La aplicación de técnicas de minería de procesos sobre los registros clínicos electró- nicos de los centros permite obtener una idea de los procesos de cuidado y atención de los pacientes. La ventaja del algoritmo elegido (PALIA) es que entrega modelos que son fáciles de entender para expertos del área de la salud. Con esta información, los profesio- nales a cargo pueden tener una visión real del trabajo desarrollado en los centros y de los problemas que surgen, lo que les permite mejorar los protocolos en base a un mayor cono- cimiento de la situación actual. Aprovechar la disponibilidad de los datos para controlar y mejorar los procesos puede favorecer la entrega de un servicio de mejor calidad y ayudar a eliminar ineficiencias, además de permitir la verificación de desviaciones en los protoco- los. Un ejemplo concreto de esto último, es el incumplimiento de la norma que establece visitas con los tres estamentos de manera anual. Se observó que más de un 36 % de los pacientes se atendió solo con dos disciplinas durante el periodo y más de un 17 % solo con una. Entender cómo colaboran los profesionales y los efectos de las distintas formas en que se coordinan puede ser de gran utilidad para realizar una asignación de recursos acorde a las necesidades existentes. Se debe notar que para monitorear los procesos es necesario establecer métricas que estén alineadas con lo que se busca seguir y mejorar.
En particular, el uso declusteringsegún topología permitió manejar la variabilidad in- herente a los datos de salud para comprender mejor el proceso. PALIA permitió evidenciar la flexibilidad con que se lleva a cabo el cuidado de los pacientes y detectar aquellas carac- terísticas que diferencian unos comportamientos con otros. Por ejemplo, hay casos en que el Médico toma un rol más dominante, atiende y se autoasigna una cantidad importante de los controles (sobre el 60 %), con respecto a otros casos en que la Enfermera y el Nutricio- nista tienen mayor participación, teniendo las tres disciplinas un rol más protagónico en el tratamiento.
Al contrastar la evolución clínica con los patrones identificados, se encuentran diversas relaciones. Algunas comparaciones presentaron diferencias estadísticamente significativas, lo que implica una asociación entre el patrón en cuestión y la evolución de los pacientes.
Mientras que otros tratamientos presentaron un valor-p mayor al realizar la comparación. Por lo tanto, se puede decir que el grado en que explican evolución del paciente es muy bajo. Específicamente, el patrón Solitario tiene una proporción mayor, estadísticamente significativa, de pacientes compensados respecto a la población total en el mismo segmen- to de evolución. En otras palabras, los pacientes que están compensados son atendidos en su mayoría por un solo especialista (que puede ser Médico o Enfermera), y este tipo de atención es suficiente para que se mantengan estables, dado el estado de su enfermedad. El tratamiento con patrón Participativo se asocia positivamete con los pacientes que mejoran en su evolución. Presenta la mayor proporción de pacientes que mejora, considerando los demás patrones, y también se relaciona con una menor proporción de pacientes que evo- lucionan manteniéndose altamente descompensados. Si se relaja el nivel de significancia a 10 %, ambas características son estadísticamente significativas. Los patrones Centrado jerárquico y Líder autorreferenciado están relacionados con mayores proporciones de pa- cientes altamente descompensados. Pueden verse como tratamientos que no están logrando reducir la cantidad de pacientes descompensados en la medida deseada. En el caso del pa- trón de Líder autorreferenciado, esta diferencia es estadísticamente significativa. Por otro lado, los patrones Compartido y Centrado equitativo no presentan ninguna diferencia es- tadísticamente significativa respecto de la población. Por lo tanto, se concluye que estos tipos de tratamientos no permiten explicar la evolución de los pacientes diabéticos. Por último, el patrón de Líder tácito presenta una menor propoción de pacientes compensados con respecto a la población estudiada (con un valor-p de 7 %). Se puede inferir que este tipo de tratamiento no se enfoca en los pacientes compensados, sino que en aquellos que han presentado algún tipo de descompensación.
En relación a la colaboración multidisciplinaria, se observa que en los patrones en que intervienen las tres disciplinas, la principal diferencia entre el patrón Participativo, que favorece la evolución positiva de los pacientes, y los patrones Centrado jerárquico y Líder autorreferenciado, que se asocian con mayor porcentaje de pacientes altamente descompensados, es la distribución de participaciones de las distintas disciplinas. Para el patrón Participativo es más equitativa y las interacciones entre disciplinas distintas son más
fuertes y están más integradas. Las formas de trabajo que son más participativas funcionan mejor que aquellas en las que hay un líder que tiene un control alto sobre el tratamiento. Por otro lado, la asociación entre tratamientos controlados mayormente por el Médico (Líder autorreferenciado) y un aumento de la HbA1c, en contraste con el tratamiento Solitario y su asociación con pacientes compensados, llama la atención. Se puede pensar que para aquellos pacientes que están bien controlados basta un especialista que monitoree su estado, mientras que para aquellos que están más graves, resulta beneficiosa la intervención de múltiples disciplinas.
Este estudio presenta resultados empíricos preliminares en la relación a la composi- ción y organización de los equipos con la respuesta que tienen los pacientes al tratamiento de DMT2. Las relaciones encontradas entre los patrones y la evolución de los pacientes no necesariamente constituyen evidencia de una relación causal. Una relación en el sentido contrario también puede ser posible. Ciertos factores externos y características individuales de los pacientes pueden afectar las comparaciones. Por ejemplo, el estilo de vida, obedien- cia de las indicaciones clínicas, cantidad de ejercicio o hábitos de alimentación son factores que pueden influir en la evolución de la diabetes.
11.1. Limitaciones
La principal limitación del método propuesto, es que el procedimiento de análisis y la información utilizada estarán determinados por la disponibilidad y calidad de los datos recolectados por los sistemas de información. Mientras que el profesional experto en el dominio es quien permite guiar los objetivos del análisis, la disposición de los datos es la que condiciona los pasos a seguir para abordar dichos objetivos. Por lo tanto, puede haber ciertos pasos desarrollados aquí, que al extenderlos a otros casos requieran adaptaciones. Otra limitación es que la multidisciplinariedad se midió solamente a nivel del equipo car- diovascular y no se incluyó a otro tipos de profesionales. Además, se analizaron los datos solo a nivel de estamento, independiente del profesional que ejecuta la atención. Incluir la individualización de los profesionales podría dar una visión complementaria.
Por otra parte, el caso de estudio está basado en datos registradosos desde 2012 y los resultados podrían no ser representativos de la actualidad. Las visitas médicas incluidas en este estudio son visitas programadas que se marcaron explícitamente como control cardio- vascular en los sistemas de información. Aunque los otros tipos de visitas fueron exluidas de este estudio, no se puede asegurar que los profesionales hayan registrado como un con- trol las consultas clínicas que no estaban previamente agendadas por un pacientes y que se aprovecharon para controlarlo. La recepción de datos incompletos e inconsistentes fue uno de los principales problemas enfrentados. Una comparación de la colaboración entre los distintos centros podría haber sido relevate también. Sin embargo, la proporción de pa- cientes en la muestra habría sido muy pequeña para generar resultados estadísticamente significativos. Más adelante podría ser útil ejecutar nuevamente estos análisis utilizando una muestra más grande. Finalmente, se recomienda para futuros estudios incluir la severi- dad y la comorbilidad como variables que permitan medir la evolución del paciente a través del cambio de estos índices en el tiempo, más que como un filtro.