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Adaptation and Psychometric Validation of a Facility-Level Tool to Assess Telemedicine Readiness in Primary Care

Este estudio adaptó y validó psicométricamente con éxito el Inventario de Preparación para la Telemedicina a Nivel de Instalación (TRI-F) utilizando datos de 774 centros de atención primaria en Perú, demostrando su validez estructural, consistencia interna y utilidad para la evaluación comparativa y la guía en la planificación de la implementación de la telemedicina.

Autores originales: Escobar-Agreda, S., Villarreal-Zegarra, D., Reategui-Rivera, C. M., Paredes-Gonzales, Y., Rojas-Mezarina, L.

Publicado 2026-07-10

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CC BY 4.0

Autores originales: Escobar-Agreda, S., Villarreal-Zegarra, D., Reategui-Rivera, C. M., Paredes-Gonzales, Y., Rojas-Mezarina, L.

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ⚕️ Esta es una explicación generada por IA de un preprint que no ha sido revisado por pares. No es consejo médico. No tome decisiones de salud basándose en este contenido. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que estás intentando construir la casa en el árbol definitiva. Tienes los planos, la madera e incluso los clavos. Pero antes de empezar a martillar, necesitas saber: ¿Es tu árbol lo suficientemente fuerte? ¿Tienes las herramientas adecuadas? ¿Es seguro el vecindario? Y lo más importante, ¿está tu equipo realmente listo para subir y vivir allí?

Eso es exactamente de lo que trata este artículo, pero en lugar de casas en los árboles, se trata de la telemedicina (médicos viendo pacientes a través de pantallas) en las clínicas de atención primaria de Perú.

El gran problema: La brecha entre "estar listo" y "hacerlo"

Durante la pandemia, las clínicas de todo el mundo empezaron a usar videollamadas de repente. Fue un trabajo apresurado. Pero una vez que la emergencia pasó, muchas clínicas dejaron de usarlas. ¿Por qué? Porque tener una cámara no significa que estés listo para usarla todos los días.

Los autores querían arreglar una vara de medir defectuosa. Había una herramienta antigua (creada por grandes organizaciones de salud) destinada a comprobar si una clínica estaba "lista" para la telemedicina. Pero nadie había comprobado si esa herramienta funcionaba bien realmente. Era como usar una regla hecha de goma para medir una pista de carreras: claro, puede estirarse, pero no puedes confiar en los números.

La misión: Afilar la regla

El equipo tomó esa regla vieja y gomosa y la afiló. Llamaron a su nueva y mejorada versión el TRI-F (Inventario de Preparación para la Telemedicina a Nivel de Establecimiento).

Probaron esta nueva regla en 774 clínicas de atención primaria en todo el Perú entre diciembre de 2023 y marzo de 2024. Pidieron a los líderes de las clínicas que completaran una encuesta sobre cinco áreas clave:

Preparación Organizacional: ¿Está el jefe de acuerdo?
Procesos: ¿Tenemos un plan?
Entorno Digital: ¿Están funcionando el Wi-Fi y la tecnología?
Recursos Humanos: ¿Tenemos suficiente personal capacitado?
Cuestiones Regulatorias: ¿Están claras las reglas?

(Nota: De hecho, descartaron una sección llamada "Pericia" porque era demasiado vaga y no encajaba con las matemáticas).

Los resultados: ¿Se mantiene la regla?

Aquí está la parte genial: ¡La matemática dice que sí, la nueva regla funciona!

Es robusta: Cuando desglosaron los datos, las cinco secciones que conservaron encajaban perfectamente, como piezas de un rompecabezas. Las puntuaciones de "ajuste" estadístico fueron muy altas (oscilando entre 0.959 y 0.999 en una escala donde cuanto más alto, mejor).
Es consistente: Si hicieras las mismas preguntas dos veces, obtendrías la misma respuesta. Las puntuaciones de consistencia interna fueron sólidas, oscilando entre 0.75 y 0.87.
Es justa: Comprobaron si la herramienta funcionaba de la misma manera para clínicas grandes y complejas frente a otras pequeñas y simples, y para personas que habían trabajado allí mucho tiempo frente a los que acababan de empezar. ¡Lo hizo! La herramienta mide la "preparación" por igual para todos, sin importar quién sostenga la regla.

El choque de realidad: Estar listo no significa "hacerlo"

Aquí está el giro. Los autores compararon las puntuaciones de "preparación" con el número real de videollamadas que realizaban las clínicas.

Encontraron un vínculo positivo, pero era pequeño. Los números de correlación estaban entre 0.15 y 0.23.

Piénsalo de esta manera: Tener una caja de herramientas completamente equipada (alta preparación) hace que sea más fácil construir una casa en el árbol, pero no garantiza que realmente la construirás. Todavía necesitas querer construirla, tener el tiempo y tener a alguien que suba la escalera. El artículo sugiere que, si bien estar "listo" ayuda, no es lo único que decide si una clínica usará la telemedicina. Otras cosas —como la demanda de los pacientes, la velocidad del internet o cuánto le gusta al personal usarla— también juegan un papel crucial.

Lo que esto significa para el futuro

El artículo no afirma que esta herramienta sea una varita mágica que resolverá todos los problemas de la telemedicina. En cambio, es una herramienta de diagnóstico.

Imagina a un médico usando un estetoscopio. El estetoscopio no cura al paciente; le dice al médico qué es lo que está mal para que pueda arreglarlo. Esta nueva herramienta es el estetoscopio para las clínicas. Ayuda a los funcionarios de salud a mirar una clínica y decir: "Oye, tu puntuación de 'Entorno Digital' es baja. Enviémosles algunas computadoras nuevas", o "Tu puntuación de 'Procesos' es débil. Entrenemos a tu personal sobre el flujo de trabajo".

Los autores enfatizan que esta herramienta es excelente para la planificación y la priorización de dónde enviar ayuda y dinero. Pero advierten cuidadosamente: No use esta puntuación para certificar una clínica como "perfecta" o "mala". Una puntuación alta solo significa que la clínica podría hacer telemedicina bien; no prueba que la esté haciendo perfectamente en este momento.

La conclusión

El equipo convirtió con éxito una vara de medir inestable y no probada en una herramienta fiable y probada matemáticamente. Demostraron que funciona en diferentes tipos de clínicas en Perú. Pero también nos recordaron que, solo porque una clínica esté lista (tenga las herramientas y los planes), no significa automáticamente que esté usando la telemedicina de manera efectiva. Es un primer paso necesario, pero no es todo el viaje.

Resumen Técnico: Adaptación y Validación Psicométrica de una Herramienta a Nivel de Establecimiento para Evaluar la Preparación para la Telemedicina en la Atención Primaria

Planteamiento del Problema
Si bien la telemedicina se ha expandido rápidamente, particularmente tras la pandemia de COVID-19, su integración sostenida en la atención primaria de rutina sigue siendo desigual, especialmente en los países de ingresos bajos y medios (PIBM). Una barrera crítica para la continuidad a largo plazo es la falta de instrumentos fiables y con validación psicométrica para evaluar la preparación a nivel de establecimiento. Las herramientas existentes, como el Inventario de Preparación para la Telemedicina desarrollado por la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), se han utilizado para evaluaciones descriptivas, pero carecen de evidencia cuantitativa rigurosa respecto a su estructura interna, confiabilidad y validez. Sin herramientas psicométricamente sólidas, los sistemas de salud tienen dificultades para comparar el desempeño, priorizar inversiones o monitorear el progreso de manera efectiva. Este estudio aborda la necesidad de adaptar y validar un instrumento a nivel de establecimiento (TRI-F) específicamente para establecimientos de atención primaria (EAP) en Perú, con el fin de proporcionar una métrica robusta de la preparación organizacional.

Metodología
El estudio empleó un diseño transversal siguiendo los estándares COSMIN para la validación psicométrica, utilizando datos secundarios de una evaluación nacional realizada por la Dirección de Telemedicina del Ministerio de Salud del Perú.

Fuente de Datos: El conjunto de datos incluyó respuestas de 774 EAP de 25 regiones de Perú, recolectadas entre diciembre de 2023 y marzo de 2024. La muestra se dividió aleatoriamente para el Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y el Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).
Adaptación del Instrumento: Se adaptó el instrumento original de la OPS/BID (85 ítems, 6 dominios). Se eliminó el dominio de "Experiencia" (Expertise), ya que reflejaba atributos individuales en lugar de institucionales. Las opciones de respuesta de los ítems se refinaron de etiquetas genéricas a descripciones específicas de niveles de escala Likert para reducir la ambigüedad. El instrumento final constó de 53 ítems distribuidos en cinco dominios: Preparación Organizacional, Procesos, Entorno Digital, Recursos Humanos y Asuntos Regulatorios.
Enfoque Analítico:
- Validez de Constructo: Evaluada mediante AFE y AFC utilizando matrices de correlación policórica y estimadores de mínimos cuadrados ponderados. El ajuste del modelo se evaluó mediante CFI, TLI, RMSEA y SRMR.
- Confiabilidad: La consistencia interna se midió utilizando el alfa de Cronbach ordinal y el omega de McDonald.
- Invarianza de Medición: Se probó a través de niveles de complejidad de los establecimientos y la antigüedad del encuestado mediante AFC multigrupo, utilizando $\Delta$ CFI < 0.010 como criterio de invarianza.
- Validez de Criterio: Evaluada mediante la correlación de las puntuaciones de los dominios con la proporción de encuentros de telemedicina en relación con el total de encuentros ambulatorios (derivada de datos administrativos del Sistema de Información de Salud).

Resultos Clave

Validez de Constructo: El AFC demostró un ajuste de modelo adecuado en todos los cinco dominios. Los índices de ajuste oscilaron entre CFI 0.959–0.999, TLI 0.952–0.997, RMSEA 0.028–0.065 y SRMR 0.016–0.057. Algunos ítems fueron eliminados durante un proceso iterativo para eliminar residuos altamente correlacionados.
Confiabilidad: La consistencia interna fue aceptable a alta para todos los dominios, con un alfa de Cronbach ( $\alpha$ ) que osciló entre 0.75 y 0.87 y un omega de McDonald ( $\omega$ ) entre 0.76 y 0.88.
Invarianza de Medición: El instrumento demostró invarianza escalar y métrica a través de las categorías de complejidad de los establecimientos y la antigüedad del encuestado (tiempo trabajando en el EAP), lo que indica que las puntuaciones son comparables entre estos subgrupos.
Validez de Criterio: Se observó una correlación positiva pero pequeña entre los cinco dominios de preparación y la proporción de uso de la telemedicina ( $r_s = 0.15–0.23$ ; $p < 0.001$ ).
Datos Normativos: Se establecieron normas basadas en percentiles (del 1 al 99) para facilitar la comparación local, categorizando las puntuaciones en niveles de preparación bajo (1er–25.º), medio (26.º–74.º) y alto (75.º–99.º).

Significancia y Reivindicaciones
Los autores sostienen que el Inventario de Preparación para la Telemedicina a Nivel de Establecimiento (TRI-F) adaptado es el primer instrumento de su tipo en someterse a una evaluación psicométrica rigurosa en un entorno de atención primaria a gran escala. El estudio proporciona evidencia sólida de validez de constructo, confiabilidad e invarianza de medición, respaldando el uso de la herramienta para fines diagnósticos y de monitoreo.

El artículo plantea que, si bien la preparación es una condición habilitadora necesaria para la implementación de la telemedicina, no es un determinante suficiente del volumen o la calidad del servicio, como lo demuestra la modesta correlación con el uso real de la telemedicina. En consecuencia, los autores argumentan que el TRI-F debe utilizarse principalmente como una herramienta diagnóstica para identificar brechas a nivel de establecimiento, guiar la asistencia técnica y priorizar la asignación de recursos, más que como una certificación de alta calidad en la prestación. La disponibilidad de normas validadas permite a los sistemas de salud comparar los establecimientos y monitorear el progreso en el tiempo, abordando una brecha crítica en la ciencia de la implementación para la salud digital en los PIBM. El estudio concluye que integrar tales evaluaciones de preparación en marcos de implementación más amplios es esencial para lograr una integración de la telemedicina sostenible y equitativa.