¿ES INEFICIENTE EL SISTEMA DE SALUD ESTADOUNIDENSE?

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores más adelante mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Fuchs, V. R. (2018) Is US medical care inefficient?. American Medical Association. Recuperado de: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2702118

La eficiencia es la relación entre las entradas y las salidas de un producto, órgano o industria. En el estudio se intentó comparar la eficiencia del sistema de salud estadunidense con la de otros países. Por ejemplo, el gasto per cápita en salud de Estados Unidos es el doble que, en el Reino Unido (UK), sin embargo, la expectativa de vida es tres años menor en USA.

Uno de los factores que influyen en esta menor expectativa de vida, puede ser la tasa de pobreza, la cual es 7 puntos porcentuales mayor en USA con respecto a UK. El autor aclara la importancia de examinar otras determinantes; otros factores que afectan la expectativa de vida. También sostiene que hay que comprender que hay otros indicadores de salud diferentes a la expectativa de vida, como por ejemplo la calidad de vida.

La morbilidad exógena, es otra variable importante, la morbilidad agrupa el concepto de la enfermedad e incapacidad. Sin embargo, no incorpora ninguna condición de morbilidad causada por errores producidos por la atención, pero si las que se derivan de diferencias genéticas, condiciones sociales, diferencias comportamentales y la interacción entre estos factores.

Estas variables pueden asociarse en este ejemplo: Si Estados Unidos tiene una mayor tasa de morbilidad debido a la edad, esto explicaría la disminución en la expectativa de vida en Estados Unidos incluso si la eficiencia en este país es similar a la de otros países. Además, otros factores existen; por ejemplo, de 100.000 muertes, 11 fueron causadas por armas de fuego y más del doble de pacientes presentaron lesiones no letales; muchos de estos sobrevivientes necesitan cuidados intensivos e incapacidades costosas.

Indicadores de morbilidad exógena.

Fuchs explica que la proporción de personas mayores de 15 años en USA con obesidad y con sobrepeso es del 70% vs el 54% en otros países. Esto lleva a mayor probabilidad de sufrir otras enfermedades. Por lo tanto, Estados Unidos tiene mayor morbilidad. La obtención de mejores indicadores de salud depende de aspectos médicos y no médicos, se debe ajustar el modelo para controlar dichas variables y de esta manera se podría comparar la expectativa de vida de Estados Unidos con la de otros países.

Hay que diferenciar entre la micro y macro eficiencia. La primera se enfoca en resultados y la segunda en los procesos. Según el estudio, Estados Unidos es menos micro ineficiente que otros países, sin embargo, no hay suficientes datos para tener una conclusión sólida. Lo que si podemos afirmar es que estos datos no sustentan la hipótesis de que la micro ineficiencia es una causa de menor expectativa de vida en Estados Unidos.

La macro ineficiencia en Estados Unidos se observa en la distribución de los recursos del sector salud, por ejemplo, el 44% de estos recursos se utilizan en resonancia magnéticas en este país, un porcentaje mucho mayor que la media de otros países. Sin embargo, otros países reportan mayor número de visitas ambulatorias y mayores días de hospitalización que en USA. La macro ineficiencia se evidencia en la totalidad de dinero invertido en mercadeo y administración, facturación y cobranzas en Estados Unidos.

El autor concluye que no hay prueba de que haya menor expectativa de vida relacionada con ineficiencias del sector. Hay otros factores determinantes, incluidos factores socio económicos como la pobreza. También dice que para poder comparar la eficiencia del sistema de salud en Estados Unidos con la de otros países se debe explorar más la morbilidad exógena relacionada con la edad; Si hay más enfermedad e incapacidad a edad temprana esto explicara la menor expectativa de vida.

Parece ser que los problemas de USA están más relacionados con la mala distribución de los recursos dado a los altos costos administrativos, lo que contribuye a la macro ineficiencia.

MODELOS DE PAGO PARA ONCOLOGÍA

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores más adelante mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Miller, H. (2018). A better way to pay for cancer care. Center for Healthcare Quality and Payment Reform. Recuperado de: http://www.chqpr.org/downloads/BetterPaymentforCancerCare.pdf

En este artículo, Miller habla sobre la necesidad de una reforma del sistema de salud en los mecanismos de pago para los tratamientos de pacientes con diagnóstico de cáncer. Él explica que los costos tienden a incrementarse debido al alto número de hospitalizaciones por efectos secundarios del tratamiento y que dichos costos se hubiesen podido evitar brindándole a los pacientes el seguimiento post quimioterapia más adecuado. El autor menciona que el modelo actual no considera la relación calidad-costo final como responsabilidad de los centros de atención y además no los incentiva a brindar una mejor calidad en términos de integralidad del servicio, pues basado en lo anterior no hay diferencias en los pagos relacionados con el modelo de atención.

Miller sostiene que el problema con el modelo actual es la falta de incentivos para que los centros integren servicios como educación al paciente, terapia de apoyo durante tratamiento, elección del tratamiento adecuado para cada paciente; lo cual llevaría a prevenir servicios más costos como la hospitalización y las visitas a emergencias. La Asociación Americana de Oncología Clínica (ASCO), propuso un modelo de reforma llamado pago por paciente oncológico (PCOP por sus siglas en ingles).

PCOP se caracteriza por dar flexibilidad a los centros de atención para integrar los servicios prestados por médicos y otros profesionales de los programas independientemente del canal de entrega del servicio; los centros de atención se vuelven responsables de minimizar costos por visitas a emergencias y hospitalizaciones, de la calidad de atención brindada al paciente.

Según Miller, ASCO ha realizado estudios que determinan la eficiencia de PCOP en satisfacer las necesidades de las aseguradoras, los pacientes y los centros de atención. Dado a que se optimiza el ahorro neto por los tratamientos proporcionados, los pacientes recibirán mejor calidad en el servicio y los centros de atención recibirán mayor remuneración por servicios antes, durante y después del tratamiento.

La clave está en que los centros de atención reciben un mayor ingreso por servicios que actualmente no están siendo correctamente remunerados (aproximadamente del 50%), y se reducen los costos de hospitalización y emergencias que son los de mayor peso del costo final de atención, generando así un ahorro para las aseguradoras (aproximadamente del 4%).

Para el diseño de este modelo ASCO se hizo tres preguntas fundamentales, que según Miller pueden usarse para resolver cualquier problema en otras áreas de la medicina.

1)      ¿Cómo se puede brindar la mejor calidad de servicio al paciente, de la forma más económica posible?

2)      ¿Cuáles son los problemas en el modelo actual que no permiten una buena prestación del servicio?

3)      ¿Cómo el nuevo modelo puede superar esas barreras sin crear nuevos problemas administrativos a los prestadores de servicios?

TELEMEDICINA, TAMBIEN UNA HERRAMIENTA PARA EL MEDICO DE FAMILIA.

A continuación, se presenta el resumen del texto original del artículo del autor más adelante mencionado realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Este resumen se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema.

Prados Castillejo, J. A. (2013) Telemedicina, una herramienta también para el médico de familia. El Sevier España S.L. Recuperado de http://dx.doi.org/10.1016/j.aprim.2012.07.006

La telemedicina es una herramienta cuyo objetivo es brindar un mayor acceso a servicios de salud, para personas en zonas rurales o en países en desarrollo. Existen varias definiciones para la telemedicina, la Organización Mundial de la Salud[1] en el 2012 la definió como:

“Aportar servicios de salud donde la distancia es un factor crítico, por cualquier profesional de la salud, usando las nuevas tecnologías de la comunicación para el intercambio valido de la información en el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de enfermedades o lesiones, investigación y evaluación, y educación continuada de los proveedores de salud, todo con el interés de mejorar la salud de los individuos y sus comunidades.”

Por otra parte, el concepto de la e Health es mucho más amplio y se refiere no solo a la prestación de servicios de salud sino también a la parte de la información y manejo de la información.

Las aplicaciones de la telemedicina se ubican en diferentes categorías: procesos asistenciales, apoyo a la continuidad asistencial, información al usuario, formación de profesionales. Según la Organización Mundial de la Salud[2] en un informe realizado en 114 países en 2010, el 30% de estos ya tenían una agencia para el desarrollo de la telemedicina. El autor afirma: “Todas las comunidades autónomas tienen desarrollos en estas tecnologías, transmitiendo la mayor parte de información relevante vía online (historia clínica, las recetas, etc.), incorporando elementos como la analítica o la radiología o poniendo en marcha proyectos concretos de teledermatología, tele consulta y teleasistencia”.

Se está trabajando en la interoperabilidad, que se refiere a la integración entre los servicios rutinarios en los diferentes entornos.  Por tal razón, se estima que se requerirá un mayor acceso en zonas geográficas remotas y aisladas, con una mejor comunicación entre la atención primaria y los especialistas hospitalarios; y en los sistemas de urgencias y emergencias sanitarias.

Sin embargo, la telemedicina no ha alcanzado aún su potencial, hay mucha resistencia para adoptar estas tecnologías incluso cuando en su día a día ya muchas personas la utilizan (historias digitales, transmisión de exámenes de laboratorio, etc). Además de la resistencia del personal, existen otros riesgos para su implementación y continuidad; la necesidad de formación previa, la necesidad de protocolos, la normalización del programa, el desarrollo tecnológico, la aceptación por parte de clínicos y pacientes.

Por tal razón los administrativos deben generalizar los proyectos de telemedicina, y tomar un papel activo en la puesta en marcha del proyecto; los médicos deben darle una oportunidad a la herramienta, probándola y comprobando por si mismos su utilidad en el día a día.

[1]-[2] WHO (World Health Organization). Telemedicine. Opportunities and developments in member states. Report on the second global survey on eHealth. Global Observatory for eHealth Series. Volume 2 WORLD HEALTH ORGANIZATION (2010) [revisado abril 2019] Disponible en: https://www.who.int/goe/publications/goe_telemedicine_2010.pdf

 


 

INNOVACION CENTRADA EN EL PACIENTE

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores antes mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Bhatti. Y., del Castillo, J., Olson, K. & Darzi, A. (2018) Putting humans at the center of health care innovation. Harvard Business Review. Recuperado de https://hbr.org/2018/03/putting-humans-at-the-center-of-health-care-innovation

Las innovaciones en el sector salud por lo general son lineales y enfocadas en un resultado a largo plazo con grandes retornos. Sin embargo, varios modelos se han diseñado para humanizar los procesos de innovación recibiendo retroalimentación continua por parte de los pacientes; pudiendo así, adelantarse a problemas que bajo otros diseños se descubrirían después de poner en marcha el proyecto y permitiendo satisfacer de forma más efectiva la necesidad de los pacientes.

En el artículo se estudian tres modelos implementados en tres centros de innovación, los cuales se caracterizan por la interdisciplinariedad de sus miembros.

Helix centro de intercambio en innovación, se fundó en el 2014 en el Hospital St.Mary en Londres. En este centro diseñadores, médicos e ingenieros trabajan continuamente para generar soluciones a las dificultades existentes. El centro se enfoca en el cuidado de pacientes en etapas terminales, creando soluciones que permiten a los pacientes diseñar y escoger tratamientos que mejor se adecuen a sus necesidades. Actualmente trabajan en la creación de chat-bots para ayudar a dichos pacientes que cuentan con el servicio cuidado en casa.

El centro de innovación de la Clínica de Mayo CFI es otro ejemplo de dichas instituciones y se fundó en el 2008. Ejemplo de los resultados de este centro son: consultas en línea, video citas y diferentes aplicaciones móviles para los pacientes.

El tercer centro es el Consorcio para Tecnologías Médicas Asequibles CAMTech fundado en el 2012 en el Centro para la Salud Mundial del Hospital General de Massachusetts.  Este modelo es una plataforma abierta para 4.300 ingenieros, médicos, emprendedores y diseñadores de más de 700 instituciones para solucionar problemas específicos normalmente en eventos llamados hack-a-tons que suelen durar dos días.

Los autores encuentran seis dificultades que comparten los tres centros de innovación:

· La falta de un modelo especifico y comprobado para identificar los proyectos más importantes

· El optimismo y la ambición del grupo al promover actividades que se derivan más de la pasión por resolver problemas que de la eficiencia de solucionar una dificultad

· La diferencia en disciplinas trae dificultad a la hora de manejar las expectativas del grupo

· La presión de los inversionistas que prefieren proyectos de más corto plazo con mayor ROI

· Las expectativas no realistas del panorama financiero

· Las dificultades que se presentan durante la implementación del proyecto

Las recomendaciones de los autores son: identificar un objetivo específico del grupo y solo tomar tareas que se dirigen a ese objetivo, crear foros para aprender diferentes formas de resolución de problemas, establecer métodos que involucren a todos los participantes en el proceso de innovación, tener gerentes de proyectos que se encarguen de asignar roles a los miembros del equipo y crear presupuestos.

COMPARACIÓN DE LOS COSTOS DE ATENCIÓN A PACIENTES CON DIABETES TIPO II

A continuación, se presenta la traducción del texto original del articulo de los autores antes mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Giorda C.B., Picarello, R., Nada, E., Tartaglino, B., Marafetti, L., Costa, G,. Petrelli, L. & Gnavi. R. (2014). Comparison of direct costs of type 2 diabetes care: Different care models with different outcomes. Nutrition, Metabolism & Cardiovascular Diseases. Vol 24 pp 717-724. Recuperado de:  http://dx.doi.org/10.1016/j.numecd.2014.01.009

Se escogieron cuatro modelos diferentes para el análisis de los costos del tratamiento de la población con diabetes tipo II en Turín, Italia, durante un periodo de cuatro años con datos extraídos de bases de datos administrativas. Dichos modelos son: los no estructurados (solamente incluyen la visita a médico general de atención primaria sin realizar el seguimiento de la hemoglobina glicosilada (GCI) ni valoración por programas especializados o clínicas de diabetes), solo especialista (incluye la visita a médico de atención primaria por medio de una clínica especializada pero sin seguir el GCI), solo GCI (visita médico general con seguimiento del GCI), estructurados (visita médico general por medio de una clínica especializada más el seguimiento del GCI). El tamaño de la muestra fue de 25.570 pacientes con edades entre 36 y 80 años. Se compararon los diferentes modelos en costos directos, mortalidad y hospitalización y se encontró que el costo no es proporcional al bienestar del paciente; en los modelos menos estructurados donde no hay seguimiento de los pacientes, ni un control adecuado del GCI la mortalidad fue un 84% mayor y los costos 8% mayor que en el modelo estructurado.

El análisis de las diferencias de los costos “costs ratios” determino que en el caso del modelo no estructurado el diferenciador fue el costo por hospitalizaciones, el cual fue 31% mayor que en el modelo opuesto, se concluye la necesidad de tener modelos que combinen la atención primaria, de especialistas y con seguimiento al paciente analizando los indicadores de bienestar para reducir mortalidad y hospitalizaciones. Además, se concluye que dichos modelos no generan incremento en los costos directos para el cuidado de dicha población.

Datos importantes:

· Pacientes entre 36 y 80 años

· 60% - 70% de la atención a pacientes diabéticos se realizó en clínicas especializadas en el cuidado de la diabetes que se encargaban del diagnóstico, terapia, prevención y detección temprana de complicaciones.

· Se identificó un examen guía en los indicadores más importantes del estado del paciente, dichos indicadores son: hemoglobina glicosilada y otras dos muestras entre las cuales están el colesterol, la microalbuminuria o endoscopia digestiva.

· Se categorizaron los pacientes entre los que recibían tratamiento con especialista en clínica para la diabetes y los que simplemente asistían a cita con médico general.

· Para determinar los costos de los servicios se analizaron bases de datos de altas de hospitalizaciones, consulta externa por especialista, exámenes, admisiones a emergencia y prescripción de medicamentos durante cuatro años.

· El costo acumulativo de hospitalizaciones se calculó multiplicando cada episodio de hospitalización por el costo unitario de cada DRG (Grupo relacionado de diagnóstico).

· El costo de consulta externa, exámenes de laboratorio y otros servicios se calculó multiplicando cada unidad por su costo unitario.

· El costo de urgencias fue calculado por solicitudes de autorización de exámenes de laboratorio y consultas a especialistas.

· El costo acumulativo de medicamentos se calculó multiplicando las unidades prescritas por el costo unitario.

· La mortalidad cardiovascular se analizó usando el modelo de regresiones de Poisson para estimar las diferencias entre las tasas (rate ratios).

· El análisis del costo se hizo utilizando un modelo de duración paramétrico asumiendo una distribución de Weibull.

· En análisis econométricos los modelos de duración se aplican a datos longitudinales; de esta manera, las diferencias en los costos (cost ratios) se estiman e interpretan como un riesgo en el exceso de costos entre dos subgrupos de la población. El estudio estimó los (cost ratios) generales y para cada servicio (hospitalización, emergencias, medicamentos y visita a especialista).

· Las diferencias en las tasas y los costos (rate y cost ratios) se calcularon para cada modelo y se ajustaron frente a predictores de mortalidad y costos tales como: edad, genero, nivel educativo, historia de enfermedad cardiovascular, etc…

· En conclusión, los costos son inversamente proporcionales al nivel de estructuración de los modelos de atención. 

ESTUDIO COMPARATIVO DE MODELOS DE ATENCIÓN PRIMARIA EN EL SEGUIMIENTO DE PACIENTES DIABETICOS: USO DE SERVICIOS, CALIDAD Y COSTOS

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores antes mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Honkasalo, M. Linna, M., Sane, T., Honkasalo, A. & Elonheimo, O. (2014). A comparative study of two various models of organising diabetes follow up in public primary health care. BMC Health Services Research. Recuperado de:   https://bmchealthservres.biomedcentral.com/articles/10.1186/1472-6963-14-26

Se estudiaron dos municipalidades en Finlandia con diferentes modelos de atención primaria para el tratamiento de diabetes. El primer caso, en la ciudad Kouvola se basa en la atención brindada por un médico general o familiar para los pacientes de diabetes tipo I y tipo II. En el segundo modelo, en Normijarvi, el cuidado de la diabetes tipo I y los casos complicados de diabetes tipo II son atendidos por un médico general con especialización en el cuidado de la diabetes.

Se compararon costos, frecuencias, marcadores importantes como glicemia, presión arterial, niveles de colesterol y la satisfacción de los pacientes.

En el segundo modelo, en donde la atención es centralizada se recibieron más consultas para los controles de los pacientes que padecen diabetes tipo I. El nivel de centralización fue proporcional a la reducción de costos en estos pacientes, para la diabetes tipo II el sistema centralizado tuvo menos visitas a especialistas.

En el estudio se concluye que el seguimiento y control de pacientes diabéticos puede ser brindado en atención primaria con la misma calidad que en unidades especializadas, y para los pacientes con diabetes tipo I el sistema centralizado de atención primaria es más económico y requiere menos consultas con especialistas.

·        El estudio analiza información de un periodo de seis años.

·        El objetivo del estudio fue analizar el balance entre calidad y costos del tratamiento de los pacientes con diabetes tipo I.

·        La segunda municipalidad proporciono tratamiento gratis a pacientes con mayor riesgo de presentar complicaciones en las extremidades inferiores.

·        En la municipalidad II había una mayor disponibilidad de enfermeras especializadas en el tratamiento de la diabetes.

·        La edad promedio de los pacientes fue 44.1 y 44.4 años para diabetes tipo I, y 66.1 y 64.4 respectivamente para la tipo II, para cada una de las municipalidades previamente mencionadas.

·        Para consulta externa en clínicas de atención primaria se estudió solamente un año y se multiplico por seis; se corrigieron los precios a 2010 en el análisis final dado a la no disponibilidad datos para consulta externa en las clínicas especializadas.

·        El numero de pacientes fue similar en las dos municipalidades. En Kouvola, 171 y 958 pacientes con diabetes tipo 1 y 2 respectivamente. En Nurmijarvi, 170 y 932.

·        Se excluyeron pacientes con diabetes secundaria, equivalentes al 1.7% de la población, 93 pacientes con diabetes no identificada fueron excluidos.

·        Se compararon: fecha de últimos exámenes de retina (fondo de ojo), presión sanguínea, albuminuria en ayunas, hemoglobina glicosilada HBA1C y LDL colesterol.

·        Se seleccionaron aleatoriamente cincuenta pacientes con diabetes tipo I de las dos municipalidades para responder la encuesta de satisfacción.

·        Los costos del tratamiento realizado por consulta de especialistas fueron calculados usando DRG (grupo relacionado de diagnóstico), el precio promedio del DRG en la municipalidad I fue menor que en la municipalidad II. En la municipalidad I la mayoría de los pacientes fueron atendidos en hospitales locales, el resto fueron atendidos en hospitales centrales.

·        En la municipalidad II la mayoría de los pacientes fueron atendidos en hospitales centrales, y en hospitales universitarios los cuales tenían un mayor índice de DRG.

·        Los costos de atención primaria fueron calculados usando un sistema de integración finlandés similar al DRG, llamado APR (Grupos relacionados de pacientes de atención primaria y ambulatoria).

·        Todos los costos se ajustaron al año 2016.

·        Se utilizó el precio estándar unitario de consulta externa y hospitalizaciones en atención primaria (€ 228.5 hospital/día, € 88.95 consulta médica y € 46.98 consulta de enfermería)

·        La diferencia entre costos y resultados de laboratorio y presión sanguínea fueron comparados usando MANN-WHITNEY TEST para dos muestras no paramétricas independientes porque los resultados no siguieron una distribución normal, las otras comparaciones entre pacientes de las dos municipalidades se hicieron utilizando CHI-SQUARE TESTING.

En la diabetes tipo II se reducen costos en un 3%.

Proporción de uso de consulta externa (%) 

Los porcentajes de uso en consulta externa para diabetes tipo I y II respectivamente fueron 77.8% y 55.1% para la primera municipalidad; 59.4% y 32.9% para la segunda municipalidad. Para conseguir estos resultados la municipalidad II se enfocó en el seguimiento estricto de indicadores o marcadores como el índice de masa corporal, colesterol, excreción albumina y en el control del cuidado de los pies.

Los costos se estimaron con dos métodos para el tratamiento de diabetes tipo I, en el primer método se calculó €1.974 por paciente por año y en el segundo método se excluyeron usuarios que requerían cuidados más costosos como lo es la diálisis. Después de realizada la exclusión de los pacientes más costos el cálculo de los costos fueron €1.698 por paciente por año, lo que quiere decir que el cuidado de la diabetes tipo I en la municipalidad II es €510 menos costoso por paciente por año.

El estudio concluye que el cuidado de pacientes con diabetes tipo I puede organizarse en atención primaria sin sacrificar la calidad del tratamiento ni la satisfacción del paciente, además de generar una reducción en costos debido a la minimización de consultas de especialistas siempre y cuando el médico general tenga experiencia en el tratamiento de la diabetes.

ESTUDIO DE MERCADO: CASO HARVARD

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores más adelante mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Schulman, K. & Cheek, C. (2017) From mHealth hackathonto reality: diabetes care. Harvard Business Review. Recuperado de https://hbr.org/product/from-mhealth-hackathon-to-reality-diabetes-care/317105-PDF-ENG

Un grupo de profesionales de diferentes disciplinas y universidades en los Estados Unidos se reunieron en un hackathon en Charlotte para crear una aplicación móvil en salud. El grupo analizó los siguientes aspectos del mercado:

 

1.      Los factores de salud considerados por los programadores con respecto a las bases de datos.

2.      La estrategia de fidelización de usuarios.

 

Con respecto a los factores de salud analizados se crearon y definieron las siguientes categorías: actividad física (introducir ejercicio diario realizado), nutrición y calorías (Introducir información adicional), educación en salud (informativo), manejo del estrés (herramientas e información), sueño (herramientas), salud mental (información), cesación de tabaquismo (herramientas e información), manejo del dolor (herramientas e información) entre otros.

Con respecto a la estrategia de fidelización analizaron el método para lograr cautivar a los usuarios o pacientes y generar cambios en su comportamiento, las categorías y definiciones son: cambio en el ambiente personal (funciones que afectan nuestros sentidos como imágenes y sonidos para promover bienestar), apoyo social (interactuar con otros usuarios), creación de metas y objetivos (poner metas personales especificas), seguimiento del progreso hacia el objetivo deseado (monitorear progreso), refuerzo interno o externo para alcanzar el objetivo deseado (recibir motivación automatizada), monitoreo (ingresar datos), refuerzo social al compartir progreso con terceros (compartir progreso por redes sociales) y comparación de resultados con terceros (comparar progreso con otros).

Se analizaron 250 aplicaciones en la tienda Android, bajo la búsqueda de diabetes. La mayoría fueron gratis y 33 tenían un precio promedio de USD $ 5.66, la búsqueda se limitó a aplicaciones para ser usadas por los pacientes, con texto en inglés y que no fuesen dirigidas a ningún mercado por fuera de EU. Se revisaron 25 aplicaciones en las siguientes categorías: más populares gratis, mejor ranking, más populares compradas y mejor ranking compradas. La muestra fue de 126 aplicaciones de las 250 disponibles. El precio promedio de las 25 aplicaciones revisadas fue de USD $3.19.

La última fecha de actualización comprende desde el año 2012 al año 2016. Los resultados muestran que el mayor número de aplicaciones se concentra en la categoría de seguimiento de progreso hacia una meta, nutrición y actividad física. Las aplicaciones compradas tenían dos factores de salud, siendo dieta y actividad física las más comunes y el factor de fidelización más frecuente fue el monitoreo; el precio promedio fue de USD $3.10.

También analizaron la competencia comercial, así como el mercado de las aplicaciones. Se analizaron conceptos de economía comportamental como lo es el efecto de pertenencia, que explica la ventaja de que las aplicaciones sean compradas y no gratuitas, la teoría del encuadre (framing) que ayudaría a crear incentivos ya sean con refuerzo positivo o negativo, diseño amigable (choose architecture) para que los usuarios continúen utilizando la aplicación dada la facilidad en la toma de decisiones debido a que evita el desgaste de escoger entre muchas opciones, y “Emoción” que es reconocer que las emociones afectan las decisiones.

Los incentivos pueden ser tangibles o intangibles, estos son necesarios para que los usuarios continúen utilizando la aplicación por que la gratificación instantánea ayuda a reforzar el cambio comportamental a largo plazo. Las personas responden a incentivos financieros (descuento en primas), sociales (mensajes de texto felicitándolos por su progreso), tangibles (regalos), intangibles (puntos).

De acuerdo al modelo de negocio se consideraron diferentes opciones: inversión de capital, asociación con firma del sector salud, asociación con laboratorio farmacéutico y  se considero que si ninguna de las anteriores funcionaba se debía abandonar el proyecto.

Anexo: Regulaciones de la FDA para aplicaciones móviles

La FDA clasifica las aplicaciones móviles en tres categorías:

1.      Satisfacen la definición de equipos médicos, pero serán reguladas bajo la discreción de la FDA

2.       Son estrictamente reguladas por la FDA

3.      No cumplen la definición de equipos médicos.

La primera categoría está compuesta de aplicaciones móviles que permiten diagnosticar, tratar o prevenir alguna condición médica. Pero la FDA no las regula estrictamente dado al bajo riesgo que estas presentan al público. Algunos ejemplos son: Aplicaciones que graban las conversaciones durante las visitas médicas y envían el link a los pacientes para futuras referencias, aplicaciones que permiten al paciente o cuidador enviar mensajes de alerta o notificaciones de emergencia a las entidades correspondientes, aplicaciones que monitorean la formula medica actual y envían recordatorios a los pacientes para la toma de sus medicamentos, aplicaciones que permite al paciente monitorear su glucosa y otros factores importantes para compartirlos eventualmente con su médico.

La segunda categoría está compuesta por aplicaciones móviles que son consideraras equipos médicos ya que interfieren directamente con el diagnostico o tratamiento de los pacientes. Estas se dividen en cuatro subcategorías. Las que transforman una plataforma móvil en un equipo médico, las que contienen recomendaciones sin compromiso, las que se conectan a un equipo existente para controlar su operación y las que recopilan datos de un equipo existente para monitoreo y análisis continuo de condiciones específicas de los pacientes. Ejemplos, respectivamente son: el electrocardiograma y el estetoscopio eléctrico, sensores conectados a una plataforma móvil para medir parámetros fisiológicos como la actividad eléctrica del cerebro y aplicaciones que miden la saturación de oxígeno en la sangre para diagnosticar enfermedades específicas, aplicaciones móviles que alteran el funcionamiento de una “bomba de infusión” y aplicaciones que calibran, controlan o cambian los ajustes de un implante cochlear, y por ultimo aplicaciones móviles conectadas a monitores cardiacos  que transfieren la información a una estación central para activo monitoreo de los pacientes.

La FDA requiere que se reporte cualquier error o anormalidad en el funcionamiento de las aplicaciones de la segunda categoría y llevar un control exacto de cualquier modificación que se le haga a las mismas.  Además, exige que se siguán los modelos para la manufactura de equipos médicos llamada Regulación de Calidad de Equipos (QS por sus siglas en ingles). Por último, los creadores de estos equipos médicos deben ser registrados anualmente con la FDA y proporcionar una lista del tipo de aplicaciones que están creando.

UN ENFOQUE A LA MEDICINA DE PRECISION

A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores más adelante mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.

Psaty, B.M., Dekkers, O.M. & Cooper, R.M. (2018). Comparison Of two treatment models: Precision medicine and preventive medicine. American Medical Association. Recuperado de https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2695068?utm_source=silverchair&utm_medium=email&utm_campaign=article_alert-jama&utm_content=etoc&utm_term=082818

La medicina de precisión busca identificar y utilizar factores que ayuden a influenciar o predecir respuestas a un tratamiento (bio-marcador o variabilidad genética).  Es un método de tratamiento y prevención que toma en consideración la variabilidad genética, el ambiente y el estilo de vida de cada individuo para aumentar la efectividad del tratamiento en cada paciente.

Con este modelo el número de pacientes beneficiados puede mejorar. Este modelo se basa en la premisa de que la existencia de subgrupos dentro de una población es importante, dado a que la identificación de estos subgrupos hace más fácil poner a disposición tratamientos específicos.

La medicina preventiva en la actualidad se concentra en terapias e intervenciones enfocadas en un factor de riesgo como la presión arterial alta para reducir el riesgo de eventos cardiovasculares; el número de pacientes que necesitan ser tratados para prevenir un episodio es del doble o más. Dado al alto número de pacientes necesarios para prevenir el evento el tratamiento debe ser seguro. Además, la reducción del riesgo asociado con el tratamiento de antihipertensivos tiende a ser el mismo a lo largo de diferentes subgrupos de fenotipos.

Si nos enfocamos en grupos de alto riesgo, incluyendo esos con alta probabilidad genética, disminuye el número de pacientes necesarios para ser tratados y por ende este método es más costo efectivo. La medicina preventiva por su parte es probabilística en el sentido que se necesita un numero N de pacientes para prevenir un evento X, y es de esta manera que se recetan tratamientos farmacológicos. Es decir, se espera que, en una población de n pacientes tratados con un fármaco, se prevengan las complicaciones de la enfermedad en una parte de la población tratada. No se pueden seleccionar subgrupos de pacientes para determinado tratamiento.

En el caso de enfermedades con etiología determinística como es el caso de la hemofilia, la medicina de precisión se basa en detectar la variabilidad genética, los agentes infecciosos y el déficit biológico siendo altamente efectiva. En enfermedades como la hipertensión la medicina preventiva tiene la premisa: A mayores niveles del factor de riesgo mayor probabilidad de sufrir un evento cardiovascular. El objetivo actual es encontrar ese subgrupo biológico que se beneficie de una terapia específica para la hipertensión. Para demostrar que un subgrupo responde mejor que otro a una terapia específica una prueba de interacción es necesaria y además se necesitan muestras de gran tamaño para tener una significancia adecuada. Un buen ejemplo de esto son los tratamientos oncológicos ya que hay tratamientos específicos que afectan variantes genéticas exitosamente.