The use of theories, models and frameworks to institutionalise routine data-driven decision-making in sub-Saharan African health facilities: a scoping review
Esta revisión de alcance de 44 estudios en catorce países del África subsahariana revela que, si bien los marcos determinantes predominan en los esfuerzos para institucionalizar la toma de decisiones rutinaria basada en datos, las aplicaciones actuales siguen siendo mayoritariamente operativas y carecen del enfoque dinámico de pensamiento sistémico necesario para integrar el uso de datos en la toma de decisiones estratégicas y clínicas a lo largo del tiempo.
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En los hospitales de todo el África subsahariana, una revolución silenciosa ha tenido lugar durante las últimas dos décadas. Los gobiernos y las organizaciones de salud han volcado recursos en la construcción de sistemas digitales, la instalación de computadoras y la creación de registros electrónicos para rastrear la atención al paciente. El objetivo era sencillo: si los médicos y enfermeros pudieran acceder fácilmente a información precisa sobre quién estaba enfermo, qué medicamentos se necesitaban y cuántos pacientes estaban siendo tratados, podrían tomar mejores decisiones para salvar vidas. Este cambio de los cuadernos de papel a las bases de datos digitales prometía convertir los números brutos en una herramienta poderosa para mejorar la salud. Sin embargo, tener los datos no es lo mismo que usarlos. El hecho de que una computadora contenga un registro no significa que un gerente lo observe para cambiar la forma en que opera una clínica. El desafío radica en la "institucionalización", una palabra que simplemente significa hacer que el uso de los datos sea una parte natural e instintiva del trabajo diario, como lavarse los dientes, en lugar de una tarea especial que se realiza solo cuando llega un inspector.
Para comprender por qué esta transición ha sido tan difícil, un equipo de investigadores del Programa de Investigación KEMRI-Wellcome Trust y la Universidad de Oxford se propuso examinar las herramientas que los científicos utilizan para estudiar este problema. Examinaron cómo los expertos intentan explicar por qué algunos hospitales utilizan sus datos con éxito mientras que otros tienen dificultades. Estos expertos se apoyan en "teorías, modelos y marcos", que son esencialmente mapas estructurados o listas de verificación que ayudan a los investigadores a identificar las razones específicas detrás del éxito o el fracaso. Estos mapas pueden señalar aspectos como la capacitación del personal, la calidad de la conexión a Internet o la forma en que los gerentes de los hospitales dan las órdenes. Los investigadores querían saber: ¿cuáles de estos mapas se utilizan con mayor frecuencia en el África subsahariana y están ayudando realmente a los hospitales a hacer que los datos sean una parte permanente de su toma de decisiones?
El equipo realizó una búsqueda masiva, escaneando seis de las principales bases de datos científicas en busca de estudios publicados entre 2007 y 2025. Redujeron su enfoque a 44 artículos de investigación específicos que tuvieron lugar en catorce países diferentes de la región. Estos artículos cubrieron una amplia mezcla de métodos, incluyendo entrevistas con trabajadores de la salud, encuestas y análisis estadísticos. Luego, los investigadores leyeron cuidadosamente estos estudios para ver cómo los autores utilizaban sus mapas teóricos. Encontraron que la gran mayoría de estos estudios dependían de "marcos de determinantes". Estos son tipos específicos de mapas diseñados para enumerar los factores que influyen en un resultado, como si un trabajador de la salud está motivado, si el software es fácil de usar o si el liderazgo del hospital apoya el esfuerzo. Los mapas más comunes utilizados fueron el marco PRISM y el marco CFIR, que juntos representaron casi dos tercios de todos los estudios revisados.
Lo que los investigadores descubrieron fue una brecha significativa entre identificar problemas y resolverlos. Si bien estos mapas eran excelentes para enumerar las barreras —como la mala conexión a Internet, la falta de capacitación o las cargas de trabajo pesadas—, rara vez explicaban cómo estas barreras interactuaban entre sí a lo largo del tiempo. Por ejemplo, un estudio puede notar que una computadora está rota y que el personal está cansado, pero a menudo no lograba mostrar cómo la computadora rota cansa al personal, lo que a su vez lleva a que ingresen los datos incorrectamente, lo que a su vez hace que los gerentes pierdan la confianza en los números. Los investigadores encontraron que la mayoría de los estudios trataban estos factores como una lista estática de obstáculos en lugar de un sistema dinámico donde un problema alimenta a otro. En consecuencia, la evidencia mostró que, si bien los hospitales estaban mejorando en la recopilación de datos, no estaban mejorando en su uso para realizar cambios estratégicos. Los datos se utilizaban principalmente para tareas operativas básicas, como contar cuántos pacientes fueron atendidos o verificar si los suministros de medicamentos se estaban agotando, en lugar de para decisiones clínicas más profundas o planificación a largo plazo.
La revisión destacó que la forma en que se utilizan los datos en estas instalaciones suele estar impulsada por la presión externa en lugar de la necesidad interna. Los trabajadores de la salud frecuentemente completan informes porque así lo requieren las autoridades nacionales, no porque crean que la información les ayudará a tratar mejor a sus pacientes. Esto crea un ciclo en el que los datos se recopilan para satisfacer un requisito de reporte, pero nunca se devuelven al personal de primera línea de una manera que les ayude a mejorar su trabajo diario. Cuando los datos son de mala calidad o llegan tarde, esto erosiona la confianza, y el personal deja de creer que los números importan. Los investigadores señalaron que simplemente introducir nueva tecnología, como los registros de salud electrónicos, no soluciona esto. En muchos casos, los nuevos sistemas digitales se superpusieron a los viejos sistemas de papel, creando trabajo adicional sin cambiar los hábitos subyacentes o las estructuras de toma de decisiones.
En última instancia, el estudio sugiere que el camino a seguir requiere un cambio de pensamiento. En lugar de solo marcar una lista de barreras, los sistemas de salud deben comprender la compleja red de relaciones entre la tecnología, las personas y las reglas. Los investigadores argumentan que, para que los datos sean verdaderamente útiles, deben estar tejidos en el ritmo diario del hospital. Esto significa que las personas que recopilan los datos deben ver cómo les ayuda, y las personas que toman decisiones deben confiar en ellos para guiar sus acciones. La evidencia actual muestra que, si bien las herramientas para comprender estos problemas existen, aún no se están utilizando en todo su potencial para crear un cambio duradero. El futuro de la atención médica en la región no depende de generar más datos, sino de construir un sistema donde esos datos sean confiados, comprendidos y puestos en práctica por todos, desde la enfermera en la recepción hasta el director en la cima.
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