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Salas de Espera: Pesadilla de los pacientes y una solución de la mano de la Data

El incumplimiento de los tiempos de espera y prácticas afectan la satisfacción de pacientes y profesionales. Es por ello que se requieren alternativas que permitan optimizar y mejorar la atención en clínicas y organizaciones de la salud.

Uno de los fenómenos más comunes en el área de la medicina son las grandes salas de espera abarrotadas de pacientes, los cuales muestran una evidente disconformidad, tanto por la espera misma como por los síntomas que los afligen. Los pacientes a menudo sobreestiman los niveles de urgencia de su padecimiento y no comprenden los niveles de clasificación de los centros de salud y orden o jerarquía que se les asigna, y por consiguiente la espera [1]. Los dolores, la espera de un resultado, y un estado de ánimo depresivo o ansioso hacen que las esperas sean interminables. Se ha observado que la satisfacción del paciente se encuentra fuertemente relacionada con cómo estos perciben el tiempo de espera (más allá del tiempo real), por lo que se destaca la importancia de mejorar esta percepción en los centros de atención [2]. A su vez, vale destacar que aquellos pacientes que conocían el tiempo de espera asignado previo a su atención por un profesional presentaron mayores niveles de satisfacción que aquellos que lo desconocían [3].

En un estudio realizado por el Barómetro de la Deuda Social Argentina de la Universidad Católica Argentina en el 2013 se detectó que un 45.8% de las personas mayores se ven obligadas a esperar más de una hora en la efectivización de la consulta médica. Este porcentaje es levemente superior al registrado por el conjunto total de la población [4].

Al contrario de la percepción de los pacientes, los médicos sienten que el tiempo pasa más rápido [5]. Una estimación incorrecta de los tiempos en que se realizan las distintas prácticas médicas trae consigo profesionales sobrecargados, dilación de los tiempos de espera de los pacientes, trabajo por fuera del horario establecido, pacientes que no pueden ser atendidos y deben ser diferidos o reasignados a nuevos turnos, entre otras consecuencias. Se ha observado que una de las causas más importantes a la hora de determinar la insatisfacción por parte de los profesionales de la salud, y de rotación de dicho personal en las organizaciones, es el agotamiento emocional y estrés por sobrecarga de trabajo (también llamado ‘burnout’) [6]. Debido a este malestar en los profesionales, el servicio y calidad de atención a los pacientes se ve negativamente afectado, incrementando consecuentemente el nivel de insatisfacción de estos últimos.

En el plano mundial, se evidencia la tendencia de numerosos países en incrementar los tiempos de atención de los pacientes en pos de una mejor atención y calidad en las prácticas médicas. En el caso particular de Argentina existe poca bibliografía al respecto, sin embargo se destaca cierta preocupación de los profesionales en cuanto a su calidad de vida, viéndose está afectada por los tiempos de duración de la consulta médica. En una amplia encuesta realizada por la Sociedad Argentina de Cardiología se demostró que se exigen turnos de 10 a 15 minutos al 70% de los profesionales encuestados. Sin embargo, estos opinan que el tiempo correcto para realizar tales consultas debería ser entre 20 y 30 minutos, considerando a su vez la atención de pacientes en tiempos inadecuados como una falta a la ética profesional [7].

Por todo esto, es claro que una correcta estimación de los tiempos de espera de los pacientes y de los tiempos que requieren las prácticas médicas impactará positivamente en los niveles de satisfacción de los pacientes, como también generará un mayor bienestar laboral de los profesionales de la salud. Sin embargo, el software actual de numerosas organizaciones e instituciones de la salud carece de métodos con los cuales estimar y asignar estos tiempos de espera y atención, provocando a su vez que los turnos sean dados con poca precisión. Por otra parte, aquellos sistemas que permiten dicha funcionalidad no poseen la capacidad de mostrar estadísticas de cumplimiento de tales estimaciones, de forma que se dificulta el seguimiento y optimización de los mismos, reduciendo por consiguiente la capacidad de atención, poniendo en riesgo la salud de los profesionales, debilitando la calidad de la atención médica o generando insatisfacción en los pacientes.

REVAI, la plataforma digital que parte de la startup nacida en el 2020, permite la creación de diversas prácticas médicas y salas de espera a las cuales se les puede asignar tiempos de ejecución bajo parámetros aceptables, tolerables e inaceptables, pudiendo realizar un seguimiento de la permanencia de los pacientes en las organizaciones como también del accionar de los profesionales de la salud. A su vez, con sus herramientas de Business Intelligence integradas a la plataforma, es posible hacer un seguimiento estadístico de la distribución de tales tiempos, pudiendo detectar prácticas médicas o salas de espera cuyos tiempos han sido sub o sobreestimados. De esta forma, le permite a las instituciones realizar ajustes en sus protocolos y tiempos de atención, optimizando al máximo la capacidad de atención y satisfacción de sus pacientes. Por otra parte, su aplicación móvil dispondrá de notificaciones que adviertan a los usuarios de demoras en el servicio, y recordatorios que le permitan estar al tanto del tiempo faltante para ser atendidos, reduciendo demoras en el servicio causadas por distracciones de los pacientes.

REVAI ha pensado en todo para que la satisfacción de pacientes y profesionales de la salud sea la mejor, y para que organizaciones e instituciones puedan optimizar sus negocios al máximo.

Gabriel Caffaratti – Data Scientist @ REVAI

Referencias:

  1. Welch, S. J. (2009). Twenty Years of Patient Satisfaction Research Applied to the Emergency Department: A Qualitative Review. American Journal of Medical Quality, 25(1), 64–72. doi:10.1177/1062860609352536
  2. Bustamante Veas P, Avendaño Cañas D, Camacho Martín B, Ochoa Alvarado E, Alemany González FX, Romero MA, et al. Evaluación de la satisfacción del paciente con la atención recibida en un servicio de urgencias hospitalario y sus factores asociados. Emergencias. 2013;25:171-6.
  3. Fontova-Almató, A., Juvinyà-Canal, D., & Suñer-Soler, R. (2015). Influencia del tiempo de espera en la satisfacción de pacientes y acompañantes. Revista de Calidad Asistencial, 30(1), 10–16. doi:10.1016/j.cali.2014.12.009
  4. Amadasi, E., Tinoboras, C.. El deseo de la diversidad en el envejecimiento. Familia, sociabilidad y bienestar en un nuevo contexto. – 1a ed. Ciudad Autónoma de Buenos Aires: Educa, 2016 – url: http://wadmin.uca.edu.ar/public/ckeditor/2016_Obs_Barometro_Personas_Mayores.pdf
  5. Bayés, R. (2000). Los tiempos de espera en medicina. Medicina Clínica, 114(12), 464–467. doi:10.1016/s0025-7753(00)71333-9
  6. Robazzi, C., do Carmo, M.L., Chaves, M., Yvone, M., Barcellos, D., de Cássia de Marchi, R., da Silva, A., de Oliveira Secco, L., Aparecida, I., & Jorge Pedrão, L. (2010). Exceso de trabajo y agravios mentales a los trabajadores de la salud. Revista Cubana de Enfermería, 26(1), 52-64.
  7. Outomuro, D., & Actis, A. M. (2013). Estimación del tiempo de consulta ambulatoria en clínica médica. Revista Médica de Chile, 141(3), 361–366. doi:10.4067/s0034-98872013000300012

Gabriel Caffaratti – Data Scientist @ REVAI

 

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