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ENSAYO CONTROLADO SOBRE LA SUPERVISION DE LA POBLACION DIABETICA MEDIANTE EL EMPLEO DE UNA HERRAMIENTA INFORMATICA (“POPMAN”)
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ENSAYO CONTROLADO SOBRE LA SUPERVISION DE LA POBLACION DIABETICA MEDIANTE EL EMPLEO DE UNA HERRAMIENTA INFORMATICA (“POPMAN”)

(especial para SIIC © Derechos reservados)
La supervisión mediante métodos informáticos representa un abordaje novedoso para incrementar el compromiso de los pacientes con el sistema médico.
Autor:
Richard W Grant
Columnista Experto de SIIC

Institución:
General Medicine Unit, Massachusetts General Hospital, and Harvard Medical School


Artículos publicados por Richard W Grant
Coautores
Henry C. Chueh* James B. Meigs** 
Laboratory of Comuter Science, Massachusetts General Hospital, and Harvard Medical School*
General Medicine Unit, Massachusetts General Hospital, and Harvard Medical School**
Recepción del artículo
18 de Julio, 2005
Aprobación
20 de Julio, 2005
Primera edición
23 de Febrero, 2007
Segunda edición, ampliada y corregida
7 de Junio, 2021

Resumen
Las estrategias a escala poblacional para la organización y la prestación de asistencia en salud pueden mejorar el tratamiento de la diabetes. Creamos registros de pacientes diabéticos (n = 3 079) para cuatro clínicas de atención primaria en un único centro de salud universitario. En la clínica donde se practicó la intervención (n = 898), una enfermera profesional empleó un novedoso programa de computación (“PopMan”) para la identificación semanal de pacientes con valores faltantes o elevados de hemogloblina glucosilada A1c (HbA1c), de colesterol asociado a lipoproteínas de baja densidad (LDLc) y de presión arterial (PA). La enfermera envió por correo electrónico a los prestadores de atención primaria (PaP) un resumen específico de cada paciente con las sugerencias de tratamiento basadas en los datos. En comparación con las clínicas de control, se halló un mayor incremento en la proporción de pacientes con detrminaciones basales de HbA1c (p = 0.004) y LDLc (p < 0.001) desde el inicio (1/1/00 al 31/8/01) hasta el seguimiento (1/12/01 al 31/7/03) en la clínica donde se aplicó el programa de computación mencionado. Sin embargo, la mejoría en la prescripción de medicación y en los valores de PA, HbA1c y LDLc fue similar en todas las clínicas. Las barreras para la atención efectiva entre los pacientes pertenecientes al grupo en el que se realizó el ensayo de supervisión incluyeron la depresión (35%), abuso de sustancias (26%) y falta de adhesión en tratamientos previos (18%). En un análisis por subgrupos de los primeros 149 pacientes del grupo en el cual se aplicó el programa de intervención, los PaP siguieron las recomendaciones sobre las determinaciones basales con más frecuencia que aquellas sobre la medicación (78% vs. 36%; p = 0.001). Concluimos que la supervisión de la población con recomendaciones enviadas por correo electrónico a los PaP tuvo un impacto modesto sobre la realización de análisis basales con respecto a los factores de riesgo pero no sobre el control metabólico en comparación con la atención habitual. Se requieren investigaciones adicionales y futuras en cuanto a los métodos más efectivos para trasladar la información de los datos de los pacientes en acciones sobre la población.

Palabras clave
Diabetes mellitus, supervisión de la población, ensayo controlado, hipertensión, hiperlipidemia


Artículo completo

(castellano)
Extensión:  +/-9.48 páginas impresas en papel A4
Exclusivo para suscriptores/assinantes

Abstract
Background: Population-level strategies to organize and deliver care may improve diabetes management. In a multi-clinic controlled trial, we assessed changes in type 2 diabetes management comparing patients receiving population management vs. usual care and identified potential patient-related barriers to effective diabetes management. Research design & methods: We created diabetes patient registries (n = 3 079) for four primary care clinics within a single academic health center. In the intervention clinic (n = 898), a nurse practitioner (NP) used novel clinical software (“PopMan”) to identify patients on a weekly basis with outlying values for visit and testing intervals and last measured levels of hemoglobin A1c (HbA1c), LDL-cholesterol (LDLc), and blood pressure (BP). For these patients, the NP emailed a concise patient-specific summary of evidence-based management suggestions directly to primary care providers (PCPs). We compared overall changes in risk factor testing, medication prescription, and risk factor levels from baseline (1/01/00 - 8/31/01) to follow-up (12/01/01 to 7/31/03). In a subset analysis, we also assessed changes in the evidence-based management of the first 149 intervention patients compared to a matched cohort of 149 control patients receiving usual care at a second primary care clinic. Results: Patients had a mean age of 65 years, most were white (81%) and the majority received government insurance (62%). Nearly two-thirds (62%) of intervention patients had potential barriers to effective care, including depression (35%), substance abuse (26%), and prior non-adherence to care plans (18%). From baseline to follow-up, the increase in proportion of patients tested for HbA1c (p = 0.004) and LDL-C (p < 0.001) was greater in the intervention compared to control sites, whereas improvement in diabetes-related medication prescription and levels of HbA1c, LDL-C, and BP were similar in all clinics. In the subset analysis, we found that PCPs followed testing recommendations more often (78%) than therapeutic change recommendations (36%, p = 0.001). Conclusions: Population management with clinical recommendations sent to PCPs had a modest impact on risk factor testing but not metabolic control compared to usual care. Depression and substance abuse were prevalent patient-level barriers to effective care. The intervention was limited by good overall quality of care at baseline and temporal improvements in all control clinics. Further research into more effective methods of translating population registry information into action is required.

Key words
Diabetes mellitus, population management, controlled trial, hypertension, hyperlipidemia


Full text
(english)
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Especialidades
Principal: Endocrinología y Metabolismo, Informática Biomédica
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Agradecimientos: Este estudio es parte del proyecto MGH Diabetes Mellitus: Putting Evidence into Practice, es cual está apoyado por subsidios provenientes de Aetna Quality Care Research Fund y por Pfizer Pharmaceuticals, y por los Programas de Investigación Clínica y Mejorías en las Operaciones de la Atención Primaria de MGH. El Dr. Grant recibió el National Research Service Award 2-T3211001-14 y el Dr. Meigs está avalado por un premio sobre el desarrollo de su carrera de la American Diabetes Association. Agradecemos a Nancy Wong, BS, Jessica A. Sandberg, MPH y a Jo Ann David-Kasdan, RN MS, por su ayuda con la obtención y análisis de los datos.
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