Investigadores de Kaiser Permanente desarrollan un modelo predictivo para ayudar a adultos con múltiples afecciones de salud
El manejo de múltiples afecciones de salud puede ser un desafío. Si a esto le sumamos la inseguridad alimentaria, el estrés financiero, las barreras de transporte y la inestabilidad de la vivienda, puede resultar aún más difícil para los pacientes mantenerse al día con sus citas médicas y sus medicamentos. Para mejorar la atención de estos pacientes, los investigadores de Kaiser Permanente desarrollaron una herramienta para ayudar a identificar a los adultos que pueden tener estos riesgos sociales y que pueden beneficiarse de la detección social directa y la derivación a programas comunitarios para recibir asistencia.
Los adultos con múltiples afecciones de salud crónicas, a menudo denominados pacientes médicamente complejos, representan la mayoría de los gastos de salud en los EE. UU., dijo el primer autor Richard Grant, MD, MPH, científico investigador sénior de la División de Investigación de Kaiser Permanente.
“Además de sus problemas médicos, muchos de estos pacientes también tienen barreras sociales para recibir atención”, dijo Grant, quien también es Director Regional de Investigación y Evaluación para Necesidades Complejas de The Permanente Medical Group. “Las personas con insuficiencia cardíaca y diabetes que no pueden costear alimentos saludables o no tienen un hogar donde guardar los alimentos tendrán más problemas para controlar su diabetes y enfermedad cardíaca. Parte del control de estas enfermedades crónicas es conectar a los pacientes con servicios comunitarios que puedan ayudarlos a mantenerse al día con su atención médica”.
Para el estudio, publicado en Medical Care, el equipo de investigación recopiló información de los registros médicos electrónicos de casi 12.000 miembros de Kaiser Permanente Northern California (KPNC) con dos o más enfermedades crónicas. Los investigadores también utilizaron datos del censo público para vincular la dirección de cada paciente con indicadores de inseguridad social del vecindario. Alrededor del 40,6% de estos pacientes informaron que experimentaban inseguridad alimentaria, estrés financiero o inestabilidad en la vivienda.
El objetivo del equipo de investigación era desarrollar un modelo que pudiera usarse para predecir la probabilidad de que un adulto con dos o más condiciones de salud crónicas respondiera “sí” a una pregunta sobre inseguridad alimentaria, dificultades financieras o inestabilidad habitacional.
Descubrieron que un modelo que incluía 30 variables (factores como edad, sexo, código postal, estado de tabaquismo, diagnósticos actuales, mudanza reciente a un barrio de menores ingresos, hospitalizaciones anteriores, medicamentos utilizados y la necesidad de una silla de ruedas u otro equipo médico) tenía una precisión del 68 % en todos los grupos raciales y étnicos.
Luego, validaron el modelo en un grupo seleccionado aleatoriamente de 2.820 miembros adultos de KPNC con 2 o más condiciones de salud crónicas que completaron una encuesta utilizada en un estudio observacional separado sobre las barreras sociales a la salud.
“Las agencias federales reconocen cada vez más que los resultados de salud están vinculados a las necesidades sociales de los pacientes”, afirmó el coautor James D. Ralston, MD, MPH, investigador principal del Instituto de Investigación de Salud de Kaiser Permanente en Washington. “Usar un modelo de predicción como este en nuestra gran población de pacientes puede ayudarnos a llegar de manera proactiva a muchos de los pacientes que tienen más probabilidades de beneficiarse de nuestra atención”.
El modelo predictivo, que ahora se utiliza en KPNC, está en camino de integrarse en los sistemas médicos de otras regiones de Kaiser Permanente.
Las investigaciones futuras, dijeron los autores, deberían centrarse en la mejor manera de implementar intervenciones una vez que se haya identificado que los pacientes necesitan apoyo social, así como en el impacto en los resultados de salud de las derivaciones a agencias comunitarias.
“Nuestro estudio demuestra que existe una amplia información a la que podemos acceder dentro de nuestro sistema de historiales médicos electrónicos que nos puede indicar qué personas pueden tener mayores riesgos sociales”, afirmó la coautora Elizabeth Bayliss, MD, MSPH, investigadora principal del Instituto de Investigación en Salud de Kaiser Permanente Colorado. “Comprender las posibles necesidades de los pacientes nos permitirá ofrecer servicios de apoyo comunitario a los adultos que más los necesitan”.
El estudio fue financiado por la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Atención Sanitaria.
Los coautores incluyen a Jodi McCloskey, MPH, Connie Uratsu, RN, MS, PHN, y Dilrini Ranatunga, MPH, de la División de Investigación, y Oleg Sofrygin, PhD, anteriormente de la División de Investigación.
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