¿Miedo a los aviones?
La atención sanitaria de calidad se caracteriza por ser efectiva, segura y centrada en las personas. Esto implica servicios oportunos (sin largos tiempos de espera o retrasos perjudiciales), equitativos (independientemente del género, la etnia, la ubicación geográfica y el estado socioeconómico), integrados (ofreciendo toda la gama de servicios requeridos a lo largo de toda la vida), y eficientes (maximizando el beneficio de los recursos disponibles y evitando el desperdicio).1
Lo contrario, la atención médica de baja calidad, conlleva diagnósticos incorrectos, tratamientos inadecuados o innecesarios, errores de medicación, falta de tamizaje y de acciones preventivas, instalaciones clínicas inseguras y proveedores sin la formación adecuada. Cada año se atribuyen entre 5,7 y 8,4 millones de muertes a la atención de calidad deficiente en los países de ingresos bajos y medianos, lo que representa hasta el 15% de las muertes en esos países.2
Visto desde otro ángulo, el riesgo de morir por un error médico durante la estancia hospitalaria (uno en 300 personas, de acuerdo con la OMS) supera con creces al de morir por la caída de un avión (una de cada 3 millones de personas).3 Y, aunque ningún país está exento (existen estimaciones que encuentran que si el error médico fuera incluido en las clasificaciones oficiales sería la tercera causa de muerte en EE. UU. ),4 ,5 son aquellos países con menores ingresos –que reúnen al 80% de la población– los que registran las mayores tasas de decesos a causa de los llamados “eventos adversos”6. En ALC, específicamente, solo el 30% de las muertes evitables se produjo por falta de acceso a la atención; el 70% restante es consecuencia de la calidad deficiente.7
¿Qué tienen que ver los datos de calidad con la atención médica?
“Necesitamos aumentar la automatización de la recolección de datos para que sean de más alta calidad”.
La calidad de la atención de la salud también incluye la prevención de enfermedades mediante la detección temprana y el asesoramiento, así como la educación para apoyar el cambio de comportamientos dentro y fuera de las paredes de una clínica. En este aspecto, es probable que una mirada de cerca a la posibilidad que existe de morir a causa de una enfermedad no transmisible también recalibre el miedo de algunas personas a volar. En EE. UU., es probable que 1 en 6 personas muera de una enfermedad cardíaca y 1 en 7, de cáncer. 8 Solo en 2019, se estimó que 2,5 millones de muertes en las Américas –35% del total de muertes– eran evitables.9 En términos de datos, cuando se trata de calidad, la medición actual está fragmentada, centrada en insumos más que en resultados y no se ajusta a las necesidades de salud de la población.10 Al no contar con información oportuna que proporcione una imagen del sistema de salud en su conjunto, los tomadores de decisiones en la región vuelan a ciegas.
El valor de la TD
Ante este panorama, la pregunta inmediata suele ser ¿cómo y en qué áreas la TD puede ayudar? Antes de abordarla, es necesario considerar otro interrogante aún más importante: ¿a quién beneficia este proceso? La respuesta es no solo a los ciudadanos, sino también a profesionales y proveedores, a las nstituciones y al sistema sanitario, en general. De allí, su valor para alcanzar la llamada “Meta Quíntuple” sanitaria, que implica: i) mejorar la experiencia del paciente; ii) mejorar la salud de la población; iii) reducir los costos; iv) mejorar la vida laboral de los proveedores y profesionales de atención médica y; v) promover la equidad y la inclusión.11 La forma en la que la TD ayuda a este ecosistema de actores es proporcionándoles el acceso oportuno a la información precisa.
Estonia: aprendizajes clave de la transformación digital de su sistema de salud.
“Hemos visto que los pacientes son los principales beneficiarios”
Beneficios digitales en concreto
Existe evidencia mixta relacionada con las implementaciones y usos inefectivos de herramientas de TI en contextos específicos. Los ejemplos y datos a continuación representan casos concretos donde la introducción de tecnología ha permitido precisamente conseguir logros en el ámbito de la calidad.
Menos errores médicos y mejores decisiones:
Empoderamiento del paciente: información, autocuidado, y acceso:
A nivel organizacional:
→
Una revisión sistemática de la literatura de 32 artículos encontró que los estudios de sisteams de intercambio de la información clínica (HIE, por sus siglas en inglés) han reportado hallazgos fuertemente positivos para la calidad y la rentabilidad de la atención. Dieciséis estudios (64%) reportaron efectos positivos sobre la mejora de la calidad de la atención al paciente.
Referencias:
1 OMS, “Quality of Care”, Health Topics, https://www.who.int/health-topics/quality-of-care#tab=tab_1.
2 Ibid.
3 Liam Donaldson et al., ed., Textbook of Patient Safety and Clinical
Risk Management, (Cham: Springer, 2021), 5.
4 The BMJ, “Medical error—the third leading cause of death in the
US”,https://www.bmj.com/content/353/bmj.i2139.full.
5 Estimar la tasa de muertes por error médico no es sencillo. Si bien
las aproximaciones han sido utilizadas para justificar mejoras en la calidad de
la atención hospitalaria, no están libres de críticas, como se observa en: https://www.mcgill.ca/oss/article/critical-thinking-health/medical-error-not-third-leading-cause-death.
6 Dean T Jamison et al., “Global health 2035: A world converging
within a generation.” The Lancet, 398, no. 9908. (Diciembre de 2013):
1898-1955.
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(13)62105-4/fulltext
.
7 Ver Documento del Marco Sectorial de Salud 2021, 17. Ibid.
8 NSC, “Odds of dying”, Preventable deaths, NSC Injury facts,
https://injuryfacts.nsc.org/all-injuries/preventable-death-overview/odds-of-dying/.
9 OPS, “Mortalidad prematura potencialmente evitable (MPPE)”, Salud
en Las Américas, OPS,
https://hia.paho.org/es/mortalidad-evitable.
10 Dean T Jamison et al., “Global Health”.
11 Thomas Bodenheimer y Christine Sinsky, “From triple to quadruple
aim: care of the patient requires care of the provider”, Annals of family
medicine 12, no. 6 (Noviembre de 2014): 573-6. https://www.annfammed.org/content/12/6/573.
12 Paolo Campanella et al., “The impact of electronic health records
on healthcare quality: a systematic review and meta-analysis”, European Journal
of Public Health 26, no. 1. (Junio de 2015): 60–64.
https://academic.oup.com/eurpub/article/26/1/60/2467302 .
13 Nadia Roumelioti et al., “Effect of Electronic Prescribing
Strategies on Medication Error and Harm in Hospital: a Systematic Review and
Meta-analysis”, Journal of General Internal Medicine 34 (Agosto de 2019):
2210–2223
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11606-019-05236-8 .
14 Lorenzo Moja et al., “Effectiveness of Computerized Decision
Support Systems Linked to Electronic Health Records: A Systematic Review and
Meta-analysis”, American Journal of Public Health 104, no. 12 (Octubre de 2016):
e12–e22.
https://ajph.aphapublications.org/doi/10.2105/AJPH.2014.302164 .
15 Roghayeh Ershad Sarabi et al., “The Effectiveness of Mobile Phone
Text Messaging in Improving Medication Adherence for Patients with Chronic
Diseases: A Systematic Review”, Iranian Red Crescent medical journal 18, no. 5
(abril de 2016),
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4939231/.
16 Thakkar Jay et al., “Mobile Telephone Text Messaging for
Medication Adherence in Chronic Disease: A Meta-analysis”, JAMA Intern Med. 176,
no. 3 (marzo de 2016): 340–349,
https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/fullarticle/2484905.
17 Andrea Beratarrechea, “The impact of mobile health interventions
on chronic disease outcomes in developing countries: a systematic review”,
Telemedicine journal and e-health: the official journal of the American
Telemedicine Association, 20. no. 11 (Diciembre de 2013): 75–82.
https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/tmj.2012.0328#.
18 Ray Widmer et al., “Digital health interventions for the
prevention of cardiovascular disease: a systematic review and meta-analysis”,
Mayo Clinic proceedings 90, no. 4 (abril de 2015): 469–480.
https://www.mayoclinicproceedings.org/article/S0025-6196(15)00073-7/fulltext.
19 Mihiretu M. Kebede et al., “Effectiveness of Digital Interventions
for Improving Glycemic Control in Persons with Poorly Controlled Type 2
Diabetes: A Systematic Review, Meta-analysis, and Meta-regression Analysis”,
Diabetes Technology & Therapeutics 20, no. 11 (Octubre de 2018).
https://www.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/dia.2018.0216.
20 Farahnaz Sadoughi, et al., “The impact of health information
exchange on healthcare quality and cost-effectiveness: A systematic literature
review”, Computer Methods and Programs in Biomedicine 161 (julio de 2018),
209-232, https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169260718300907?via%3Dihub.