidas de resultado. Sin dicha cuantificación, será imposible determinar si las intervenciones (medidas de proceso) están vinculadas a la medida de resultado (resultado previsto). Por último, se emplean medidas de equilibrio para garantizar que la mejora en una parte del sistema no perturbe otra parte del sistema. Por ejemplo, un programa de movilización acelerada que tenga el objetivo de reducir la duración de la estancia hospitalaria después de las artroplastias totales de rodilla debería garantizar tasas de readmisión que no están aumentando.
Críticos para el modelo IHI son cuatro comportamientos críticos de seguridad [9]:
1.Uso y cumplimiento de protocolos de seguridad. Los protocolos solo funcionan si todos los siguen. Los ejemplos incluyen tiempos de espera quirúrgicos y listas de verificación de quirófano. Por ejemplo, se ha demostrado que la Lista de verificación de seguridad quirúrgica de la Organización Mundial de la Salud (OMS) reduce la mortalidad y las complicaciones en muchos sistemas de salud de todo el mundo [10]. Estos protocolos maximizan la seguridad de los pacientes sometidos a cirugía, pero solo son efectivos si se realizan de manera consistente.
2.Alzando la voz. Las preocupaciones deben identificarse y notificarse con los protocolos y condiciones actuales. Los cuasi accidentes y errores presentan valiosas oportunidades de aprendizaje, pero solo si un individuo las reconoce y las comparte. La institución debe promover una cultura justa de respeto mutuo, donde se aliente a los miembros del equipo a hablar. Un clima de mejor seguridad y trabajo en equipo se ha asociado con una disminución del daño al paciente y una mortalidad ajustada por gravedad [11].
3.Escucha. Escuchar las preocupaciones de los demás, incluidas las del paciente, es fundamental para una atención de calidad centrada en el paciente. La Comisión Conjunta estima que el 80% de los eventos de seguridad graves se deben a la falta de comunicación entre los proveedores de atención médica [12]. Hablar y escuchar son comportamientos críticos para una comunicación efectiva.
4.Autocuidado. El bienestar del proveedor de atención médica es importante para la seguridad del paciente. La salud subóptima puede resultar en una atención y atención subóptimas para los pacientes. Reducir el estrés y el agotamiento de los proveedores mejorará la seguridad del paciente [13].
Análisis de causa raíz y causa común
El análisis de la causa raíz se emplea comúnmente en la atención médica y la mejora de la calidad para analizar los eventos adversos. El objetivo es identificar el sistema subyacente y los problemas individuales que predisponen a errores [14]. Además, el análisis de causas comunes consolida las causas de múltiples eventos para identificar cualquier causa común de esos eventos [15]. Los modelos para realizar análisis incluyen el método de los 5 porqués, el diagrama de causa y efecto o espina de pescado y los gráficos de pareto.
Metodología de 5 Whys
La Metodología de los 5 Porqués es una herramienta simple para evaluar las causas raíz. Su objetivo es determinar las relaciones de causa y efecto entre varios factores subyacentes que conducen al problema identificado en cuestión [16]. Por ejemplo, considere el problema de demasiadas admisiones nocturnas no planificadas para microdiscectomías lumbares de un solo nivel.
1.¿Por qué? Horarios de finalización tardíos para los casos programados por la tarde.
2.¿Por qué? Los casos matutinos llegan tarde.
3.¿Por qué? Largos tiempos de rotación de habitaciones.
4.¿Por qué? Esperando las bandejas de tubo de discectomía microquirúrgica reesterilizadas.
5.¿Por qué? Número limitado de bandejas disponibles para el procedimiento en el hospital (causa raíz).
Aunque el enfoque de los 5 porqués puede ser útil para identificar a los contribuyentes a un evento adverso o un casi accidente, la metodología es limitada ya que a menudo, los errores no se deben a un problema simple. Los errores son a menudo el resultado de múltiples factores, y este método no es necesariamente capaz de distinguir entre factores casuales (impulsores secundarios o terciarios de un evento) y causas raíz (un impulsor primario o causa fundamental del evento).
Gráficos de Pareto
El Principio de Pareto, o regla 80-20, afirma que una minoría de factores contribuyen a la mayoría del efecto [17]. Específicamente, sostiene que el 80% de los efectos se deben al 20% de los factores para muchos eventos, por lo que es más probable que centrar los esfuerzos en estos pocos contribuyentes vitales tenga un impacto significativo. Los gráficos de Pareto (ver Fig. 1.1) son una representación gráfica de estos factores contribuyentes. Por lo general, clasifican los factores de mayor a menor prevalencia, ilustrando cada uno como una barra a lo largo del eje X. La contribución porcentual se muestra en el eje Y, y la contribución acumulada como un gráfico de línea punto a punto se superpone al gráfico de barras [18]. En el ejemplo del pinchazo de aguja, el enfoque (por ejemplo, el mayor efecto para el esfuerzo realizado por el equipo) debe estar dentro de las áreas de UCI y quirófano (el mayor número de ocurrencias a la izquierda del eje X), no en cardiología o atención domiciliaria (el menor número de ocurrencias a la derecha del eje X).
Figura 1.1
Diagrama de causa y efecto (espina de pescado)
Los diagramas de espina de pescado, o diagramas de causa y efecto/Ishikawa, se pueden usar para identificar las causas fundamentales de un problema identificado [19]. El diagrama está organizado con la «cabeza» siendo el problema o resultado específico que requiere mejora (Fig. 1.2). Los grandes «huesos» del diagrama provienen de una columna vertebral que apunta hacia la cabeza, y representan las categorías primarias de entradas de cada proceso. Las causas detalladas bajo cada categoría principal comprenden los «huesos» más pequeños. Las categorías comunes de insumos incluyen las 5 «M», [materiales, métodos, mano de obra, maquinaria (equipo) y madre naturaleza (medio ambiente)]. En la atención médica, las categorías comunes incluyen las 4 «P», [personas, políticas, procedimientos y plantas (tecnología)] [20]. Estos modelos pueden ofrecer una herramienta valiosa para organizar esfuerzos y generar ideas de mejora.
Figura 1.2
Ciclo Planificar, Hacer, Estudiar, Actuar (PDSA)
Los ciclos de PDSA son métodos para probar intervenciones a pequeña escala [21]. Estos ciclos son iteraciones en las que se prueba un cambio y se analizan los resultados. En la etapa del Plan, el equipo debe estar formado; el objetivo debe definirse; y deben establecerse las variables pertinentes que requieren medición. El proceso se mapeará y se recopilarán datos de referencia. En la etapa Do, el equipo puede desarrollar soluciones e implementar una intervención piloto. En la etapa de estudio, se analizan los resultados de la intervención piloto. Los objetivos y planes se modifican en consecuencia. Finalmente, el plan actualizado se implementa en la etapa de la Ley [22] (Fig. 1.3).
Figura 1.3
Los hallazgos de un ciclo se emplean en el siguiente ciclo, ya que se toma la decisión de abrazar, modificar o abandonar el cambio. Por lo tanto, los ciclos PDSA con resultados negativos son tan importantes como los exitosos, ya que sirven para revelar suposiciones incorrectas y tener en cuenta variables adicionales.
Diagramas de controladores clave
El Key Driver Diagram (KDD) es una herramienta que algunas organizaciones utilizan para organizar un proyecto de mejora de la calidad (Fig. 1.4). El diagrama es una representación visual de la relación entre (1) el objetivo del esfuerzo de QI; 2) los principales factores clave que contribuyen directamente a la consecución de ese objetivo; y (3) las intervenciones o impulsores secundarios que afectan a los conductores primarios [7]. El KDD sirve como una herramienta central (hoja de ruta) para que el equipo multidisciplinario permanezca organizado y centrado en sus esfuerzos para lograr el resultado del proyecto. Un KDD bien organizado a menudo puede evitar el deslizamiento del alcance del proyecto. A continuación se muestra un ejemplo de un KDD.
Figura 1.4
Six Sigma y DMAIC
Originalmente desarrollado por Motorola y General Electric para esfuerzos de mejora de la calidad, Six Sigma es un conjunto de herramientas que las organizaciones utilizan para mejorar los procesos del sistema centrándose en eliminar defectos, reducir la variabilidad y el desperdicio [23]. La principal metodología empleada por los proyectos Six Sigma es DMAIC, que es un acrónimo de las cinco fases que componen el proceso [24].
1.Definir el problema, la oportunidad, los objetivos, la intervención de mejora y los roles y procesos.
2.Medir el rendimiento del proceso. Se deben capturar los procesos y datos de referencia.
3.Analice el proceso y determine las causas raíz del problema y la variabilidad del proceso.
4.Mejore el rendimiento del sistema abordando las causas raíz del problema, eliminando el desperdicio del sistema y agilizando el proceso.
5.Controle el proceso mejorado y mantenga los resultados.
Un ejemplo de la metodología DMAIC empleada en un centro ortopédico infantil puede ser el siguiente: Definir problema: la duración de la estancia de los pacientes sometidos a fusión espinal posterior por escoliosis idiopática adolescente en esa institución excede el promedio nacional. Medir: se capturan los datos de referencia, incluida la duración de la estancia y las prácticas postoperatorias. Analizar: se realiza un análisis de la causa raíz, encontrando que las bombas de dolor de analgesia controlada por el paciente (PCA) son un paso que limita la velocidad para el alta. Mejorar: el equipo quirúrgico colabora con el equipo de dolor para modificar sus procesos y enfatizar las técnicas de analgesia multimodal para destetar más rápidamente de la PCA. Control: la educación del equipo se proporciona con el objetivo de sostener el nuevo proceso.
Gestión Lean
Lean es otro marco empleado originalmente por la industria manufacturera que las organizaciones pueden utilizar para mejorar los procesos del sistema [25]. Se centra en optimizar la eficiencia mediante la eliminación de residuos, que pueden ser energía, tiempo o materiales. Los principios de la gestión lean incluyen:
1.Identificar lo que los clientes valoran (en lugar de lo que la organización percibe como valioso).
2.Identifique los pasos que producen el valor y los pasos innecesarios que no lo hacen.
3.Priorice los pasos que proporcionan ese valor.
4.Permitir que las necesidades del cliente guíen lo que se produce.
5.Continuar mejorando el sistema eliminando las áreas de desechos a medida que se identifican.
La gestión Lean y Six Sigma son enfoques complementarios que a menudo se emplean en los esfuerzos de mejora de la calidad de la atención médica. Específicamente, son valiosos cuando la estandarización y la eficiencia del proceso son críticas para la intervención de calidad [19]. Un ejemplo de los métodos Lean empleados en la cirugía de columna vertebral se exhibe en el enfoque del Seattle Spine Team. En su trabajo, los proveedores de servicios clave definieron colectivamente el valor para realizar la cirugía compleja de columna vertebral más efectiva al tiempo que minimizaban el costo y las complicaciones [26, 27]. Crearon un mapa de flujo de valor que detallaba los pasos durante la admisión de un caso complejo de cirugía de columna vertebral. Cada área específica fue estudiada para identificar los residuos. Crearon un mapa de estado futuro para identificar el flujo de valor ideal. Los pasos se estandarizaron. Cuando se codifica el estado futuro, se convierte en el nuevo estado actual y se puede hacer una nueva iteración para la mejora [25].
Estrategias y herramientas de equipo para mejorar el rendimiento y la seguridad del paciente (TeamSTEPPS)
TeamSTEPPS es un marco de instrucción desarrollado por el Departamento de Defensa (DoD) y la Agencia para la Investigación y Calidad de la Atención Médica (AHRQ) para mejorar el trabajo en equipo en la atención médica [28]. Este marco se compone de cuatro habilidades capacitables, que incluyen:
1.Liderazgo: un líder efectivo comunica objetivos claros, valora los aportes de los miembros del equipo, capacita a los miembros del equipo para que participen activamente y resuelvan conflictos.
2.Monitoreo de la situación: el proceso de evaluar continuamente la situación, específicamente con respecto al estado del paciente, los miembros del equipo, el entorno y el progreso hacia la meta.
3.Apoyo mutuo: los miembros del equipo deben ser capaces de anticipar y apoyar las necesidades de los demás al tener conocimiento sobre las responsabilidades de sus compañeros. La cultura del equipo debe ser propicia para el apoyo mutuo, donde la asistencia se busque y ofrezca fácilmente.
4.Comunicación: el equipo debe tener un proceso que permita el intercambio efectivo de información importante entre los miembros del equipo. Una estrategia para una comunicación efectiva durante las transferencias de equipo es el método SBAR, y acrónimo de situación, antecedentes, evaluación y recomendaciones. Un ejemplo del método SBAR es:
(a)Situación: «Dr. Smith, le envío a John Doe para una evaluación urgente de su rodilla derecha».
(b)Antecedentes: «Es un hombre de 30 años con antecedentes de abuso de polisustancias que ha tenido dos días de dolor e hinchazón atraumática en la rodilla derecha. Fue positivo por COVID-19 hace un mes, pero desde entonces se ha recuperado».
(c)Evaluación: «Me preocupa la artritis séptica de la articulación de la rodilla».
d)Recomendación: «Recomiendo una aspiración urgente de rodilla, y le estoy haciendo NPO para una posible cirugía».
Se dice que la competencia en estas cuatro habilidades centrales resulta en los resultados del rendimiento, el conocimiento y las actitudes de un equipo. El marco de instrucción teamSTEPPS se representa en la Fig. 1.5.
Figura 1.5
Hay una serie de programas, organizaciones y modelos que se dedican a mejorar la calidad de la medicina. La mejora en las organizaciones de atención médica es un objetivo dinámico, y requiere un enfoque multifacético que implique un liderazgo efectivo, atención a los procesos, una cultura de seguridad y apoyo, y esfuerzos continuos para tener éxito.
Conclusión
La mejora de la calidad debe ser un pilar de la atención al paciente. Existen múltiples principios y modelos de mejora de la calidad que los cirujanos ortopédicos y sus equipos pueden utilizar para proporcionar el más alto nivel de atención. Los cirujanos pueden elegir entre varias herramientas para ayudar a lograr los objetivos de mejorar la calidad de la atención para sus pacientes.
Como cirujanos, comprometerse a mejorar la atención que brindamos es esencial. Es hora de pensar menos en «lo que es actualmente» y centrarse más en establecer «lo que debería ser» y utilizar la ciencia de la mejora para llegar allí [29].
Escuchamos mucho sobre la «salud digital» en estos días. A medida que se acumulan datos sobre nuestra salud, gracias a fuentes como registros electrónicos de salud, aplicaciones y dispositivos de acondicionamiento físico personal y kits de prueba del genoma en el hogar, debemos entender mucho más de lo que solíamos entender sobre lo que está mal con nuestra salud y qué hacer al respecto. Pero tener muchos datos no es suficiente. Tenemos que ser conscientes de lo que tenemos, entender lo que significa y actuar sobre esa comprensión. Si bien los desafíos son de alguna manera más agudos en los Estados Unidos debido a su sistema fragmentado de atención, existen en la atención médica en todo el mundo.
Aquí hay un escenario demasiado común:
June, de 67 años, está en el servicio de urgencias con dolor abdominal y sangrado rectal. Las pruebas revelan cáncer de colon inoperable que probablemente se ha estado desarrollando durante años. Después de varios cursos difíciles e infructuosos de quimioterapia, ingresa a cuidados paliativos y fallece varias semanas después.
El cáncer de colon es en gran medida curable y, a menudo, se puede prevenir si se detecta lo suficientemente temprano como para detectar
detectar y eliminar los crecimientos precancerosos. Con la detección recomendada, June podría estar viva hoy. ¿¿Qué pasó?? Tuvo colonoscopias a tiempo a los 50 y 60 años, pero pensó que estaba en claro hasta los 70 porque nadie marcó la nota del radiólogo sobre algunas pequeñas irregularidades que significaban que debería regresar a los 63 años. No era el trabajo del radiólogo asegurarse de que June actuara sobre el hallazgo, que estaba oculto en la pestaña «Resultados de la prueba» de su registro electrónico de salud (EHR). Se lo perdió. Su médico de atención primaria se lo perdió. Todo el sistema de salud se lo perdió.
Demasiados junios se pierden demasiado pronto. Estas pequeñas fallas con grandes consecuencias están en todas partes en el sistema de atención médica de los Estados Unidos, lo que les cuesta a los estadounidenses años de vida saludable y miles de millones de dólares en costos de tratamiento evitables. Cuando los médicos tuvieron que depender de teléfonos fijos, formularios de varias partes y carpetas de papel para ejecutar y rastrear estas tareas, no fue sorprendente que ocurrieran tales fallas. Ahora que existen computadoras, teléfonos inteligentes e Internet, (al menos teóricamente) se pueden usar para enviar recordatorios consistentes y oportunos a pacientes como June para obtener esas colonoscopias tempranas.
Pero las herramientas digitales no se usan solas: tenemos que decirles qué hacer. En el caso de June, la combinación correcta de sistemas habría tenido que detectar y analizar los datos, enviarlos a ella y a su médico, rastrear sus respuestas, facilitarle «hacer clic aquí» para programar su procedimiento una vez que cumplió 63 años y hacer un seguimiento del resultado sospechoso con recomendaciones para pruebas y tratamiento. Aunque los peligros de la «fatiga de alerta» son muy reales y deben evitarse, los médicos y el personal darán la bienvenida a recordatorios diseñados adecuadamente que ayuden a evitar un diagnóstico perdido o retrasado y los arrepentimientos que conlleva.
Descubrir cómo desarrollar sistemas para utilizar una cantidad y variedad crecientes de información digital es quizás la misión de atención médica más importante y formidable de nuestro tiempo. Desde la década de 1990, nuestra organización, el Comité Nacional de Garantía de Calidad (NCQA) ha estado utilizando datos para medir y mejorar la calidad de la atención médica, originalmente para acreditar planes de salud y, más recientemente, para medir el desempeño de los proveedores. Cuando comenzó la NCQA, el desafío era recopilar suficientes datos y hacer inferencias para completar los espacios en blanco donde no había buena información. Ahora el desafío es la abrumadora cantidad de datos que deben extraerse para sus elementos esenciales. Pero la misión de NCQA sigue siendo la misma: poner los datos a trabajar para aumentar la efectividad de los recursos dedicados a la atención médica.
En este artículo describiremos los pasos necesarios para cerrar el ciclo que conecta la información digital con la acción.
Medición de la calidad: principios básicos
La medición de la calidad de la atención médica se basa en tres preguntas:
¿Estamos haciendo lo correcto para administrar la salud y la atención médica?
¿Estamos obteniendo los resultados que queremos?
Si no es así, ¿qué necesitamos cambiar?
Estas preguntas casi nunca tienen respuestas fáciles. Las personas no son widgets, y el resultado de un episodio particular de atención depende de múltiples factores: el desempeño de los médicos, la atención de los cuidadores, el estado inicial de salud y la motivación del paciente para mejorar, y las circunstancias generales del paciente (ingresos, entorno, acceso a alimentos o transporte, disponibilidad de ayuda en la casa). Los resultados incluyen no solo si los pacientes ahora están más sanos, sino también cómo se sintieron acerca de su atención y cómo se compara con la misma atención prestada en otros lugares o con diferentes enfoques de tratamiento que podrían costar menos y / o brindar un mejor resultado.
Si bien medir la calidad de la atención es difícil, sabemos que la boleta de calificaciones actual para los Estados Unidos pinta una imagen mixta. Su mejor atención disponible es a menudo la mejor del mundo. Sin embargo, es principalmente famoso en los círculos de atención médica por pagar más (19.7% del PIB, el doble que la mayoría de las naciones pares) y obtener un valor pobre por su dinero. Por ejemplo, la tasa de mortalidad materna de estados Unidos es una vergüenza internacional: más del doble que la de Canadá y cuatro veces la de Suecia (sin mencionar las disparidades por raza que se abren y empeoran). Y la brecha entre la esperanza de vida promedio en los Estados Unidos y los países pares se está ampliando.
Esta imagen mixta e incompleta de la calidad de la atención plantea un problema importante para las partes interesadas en la atención médica. Los planes de salud y los empleadores deben saber que están obteniendo el valor por el que están pagando. A medida que los contratos de los pagadores pasan de recompensar más servicios a recompensar mejores resultados, los proveedores deben realizar un seguimiento de su propio rendimiento. La calidad debe guiar las elecciones de los pacientes entre los proveedores y los planes de salud, en la medida en que tengan opciones. Los legisladores y reguladores deben comprender la efectividad de los proveedores y los servicios médicos para ayudarlos a asignar recursos donde tendrán el mayor impacto.
There are several reasons that the measurement of health care quality has been underdeveloped. One is that quality-based reimbursement still accounts for a minority of most providers’ revenue. Second, consumers have not demanded them. I nstead, they trust the recommendations of their doctor or friends and family who have been treated for the condition in question.
However, the primary reason for the limited state of quality measurement is its reliance on insurance claims as the foundation for measurement.
Claims Data: An Incomplete Foundation for Measuring Quality
Durante las tres décadas transcurridas desde que la industria de la atención médica comenzó un esfuerzo serio y basado en datos para medir la calidad, se ha basado en gran medida en el análisis de reclamos de seguros, la única fuente de datos digitales grande y relativamente consistente en todos los proveedores. Si bien los datos de reclamos pueden proporcionar algunas ideas, los datos recopilados para un propósito, en este caso, obtener el pago al proveedor, a menudo no son adecuados para otros fines.
Por un lado, a menudo tiene meses de antigüedad cuando está disponible para su análisis. Por otro lado, es clínicamente incompleto. Una reclamación muestra si se hizo algo, pero no el efecto que tuvo. Una lista de tareas completadas (pruebas de azúcar en la sangre, exámenes de la vista, controles de peso y presión arterial) muestra que un paciente diabético recibió atención, pero no si su nivel de azúcar en la sangre está bajo control. Los reclamos tampoco contendrán información vital sobre el panorama completo de salud del paciente, a menos que esa información le dé más dinero al proveedor. Él o ella puede facturar por un diagnóstico que paga a una tasa más alta si el paciente tiene una comorbilidad: por ejemplo, tratar un ataque cardíaco para un paciente que también tiene diabetes. Pero vincular las otras afirmaciones de la paciente puede ser la única manera de descubrir que ella también tiene artritis y enfermedad por reflujo y eczema.
Y finalmente, cada reclamo es una instantánea parcial de un servicio o episodio de atención brindada en un momento dado, e incluso una pila de instantáneas no es lo mismo que una película. La mejora de la salud o el empeoramiento de la enfermedad tienen lugar entre las instantáneas. Para cuando tomamos la foto, es demasiado tarde para afectar el curso de los acontecimientos, y todo lo que podemos hacer es mirar el resultado y pensar en cómo hacerlo mejor la próxima vez.
La era de las medidas digitales
Afortunadamente, ya no necesitamos depender de los datos de reclamaciones. La marea comenzó a cambiar con la adopción masiva de registros electrónicos de salud, impulsada por los pagos de incentivos del gobierno federal que comenzaron en 2010. La Oficina del Coordinador Nacional de Tecnología de la Información en Salud, que supervisó este esfuerzo hercúleo, continúa iniciando y promoviendo formas de aprovechar los datos de EHR.
Más recientemente, a esos datos se han unido flujos de información de dispositivos de monitoreo, rastreadores de actividad física y teléfonos inteligentes, las propias evaluaciones de los pacientes de su salud, datos genómicos y datos a nivel de población de fácil acceso sobre factores sociales que afectan profundamente la salud: estado de empleo, nivel de ingresos, calidad ambiental, nivel de apoyo comunitario, etc. El análisis avanzado puede potencialmente permitirnos combinar todas estas fuentes de datos para comenzar a desarrollar una imagen más clara del estado de salud y la efectividad de la atención en todos los niveles, desde individuos hasta grupos de pacientes con el mismo diagnóstico y comunidades enteras.
Ese es el lado de la oferta. Por el lado de la demanda, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS), el mayor pagador individual en la atención médica de los Estados Unidos, están avanzando activamente en el uso de datos digitales para medir la calidad de la atención. Los pagadores comerciales también están buscando mejores formas de medir el valor, ya que es difícil hacer contratos «basados en el valor» sin mediciones confiables. Nuestra propia organización está desarrollando medidas digitales para rastrear el desempeño de los planes de salud que acreditamos, que colectivamente aseguran a más de la mitad de la población de los Estados Unidos. Cada organización con un interés en la medición de la calidad de la atención médica se está preparando para una nueva era.
Aprender de los demás
Estados Unidos puede aprender de otros países desarrollados que están empleando sus datos digitales para mejorar la atención médica y la salud. Dinamarca, por ejemplo, tiene datos de registro de pacientes que datan de la década de 1960, así como un único sistema compartido de registros electrónicos de salud para todo el país. Su estrategia nacional de salud digital se centra en todas las cosas que Estados Unidos quiere: conocimiento oportuno, asociación con los pacientes, prevención, equidad. Dinamarca tiene una tarea más manejable que Estados Unidos, con una geografía compacta y menos de 6 millones de personas, pero nos muestra lo que es posible.
La Unión Europea persigue objetivos similares: en mayo presentó una propuesta para el Espacio Europeo de Datos Sanitarios, para establecer un mercado único de salud digital para sus 450 millones de personas.
A su vez, los esfuerzos en los Estados Unidos para avanzar en las medidas digitales son de interés y valor para otros países que están lidiando con desafíos similares de costos, calidad y acceso a la atención médica.
Una lista de tareas pendientes para las medidas digitales
Vemos al menos cuatro imperativos para llevar a los Estados Unidos a donde debe estar:
Reduzca el costo de la recopilación de datos y mejore su puntualidad.
Esto puede sonar como dos objetivos, pero las medidas digitales logran ambos. Muchas medidas tradicionales utilizan datos (como las reclamaciones de seguros) que retrasan la prestación de atención hasta en un año, lo que en algunas áreas puede hacerlas casi irrelevantes. Si los diseñamos correctamente, sistemas como las historias clínicas electrónicas y los dispositivos portátiles pueden generar datos como subproducto de la gestión de la atención no solo de forma más barata sino también mucho más rápida. Cuando la recopilación de datos deja de ser un paso separado de la prestación de atención, podemos ir directamente al análisis y los resultados.
Amplíe el rango de datos utilizables.
Todas las nuevas fuentes que mencionamos anteriormente (EHR, monitores de salud portátiles, comentarios de los pacientes sobre su propia salud (conocidas en el comercio como Medidas de Resultado Informadas por el Paciente o PROMs) se pueden combinar potencialmente con datos sobre el entorno del paciente, como la calidad del agua y el aire, las tasas de delincuencia, los espacios verdes, el acceso al transporte y la densidad de las tiendas de comestibles o los servicios sociales.
NCQA está examinando cómo tener en cuenta las circunstancias sociales de los pacientes (falta de vivienda, pobreza, aislamiento, acceso a alimentos nutritivos o lugares para hacer ejercicio) al evaluar la calidad de su atención. Un médico puede recomendar que un paciente dé un paseo diario, una gran idea para un paciente que vive cerca de un parque, pero un mal consejo para uno que vive en un área de alta delincuencia y tiene miedo de salir de la casa. Más datos sobre más pacientes nos permitirán desarrollar medidas que reflejen con mayor precisión las necesidades de atención y los mejores tratamientos para grupos específicos o incluso pacientes individuales. Podremos tener en cuenta las diferencias en las necesidades de atención dependiendo de las circunstancias económicas, la capacidad de los pacientes para gestionar su propia atención y la calidad de sus apoyos sociales.
Aproveche la amplia adopción de registros electrónicos de salud, dispositivos móviles e inteligencia artificial para proporcionar retroalimentación en tiempo real y guiar la atención.
Los registros electrónicos de salud están evolucionando de ser un registro de la condición del paciente y la atención que recibieron a proporcionar apoyo en tiempo real: alertas, recordatorios, pautas basadas en computadora para el manejo de enfermedades crónicas y lógica que (con tacto) critica las órdenes de un médico para pruebas y medicamentos, comparándolas con la práctica estándar y verificando inconsistencias. Un EHR tan inteligente le habría recordado a June y a su médico que programaran esa colonoscopia de seguimiento cuando cumpliera 63 años.
A medida que nuestros sistemas para medir la calidad de la atención se vuelvan más sofisticados, podremos incorporar una inteligencia más personalizada a las necesidades y deseos de los pacientes. Un EHR realmente inteligente notaría que a June le gusta programar sus citas médicas los martes y, con su aprobación, seguiría adelante y programaría el procedimiento para el próximo martes disponible.
Los sistemas de salud integrados como Intermountain Healthcare, con sede en Salt Lake City, o Geisinger de Pensilvania, han desarrollado herramientas digitales para mejorar la atención a sus pacientes, aunque ambos tienen las ventajas gemelas de las capacidades avanzadas de TI y el incentivo financiero, como proveedor y asegurador, para centrarse en mejorar la salud de sus pacientes en lugar de simplemente ofrecer más servicios. Estas organizaciones y otras han aprovechado sus registros electrónicos de salud para proporcionar retroalimentación en tiempo real a los médicos y pacientes. Al ampliar la gama de datos recopilados y reducir el costo de recopilar los datos, la retroalimentación que pueden proporcionar estos sistemas puede adaptarse más al paciente y, por lo tanto, conducir a una atención y decisiones de salud más efectivas.
Establecer una base digital para los procesos de producción en curso de recopilación, análisis e informes de medidas de calidad.
El desarrollo de medidas digitales no es una empresa única, sino una transformación continua. La creación de esta base implica lo siguiente:
Idear un proceso para estandarizar las muchas medidas que se utilizan actualmente. Este proceso tiene que ser lo suficientemente riguroso como para que haya un acuerdo general sobre, por ejemplo, qué nivel de presión arterial constituye hipertensión o qué rango de resultados de pruebas muestran diabetes bien controlada, pero al mismo tiempo lo suficientemente flexible como para acomodar un grado de ajuste basado en la población o el individuo que se está midiendo. Actualmente, los pagadores, los reguladores y las sociedades profesionales tienen enfoques ligeramente diferentes para diseñar medidas. La variación crea más trabajo para los proveedores que se miden, pero es casi seguro que no está entregando un valor proporcional.
Reemplazar las descripciones en papel de las medidas de calidad y los datos que necesitan. Estas descripciones deben ingresarse manualmente en los registros electrónicos de salud y en el software de informes, un proceso que es costoso y propenso a errores. El remedio es reemplazar el documento con descripciones basadas en software que se pueden agregar fácilmente a los sistemas clínicos.
Crear herramientas de software que faciliten la colaboración en el desarrollo, prueba y mantenimiento de medidas. Ni las enfermedades ni los tratamientos son estáticos, y cada uno nuevo requerirá sus propias medidas. Los pagadores, reguladores, proveedores y grupos de pacientes deben participar en este esfuerzo para acelerar el desarrollo y las pruebas de nuevas medidas y llegar a un consenso sobre cuáles adoptar.
Automatizar la extracción de datos de los registros electrónicos de salud en lugar de utilizar abstractores de datos humanos (sigue siendo una práctica común). Esto reducirá el costo asociado con la recopilación de datos clínicos y mejorará su precisión. Ya tenemos una herramienta sólida para hacer esto: el estándar Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), que es una API estandarizada para el intercambio de información entre sistemas. A partir del próximo año, CMS requerirá que los proveedores utilicen sistemas habilitados para FHIR.
Automatización del proceso de auditoría y limpieza de datos. Gran parte de los datos en los EHR y otros sistemas clínicos, aunque no todos, son ingresados por humanos y están sujetos a errores, omisiones y prácticas de entrada inconsistentes. Sin excelentes datos subyacentes, las medidas digitales no tendrán valor.
Junto con la creación de la infraestructura para utilizar la información digital, cada parte interesada en la atención médica tiene su parte que desempeñar:
La comunidad de medición de la calidad necesita intensificar y ampliar sus esfuerzos para determinar qué nuevos elementos de datos son los más importantes para identificar las mejores prácticas y explicar las variaciones en los resultados.
Tanto los hospitales como las aseguradoras albergan sistemas informáticos heredados que luchan por soportar la necesidad de intercambiar datos con otros sistemas. Necesitan alguna combinación de actualizaciones, aplicación de estándares o soluciones alternativas para satisfacer las nuevas necesidades de medición digital.
A los médicos y hospitales todavía se les paga principalmente sobre la base del volumen de atención en lugar de la calidad de la atención, lo que reduce su motivación para rediseñar su enfoque de la prestación de atención. Tanto los proveedores como los pagadores deben adoptar modelos de pago basados en datos basados en la efectividad y el valor.
Dado que los empleadores y el gobierno pagan por la gran mayoría de la atención médica, tienen un papel fundamental que desempeñar en el uso de su influencia (por ejemplo, contratos y su capacidad para trasladar su negocio de proveedores y planes de salud a otro lugar) para exigir que los proveedores, los planes de salud y la comunidad de medición de calidad aceleren el desarrollo y la adopción de medidas de calidad digital. Además, los empleadores y los gobiernos podrían usar sus talentos para ayudar a la industria a comprender cómo utilizarán las medidas para mejorar sus ofertas de beneficios de atención médica, y su personal debería participar en foros que definan los estándares de datos de salud y los usos apropiados de los datos.
Estos conocimientos deben estar fácilmente disponibles para los pacientes de una manera que puedan interpretar y evaluar a medida que toman decisiones sobre su salud y atención médica.
El impacto de las medidas digitales
¿Qué significaría poder aprovechar esta abrumadora masa de datos para medir y gestionar la calidad de nuestra atención médica?
Los proveedores podrían evaluar y mejorar su desempeño de manera más precisa y efectiva. Atraparían a los pacientes que deben someterse a exámenes de detección, manejarían a los pacientes cuyas enfermedades crónicas los llevarían al hospital periódicamente si no se manejan, y tal vez incluso evitarían algunas de esas enfermedades crónicas con atención y educación aplicadas estratégicamente.
Los pacientes podrían tomar mejores decisiones para ellos y sus familias. Podrían encontrar la mejor atención empleando los mismos métodos digitales que ahora sugieren dónde deben cenar o cambiar su aceite.
Las aseguradoras y los empleadores podrían refinar la cobertura de beneficios de salud para atender mejor las necesidades de sus empleados y miembros, pagar por servicios que han demostrado mantenerlos más saludables e identificar los mejores proveedores para esos servicios. Y podrían hacerlo en tiempo real, o cerca de él, en lugar de confiar en los datos del año pasado.
En resumen, la atención médica podría convertirse en el mismo tipo de potencia basada en datos que los servicios minoristas o financieros, excepto al servicio de salvar vidas y mantener a todos sanos.
GBD 2019 Recursos Humanos para Colaboradores en Salud
El seguimiento de la densidad y distribución de los trabajadores de la salud es crucial para el análisis y la planificación de los sistemas de salud a nivel nacional e internacional. Gran parte de la investigación existente ha evaluado el tamaño, la composición y la eficacia de la fuerza laboral de atención médica en países y regiones individuales. Aunque útil, la falta de comparabilidad de estos estudios impide las evaluaciones de los niveles relativos de personal sanitario en todos los países y territorios.
El Observatorio Mundial de la Salud de la OMS compila datos sobre la densidad de la fuerza laboral por cuadros profesionales que se obtienen principalmente de las organizaciones nacionales de estadística y los repositorios de los ministerios de salud.
Estas fuentes no informan datos de todos los años y utilizan una variedad de métodos y estándares de recopilación de datos, lo que limita la comparabilidad de los datos entre ubicaciones a lo largo del tiempo. La OMS ha emitido dos conjuntos de umbrales mínimos de recursos humanos para la salud (HRH). El umbral del Informe sobre la salud en el mundo de 2006 de 22,8 trabajadores sanitarios cualificados por cada 10 000 habitantes se basó en el nivel medio de médicos, enfermeras y parteras observado en todos los países que alcanzaron una asistencia cualificada del parto del 80%. En 2016, la OMS utilizó los datos del Observatorio Mundial de la Salud para producir un umbral actualizado para los mismos cuadros agregados. Este umbral se basó en las densidades de trabajadores sanitarios cualificados en países con una mediana de logros observados en un índice compuesto por 12 indicadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Con base en este método, la OMS calculó 44,5 médicos, enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes como un nuevo umbral mínimo de densidad. La OMS también ha publicado dos informes sobre enfermería y obstetricia,Informe sobre el estado de la enfermería en el mundo 2020 y el informe sobre el estado de la partería en el mundo 2021 .
Valor añadido de este estudio
Este análisis usó métodos estándar y datos comparables para cuantificar las densidades de 16 cuadros de RHS en 204 países y territorios por cada año desde 1990 hasta 2019. Luego usamos la serie temporal de densidades de RHS y el índice de cobertura efectiva de cobertura universal de salud (UHC) para calcular , por primera vez, los umbrales mínimos de personal sanitario para cada uno de los cuatro cuadros de trabajadores sanitarios identificados en el indicador 3.c.1 de los ODS y la escasez relacionada. Estos umbrales representan los niveles mínimos de recursos humanos para la salud necesarios para lograr los niveles objetivo de UHC, si los países son eficientes en traducir los recursos humanos en el logro de UHC. Este nuevo enfoque de umbral es un compromiso entre la demanda actual de las comunidades políticas de puntos de referencia estandarizados de la fuerza laboral y la realidad de que una variación considerable en la combinación de habilidades socava la utilidad de los objetivos globales inflexibles. En lugar de identificar los niveles ideales de recursos humanos para la salud destinados a pertenecer a todos los contextos, nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. nuestros umbrales de densidad representan específicamente los niveles mínimos de recursos humanos necesarios para lograr un objetivo de desempeño de UHC de 80 de 100 en la cobertura efectiva de UHC. Esto refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. hacer que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. hacer que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Además, este enfoque novedoso para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud.
Implicaciones de toda la evidencia disponible
Las densidades y disparidades de RHS están fuertemente relacionadas con el desarrollo sociodemográfico.En 2019, 168 de 204 países y territorios tenían brechas en la fuerza laboral en uno o más de los cuatro cuadros de HRH en comparación con lo que se necesita para lograr un puntaje de cobertura efectiva de UHC de 80 de 100. Es probable que esto sea una subestimación de la escasez real dado que el cálculo del umbral supone una traducción máximamente eficiente de la fuerza laboral de salud en el logro de la CSU, y existe una variación considerable en la práctica. Incluso con esta subestimación potencial, se necesita la expansión de la fuerza laboral de atención médica en muchos lugares para lograr una mejor cobertura efectiva de UHC.
Introducción
Los recursos humanos para la salud (HRH) son cruciales para el funcionamiento del sistema de salud, 1 , 2 , 3 , 4 pero estudios previos han encontrado diferencias considerables en las densidades de RHS entre países. 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 Los estudios que relacionan los RHS con los resultados de salud a nivel de la población subrayan la importancia de abordar las brechas en la fuerza laboral 11 , 12 y las investigaciones que sugieren que invertir en la fuerza laboral de la salud promueve el crecimiento económico. 13 La pandemia de COVID-19también ha revelado la importancia de los trabajadores de la salud para una respuesta pandémica eficaz. 14 La densidad y distribución de trabajadores de la salud es el indicador 3.c.1 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, que ayuda a rastrear la “contratación, desarrollo, capacitación y retención de la fuerza laboral de la salud”. 15 Además, la OMS ha esbozado una agenda ambiciosa para expandir y mejorar la calidad de la fuerza laboral de salud para 2030.16
A pesar de esta atención, no se dispone de estimaciones completas de la fuerza laboral nacional de salud basadas en datos comparables y métodos estándar. Se han realizado numerosos estudios de los recursos humanos de salud a nivel nacional, regional y subnacional, 17 , 18 , 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 , 25 pero estos no presentan una evaluación integral de todos o la mayoría de los países y territorios. . El Observatorio de Salud Global de la OMS publica datos de densidad de la fuerza laboral para varios países y cuadros, incluidos médicos, enfermeras y parteras, dentistas , farmacéuticos y otros grupos. 26Sin embargo, las brechas en los datos y la falta de estandarización entre las fuentes restringen la comparabilidad de estos números. 27 , 28 El Observatorio Mundial de la Salud actúa como un depósito y los números de densidad de la OMS se basan en una variedad de fuentes de datos que pueden diferir en sus definiciones de cuadros de recursos humanos para la salud en todos los contextos. Además, muchas fuentes de la OMS son informes de países, que pueden no capturar a los trabajadores de la salud empleados en el sector privado y pueden basarse en listas de nómina de diferentes proveedores que cuentan al mismo trabajador de la salud más de una vez. 29
Las estimaciones de cuántos trabajadores de la salud se necesitan para alcanzar los objetivos del sistema de salud, como la cobertura universal de salud (UHC), se han visto afectadas por estas limitaciones de datos, así como por otras opciones metodológicas. 30 En 2006, la OMS basó los umbrales mínimos de trabajadores de la salud capacitados (médicos, enfermeras y parteras) en los niveles medios de la fuerza laboral observados en países que lograron una asistencia calificada del 80 %. 6 En 2016, la OMS adoptó un nuevo método que cuantifica cuántos trabajadores de la salud se necesitan para lograr un desempeño medio en un índice de los ODS compuesto por 12 indicadores trazadores . 31Los umbrales de densidad agregados de la OMS pueden no ser lo suficientemente específicos en el sentido de que no identifican las necesidades de enfermería y partería por separado de las de los médicos, y no identifican cuadros adicionales que puedan contribuir al logro de resultados de salud. También implican una sustituibilidad 1:1 entre los trabajadores de la salud en diferentes cuadros que pueden no ser siempre precisos. Finalmente, los umbrales de la OMS se estiman con respecto a indicadores de cobertura crudos que podrían no reflejar la calidad del servicio de salud y podrían pertenecer a factores que van más allá de las actividades directas de los sistemas de salud (p. ej., la prevalencia del tabaquismo). 32
El presente estudio tuvo dos objetivos: utilizar fuentes de datos comparables y estandarizados para estimar los niveles de RHS de 16 cuadros de trabajadores de la salud en 204 países y territorios para una serie temporal completa de 1990 a 2019, y examinar la relación entre un subconjunto de cuadros de RHS y rendimiento de la cobertura efectiva de UHC. Nuestro estudio se centró en los cuadros básicos destacados en los metadatos del indicador 3.c.1 de los ODS: médicos, enfermeras y parteras, personal de odontología y personal farmacéutico. La cuantificación de las densidades y los umbrales mínimos de HRH requeridos para una cobertura efectiva de UHC nos permite estimar dónde hay escasez de personal sanitario que debe abordarse.
Este manuscrito fue producido como parte de la Red de Colaboradores del Estudio de la Carga Global de Enfermedades , Lesiones y Factores de Riesgo (GBD) y de acuerdo con el Protocolo GBD.
Métodos
Visión general
Los principales pasos del proceso de estimación se presentan a continuación. Sustancialmente más detalles y enlaces a los códigos y fuentes están disponibles en el apéndice 1 (sección 3 ). Algunos de estos métodos se han descrito en publicaciones anteriores de GBD. 32 , 33 Los análisis se realizaron con R (versión 3.4.4), Python (versión 2.7.14) o Stata (versión 13.1), y las cifras se generaron con R (versión 3.4.4). Este estudio se adhiere completamente a la declaración de las Directrices para la elaboración de informes de estimaciones de salud precisas y transparentes (GATHER, por sus siglas en inglés). 34 Este estudio utilizó la jerarquía de ubicación de GBD 2019 que abarca siete superregiones GBD, 35 21 regiones y 204 países y territorios, junto con las estimaciones correspondientes del tamaño de la población. 36El estudio estimó las densidades de trabajadores de la salud empleados en 16 cuadros de HRH para todos estos lugares desde 1990 hasta 2019 inclusive.
Fuentes de datos
Los datos de entrada incluyen datos del Observatorio Mundial de la Salud de la OMS y encuestas transversales representativas y censos que pidieron a los encuestados en edad de trabajar (definidos como aquellos de 15 a 69 años) que autoinformaran su situación laboral y ocupación actual. Las encuestas y los censos se restringieron a aquellos que codificaban las respuestas con un nivel de detalle que coincidía con la granularidad de los códigos de tres o cuatro dígitos de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones de 1988 (ISCO-88). Todas las fuentes de encuestas y censos se identificaron a través del Intercambio de datos de salud globaly las bases de datos de la Organización Internacional del Trabajo, y se extrajeron si los microdatos de la encuesta a nivel individual estaban disponibles. La mayoría de las fuentes filtradas que preguntaron sobre la ocupación no codificaron las respuestas con el nivel de detalle requerido para identificar a los trabajadores de la salud y, por lo tanto, fueron excluidas. De las Cuentas Nacionales de Personal de Salud de la OMS, se usaron 29 2950 años-país de datos, mientras que 69 años-país de datos de censos y 1404 años-país de datos de encuestas de participación en la fuerza laboral realizadas entre 1990 y 2019. Estas fuentes proporcionaron datos para 196 de los 204 países y territorios para los que producimos estimaciones ( apéndice 2, figura S2) y cubrió ubicaciones que representaban el 99,9 % de la población mundial en 2019. Los indicadores extraídos fueron los niveles totales de empleo y la proporción de poblaciones ocupadas que trabajaban activamente en diversas ocupaciones. En el apéndice 1 (sección 1 ) se incluyen detalles adicionales sobre las definiciones y las preguntas típicas de las encuestas .
Definición de recursos humanos para la salud
Analizamos cuadros de trabajadores de la salud identificados en el indicador 3.c.1 de los ODS, así como cuadros de trabajadores de la salud adicionales. Nuestras fuentes de datos categorizaron las ocupaciones usando una variedad de sistemas de codificación, el más común de los cuales fue el ISCO. La ISCO aplica un marco estándar para clasificar las ocupaciones sobre la base del nivel de habilidad y el grado de especialización. 37 Existen múltiples versiones de la CIUO y difieren en su estructura y nivel de detalle. Aunque ISCO-08 se adoptó más recientemente, ISCO-88 fue la versión utilizada en la gran mayoría de las fuentes incluidas, y especialmente en las anteriores de la serie temporal (1980–2008; consulte el apéndice 2, figura S3 )., por la distribución desigual entre las encuestas y censos de población activa). Por lo tanto, definimos nuestras categorías HRH utilizando la jerarquía ISCO-88, para minimizar las imprecisiones inherentes a la conversión entre sistemas de codificación. Después de identificar los códigos ISCO-88 relacionados con el cuidado de la salud y consolidar ocupaciones similares en esa lista, nos quedamos con 16 cuadros de RHS. Asignamos los sistemas de codificación de todas las fuentes incluidas a nuestro conjunto de ocupaciones relacionadas con la salud y dividimos códigos menos detallados según fuera necesario utilizando fuentes con datos más granulares. Los detalles adicionales de este proceso de estandarización se informan en el apéndice 1 (sección 1 ).
Los 16 cuadros de trabajadores de la salud que pudimos estimar son los siguientes: médicos; enfermeras y parteras; dentistas y asistentes dentales (personal de odontología); farmacéuticos y auxiliares farmacéuticos (personal farmacéutico); funcionarios clínicos, asistentes médicos y trabajadores comunitarios de la salud; técnicos en imágenes médicas y equipos terapéuticos ; auxiliares sanitarios y trabajadores de ambulancias ; técnicos de laboratorio médico; dietistas y nutricionistas; optometristas y ópticos; audiólogos, logopedas y consejeros; fisioterapeutas y técnicos protésicos; psicólogos; trabajadores de salud ambiental; trabajadores de cuidados personales a domicilio; y practicantes tradicionales y complementarios. Hubiera sido preferible desagregar aún más algunos de estos grupos para ayudar a resolver mejor cuestiones importantes de política. Por ejemplo, los trabajadores de salud comunitarios desempeñan un papel importante en la fuerza laboral de salud mundial, sin embargo, el código ISCO-88 más granular para trabajadores de salud comunitarios también incluye a oficiales clínicos y asistentes médicos, lo que impide la estimación de cualquiera de esos puestos individuales.
Ajuste de datos
Ajustamos los datos de la OMS para abordar las inconsistencias en las definiciones, estándares y métodos que afectan la falta de comparabilidad en esta fuente de datos. Comparamos 2636 años-país de datos de la OMS entre cuadros con puntos de datos de censos o encuestas de fuerza laboral para médicos, enfermeras y parteras, farmacéuticos, técnicos farmacéuticos, dentistas y asistentes dentales. Para cada cuadro, primero probamos si los ajustes deberían hacerse utilizando dos regresiones de lazo separadas con diferentes conjuntos de covariables: se incluyeron indicadores de ubicación para probar los ajustes específicos de la ubicación, y se incluyeron indicadores de región y superregión para probar los ajustes geográficos para aplicar en lugares que no tenían pares coincidentes. En lugares donde habíamos emparejado pares que no fueron estimados como cero por la regresión de lazo,38 , 39 En lugares donde no teníamos pares coincidentes, usamos los indicadores regionales y de superregión no estimados como cero en la regresión de lazo para ajustar los datos de la OMS. Debido a que los pares coincidentes permanecieron escasos en muchos lugares e incluso en algunas superregiones, lo que provocó preocupaciones sobre el sobreajuste, incluimos un anterior gaussiano en nuestro modelo de cruce de peatones. Más información sobre los modelos y ajustes está disponible en el apéndice 1 (págs. 18–29 ).
Modelado de las densidades de trabajadores de la salud
Utilizamos el proceso de regresión gaussiana espaciotemporal (ST-GPR) para estimar los niveles de HRH para las geografías y los años faltantes. ST-GPR es un enfoque de modelado flexible de tres etapas utilizado ampliamente dentro de GBD 40 que se fortalece a través de la geografía y el tiempo para producir estimaciones de series temporales completas con intervalos de incertidumbre a partir de datos que a menudo se distribuyen de manera desigual en el espacio y el tiempo. Brevemente, la primera etapa del modelo ajusta una regresión lineal a los datos con efectos fijos en covariables específicas. La segunda etapa suaviza los residuos entre el ajuste de regresión y los datos a lo largo del tiempo y la geografía para generar una tendencia no lineal que siga mejor los datos disponibles en una ubicación, región y superregión. la tercera etapautiliza esa tendencia como una función media en un proceso de regresión gaussiana para tener en cuenta la varianza de los datos de entrada y generar incertidumbre en las estimaciones finales. El modelo aprovechó los datos de encuestas y censos disponibles junto con las covariables relacionadas, incluido el índice sociodemográfico (SDI), el gasto total en salud per cápita y las estimaciones de la fuerza laboral profesional, para generar densidades de recursos humanos para la salud por cuadro y para todos los cuadros juntos, para los 204 países y territorios desde 1990 hasta 2019. Se aplicaron factores de cambio de escala a todos los resultados de los cuadros de componentes para garantizar su consistencia con las estimaciones de RHS y empleo totales. En el apéndice 1 (sección 1, págs. 27–29) se incluyen más detalles sobre las covariables y la fuerza y relevancia del método ST-GPR para modelar HRH .
La incertidumbre en las estimaciones modeladas se derivó de la incertidumbre de muestreo en los datos y la incertidumbre de los propios modelos ST-GPR y se propagó a través de todos los pasos del análisis. Produjimos 1000 sorteos de densidades de trabajadores de la salud para cada cuadro, ubicación y año, y calculamos intervalos de incertidumbre (IU) del 95 % usando los percentiles 2·5 y 97·5 de la distribución correspondiente.
Índice de cobertura efectiva SDI y UHC
Relacionamos nuestras estimaciones de las densidades de la fuerza laboral de salud con dos índices publicados existentes que capturan el desarrollo social y económico y los aspectos del desempeño del sistema de salud. 32 , 36 En primer lugar, el SDI refleja los niveles de desarrollo a través de un indicador compuesto formado por el ingreso per cápita rezagado de un país o territorio, su tasa de fecundidad total entre las mujeres menores de 25 años y su nivel educativo medio en años de escolaridad completa entre las mujeres. mayores de 15 años. Los países y territorios se agruparon en quintiles según sus niveles de SDI de 2019. En segundo lugar, el índice de cobertura efectiva de UHC mide el uso, la calidad y la eficacia de la prestación de servicios de salud. 32Los 23 indicadores que lo componen capturan una variedad de servicios de salud esenciales que se brindan a lo largo de la vida, incluidas las intervenciones relacionadas con la planificación familiar, la atención materna y neonatal , la vacunación y el tratamiento de una variedad de enfermedades, como el VIH, la diabetes y el cáncer. Cada indicador se pondera de acuerdo con los beneficios para la salud de la población que teóricamente podría generar la intervención en un lugar y año determinados, en función de las estimaciones de la carga de enfermedad y la eficacia de la intervención. Finalmente, se construye una medida general entre 0 y 100 para cada ubicación y año, como el promedio ponderado de los 23 indicadores. En el apéndice 1 (sección 2 ) se incluyen más detalles del índice de cobertura efectiva de UHC .
Estimación de la relación entre las densidades de trabajadores de la salud y la cobertura efectiva de UHC
Con el fin de establecer umbrales mínimos globales basados en evidencia para las densidades de trabajadores de la salud, utilizamos la metarregresión de frontera estocástica (SFM), 32 una extensión del análisis de frontera estocástica tradicional, 41 para evaluar la relación entre varios insumos de recursos humanos y el máximo esperado correspondiente. Cobertura efectiva UHC. Más detalles de este enfoque estadístico se proporcionan en el apéndice 1 (sección 2). Brevemente, ajustamos una frontera de producción a la combinación de estimaciones de HRH y los valores correspondientes de cobertura efectiva de UHC. Las fronteras de producción capturan la eficiencia con la que una ubicación logra un nivel de cobertura efectiva de UHC dada su densidad actual de HRH. Debido a que estamos interesados en examinar los insumos de la frontera de producción, también analizamos las densidades mínimas de HRH necesarias para lograr un nivel determinado de cobertura efectiva de UHC utilizando las fronteras. Los valores de frontera se estimaron con una distribución supuesta de eficiencia entre ubicaciones, así como la incertidumbre de medición conocida en la cobertura efectiva de UHC. En esta implementación de SFM, utilizamos un spline flexible para estimar la forma funcional de la relación entre las densidades de recursos humanos y la máxima cobertura efectiva posible de UHC. La spline se restringió para que fuera monótonamente creciente y cóncava en base a expectativas a priori que fueron corroboradas por análisis preliminares de estimaciones modeladas. Utilizamos métodos de recorte generalizados para la detección sistemática de valores atípicos, de modo que el 7,5 % más extremo de las observaciones se identificaron como valores atípicos y se excluyeron a medida que se construía la frontera.42 , 43 La implementación actual de SFM no proporciona incertidumbre en la frontera ajustada, lo que impidió la estimación de la incertidumbre en los umbrales y la correspondiente escasez de trabajadores de la salud.
Los cuadros incluidos en los análisis de frontera fueron los especificados en el indicador 3.c.1 de los ODS: médicos, personal de enfermería y partería, personal de odontología y personal farmacéutico. 15 Por lo tanto, generamos cuatro fronteras de producción distintas, cada una utilizando todas las estimaciones para el cuadro que se analiza, para todas las ubicaciones y años. Determinamos umbrales mínimos de densidad para cada cuadro de trabajadores de la salud para lograr objetivos de desempeño de 80 de 100 y 90 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC. Para cada objetivo de desempeño, tomamos el punto correspondiente en la curva de la frontera para representar el nivel mínimo de HRH que se requeriría para obtenerlo.
Dado que el índice de cobertura efectiva de UHC mide la cobertura efectiva de los servicios de salud esenciales, los países y territorios deben esforzarse por lograr el rendimiento del índice más alto posible. Sin embargo, debido a que SFM se ajusta a los datos históricos, las fronteras ajustadas del presente estudio no pueden estimar las necesidades de RHS para los niveles de cobertura efectiva de UHC más allá de los observados entre 1990 y 2019. Dado el pequeño número de ubicaciones, en su mayoría de altos ingresos, que lograron niveles de cobertura efectiva de UHC 90 o más, elegimos centrar nuestra discusión en los umbrales más estables y globalmente representativos derivados de un objetivo UHC de 80.
El SFM también proporciona estimaciones de la eficiencia productiva del uso de los recursos humanos para generar una cobertura efectiva de UHC para cada ubicación. Las ubicaciones más cercanas a la frontera son más eficientes en este sentido que las ubicaciones alejadas de la frontera. La frontera para un cuadro de RHS dado está determinada por ubicaciones que logran una UHC relativamente alta con densidades relativamente bajas de ese cuadro profesional.
Los umbrales de la fuerza laboral para cada uno de los cuadros de HRH especificados representan los requisitos mínimos para cumplir con los objetivos de cobertura efectiva de UHC. Es importante tener en cuenta que no necesariamente reflejan una combinación ideal de habilidades para un sistema de salud determinado. Claramente, las diferentes ubicaciones logran la cobertura universal de salud utilizando diferentes combinaciones de habilidades, que probablemente incluyan trabajadores de la salud aliados más allá de los cuatro cuadros considerados en el análisis de SFM. Además, alcanzar el nivel de frontera de UHC también requerirá que existan factores contextuales adicionales, como un gasto total en salud adecuado o la disponibilidad de infraestructura y equipos médicos.
Papel de la fuente de financiación
El financiador del estudio no participó en el diseño del estudio, la recopilación de datos, el análisis de datos, la interpretación de datos o la redacción del informe.
Resultados
En 2019, el mundo tenía 104·0 millones (95% UI 83·5–128·0) trabajadores de la salud empleados. Este total incluía 12,8 millones (9,7–16,6) médicos, 29,8 millones (23,3–37,7) enfermeras y parteras, 4,6 millones (3,6–6,0) personal de odontología y 5·2 millones (4·0–6·7) de personal farmacéutico ( apéndice 2, tabla S1 ). Discutimos los dos cuadros más grandes de HRH aquí y proporcionamos detalles adicionales en el apéndice 2 (tabla S1 ).
En 2019, la densidad global de médicos fue de 16·7 (95% IU 12·6–21·6) por 10 000 habitantes ( tabla 1 ). Hubo una diferencia de más de diez veces en la mediana de las densidades de médicos entre los quintiles SDI más bajo y más alto ( figura 1A ). En las superregiones GBD, las densidades variaron de 2,9 (2,1–4,0) por 10 000 habitantes en África subsahariana a 38,3 (29,0–49,3) por 10 000 habitantes en Europa central , Europa oriental y Asia central ( tabla 1 ). Las densidades de médicos fueron de 10,8 por 10 000 o menos en el África subsahariana, el sur de Asia y el norte de África y Oriente Medio, mientras que las cuatro superregiones GBD restantes tenían densidades de 19,5 por 10 000 o más. Existían diferencias considerables no solo entre superregiones 33en 2019, sino también dentro de ellos ( figura 2A). Mientras que la región del este de Asia tenía una densidad de 26,5 (19,5–35,1) médicos por cada 10 000 habitantes, el sudeste asiático tenía una densidad de 7,3 (5,0–10,2) por cada 10 000 habitantes y Oceanía tenía una densidad de 2·3 (1·6–3·3) por 10 000 habitantes. Además, aunque Europa oriental tenía una densidad de 50·6 (38·8–64·2) por 10 000 habitantes, Europa central tenía una densidad mucho menor de 22·2 (17·2–28·1) por 10 000 habitantes. . Incluso diferencias más marcadas a nivel nacional dentro de las regiones incluyeron a Cuba, con una densidad de 84,4 (62,8–107,6) por 10 000 habitantes, en comparación con Haití, con una densidad de 2,1 (1,4–2· 9) por 10 000 habitantes, así como los Emiratos Árabes Unidos, con una densidad de 30,4 (21,4–41,9) por 10 000 habitantes, en comparación con Afganistán, con una densidad de 3,8 (2· 6–5·3) por cada 10 000 habitantes.
La densidad de médicos aumentó globalmente entre 1990 y 2019, con una tasa de cambio anualizada de 2,0% (95% UI −0,9 a 5,6). De 1990 a 2019, la superregión GBD que abarca el norte de África y Oriente Medio tuvo la mayor tasa de cambio anualizada (aumentando un 2,7 % [0,7 a 5,5]), mientras que la superregión de ingresos altos tuvo la tasa de cambio anualizada más pequeña (aumentando en un 1,5% [–0,8 a 2,4]; tabla 1 ).
En comparación, la densidad global de enfermeras y parteras en 2019 fue de 38,6 (95% UI 30,1–48,8) por 10 000 habitantes. También existía una diferencia de más de diez veces en las densidades medianas de enfermeras y matronas entre los quintiles SDI más bajo y más alto ( figura 1B ). Se observó un gran aumento en este cuadro entre los países con SDI alto-medio y alto. En las superregiones, las densidades oscilaron entre 9,7 (7,3–12,8) por 10 000 en el sur de Asia y 114,9 (94,7–137,7) por 10 000 habitantes en las superregiones de ingresos altos. región ( tabla 1). Las diferencias dentro de las superregiones fueron especialmente grandes en la superregión de altos ingresos, donde una densidad de 152·3 (116·3–195·9) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes en la región de Australasia contrastaba con una densidad de 37 ·4 (30·2–46·3) por cada 10 000 habitantes en el sur de América Latina en 2019. Existían diferencias notables a nivel nacional tanto en las regiones con recursos abundantes como con recursos insuficientes. Japón, con una densidad de 119·2 (94·7–148·8) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes, en contraste con la densidad de Corea del Sur de 52·6 (40·7–67·4) por cada 10 000 habitantes, Botswana densidad de 46,5 (33,3–62,2) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes difería de la densidad de Lesotho de 32,8 (22,9–44,8) por cada 10 000 habitantes, y Bhután tenía una densidad de 28 ·4 (20·1–39·3) enfermeras y parteras por cada 10 000 habitantes en comparación con Pakistán’
La densidad de enfermeras aumentó globalmente entre 1990 y 2019, con una tasa de cambio anualizada de 2,1% (95% UI −0,7 a 5,5) por 10 000 habitantes. Al igual que con los médicos, la mayor tasa anualizada de cambio en las densidades de enfermeras y parteras a nivel de superregión entre 1990 y 2019 se registró en el norte de África y Oriente Medio (3,0 % [–0,3 a 5,5] por 10 000 habitantes) y la tasa anualizada más baja se registró en la superregión de ingresos altos (1,4% [–0,8 a 2,4] por 10 000 habitantes).
Para lograr una cobertura efectiva de UHC de 80 de cada 100 a nivel mundial, el número mínimo requerido de trabajadores de la salud por cada 10 000 habitantes fue de 20·7 para médicos, 70·6 para enfermeras y parteras, 8·2 para personal de odontología y 9·4 para personal farmacéutico ( tabla 2 ). En comparación, para lograr una cobertura efectiva de UHC de 90, el número mínimo de trabajadores de la salud por cada 10 000 habitantes se estimó en 35·4 para médicos, 114·5 para enfermeras y parteras, 14·5 para personal de odontología y 15· 8 para personal farmacéutico.
Tabla 2 . Umbrales de densidad mínima específicos por cuadro por cada 10 000 habitantes para lograr la cobertura universal de salud 80 y la cobertura universal de salud 90
celda vacía
Umbral para UHC 80 (por 10 000)
Umbral para UHC 90 (por 10 000)
medicos
20·7
35·4
Enfermeras y matronas
70·6
114·5
personal de odontología
8·2
14·5
personal farmacéutico
9·4
15·8
UHC = cobertura sanitaria universal. UHC 80 = lograr un objetivo de desempeño de 80 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC. UHC 90 = lograr un objetivo de desempeño de 90 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC.
En relación con una cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, en 2019, 132 de 204 países y territorios tenían escasez de mano de obra para médicos, al igual que 154 países y territorios para enfermeras y parteras, 131 países y territorios para personal de odontología y 135 países y territorios para el personal farmacéutico ( apéndice 2, tabla S2 ). En términos absolutos, esto correspondía a una escasez agregada de aproximadamente 6,4 millones de médicos, 30,6 millones de enfermeras y parteras, 3,3 millones de personal de odontología y 2,9 millones de personal farmacéutico a nivel mundial ( tabla 3 ). Las brechas en la fuerza laboral de recursos humanos para la salud eran mayores y estaban más concentradas entre los países de las siguientes superregiones GBD: África subsahariana, sur de Asia y norte de África y Oriente Medio ( figura 3 ).). En términos de escasez absoluta, las brechas más grandes se observaron en África subsahariana (menos de 1,9 millones de médicos, 5,6 millones de enfermeras y parteras, 824 000 personal de odontología y 856 0000 personal farmacéutico), sudeste asiático, este asiático , y Oceanía (menos de 995 000 médicos, 8,8 millones de enfermeras y parteras, 745 000 personal de odontología y 560 000 personal farmacéutico), y el sur de Asia (menos de 2,6 millones de médicos, 11,0 millones de enfermeras y parteras, 1,3 millones de personal de odontología y 971 000 de personal farmacéutico ( tabla 3 ).
Discusión
A nivel mundial, HRH aumentó constantemente entre 1990 y 2019; sin embargo, para todos los cuadros, persistieron diferencias sustanciales tanto dentro como entre las superregiones GBD. Estas diferencias se traducen en una escasez sustancial de trabajadores de la salud en todo el mundo en comparación con los niveles de fuerza laboral estimados necesarios para lograr altos niveles de cobertura efectiva de UHC. Sobre la base de las estimaciones del umbral mínimo para alcanzar una cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, la escasez de personal de salud nacional en 2019 ascendió a un total abrumador: aproximadamente 6,4 millones de médicos, 30,6 millones de enfermeras y parteras, 3,3 millones de personal de odontología, y 2,9 millones de personal farmacéutico. La escasez en las superregiones GBD del África subsahariana y el sur de Asia representaron más de la mitad de la escasez mundial en cada cuadro;9 , 10
Los umbrales mínimos de densidad representan un compromiso entre la demanda actual de las comunidades políticas de puntos de referencia estandarizados de la fuerza laboral y la realidad de que una variación considerable en la combinación de habilidades socava la utilidad de los objetivos globales inflexibles. En lugar de identificar niveles ideales de recursos humanos para la salud destinados a pertenecer a todos los contextos, nuestros umbrales de densidad sugieren un mínimo común denominador de la fuerza laboral de salud; representan los recursos humanos mínimos necesarios para alcanzar los objetivos de desempeño de la CSU. Una meta de 80 de 100 en el índice de cobertura efectiva de UHC refleja un alto nivel de desempeño que aún se encuentra dentro del espectro de logros observados entre un conjunto diverso de países examinados, lo que hace que los umbrales correspondientes sean ampliamente útiles para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud.
Dado que nuestro estudio ajusta los umbrales de la fuerza laboral de forma independiente a cada cuadro, el valor de densidad mínima para una categoría de recursos humanos para la salud dada está determinado por los países que logran una UHC alta con combinaciones de habilidades que dependen relativamente menos de ese cuadro. Por lo tanto, es probable que otras ubicaciones con combinaciones de habilidades más dependientes de un cuadro en particular necesiten densidades de mano de obra más allá de estos mínimos. En consecuencia, estos umbrales y sus carencias implícitas deberían seguir aplicándose a los lugares cuyas habilidades en recursos humanos para la salud favorecen en gran medida a ciertos cuadros, incluidos otros profesionales de la salud aliados, como los trabajadores de la salud comunitarios.
Sumando los umbrales mínimos de densidad calculados para médicos y enfermeras y parteras en un índice de cobertura efectiva de UHC de 80 de 100, el umbral combinado es 91,3 por 10 000 habitantes, más del doble del umbral de la OMS de 44,5 para el agregado de estos mismos cuadros. 31 Otro análisis reciente encontró de manera similar que los métodos de la OMS podrían subestimar, casi al doble, la verdadera escala de la escasez de parteras. 44A diferencia de los umbrales de la OMS, los nuestros se basan en un objetivo de rendimiento del sistema de salud más ambicioso y están impulsados principalmente por ubicaciones con una traducción máxima, en lugar de mediana, de RHS a cobertura de salud. Como tal, las ubicaciones con eficiencias productivas más bajas o desafíos adicionales, como una distribución escasa de la población, podrían necesitar incluso un mayor número de trabajadores de la salud que los identificados en estos umbrales mínimos.
Observamos la mayor escasez en 2019 en las densidades de médicos, enfermeras y parteras, personal de odontología y personal farmacéutico en las superregiones de África subsahariana, el sur de Asia y el norte de África y Oriente Medio. Estas áreas se enfrentan a altas tasas de carga de morbilidad, así como a mayores necesidades de atención de la salud debido a la creciente prevalencia de enfermedades no transmisibles 40y debido al crecimiento demográfico. Los países con poblaciones en rápido crecimiento y escasez de mano de obra enfrentan un desafío mayor. Al mismo tiempo, estas regiones albergan países y territorios con algunos de los índices más bajos de acceso y calidad de la atención médica, lo que refleja la clara asociación entre densidades adecuadas de recursos humanos para la salud y la prestación de servicios de salud. Estos déficits de mano de obra pueden existir debido a brechas tanto en la oferta como en la demanda de trabajadores de la salud. Las brechas en la oferta pueden deberse a una capacidad educativa insuficiente. La demanda limitada de recursos humanos para la salud puede ocurrir cuando no hay suficiente capacidad de empleo para absorber a los trabajadores disponibles. Esta dinámica se ve exacerbada aún más por una variedad de problemas, incluida la emigración de trabajadores de la salud, también conocida como «fuga de cerebros», 45 , 46así como ausentismo, 47 guerras y disturbios políticos, 48 violencia contra los trabajadores de la salud, 49 , 50 , 51 e incentivos financieros y no financieros insuficientes para retener a los trabajadores de la salud. 52 Los esfuerzos para aumentar los recursos humanos para la salud deberán tener en cuenta las causas complejas y variadas de la escasez de trabajadores de la salud. La Estrategia mundial de recursos humanos para la salud de la OMS lo deja claro. dieciséisPor ejemplo, exige diferentes respuestas de política en lugares con una considerable emigración de trabajadores de la salud en contraste con lugares con grandes migraciones. Y enfatiza que los países deberán abordar tanto la oferta como los factores de demanda que producen brechas en RHS. Esta es una tarea considerable que implica considerar la escala y el alcance de la capacitación, la educación y la fuerza laboral en general, así como qué tan lejos o cerca está un país de los umbrales mínimos que estimamos. La realización progresiva de la cobertura universal de salud y la fuerza laboral de salud requerida para lograr la cobertura universal de salud es un esfuerzo a largo plazo. Al realizar un análisis de frontera estocástica, buscamos mejorar la UHC, tanto en términos de acceso como de calidad, al mejorar la asignación de recursos. Una comprensión realista de las brechas en la UHC brinda a los países una imagen más clara de lo que es deseable, aunque no siempre sea posible lograrlo. Los lugares de altos ingresos pueden adoptar prácticas de contratación responsable detalladas en el código de prácticas global de la OMS sobre la contratación internacional de personal sanitario para evitar contribuir aún más a las brechas de mano de obra en las superregiones GBD, como el África subsahariana y el sur de Asia.53 La contratación internacional responsable deberá ir acompañada de estrategias adecuadas de planificación de la fuerza laboral para garantizar que se satisfagan las necesidades nacionales de atención de la salud.
Las ubicaciones de SDI medio y bajo que buscan aumentar los recursos humanos para la salud pueden continuar probando y buscando estrategias de retención e incentivos para reducir las pérdidas por emigración. 54 , 55 El tiempo y los gastos involucrados en ampliar la capacitación requerida para RHS significa que la expansión de las oportunidades educativas solo puede ser una solución a largo plazo. Además, la ampliación de la infraestructura educativa por sí sola no ayudará si persisten las grandes migraciones de personal sanitario. A más corto plazo, los países pueden dirigir la financiación hacia la expansión de la capacidad de empleo.
Detrás de la mayoría de estas posibilidades políticas está la necesidad de reforzar los sistemas de información de salud que puedan evaluar mejor el tamaño y la composición de la fuerza laboral. La guía de implementación de las Cuentas Nacionales del Personal de Salud de la OMS 56 , 57 recomienda la acción multisectorial para mejorar la recopilación de datos estandarizados sobre las características del personal de salud.
Nuestro hallazgo de que existe una variación sustancial en el logro de la cobertura efectiva de UHC en niveles dados de HRH sugiere que aumentar los HRH debería ser solo un elemento en una estrategia más amplia para aumentar la cobertura de salud. Lograr la UHC requerirá condiciones de trabajo en las que los trabajadores de la salud puedan prosperar, impulsando el compromiso, la satisfacción y, en última instancia, la productividad de la fuerza laboral. Otras estrategias basadas en la evidencia podrían incluir la capacitación de médicos para trabajar en zonas rurales, 58 la expansión de los programas de salud pública y el aumento del acceso a los medicamentos esenciales. 59
Nuestro análisis tiene una serie de puntos fuertes. En primer lugar, este estudio estimó las densidades de trabajadores de la salud mediante el uso de datos estandarizados de censos y encuestas y fuentes administrativas o basadas en registros ajustadas para ser coherentes con las fuentes basadas en la población. Los ajustes fueron cruciales para garantizar que las estimaciones fueran comparables entre países. Los datos administrativos y de registro se basan en los sistemas nacionales de información de salud que pueden omitir a los trabajadores del sector privado y contar dos veces a los trabajadores del sector público con múltiples puestos. Además, dichas fuentes no se adhieren a un proceso común para clasificar y recopilar datos sobre los cuadros de RHS, lo que compromete la comparabilidad entre ubicaciones. Al utilizar todas las fuentes de datos posibles, nuestros modelos incluyeron datos del 96 % de las 204 ubicaciones de nuestro estudio.
En segundo lugar, nuestro enfoque para estimar la frontera de la cobertura efectiva de UHC en un nivel dado de RHS también tiene ventajas importantes. El análisis de frontera estocástica tradicional requiere especificar la forma funcional de la relación entre entrada y salida. Nuestro MFSEl enfoque evitó este requisito al ajustar una frontera de producción con un modelo semiparamétrico flexible. SFM también incorporó información adicional sobre los intervalos de incertidumbre de la variable dependiente directamente en la función de probabilidad para ayudar en la estimación de frontera. Además, incluir el recorte dentro de la probabilidad evitó que un pequeño número de valores atípicos cambiaran sustancialmente la frontera. Este enfoque podría ser útil en otros análisis de desempeño o eficiencia del sistema de salud. Las versiones futuras del modelo SFM podrían incluir incertidumbre en la frontera ajustada y permitir splines flexibles en más de una variable de entrada, lo que permitiría la estimación directa de los efectos de sustitución entre cuadros.
En tercer lugar, creemos que nuestro nuevo enfoque de umbral mínimo para la fuerza laboral de la salud será ampliamente útil para los esfuerzos de fortalecimiento del sistema de salud. Creemos que los umbrales para cada cuadro (médicos, enfermeras y parteras, farmacéuticos y dentistas) pueden usarse para promover un mayor acceso o un mejor desempeño del sistema de salud. No estamos sugiriendo que estos umbrales mínimos sean obligatorios, sino aspiracionales. Cada responsable de la formulación de políticas puede tomar su propia experiencia y utilizar el umbral como referencia. Algunas ubicaciones tienen mejor UHC con menos HRH y viceversa; algunos con peor UHC tienen más HRH. El umbral es una nueva métrica conveniente e innovadora para tratar de determinar las brechas. No es sólo una cuestión de cantidad, sino también de calidad.
Este estudio tiene varias limitaciones. Primero, algunas características de nuestros datos de entrada restringieron nuestro análisis. Algunas encuestas tenían muestras de tamaño relativamente pequeño para estimar los pequeños valores de prevalencia característicos de las densidades de trabajadores de la salud en muchos lugares y momentos. Esto resultó en grandes errores de muestreo. Sin embargo, estas no son fuentes sistemáticas de sesgo, ya que es probable que resulten tanto en la sobreestimación como en la subestimación de un indicador determinado. Para la mayoría de las fuentes de datos, también se restringió el nivel de detalle disponible en los sistemas de codificación estándar, lo que impidió la desagregación de algunos cuadros en distintas profesiones (p. ej., trabajadores comunitarios de la salud y parteras) o por subespecialidad (p. ej., médicos especialistas versus generalistas). Algunas de estas limitaciones son inherentes incluso a las versiones más recientes de tales sistemas de codificación, mientras que otros reflejan la preponderancia de datos codificados en versiones anteriores de un sistema, como ISCO-88. El mapeo entre sistemas de codificación y la división de códigos agregados durante la preparación de datos resultó en cierta pérdida de precisión y condicionó la validez de las estimaciones de datos de entrada de tres dígitos menos granulares a la precisión de las fuentes de cuatro dígitos disponibles. La naturaleza de autoinforme de las fuentes presenta el potencial de clasificar erróneamente las ocupaciones debido al sesgo de respuesta o la codificación incorrecta de los entrevistadores. Nuestras fuentes de datos tampoco nos permitieron rastrear si los trabajadores de la salud están empleados en puestos de tiempo completo o de tiempo parcial, o si son profesionales o profesionales asociados. Esto último es una limitación importante porque las habilidades y competencias de los profesionales asociados tienden a ser menos avanzadas que las de los profesionales. Otra limitación de los datos de entrada es el tratamiento de enfermeras y parteras como un solo grupo ocupacional. La enfermería y la partería son disciplinas separadas que no son intercambiables e idealmente requieren un análisis por separado. Además, los datos de entrada disponibles rara vez proporcionaron información más allá del nivel nacional, lo que impidió la investigación de las heterogeneidades subnacionales en la oferta y la demanda de RHS. En segundo lugar, los análisis de frontera de este estudio no tuvieron en cuenta los posibles efectos de sustitución entre los cuadros. En la práctica, las funciones y responsabilidades de varios cuadros pueden superponerse, en particular para los subgrupos que cambian de tareas, como las enfermeras practicantes. En consecuencia, los umbrales identificados en este análisis probablemente subestiman los verdaderos requisitos de mano de obra, porque los países que manejan la frontera para un cuadro podrían estar compensando con densidades más altas en otro. Por ejemplo, las bajas densidades de médicos que manejan una frontera solo podrían ser posibles con una densidad inusualmente alta de enfermeras. De esta manera, nuestros umbrales mínimos de densidad podrían enmascarar colectivamente algunas necesidades de la fuerza laboral. Las densidades en o por encima del umbral mínimo para cualquier cuadro también podrían enmascarar los déficits de especialistas dentro de ese grupo de cuadros. También se debe tener en cuenta que el índice UHC no incluye ninguna entrada en particular relacionada con la odontología, aunque en términos generales podría representar un mejor desempeño en odontología correlacionado con las entradas. Esto es importante cuando se consideran los umbrales mínimos para la odontología. Estimaciones más precisas de la cobertura efectiva de las necesidades de odontología podrían mejorar la precisión de los umbrales mínimos para odontología.
En tercer lugar, nuestro análisis no tiene en cuenta algunas características cruciales del personal sanitario. Por ejemplo, actualmente no producimos estimaciones de la fuerza laboral de salud por edad o sexo. Analizar los recursos humanos para la salud en el contexto del género es vital para las discusiones sobre el desarrollo económico, el avance de la equidad y la equidad de género en los sistemas de salud. Creemos que este tema amerita y requiere un análisis dedicado y separado para abordar adecuadamente las desigualdades de género en RHS y UHC. Tal análisis que divide los cuadros de trabajadores de la salud por sexo estaba fuera del alcance del análisis existente, pero es una extensión futura natural de nuestra investigación, como se detalla a continuación.
Por último, no consideramos otras características importantes del personal de salud. Específicamente, no examinamos las variaciones en la idoneidad de la capacitación de la fuerza laboral ni en el desempeño de la fuerza laboral. Comprender tanto la capacitación como el desempeño a nivel mundial requeriría mejoras sustanciales en la recopilación de datos orientada a procesos a nivel de país. Tampoco intentamos analizar la proporción de mano de obra capacitada que se encuentra desempleada, empleada en ocupaciones no relacionadas con la salud o que ha emigrado del país. Sin embargo, la información sobre la prevalencia del desempleo, el empleo no relacionado con la salud y la emigración entre los trabajadores con capacitación en atención de la salud podría proporcionar información crucial sobre los mecanismos que subyacen a las bajas densidades de mano de obra y el potencial relativo de los esfuerzos para expandir la fuerza laboral aumentando la oferta y formación frente a demanda y retención.60 Nuestras fuentes de datos no nos permitieron evaluar ni a los proveedores de cuidados informales no remunerados, como los miembros de la familia, ni a los trabajadores sanitarios temporales, como los trabajadores humanitarios internacionales. Con respecto a los contextos en los que ejercen los trabajadores de la salud, nuestros umbrales globales no son sensibles a las diferencias en las cargas de enfermedad nacionales o a las diferentes densidades y distribuciones de población, las cuales probablemente afecten los niveles de fuerza de trabajo requeridos.
Este estudio sugiere varias vías para futuras investigaciones. Primero, la investigación adicional debe examinar las características clave de la fuerza laboral de salud. La investigación debe reconocer cuadros adicionales que contribuyan al logro de la UHC en todas las ubicaciones y ampliar el análisis de umbral en consecuencia. Comprender las contribuciones de los especialistas, como obstetras, pediatras y cirujanos, es otra vía esencial. También es necesario trabajar para cuantificar cuándo los excedentes de algunos cuadros pueden compensar los déficits de otros. Dicha investigación podría identificar los factores contextuales específicos que hacen que la capacitación de los trabajadores de la salud comunitarios y el cambio de tareas de atención médica sean mejores opciones para expandir la UHC que intentar aumentar la densidad de médicos u otros cuadros tradicionalmente enfatizados en el diálogo de políticas globales.
En segundo lugar, se justifica un mayor estudio de la composición del personal sanitario. Desagregar las densidades de RHS por sexo y examinar las diferencias en la distribución por sexo entre y dentro de los cuadros es crucial para examinar la naturaleza de género del trabajo de salud. Para brindar una cobertura efectiva, los sistemas de salud dependen explícitamente del trabajo remunerado de las mujeres. En particular, las enfermeras y parteras constituyen el cuadro más grande de trabajadores de la salud a nivel mundial y, en algunos países, más del 90 % de las enfermeras y parteras son mujeres. 61 En la fuerza laboral remunerada, el subempleo, el desempleo y el desperdicio laboral siguen siendo fenómenos de género que ponen en desventaja a las trabajadoras de la salud. 62Además, la prestación de una atención sanitaria eficaz se basa implícitamente en el trabajo no remunerado. Los resultados del análisis Global Valuing the Invaluable indican que el trabajo no remunerado representa entre el 31% y el 49% de la contribución total de las mujeres al sector de la salud, según el método de valoración, 61 y las mujeres aportan una cantidad desproporcionada de trabajo informal no remunerado al sector de la salud en comparación a los hombres debido a las normas de cuidado doméstico. 63 La discriminación sistemática basada en el género afecta el trabajo remunerado y no remunerado de las trabajadoras de la salud, y las investigaciones futuras deben examinar las diferencias de género en la fuerza laboral de la salud para empoderar a los trabajadores de la salud y promover iniciativas que mejoren la equidad de género.
En tercer lugar, el análisis de umbral podría dar cuenta de otras necesidades de salud de la población y objetivos del sistema de salud. Por ejemplo, a medida que más países obtengan niveles más altos de UHC, será posible establecer umbrales mínimos confiables de RHS con respecto a objetivos aún más altos de cobertura efectiva de UHC. Algunos trabajos también han evaluado las densidades de HRH en relación con la carga de enfermedades y lesiones. 63Dicha investigación podría ayudar a las sociedades a evitar la pérdida de salud, en particular por enfermedades no transmisibles que están aumentando en todo el mundo. La información sobre la disponibilidad de gerontólogos podría ayudar a las sociedades a prepararse para atender a las poblaciones que envejecen, por ejemplo, y comprender la prevalencia de psicólogos, psiquiatras y otros profesionales de la salud mental podría facilitar los esfuerzos para abordar la carga global de la depresión y el suicidio. La investigación sobre cómo el tamaño y la composición de la fuerza laboral de salud afectan la preparación para una pandemia también es claramente de suma importancia. El brote del virus del ébola en África occidental de 2014 y la propagación más reciente de esta enfermedad en la República Democrática del Congo mostraron cómo las deficiencias en recursos humanos para la salud afectan no solo a la cobertura universal de salud sino también a la seguridad sanitaria mundial en general. 64, 65 , 66 La pandemia de COVID-19 destacó la importancia crucial de abordar estas deficiencias para las respuestas a los desastres y la resiliencia del sistema de salud. 67
Cuarto, la investigación adicional por encima y por debajo del nivel nacional sería fructífera. Los análisis por región o tipo de sistema de salud podrían arrojar objetivos de RHS más precisos al tener en cuenta las combinaciones de habilidades predominantes. La investigación más granular también es importante porque las estimaciones a nivel nacional podrían enmascarar disparidades y escasez considerables a nivel subnacional en los trabajadores de la salud y los resultados de salud. Trabajos anteriores han resaltado cómo los RHS tienden a concentrarse en áreas urbanas, 68 dejando deficiencias en áreas rurales y remotas que podrían corregirse a través de atención y políticas nacionales.
En quinto lugar, existe una gran oportunidad para investigar cómo se corresponde el gasto nacional total en salud 69 con las brechas y deficiencias en RHS documentadas aquí. En muchos países, los recursos humanos constituyen una parte importante de los gastos del sector de la salud, y es fundamental comprender cómo se equilibran estos recursos con otras demandas, como las inversiones de capital en edificios y equipos, así como en medicamentos y dispositivos. De manera similar, la asignación de gastos para RHS es crucial, ya que las inversiones en diferentes niveles de RHS tendrán ramificaciones diferentes tanto para la cantidad de recursos gastados como para la atención que se puede brindar.
Finalmente, la investigación futura podría basarse en los pronósticos existentes de las necesidades futuras de la fuerza laboral. 9 , 10 , 52 Los pronósticos podrían incorporar tendencias en migración, tecnología, financiamiento de la salud y capacidad de capacitación de los trabajadores de la salud. Esto permitiría a los tomadores de decisiones que se enfrentan a la escasez de recursos realizar inversiones oportunas en capacitación y contratación en previsión de escenarios futuros.
Se reconoce que una fuerza laboral de salud fuerte es crucial para una variedad de prioridades políticas, sin embargo, las estimaciones de RHS en los países muestran que existen disparidades considerables en RHS. Este análisis iluminó la escasez generalizada de recursos humanos para la salud cuya eliminación será necesaria, aunque insuficiente por sí sola, en los esfuerzos globales para lograr una cobertura universal de salud efectiva para todas las personas. Como sugiere la Estrategia mundial de recursos humanos para la salud de la OMS 16 , las soluciones de políticas exitosas variarán según los contextos para abordar los impulsores locales de la oferta y la demanda insuficientes de mano de obra. Tomar en serio estos diversos factores es importante no solo para ampliar la cobertura de atención médica efectiva en el presente, sino también para garantizar la seguridad sanitaria mundial en el futuro.
El síndrome de distrés respiratorio del adulto es una patología que consiste en edema pulmonar, por injuria alveolar, no cardiogénico. secundario a una injuria alveolar que se produce debido a un proceso inflamatorio, de origen local o sistémico. Estudios observacionales indican que las buenas prácticas como volúmenes alveolares corrientes reducidos, resucitación óptima con volumen, antibioticoterapia temprana y el uso restringido de transfusiones, pueden prevenir el desarrollo del SDRA nosocomial.
«la causa más frecuente es la neumonía y se debe intentar identificar el patógeno responsable de la infección(6, 10). Tanto las bacterias, los virus y los hongos pueden causar el síndrome, siendo las bacterias las más comunes(6, 10). Entre las bacterias responsables se han identificado las mismas causantes de la neumonía adquirida en la comunidad. En cuanto a los virus, principalmente se asocian virus respiratorios, para detectarlos se debe realizar la reacción en cadena de la polimerasa en el lavado bronquioalveolar (LBAV)».
«En pacientes con inmunoparálisis secundaria a sepsis se puede detectar el virus del Herpes Simple y el Citomegalovirus. Entre los agentes fúngicos, asociados a pacientes inmunosupresos se describe Pneumocystis jirovecii, Toxoplasma gondii y Aspergillus fumigatus. Se deben realizar hemocultivos, antígenos urinarios en caso de sospechar Legionella pneumophilia, serologías y un LBAV. En caso de no encontrar una causa infecciosa se debe valorar causas medicamentosas. Otros métodos diagnósticos son la TAC, la biopsia pulmonar y el ultrasonido (US). El uso de la TAC permite identificar lesiones típicas del SDRA como las regiones consolidadas, áreas de vidrio esmerilado y zonas bien ventiladas. La biopsia pulmonar es útil para diagnosticar de forma temprana una etiología potencialmente curable cuando los resultados del LBAV, los hemocultivos y la TAC no son concluyentes».
El síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) es un síndrome clínico común de insuficiencia respiratoria aguda como resultado de inflamación pulmonar difusa y edema. El SDRA puede precipitarse por una variedad de causas. La fisiopatología del SDRA es compleja e implica la activación y desregulación de múltiples vías superpuestas e interactuantes de lesión, inflamación y coagulación, tanto en el pulmón como sistémicamente. La ventilación mecánica puede contribuir a un ciclo de lesión pulmonar e inflamación. La resolución de la inflamación es un proceso coordinado que requiere una regulación a la baja de las vías proinflamatorias y una regulación ascendente de las vías antiinflamatorias. La heterogeneidad del síndrome clínico, junto con su biología, fisiología y radiología, ha sido cada vez más reconocida e incorporada en la identificación de fenotipos. Un enfoque de medicina de precisión que mejore la identificación de fenotipos de SDRA más homogéneos debería conducir a una mejor comprensión de sus mecanismos fisiopatológicos y cómo difieren de un paciente a otro.
El SDRA se identificó en el 10,4% de los ingresos a la unidad de cuidados intensivos en 2016.1 La conciencia mundial sobre el SDRA se ha intensificado durante la pandemia de COVID-19 debido a un fuerte aumento en la incidencia del SDRA. Este artículo de la serie describe la comprensión actual de la fisiopatología del SDRA y resume los nuevos desarrollos en la identificación de fenotipos más homogéneos dentro de este síndrome clínico altamente heterogéneo
Trastornos precipitantes
Causas tradicionales del SDRA
El SDRA puede precipitarse por una variedad de causas, incluidos los desencadenantes infecciosos y no infecciosos; estos desencadenantes pueden lesionar el pulmón directamente debido a la inflamación local, o indirectamente como resultado de mediadores inflamatorios sistémicos y de lesiones (figura 1). La sepsis es la causa más común de SDRA,1 y tanto la sepsis pulmonar de una variedad de patógenos como la sepsis no pulmonar pueden conducir al SDRA, siendo la sepsis pulmonar (es decir, neumonía) la causa más común. Entre las causas no infecciosas, la pancreatitis, la aspiración del contenido gástrico y las lesiones traumáticas graves con shock y transfusiones múltiples son las más comunes. Aunque no son causas específicas del SDRA, algunas exposiciones pueden aumentar la probabilidad de desarrollar SDRA a partir de una afección incitadora, incluido el consumo de alcohol.2 Cigarrillos4 y la exposición a contaminantes del aire ambiente.56 La transfusión de productos sanguíneos puede causar SDRA (es decir, lesión pulmonar aguda relacionada con la transfusión)7 y aumentar el riesgo en el establecimiento de un factor de incitación.8 La heterogeneidad genética también podría aumentar el riesgo, pero la mayoría de las variantes identificadas son poco comunes y el riesgo atribuible es pequeño.9 Entre las variantes genéticas más comunes, la variante de haptoglobina Hp-2, que tiene una frecuencia de alelos de aproximadamente el 60% en aquellos con ascendencia europea, se asocia con un mayor riesgo de SDRA en la sepsis.10 Cabe destacar que la mayoría de los estudios sobre las causas del SDRA se han realizado en países de altos ingresos con pacientes predominantemente de ascendencia europea; otras causas podrían contribuir a la incidencia del SDRA en otros lugares.
Desde el año 2000, el patrón de trastornos que incitan al SDRA ha cambiado. La lesión traumática como causa incitadora del SDRA ha disminuido debido a los cambios en la ventilación mecánica, la reanimación cristaloide y las estrategias de transfusión. En 2018, el cigarrillo electrónico y la lesión pulmonar asociada al vapeo surgieron como una nueva causa de SDRA que afecta predominantemente a los usuarios jóvenes y sanos de cigarrillos electrónicos y otras sustancias vaporizadas.111213 El SDRA inducido por fármacos puede ser causado por una variedad de agentes; La quimioterapéutica está comúnmente implicada y las inmunoterapias, incluidos los inhibidores de puntos de control, son una causa creciente de lesión pulmonar aguda.14 La neumonía viral ha sido reconocida como una causa desde la primera descripción del SDRA,15 pero las cepas que tienen más probabilidades de causar SDRA surgen periódicamente. Estos incluyen el SARS-CoV (2003), la gripe H1N1 (2009), el MERS-CoV (2012) y, sobre todo, el virus SARS-CoV-2 (2019) que condujo a la pandemia de COVID-19, que a partir de este informe ya ha matado al menos a 6 millones de personas en todo el mundo, la mayoría a través del SDRA.16
Patofisiología
La fisiopatología del SDRA es compleja y nuestra comprensión es incompleta debido a las limitaciones inherentes de los modelos animales para el SDRA y los desafíos de los estudios mecanicistas en humanos, particularmente durante la enfermedad crítica aguda. Los mecanismos del SDRA incluyen la activación y desregulación de múltiples vías de respuesta a lesiones superpuestas e interactuantes, inflamación y coagulación tanto en el pulmón como sistémicamente.17 Es importante destacar que muchas de estas vías son fundamentales para la respuesta normal del huésped a la infección o lesión, pero la activación excesiva y difusa es perjudicial. El grado de afectación pulmonar versus sistémica y el grado en que intervienen vías específicas en pacientes individuales es variable y contribuye a la heterogeneidad clínica y biológica del SDRA. Los enfoques para reducir la heterogeneidad del SDRA a través del fenotipado se analizan en la segunda mitad de esta revisión. El hallazgo patológico clásico en el pulmón es el daño alveolar difuso, aunque solo se identifica en alrededor del 45% de las muestras pulmonares post mortem de pacientes con un diagnóstico clínico de SDRA19 El daño alveolar difuso se caracteriza por alveolitis neutrofílica y deposición de la membrana hialina. Otros hallazgos patológicos en las series de autopsias incluyen neumonía bilateral y afecciones menos comunes, como hemorragia alveolar difusa.19 En el daño alveolar difuso, las membranas hialinas son depósitos proteínicos ricos en fibrina que se forman a lo largo de la membrana basal alveolar desnuda en áreas de lesión pulmonar epitelial sustancial. Los estudios ultraestructurales han delineado claramente la importancia de la lesión epitelial y endotelial pulmonar en el SDRA,20 establecer la lesión de la barrera alveolar-capilar como un papel clave en la fisiopatología del SDRA. Sin embargo, la prevalencia de patrones histopatológicos en el SDRA es incierta, ya que las biopsias pulmonares solo se toman en casos seleccionados de SDRA no resuelto y los hallazgos de la autopsia solo representan a la minoría gravemente enferma que no sobrevive.21 Comprehensive histopathological findings in large numbers of patients with acute ARDS are not available.
Injury to the lung’s epithelial and endothelial barriers
La barrera alveolar-capilar está formada por capas delgadas de células epiteliales alveolares y células endoteliales capilares; estas capas están separadas solo por una delgada membrana basal para facilitar el intercambio de gases. La lesión en ambas capas de la barrera alveolar-capilar es típica del SDRA y contribuye directamente a las anomalías fisiológicas características (figura 2).17
El epitelio pulmonar está compuesto por una capa apretada de células epiteliales alveolares planas de tipo I con células epiteliales alveolares tipo II intercaladas. La gravedad de la lesión epitelial pulmonar es un determinante importante de la supervivencia en pacientes con SDRA.
22 En el SDRA, la lesión epitelial pulmonar puede variar en gravedad. La lesión abarca desde la activación epitelial con expresión de moléculas de adhesión y activación de vías proinflamatorias y procoagulantes, pequeños aumentos en la permeabilidad paracelular debido a la lesión de las uniones intercelulares, o necrosis franca de las células epiteliales con denudación de la membrana basal alveolar (figura 2). El daño a la barrera epitelial pulmonar apretada facilita la inundación alveolar y perjudica el transporte de líquido por el epitelio alveolar, el mecanismo normal para mantener un espacio aéreo seco.
23 La lesión de las células de tipo II podría afectar la producción de surfactante;
24 el surfactante también puede ser inactivado por inundaciones alveolares.
25 Los patrones moleculares asociados a la enfermedad se liberan en el espacio aéreo debido a la necrosis de las células epiteliales pulmonares con fuga de contenido intracelular, lo que puede amplificar la señalización proinflamatoria.
26 La lesión concomitante y el desprendimiento del glicocáliz epitelial pulmonar, una capa de glicosaminoglicanos y proteoglicanos que cubre la superficie alveolar, también es proinflamatorio.
27 La activación y lesión del epitelio alveolar también conduce al desprendimiento de moléculas anticoagulantes y la liberación de factor tisular del epitelio pulmonar al espacio alveolar.
29 Estos cambios favorecen la formación de fibrina intraalveolar, que impulsa la formación de la membrana hialina. El epitelio alveolar es una barrera importante contra los patógenos y puede secretar proteínas antibacterianas como las proteínas surfactantes A y D;
30 por lo tanto, la lesión epitelial también puede aumentar la susceptibilidad a la infección secundaria.El endotelio capilar forma la barrera entre las células sanguíneas circulantes y el plasma y el intersticio pulmonar y el espacio aéreo. La lesión del endotelio pulmonar es una característica clave del SDRA y se caracteriza por la formación de espacios entre las células endoteliales y la regulación ascendente de moléculas de adhesión como la P-selectina y la E-selectina y mediadores de lesiones endoteliales como la angiopoyetina-2.
33 Una variedad de estímulos pueden desencadenar lesiones endoteliales, incluidos patógenos circulantes o sus productos, patrones moleculares endógenos asociados a enfermedades, citoquinas proinflamatorias y hemoglobina libre de células.
34 Una lesión grave en el epitelio pulmonar también puede desencadenar una lesión en el endotelio pulmonar. Aunque los mecanismos no se comprenden bien, la comunicación directa de célula a célula y la transferencia de especies reactivas de oxígeno entre las células epiteliales y endoteliales pulmonares probablemente contribuyan.
35 Al igual que con el epitelio pulmonar, el endotelio está cubierto con un glicocáliz que se lesiona y se desprende fácilmente, exponiendo las moléculas de adhesión y favoreciendo la formación de edemas.
36 La lesión endotelial provoca el desprendimiento de moléculas anticoagulantes en la superficie endotelial como la trombomodulina y el receptor de la proteína C endotelial, y la regulación al alza de las moléculas procoagulantes favoreciendo la formación de trombos microvasculares.
Consecuencias fisiológicas de la lesión de la barrera alveolar-capilar
La lesión de las barreras epiteliales y endoteliales del pulmón tiene consecuencias fisiológicas directas, que son responsables de los cambios típicos en el intercambio de gases, el trabajo de respiración y los hallazgos radiográficos (tabla 1) en el SDRA. El aumento de la permeabilidad de las barreras endoteliales y epiteliales del pulmón precipita la inundación alveolar debido a la fuga de edema pulmonar rico en proteínas de la vasculatura a los espacios aéreos. La inundación alveolar se exacerba aún más por la descomposición de los mecanismos normales de transporte del líquido epitelial alveolar, que normalmente se compensaría bombeando edema alveolar al intersticio, para ser reabsorbido en la circulación y eliminado a través de los linfáticos.
38 Las inundaciones alveolares tienen consecuencias importantes, incluido el deterioro grave del intercambio gaseoso debido al desajuste y derivación ventilación-perfusión, la inactivación del surfactante que conduce a la microatelectasis y al colapso alveolar al final de la espiración, y la disminución de la distensibilidad pulmonar que requiere presiones inspiratorias más altas y un mayor trabajo para respirar. La activación de las vías procoagulantes en el endotelio del pulmón puede conducir a trombosis microvasculares pulmonares que aumentan el espacio muerto; el aumento de la ventilación en el espacio muerto contribuye a graves alteraciones del intercambio de gases y se asocia con una mayor mortalidad en el SDRA.
39 Las trombosis microvasculares y el daño severo al lecho microvascular pueden conducir a hipertensión arterial pulmonar y disfunción ventricular derecha aguda, los cuales contribuyen a resultados clínicos deficientes.
Tabla 1Cómo los mecanismos celulares y moleculares del síndrome de dificultad respiratoria aguda conducen a los hallazgos fisiológicos y clínicos característicos
Manifestaciones fisiológicas
Hallazgos clínicos
Lesión de la barrera alveolar-capilar con formación de edema intersticial y alveolar
Disminución de la distensibilidad pulmonar
Aumento del trabajo de respiración
Relleno alveolar difuso
Desajuste de perfusión de ventilación y derivación
Hipoxemia grave con opacidades radiográficas bilaterales difusas
Inactivación de surfactantes y disminución de la producción
Colapso alveolar espiratorio final
Respuesta favorable a la presión positiva al final de la espiración
Activación plaquetaria y endotelial con trombosis microvascular pulmonar y obstrucción o destrucción del lecho vascular pulmonar
Aumento de la ventilación del espacio muerto e hipertensión arterial pulmonar
Tanto la inflamación aguda local como la sistémica son características prominentes del SDRA que contribuyen a la lesión epitelial y endotelial pulmonar. Los neutrófilos no se encuentran normalmente en espacios aéreos sanos. Al principio del curso del SDRA, los neutrófilos migran de la vasculatura pulmonar al espacio aéreo y pueden liberar una variedad de mediadores perjudiciales, incluidas especies reactivas de oxígeno, proteasas y mediadores proinflamatorios derivados de lípidos, como prostaglandinas y leucotrienos.
41 Las trampas extracelulares neutrofílicas compuestas de ADN, histonas y proteasas también se liberan en el espacio aéreo durante estos procesos fisiopatológicos y pueden aumentar la inflamación al activar el inflamasoma NRLP3, que inicia la liberación local de interleucina-1-β e interleucina-18.
42El reclutamiento de neutrófilos se realiza principalmente por macrófagos residentes en el tejido y reclutados.
43 Los receptores de reconocimiento de patrones de macrófagos se unen a patrones moleculares asociados a enfermedades o patógenos, que activan a los macrófagos a un fenotipo proinflamatorio que conduce a la liberación de citoquinas proinflamatorias y quimioatrayentes de neutrófilos como la interleucina-8. Las células epiteliales pulmonares también pueden liberar quimioatrayentes de neutrófilos.
44 Los neutrófilos ingresan al pulmón principalmente a través de la pared capilar, en respuesta a gradientes quimioatrayentes, moviéndose paracelularmente entre las células endoteliales y las células epiteliales alveolares en vías que parecen estar reguladas por fibroblastos intersticiales,
41 aunque también se ha observado transcitosis.Además de los macrófagos, la evidencia actual sugiere que una serie de células inmunes, incluidos los subconjuntos de linfocitos y las células dendríticas,
45 junto con las redes de citoquinas, regulan la inflamación intraalveolar en el SDRA.
46 Además de la inflamación pulmonar, la inflamación sistémica es común en pacientes con SDRA y probablemente contribuye a la aparición común de insuficiencia orgánica no pulmonar en el SDRA. Interacciones entre el pulmón y otros órganos como los riñones
48 también podría contribuir a la disfunción de órganos no pulmonares; tanto la lesión renal como la cerebral se asocian con malos resultados a corto y largo plazo para el SDRA.
Papel de la ventilación mecánica en la propagación de la lesión pulmonar
El reconocimiento de que la ventilación mecánica para el tratamiento del SDRA contribuye a un ciclo de lesión pulmonar e inflamación ha revolucionado la atención a los pacientes con SDRA. En estudios experimentales, la ventilación del pulmón normal con altos volúmenes y presiones puede inducir una lesión pulmonar aguda que replica las características fisiopatológicas del SDRA.
50 La ventilación mecánica también puede exacerbar las lesiones pulmonares en entornos experimentales, mejorando tanto la inflamación como el edema.
51 Esto ahora está bien validado en el SDRA humano, para el cual se establece que la ventilación con altos volúmenes corrientes o altas presiones inspiratorias o ambas puede exacerbar la lesión pulmonar aguda por un proceso que se denomina lesión pulmonar inducida por el ventilador o asociada al ventilador.Se han descrito varios mecanismos de lesión pulmonar inducida por ventilador.
52 Dada la heterogeneidad regional de la lesión dentro del pulmón,
53 y la variabilidad regional de los factores estresantes aplicados al pulmón por ventilación mecánica, los diferentes mecanismos de lesión pulmonar inducida por el ventilador probablemente afectan al pulmón simultáneamente. El volutrauma y el barotrauma están fisiológicamente acoplados y se refieren a la lesión pulmonar por sobredistensión y presiones transpulmonares elevadas.52 En el SDRA, el volutrauma y el barotrauma son el resultado de la disminución de la conformidad del pulmón lesionado y la inhomogeneidad de la consolidación alveolar en el SDRA, de modo que algunas áreas, generalmente las áreas dependientes, no pueden participar en la ventilación alveolar. Este concepto, que solo una pequeña proporción del parénquima pulmonar participa en la ventilación alveolar en el SDRA, se ha denominado pulmón del bebé.54 Aunque el concepto de lesión pulmonar inducida por el ventilador se centra en los efectos perjudiciales de la ventilación mecánica, las mismas vías de lesión podrían activarse mediante vigorosos esfuerzos inspiratorios espontáneos, que producen presiones transpulmonares elevadas sobre la base de presiones pleurales muy negativas.
55A nivel celular, el estiramiento cíclico repetitivo del epitelio pulmonar activa las vías proinflamatorias mecanosensibles con la producción de citoquinas y quimiocinas. El estiramiento cíclico puede causar la formación de espacios entre las células epiteliales, el desprendimiento de células de la membrana basal y la muerte celular. En modelos experimentales de lesión pulmonar inducida por ventilador, tanto las células endoteliales pulmonares como las epiteliales muestran oscilación de calcio citosólica inducida por estiramiento, lo que altera la producción de ATP alveolar.56 El estiramiento mecánico también perjudica el transporte de líquido epitelial alveolar.57 El colapso espiratorio final de los alvéolos que conduce a la apertura y cierre repetitivos de los alvéolos también puede dañar el pulmón. Esta forma de lesión pulmonar inducida por el ventilador, denominada atelectrauma, es el resultado de la pérdida de la función normal del surfactante debido a su producción deteriorada e inactivación por inundación alveolar. Se cree que la apertura y el cierre repetitivos de los alvéolos exacerban la lesión pulmonar al exponer los espacios aéreos distales a un alto estrés cortante, lo que causa una lesión mecánica directa al epitelio pulmonar.58La lesión pulmonar inducida por el ventilador también puede tener consecuencias sistémicas.52 Las citoquinas y quimiocinas proinflamatorias, que se incrementan aún más en el pulmón lesionado mediante ventilación mecánica perjudicial, pueden ingresar a la circulación sistémica y contribuir a la respuesta inflamatoria sistémica y a la insuficiencia orgánica no pulmonar.
60 La administración de ventilación mecánica a grandes volúmenes y presiones también aumenta la presión intratorácica. El deterioro resultante en el llenado cardíaco puede reducir el gasto cardíaco y causar hipotensión y shock.
Resolución, reparación y fibrosis
La resolución del SDRA es un proceso multifacético que incluye la eliminación de células inflamatorias y citoquinas, la eliminación del edema alveolar y la reparación de la barrera alveolar-capilar (panel). La resolución de la inflamación es un proceso coordinado que requiere una regulación a la baja de las vías proinflamatorias y una regulación ascendente de las vías antiinflamatorias. Las células T reguladoras tienen un papel vital en la coordinación de este proceso.46 Los neutrófilos son eliminados del espacio aéreo a través de la apoptosis y el aclaramiento fagocítico por macrófagos alveolares.61 Los mediadores proresolutivos, incluidas las lipoxinas y las resolvinas, son una familia de mediadores lipídicos bioactivos que también podrían tener un papel en la resolución de la lesión pulmonar y la inflamación.62
Una visión personal Publicados en The Lancet y The Lancet Respiratory Medicine, los investigadores han resumido el estado actual de nuestro conocimiento del síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA) en niños y adultos, y han esbozado sus visiones para el futuro del campo. Comunes a estos documentos son las siguientes sugerencias: (1) aunque los criterios utilizados para definir el SDRA han evolucionado con el tiempo, necesitan evolucionar aún más; (2) la heterogeneidad de las poblaciones de pacientes inscritas en los ensayos clínicos del SDRA debe reducirse mediante la definición de subgrupos (por ejemplo, según los rasgos tratables), abriendo así la puerta a la medicina de precisión; y (3) se necesitan mejoras en la diversidad de participantes inscritos en estudios de investigación de SDRA. El precipitante predominante del SDRA es la infección, con infección pulmonar presente en el 60% de los casos.
5La infección pulmonar es una de las principales causas mundiales de mortalidad, cobrándose la vida de 2,6 millones de personas en 2019.
Sin embargo, la carga de mortalidad de la infección pulmonar no se distribuye equitativamente en todo el mundo, y el SARS-CoV-2 se ha sumado al problema, aumentando la incidencia tanto de la infección pulmonar como del SDRA. Desafortunadamente, sigue siendo probable que ocurran eventos similares en el futuro. Los criterios utilizados actualmente para describir el SDRA requieren acceso a la radiografía de tórax y a la ventilación con presión positiva al final de la espiración (PEEP) (que requiere ventilación mecánica no invasiva o invasiva), y la capacidad de medir la presión parcial de oxígeno en muestras de sangre arterial.
Ninguno de estos enfoques está disponible en muchos entornos de bajos ingresos. Riviello y colega mostró que ninguno de los pacientes hospitalizados en un hospital de referencia de Ruanda pudo cumplir con los criterios de Berlín para un diagnóstico de SDRA porque el análisis de gases en sangre no estaba disponible. Sin embargo, el 4% de los pacientes hospitalizados cumplieron con los criterios modificados para el SDRA: ningún requisito de PEEP; relación entre la saturación de oxígeno oximétrica por pulso y la fracción de oxígeno inspirado (SpO /FiO de 315 o menos; y opacidades bilaterales en ecografía pulmonar o radiografía de tórax. Esta cohorte tenía una mediana de edad de 37 años, y la mortalidad hospitalaria fue del 50%, lo que no es diferente a la de los pacientes en otros entornos que cumplen con los criterios de Berlín para el SDRA grave.
5Cabe destacar que menos del 50% de los pacientes hipoxémicos identificados en este estudio alguna vez se sometieron a una radiografía de tórax durante su estadía en el hospital. Estos hallazgos fueron respaldados más tarde por datos de Kwizera y sus colegas. mostrando que el 4,5% de las personas que se presentaron como emergencias médicas en un hospital de referencia de Uganda tenían hipoxemia aguda (SpO media)=77% en el aire ambiente), principalmente debido a neumonía (>82%), pero sólo el 6% de los pacientes recibieron ventilación mecánica. Al igual que los pacientes ruandeses, esta cohorte tenía una mediana de edad de 38 años, pero la mortalidad hospitalaria fue mayor (77%) y la mortalidad por todas las causas a los 90 días fue del 85%. Modificación de los criterios de Berlín para permitir el uso de la SpO/FiO en contextos donde la relación de presión parcial de oxígeno arterial (PaO a FiO no es factible mejoraría la generalización de los criterios y podría aumentar el reconocimiento del SDRA en algunos entornos. Sin embargo, el uso de la saturación periférica de oxígeno para determinar la presencia de SDRA podría no estar exento de problemas dados los informes de sesgo racial en la medición de la oximetría de pulse
Si bien necesitamos refinar los criterios utilizados para definir el SDRA para que sean relevantes en entornos de recursos variables, también debemos considerar si nuestros enfoques para reducir la heterogeneidad de los participantes en la investigación y las intervenciones que proponemos probar serán utilizables en esos entornos. Ajustar los criterios del SDRA para que sean útiles en entornos de ingresos bajos y medios, pero luego centrarse en los métodos e intervenciones de enriquecimiento de ensayos clínicos que no están disponibles en esos entornos, no reducirá las desigualdades en salud ni mejorará los resultados clínicos para muchos pacientes.Hay varias cosas que podemos y debemos hacer para abordar al menos parte de la inequidad del SDRA. Primero, necesitamos formar colaboraciones multinacionales para fenotipar diversas cohortes de pacientes, considerando la diversidad en términos de edad, ascendencia, país o área de residencia (urbana vs rural), género y otros factores. En segundo lugar, necesitamos desarrollar métodos baratos y escalables para enriquecer las poblaciones de ensayos clínicos que se puedan utilizar en todas partes para identificar subgrupos de pacientes que podrían beneficiarse de intervenciones particulares. Los avances tecnológicos en las pruebas de flujo lateral significan que la capacidad de realizar a bajo costo las pruebas cercanas al paciente de los biomarcadores de proteínas está a la vista. En tercer lugar, debemos abogar por la seguridad mundial del oxígeno. A pesar de haber sido catalogado como un medicamento esencial durante más de una década por la OMS, la oxigenoterapia a menudo no está disponible para quienes la necesitan. Debemos considerar cuidadosamente si incluir el uso de sistemas de oxígeno de alto flujo que utilicen flujos de gas de más de 30 L / min como una modificación de los criterios de SDRA será beneficioso para los pacientes en los muchos entornos de atención médica donde el oxígeno de cualquier tipo rara vez está disponible. En cuarto lugar, debemos priorizar la investigación de intervenciones asequibles en ensayos clínicos globales y garantizar que las intervenciones que han demostrado ser beneficiosas en entornos de altos ingresos también se examinen en entornos donde la disponibilidad de recursos es más variable. Hay razones para sospechar que las intervenciones que han demostrado ser beneficiosas en entornos de altos ingresos, donde los pacientes inscritos en los ensayos de SDRA son comúnmente de ascendencia del norte de Europa y mayores de 65 años, podrían no ser tan efectivas en entornos donde los pacientes son más jóvenes y tienen diferentes comorbilidades, ascendencia y otros factores de riesgo. Además, la relación costo-efectividad de las intervenciones varía entre los entornos clínicos, como se ha destacado para el tratamiento con dexametasona para pacientes con COVID-19.
Es un hecho triste que aunque el SDRA se describió por primera vez en 1967, el pilar del tratamiento sigue siendo la atención de apoyo. A pesar de la promesa de enfoques terapéuticos personalizados, los esfuerzos de investigación para abordar la carga global del SDRA tendrán un efecto limitado si nos centramos casi exclusivamente en entornos de altos recursos. Si estamos comprometidos a transformar los resultados clínicos de los pacientes con SDRA, independientemente de cómo elijamos definirlo, debemos ampliar el alcance de nuestros esfuerzos para considerar las necesidades de los pacientes en entornos con recursos limitados.
Al 30 de abril de 2022, 219.7 millones de personas en los Estados Unidos habían recibido una serie de vacunas primarias COVID-19, incluido más del 76% de la población de 18 años o más. Más de 100,6 millones (45,8%) también habían recibido dosis adicionales o de refuerzo, que se recomendaron para personas con inmunosupresión en agosto de 2021, todas las personas de 65 años o más en septiembre de 2021 y todas las personas de 18 años o más en noviembre de 2021. 1,2 Los datos demuestran que las vacunas contra la COVID-19 están fuertemente asociadas con la prevención de la hospitalización asociada a la COVID-19 en adultos, especialmente con la adición de una dosis de refuerzo. Se esperan3-5 infecciones en personas vacunadas,6 incluso en el contexto de vacunas efectivas. Aunque la mayoría de las infecciones en personas vacunadas han sido leves o asintomáticas,6 las infecciones graves por SARS-CoV-2 pueden ocurrir en personas vacunadas.7 Utilizando datos de la Red de Vigilancia de Hospitalizaciones Asociadas a la Enfermedad por Coronavirus 2019 (COVID-NET), que representa más de 192 000 hospitalizaciones asociadas a COVID-19 desde enero de 2021 hasta abril de 2022, se evaluaron los factores asociados con las hospitalizaciones entre las personas vacunadas. Se compararon las tasas de hospitalización basadas en la población por estado de vacunación, incluso durante el período en que la variante altamente transmisible B.1.1.529 (Omicron) del SARS-CoV-2 se convirtió en la variante circulante predominante. 8 A diferencia de los informes publicados anteriormente9,10 y las páginas web11 que incluyen datos de COVID-NET, este estudio informa las tasas de hospitalización por estado de vacunación y características clínicas y demográficas de los pacientes hospitalizados, comenzando con el período en que las vacunas estuvieron disponibles por primera vez, e incluye comparaciones de personas no vacunadas, personas vacunadas con una serie primaria sin una dosis de refuerzo, y los vacunados con una serie primaria y al menos 1 dosis de refuerzo.
Métodos
Descripción y recopilación de datos para todos los casos de COVID-NET
COVID-NET es un sistema de vigilancia basado en la población que captura hospitalizaciones asociadas a COVID-19 confirmadas por laboratorio en 99 condados de 14 estados (California, Colorado, Connecticut, Georgia, Iowa, Maryland, Michigan, Minnesota, Nuevo México, Nueva York, Ohio, Oregón, Tennessee y Utah); representa aproximadamente el 10% de la población de los Estados Unidos. Los pacientes hospitalizados que residen en un área de captación de vigilancia con un resultado positivo de la prueba molecular o rápida de detección de antígenos para SARS-CoV-2 durante la hospitalización o dentro de los 14 días anteriores al ingreso se incluyen como casos de COVID-NET. 12 Un sitio (Iowa) no tuvo acceso a datos fiables del sistema de información sobre inmunización (IIS) y fue excluido. A partir de diciembre de 2021, los datos de Maryland también se excluyeron de todos los análisis.
La información demográfica, incluida la edad, la raza y el origen étnico hispano, el sexo, la fecha de ingreso hospitalario y la evidencia de un resultado positivo de la prueba de SARS-CoV-2, se transmite semanalmente a todos los pacientes, lo que permite calcular las tasas de hospitalización basadas en la población. 12 La raza y el origen étnico se clasificaron como hispanos o latinos (hispanos), indios americanos no hispanos o nativos de Alaska (indios americanos o nativos de Alaska), asiáticos o isleños del Pacífico no hispanos (asiáticos o isleños del Pacífico), negros no hispanos (negros) y blancos no hispanos (blancos). Los datos de raza y etnia se obtuvieron de fuentes, incluidas las bases de datos de enfermedades de declaración obligatoria, laboratorios y hospitales. En la mayoría de los casos, la raza y el origen étnico fueron autoinformados, pero la fuente no pudo confirmarse en todos los casos. Este estudio se limitó a pacientes de 18 años o más, fue revisado y aprobado por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos y se realizó de acuerdo con la ley federal aplicable y la política de los CDC. 13 Este estudio transversal se informa siguiendo las directrices de notificación de Strengthening the Reporting of Observation Studies in Epidemiology (STROBE).
Métodos de muestreo y ponderación
Se realizó una revisión detallada de la historia clínica en una muestra representativa de pacientes estratificados por grupo de edad y sitio. Para la selección de la muestra, se generaron números aleatorios y se asignaron a cada caso. Los pesos de muestreo se basaron en la probabilidad de selección; los tamaños de la muestra variaron según el mes de vigilancia, el sitio y el grupo de edad y se basaron en el número total de casos identificados en cada uno de estos estratos (eMethods in the Supplement). 14
Definiciones de vacunación y ponderación de casos con estado de vacunación conocido
Vacunarse con una serie primaria se definió como recibir una segunda dosis de una serie de 2 dosis o 1 dosis de una serie de dosis única 14 días o más antes de un resultado positivo de la prueba de SARS-CoV-2. Un paciente se definió como potenciado si tenía un resultado positivo de la prueba de SARS-CoV-2 14 días o más después de recibir una dosis adicional o de refuerzo de cualquier vacuna COVID-19 en o después del 13 de agosto de 2021, la fecha en que el Comité Asesor sobre Prácticas de Inmunización recomendó por primera vez dosis adicionales. 2 Debido a que no se conoce el estado inmunitario de todos los casos, no se puede distinguir una dosis adicional (recomendada para personas con un sistema inmunitario debilitado) de una dosis de refuerzo en este estudio. En este estudio, vacunado se definió como recibir una serie primaria con y sin una dosis de refuerzo a menos que se especifique lo contrario. Las tasas de hospitalización de los vacunados con una serie primaria solo sin un refuerzo se compararon con los vacunados con un refuerzo a partir de los 14 días, ya que al menos el 5% de la población específica del grupo de edad en el área de captación de COVID-NET había recibido una dosis de refuerzo. Se excluyeron los pacientes parcialmente vacunados que habían recibido 1 dosis de una vacuna de ARN mensajero pero que no habían completado una serie primaria.
El estado de vacunación para los casos hospitalizados y la cobertura de la vacuna para el área de captación subyacente se determinaron mediante los datos del IIS, como se describió anteriormente, para todos los casos de COVID-NET muestreados. 15 Además de los elementos de datos necesarios para cada caso, algunos sitios optaron por recopilar información sobre vacunas en todos los casos. Con esta información adicional, los casos no muestreados podrían incluirse en los análisis con respecto a los datos de vacunación. Si un sitio no recopiló información sobre la vacuna sobre casos no muestreados, se aplicó su peso de muestra original y solo se incluyeron los casos muestreados en los análisis. La inclusión de casos muestreados y no muestreados con estado de vacunación conocido (muestra de vacuna) permitió a COVID-NET retener una muestra representativa de todas las hospitalizaciones asociadas a COVID-19, al tiempo que permitió estimaciones más precisas con respecto a los datos de la vacuna.
Características clínicas y resultados entre una muestra ponderada de pacientes hospitalizados vacunados y no vacunados con COVID-19
Para todos los casos muestreados, las abstracciones de registros médicos se realizaron utilizando un formulario de informe de caso estándar. La información demográfica, las afecciones médicas subyacentes, los resultados clínicos, los signos y síntomas al ingreso y el motivo probable del ingreso se compararon entre los casos muestreados no vacunados y vacunados (muestra de comparación). Las condiciones médicas subyacentes se clasificaron en grupos principales (eTable 1 en el Suplemento). Dos médicos revisaron el motivo de admisión. Aquellos pacientes cuyo motivo de ingreso podría haber sido incidental a COVID-19 fueron excluidos de los análisis de muestra de comparación. 16
Se utilizó la regresión logística multivariable para comparar los factores asociados con las hospitalizaciones entre las personas vacunadas y no vacunadas. Se utilizó la regresión logística para explorar la asociación entre el estado de vacunación y la COVID-19 grave, definida como el ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI) o la muerte hospitalaria. Para tener en cuenta aún más la posible confusión, se realizó un análisis de sensibilidad utilizando un análisis de puntuación de propensión emparejado que coincidió con los casos no vacunados y vacunados en términos de características demográficas, afecciones médicas subyacentes y otras características (eMethods en el suplemento). 17,18
Tasas de hospitalización asociadas a COVID-19 basadas en la población entre personas no vacunadas y vacunadas
Se recopiló un conjunto mínimo de datos sobre todos los casos para producir tasas de hospitalización (https://gis.cdc.gov/grasp/COVIDNet/COVID19_3.html). La incidencia se calculó utilizando el tamaño de la población de las estimaciones de población postcensales de la cosecha 2020 del Centro Nacional de Estadísticas de Salud para los condados incluidos en la vigilancia. 19 Para determinar las tasas de hospitalización basadas en la población por estado de vacunación por cada 100 000 personas de 18 años o más, la cobertura a nivel de condado en el área de captación de COVID-NET se estimó utilizando denominadores de población. El estado de vacunación se clasificó como se describió anteriormente utilizando la muestra de la vacuna. Dado que el número de personas no vacunadas y vacunadas en la población subyacente cambiaba semanalmente, la incidencia (casos por 100 000 personas-semana) se calculó dividiendo el número total de personas hospitalizadas no vacunadas por la suma de personas no vacunadas en la población subyacente cada semana; se utilizó el mismo método para los cálculos de incidencia en personas vacunadas con y sin dosis de refuerzo. Se calcularon los cocientes de tasas de incidencia y los IC del 95%.
Las variantes Delta y Omicron se convirtieron en las variantes circulantes predominantes durante julio de 2021 y finales de diciembre de 2021, respectivamente. 8 Debido a que la cobertura de vacunación y las variantes circulantes están potencialmente asociadas con la efectividad de la vacuna, las tasas acumulativas se presentan mensualmente y también en intervalos (enero-junio [pre-Delta] y julio-diciembre de 2021 [Delta] y enero-abril de 2022 [Omicron]). Se ha aplicado una corrección de continuidad a los denominadores limitando el porcentaje de cobertura de vacunación de la población al 95%, lo que supone que al menos el 5% de cada grupo de edad siempre estaría sin vacunar en cada jurisdicción. 20 Esta corrección garantiza un denominador razonable para la población no vacunada que evitaría que las tasas de hospitalización crezcan de manera poco realista debido a las posibles sobreestimaciones de la cobertura de vacunación. Las tasas se calcularon para todos los casos que cumplieron con la definición de caso, independientemente del motivo de admisión; las tasas generales para los mayores de 18 años se estandarizaron para la población subyacente. Las tasas por estado de dosis de refuerzo se presentaron a partir de la fecha que comenzó 14 días después de que al menos el 5% de la población específica del grupo de edad del área de captación hubiera recibido una dosis de refuerzo; estas fueron las semanas que terminaron el 27 de noviembre, el 16 de noviembre y el 16 de octubre de 2021, para las personas de 18 a 49 años, de 50 a 64 años y de 65 años o más, respectivamente.
Los datos limitados de la tasa clínica y de hospitalización de COVID-NET por estado de vacunación están disponibles públicamente,10,11 y un informe reciente comparó las tasas de hospitalización reciente en adultos no vacunados con aquellos que habían recibido una serie primaria más una dosis de refuerzo para un solo punto de tiempo.9 Este artículo examinó las tasas de hospitalización y las características de los pacientes hospitalizados por estado de vacunación desde el período en que las vacunas estuvieron disponibles por primera vez y también comparó las tasas entre aquellos que recibieron una serie primaria con y sin una dosis de refuerzo utilizando datos hasta abril de 2022; los análisis similares de COVID-NET que cubren este período prolongado no se incluyeron en las fuentes de datos publicadas anteriormente. Una versión temprana del manuscrito no revisado por pares con datos hasta julio de 2021 se publicó en un servidor de preimpresión el 29 de agosto de 2021,21 antes de la disponibilidad generalizada de dosis de refuerzo.
Análisis estadístico
Los datos de todos los casos hospitalizados con COVID-19 confirmados por laboratorio con datos de IIS vinculados se utilizaron para describir el estado de vacunación de los casos hospitalizados por edad, sexo, raza y etnia hispana, y mes de admisión. Los modelos multivariables incluyeron grupos de edad a priori, sexo, raza y etnia hispana, y residencia en centros de atención a largo plazo (LTCF); los modelos incorporaron la agrupación por sitio para tener en cuenta las diferencias geográficas. Otras variables con valores de P inferiores a 0,10 en los análisis bivariados se incluyeron en los análisis multivariables. El ajuste del modelo se evaluó con cuasi probabilidad dentro del criterio del modelo de independencia. Se utilizó una regresión de ecuaciones de estimación generalizada de Poisson vinculadas a logarítmico para generar cocientes de riesgo ajustados (aRR) e IC del 95%. Los datos se analizaron mediante procedimientos de encuesta SAS para tener en cuenta los pesos de muestreo. Los recuentos de casos no ponderados y los porcentajes ponderados se presentan a menos que se indique lo contrario. Se presentan proporciones con IC del 95% para medidas binarias y medianas con rangos intercuartílicos para medidas continuas. Se utilizaron métodos de linealización de la serie de Taylor para la estimación de la varianza. 22 Todos los análisis se realizaron mediante SAS (versión 9.4; Instituto SAS).
Resultados
Durante el 1 de enero de 2021 al 30 de abril de 2022, se identificaron en COVID-NET 192 509 casos hospitalizados asociados a COVID-19 confirmados por laboratorio en esos 18 años o más, entre los cuales una muestra representativa de 146 937 (76%) tenía datos de vacunación vinculados al IIS estatal (muestra de vacuna). Entre aquellos con estado de vacunación conocido, 98 243 (69,2%) no estaban vacunados; 39 353 (24,5%) fueron vacunados con una serie primaria, entre los cuales 8796 (22%) fueron impulsados (eFigure y eTable 2 en el Suplemento). El número mensual y la proporción de casos hospitalizados que fueron vacunados aumentaron de 2 (<0,1%) en enero de 2021 a 2239 (67,0%) en abril de 2022, incluido el 75,0% de los pacientes de 65 años o más en ese mes. La proporción de la población vacunada en el área de captación subyacente de COVID-NET aumentó de 0.9% a 79.3% durante el mismo período, incluido 89.7% en personas de 65 años o más (Figura 1).
Entre una muestra representativa de 14 164 pacientes hospitalizados de 18 años o más con revisión de registros médicos, se excluyeron los siguientes: 921 (5,8%) estaban parcialmente vacunados, 16 (0,1%) tenían un estado de vacunación desconocido, 184 (1,2%) tenían datos incompletos y 1916 (13%) probablemente ingresaron por razones no relacionadas con COVID-19 (eFigure en el Suplemento; ver eTable 3 en el Suplemento para la razón probable de ingreso por estado de vacunación).
La muestra de comparación se restringió a los 11 127 pacientes restantes cuyo motivo de ingreso probablemente se asoció con COVID-19. Entre estos pacientes, la mediana de edad (IQR) fue de 61 (49-74) años (5368 [48.3%] mujeres; 160 [1.3%] indios americanos o nativos de Alaska, 429 [4.7%] asiáticos o isleños del Pacífico, 2230 [24.9%] negros, 1531 [12.6%] hispanos o latinos, y 6342 [51.4%] individuos blancos). Esta muestra de comparación incluyó 8575 pacientes no vacunados y 2552 vacunados, entre los cuales 491 (21%) fueron impulsados (Tabla 1). Entre los casos vacunados, la mediana de tiempo desde la dosis más reciente de la vacuna hasta el ingreso hospitalario fue de 180 días (IQR, 103-246) (eTable 4 en el Suplemento). Los casos vacunados eran mayores y más propensos a ser residentes blancos y LTCF en comparación con los casos no vacunados (Tabla 1). Además, los casos vacunados tenían más probabilidades de tener inmunosupresión en comparación con los casos no vacunados (560 [23,3%] frente a 877 [10,8%], respectivamente; P < .001), así como más probabilidades de tener 3 o más afecciones médicas subyacentes (1926 [77.8%] vs 4124 [51.6%], respectivamente; P < ,001). En comparación con los casos vacunados sin una dosis de refuerzo, los casos aumentados tenían más probabilidades de tener una afección inmunosupresora (144 [32,5%] frente a 198 [19,9%]; P = 0,001) y enfermedad reumatológica o autoinmune (77 [19,1%] vs 107 [12,3%]; P = .03) (eTabla 4 en el Suplemento). Entre los 1550 pacientes vacunados hospitalizados desde octubre de 2021 hasta abril de 2022, 487 (27,5%) fueron impulsados, incluidos 159 de 258 (70,4%) en abril de 2022. Cuando se excluyeron los 342 pacientes vacunados (23,4%) con afecciones inmunocomprometidas, 343 pacientes (28,4%) habían recibido una dosis de refuerzo, incluidos 120 de 197 (61%) de ellos en abril de 2022 (datos no mostrados).
En el análisis multivariable, los pacientes mayores, los residentes de LTCF y aquellos que tenían inmunosupresión o con obesidad subyacente, enfermedad pulmonar crónica, enfermedad renal, enfermedad neurológica o enfermedad reumatológica o autoinmune tenían más probabilidades de ser vacunados en comparación con los pacientes más jóvenes o aquellos sin esas afecciones específicas. Los pacientes negros e hispanos tenían menos probabilidades de ser vacunados en comparación con los pacientes blancos (Tabla 2).
La proporción de personas vacunadas ingresadas en la UCI fue similar a la de las personas no vacunadas (505 [19,5%] vs 1961 [21,7%], respectivamente; P = 0,13), al igual que las proporciones de muerte hospitalaria (216 [10,1%] vs 802 [9,9%], respectivamente; P = .89). La mediana de la duración de la estancia en las personas vacunadas fue más corta (mediana, 4,3 días [IQR, 1,9-8,9] frente a 4,6 días [IQR 2,3-9,3], respectivamente) (Tabla 1). En el análisis multivariable, la vacunación no se asoció significativamente con un menor riesgo de enfermedad grave (es decir, ingreso o muerte en la UCI) (aRR, 0,83; IC del 95%, 0,65-1,07; P = .16) (eTabla 5 en el Suplemento). El análisis de sensibilidad utilizando la cohorte emparejada con la puntuación de propensión incluyó a 2000 pacientes vacunados y 2000 no vacunados (eTable 6 en el Suplemento). Los resultados del análisis de esta cohorte fueron similares al modelo primario; la vacunación no se asoció significativamente con un menor riesgo de enfermedad grave (aRR, 0,80; IC del 95%, 0,59-1,10; P = .16; modelo completo no mostrado).
Tasas poblacionales de hospitalización asociada a COVID-19 por estado de vacunación
Las tasas mensuales de hospitalización variaron de 3,5 (IC del 95%, 3,3-3,8) veces más altas (abril de 2022) a 17,7 (IC del 95%, 16,3-19,2) veces más altas (mayo de 2021) en las personas no vacunadas en comparación con las personas vacunadas, independientemente del estado de la dosis de refuerzo (Figura 2, A-D; eTable 7 en el suplemento). Para julio de 2021 a diciembre de 2021 (período Delta) y de enero a abril de 2022 (período Omicron), las tasas de hospitalización acumuladas en personas no vacunadas en comparación con las personas vacunadas, independientemente del estado de la dosis de refuerzo, fueron de 12,2 (IC del 95%, 12,0-12,4) y 6,8 (IC del 95%, 6,6-6,9) para todos los adultos de 18 años o más, respectivamente (eTabla 7 en el Suplemento ). De enero a abril de 2022, las tasas fueron 10,5 (IC del 95%, 10,2-10,8) y 2,5 (IC del 95%, 2,2-2,8) veces más altas en las personas no vacunadas y las personas vacunadas sin dosis de refuerzo, respectivamente, en comparación con las que habían recibido una dosis de refuerzo (datos no mostrados).
Discusión
Utilizando datos de una muestra representativa de más de 192 000 hospitalizaciones asociadas a COVID-19, las tasas poblacionales de hospitalización asociada a COVID-19 fueron aproximadamente 10,5 veces más altas en adultos no vacunados en comparación con adultos vacunados con una serie primaria y una dosis de refuerzo durante enero a abril de 2022, cuando la variante de Omicron fue predominante. Esto sugiere que las vacunas contra el COVID-19 continúan previniendo eficazmente las hospitalizaciones en todos los adultos. La vacunación contra la COVID-19 es una herramienta esencial para prevenir la morbilidad y la mortalidad por COVID-19. Una mayor proporción de casos hospitalizados entre las personas vacunadas ocurrió en individuos con fragilidad médica que eran mayores, más propensos a residir en LTCF y tienen 3 o más afecciones médicas subyacentes, incluidas afecciones inmunosupresoras.
Las altas tasas de hospitalización en personas no vacunadas en comparación con las personas vacunadas con y sin una dosis de refuerzo subrayan la importancia de las vacunas COVID-19 para prevenir las hospitalizaciones y sugieren que aumentar la cobertura de vacunación, incluida la cobertura de dosis de refuerzo, puede prevenir hospitalizaciones, enfermedades graves y la muerte. Algunas de las diferencias en las tasas de hospitalización entre las personas no vacunadas y vacunadas pueden estar asociadas con diferencias en el comportamiento y las características subyacentes en estos grupos. Sin embargo, las tasas de hospitalización se asociaron desproporcionadamente con personas no vacunadas, incluso a principios de 2022, cuando la variante Omicron altamente transmisible fue la variante predominante. 8 Aunque la tasa general de hospitalización entre las personas no vacunadas y vacunadas fue menor durante el período Omicron en comparación con el período Delta, las tasas de hospitalización en las personas no vacunadas siguieron siendo más altas que las que fueron vacunadas.
De acuerdo con otros estudios, los casos hospitalizados entre las personas vacunadas ocurrieron en poblaciones mayores y médicamente más frágiles. 23,24 Las personas con mayor riesgo de enfermedad grave (incluidas las mayores de 75 años, con inmunosupresión, con afecciones médicas subyacentes y las que residen en LTCF) también pueden estar entre las menos propensas a montar una respuesta inmune adecuada a la vacunación y la infección por SARS-CoV-2. Los resultados del estudio sugieren que las personas con afecciones subyacentes tienen más probabilidades de ser vacunadas, y aquellos que fueron hospitalizados a pesar de la vacunación pueden ser más vulnerables a la infección grave al inicio del estudio que aquellos que no están vacunados. La vacunación probablemente atenúa la gravedad de la enfermedad si la infección ocurre en una persona vacunada,6,25 pero el estudio actual encontró que condicionado a ser hospitalizados, las personas vacunadas todavía tenían un alto riesgo de resultados graves. Aunque los pacientes vacunados tuvieron una estancia más corta que los pacientes no vacunados, después de ajustar por múltiples factores, no hubo una diferencia clara en el riesgo de ingreso en la UCI o muerte en el hospital entre las personas vacunadas y no vacunadas, lo que probablemente refleja que aquellos que fueron hospitalizados a pesar de la vacunación pueden ser más vulnerables a la infección grave al inicio del estudio que aquellos que no están vacunados. Los factores de confusión no identificados que no están bien contabilizados también pueden estar asociados con estos resultados; se están realizando análisis más detallados que examinan la presentación clínica y los resultados.
El estudio que encontró que una proporción sustancial y creciente de personas hospitalizadas con COVID-19 fueron vacunadas no es sorprendente; se espera que la proporción de casos hospitalizados que se vacunan, incluidos los que se incrementan, aumente a medida que aumente la cobertura de vacunación de la población y la recepción de dosis de refuerzo. Dada la alta cobertura de vacunación, particularmente en los grupos de mayor edad (más del 89% para los mayores de 65 años en abril de 2022 habían recibido al menos una serie de vacunación primaria), el hallazgo de que proporcionalmente menos (75%) de los pacientes hospitalizados en ese grupo de edad y ese mes fueron vacunados es consistente con lo que se espera de las vacunas efectivas. Sin embargo, la alta proporción de pacientes hospitalizados que fueron vacunados sugiere no solo la necesidad de que todas las personas se mantengan al día con la vacunación, incluidas las dosis adicionales de refuerzo para las personas elegibles,26 sino también un mayor uso del tratamiento antiviral ambulatorio temprano para pacientes con alto riesgo27 de COVID-19 grave, independientemente del estado de vacunación28-30 y el uso de profilaxis previa a la exposición, como tixagevimab-cilgavimab, en pacientes con una afección inmunocomprometida que puede dar lugar a una respuesta inmune inadecuada a la vacunación contra la COVID-19. 31
Los pacientes negros e hispanos tenían menos probabilidades de ser vacunados en comparación con los pacientes blancos, lo que podría reflejar la cobertura de vacunación y el riesgo general de infección en grupos específicos de raza y etnia. 32 Sin embargo, dadas las disparidades raciales y étnicas observadas a lo largo de la pandemia, la asociación entre raza y etnia y el estado de vacunación entre los casos hospitalizados debe vigilarse de cerca. 33
Limitaciones
Este análisis tuvo varias limitaciones. Aunque COVID-NET cubre aproximadamente el 10% de la población de los Estados Unidos, estos hallazgos pueden no ser generalizables a todo el país. Debido a que las pruebas de SARS-CoV-2 se realizaron a discreción de los profesionales de la salud, es posible que COVID-NET no haya capturado todas las hospitalizaciones asociadas a COVID-19. Las tasas de hospitalización incluyeron a todos los pacientes independientemente del motivo del ingreso, ya que esto no se conocía para todos los pacientes; las tasas incluyeron a aquellos que probablemente fueron admitidos por otra razón. Para los análisis de los casos muestreados, se excluyeron los pacientes ingresados por razones que probablemente no estaban relacionadas con la enfermedad COVID-19. Sin embargo, la razón de la admisión no siempre estaba clara, lo que podría dar lugar a una clasificación errónea en algunos casos. Incluso entre las hospitalizaciones para las cuales COVID-19 no fue la razón probable de ingreso, COVID-19 aún puede haberse asociado con decisiones y resultados clínicos. Además, puede haberse producido una clasificación errónea del estado de vacunación si hubo errores en la vinculación de los datos del IIS.
Conclusiones
En este estudio transversal de adultos estadounidenses hospitalizados con COVID-19 durante el primer año de disponibilidad de la vacuna en los Estados Unidos, las tasas de hospitalización asociadas a COVID-19 en adultos no vacunados fueron más de 10 veces más altas que en personas vacunadas, un hallazgo sobresaliente cuando muchos estadounidenses elegibles permanecieron sin vacunar. Las vacunas contra la COVID-19, incluidas las dosis de refuerzo, están fuertemente asociadas con la prevención de las hospitalizaciones asociadas a la COVID-19, y la vacunación es efectiva para evitar consecuencias clínicas graves. Para reducir la morbilidad y mortalidad asociadas a COVID-19, los médicos y los profesionales de la salud pública deben continuar promoviendo las vacunas contra COVID-19 con todas las dosis recomendadas para todas las personas elegibles.
Este blog desea hacer algunas reflexiones sustentado en el concepto de resiliencia. Pero en la memoria colectiva naturalmente se quiere olvidar, esto responde a la autopreservación es que se quiera dejar atrás rápidamente de lo que hicimos durante la pandemia, el esfuerzo, los días con nuestros pacientes, la cantidad de jóvenes que murieron, pacientes que parecían que se iban a morir, se producían cambios y los recuperábamos. Coraje para enfrentar nuestros miedos.
El concepto de resiliencia no como un «estado» o «propiedad estática» del sistema, sino como un fenómeno cambiante o capacidad dinámica que permite a los individuos y organizaciones ajustar continuamente sus comportamientos y respuestas a los cambios y nuevas circunstancias. Por lo tanto, conservamos la siguiente definición: «La resiliencia se refiere a un proceso dinámico que abarca la adaptación positiva en el contexto de una adversidad significativa» (Luthar et al. 2000, p. 543). «un proceso dinámico [y] social que permite a un equipo manejar positivamente las circunstancias adversas que encuentran colectivamente» (Hartmann et al. 2020, p. 40).
En la resiliencia una organización debe ser capaz de “hacer” ciertas cosas, las cuales pueden ser resumidas de manera práctica en cuatro habilidades o potencialidades básicas. El potencial de responder, el de monitorear, el de aprender y el de anticiparse.
Como señala Karl E. Weick, «las raíces de la resiliencia deben encontrarse en la naturaleza de las interacciones humanas» (Vidaillet 2003a, p. 160). Además, a pesar de la abundancia de trabajo dedicado a la resiliencia individual, particularmente en psicología, la producción de conocimiento sobre la resiliencia colectiva y sobre los mecanismos adaptativos de los equipos sigue siendo insuficiente. Además, dada la especificidad de las formas de operar de los equipos, los niveles de análisis, tanto individuales como organizacionales, no nos permiten descubrir los determinantes de la resiliencia del equipo ni qué permite fortalecerlos.
En un documento reciente del WHO se expresa «El concepto de resiliencia se introduce en el contexto de la reducción del riesgo de emergencias y desastres, donde un centro de salud, o más ampliamente un sistema de salud, puede:
1) absorber los choques imprevistos de una emergencia;
2) adaptarse y responder a las necesidades inmediatas y agudas emergentes de la comunidad, mantener sus funciones básicas y garantizar la continuidad de los servicios de salud esenciales, y brindar atención eficiente, segura, de alta calidad y centrada en la persona; y
3) transformarse para recuperarse, reducir la vulnerabilidad y mejorar su preparación para futuras crisis.
Los académicos confirman que estos tres niveles de resiliencia se pueden lograr a través de las cuatro etapas ‘PPRR’ de prevención y mitigación (P), preparación y planificación (P), respuesta y alivio (R) y recuperación (R), y requieren intervenciones múltiples e integradas que fortalezcan la infraestructura, el personal, las políticas, la planificación y la gestión, los sistemas de información, la comunicación, la coordinación, entre otros».
Durante la pandemia conformamos un team de crisis conformado por jefes de servicio de emergencia, terapia intensiva, cirugía, anestesiología, infectología, emergentología, medicina interna, dirección, administrativos y enfermería. Que tenía como propósito desarrollar resiliencia. Mediante Las reuniones diarias de la unidad de crisis siguieron la misma agenda: (i) actualización de la situación epidemiológica (número de contagios diarios, tasa de pruebas de reacción en cadena de la polimerasa positivas), tendencias esperadas e indicadores relacionados con la situación del propio hospital ( número de admisiones a cuidados intensivos y número de admisiones al hospital); (ii) escalamiento y adaptación de la respuesta general del hospital (número de camas de cuidados críticos requeridas, ubicación de estas camas, asignación de recursos calificados) y (iii) una actualización específica para presentar las opiniones del departamento de emergencias, el departamento de cuidados críticos, convencional salas, departamentos quirúrgicos, farmacia y recursos humanos. Intentando siempre estar adelantados quince días.
Las organizaciones sanitarias son sistemas abiertos a su entorno, lo que las hace particularmente sensibles a las influencias externas. Operan en un entorno incierto, complejo volátil e incierto y cada vez más restrictivo (Plsek y Greenhalgh 2001).
Para garantizar una mejor seguridad para los pacientes, se unen dos enfoques para la gestión de riesgos. El primero, más tradicional, define la seguridad como un estado a alcanzar. Por lo tanto, con el fin de gestionar los riesgos y mejorar la seguridad de la atención médica, las organizaciones intentan poner en marcha estrategias anticipatorias mediante la creación e implementación de reglas y protocolos que son recursos para la acción. Sin embargo, la proliferación de procedimientos y la estandarización de prácticas pueden conducir a la rigidez organizacional (Chuang 2013; Nyssen y Blavier 2013).
Los servicios de salud esenciales, como los de enfermedades transmisibles y no transmisibles, salud mental, salud sexual y reproductiva, salud maternoinfantil, nutrición e inmunización, se han interrumpido en países de todos los niveles de ingresos y en todas las regiones geográficas ( Organización Mundial de la Salud, 2020a ; Woolf et al. , 2020 ).
Un sistema de salud resiliente es aquel que puede prepararse, responder y adaptarse a eventos disruptivos de salud pública al tiempo que garantiza la continuidad de servicios de salud esenciales y de calidad en todos los niveles del sistema de salud ( Organización Mundial de la Salud, 2020b ; Kruk et al. , 2015 ) . Esto requiere alinear la planificación de emergencias de salud con una estrategia más amplia del sector de la salud y viceversa, incluidos presupuestos apropiados y marcos de monitoreo y evaluación (M&E) para intervenciones planificadas e inesperadas. Aunque ha habido un discurso significativo sobre la necesidad de resiliencia de los sistemas de salud ( Haldane et al. , 2021), las fragmentaciones entre el fortalecimiento del sistema de salud, la preparación y respuesta ante emergencias y los esfuerzos específicos para enfermedades continúan obstaculizando el progreso hacia los principales objetivos de salud global de seguridad sanitaria y cobertura universal de salud ( Kluge et al. , 2018 ; Spicer et al. , 2020 ) . Hasta ahora, la evidencia sobre el alcance de la integración y una perspectiva de resiliencia dentro de la planificación ha sido limitada en el discurso sobre el COVID-19 y los sistemas de salud más amplios ( Lal et al. , 2021 ; Tumusiime et al. , 2020 ).
En respuesta a la pandemia, los países desarrollaron Planes de Preparación y Respuesta al COVID-19 (CPRP) para apoyar la acción nacional y la movilización de recursos. El Plan Estratégico de Preparación y Respuesta (SPRP) de la OMS ( Organización Mundial de la Salud, 2020c , d , e , f ) y la guía operativa para mantener los servicios de salud esenciales ( Organización Mundial de la Salud, 2020g , i ) y sus respectivas actualizaciones describen medidas para planificar y abordar la situación de COVID-19 en los países y sus interrupciones asociadas. El SPRP contiene pilares temáticos ( Cuadro 1) para la preparación y respuesta ante emergencias e incluye el mantenimiento de servicios de salud que no sean COVID-19. El Plan Global de Respuesta Humanitaria a la COVID-19 (GHRP) ( Oficina de las Naciones Unidas para la Coordinación de Asuntos Humanitarios, 2020a , b , c ) y el marco de las Naciones Unidas para la respuesta socioeconómica inmediata a la COVID-19 ( Naciones Unidas, 2020) también sirven para informar la planificación nacional de COVID-19. Estos documentos establecen objetivos distintos pero complementarios y cubren las necesidades de salud de las poblaciones (incluido el mantenimiento de servicios de salud esenciales que no sean COVID-19) en contextos pandémicos, humanitarios y de desarrollo y destacan la necesidad de una planificación integrada. El análisis de los CPRP ofrece información útil para comprender el alcance de la integración de las consideraciones de resiliencia de los sistemas de salud en la planificación de la gestión de emergencias en la crisis actual de COVID-19.
Principales pilares descritos en el SPRP COVID-19 de la OMS del 22 de mayo de 2020
Pilar 1: Coordinación, planificación y seguimiento a nivel de país.
Pilar 2: Comunicación de riesgos y participación comunitaria.
Pilar 3: Vigilancia, equipos de respuesta rápida e investigación de casos.
Pilar 4: Puntos de entrada.
Pilar 5: Laboratorios nacionales.
Pilar 6: Prevención y control de infecciones.
Pilar 7: Gestión de casos.
Pilar 8: Apoyo operativo y logístico.
Pilar 9: Mantenimiento de los servicios de salud esenciales durante un brote.
Prioridades estratégicas (SP) del GHRP de la ONU
SP 1: Contener la propagación de la pandemia de COVID-19 y disminuir la morbilidad y la mortalidad.
SP 2: Disminuir el deterioro de los bienes y derechos humanos, la cohesión social y los medios de vida.
SP 3: Proteger, ayudar y abogar por los refugiados, los desplazados internos, los migrantes y las comunidades de acogida particularmente vulnerables a la pandemia.
El objetivo de este estudio fue evaluar el contenido de los CPRP en el contexto de la orientación de planificación global y evaluar el alcance de la integración de las consideraciones de continuidad de los servicios de salud esenciales no relacionados con COVID-19 dentro de los planes junto con las actividades de respuesta de emergencia. Los objetivos específicos fueron los siguientes:
Evaluar la alineación de los CPRP con los pilares temáticos del SPRP de la OMS y las prioridades estratégicas del GHRP de la ONU (para los países identificados en el GHRP).
Evaluar las consideraciones para la continuidad de los servicios de salud en el contexto de la preparación y respuesta al COVID-19. Las áreas específicas evaluadas bajo este objetivo fueron las siguientes:
Inclusión del Pilar 9 de SPRP que mantiene los servicios de salud esenciales en los CPRP y triangulación de hallazgos con datos de la Encuesta Pulse de la OMS sobre la Continuidad de los Servicios de Salud Esenciales durante la pandemia de COVID-19
Presencia de una estructura o mecanismo dedicado para integrar la participación de todo el sistema de salud y mantener las actividades de los servicios de salud esenciales en los CPRP;
Consideraciones sobre el impacto de la COVID-19 en la interrupción de los servicios de salud a nivel subnacional y
Presencia de consideraciones sobre la calidad de la atención para los servicios de salud esenciales junto con la prevención y el control de infecciones (PCI).
Determinar si los CPRP incluían costos generales y M&E de las actividades identificadas y si había una línea presupuestaria dedicada y un componente de M&E dentro de los planes para mantener los servicios de salud esenciales.
Explorar la resiliencia organizacional a partir de la implementación de los planes de emergencia en una crisis real fue una oportunidad de aprender lecciones para potenciarla, como explican Crichton et al. ( 2009 ). Entonces, se discutirán cuatro áreas de mejora para la resiliencia organizacional.
El primero involucra lecciones aprendidas, una característica particular de esta crisis, en la medida en que los actores han estado aprendiendo constantemente y continúan aprendiendo durante la pandemia. Estas lecciones se han aprendido entre diferentes hospitales y colegas, a veces a través de un enfoque de prueba y error, en los espacios y tiempos disponibles, y conducen a mejores protocolos de tratamiento, limpieza y desinfección. Además, las transformaciones estructurales repetidas y mejoradas (unidades de atención temporal, puesta en común de recursos, introducción de unidades mixtas para tratar a pacientes con COVID junto a otros, etc.) a medida que evolucionó la crisis reflejan la capacidad permanente de aprendizaje organizacional. Algunas de estas transformaciones podrían incorporarse a la organización prevista para futuras crisis, así como a la organización diaria. Por ejemplo, sería útil experimentar más con espacios de discusión estructurados que reúnan diferentes habilidades y conocimientos, para acelerar la toma de decisiones y organizar el trabajo diario. Este caso nos ha demostrado que una crisis prolongada permite el aprendizaje en tiempo real, lo cual es bastante atípico. Por el contrario, la forma de pensar más común es utilizar las lecciones aprendidas de las crisis para mejorar la prevención, es decir, la anticipación. Sin embargo, a pesar de la existencia de conocimiento posterior a la gripe española (Spinney, es decir, anticipación. Sin embargo, a pesar de la existencia de conocimiento posterior a la gripe española (Spinney, es decir, anticipación. Sin embargo, a pesar de la existencia de conocimiento posterior a la gripe española (Spinney, 2017 ), hemos visto que ningún plan de gobierno fue adecuado para anticiparse a esta crisis sanitaria actual. Por lo tanto, para hacer frente a la variabilidad de las crisis, estos resultados sugieren aprender de la experiencia pasada e integrarla mejor en medidas anticipatorias en diferentes niveles de organización de crisis.
La segunda área de mejora se refiere a la anticipación de la organización de crisis y la consideración de una crisis a largo plazo. Esto puede requerir diferentes estrategias para permitir que los hospitales gestionen los flujos de pacientes pandémicos mientras siguen tratando a otros pacientes. La decisión de cambiar al modo ‘toda pandemia’ (‘todo COVID’ aquí) debilita la resiliencia organizacional del sistema de salud con el tiempo. Se debe pensar de manera similar a los recursos humanos. Independientemente del problema de falta de personal desde el inicio de la crisis, la gestión de crisis requiere varios refuerzos altamente especializados y capacitados durante un período prolongado. Ahora, la plantilla está cansada y hay pocas opciones de refuerzo. Si las HCU anticipadas hubieran podido adaptar sus estrategias a medida que evolucionaba la pandemia, podrían haber previsto crear un equipo de una sola llamada para permitir una mayor rotación del personal de la HCU, la mayoría de los cuales no ha cambiado de puesto desde febrero de 2020. Aunque la carga de trabajo de la HCU sube y baja de acuerdo con los picos de la crisis, su los miembros también están mostrando signos de fatiga. Esto se debe a que no se consideró la duración de la crisis cuando se concibió este equipo (por ejemplo, no hay salas de descanso), ni la capacidad del personal para mantener este nivel de actividad en el puesto durante un período prolongado.
Las herramientas son la tercera área posible de mejora. Nuestro estudio ha demostrado la importancia de las herramientas de comunicación para la difusión de información casi en tiempo real. Para respaldar la comunicación sobre crisis, se requiere la introducción de una plataforma de intercambio de crisis en tiempo real para el personal, según sus áreas comerciales y necesidades individuales. Se podría diseñar y probar un prototipo, teniendo en cuenta los requisitos del trabajo real y las misiones de las partes interesadas.
La última área de mejora se relaciona con la preparación para la gestión de crisis. Las organizaciones son dinámicas y aprenden de los ‘microincidentes’ todos los días fuera de las situaciones de crisis, lo que las hace adaptables (Weick & Sutcliffe, 2001 ). Sin embargo, los conocimientos y habilidades necesarios para la adaptación solo se desarrollan en circunstancias especiales. Es decir, en cuanto a la gestión de crisis, estas solo se desarrollarán en simulacros, simulacros de crisis o eventos de la vida real (De la Garza et al., 2018 ). Por lo tanto, es útil pensar en métodos de entrenamiento inspirados en situaciones de la vida real cuando se construyen escenarios de simulación (Klein et al., 2013 ).
Así, uno de los aportes más importantes de nuestra investigación de base empírica es que muestra cómo se imagina, se decide y luego se trabaja frente a situaciones inesperadas en un contexto de crisis. Además, si las crisis se han abordado utilizando el Modelo de Activación de la Resiliencia (Powley, 2009 ), nuestros resultados muestran que la ‘resiliencia’ no se activa por sí sola en un contexto profesional. La resiliencia necesita el apoyo de estructuras organizacionales específicas que conecten varios conocimientos especializados dispersos en la organización y reunidos ocasionalmente en grupos de trabajo. Para enfatizar, es esta experiencia combinada la que contribuye a las soluciones creativas (Villemain & Lémonie, 2021) necesarios para la adaptabilidad de la organización. De hecho, nuestros resultados destacan cómo los profesionales pueden adaptar los recursos disponibles a los requisitos de situaciones dinámicas. Esto se logra a través de la práctica cotidiana de actividades rutinarias, en particular aquellas realizadas en situaciones de emergencia y críticas. Estas situaciones son la base del aprendizaje y la experiencia y es durante estas situaciones que los profesionales desarrollan sus habilidades de crisis. En otras palabras, la resiliencia organizacional es una característica permanente de un sistema sociotécnico. Pero estudiar la resiliencia organizacional desde esta perspectiva no está muy extendido. Por ejemplo, con base en una revisión de la literatura, las conclusiones a las que llegaron Ranasinghe et al. ( 2020) establecer indicadores de ingeniería de resiliencia y gestión de la seguridad para describir los niveles de resiliencia de un sistema de alto riesgo. Sin embargo, sus conclusiones no aportan información sobre cómo identificar la ingeniería de resiliencia y la gestión de la seguridad en una situación de tiempo real o, específicamente, en una situación de crisis. Por esta razón, desde un punto de vista teórico, la ingeniería de resiliencia definida por Provan et al. ( 2020) se acerca más a nuestro enfoque al combinar las dos visiones de la gestión de la seguridad, la del control centralizado y la del guía que ofrece recursos para hacer frente a situaciones inesperadas. Es decir, proporciona recursos para hacer frente a situaciones inesperadas al describir las características de un modo de adaptabilidad guiada gestionado por la seguridad. Algunos puntos han sido confirmados por los resultados de nuestra investigación empírica. Es necesario anticiparse a una crisis, pero las organizaciones también deben tener capacidades flexibles para hacer frente a las emergencias porque la movilización colectiva garantiza una coordinación y una toma de decisiones confiables durante la situación de crisis.
Se incluyeron 65 estudios: 51 ECA y 14 estudios STI con 110 875 participantes. Alrededor de la mitad de los ensayos suscitaron «algunas dudas» debido al riesgo de sesgo durante el proceso de aleatorización y un tercio carecía de cegamiento de la evaluación de desenlaces. La mayoría de los estudios STI presentaron un riesgo de sesgo bajo. La mayoría de los estudios provenían de países de altos ingresos o ámbitos con abundancia de recursos. La conciliación de la medicación (el proceso de cotejar los fármacos prescritos a un paciente con los que ha estado recibiendo) fue el tipo de intervención estudiada más frecuente. Otras intervenciones estudiadas fueron los sistemas de prescripción electrónica, el código de barras para la correcta administración de fármacos, los cambios organizativos, los informes sobre errores de medicación, la formación de los profesionales y la mejora de los sistemas de dispensación de medicamentos.
Conciliación de la medicación
Evidencia de certeza baja indica que la conciliación de la medicación (CM), comparada con la ausencia de CM, podría reducir los errores en la medicación (odds ratio [OR] 0,55; intervalo de confianza [IC] del 95%: 0,17 a 1,74; tres estudios; n = 379). En comparación con ninguna CM, es probable que la CM reduzca los EA (RR 0,38; IC del 95%: 0,18 a 0,80; tres estudios; n = 1336; evidencia de certeza moderada), pero que tenga poco o ningún efecto en la duración de la estancia (diferencia de medias [DM] ‐0,30 días; IC del 95%: ‐1,93 a 1,33 días; tres estudios; n = 527) y la calidad de vida (DM ‐1,51; IC del 95%: ‐10,04 a 7,02; un estudio; n = 131).
Evidencia de certeza baja indica que, en comparación con la CM realizada por otros profesionales, la CM realizada por farmacéuticos podría reducir los errores de medicación (OR 0,21; IC del 95%: 0,09 a 0,48; ocho estudios; n = 2648) y podría aumentar los EA (OR 1,34; IC del 95%: 0,73 a 2,44; tres estudios; n = 2873). En comparación con la CM realizada por otros profesionales, la CM realizada por farmacéuticos podría tener un efecto escaso o nulo sobre la duración de la estancia (DM ‐0,25, IC del 95%: ‐1,05 a 0,56; seis estudios, 3983). Evidencias de certeza moderada muestran que esta intervención probablemente tiene poco o ningún efecto sobre la mortalidad durante la hospitalización (razón de riesgos [RR] 0,99; IC del 95%: 0,57 a 1,7; dos estudios, n = 1000) y sobre los reingresos al mes (RR 0,93; IC del 95%: 0,76 a 1,14; dos estudios, n = 997); y algunas evidencias de certeza baja indican que la intervención podría tener poco o ningún efecto sobre la calidad de vida (DM 0,00; IC del 95%: ‐14,09 a 14,09; un estudio, n = 724).
Evidencia de certeza baja indica que la CM asistida por base de datos llevada a cabo por farmacéuticos, comparada con la CM no asistida llevada a cabo por farmacéuticos, podría reducir los EA potenciales (OR 0,26; IC del 95%: 0,10 a 0,64; dos estudios; n = 3326) y no tener efecto alguno sobre la duración de la estancia (DM 1,00; IC del 95%: ‐0,17 a 2,17; un estudio; n = 311).
Evidencia de certeza baja indica que la CM realizada por técnicos de farmacia, comparada con la CM llevada a cabo por farmacéuticos, podría suponer poca o ninguna diferencia en la duración de la estancia (DM ‐0,30; IC del 95%: ‐2,12 a 1,52; un estudio; n = 183). Sin embargo, el IC es compatible con importantes efectos beneficiosos y perjudiciales.
Evidencia de certeza baja indica que la CM antes del ingreso podría aumentar la identificación de discrepancias en comparación con la CM después del ingreso (DM 1,27; IC del 95%: 0,46 a 2,08; un estudio, n = 307). Sin embargo, el IC es compatible con importantes efectos beneficiosos y perjudiciales.
Evidencias de certeza moderada muestran que las intervenciones multimodales probablemente aumentan la resolución de discrepancias comparadas con la atención habitual (RR 2,14; IC del 95%: 1,81 a 2,53; un estudio, n = 487 mujeres).
Sistema de prescripción electrónica asistida (PEA)/sistema de apoyo a las decisiones clínicas (SADC)
Evidencias de certeza moderada muestran que los PEA/SADC probablemente reducen los errores de medicación comparados con sistemas basados en el papel (OR 0,74; IC del 95%: 0,31 a 1,79; dos estudios, n = 88).
Evidencias de certeza moderada muestran que, comparados con PEA/SADC estándares, los PEA/SADC mejorados probablemente reducen los errores de medicación (OR 0,85; IC del 95%: 0,74 a 0,97; dos estudios, n = 630).
Las evidencias de certeza baja indican que las alertas priorizadas proporcionadas por los PEA/SADC podrían prevenir los EA en comparación con las alertas no priorizadas (sin trascendencia) (DM 1,98; IC del 95%: 1,65 a 2,31; un estudio; número de participantes no disponible).
Identificación por código de barras de los participantes/medicamentos
Evidencia de certeza baja indica que los códigos de barras podrían reducir los errores en la medicación (OR 0,69; IC del 95%: 0,59 a 0,79; dos estudios; n = 50 545).
Reducción de la jornada laboral
Evidencia de certeza baja indica que la reducción de la jornada laboral podría reducir los errores graves de medicación (RR 0,83; IC del 95%: 0,63 a 1,09; un estudio; n = 634). Sin embargo, el IC es compatible con importantes efectos beneficiosos y perjudiciales.
Informes sobre errores de prescripción
Evidencias de certeza baja indican que proporcionar informes sobre los errores de prescripción podría reducir los errores en la medicación (OR 0,47; IC del 95%: 0,33 a 0,67; cuatro estudios; n = 384).
Sistema de dispensación
Evidencias de certeza baja indican que los sistemas de dispensación en plantas de cirugía podrían reducir los errores en la medicación (OR 0,61; IC del 95%: 0,47 a 0,79; dos estudios; n = 1775).
Conclusiones de los autores
Evidencia de certeza baja a moderada sugiere que, en comparación con la atención habitual, la conciliación de la medicación, la PEA/SADC, el código de barras, los informes de errores y los sistemas de dispensación en la planta de cirugía podrían reducir los errores de medicación y los EA.
Sin embargo, los resultados son imprecisos para algunos desenlaces relacionados con la conciliación de la medicación y los PEA/SADC. La evidencia sobre otras intervenciones es muy incierta. Se necesitan estudios con una potencia y una metodología sólidas para abordar las lagunas identificadas en la evidencia. También deben evaluarse las estrategias innovadoras y sinérgicas (incluidas las que implican a los pacientes).
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