Aplicar la Teoría de la Complejidad A La Atención de la Salud No Es Complicado

Levante un bolígrafo de su escritorio, sujételo aproximadamente un pie por encima de la superficie plana y luego déjelo caer.

Plackit

Golpea la superficie, y a pesar del hecho de que la mecánica cuántica sugiere que hay una (muy) pequeña posibilidad de que salga volando por la puerta de la habitación, si tomas el bolígrafo una y otra vez y lo sueltas cada vez, sucede lo mismo.

Plackit…

Plackit…

Lo que usted ha creado y probado es un sistema simple. Todos los sistemas se componen de tres componentes básicos: una estructura, un proceso y una práctica.

La estructura de este sencillo sistema era su mano sosteniendo un bolígrafo. El proceso fue soltarlo ,y la práctica (resultado) fue el bolígrafo cayendo y golpeando el escritorio. ¿Qué caracteriza a un sistema sencillo? Tiene pocas partes, un proceso sencillo y una salida predecible.

Ahora, imagine la máquina que creó el bolígrafo, repleta de impresoras 3D, depósitos de fluidos, dobladoras de metal, etc. Las materias primas se colocan en un extremo, y por el otro sale la pluma. Este es un sistema complicado, en lugar de simple.

La estructura de la máquina son sus componentes. El proceso es cómo funciona, y el resultado es la producción de un bolígrafo que escribe (o cae en la superficie de su escritorio). A diferencia del ejemplo de la pluma y la mano, hay muchas partes móviles, y ni la estructura ni el proceso se caracterizarían como simples. Sin embargo, similar a un sistema simple, el proceso de la máquina conduce a una práctica o resultado relativamente predecible. Por esa razón, muchos sistemas simples y complicados se consideran “lineales”: si construye A y realiza el proceso B, el resultado C es prácticamente seguro.

Probablemente ninguno de nosotros pensaría que la prestación de atención médica es simple, pero tampoco es complicada, es compleja. Caemos en la trampa de pensar la prestación de atención como un proceso lineal: si construimos nuestros sistemas de prestación como A y utilizamos los procesos B, deberíamos obtener el resultado C de manera algo predecible.

Los médicos entienden las deficiencias del concepto de previsibilidad: la reacción idiosincrásica a los medicamentos o el desarrollo de cualquier número de resultados imprevistos relacionados con sus intervenciones. Por lo tanto, la biología humana es realmente compleja, pero es mucho menos compleja que el trabajo realizado por un sistema de atención de la salud. ¿Cuál es la diferencia? ¿Por qué luchamos para lograr nuestros objetivos en los resultados clínicos, la seguridad y el rendimiento financiero en estas instituciones llenas de personas brillantes y bien intencionadas?

La diferencia es que esas personas introducen factores sociales en los procesos y estructuras de la prestación de atención médica, junto con estados emocionales y niveles variables de competencia y rendimiento, todo lo cual puede tener un impacto increíblemente impredecible en los resultados. Esto se ve agravado por el intercambio ineficiente de información, y las decisiones que se toman, a veces, distantes de la acción.

Los expertos en teoría de la complejidad sugieren que cuando los sistemas son complejos y menos predecibles, deberíamos considerar alejarnos de estructuras jerárquicas a estructuras más heterárquicas, donde la información y las decisiones se comparten y se toman localmente. Heterárquico implica literalmente que los componentes están conectados sin una relación ” ascendente-descendente “entre ellos, y los sistemas más efectivos estructurados de esta manera se denominan “sistemas adaptativos complejos autoorganizados”.”

No conozco personalmente ningún otro “sistema” más complejo o menos predecible que la atención médica. Entonces why ¿por qué prestamos atención utilizando estructuras jerárquicas de arriba hacia abajo?

Las tecnologías digitales de última generación pueden recopilar datos clínicos en” tiempo real “y en” todo momento”, tanto en individuos como en poblaciones. Sin embargo, debemos ir más allá de estas herramientas para aprovechar el poder de los “sistemas adaptativos complejos” en el cuidado de la salud.

¿Qué diferencia entre un sistema que es simplemente complejo y uno que es”adaptativo”? El Dr. Melanie Mitchell, en su premiado libro “Complejidad”: Una Visita Guiada, “dice que idealmente se trata de sistemas” en los que grandes redes de componentes sin control central y reglas simples de operación dan lugar a un comportamiento colectivo complejo, un procesamiento de información sofisticado y una adaptación mediante el aprendizaje o la evolución.”El uso de la información local, compartida de manera eficiente y amplificada tácticamente, así como el aprendizaje continuo de esa información, es la clave.

Virginia McFerran, consultora de atención médica que fue Directora de Información de UCLA Health y colega asesora mía de AVIA, lo resume muy bien: “Los pacientes merecen tener más información sobre sí mismos en un contexto significativo, así como escenarios predictivos basados en esa información, en sus propias manos. Cuando lo logremos, seremos una comunidad más saludable y aceleraremos las actividades que mejoren la calidad de vida”.

La revolución digital nos proporciona herramientas para reestructurar la forma en que se presta la atención a las poblaciones y a los pacientes individuales, tecnologías que podemos poner en las manos (y en el cuerpo) de los pacientes que permiten una recopilación y un análisis de datos mucho mejores en “tiempo real”.”Sin embargo, todavía estamos atascados en las estructuras jerárquicas con las que hemos vivido durante más de cincuenta años, subiendo y bajando la cadena de mando para tomar decisiones sobre cómo se presta la atención en masa e individualmente.

Una vez discutí la posibilidad de aplicar algunos aspectos de la teoría de la complejidad a la prestación de atención médica a una sala llena de ejecutivos de atención médica, pero sugerí que la naturaleza (y el número) de trabajos como el suyo, en la parte superior de la jerarquía, podrían verse afectados significativamente.

Su respuesta?

Podrías haber oído caer un bolígrafo.