Resiliencia del sistema de atención primaria en los distritos austriacos en los años 2006 y 2007. Los distritos de color verde tienen una resiliencia particularmente alta, lo que significa que asimilarán fácilmente las conmociones como la jubilación de los médicos. La resiliencia en los distritos de color rojo es baja. Crédito:© Lo Sardo et al., Centro de Ciencias de la Complejidad Viena
Los científicos del Complexity Science Hub Vienna (CSH) han desarrollado una prueba de esfuerzo para determinar la capacidad de recuperación de la atención médica regional en tiempo real. Utilizaron como base un modelo informático 1:1 del sistema austriaco de atención primaria de salud en forma de flujos de pacientes en las redes regionales de médicos. El modelo innovador proporciona respuestas concretas a las preguntas:¿Qué importancia tiene un determinado médico para el funcionamiento de la atención primaria en mi región? ¿Cuántas y qué jubilaciones de médicos puede absorber el sistema? ¿En qué momento ya no se puede garantizar la atención primaria de salud para todos en una región?
El artículo aparece en el último número de la revista. PNAS .
¿Qué tan seguro es el sistema de atención primaria de salud?
Generalmente, el número de médicos en relación con la población, la denominada densidad de médicos, se utiliza como indicador de la calidad de la atención de salud. Todavía, este indicador asume que todos los médicos son igualmente accesibles e igualmente importantes para todos los pacientes. "Demostramos que este no es el caso, "dice Peter Klimek de CSH y MedUni Vienna." Los médicos y sus pacientes forman redes. Con la misma densidad de médicos, estas redes pueden ser resistentes o propensas a colapsar, o algo intermedio "Dice Klimek.
Los investigadores de la complejidad utilizaron un conjunto de datos de investigación que incluía a todos los médicos austriacos y flujos de pacientes de 2006 a 2007 para crear la red. Los médicos residentes son los nodos, conectados entre sí por sus pacientes. "Nos sorprendió lo estrechamente conectadas y enfocadas regionalmente que están las redes de flujos de pacientes, ", dice Klimek. Los investigadores llamaron a esto" compartir con el paciente ".
Este punto se vuelve relevante tan pronto como cierra el consultorio del médico. Los datos muestran que más del 80 por ciento de todos los pacientes eligen médicos con los que han tenido contacto anteriormente para recibir atención médica adicional. Sabiendo que, los investigadores pueden calcular con gran precisión dónde acudirán los pacientes de un médico en particular después de la jubilación del médico.
La simulación hace que los flujos de pacientes sean visibles
Una simulación interactiva programada por Johannes Sorger (CSH) ilustra la dinámica de la red. En la simulación, las personas físicas fueron reemplazadas 1:1 por avatares anónimos. "Podemos hacer clic en los avatares de un solo médico y observar hacia dónde se dirigen sus pacientes, "explica Peter Klimek (ver enlace a continuación).
Un sistema de atención de la salud resistente se recuperará rápida y completamente de tales crisis. Sin embargo, la pérdida de demasiados médicos a la vez o de médicos particularmente importantes puede sobrecargar el sistema. "La simulación muestra el punto crítico en el que colapsa la capacidad del sistema para absorber pacientes adicionales o compensar la pérdida de médicos. "dice el primer autor Donald Ruggiero Lo Sardo (CSH, MedUni Viena). "Gracias a nuestro modelo, sabemos cuántos y qué médicos pueden eliminarse del sistema sin problemas, ", agrega." Podemos decir cuán resistente es el sistema de atención médica en una región determinada. Y podemos determinar qué tan relevante es cada avatar para la estabilidad de la red regional ".
Por ejemplo, médicos con un gran número de pacientes y una buena accesibilidad dentro de la red de médicos dan estabilidad al sistema. Doctores mal conectados por otra parte, probablemente debilitará el sistema.
Un modelo para muchas áreas
El modelo proporciona a las partes interesadas del sector de la salud una herramienta que permite probar con anticipación las decisiones (del personal) y sus efectos.
Los investigadores enfatizan que el nuevo método se puede extender a diversos escenarios, como el estallido de una epidemia o un desastre natural con muchas víctimas. "Con datos actualizados, podemos hacer afirmaciones válidas sobre la resiliencia de diferentes subsistemas en el cuidado de la salud, ", sostiene Klimek. Este conocimiento facilita la planificación y mejora la atención médica". Tan pronto como los responsables conocen a los médicos sistémicamente relevantes en una región, Pueden hacer que el sistema de atención de la salud sea más resistente, ya sea intentando retener a esos médicos o volviendo a ocupar adecuadamente sus puestos después de su licencia. "Concluye Klimek.