Sr. Director:
La lectura del artículo “Una propuesta de modelo fisiológico de servicio de urgencias hospitalario. Principios de funcionamiento, tipificación de la saturación y pautas para el rediseño”, escrito por Herrera Carranza y col y publicado recientemente en su revista1, ha despertado nuestro interés por su hábil introducción del problema de diagnóstico y mejora de los servicios de urgencia utilizando un modelo fisiológico como símil. En la comparación propuesta, el corazón representa el servicio de urgencias hospitalario (SUH), que no funciona de modo autónomo sino que está conectado con los otros servicios del sistema de salud, afectando y viéndose afectado por ellos, tal y como ocurre con el corazón y el sistema circulatorio.
Este símil facilita una visualización holística del funcionamiento de un SUH, engarzándolo con los servicios de atención primaria y urgencias extrahospitalarias, que derivan pacientes, así como con otras áreas del hospital que pueden recibir a los pacientes ya tratados.
Utilizando este marco de referencia fisiológico, los autores identifican tres tipos de saturación del SUH (demanda desproporcionada, ineficiencia en la organización del SUH y bloqueo ocasionado por el hospital) señalando causas y proponiendo medidas preventivas o correctoras para cuando ya se ha presentado el estado de saturación.
La perspectiva sistémica del problema favorece la propuesta de soluciones que beneficien al sistema de salud en su conjunto y no a una única parte de él, mediante el traslado del problema a otras áreas, efecto no deseado que se consigue al analizar y tratar localmente los problemas. Sin embargo, la toma de decisiones para la adopción de medidas que mejoren el funcionamiento del SUH debe estar sustentada por análisis cuantitativos que evalúen su impacto en los tiempos de espera de los pacientes, en la carga de trabajo del personal sanitario y en los costes asociados. Es en este punto en el que la visión planteada por los autores debe tener su continuidad formulando el modelo sistémico del SUH como un modelo cuantitativo útil para su análisis.
Este modelo matemático debe contemplar todos los elementos relevantes señalados por los autores, haciendo énfasis en una adecuada representación de la variabilidad de la demanda, esto es, de la procedencia de los pacientes, sus patrones de llegada, sus características clínicas, nivel de gravedad y necesidades de pruebas diagnósticas. El modelo matemático se completa con una descripción del flujo de pacientes a través del SUH y de los recursos necesarios para su atención, así como con una representación probabilística de los tiempos de atención de médicos y de realización de pruebas. La construcción de este modelo es posible gracias al análisis de los datos de los pacientes atendidos registrados en las bases de datos administrativas.
La complejidad del SUH también se plasma en la complejidad del modelo matemático, el cual es analizado mediante su simulación en el ordenador. El uso de modelos de simulación en la toma de decisiones en empresa y en industria es habitual, aunque no así tanto en salud. Ciertamente, muchos modelos de simulación se han desarrollado en el contexto de salud, especialmente en el ámbito académico de Estados Unidos y de los países avanzados de Europa, aunque el porcentaje de implementaciones exitosas es deprimentemente bajo (en torno al 5%, como concluye el trabajo de Brailsford y col2), ninguna de las cuales, hasta el momento del informe, correspondía a un hospital español.
Las causas de este bajo índice de aplicación práctica son:
La ausencia de personal médico responsable de la toma de decisiones en los equipos de desarrollo de los modelos, lo que dificulta la validación del modelo y resta credibilidad al mismo.
La falta de un enfoque holístico de los servicios de salud. Los modelos suelen centrarse en aspectos puntuales del servicio, recogiendo detalles sobre estos aspectos de interés y descuidando el nivel de detalle de otros aspectos relevantes.
La visión mecanicista de los servicios de salud en los modelos matemáticos, asimilándolos a un sistema de producción, soslayándose las decisiones del personal sanitario y de los pacientes.
La consideración e integración de los tres factores anteriores en modelos de simulación y optimización de servicios de salud para la consecución de herramientas útiles en la toma de decisiones constituye hoy en día un reto investigador.
Recientemente, en España se está avanzando en esta línea de creación de modelos válidos, creíbles y, por tanto, útiles. Cabe destacar el exhaustivo estudio de un SUH, dirigido por Herrera Carranza y col3, en el que un modelo de simulación es utilizado para evaluar los efectos de ampliar determinados recursos, así como de modificar la gestión de las consultas; y el análisis del SUH del Complejo Hospitalario de Navarra, impulsado por el Gobierno de Navarra, mediante un detallado modelo de simulación (incluyendo una animación 3D) realizado por el grupo de investigación DECYL (Datos, Estadística, Calidad y Logística), dirigido por Mallor4, con participación de académicos y de profesionales de la salud. Este modelo ha servido para testar nuevas políticas de asignación de pacientes a consultas, demostrando que redundan en una mejora en el reparto de la carga de trabajo de los profesionales y en los tiempos de espera de los pacientes más graves. Reseñable es que el modelo y sus resultados han sido validados por los responsables del servicio y están actualmente en fase de implementación.
Pero el modelo de simulación tiene muchas más utilidades: dimensionamiento de recursos, gestión de la cola de pacientes de cada médico, etc. Estos problemas se pueden tratar desde un enfoque clásico de evaluación de escenarios (what if...?) diferenciados por la cantidad de recursos, la afluencia de pacientes, políticas de gestión, etc., o bien formulando problemas más avanzados de optimización estocástica que exigen la combinación del modelo de simulación con técnicas clásicas o metaheurísticas de optimización. Por ejemplo, la adecuación de la capacidad de servicio a la demanda mediante la solución de un problema de cubrimiento.
Además, los modelos de simulación pueden ser enriquecidos mediante la representación del comportamiento de pacientes y médicos (que afecta al modo en que estos toman sus decisiones). Modelos de este tipo han sido aplicados en el análisis de unidades de Cuidados Intensivos5)(6.
Expertos de todo el mundo en esta temática están integrados en el grupo de trabajo ORAHS7 (Operations Research Applied to Health Services) cuyo propósito es compartir metodologías y experiencias en su aplicación para la resolución de los nuevos retos que plantean los servicios de salud en el siglo XXI. Con reiteración se plantea que la obtención de modelos de simulación válidos y creíbles precisa de una colaboración entre hospitales y centros de investigación fluida y mantenida en el tiempo, que permita el desarrollo conjunto de modelos y su utilización. La existencia de fructíferas relaciones entre hospital y universidad son habituales en países como Holanda (CHOIR8 - Center for Healthcare Operations Improvement and Research, Programme Leader Erwin Hans), Estados Unidos (Center for Operations Research in Medicine and HealthCare9, Director Eva K Lee), UK, etc.
Pero esto no es suficiente para que los modelos desarrollados tengan un impacto en la mejora de los sistemas sanitarios, sino que se hace necesario un sistema ágil para la toma de decisiones que apueste por estas técnicas avanzadas para la mejora de los sistemas de salud y que facilite y acorte los tiempos de implementación de las propuestas de mejora. Iniciativas en este sentido se han tomado en UK a través del organismo financiado con fondos públicos AHSN10 (Academic Health Science Networks) cuyo propósito es la conexión entre el NHS (National Health System), universidades, centros de investigación, industria, pacientes y sociedad con el fin de identificar, desarrollar, adoptar y difundir nuevos productos, servicios y modelos de gestión. En España se están dando los primeros pasos, pero todavía queda mucho camino por recorrer.