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Científicos de la Universidad de Chile trabajaron en investigación que predice qué pacientes faltarán a sus citas médicas

La validación de los resultados de este proyecto se realizó mediante un diseño experimental que consistió de dos partes. Durante la primera muestra, se analizaron 18 mil citas médicas y mediante varias máquinas predictoras, creadas para la ocasión, se seleccionaron a aquellos pacientes que tenían muchas posibilidades de no asistir, para así implementar la estrategia de recordar la cita médica mediante tres métodos: llamada telefónica, mensaje de WhatsApp y mensaje de texto.
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Un grupo de investigadores del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, mediante un proyecto Fondef, encontró la mejor forma de disminuir las inasistencias a consultas médicas.

La validación de los resultados de este proyecto se realizó mediante un diseño experimental que consistió de dos partes. Durante la primera muestra, se analizaron 18 mil citas médicas y mediante varias máquinas predictoras, creadas para la ocasión, se seleccionaron a aquellos pacientes que tenían muchas posibilidades de no asistir, para así implementar la estrategia de recordar la cita médica mediante tres métodos: llamada telefónica, mensaje de WhatsApp y mensaje de texto.

“Llamábamos y recordábamos la cita. No se llamaba a todo el mundo, sino que se usaban los casos que nuestro predictor arrojaba como más probables que no viniesen. Haciendo eso, pudimos reducir en casi 8 puntos porcentuales el ausentismo (reduciendo de 20,3% a 12,5%). Mientras que con mensajes de texto y Whatsapp logramos una menor reducción, alrededor del 5,4 puntos porcentuales”, explicó el doctor en Matemáticas Aplicadas y director del CMM, Héctor Ramírez.

Esta investigación puso a prueba este método durante tres meses en tres recintos hospitalarios: el Hospital Pediátrico Luis Calvo Mackenna; el Hospital Regional de Talca y el Centro de Referencia en Salud Cordillera Oriente, ubicado en Peñalolén.

La doctora en Matemática Aplicada y directora de este proyecto, Jocelyn Dunstan, indicó que se eligieron esos tres hospitales por tres objetivos distintos. “En el Calvo Mackenna teníamos un trabajo de antes y nos permitió estudiar las complejidades de atención pediátrica, el hospital CRS Cordillera nos permitió tener una población en Santiago, pero adulta, y el hospital regional de Talca nos permitió salirnos de Santiago, pero además con una alta población rural”.

Para el director del Hospital de Niños Dr. Luis Calvo Mackenna, Michel Royer, la existencia de usuarios que no se presentan, es uno de los desafíos relevantes para todo establecimiento de salud con atención ambulatoria, ya que lo que se busca es que no se pierdan posibilidades de atención, para así asegurar un mayor acceso y oportunidades para la población.

“En nuestra experiencia con el proyecto, el poder contar con herramientas para analizar factores de no asistencia, así como disponer de la demostración de esfuerzos y resultados, nos ha impulsado no solo a disminuir la inasistencia de los usuarios, sino que también a relevar el tema dentro de la institución y repensar en la necesidad humana de tomar contacto y empatizar con el otro”, sentenció.

En la segunda fase de este diseño experimental, se entrevistó vía telefónica a aquellos pacientes que no asistieron a la cita a pesar de que habían sido avisados, y además, se entrevistó a un 10% de personas (elegidos aleatoriamente) que sí asistieron a la cita médica para así poder ver patrones de datos.

“En el caso de los que se presentaban, les preguntábamos si les había facilitado el hecho de que se les recordará la cita, también se les preguntaba por la estrategia usada y el horario más adecuado para comunicarse con ellos. Al grupo que no se presentaba, además de estas preguntas, se les consultaba por las razones que no pudieron asistir y qué estrategia les acomodaba más para poder ayudarlos”, detalló la doctora en Educación e investigadora del Laboratorio de Educación del CMM, Helena Montenegro.

En este estudio se identificaron cuatro grandes motivos relacionados con la ausencia de los pacientes a las citas médicas. Primero, “motivos de responsabilidad individual” (32,7%), en los que se repetía olvidar la cita médica o conflictos personales. Segundo, “motivos de salud que les impedía asistir a la cita médica” (36,4%), donde no asistían por contagio Covif-19 o por estar hospitalizados el mismo día que les habían asignado la hora médica. Tercero, “motivos relacionados con compromisos laborales de los pacientes” (16,4%), que aluden al no poder asistir por no autorización en el trabajo. Cuarto, y último: “motivos relacionados con el centro asistencial” (14,5%), es decir, citas médicas suspendidas por el mismo hospital o que no fueron informadas oportunamente al paciente.

Por ello, fueron consultados sobre la forma más indicada para recordarles sus citas. “El 60% prefirió la llamada telefónica por sobre el WhatsApp o el mensaje de texto porque sentían que estos dos últimos eran impersonales y pensaban que eran automatizados. En cambio en la llamada telefónica sentían un compromiso de parte de la institución”, agregó Montenegro.

¿Cuándo faltan más? Helena Montenegro señaló que “el mayor porcentaje de inasistencia en el grupo entrevistado se daba los días lunes y martes, especialmente en la mañana, de 8:00 a 11:00 horas. Esto se da porque si alguien se enfermaba en fin de semana y la cita era a primera hora, había poco tiempo para organizarse o gestionar quién se quedaba con los niños. En cambio, había mayor asistencia los días jueves y viernes, porque si surge un inconveniente durante el transcurso de la semana, se puede reorganizar con tiempo”.

Este proyecto terminó con la creación de una plataforma informática que ha quedado a disposición de estos tres hospitales. A futuro, los investigadores plantean que sería importante que esto se use en más hospitales. “Para eso queremos tener una segunda parte donde queremos seguir comparando otras técnicas, porque desde que hicimos el proyecto hasta ahora han surgido nuevas formas de recordar citas médicas, como los mensajes de WhatsApp con inteligencia artificial y sería interesante probar si eso es mejor o peor que llamadas telefónicas”, cerró el director del centro, Héctor Ramírez.

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