La ciencia de implementar prácticas basadas en la evidencia en salud conductual está bien establecida y goza de gran prestigio. Sin embargo, cuando la investigación proviene de una empresa del sector salud, suele interpretarse desde una perspectiva diferente. La gente quiere confiar en los datos de resultados. Además, saben lo fácil que es manipular la información cuando la conclusión beneficia a la empresa.
Esa preocupación no se limita a la industria. Todos tienen incentivos para publicar resultados positivos, ya sea para impulsar su carrera o para obtener el reconocimiento de sus colegas. La ciencia psicológica está plagada de ejemplos de datos falsificados y estudios retractados , por lo que no es realista pensar que el sesgo solo se aplica a la ciencia industrial. El escepticismo de la industria proviene de otro lugar. Cuando los intereses comerciales conviven con los científicos, se cuestiona el rigor. Existen ejemplos notorios de empresas que manipulan datos o incluso redactan estudios por encargo para mejorar sus resultados. Por lo tanto, la preocupación no es irracional.
En Two Chairs, publicamos recientemente un artículo revisado por pares en Frontiers in Health Services. Se evaluó la implementación a gran escala de la atención basada en mediciones (ABM) en una práctica de psicoterapia con apoyo tecnológico. El hallazgo principal fue una mejora relativa del 24 % en los resultados de los síntomas. En términos prácticos, esto se traduce en un aumento aproximado de cinco puntos porcentuales en la frecuencia de una mejora significativa de los síntomas entre el período previo y posterior a la implementación.
Si eres pagador o profesional de la salud, la pregunta correcta no es si esa cifra suena bien, sino si el método resiste un análisis riguroso.
Qué estudiamos y por qué la escala importa
No se trató de un estudio piloto pequeño ni de una cohorte seleccionada para presentar una visión idealizada. El estudio incluyó a 755 médicos y 18 721 pacientes. Analizamos los resultados utilizando las escalas PHQ-9 y GAD-7, medidas de rutina ya integradas en la atención médica. Se incluyó a todos los pacientes elegibles con una puntuación basal de 5 o superior. Si un paciente era prácticamente asintomático al inicio del estudio, no había margen de mejora significativo, por lo que esos casos fueron excluidos.
La salud conductual suele basarse en ensayos clínicos aleatorizados (ECA) rigurosamente controlados y asume que sus hallazgos se traducirán en la práctica clínica habitual. Los ECA son herramientas poderosas cuando son factibles. Si se puede controlar rigurosamente una intervención, se está en una mejor posición para extraer conclusiones causales.
Pero la práctica en el mundo real tiene su propio valor. En una gran organización de salud mental, existe diversidad de profesionales clínicos, diversidad de pacientes y todas las variables complejas que conlleva la atención diaria. Si se puede demostrar un impacto en ese entorno, los resultados tienen un peso real.
No realizamos un ensayo aleatorio. Teníamos que llevar a cabo una implementación real y las limitaciones de tiempo no nos permitieron aplicar estos cambios solo a una parte de nuestra población clínica, así que utilizamos los mejores métodos que teníamos a nuestra disposición cuando llegó el momento de evaluar los resultados: controlamos tantas explicaciones alternativas como pudimos.
La atención basada en la medición es una habilidad clínica.
Muchas organizaciones afirman practicar la atención basada en mediciones. A menudo, esto significa que han implementado una herramienta de medición. Pueden animar a los pacientes a completar escalas de síntomas y tal vez mostrar esas puntuaciones a los médicos. Pero eso no es lo mismo que practicar la atención basada en mediciones.
Simplemente implementar una medida no constituye una atención basada en la medición. La atención basada en la medición es una habilidad clínica. Requiere interpretar datos, discutirlos con el paciente, ajustar el tratamiento según sea necesario y luego reevaluar si esos cambios son relevantes.
El entrenamiento en habilidades clínicas es complejo. Es necesario comprender el punto de partida de los profesionales y las deficiencias en sus conocimientos y prácticas. Se requiere apoyo del liderazgo, tiempo dedicado a la capacitación, supervisión coordinada y mecanismos de refuerzo. Es fundamental abordar la resistencia natural. Si se les pide a los profesionales que realicen algo nuevo sin una justificación clara ni el respaldo de la organización, no lo adoptarán de forma permanente.
Y la sostenibilidad es fundamental. ¿Cómo se forma a los nuevos profesionales clínicos? ¿Cómo se evita la pérdida de calidad con el tiempo? La ciencia de la implementación considera estas cuestiones centrales, no secundarias.
Resistir la tentación de seleccionar solo lo que conviene
Existen muchas maneras de distorsionar la investigación de mercado. Una de las más comunes es seleccionar los datos que presentan la información más favorable.
Decidimos no hacerlo.
Se incluyó a todos los terapeutas que cumplían los requisitos. No se seleccionaron a los de mejor desempeño. No se crearon subgrupos. Aparte del umbral de gravedad inicial, no se realizó ningún recorte en el conjunto de datos.
Esa elección te obliga a enfrentarte a la complejidad del mundo real. En un diseño no aleatorio, debes preguntarte: ¿mejoraron los resultados porque cambiaron los terapeutas? ¿Porque cambiaron los pacientes? ¿Porque cambió algún otro factor?
Analizamos el desempeño de los terapeutas que contribuyeron con resultados positivos para los pacientes tanto en el período previo como posterior a la implementación. Aproximadamente el 95 % de estos terapeutas mostraron una mejoría en los resultados de los pacientes tras la implementación. Esto hace improbable que el efecto se deba a la sustitución de profesionales menos competentes por otros más competentes.
También realizamos ajustes estadísticos para tener en cuenta los cambios en la población de pacientes, incluyendo la gravedad de los síntomas y otros factores asociados con los resultados del tratamiento. Tras controlar estas variables, la mejoría se mantuvo.
Eso no lo convierte en un ensayo clínico aleatorizado. Pero sí le otorga credibilidad.
¿Qué cambió realmente en la atención médica?
Los resultados no mejoran por el simple hecho de impartir una capacitación. Mejoran porque cambia el comportamiento de los profesionales clínicos.
Analizamos los mecanismos junto con los resultados. En cualquier estudio de intervención, se necesita evidencia de que el factor que predijo el cambio realmente ocurrió. En un ensayo farmacológico, se confirma que los participantes tomaron el medicamento o se examina si la dosis del medicamento está relacionada con la magnitud del cambio.
En nuestro caso, analizamos las conversaciones sobre medidas de alianza terapéutica documentadas por los terapeutas durante las sesiones. Durante el período de implementación, estas conversaciones aumentaron. También observamos cambios significativos en la forma en que se utilizaban los datos de la alianza. Una vez que los clínicos recibieron capacitación sobre cómo interpretar y analizar adecuadamente las medidas de alianza, el uso de dichos datos aumentó progresivamente con el tiempo.
Ese patrón respalda lo que cabría esperar de una implementación genuina: los cambios de comportamiento preceden y acompañan a los cambios en los resultados.
La responsabilidad de la investigación en la industria editorial
Publicar resultados desde dentro de una organización comercial conlleva riesgos. Puede que no te guste lo que encuentres. Expones la variabilidad. Invitas al escrutinio.
Existen obligaciones básicas: revisión ética independiente, protección de la privacidad del paciente, anonimización de los datos y cumplimiento de las normas de investigación con sujetos humanos. Estas obligaciones son innegociables.
Pero la responsabilidad más profunda radica en la transparencia. Si una organización afirma brindar atención basada en la evidencia, pero no mide los resultados a gran escala, su afirmación es incompleta. Si mide los resultados, pero solo comparte los subconjuntos favorables, su credibilidad se ve mermada.
La investigación aplicada a la industria puede ser ciencia de verdad. Pero requiere disciplina: informes sobre toda la población estudiada, reconocimiento explícito de las limitaciones, ajuste estadístico para corregir sesgos, atención a los mecanismos y publicación revisada por pares.
Si el sector de la salud mental busca la confianza de las aseguradoras, el reembolso basado en el valor y la confianza pública, debemos ir más allá de considerar la medición como un mero ejercicio de imagen. La atención basada en la evidencia fracasa cuando su implementación es deficiente. Y la implementación deficiente es común porque es más fácil decirlo que llevarlo a cabo.
La verdadera cuestión no es si las organizaciones comerciales son capaces de realizar investigaciones rigurosas, sino si están dispuestas a someterse a los mismos estándares que exigen al mundo académico.
La credibilidad no es un eslogan. Se gana exponiendo claramente los métodos y permitiendo que la comunidad científica los evalúe. Eso es lo que exige la ciencia de la implementación, y lo que merecen los pacientes.
Nick Forand, doctor en filosofía, es el científico principal de investigación clínica en Two Chairs y primer autor de "El impacto de la atención basada en la medición a gran escala: examinando los efectos de la implementación en los resultados de los pacientes y los comportamientos de los proveedores", publicado en Frontiers in Health Services.
