Acerca de inputs y outputs

Una enfermedad o problema de salud tiene una historia natural con diferentes transiciones (prepatogénica, patogénica subclínica, prodrómica, clínica y de resolución).  Llamamos resultados en salud a los cambios en el estado de salud que padece un paciente gracias a la intervención sanitaria. Para conseguir estos resultados todo sistema sanitario invierte una serie de recursos o “inputs”. La relación que tienen los resultados de salud con los recursos utilizados no suele ser directa y proporcional (de uno a uno). Dos pacientes con diferentes patologías, por ejemplo, un paciente que padece neumonía vs otro con un proceso oncológico, pueden tener un consumo de recursos muy diferentes. Además el consumo de recursos dentro de una misma patología puede variar enormemente dependiendo del lugar dónde es tratada e incluso depender del equipo de profesionales por el que es atendida (variabilidad en la práctica clínica). En resumen la obtención de resultados en salud va depender de los siguientes factores: i. Necesidad sanitaria manifestada en la historia natural de la enfermedad. ii.Uso y disponibilidad de recursos para esa patología. iii. La efectividad de la utilización de estos recursos en las intervenciones sanitarias, tanto a nivel diagnóstico como terapéutico.

El creciente interés por los outcomes (resultados en salud) viene tras la eclosión de la Medicina basada en la evidencia (MBE), que no es otra cosa que epidemiología clínica, con un envoltorio más atractivo para los médicos y otros profesionales de la salud. Existe controversia en cuanto a su utilidad para tomar decisiones sobre los pacientes en general y la duda para algunos clínicos de que sirva para los pacientes a nivel individual con sus características especiales que les hacen diferente de otros.  Un ejemplo, los IECA´s reducen la mortalidad por infarto de miocardio en muchos grupos de pacientes. Los ensayos clínicos aleatorizados (ECA) que propiciaron su aprobación se hicieron con pacientes con enfermedad severa, sin tratamiento y con escasa esperanza de vida. Como resultado se consiguió aumentar esta esperanza de vida, aunque algunos pacientes murieron. Además en pacientes con menor severidad en su patología, el beneficio del tratamiento no fue significativo. Los posteriores meta-análisis de todos los ensayos demostraron un mayor beneficio, con menos efectos secundarios, en pacientes de alto riesgo. En un ECA para pacientes con bajo riesgo no se mostró mejoría alguna en síntomas ni en calidad de vida.  Así, si tratamos pacientes con menos riesgo para intentar retrasar el evento cardíaco, los efectos secundarios aumentan. Por tanto aumentará el coste de los servicios médicos para este grupo y se precisaría de un seguimiento a largo plazo para determinar adecuadamente el beneficio de la terapia. Todo ello nos lleva a reivindicar la necesidad de contar con la perspectiva y la experiencia del paciente con las distintas terapias. En algunas situaciones, sí sabemos que hay beneficios considerables (eficacia como outcome) en personas tratadas de manera incipiente, como es el caso de las estatinas. La demostración de una adecuada relación coste-efectividad para esta intervención es otra tarea. De hecho el subgrupo de pacientes con dicha relación positiva serían aquellos con un alto riesgo de enfermedad coronaria por la presencia de varios factores de riesgo asociados, no sólo con colesterolemias altas. Aumentar la franja de recomendaciones de terapia a otros grupos de más bajo riesgo es motivo de controversia.

Los resultados en salud deben de servir como medida de la efectividad del sistema sanitario, incluyendo todas aquellas actividades que estén implicadas en las diferentes transiciones de estados de salud (tanto preventivas, curativas como rehabilitadoras). La finalidad de los mismos debería de ser la de orientar en la toma de decisiones sanitarias más beneficiosas en términos de salud. Aquí solo se avanzará si a la MBE se la enriquece con los Real World Data, tomando éstos carta de naturaleza en el sistema sanitario. Coincidiendo con los avances tecnológicos (data-mining) que facilitan el manejo de los datos provenientes de la práctica clínica, la crisis económica pone de manifiesto la necesidad de conocer cuál es el impacto de la inversión sanitaria en resultados de salud en la práctica real, es decir, precisamos de un mayor conocimiento sobre efectividad comparada de las intervenciones que demuestran eficacia en los ensayos clínicos aleatorizados. La creciente complejidad de los pacientes, cada vez de mayor edad y con más comorbilidades, hace difícil la generalización de la información derivada de los ensayos clínicos aleatorizados; los pacientes incluidos en estos ensayos, que pueden llegar únicamente al 5% de los pacientes, muestran con criterios de selección específicos unas características muy alejadas de esa población general de pacientes (“Real World”). Son necesarios RWD que complementen la información derivada de los ensayos clínicos, y que nos informen sobre cuáles son los beneficios y daños que están teniendo nuestras intervenciones en esos pacientes con comorbilidades en la práctica clínica real, para la toma de decisiones informadas por todos los agentes, en diferentes ámbitos, pero con el paciente en el centro del sistema. Muchos proyectos de RWD están actualmente en marcha en todo el mundo, con el objetivo de acortar el vacío de conocimiento entre la información de eficacia y seguridad de los ensayos clínicos aleatorizados, y los datos de efectividad y daño de esas mismas intervenciones en la práctica real

Por último, conviene que se vaya pensando en una mayor integración de los datos clínicos y administrativos derivados de la información que se recoge de forma rutinaria y sistemática para la gestión de los servicios sanitarios de las distintas poblaciones atendidas. Estos datos on capaces, convenientemente analizados, de generar información sobre la salud y los resultados de la asistencia sanitaria de una forma precisa y coste-efectiva, permitiendo responder cuestiones como: ¿cómo varía la utilización de procedimientos, fármacos y otros servicios en función de características personales como la edad, el sexo, los ingresos y el estado de salud?; ¿cómo varía en función de la forma de pago?; ¿cómo varía entre hospitales y regiones?; ¿cómo varían los resultados en salud y sus costes, a lo largo del tiempo, en función de la financiación, la geografía o la caracterización del sistema?; ¿cómo se relacionan los resultados en salud con los procesos de asistencia sanitaria?. Lo ideal sería poder tener la posibilidad de obtener todos estos datos con sus comparaciones entre diferentes proveedores de servicios sanitarios para de este modo poder planificar adecuadamente un análisis de situación y una estrategia con una toma de decisiones correcta. Sin embargo esto no siempre es posible por diferentes razones, entre las que destacan: falta de coordinación entre los diferentes niveles asistenciales, débil liderazgo clínico, prácticas de gestión ineficientes, y falta de motivación política para llevar a cabo evaluaciones por comparación.