Entendiendo la Adherencia de los Pacientes a los Planes de Tratamiento

Seguir los consejos médicos es súper importante para prevenir y manejar problemas de salud. Sin embargo, muchos pacientes no se apegan a las recomendaciones de sus doctores. Esta falta de adherencia puede afectar hasta a la mitad de las personas con enfermedades crónicas. Esta no adherencia causa muchas muertes evitables y visitas costosas al hospital cada año.

Mejorar cómo los pacientes siguen los consejos médicos puede llevar a mejores resultados de salud y a costos de atención médica más bajos. Se han propuesto muchas soluciones para animar a los pacientes a que se adhieran a sus planes de tratamiento, pero estas soluciones varían en su efectividad. Parece que no hay suficiente información consistente sobre por qué los pacientes no siguen estas recomendaciones. Al aprender más sobre las razones detrás de la no adherencia, los profesionales de la salud pueden diseñar mejores estrategias para motivar a los pacientes a que se apeguen a sus planes de tratamiento antes de que surjan problemas de salud graves.

#Factores que Afectan la Adherencia

La adherencia a los consejos médicos es un tema complejo que se ve influenciado por muchos factores. La investigación ha mostrado resultados mixtos al examinar diferentes razones para la no adherencia. Una posible explicación para estos hallazgos mixtos es que muchos estudios no consideran cómo los diferentes factores pueden interactuar entre sí. Por ejemplo, la situación financiera de un paciente podría afectar su habilidad para pagar medicamentos, lo que puede impactar directamente en qué tan bien siguen su plan de tratamiento. Además, los detalles específicos de la condición de salud de un paciente también pueden afectar su capacidad para adherirse al tratamiento, como la necesidad de hacer cambios en el estilo de vida o manejar efectos secundarios.

Nueva tecnología, especialmente la inteligencia artificial (IA), tiene el potencial de ayudar a los investigadores a analizar grandes cantidades de datos de pacientes. La IA puede identificar relaciones y patrones que contribuyen a la no adherencia. Al aplicar estos avances tecnológicos, los investigadores buscan desarrollar mejores modelos para entender qué influye en el comportamiento de los pacientes respecto a su tratamiento.

#Objetivo de la Investigación

El objetivo principal de esta investigación es revisar y resumir las diferentes Técnicas Computacionales usadas para crear Modelos Predictivos de adherencia al tratamiento. La investigación busca identificar características efectivas y resultados de estudios existentes que puedan apoyar esfuerzos futuros para mejorar estos modelos.

La pregunta de investigación específica que se aborda es: ¿Qué métodos y técnicas computacionales se utilizan para crear modelos predictivos de adherencia al tratamiento?

#Metodología de la Investigación

Para recoger información sobre los métodos computacionales usados en estudios de adherencia al tratamiento, los investigadores se enfocaron en tres bases de datos científicas principales: PubMed, IEEE y Web of Science. Crearon una lista de palabras clave para buscar literatura relevante.

Las palabras clave se dividieron en tres categorías:

1. Modelos teóricos: Incluye teorías existentes sobre la adherencia al tratamiento.
2. Técnicas computacionales: Se refiere a varios métodos relacionados con la IA, como el aprendizaje automático.
3. Campo de adherencia: Incluye términos comúnmente usados asociados con la adherencia al tratamiento.

Usando estas palabras clave, los investigadores buscaron en las bases de datos seleccionadas para encontrar artículos sobre métodos computacionales y adherencia al tratamiento.

#Criterios de Elegibilidad

Para decidir qué estudios incluir, se establecieron criterios específicos:

• Población: Solo estudios que involucren adultos de 16 años o más.
• Concepto: Enfocado en técnicas computacionales para predecir adherencia al tratamiento.
• MarcoTemporal: Investigación publicada en los últimos 11 años (de 2012 a 2023).
• Idioma: Solo se incluyeron artículos publicados en inglés.

#Proceso de Extracción de Datos

La extracción de datos se realizó utilizando Microsoft Excel. Los investigadores recogieron los títulos, autores, resúmenes y enlaces a los artículos, eliminando duplicados en el proceso. La selección inicial de artículos se realizó usando una herramienta diseñada para revisiones sistemáticas, que priorizó los artículos más relevantes.

Los revisores consistieron en profesionales de varios campos, incluyendo ingeniería biomédica, psicología y farmacología. Revisaron detalles como el tipo de estudio, el objetivo, los datos usados, la metodología, las enfermedades estudiadas y los resultados. También notaron las limitaciones de cada estudio y sugerencias para futuras investigaciones.

#Primera Selección: Títulos y Resúmenes

La selección inicial consistió en examinar los títulos y resúmenes de los artículos. La herramienta de selección fue entrenada con una mezcla de estudios relevantes e irrelevantes para ayudar a priorizar los resultados de búsqueda. Los investigadores verificaron los artículos recomendados para asegurar su relevancia, y se realizó entrenamiento adicional si era necesario.

#Segunda Selección: Texto Completo

Para la segunda selección, los revisores examinaron el texto completo de los artículos restantes para asegurarse de que cumplían con los criterios de elegibilidad. Evaluaron si los artículos ofrecían información valiosa sobre la adherencia al tratamiento y anotaron detalles adicionales según fuera necesario.

Los estudios seleccionados se centraron en las técnicas computacionales empleadas en la predicción de la adherencia al tratamiento. Los datos recogidos incluyeron varios factores que afectan la adherencia, como demografía, detalles del sistema de salud y elementos relacionados con el tratamiento.

#Resultados de la Revisión

De los estudios revisados, 29 artículos fueron incluidos en el análisis final. Los hallazgos mostraron que más de tres cuartas partes de estos estudios utilizaron técnicas analíticas comunes como modelos lineales generalizados, regresión logística y métodos de bosque aleatorio. Se identificó que el aprendizaje supervisado fue el enfoque más utilizado en el análisis de la adherencia al tratamiento.

Las condiciones más comúnmente estudiadas incluyeron enfermedades metabólicas crónicas como diabetes e hipertensión, con un número significativo de estudios enfocados en otras condiciones como VIH, cáncer y trastornos de salud mental. Los principales predictores de adherencia incluyeron factores relacionados con el tratamiento, datos sociodemográficos y detalles específicos de la condición, mientras que menos estudios consideraron factores del sistema de salud o características individuales del paciente.

La elección de la técnica computacional varió según la pregunta de investigación, los datos disponibles y los resultados deseados. Por ejemplo, los métodos de regresión se usaron a menudo al tratar con resultados continuos, mientras que se emplearon técnicas de clasificación para resultados categóricos.

#Desafíos y Direcciones Futuras

Un desafío identificado en los estudios revisados es la falta de atención a cómo los diferentes factores que afectan la adherencia pueden trabajar juntos. La adherencia al tratamiento está influenciada por muchos aspectos diferentes, y estos factores probablemente interactúan de maneras complejas. Por ejemplo, la situación financiera de un paciente podría afectar significativamente su capacidad para adherirse a los regímenes de tratamiento prescritos.

Hay una necesidad de modelos más comprensivos que consideren estas interacciones. Los investigadores deberían explorar técnicas analíticas avanzadas, como el análisis de redes o el aprendizaje automático, que puedan capturar mejor la complejidad de los factores que influyen en la adherencia. Al abordar estas cuestiones, la investigación futura puede llevar a intervenciones más efectivas que estén diseñadas específicamente para satisfacer las necesidades individuales de los pacientes.

#Conclusión

Esta investigación destaca la importancia de seguir los consejos médicos y los desafíos que vienen con la no adherencia. El uso de técnicas computacionales puede proporcionar información valiosa sobre los factores que influyen en la adherencia al tratamiento. Al centrarse en estos factores, los profesionales de la salud pueden desarrollar mejores estrategias para fomentar la adherencia y, en última instancia, mejorar los resultados de los pacientes.

En general, entender las complejidades de la adherencia al tratamiento puede llevar a soluciones de atención médica más efectivas, mejorar la calidad del cuidado de los pacientes y potencialmente disminuir los costos de atención médica. La investigación futura es esencial para refinar los enfoques actuales y crear mejores modelos para entender el comportamiento de adherencia en los pacientes.