Registros de salud electrónicos y apoyo a la toma de decisiones clínicas

PorBrian F. Mandell, MD, PhD, Cleveland Clinic Lerner College of Medicine at Case Western Reserve University
Revisado/Modificado jul 2024
Vista para pacientes

El registro electrónico de salud ha permitido cambios en la atención sanitaria, ya que hace accesible una gran cantidad de datos del paciente e información clínica para el apoyo en la toma de decisiones clínicas; además, permite que los pacientes tengan acceso directo a gran parte de dicha información.

La legislación de EEUU ha creado incentivos financieros para adoptar el registro electrón de salud y, lo que resulta más importante, para lograr un beneficio significativo de su uso. Aunque la adopción del registro electrónico de salud ha sido rápida en Estados Unidos, su impacto final sobre la atención al paciente y el bienestar y la satisfacción profesional del médico no está claro y es probable que continúe evolucionando durante muchos años a medida que se descubran nuevos usos y desafíos.

La gran cantidad de información sobre el paciente disponible en una única ubicación electrónica, hallable mediante búsquedas digital en lugar de en volúmenes de papel puede ayudar a la toma de decisiones clínicas, incluso si solo se toma al registro como un depósito de información e imágenes que se pueden buscar, revisar y comparar.

Los siguientes son algunos de los beneficios potenciales del registro electrónico de salud:

  • El registro electrónico de salud elimina los problemas de legibilidad de los registros escritos a mano (aunque pueden introducir errores del soporte informático de reconocimiento de voz)

  • El registro electrónico de salud permite a múltiples proveedores ver un registro simultáneamente desde varias ubicaciones.

  • Las alarmas automáticas ante la interacción de medicamentos y alergias y la detección de errores de dosificación pueden reducir los errores de medicación.

  • Los enlaces clínicamente relevantes incluidos en el registro electrónico de salud con información sobre enfermedades, pruebas de cribado apropiadas, inmunizaciones y tratamiento pueden alentar al médico a acceder a la información más reciente sobre el conjunto de problemas del paciente en tiempo real.

  • Las herramientas de puntuación clínica y las calculadoras de probabilidad previas a la evaluación vinculadas o integradas en el registro electrónico de salud pueden extraer información de la historia clínica de un paciente específico para ayudar al médico con el diagnóstico y la toma de decisiones para el tratamiento y permitir una intervención más temprana en el curso de la enfermedad. El examen de cribado del lenguaje real de los aportes del médico mediante algoritmos de inteligencia artificial puede contribuir al diagnóstico así como facilitar la realización de la investigación clínica.

  • Los parámetros clínicos (p. ej., signos vitales, resultados de pruebas) contenidos en el registro electrónico de salud se pueden usar para crear alertas que notifiquen al médico o incluso conduzcan a la implementación de indicaciones o conjuntos de indicaciones preestablecidas, paquetes de medidas diagnósticas y terapéuticas, o conductas clínicas. As an example, in a recent study, pediatric patients between the ages of 10 and 17 were randomized to usual care or care bolstered by EHR-linked clinical decision support (CDS) during visits where blood pressure was measured at each encounter. El soporte informático de apoyo de la toma de decisiones clínicas mostró la presión arterial y los percentiles, identificó la hipertensión incidente y ofreció conjuntos de órdenes personalizados. Se identificó hipertensión en el 1,7% de 31.579 pacientes durante un período de 2 años. Cuando se dispuso del soporte informático de apoyo a la toma de decisiones clínicas, el 17,1% de los pacientes hipertensos fueron derivados a profesionales para el descenso de peso y a asesoramiento sobre ejercicio; el 9,4% se derivó para obtener pruebas adicionales relacionadas con la hipertensión. Sin embargo, cuando se proporcionó la atención habitual, solo el 3,9% de los pacientes hipertensos fueron derivados para asesoramiento y el 4,2% se sometió a pruebas adicionales. Los autores concluyeron que el soporte informático para el apoyo a la toma de decisiones clínicas relacionado con el registro electrónico de salud tuvo un efecto significativo y beneficioso en el reconocimiento de la hipertensión pediátrica (1).

  • Proporcionar apoyo a la toma de decisiones clínicas vinculado al registro electrónico de salud en el momento de indicar las pruebas de diagnóstico puede disminuir el uso de pruebas de bajo rendimiento o inadecuadas. En un estudio reciente, los médicos que aplicaron los criterios adecuados para solicitar estudios de diagnóstico por imágenes promulgados por el American College of Radiology (ACR) al momento de indicar las pruebas, ordenaron menos estudios de bajo rendimiento de RM, TC, gammagrafía, PET y ecografía ultrasonido de baja utilidad. Se pidió a los médicos que seleccionaran una indicación estructurada para la prueba deseada. La indicación seleccionada fue asignada por una herramienta de apoyo a la toma de decisiones médicas disponible comercialmente (ACR Select) a los criterios del ACR que caracterizaron la prueba seleccionada como: de baja utilidad o generalmente no apropiada, de utilidad marginal o intermedia, y bien indicada o generalmente apropiada. Este soporte informático de apoyo a la toma de decisiones clínicas redujo la frecuencia de las pruebas de baja utilidad del 11 al 5,4% y aumentó la frecuencia de las pruebas de alta utilidad del 64,5 al 84%. La mejora se observó cuando la aplicación estuvo a cargo de médicos asistentes, médicos residentes y otros profesionales de la salud (enfermeras especializadas y asistentes médicos) y fue más pronunciada entre los médicos residentes (2).

En general, estas medidas apuntan a reducir la variación en la práctica clínica guiando a los médicos a lo que se considera la mejor práctica según lo determinan los paneles de expertos, las asociaciones profesionales, los proveedores de seguros o las instituciones de atención médica. Debido a que el registro electrónico de salud anota cuando se brindan tales alertas o indicaciones a los médicos, se puede medir el cumplimiento de los protocolos o las directrices. Estos ejemplos ilustran el potencial aún no descubierto del registro electrónico de salud en el apoyo a la toma de decisiones médicas. La maduración de los sistemas de registro electrónico de salud y sistemas refinados mejorarán la toma de decisiones médicas tradicionales en el futuro. Además, la incorporación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el registro electrónico de salud, aunque todavía en sus primeras etapas, tiene el potencial de cambiar la forma en que los médicos recopilan y analizan la información del paciente (3).

Por otro lado, también se han observado posibles efectos perjudiciales del registro electrónico de salud:

  • Aumento significativo de la cantidad de tiempo que dedica el prestador de servicios médicos para rellenar la documentación en el ordenador (incluso durante el encuentro con el paciente, lo que altera significativamente la naturaleza social de la interacción); el uso del registro electrónico de salud es uno de los factores que se sabe que contribuyen al síndrome de desgaste profesional del médico

  • El mayor volumen de la documentación en el gráfico, que dificulta la identificación de la información relevante (p. ej., copiar el contenido de notas anteriores y pegarlo sin fecha en las notas del encuentro actual, posiblemente por conveniencia o para justificar el nivel de facturación), crea confusión y escepticismo sobre la precisión de la información en el resto de la nota

  • Los menús desplegables para ingreso de las órdenes aumentan la probabilidad de errores en la selección (4)

Referencias

  1. 1. Kharbanda EO, Asche SE, Sinaiko AR, et al: Clinical decision support for recognition and management of hypertension: a randomized trial. Pediatrics 141(2), 2018. doi: 10.1542/peds.2017-2954

  2. 2. Huber TC, Krishnaraj A, Patrie J, et al: Impact of a commercially available clinical decision support program on provider ordering habits. J Am Coll Radiol 15(7): 951-957, 2018. doi: 10.1016/j.jacr.2018.03.045

  3. 3. Haug CJ, Drazen JM. Artificial Intelligence and Machine Learning in Clinical Medicine, 2023. N Engl J Med. 2023;388(13):1201-1208. doi:10.1056/NEJMra2302038

  4. 4. Carayon P, Du S, Brown R, Cartmill R, Johnson M, Wetterneck TB: EHR-related medication errors in two ICUs. J Healthc Risk Manag. 2017;36(3):6-15. doi:10.1002/jhrm.21259

Más información

El siguiente recurso en inglés puede ser útil. Tenga en cuenta que el MANUAL no es responsable por el contenido de este recurso.

  1. The Health Information Technology for Economic and Clinical Health (HITECH) Act: Promotes the adoption and meaningful use of health information technology 

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