Explorando fórmulas de activación del paciente mediante salud digital

Aumentar la activación y la auto-eficacia de los pacientes es un objetivo perseguido por muchas interveciones de salud, en especial sobre pacientes crónicos. Pero hay problemas en dar con una fórmula efectiva de como conseguirlo.

Existen muchas experiencias en las que los pacientes comparten información sobre las patologías que sufren. El ecosistema digital ofrece un sinfín de oportunidades para los pacientes; tanto a nivel de páginas web, como de grupos de chat o apps. Estas herramientas digitales, en muchos casos, permiten acercarse al objetivo de mejorar el conocimiento de la enfermedad.Pero, ¿como medir los resultados?

En este sentido un reciente ensayo clínico  valoraba una Web en términos de mejora en la autoeficacia y competencia de los pacientes con cáncer colorectal: El DIPEX (Database of Individual Patient’s Experiences) alemán. Para comprobar la validez del instrumento se realizó un estudio, valorando la autoeficacia i competencia de los pacientes como outcomes. Para el diseño del ensayo se utilizaron dos grupos, intervención y control, y las medidas fueron repetidas. El grupo control se mantuvo en lista de espera, y al de intervención se le dio acceso inmediato a un módulo de contenidos sobre el cáncer colorectal. La asignación a ambos grupos fue aleatoria, y los outcomes se midieron en el base line -antes de aleatorizar-, a las dos semanas, y por último a las seis semanas del inicio.

A nivel de resultados no se obtuvieron diferencias entre ambos grupos, ni a las dos ni y las seis semanas.Estos resultados tanto se pueden deber al contenido y diseño de la web, como al uso que se le dio. El estudio no describe con detalle estos elementos que son importantes.

Otros estudios, como un meta-análisis sobre salud mental, sí que han establecido las bondades de algunas estrategias eficaces en intervenciones digitales, como la personalización de la información, los mensajes de apoyo, el aprendizaje mediante casos o la gamificación. Son estrategias, en general, que ya habían probado su eficacia en formato presencial. Otra revisión sistemática sobre la influencia en el comportamiento que se puede conseguir mediante las apps de salud, apoya esta línea de razonamiento, enfatizando de nuevo la importancia de la información personalizada y la definición de una cierta cadencia de retroalimentación, por parte de un profesional, con el paciente.

Por otra parte, las características de la muestra, que no ha sido descrita en términos sociodemográficos (nivel de estudios, etc.), también pueden haber influido en el resultado obtenido. Cabe considerar que se han reportado sesgos en las muestras en intervenciones de mhealth en diabetes. Por tanto, se debe ser cauteloso en términos de establecer la validez externa de la investigación reseñada.

Por último de cara a investigaciones ulteriores, sería interesante establecer un mayor rango de outcomes que incluyeran además de autoeficacia y competencia. Por ejemplo, aspectos motivacionales asociados al paciente. De este modo, se mejoraría la valoración del efecto de la intervención. Sería conveniente, también, definir unos criterios de inclusión detallados (p.e. sociodemográficos, nivel de educación o estadio de la enfermedad) más allá del haber tenido diagnóstico de cáncer colorectal durante los últimos 3 años o de tener actualmente metastatización o recaída. 

Fecha: 26-10-2017  Autor: Pablo Gascón