Updated_20040328

Regulación Médica de la Demanda  RMD

 

 

Clasificación funcional

 

Recordemos nuestra clasificación sobre los niveles de organización de los Centros de Coordinación Sanitaria.

 

 

Nivel I. Dispatch puro   Toda llamada origina el envío de un recurso.   Ej: algunos modelos privados de urgencia extrahospitalaria. Nivel II. Dispatch con algoritmo   Toda llamada origina una respuesta, que no siempre será un recurso. Un procedimiento escrito (o informático) determina la pertinencia de la llamada. El control externo del algoritmo está en manos de personal médico.   Ej: Centros Provinciales de Coordinación (CPCs) de Cruz Roja Española.   Nivel III. Regulación Médica de la Demanda  RMD   Toda llamada origina una respuesta, que no siempre será un recurso. Un procedimiento escrito (o informático) determina la pertinencia de la llamada. El control externo del algoritmo está en manos de personal médico.   Ej: la mayor parte de los Servicios de Emergencia Médica en su origen. Ej: CCU 061 Madrid desde 1988.   Nivel IV. Regulación Mixta de la Demanda  RMxD   La puerta de entrada dispone de un árbol lógico de toma de decisiones. Permite aumentar la sensibilidad en la discriminación de las llamadas urgentes y emergentes. A la estructura conjunta RMD + árbol lógico operativo se denomina RMxD   Ej: Nuevo modelo del CCU 061 Madrid desde aprox. 1990. Actualmente SCU del SUMMA 112.   Nivel V. RMxD + Sistema Experto de Apoyo a la Regulación  SEAR     Un algoritmo informático (SEAR) permite optimizar la RMD según criterios basados en la evidencia. Esta retroalimentación optimiza en tiempo real la adecuación del recurso a la demanda.   Todavía no implantado

Aunque el elemento más importante del Sistema es la conjunción y perfecto engranaje de todos sus elementos, la RMD (y sus modificaciones posteriores) constituye el eslabón más especializado de la cadena, uno de los puntos más críticos de la misma. 
Por ello, a fin de proteger a los pacientes más graves, debe ser asumida por el grupo de la máxima cualificación profesional, experiencia específica y cobertura legal. No obstante, existen diversos modelos soportados por grados variables de evidencia que arrojan resultados igualmente satisfactorios bajo diferentes modelos y condiciones.

Todos los elementos añadidos (RMxD, SEAR, etc.) constituyen, tan sólo, elementos de optimización y control.

Regulación Médica de la Demanda RMD

Concepto

Término acuñado en el SAMU francés que describe
    *  el análisis, priorización y categorización de las llamadas telefónicas (también por otras vías) de urgencias/emergencias sanitarias
    *  asignando el tipo de respuesta y/o recurso necesarios 
    *  de acuerdo con la prioridad establecida por la gravedad [sindrómica] de la llamada.

Son sus características (según M. Mtnez. Almoyna):

1.- El médico asigna el recurso adaptando la respuesta a la necesidad, y no sólo a la solicitud realizada.
2.- Elige la solución más apropiada.
3.- Evita procedimientos ineficientes de los móviles del sistema.
4.- Evita los cuellos de espera y actuaciones ineficientes en los hospitales.
5.- Evita la duplicidad de servicios y el uso innecesario de recursos.
6.- Mejora la atención de pacientes de alto riesgo.
7.- Asegura y simplifica el acceso al Sistema de los pacientes y los Centros Asistenciales.
8.- Permite un seguimiento de la actividad de urgencia.
9.- Prepara al hospital para la recepción adecuada de los pacientes urgentes.

En esencia, facilita la RESOLUCIÓN, CATEGORIZACIÓN, PRIORIZACIÓN y ADECUACIÓN de la respuesta en tiempo real de acuerdo con la GRAVEDAD CLÍNICA real de la demanda.

Documentación clásica

Documentos y Manuales de Regulación Médica de Miguel Martínez Almoyna, EL MAESTRO en RMD. Gracias, Miguel.   

Transporte y Centros Coordinadores (gracias a JR Aguilar) 
Nota: estos modelos no siempre son aplicables a todo el territorio.

La Telemedicina y la consulta médica telefónica      
López Crecente MF. Urxencias sanitarias 061 de Galicia.

Entorno jurídico de la telemedicina y la consulta médica telefónica    
López Crecente MF. Urxencias sanitarias 061 de Galicia.

Evidencias en RMD

A systematic review of the evidence supporting the use of priority dispatch of emergency ambulances    
Wilson S et al.
Prehosp Emerg Care 2002;6:542-9

The emotional content and cooperation score in emergency medical dispatching    
Clawson JJ et al.
Prehosp Emerg Care 2001;5:29-35

The use of Emergency Medical Dispatch Protocols to reduce the number of inappropriate scene responses made by advanced life support personnel 
Bailey ED, O’Connor RE, Ross RW
Prehosp Emerg Care 2000;4:186–189

Emergency medical services dispatcher identification of stroke and transient ischemic attack   [abstract]  
Porteous GH et al.
Prehosp Emerg Care 1999;3:211-6

Staffing and equipping emergency medical services systems: rapid identification and treatment of acute myocardial infarction [abstract]
National Heart Attack Alert Program Coordinating Committee Access to Care Subcommittee
Am J Emerg Med 1995;13:58-66

Guidelines for Air Medical Dispatch
Thomson DP, Thomas SH for the 2002–2003 Air Medical Services Committee of the National Association of EMS Physicians
Prehosp Emerg Care 2003;7(2):265-271     

Telephone triage of cardiac emergency calls by dispatchers: a prospective study of 1386 emergency calls  [abstract]  
Sramek M et al.
Br Heart J 1994;71:440-5

The accuracy of predicting cardiac arrest by emergency medical services dispatchers: The calling party effect      
Garza AG, Gratton MC, Chen JJ, Carlson B
Acad Emerg Med 2003;10(9):955-60

Increasing the efficiency of emergency medical services by using criteria based dispatch 
Culley LL, Henwood DK, Clark KK, Eisenberg MS, Horton Ch
Ann Emerg Med 1994;24:867-72

Can basic life support personnel safely determine that advanced life support is not needed?    
Cone DC, Wydro GC
Prehosp Emerg Care 2001;5(4):360-5.

Nurse telephone triage

Regulación Mixta de la Demanda RMxD

Concepto

Cuando el sistema recibe:
1.- una avalancha de llamadas
2.- de contenido mixto no clasificado (urgencias + emergencias): demanda “bruta”,
se hace necesario disponer de un sistema de filtrado previo (establecido en la puerta de entrada) capaz de identificar los casos más graves.

Esto se consigue gracias a:
    * el control de la batería de preguntas en el interrogatorio inicial que realiza el teleoperador (call-taker).
    Nota: La conversación inicial se establece entre un NO sanitario (usuario/paciente/familiar) y otro NO sanitario (operador), lo que mejora la comprensión del mensaje.
*  un algoritmo informático (o, en su defecto, un cuestionario escrito de respaldo), que permite discriminar en segundos las llamadas de urgencia vital del resto de llamadas.
    Mediante éste, el paciente puede quedar encuadrado en más de 150 categorías sindrómicas con tan sólo dos o tres preguntas genéricas. 
    Sin demasiada complejidad, promueve seguridad y rapidez.

    Persigue como objetivo principal DETECTAR los casos más graves (SENSIBILIDAD) para no demorar su atención inmediata.

 

Modelos

Pero el verdadero modelo integrado permite asignar una prioridad a cada motivo de consulta codificado:

Modelo 1:    Guías de Coordinación Sanitaria de SOS Navarra    
                  Listado de códigos. Osasunbidea. Servicio de Urgencias Extrahospitalarias.
Modelo 2:    Simulador de árbol lógico SUMMA-112 Madrid (sin asignación de recursos    
                  El tipo de recurso asignado a cada demanda se revisa con periodicidad, de acuerdo con las incidencias registradas.

Modifica la puerta de entrada al sistema favoreciendo:
    * la detección de los casos más graves (SENSIBILIDAD).
    * la reducción de los tiempos de espera y gestión global, tanto más cuanto mas grave es el caso.
    *  la estandarización entre operadoras (call-takers)
    *  la estandarización entre bandas horarias
    *  la estandarización independientemente del nivel de sobrecarga en la demanda.

No obstante:
    * es un modelo validado tan sólo por la experiencia.
    * necesita una regulación adicional para optimizar la ESPECIFICIDAD del modelo.

Términos relacionados

Advanced Medical Priority Dispatch System AMPDS
Descrito desde 1978, hoy es utilizado en más del 97 % de los servicios de ambulancia en el Reino Unido, así como en Toronto, etc.
Este método sistemático de interrogar realiza el triage de las llamadas de emergencia de acuerdo con la necesidad clínica.
El Departamento de Salud concede gran importancia a la rápida identificación y tratamiento de los pacientes con síntomas de síndrome coronario agudo.
Más información en http://www.medicalpriority.com/

Does the use of the Advanced Medical Priority Dispatch System affect cardiac arrest detection? [abstract]   
Heward A, Damiani M, Hartley-Sharpe C. London Ambulance Service NHS Trust, London, UK
Emerg Med J 2004; 21:115-118

Sistema Experto de Apoyo a la Regulación SEAR

Concepto

Modelo de inteligencia artificial (IA) que permite optimizar la regulación mediante el control de la asignación del recurso a cada demanda.
Se trata de una herramienta complementaria que promueve el control de calidad de la RMxD mediante retroalimentación en tiempo real.

Permite:
    * Homogeneizar la RMD entre diferentes [médicos] reguladores y bandas horarias.
    * Reducir la sobrecarga de RMD y asistencial mediante la adecuación del recurso a la demanda.
    * Respaldar las decisiones mediante criterios científicos y legales, de acuerdo con la mejor evidencia disponible.

Referencias bibliográficas

Validation of a telephone questionnaire for ischemic cardiopathy in Emergency Health Services     
Martín-Castro C. Unidad de Investigación EPES.
1^st. Virtual Congress of Cardiology, 2000.
Describe un precioso modelo predictivo basado en el interrogatorio telefónico de los pacientes que llaman por dolor torácico.

Proposition d’un score d’aide à la regulation des accidents de la circulation routière      
Leveau Ph. Urgence Pratique 1995; 13: 41-44.
Excelente estudio en el SMUR d’Annecy, que analiza las características de los accidentes de tráfico con víctimas.
De él se obtiene el score VLS (vehículo, lugar, tipo de AT), un modelo predictor de utilidad práctica para la regulación del accidente de tráfico.
Nuestro equipo ha conseguido identificar varios elementos más que permiten predecir la existencia de heridos graves en accidentes de tráfico.

Do emergency medical services dispatch nature and severity codes agree with paramedic field findings?  [abstract]  
Neely KW, Eldurkar JA, Drake ME
Acad Emerg Med 2000;7(2):174-80
Es un excelente modelo de concordancia con nociones de carácter predictivo

 

Toma de decisiones clínicas e inteligencia artificial

Keywords:  Clinical Decisión Making
                Artificial Intelligence

Society for Medical Decision Making

Using Research to Inform Clinical Decision Making    

Impact of a chest-pain guideline on clinical decision-making    
Boufous S, Kelleher PW, Pain ChH, Dann LM, Ieraci S, Jalaludin BB, Gray AL, Harris SE, Juergens CP
MJA 2003; 178 (8): 375-380

Clinical Decision Support    
Einbinder J

Improving triage of patients with chest pain 
Fitzpatrick MA
MJA 2003; 178 (8): 364-365

Convergencia de información en Medicina     
Este mini-esquema es propio. Muestra la evolución natural resultado de la interacción entre el caos y la tecnología de la información

Clasificación tipos de Sistemas Expertos

Modelos de redes neurales    
Clasificados en páginas 12 y 13
Los árboles de decisión son la forma que tenemos de ver las redes neurales. Son más intuitivos y fáciles de entender.

CMPUT 690. Topics in databases. Knowledge discovery in databases. Clasification vs. prediction    

CMPUT 695. Principles of knowledge discovery in data    

Análisis bayesiano de la toma de decisiones

Clasificación de los modelos de inteligencia artificial para el apoyo a la toma de decisiones   
Se trata de una revisión propia

Probabilistic medical reasoning    
Bradfield SM

Uncertainty and Probabilistic Reasoning    
Hsu WH

Probability in Clinical Decision Making    
Kass Ph

Medical Decision Support (I)       

Decision-support overview    

Intelligent environments    

Decision Making  under Uncertainty 1    
Salo A

Otros modelos de Sistemas Expertos

Informed decision making. Thrombolytic predictive instrument (TPI)     

Low-Band Telemedicine Decision Support System for Crush Injury in Disaster    
Aoki N, Garshnek V, Cone R, Yang X, Hastings P, Beck JR

Systematic reviews of evaluations of prognostic variables    
Altman DG
Br Med J  2001;323:224-228

Teaching evidence-based medicine at the bedside    
Hayden SR
Department of Emergency Medicine. UCSD Medical Center, San Diego
Un magnífico modelo de precisión y exactitud para la valoración de las características clínicas del dolor torácico

Control de errores en MEBE

Medical Error Prevention in the Emergency Department. Solutions for the Future   
Billingham G. 
Second Mediterranean Emergency Medicine Congress. Sitges/Barcelona, Spain, September 15, 2003

East Coast Area Emergency Medicine – The Way Ahead? Five Principles for future structure of emergency services   
McQuillan R

Human error in aviation operations: ideas for the transfusion medicine arena     
Interesante idea: ¿por qué son más frecuentes los errores en medicina que en aeronáutica?
La respuesta, en la página 6 del enlace.
Este modelo nos muestra una vía de abordaje para el reconocimiento, evaluación y control de los errores. Seguiremos informando.