MEJORAS EN LA EFICIENCIA DEL DIAGNÓSTICO MÉDICO

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.

Leila Agha, PhD, Dartmouth College, 6106 Rockefeller Hall, Hanover, NH 03755 Publisher Online: May 23, 2022. doi:10.1001/jama.2022.8587

El sistema de salud de los Estados Unidos experimenta una amplia variación en las tasas de diagnóstico de afecciones comunes, muchas se deben a las diferencias en la práctica diagnóstica más que a la salud subyacente del paciente. Los errores relacionados con el diagnóstico son comunes, y un informe de 2014 estimó que 12 millones de pacientes pueden experimentar un error de diagnóstico ambulatorio cada año. Para mejorar los resultados de salud y reducir los gastos innecesarios, el sistema de salud de EE. UU. debe avanzar hacia una mayor eficiencia en el diagnóstico médico.

La eficiencia no se trata solo de ahorrar dinero, se trata de hacer el mejor uso de los recursos para promover la salud del paciente. En el caso de los diagnósticos clínicos los pacientes valoran la reducción de errores diagnósticos, estos errores incluyen el diagnóstico falso de pacientes con una afección que no tienen (falso positivo o error de tipo I) y la falla en el diagnóstico de pacientes que tienen una afección (falso negativo o error de tipo II). Un proceso de diagnóstico preciso diagnosticaría correctamente a todos los pacientes que tienen la enfermedad y separaría a los que no la tienen.

En los casos que los tratamientos son costosos y es poco probable que mejoren los resultados de salud, la detección de casos adicionales podría ser ineficiente. Los médicos pueden aplicar diferente razonamiento diagnóstico para decidir si evaluar, probar o diagnosticar, además, las decisiones de diagnóstico en una población de pacientes dependen de los sistemas de atención, que determinan cómo se obtiene, registra, comunica y procesa la información. Hay al menos 2 caminos para mejorar la eficiencia diagnóstica.

La primera opción, dadas las tecnologías de diagnóstico existentes, es hacer las comparaciones correctas en la evaluación y el diagnóstico. ¿Qué factores de riesgo deberían desencadenar una evaluación diagnostica adicional? Y ¿Qué criterios deben determinar el diagnostico una vez realizada la evaluación?

La segunda opción para mejorar la eficiencia del diagnóstico es cambiar la forma en que los médicos recopilan y procesan la información, este tiene el potencial de reducir simultáneamente los diagnósticos falsos negativos y falsos positivos lo cual ha sido confirmado en varios estudios. Los procesos de decisión óptimos son extremadamente complejos y pueden depender de varios factores como lo son, las preferencias del paciente, el historial, examen físico, pruebas de laboratorio y signos vitales.

En la práctica, los médicos a menudo aplican la heurística e intuición simple, lo que hace que las decisiones de diagnóstico sean vulnerables a los sesgos de comportamiento.

El primer paso para mejorar la eficiencia diagnostica es medir el desempeño. En muchos casos individuales no es posible saber con certeza si el paciente tiene o no la enfermedad, ni si el paciente podrá beneficiarse con el tratamiento esto se debe a que medir el rendimiento diagnóstico es un desafío. Se podrían aplicar dos conjuntos potenciales de métricas para evaluar la eficiencia del proceso de diagnóstico y medir la mejora a nivel médico, hospitalario y sistemático.

El primer conjunto de métricas se aplica a las decisiones de diagnóstico que dependen principalmente de los hallazgos de las pruebas intensivas en recursos. Rendimientos de prueba (es decir, el porcentaje de diagnósticos positivos en relación con el total de pruebas) podría proporcionar información valiosa sobre la eficiencia diagnóstica de muchas afecciones agudas, como neumonía, síndrome coronario agudo y embolia pulmonar con procesos costosos de diagnóstico por imágenes o pruebas.

Los pacientes que no reciben un diagnóstico correcto en su primera visita pueden eventualmente regresar con síntomas que empeoran y es ahí donde se les identifica el diagnóstico apropiado. Los médicos que evalúan poblaciones de pacientes similares, pero experimentan una tasa más alta de retraso en el diagnóstico probablemente sean menos eficientes que otros médicos, para mejorar la eficiencia del diagnóstico, los esfuerzos deben centrarse en garantizar que los médicos tengan fácil acceso a la información relevante para la toma de decisiones.

Las predicciones algorítmicas no reemplazarán la necesidad de interacción y comunicación con el paciente. Las preferencias y los valores de los pacientes son determinantes importantes de la práctica diagnóstica óptima y deben seguir siendo una consideración importante en las decisiones de atención.

Existen importantes oportunidades para mejorar la eficiencia del diagnóstico, vinculando a muchos pacientes que actualmente no han sido diagnosticados ni tratados con una atención de alto valor. Avanzar más cerca de este objetivo requeriría la alineación de los médicos, otros profesionales de la salud, los sistemas de salud y el diseño de políticas, pero podría contribuir a una mejora sustancial en la calidad de la atención médica con poca influencia en los costos.