Different People, Different Supports: Using Latent Class Analysis and Behaviour Change Wheel Mapping to Inform Tailored Digital Health Implementation Strategies
Este estudio utiliza el análisis de clases latentes y el mapeo de la Rueda del Cambio de Comportamiento en una encuesta realizada a 617 adultos canadienses para identificar tres segmentos de población distintos con diversas competencias digitales y preferencias de apoyo, demostrando que las estrategias de implementación personalizadas son esenciales para mejorar la equidad y el compromiso en la salud digital más allá de simplemente abordar la alfabetización digital.
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Los sistemas de salud en todo el mundo están recurriendo cada vez más a las herramientas digitales para brindar atención, con la esperanza de hacer que los servicios médicos sean más accesibles y convenientes. Este cambio promete conectar a pacientes con médicos a través de pantallas y aplicaciones, pero también conlleva un riesgo oculto: si las herramientas son demasiado difíciles de usar, o si las personas no pueden acceder a los dispositivos necesarios, las mismas personas que más necesitan atención podrían quedar rezagadas. Durante años, los expertos han asumido que la principal barrera para utilizar estos servicios de salud digital es una simple falta de habilidades. La idea predominante era que, si la gente simplemente aprendía a usar mejor una computadora o un teléfono inteligente, comenzarían a utilizar naturalmente la atención virtual. Sin embargo, esta suposición pasa por alto la compleja realidad de cómo vive la gente, qué valora y cómo prefiere aprender. Trata a una población diversa como un grupo único con un problema único, ignorando el hecho de que un joven con una conexión a internet rápida puede enfrentar obstáculos diferentes a los de un adulto mayor con movilidad limitada, incluso si ambos luchan con la misma tecnología.
Un equipo de investigadores en Columbia Británica, Canadá, se propuso probar si este enfoque de "talla única" para la salud digital estaba realmente funcionando. Realizaron una encuesta extensiva a más de 600 adultos que viven en la región de Fraser Health, una zona diversa con una mezcla de edades, ingresos y antecedentes culturales. En lugar de simplemente hacerles las mismas preguntas a todos y promediar las respuestas, los investigadores utilizaron un método estadístico para agrupar a las personas según sus características de la vida real, como su edad, ingresos, etnia y género. Esto les permitió ver patrones distintos en cómo diferentes tipos de personas interactúan con la tecnología. Descubrieron que la población se clasificaba naturalmente en tres grupos muy diferentes, cada uno con su propia historia respecto a las habilidades digitales, el acceso a dispositivos y su preferencia para recibir ayuda.
El primer grupo, que constituía más de la mitad de las personas encuestadas, estaba compuesto por adultos jóvenes de diversos orígenes raciales y culturales. Estos individuos eran generalmente cómodos con la tecnología; poseían teléfonos inteligentes y computadoras, tenían acceso a internet y se sentían seguros usando herramientas digitales. Sin embargo, a pesar de tener las habilidades y el equipo, este grupo fue el más propenso a decir que nunca había utilizado servicios de atención virtual, como videollamadas con un médico. El segundo grupo estaba formado por adultos mayores, mayoritariamente blancos, con ingresos medios. Este grupo enfrentaba los desafíos más signific{}antes: reportaron una menor confianza en el uso de la tecnología, tenían menos probabilidades de poseer un teléfono inteligente y a menudo tenían dificultades para pedir prestados dispositivos a otros. El tercer grupo consistía en adultos de mediana edad con ingresos altos. Tenían los niveles más altos de confianza digital, poseían la mayor cantidad de dispositivos y eran los usuarios más frecuentes de los servicios de atención virtual.
El descubrimiento más revelador fue que tener las habilidades para usar la tecnología no significaba automáticamente que una persona la usaría. El grupo de jóvenes diversos demostró que la alta competencia no garantiza el compromiso. Aunque podían usar las herramientas, no las estaban utilizando para la atención médica. Los investigadores encontraron que este grupo simplemente no sabía dónde encontrar información sobre estos servicios o cómo comenzar, y preferían recibir ayuda a través de canales en línea como videos o guías de chat. En contraste, el grupo de adultos mayores necesitaba un tipo de apoyo totalmente distinto. Preferían aprender mediante interacciones cara a cara, como talleres o la ayuda de un familiar, y dependían fuertemente de métodos tradicionales como teléfonos fijos y periódicos locales. El grupo de personas adineradas y de mediana edad, que ya utilizaba los servicios, buscaba principalmente soluciones técnicas rápidas cuando algo fallaba, en lugar de una capacitación básica.
Al mapear estos hallazgos en un marco utilizado para comprender el comportamiento humano, los investigadores concluyeron que las barreras para la salud digital no son solo cuestión de habilidades. Para el grupo más joven, el problema no era la falta de capacidad, sino la falta de motivación o de hábito; necesitaban ser impulsados a usar los servicios para los que ya tenían las herramientas. Para el grupo de adultos mayores, las barreras eran físicas y sociales; necesitaban un mejor acceso a los dispositivos y ayuda presencial para desarrollar su confianza. El estudio sugiere que los sistemas de salud no pueden resolver el problema de la exclusión digital simplemente enseñando a todo el mundo a usar una computadora. En cambio, deben reconocer que diferentes grupos necesitan diferentes soluciones. Una estrategia que funciona para un adulto joven con destreza tecnológica, como enviar un enlace por correo electrónico, probablemente fallará para un adulto mayor que necesita una guía impresa y a una persona amable que le enseñe cómo se hace.
Los investigadores enfatizaron que sus hallazgos se basan en una instantánea en el tiempo y dependen de lo que la gente dijo que podía hacer, en lugar de probar sus habilidades reales en un laboratorio. Sin embargo, los patrones eran claros y consistentes. El estudio argumenta que, para que la salud digital sea verdaderamente equitativa, las estrategias de implementación deben adaptarse a las necesidades específicas de estos segmentos de la población. No basta con asumir que, si construyes el puente digital, la gente lo cruzará. Algunas personas necesitan un puente construido con materiales diferentes, mientras que otras necesitan que alguien las acompañe a cruzarlo primero. Al comprender estos perfiles distintivos, los sistemas de salud pueden ir más allá de las soluciones genéricas y diseñar sistemas de apoyo que realmente se ajusten a las vidas de las personas a las que intentan servir.
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