Aprovechar la información digital para mejorar la salud de la población
Por Samyukta Mullangi, John P. Pollak y Sid Ibrahim
Tecnología
Harvard Business Review
Los sistemas de salud no recopilan sistemáticamente información sobre los determinantes sociales de la salud (SDH), las condiciones en que las personas nacen, viven, crecen y envejecen, a pesar de saber que tienen un gran impacto en la salud individual y de la población. Pero el cambio de reembolsar a los proveedores por el volumen de servicios que prestan (tarifa por servicio) a la calidad de los resultados del paciente en relación con el costo (valor) está haciendo que se centren más en mantener la salud de los pacientes y no solo en curar la enfermedad. Este cambio está causando que los proveedores comiencen a invertir en estrategias de gestión de la salud de la población, que requieren que comprendan mejor a la población local e identifiquen las necesidades no satisfechas.
El desafío es que la información SDH que los médicos recopilan de los pacientes y que ingresan en sus registros médicos electrónicos (EMR) es bastante limitada. A pesar de que el 83% de los médicos de familia están de acuerdo en que la recomendación del Instituto de Medicina de 2014 de que recopilen información sociodemográfica, psicológica y de comportamiento de los pacientes y la incluya en sus RME, solo el 20% dice que tiene tiempo para hacerlo. Pero están surgiendo medios alternativos para recopilar dicha información: teléfonos inteligentes, transacciones con tarjetas de crédito y redes sociales.
Smartphones. El Pew Research Center estima que más de las tres cuartas partes de los estadounidenses ahora poseen teléfonos inteligentes. Un ejemplo de cómo estos dispositivos podrían usarse para recopilar información de SDH involucra las aplicaciones móviles que ofrecen los sistemas de salud para permitir a los pacientes reservar citas fácilmente o ponerse en contacto con proveedores médicos. Estas aplicaciones también pueden acceder a la información sobre la ubicación de los pacientes, que pueden ser referenciadas con ricas bases de datos como el libro de Foursquare de negocios locales o mapas de calor a nivel de la ciudad sobre delincuencia / violencia doméstica para comprender la experiencia de un paciente en su vecindario, por ejemplo, la disponibilidad de alimentos frescos a través de tiendas de comestibles o bodegas locales y la capacidad de hacer ejercicio al aire libre con relativa seguridad. En un entorno de investigación, este tipo de intercambio de ubicación ha producido ideas sorprendentes.
En un interesante estudio sobre el abandono del hábito de fumar y las recaídas, los datos de ubicación de los pacientes, junto con su autoinforme sobre sus niveles de deseo y su estado de fumador, se superpusieron en una geodatabase de puntos de venta de tabaco para demostrar que la exposición diaria de un individuo a estos puntos de venta al por menor se asociaron significativamente con los lapsos incluso cuando los antojos eran bajos. Esta cuantificación en tiempo real sobre las interacciones de un individuo con su entorno local desenterró nuevas influencias en los comportamientos de salud que probablemente eran invisibles para la paciente. Este tipo de datos de geolocalización todavía se están desarrollando y probando en el ámbito de la investigación, pero un día se puede usar para que los pacientes estén más conscientes de estos factores desencadenantes y resistir las tentaciones insalubres.
Transacciones con tarjeta de crédito. Estas son otras fuentes de información que pueden ayudar a completar el registro médico. Por ejemplo, una investigación financiada por la Fundación Gates y la Fundación de las Naciones Unidas sobre el estado económico, social y de salud de las mujeres en los países en desarrollo combinó los registros de las tarjetas de crédito con los registros de sus llamadas telefónicas para identificar patrones en los comportamientos socioeconómicos de las personas. El análisis dio como resultado seis grupos distintos de estilos de vida en términos de patrones de gasto, edad, movilidad y redes sociales. Uno puede imaginar que este tipo de agregación puede ser útil a medida que los sistemas de salud trabajan cada vez más para adaptar los programas comunitarios y de extensión a los pacientes.
Los estados de cuenta de la tarjeta de crédito no contienen los detalles necesarios para generar información (es decir, qué elementos reales conforman una factura de la tienda de comestibles). Ese nivel de detalle granular ayudaría mucho a comprender si los pacientes llenan sus recetas, compran cigarrillos o piden ensaladas. Algunas tiendas de comestibles digitales (por ejemplo, Instacart, Peapod), minoristas de medicamentos (por ejemplo, CVS, Walgreens) y quioscos de pago (por ejemplo, Square) ahora están enviando recibos detallados a los consumidores (con su consentimiento). Un grupo en Cornell Tech ha creado herramientas de software que raspan estos recibos y analizan las compras en relación con los objetivos nutricionales personales de un paciente, un esfuerzo de investigación con potencial comercial. Dichos enfoques no solo recopilan información sobre SDH, sino que también aumentan el nivel de conciencia de los pacientes sobre la relación entre los comportamientos saludables y la salud en sí.
Medios de comunicación social. Aprovechar la disposición de las personas para divulgar datos personales en las redes sociales es otra de las fronteras emergentes en el esfuerzo por recopilar datos SDH. Se está utilizando para acceder con éxito a poblaciones que históricamente han sido consideradas difíciles de alcanzar: personas más jóvenes, mujeres y personas de bajos ingresos. Las nuevas funciones en sitios populares como Facebook que permiten a las personas marcarse como seguras durante desastres naturales representan una incursión inicial para usar este medio para recopilar más datos de SDH. Los sistemas de salud que involucran a los pacientes a través de las redes sociales pueden obtener respuestas a preguntas sobre la inseguridad alimentaria, la situación laboral, la actividad física, etc. De hecho, una nueva investigación sugiere que muchos usuarios adultos de Facebook y Twitter están dispuestos a compartir sus datos sociales y médicos y vincularlos con datos de EMR para fines de investigación.
Ciertamente, varios problemas pragmáticos podrían crear barreras para la aplicación de estos enfoques. Una obvia es la privacidad. Será necesario realizar más investigaciones para determinar la comodidad de los pacientes con ideas novedosas, como darles a los médicos acceso a sus historiales de compras o ubicaciones. También es fundamental que la información recopilada a través de estos nuevos mecanismos no se use de manera punitiva, sino que sirva para informar a los médicos y para que apoyen a los pacientes en sus esfuerzos por perseguir conductas saludables. No es probable que los pacientes compartan datos de tarjetas de crédito o de redes sociales, por ejemplo, si perciben que existe un vínculo entre la información recopilada y las respuestas punitivas, como la denegación de la cobertura del seguro o el aumento de los copagos.
Otro obstáculo reside en el hecho mismo de obtener el consentimiento de un gran número de pacientes para participar en dichos programas de recopilación de información. Un esfuerzo notable en el Hospital Parkland en Dallas, que vinculó los datos sobre el uso de despensas de alimentos, refugios para personas sin hogar y otros servicios sociales con sus registros médicos, encontró que los pacientes estaban más dispuestos a ser inscritos en una base de datos digital cuando se les pedía que lo hicieran. por socios de la comunidad que se habían ganado su confianza en lugar de en la sala de emergencias. Desalentador, las preocupaciones de privacidad sobre las políticas de la administración de Trump que vinculan el uso de los servicios sociales con el estatus legal han hecho que muchos inmigrantes indocumentados soliciten ser borrados de los sistemas de TI de los servicios sociales.
Finalmente, puede ser difícil obtener la aceptación de médicos que ya sufren de una sobrecarga de información. Para superarlo, los datos deberán convertirse en resúmenes inteligentes con imágenes claras y comentarios prácticos. Además, las clínicas deben invertir en personal de apoyo y servicios auxiliares que ayudan a los pacientes en riesgo. Por ejemplo, las clínicas pueden equiparse con conexiones a recursos basados en la comunidad (programas de vivienda, centros de capacitación laboral y programas de suplementos nutricionales). Estas inversiones contribuirán en gran medida a garantizar que los médicos sean receptivos al trabajo de monitoreo de datos adicionales sobre SDH.
Con estos elementos en su lugar, los sistemas de atención de salud podrán aprovechar las tecnologías digitales para identificar las necesidades e intervenciones necesarias para crear comunidades más saludables.
Los autores desean agradecer a Jessica Ancker por su revisión crítica de este manuscrito.
Samyukta Mullangi, MD, es hospitalista en el New York-Presbyterian Hospital e investigadora de políticas de salud en Weill Cornell Medicine. Es coeditora de The Soul of a Patient: Lecciones de curación para estudiantes de medicina de Harvard.
John P. Pollak es cofundador de Wellcoin, una plataforma de recompensas para una vida saludable. También es investigador principal residente en Cornell Tech y profesor visitante en Weill Cornell Medicine.
Said Ibrahim, MD, es vicepresidente de desarrollo y estrategia en el Departamento de Políticas e Investigación de Salud en Weill Cornell Medicine.
Tecnología
Harvard Business Review
Los sistemas de salud no recopilan sistemáticamente información sobre los determinantes sociales de la salud (SDH), las condiciones en que las personas nacen, viven, crecen y envejecen, a pesar de saber que tienen un gran impacto en la salud individual y de la población. Pero el cambio de reembolsar a los proveedores por el volumen de servicios que prestan (tarifa por servicio) a la calidad de los resultados del paciente en relación con el costo (valor) está haciendo que se centren más en mantener la salud de los pacientes y no solo en curar la enfermedad. Este cambio está causando que los proveedores comiencen a invertir en estrategias de gestión de la salud de la población, que requieren que comprendan mejor a la población local e identifiquen las necesidades no satisfechas.
El desafío es que la información SDH que los médicos recopilan de los pacientes y que ingresan en sus registros médicos electrónicos (EMR) es bastante limitada. A pesar de que el 83% de los médicos de familia están de acuerdo en que la recomendación del Instituto de Medicina de 2014 de que recopilen información sociodemográfica, psicológica y de comportamiento de los pacientes y la incluya en sus RME, solo el 20% dice que tiene tiempo para hacerlo. Pero están surgiendo medios alternativos para recopilar dicha información: teléfonos inteligentes, transacciones con tarjetas de crédito y redes sociales.
Smartphones. El Pew Research Center estima que más de las tres cuartas partes de los estadounidenses ahora poseen teléfonos inteligentes. Un ejemplo de cómo estos dispositivos podrían usarse para recopilar información de SDH involucra las aplicaciones móviles que ofrecen los sistemas de salud para permitir a los pacientes reservar citas fácilmente o ponerse en contacto con proveedores médicos. Estas aplicaciones también pueden acceder a la información sobre la ubicación de los pacientes, que pueden ser referenciadas con ricas bases de datos como el libro de Foursquare de negocios locales o mapas de calor a nivel de la ciudad sobre delincuencia / violencia doméstica para comprender la experiencia de un paciente en su vecindario, por ejemplo, la disponibilidad de alimentos frescos a través de tiendas de comestibles o bodegas locales y la capacidad de hacer ejercicio al aire libre con relativa seguridad. En un entorno de investigación, este tipo de intercambio de ubicación ha producido ideas sorprendentes.
En un interesante estudio sobre el abandono del hábito de fumar y las recaídas, los datos de ubicación de los pacientes, junto con su autoinforme sobre sus niveles de deseo y su estado de fumador, se superpusieron en una geodatabase de puntos de venta de tabaco para demostrar que la exposición diaria de un individuo a estos puntos de venta al por menor se asociaron significativamente con los lapsos incluso cuando los antojos eran bajos. Esta cuantificación en tiempo real sobre las interacciones de un individuo con su entorno local desenterró nuevas influencias en los comportamientos de salud que probablemente eran invisibles para la paciente. Este tipo de datos de geolocalización todavía se están desarrollando y probando en el ámbito de la investigación, pero un día se puede usar para que los pacientes estén más conscientes de estos factores desencadenantes y resistir las tentaciones insalubres.
Transacciones con tarjeta de crédito. Estas son otras fuentes de información que pueden ayudar a completar el registro médico. Por ejemplo, una investigación financiada por la Fundación Gates y la Fundación de las Naciones Unidas sobre el estado económico, social y de salud de las mujeres en los países en desarrollo combinó los registros de las tarjetas de crédito con los registros de sus llamadas telefónicas para identificar patrones en los comportamientos socioeconómicos de las personas. El análisis dio como resultado seis grupos distintos de estilos de vida en términos de patrones de gasto, edad, movilidad y redes sociales. Uno puede imaginar que este tipo de agregación puede ser útil a medida que los sistemas de salud trabajan cada vez más para adaptar los programas comunitarios y de extensión a los pacientes.
Los estados de cuenta de la tarjeta de crédito no contienen los detalles necesarios para generar información (es decir, qué elementos reales conforman una factura de la tienda de comestibles). Ese nivel de detalle granular ayudaría mucho a comprender si los pacientes llenan sus recetas, compran cigarrillos o piden ensaladas. Algunas tiendas de comestibles digitales (por ejemplo, Instacart, Peapod), minoristas de medicamentos (por ejemplo, CVS, Walgreens) y quioscos de pago (por ejemplo, Square) ahora están enviando recibos detallados a los consumidores (con su consentimiento). Un grupo en Cornell Tech ha creado herramientas de software que raspan estos recibos y analizan las compras en relación con los objetivos nutricionales personales de un paciente, un esfuerzo de investigación con potencial comercial. Dichos enfoques no solo recopilan información sobre SDH, sino que también aumentan el nivel de conciencia de los pacientes sobre la relación entre los comportamientos saludables y la salud en sí.
Medios de comunicación social. Aprovechar la disposición de las personas para divulgar datos personales en las redes sociales es otra de las fronteras emergentes en el esfuerzo por recopilar datos SDH. Se está utilizando para acceder con éxito a poblaciones que históricamente han sido consideradas difíciles de alcanzar: personas más jóvenes, mujeres y personas de bajos ingresos. Las nuevas funciones en sitios populares como Facebook que permiten a las personas marcarse como seguras durante desastres naturales representan una incursión inicial para usar este medio para recopilar más datos de SDH. Los sistemas de salud que involucran a los pacientes a través de las redes sociales pueden obtener respuestas a preguntas sobre la inseguridad alimentaria, la situación laboral, la actividad física, etc. De hecho, una nueva investigación sugiere que muchos usuarios adultos de Facebook y Twitter están dispuestos a compartir sus datos sociales y médicos y vincularlos con datos de EMR para fines de investigación.
Ciertamente, varios problemas pragmáticos podrían crear barreras para la aplicación de estos enfoques. Una obvia es la privacidad. Será necesario realizar más investigaciones para determinar la comodidad de los pacientes con ideas novedosas, como darles a los médicos acceso a sus historiales de compras o ubicaciones. También es fundamental que la información recopilada a través de estos nuevos mecanismos no se use de manera punitiva, sino que sirva para informar a los médicos y para que apoyen a los pacientes en sus esfuerzos por perseguir conductas saludables. No es probable que los pacientes compartan datos de tarjetas de crédito o de redes sociales, por ejemplo, si perciben que existe un vínculo entre la información recopilada y las respuestas punitivas, como la denegación de la cobertura del seguro o el aumento de los copagos.
Otro obstáculo reside en el hecho mismo de obtener el consentimiento de un gran número de pacientes para participar en dichos programas de recopilación de información. Un esfuerzo notable en el Hospital Parkland en Dallas, que vinculó los datos sobre el uso de despensas de alimentos, refugios para personas sin hogar y otros servicios sociales con sus registros médicos, encontró que los pacientes estaban más dispuestos a ser inscritos en una base de datos digital cuando se les pedía que lo hicieran. por socios de la comunidad que se habían ganado su confianza en lugar de en la sala de emergencias. Desalentador, las preocupaciones de privacidad sobre las políticas de la administración de Trump que vinculan el uso de los servicios sociales con el estatus legal han hecho que muchos inmigrantes indocumentados soliciten ser borrados de los sistemas de TI de los servicios sociales.
Finalmente, puede ser difícil obtener la aceptación de médicos que ya sufren de una sobrecarga de información. Para superarlo, los datos deberán convertirse en resúmenes inteligentes con imágenes claras y comentarios prácticos. Además, las clínicas deben invertir en personal de apoyo y servicios auxiliares que ayudan a los pacientes en riesgo. Por ejemplo, las clínicas pueden equiparse con conexiones a recursos basados en la comunidad (programas de vivienda, centros de capacitación laboral y programas de suplementos nutricionales). Estas inversiones contribuirán en gran medida a garantizar que los médicos sean receptivos al trabajo de monitoreo de datos adicionales sobre SDH.
Con estos elementos en su lugar, los sistemas de atención de salud podrán aprovechar las tecnologías digitales para identificar las necesidades e intervenciones necesarias para crear comunidades más saludables.
Los autores desean agradecer a Jessica Ancker por su revisión crítica de este manuscrito.
Samyukta Mullangi, MD, es hospitalista en el New York-Presbyterian Hospital e investigadora de políticas de salud en Weill Cornell Medicine. Es coeditora de The Soul of a Patient: Lecciones de curación para estudiantes de medicina de Harvard.
John P. Pollak es cofundador de Wellcoin, una plataforma de recompensas para una vida saludable. También es investigador principal residente en Cornell Tech y profesor visitante en Weill Cornell Medicine.
Said Ibrahim, MD, es vicepresidente de desarrollo y estrategia en el Departamento de Políticas e Investigación de Salud en Weill Cornell Medicine.
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