Análisis de resultados en Salud & RWD

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Abril 2019
Análisis de resultados en Salud & RWD
Por
Dra. Darinka De Pascuali. Manager Medical Affairs. Azierta e Health Factory.

Los estudios de Real World Data (RWD) se han convertido en una herramienta necesaria para responder a las necesidades puntuales de salud, permitiendo conocer la efectividad y la seguridad de las intervenciones en un gran número de pacientes en un entorno de la práctica habitual a diferencia de los ensayos clínicos aleatorizados.


Las condiciones y resultados obtenidos no están controlados por las variables del diseño, sino por el contrario, todas las variables que rodean las circunstancias de un paciente con una condición clínica son parte fundamental del registro que se realiza y pueden convertirse posteriormente a un análisis ontológico para entender la evolución natural de la enfermedad. Por esta razón, el análisis de Real World Data es el mejor aliado para descifrar gran parte de las condiciones, que aún no nos permiten tener éxito para manejar adecuadamente la enfermedad y nos ofrece una herramienta para generar información de impacto a diferentes niveles de gestión.

Es por esto, porque los estudios de RWD son un complemento necesario a los resultados de los ensayos clínicos aleatorizados, los cuales nos aportan gran valor para demostrarnos la eficacia y la seguridad clínica de su uso en poblaciones humanas controladas.

La intención de este artículo, es ofrecer  desde nuestra perspectiva, la experiencia de muchos de los proyectos que llevamos actualmente y donde hemos ofrecido nuestra visión para gestionar eficientemente las mejoras en la práctica clínica y el consumo de recursos acorde a las exigencias de cada Comunidad Autónoma,  con impacto en clínicos, farmacéuticos, farmacólogos clínicos, sociedades científicas, agencias de evaluación de tecnologías, gestores hospitalarios de salud y representantes de la industria farmacéutica.

Antes de enfocar el impacto que entendemos como la correcta interpretación del análisis de RWD, es importante destacar el valor que supone contar con el entendimiento y la colaboración de los investigadores, los gestores sanitarios, y el equipo administrativo que resguarda los datos clínicos. Estas condiciones funcionan muy bien en la mayoría de los casos, pero en algunos centros, dada la excesiva burocracia para el manejo de los datos clínicos, se convierte en un obstáculo que retrasa las operaciones y los resultados esperados.

Los análisis de Real World Data incluyen varios tipos de intervención; en este artículo describiremos algunos de los que ponemos en práctica en nuestra empresa:

1. Estudios observacionales prospectivos de registro: en donde cada vez más,  deben involucrase el mayor número de pacientes con diversas patologías y que son atendidos en los servicios sanitarios,  recibiendo una intervención terapéutica determinada;   este tipo de registro permite  la comprensión de la historia natural de la enfermedad, las dificultades para llegar a un diagnóstico preciso,  la eficacia y la seguridad de la terapéutica,  el manejo de las comorbilidades, y la calidad de la atención clínica, por lo que puede generar un análisis de coste-efectividad que podría ser utilizado para valorar el impacto del gasto comprometido en el pago de la terapéutica, y de esa manera condicionar su precio, ajustado a los resultados reales en salud.

2. Encuestas validadas en salud: este tipo de registro permite certificar  el criterio de los  profesionales de la salud, con respecto a la toma de decisiones y actualización de algoritmos de difícil situación clínica, su contenido esta desarrollado en base a los retos reales que se enfrentan para decidir conductas terapéuticas en pacientes con condiciones clínicas difíciles o cuyas comorbilidades han complicado el manejo terapéutico, pareciera que la tendencia hacia la optimización de esta herramienta, es cada más interesante, por factores que influyen directamente sobre sus resultados y el impacto económico para resolver condiciones como:  el envejecimiento de la población, la asesoría genética y las comorbilidades comunes entre las diversas patologías. 

3. Registros electrónicos y revisión retrospectiva de historia clínica: aportan evidencia sobre la efectividad, la seguridad y la calidad de la atención médica en el mundo real que adicionalmente pueden extrapolar en tiempo real el costo de las intervenciones ocurridas durante el manejo de la enfermedad. 

4. Cuestionarios de datos de pacientes: conocidos también como Patient Report Outcome (PRO´s)  los cuales ofrecen información sobre la evolución periódica de la enfermedad y su tratamiento. Permiten aplicar datos reales con respecto al coste por producto, costes sanitarios, costes por estancia hospitalaria e incluso costes en relación a la necesidad de recursos extraordinarios para el manejo de la limitación funcional del paciente. Todos estos resultados, permiten incorporar a los gestores sanitarios, una visión amplia y detallada del impacto de la enfermedad en las Comunidades Autónomas,  generar respuestas que puedan extrapolar soluciones concretas para los grupos necesitados, e incluso dimensionar la estrategia de atención de los Centros de Atención Primaria y de Atención Hospitalaria, en las diversas Provincias.

Muchas alternativas digitales se están generando para colaborar con la comprensión de grandes volúmenes de datos clínicos: se reagrupan pacientes que comparten variables  clínicas comunes, lo que permite pensar en soluciones que puedan impactar favorablemente a un mayor número de pacientes,  se identifican variables que podían no ser tan visibles en el registro estructurado de la Historia Clínica, pero dada su representatividad, pasan a ser variables de importancia en la patología, se interpretan a través de Lenguaje Natural los datos que muchos clínicos han considerado pertinentes en su registro clínico diario de atención hospitalaria y que hasta la intervención digital, era un recurso costoso y de difícil acceso.

Desde Azierta e-Health Factory hemos incorporado metódicamente un equipo para garantizar la calidad de nuestros resultados en un proceso que consta de 3 pasos:

PASO 1 - Profesionales en Ciencia e IT para incorporar los Datos Clínicos según las especificaciones robóticas,

PASO 2 - Profesionales en IT para extraer la Data Electrónica y realizar la combinación ontológica de todas las variables encontradas,

PASO 3 - Profesionales Clínico-Científicos para interpretar los resultados y generar un Informe de Análisis de Resultados Científico Clínico, que cumpla con las expectativas de Profesionales de la Salud, Gestores Sanitarios de Salud, Sociedades Científicas e Industria Farmacéutica y sobretodo que refleje una Propuesta de Valor con recomendaciones para tomar decisiones y para mejorar la salud del sistema sanitario español, desde nuestro conocimiento e interpretación a la problemática de salud planteada. 

No basta con considerar que tenemos uno de los mejores sistemas sanitarios de Europa, tenemos que ser ágiles para entender las necesidades que se generan y considerar la voz de todos los que por responsabilidad y profesionalismo deben intervenir en la toma de decisiones.

Con respecto al paciente, debemos entender cómo interpreta su enfermedad de acuerdo con la información que tiene y ofrecerle información adecuada, real y veraz para que maneje sus expectativas de calidad de vida y acompañarlo en todo momento, a través de un sistema de salud que responda adecuadamente a sus necesidades. 


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