Sistemas de apoyo a la decisión clínica: diseño y eficacia

Un sistema de apoyo a la decisión clínica (SADC) es un software que compara las características de un paciente individual con una base de conocimientos informatizada y presenta evaluaciones o recomendaciones específicas para el paciente a un clínico, miembro del personal o al propio paciente. Este tema aborda cómo se diseñan dichos sistemas, cómo se integran en el flujo de trabajo clínico y qué indica la evidencia sobre si modifican la práctica y los resultados.

Definition

Un sistema de apoyo a la decisión clínica es un sistema de conocimiento activo que utiliza dos o más elementos de datos del paciente para generar consejos específicos para cada caso, que típicamente comprende una base de conocimientos, un motor de inferencia o razonamiento, y un mecanismo para comunicarse con el usuario dentro del flujo de trabajo clínico.

Scope

La entrada aborda la arquitectura y las características de diseño del apoyo a la decisión (base de conocimientos, mecanismo de inferencia, interfaz de comunicación), la distinción entre sistemas basados en el conocimiento y no basados en el conocimiento, intervenciones comunes como alertas, recordatorios, conjuntos de órdenes y botones de información (infobuttons), y los problemas recurrentes de la fatiga de alertas y la adaptación al flujo de trabajo. Resume la evidencia de ensayos controlados sobre la eficacia y las características de diseño asociadas con el éxito, enmarcado como un tema metodológico más que como una guía clínica.

Key concepts

• Base de conocimientos y motor de inferencia
• Sistemas basados en el conocimiento vs. no basados en el conocimiento
• Alertas, recordatorios y conjuntos de órdenes
• Botones de información (infobuttons) y recuperación sensible al contexto
• Fatiga de alertas y tasas de anulación
• Integración en el flujo de trabajo y los cinco derechos del SADC
• Interoperabilidad basada en estándares (SMART on FHIR, CDS Hooks)
• Cinco derechos del apoyo a la decisión clínica

Mechanisms

La mayoría de los sistemas de apoyo a la decisión acoplan una base de conocimientos curada a un mecanismo de inferencia que evalúa los datos del paciente frente a reglas o modelos codificados, y luego entrega la salida a través de la interfaz de usuario, idealmente de forma automática y dentro del flujo de trabajo existente en lugar de requerir una consulta separada. Las revisiones sistemáticas identificaron un pequeño conjunto de características que predicen fuertemente el éxito: la provisión automática de apoyo a la decisión como parte del flujo de trabajo del clínico, la provisión en el momento y lugar de la toma de decisiones, recomendaciones accionables y la generación basada en computadora (Kawamoto, 2005). Estándares como SMART on FHIR permiten que las aplicaciones de apoyo a la decisión se escriban una vez y se ejecuten en diversas plataformas de expedientes médicos electrónicos (Mandel, 2016).

Clinical relevance

Los sistemas de apoyo a la decisión determinan muchas de las indicaciones, advertencias y órdenes predeterminadas que encuentran los clínicos, por lo que su diseño afecta directamente cómo el conocimiento llega a la cabecera del paciente y cuánto 'ruido' interruptivo enfrentan los clínicos. Esta entrada describe cómo se diseñan y evalúan dichos sistemas; no proporciona umbrales diagnósticos ni instrucciones de tratamiento para ningún paciente.

Evidence & guidelines

Una extensa revisión sistemática encontró que el apoyo a la decisión informatizado mejoró el rendimiento del profesional en la mayoría de los ensayos evaluados, mientras que la evidencia de beneficio para los resultados de los pacientes fue más escasa y menos consistente (Garg, 2005). Una revisión complementaria mostró que si un sistema mejora la práctica se explica en gran medida por las características de diseño más que por el dominio clínico, siendo decisiva la entrega automática, dentro del flujo de trabajo y en el punto de atención (Kawamoto, 2005). Síntesis prácticas como los 'Diez Mandamientos' tradujeron estos hallazgos en heurísticas de diseño (Bates, 2003).

History

El apoyo a la decisión clínica surgió de los sistemas expertos basados en reglas de la década de 1970 y se incorporó a la atención rutinaria a través de la entrada de órdenes médicas informatizadas y los expedientes médicos electrónicos a partir de la década de 1990. Las revisiones sistemáticas de mediados de la década de 2000 replantearon la pregunta de '¿funciona el SADC?' a '¿qué características de diseño hacen que el SADC funcione?', y la década de 2010 añadió plataformas de aplicaciones interoperables y basadas en estándares que desvincularon la lógica de decisión de los sistemas de proveedores específicos.

Debates

¿Cómo se puede reducir la fatiga de alertas sin perder valor de seguridad?

Las alertas interruptivas se anulan con frecuencia, lo que aumenta el riesgo de que se ignoren advertencias importantes; los diseñadores debaten cómo ajustar la especificidad, la estratificación y el momento para que las alertas de alto valor sigan siendo relevantes mientras que las de bajo valor se suprimen.

¿Por qué el apoyo a la decisión mejora las medidas de proceso de forma más fiable que los resultados de los pacientes?

Los ensayos muestran de forma más consistente cambios en el comportamiento del clínico que en los resultados clínicos, lo que impulsa la discusión sobre estudios de resultados con poca potencia estadística, vínculos débiles entre los procesos y resultados objetivo, y la calidad de la implementación.

Key figures

• David W. Bates
• Kensaku Kawamoto
• R. Brian Haynes
• Joshua C. Mandel

Seminal works

• garg-2005
• kawamoto-2005
• bates-2003

Frequently asked questions

¿Cuáles son los componentes de un sistema de apoyo a la decisión clínica?

Clásicamente, una base de conocimientos (el conocimiento clínico codificado), un motor de inferencia o razonamiento que aplica ese conocimiento a los datos del paciente, y una interfaz de comunicación que entrega el resultado al usuario dentro de su flujo de trabajo.

¿Qué características de diseño hacen que el apoyo a la decisión sea eficaz?

Las revisiones señalan la provisión automática de apoyo dentro del flujo de trabajo, la entrega en el momento y lugar de la toma de decisiones, las recomendaciones accionables y la generación basada en computadora como las características más asociadas con la mejora de la práctica.