Los sistemas de salud que aprenden ( SSA ) son sistemas de salud y atención sanitaria en los que los procesos de generación de conocimientos se integran en la práctica diaria para mejorar la salud individual y de la población. En su nivel más fundamental, un sistema de salud que aprende aplica un enfoque conceptual en el que la ciencia, la informática, los incentivos y la cultura se alinean para respaldar la mejora continua, la innovación y la equidad, e integrar sin problemas el conocimiento y las mejores prácticas en la prestación de atención [1] [2] [3]
La idea se conceptualizó por primera vez en un taller de 2006 organizado por el Instituto de Medicina de los Estados Unidos (ahora la Academia Nacional de Medicina (NAM)), basándose en ideas sobre la medicina basada en la evidencia [1] y la "evidencia basada en la práctica" [4] y en torno al reconocimiento de la brecha persistente entre la evidencia generada en el contexto de la investigación biomédica y la aplicación de esa evidencia en la prestación de atención. La necesidad de cerrar esta brecha se subrayó aún más por el crecimiento de los registros médicos electrónicos (EHR) y otras innovaciones en la tecnología de la información de salud y el poder computacional, y la capacidad resultante de generar datos que pueden conducir a una mejor evidencia y mejores resultados. Desde entonces ha habido un creciente interés en el tema, incluida la creación de la revista Wiley Learning Health Systems . [3]
Los elementos fundamentales del LHS incluyen:
Junto con la definición de NAM coexisten otras formas compatibles de describir el LHS, incluida la definición utilizada por AHRQ, la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Sanitaria. AHRQ define un sistema sanitario de aprendizaje como "un sistema sanitario en el que los datos y la experiencia internos se integran sistemáticamente con la evidencia externa, y ese conocimiento se pone en práctica. Como resultado, los pacientes reciben una atención de mayor calidad, más segura y más eficiente, y las organizaciones que prestan servicios sanitarios se convierten en mejores lugares para trabajar".
En 2023, la NAM estableció diez principios básicos del aprendizaje de las organizaciones de salud para que sirvieran como piedra de toque unificadora para el campo. [ cita requerida ] Los principios reflejan y se basan en los seis objetivos del informe seminal "Cruzando el abismo de la calidad" publicado en 2001 (seguro, equitativo, eficaz, eficiente, oportuno y centrado en el paciente), [6] y dan cuenta de las formas en que la atención médica ha evolucionado desde la publicación de este informe de 2001.
Los primeros esfuerzos del NAM para desarrollar las ideas que sustentan el LHS comenzaron en 2006, a través de una serie de talleres celebrados durante varios años, desde 2006 hasta 2013. Entre varias de las primeras publicaciones que expresaron la necesidad de un sistema de salud de aprendizaje rápido se encontraba un comentario en Health Affairs en 2007 [7] donde Lynn Etheredge aplicó el término “sistema de salud de aprendizaje rápido” en reconocimiento de la oportunidad de aprovechar los registros médicos electrónicos (EHR) para “aprender” lo que funciona en la atención médica. La serie de talleres del NAM generó varias publicaciones resumidas sobre temas bajo el manto del LHS, incluidas publicaciones centradas en la infraestructura digital [2], así como en consideraciones éticas. [8] En 2013, los talleres culminaron en un informe seminal, “La mejor atención a un menor costo: el camino hacia una atención médica de aprendizaje continuo en Estados Unidos”. [9] Resumiendo los esfuerzos realizados hasta ahora, McGinnis y sus colegas enumeran los hitos clave en la evolución del LHS que incluyen estos informes, así como los esfuerzos de hace décadas para generar evidencia a partir de la prestación de atención médica de rutina. [10]
La nomenclatura puede variar en referencia al concepto de LHS. Algunos hacen referencia a un sistema de atención sanitaria que aprende, otros a sistemas de salud que aprenden o a sistemas de salud que aprenden de manera colaborativa. [11] La arquitectura y los objetivos son similares, independientemente de la etiqueta: abordar las lagunas de evidencia, aprovechar los datos y utilizar de manera eficaz la mejor evidencia en el momento de necesidad. Los conceptos relacionados incluyen el uso de datos del mundo real para generar evidencia del mundo real y la movilización de conocimiento biomédico computable. [12]
Dado que el LHS tiene una definición y un alcance amplios, muchos de los primeros en adoptar este enfoque fueron sistemas de salud que también tenían capacidades de investigación incorporadas, como un departamento o instituto formal. El Veterans Administration Health System, [13] Group Health Cooperative, [14] Kaiser Permanente [15] y Geisinger Health System [16] estuvieron entre las organizaciones de vanguardia que también publicaron conocimientos a partir de su experiencia en el lanzamiento de actividades de sistemas de salud de aprendizaje formal. Cada vez más, los sistemas de salud académicos han adoptado los principios y prácticas propugnados por los primeros en adoptarlo.
Las primeras experiencias con la implementación del LHS han sido instructivas y han llevado a una mayor adopción y difusión. El modelo LHS se está aplicando en especialidades médicas específicas, como pediatría [17] y oncología [18], y un examen más profundo del entorno y las condiciones que respaldan el aprendizaje han estimulado el desarrollo de marcos cada vez más detallados y especializados [19] [20] [21] que pueden respaldar una mayor adopción y adaptación en función de las necesidades, características y capacidades de un sistema de salud en particular.
Junto con un creciente cuerpo de publicaciones revisadas por pares sobre la experiencia específica de diferentes sistemas a medida que evolucionan hacia el aprendizaje continuo, se han publicado artículos de revisión para reflexionar sobre el crecimiento del LHS en su conjunto. Una revisión sistemática de Budrionis [22] observó que la capacidad de evaluar qué tan bien un LHS mejora los resultados no estaba bien explorada en la literatura. Posteriormente, Platt [23] examinó el progreso de las teorías y la implementación del LHS, Nash centró una revisión en el despliegue del LHS en atención primaria, [24] y Ellis trazó un mapa de las aplicaciones empíricas del LHS. [25] Easterling y colegas (REF LHS 2022) ofrecen una taxonomía elaborada de los elementos del LHS y la utilizan para describir un LHS-IP, o "Sistema de salud de aprendizaje en la práctica" como un modelo para los sistemas de atención médica que buscan convertirse en un LHS. [26]
Las motivaciones para aplicar los conceptos de LHS se centran en gran medida y de manera lógica en mejorar la calidad de la atención. Hay numerosas organizaciones ejemplares y en aumento, que incluyen tanto sistemas de salud comunitarios como sistemas de salud académicos universitarios y centros médicos en los Estados Unidos:
En muchos casos, estas instituciones participan en actividades de investigación como la HCSRN, los Premios de Ciencias Clínicas y Traslacionales (CTSA) y PCORnet, donde se aplican los conceptos de LHS. La Universidad de Michigan también ha establecido un departamento académico formal, el Departamento de Aprendizaje de Ciencias de la Salud. Junto con estas organizaciones ejemplares, se han establecido iniciativas y consorcios relacionados en los últimos años. La Comunidad de Aprendizaje de la Salud es una organización paraguas que ha unido a muchos sistemas y organizaciones de datos de salud para desarrollar principios y procesos compartidos y fomentar el aprendizaje sobre las aplicaciones de las tecnologías en el contexto de los sistemas de aprendizaje a través de un foro virtual periódico (Foro de TI de LHS). Dada su centralidad para la generación de datos e información de salud, dos de los principales proveedores de EHR también han creado comunidades para apoyar a LHS: la Red de Aprendizaje de Salud de Cerner y la Red de Investigación de Salud de Epic System. Aun así, gran parte del desarrollo de LHS se ha concentrado en grandes centros médicos académicos y sistemas de salud con una presencia considerable. Masica señala que casi el 85% de más de 6000 hospitales en los EE. UU. están clasificados como hospitales comunitarios, y la capacidad de desarrollar e implementar un LHS puede ser más desafiante debido a la fuerza laboral y otras limitaciones. [27]
La difusión de las actividades y experiencias de los sistemas de salud de aprendizaje ha sido un aspecto fundamental de su crecimiento y difusión. Si bien la literatura revisada por pares sobre los LHS aparece en una variedad de revistas, la creación de Healthcare: the Journal of Delivery Science and Innovation y Learning Health Systems Journal están dedicadas a manuscritos que muestran la experiencia de quienes implementan o refinan aspectos del aprendizaje en prácticas del mundo real. Cada uno también ha publicado números especiales con énfasis temáticos en temas relacionados con los LHS, como la investigación integrada y las implicaciones éticas, legales y sociales de los LHS. Otro indicador de la difusión de los LHS es su adopción internacional. Australia, Canadá, el Reino Unido y otros países están aplicando los conceptos de los LHS, lo que ofrece oportunidades para comparar y contrastar experiencias globales y desarrollar un panorama más rico de cómo el contexto local, la estructura de la prestación de atención y el entorno regulatorio afectan la capacidad de apoyar el aprendizaje continuo. La participación de los pacientes en los LHS ha aumentado, en parte debido a la creación del Instituto de Investigación de Resultados Centrados en el Paciente, el énfasis continuo en la toma de decisiones compartida y el creciente reconocimiento de la medicina participativa. Sin embargo, la participación de los pacientes no es consistente en todos los sistemas de salud y no existe un modelo uniforme para la participación de los pacientes ni enfoques para educar a los pacientes sobre el valor y la importancia del LHS como modelo para mejorar la atención basada en evidencia.
Una gran parte de la investigación de LHS se basa en el uso de registros médicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) y debe sortear los desafíos inherentes a estos. [28] Los EHR se crearon principalmente para respaldar la facturación de servicios clínicos y el seguimiento de las reclamaciones de seguros médicos. La generación de datos clínicos completos del mundo real es un "subproducto" esencial de este propósito altamente transaccional del EHR contemporáneo.
El LHS aprovecha un ciclo de vida clínico. Se recopilan datos de los pacientes, que luego se pueden fusionar entre múltiples pacientes para identificar, definir y analizar un problema o una brecha en la aplicación de la atención basada en la evidencia. [29] Estas son actividades impulsadas en gran medida por profesionales de la salud. Con el apoyo de la tecnología (tanto computacional como estadística), un análisis de los datos fusionados puede dar como resultado nueva evidencia. Esta generación de conocimiento puede luego impulsar cambios en la práctica clínica y, por lo tanto, la recopilación de nuevos datos de pacientes. [3] [30] [31] Esto es lo óptimo para el LHS. Sin embargo, la difusión de la implementación de nueva evidencia puede ser operativa y técnicamente desafiante en muchos entornos, incluido el sistema de salud original que identificó un problema basado en sus propios datos clínicos.
McLachlan y sus colegas (2018) sugieren una taxonomía de nueve tipos de clasificación LHS: [3]
El LHS es un modelo multidisciplinario y de múltiples partes interesadas para la mejora, en el que los profesionales clínicos, los líderes del sistema de salud, los analistas de datos y los expertos en TI de salud, el personal de operaciones y los investigadores aportan la experiencia necesaria para aplicarla en todo el ciclo de mejora de la salud y la atención médica. En un entorno de atención médica complejo, es necesaria la participación sostenida de todas las partes interesadas del sistema de salud para identificar y priorizar con éxito las brechas de evidencia, desarrollar intervenciones adecuadas, analizar los conocimientos de las intervenciones e implementar los cambios resultantes. Por lo tanto, muchas disciplinas y dominios científicos pueden aportar varios tipos de experiencia de subespecialidad, entre ellos:
A medida que el LHS ha madurado, los líderes y las organizaciones de vanguardia han identificado las habilidades necesarias para liderar y desarrollar intervenciones que respalden el aprendizaje. La Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Médica convocó a un panel de expertos técnicos en 2016 para identificar las competencias básicas, que arrojó 33 competencias que abarcan siete dominios. [37] Estos dominios de competencia son (1) Ciencia de sistemas; (2) Preguntas de investigación y estándares de evidencia científica; (3) Métodos de investigación; (4) Informática; (5) Ética de la investigación e implementación en sistemas de salud; (6) Ciencia de la mejora y la implementación; (7) Compromiso, liderazgo y gestión de la investigación. En 2022 se agregó un octavo dominio, Equidad y justicia, y ahora se identificaron 38 competencias en total. Estas competencias forman la columna vertebral de un programa de capacitación financiado en colaboración por AHRQ y PCORI , dos agencias de financiación estadounidenses que también emiten oportunidades de financiación para estudios relacionados con el LHS. En 2017, se emitió una oportunidad de financiación de 40 millones de dólares para premios de desarrollo profesional supervisado y en 2018 se otorgaron cinco años de financiación federal a 11 Centros de Excelencia para apoyar la capacitación de médicos e investigadores científicos para realizar investigaciones de resultados centrados en el paciente dentro de LHS. [38] [39]
Los Centros de Excelencia de LHS financiados en 2018 fueron: [40]
A medida que la financiación de los Centros de Excelencia antes mencionados concluye en 2023, AHRQ y PCORI crearon una oportunidad de financiación sucesora para financiar los Centros de Investigación y Capacitación de Científicos Integrados del Sistema de Aprendizaje de la Salud (LHS E-STaR). AcademyHealth ha ofrecido otros programas de capacitación y becas similares a través de su programa de Becas de Ciencias del Sistema de Entrega, la División de Investigación de Kaiser Permanente y la Administración de Veteranos a través del Centro de Innovación de Seattle-Denver. Las ofertas y los énfasis de los programas varían de una institución a otra, pero todos implican capacitación y desarrollo profesional en temas relacionados con la mejora de los sistemas de salud y la capacidad de generar y aprender de la evidencia. Los artículos que describen los esfuerzos de capacitación de la fuerza laboral multidisciplinaria se publicaron como suplemento del LHS Journal en 2022, incluido un informe de experiencia que resume los conocimientos colectivos de los 11 Centros de Excelencia financiados inicialmente.
El apoyo a las actividades de aprendizaje puede provenir de fuentes federales, filantrópicas y de otras fuentes. Algunos ejemplos son los Institutos Nacionales de Salud y la AHRQ (federales); y la Fundación Robert Wood Johnson (filantrópica). El Instituto de Investigación de Resultados Centrados en el Paciente (PCORI) ha designado la realización de un sistema nacional de salud de aprendizaje como una de sus cinco prioridades nacionales para la salud, lo que es indicativo de futuras oportunidades de financiación. La financiación proporcionada al personal dentro de una organización (es decir, un sistema de salud) puede destinarse a actividades de aprendizaje dirigidas internamente sin expectativas sobre el desarrollo y la publicación de resultados generalizables. De esta manera, el sistema de salud de aprendizaje puede distinguirse de los servicios de salud tradicionales o la investigación informática y asemejarse más a la financiación y la infraestructura que los sistemas de salud designan para las actividades de mejora de la calidad. En 2015, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) financiaron la Red de Aprendizaje y Acción sobre Pagos de Atención Médica para determinar qué funciona con respecto a los acuerdos alternativos de prestación de atención médica; sin embargo, el reembolso de las actividades de aprendizaje por parte de las aseguradoras/pagadoras no es actualmente una vía constante de apoyo financiero para incentivar el aprendizaje del sistema de salud.
Los especialistas en bioética, entre ellos Faden, Asch, Finkelstein, Morain y Platt, han afirmado que en un sistema de salud que aprende, se debe tener en cuenta tanto la ética clínica como la ética de la investigación. Faden, Kass y colegas han propuesto un marco ético para el sistema de salud que aprende que se basa en siete obligaciones esenciales: (1) respetar la dignidad y los derechos de todos los pacientes; (2) respetar el juicio clínico; (3) proporcionar una atención óptima a cada paciente; (4) evitar la introducción de cargas y riesgos no clínicos; (5) reducir las desigualdades en materia de salud; (6) garantizar que se realicen actividades responsables de una manera que fomente el aprendizaje; y (7) contribuir al objetivo general de mejorar la calidad y el valor de la atención sanitaria. [47] Este marco y varios artículos complementarios se publicaron como un informe especial del Hastings Center . Los artículos posteriores de Finkelstein et al, así como de Asch y colegas, buscan utilizar ejemplos de actividades de aprendizaje como un medio para describir diferentes enfoques de la supervisión y el cumplimiento de la investigación. [48] [49] Las deliberaciones rigurosas sobre el enfoque del consentimiento informado también son pertinentes para la ética de las actividades de aprendizaje en el contexto de la atención de la salud.
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