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?

• mHealth
• Evaluación de mHealth
• mHealh Assessment
• Pablo Gascón
• Activación Paciente

El modelo COMBI (Communications for Behavioural Impact) propuesto por la OMS es una herramienta útil, que tiene el fin de ayudar a diseñar e implementar la comunicación social para mantener resultados conductuales asociados a la prevención y control de las enfermedades transmisibles en un brote. El brote entendido como un incremento en el número de casos de una enfermedad que excede al número esperado.

Se contemplan como acciones relevantes vinculadas de COMBI: planificación, ejecución y monitorización. Estas acciones se articulan conceptualmente en:

¿Qué sabemos sobre los modelos explicativos para la modificación del comportamiento como herramienta en intervenciones psicosociales? A continuación revisaremos a grandes rasgos, una perspectiva de contenido y uso.

Existen diferentes aproximaciones teóricas para abordar el cambio de comportamiento o conducta, además pueden tener un enfoque individual o grupal; y finalmente son aplicables tanto en entornos privados (The psychology of change in organizations), como públicos (Behaviour Change in Public Health: Evidence and Implications).

El marco general para comprender las diferentes visiones pasa por definir dos polos dentro de la teoría “Social Cognitiva” uno es individual y biopsicológico; y el otro es social-ambiental.

Existeixen previsions sobre l'increment de la despesa sanitària i sociosanitari que estimen que a l'any 2050 arribarà al 9% del Producte Interior Brut de la Unió Europea. La càrrega econòmica del sistema es deu en part a l'augment de l'esperança de vida i també per l'augment dels recursos associats al diagnòstic i tractament de la malaltia. Així les coses, es plantegen mesures de racionalització de la despesa entre les que poden destacar les associades a l'eHealth; i de forma més àmplia, a la salut digital en el seu conjunt.

Exemple de la importància que està prenent la salut digital, és el fet que la HIMSS ha proposat premis de 100.000 dòlars relacionats amb el desenvolupament d'idees en el camp del Big Data, un dels seus àmbits estrella que comprèn tant el sector dels medical device, les biotech i el life science en la seva concepció més àmplia.

Però què és en realitat el Big Data? Es defineix com un elevat volum de dades estructurades, o no, que no es poden processar amb mètodes convencionals. Aquesta és una definició molt genèrica que dóna idea de l'amplitud de camps que abasta i la complexitat de la seva transformació en coneixement.

Els camps d'aplicació de l'Big Data en salut són amplis i poden englobar des de la presa de decisions en la gestió sanitària (econòmica i clínica), la bioinformàtica (genòmica i proteòmica), la gestió de pacients crònics o fins a la salut pública en els seus diferents branques: promoció de la salut, epidemiologia, etc.

Exemple d'aquest últim, és el model d'anàlisi i previsió de l'evolució de les malalties infeccioses com el recent cas del virus de l'Ebola, on es van processar dades de google, twiter i facebook per tal d'interpretar l'evolució de la infecció.

S'haurà de seguir de prop l'evolució de la salut digital, si es vol comprendre el futur del sector sanitari. I sobretot, prendre decisions en aquest àmbit, argumentades en gestió basada en l'evidència; i no en opinions infundades.

Data 14-5-2017  Autor: Pau Gascón