Los números cuentan una historia: cómo utilizar los datos para lograr la equidad en salud
Por qué es importante
Fuente: Grupo fotográfico Rush
¿Por qué abordamos explícitamente el problema de la equidad en salud en el Rush University Medical Center? Porque, como muchos centros médicos académicos, atendemos a personas en una parte de nuestra ciudad que no tienen un gran acceso a la atención. A menudo luchan contra el alto desempleo, la escasez de empleo, la pobreza y otros determinantes sociales de la salud que contribuyen a los riesgos para la salud y a los malos resultados. Luego, al otro lado de la ciudad, la gente tiene empleo, tiene acceso regular a la atención médica y, en general, tiene una mejor calidad de vida con una esperanza de vida más larga.
Esto no es teórico ni anecdótico. Miramos nuestros propios datos. Observamos nuestros propios vecindarios. Miramos nuestros propios costos. La gente suele sorprenderse de las sorprendentes desigualdades que identificamos.
Por ejemplo, esto es lo que aprendimos cuando trazamos un mapa de la esperanza de vida por vecindario en West Side Chicago:
Fuente: Evaluación de las necesidades de salud de la comunidad Rush de 2016
Cuando vimos disparidades dramáticas en morbilidad, mortalidad y esperanza de vida a kilómetros de distancia unos de otros, e identificamos crisis de salud en curso en los vecindarios que nos rodeaban, supimos que teníamos que actuar.
Encontrar estas diferencias no fue casualidad. Hicimos un esfuerzo consciente para analizar los datos en busca de posibles disparidades, lo que requirió aprender a mirar los datos de diferentes maneras.
Por ejemplo, vimos tasas similares de diabetes entre diferentes poblaciones. Entonces, ¿dónde está la disparidad? Cuando se compara quién tiene diabetes controlada y quién no, quién tiene una afección más grave o quién tiene acceso a la insulina, las disparidades se vuelven más evidentes. Es posible que estemos encontrando una incidencia similar de diabetes, pero ciertos vecindarios tienen tasas mucho más altas de mal control y enfermedades comórbidas. Los datos, cuando los abres y los miras más de cerca, te muestran dónde debes concentrarte. Los datos nos llevaron a la comunidad.
Ver el panorama general
Cuando miramos más de cerca, los datos proporcionan una narrativa sobre cómo factores como la educación deficiente y los vecindarios inseguros influyen en la salud de las poblaciones que viven allí. Nuestros trabajadores de salud comunitarios, que están allí todos los días viviéndolo y respirándolo, validan la historia y ayudan a aportar matices. Con su ayuda y con nuestros pacientes, ahora estamos hablando de cómo podemos mejorar la salud dentro y fuera del consultorio médico. Estamos abordando factores que podemos controlar con una pastilla y aquellos que no.
Por ejemplo, examinar a nuestros pacientes de atención primaria para determinar los determinantes sociales de la salud nos está ayudando a comprender mejor la vida de nuestros pacientes. Comenzamos preguntando si tienen comida, un lugar donde quedarse todos los días, quién en su familia ayuda con su cuidado, etc. Hubo un paciente que al principio se mostró reacio a responder estas preguntas personales. Sin embargo, al final de la proyección, reveló que no tenía un sueldo fijo. Estaba viviendo con una amiga y no sabía adónde ir después. Esto explicaba por qué no había estado tomando sus medicamentos. Salió de la habitación llorando, no por la situación, sino porque finalmente pudo compartir lo que estaba pasando con alguien que estaba interesado en ayudar y tenía los recursos para hacerlo.
La clave es que usted debe estar preparado para actuar según las respuestas que la gente le dé cuando busque los determinantes sociales de la salud. Somos afortunados porque nos hemos asociado con una organización conocida como NowPow . Proporcionan un conjunto seleccionado de recursos que están disponibles cerca del hogar del paciente. Cuando alguien dice que necesita ayuda con la inseguridad alimentaria, por ejemplo, colocamos una derivación directa que notifica a la organización comunitaria que tenemos un paciente que la necesita y conectamos a la persona con asistencia alimentaria. Luego recibimos comentarios que confirman que se atendieron sus necesidades.
No es necesario que sea un médico quien haga las preguntas de detección o haga todas las derivaciones. Varios miembros de nuestros equipos clínicos, incluidos estudiantes de medicina y trabajadores de salud comunitarios, pueden evaluar a los pacientes y conectarlos con recursos. No todo el mundo conoce todos los recursos disponibles, por lo que ha sido fantástico trabajar con una organización dedicada a ponerlos al alcance de la gente.
Cómo empezar a utilizar datos
Una de las formas más sencillas de empezar a utilizar sus datos para promover su trabajo de equidad en salud es tomar una condición clínica y una población única y pequeña en función de los datos que tenga disponibles. Luego, busca patrones.
Analizamos nuestros datos sobre los factores de riesgo cardiovascular. Encontramos grandes disparidades, no solo en cuanto a la prevalencia de la enfermedad, sino también en nuestro desempeño en las métricas de calidad.
Un corte de los datos nos mostró que no estábamos manejando bien los factores de riesgo cardiovascular en los hombres. Hubo tasas similares de puntuaciones elevadas de riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD) y falta de documentación de los factores de riesgo, incluido no controlar el colesterol o información sobre su estado de tabaquismo. Pero cuando miramos más de cerca, encontramos significativamente más hombres en comunidades negras y marrones que no tenían su diabetes o presión arterial bajo control.
Una vez que determine dónde centrar su atención, creará un equipo que respalde ese flujo de trabajo clínico para abordar una o dos de las métricas relevantes. También trabajarán juntos para descubrir las barreras estructurales a la buena salud de esta población. Un solo médico puede interactuar con un paciente repetidamente, pero si no hacemos nada con respecto a los determinantes sociales de la salud que se interponen en el camino, en realidad no estamos resolviendo nada.
Comprender y utilizar los datos debería ser el núcleo del trabajo sobre equidad en salud. No se puede abordar un problema si no se sabe que está ahí y no se puede evaluar su impacto si no se mide.
Enfrentando el racismo
Uno de nuestros mayores desafíos es pedirle a la gente que reconozca que la equidad es un problema sin personalizarlo. Todos estamos orgullosos de dónde trabajamos y de lo que hacemos, por lo que es difícil admitir que hay racismo en la estructura de nuestra organización, pero está ahí y debemos abordarlo.
Hemos aprendido de otras personas que forman parte de la iniciativa Pursuing Equity de IHI sobre el valor de abordar el racismo de frente para mejorar la cultura organizacional. Seguir su ejemplo nos ayudó a llevar debates sobre equidad en salud a nuestros altos directivos. Ahora está incorporado a nuestro plan estratégico.
El problema del racismo estructural evolucionó a lo largo de muchos años, por lo que no se solucionará rápidamente, pero estamos decididos a hacer algo al respecto todos los días. Y esto incluye a los analistas de datos que trabajan con nuestro equipo de Pursuing Equity. Saben que su trabajo tiene el potencial de cambiar vidas. No se trata solo de datos financieros, datos de rendimiento o datos que enviamos para cumplir con los requisitos regulatorios: son datos para la acción.
Michael Hanak, MD, FAAFP, es director asociado de información médica en el Rush University Medical Center. Rush University Medical Center es una de las ocho organizaciones de atención médica que participan en la iniciativa Pursuing Equity, liderada por IHI.
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