Digital Maturity, Organisational Learning, and Patient Safety Culture in a Emerging Economy Hospital System: A PLS-SEM Investigation

Resumen Técnico: Madurez Digital, Aprendizaje Organizacional y Cultura de Seguridad del Paciente en un Sistema Hospitalario de una Economía Emergente

Planteamiento del Problema
La rápida aceleración de las tecnologías de la Salud 4.0 (IA, IoT, big data, expedientes clínicos electrónicos interoperables) en los sistemas hospitalarios de economías emergentes ha creado la necesidad urgente de comprender si la madurez digital institucional se traduce en mejoras tangibles en la cultura de seguridad del paciente (CSP) y la competencia de la fuerza laboral de salud. Si bien se asume a menudo que el despliegue digital impulza la seguridad, la evidencia empírica sugiere que, sin una capacidad de aprendizaje organizacional (CAO) robusta y una cultura de seguridad integrada, la tecnología por sí sola puede no generar ganancias en la calidad clínica. Esta brecha es particularmente aguda en las economías emergentes, donde las limitaciones de recursos, las brechas de habilidades de la fuerza laboral y las incipientes infraestructuras de seguridad crean condiciones moderadoras distintas en comparación con los entornos de ingresos altos. Antes de este estudio, ninguna investigación revisada por pares había cuantificado empíricamente las vías estructurales que vinculan la madurez digital institucional con la cultura de seguridad del paciente en un sistema de hospitales públicos de una economía emergente utilizando un modelo estructural de múltiples constructos.

Metodología
Este estudio transversal empleó el Modelado de Ecuaciones Estructurales de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) para analizar datos primarios recolectados de marzo a julio de 2024.

• Muestra: El estudio utilizó un muestreo estratificado por conveniencia en 36 hospitales públicos en Estambul y Kocaeli, Turquía, que representan aproximadamente el 29% de la capacidad nacional de internación pública. El conjunto de datos válidos finales comprendió 488 trabajadores de la salud (médicos, enfermeros, profesionales de la salud aliada y administradores).
• Constructos: Se operacionalizaron cinco variables latentes:
  1. Madurez Digital (MD): Variable independiente que abarca infraestructura, integración de la historia clínica electrónica, soporte de IA y gobernanza de datos.
  2. Cultura de Seguridad del Paciente (CSP): Mediador principal basado en AHRQ HSOPSC v2.0.
  3. Desempeño de la Calidad Clínica (DQC): Variable de resultado basada en indicadores de acreditación JCI/SAS.
  4. Competencia Digital del Trabajador de la Salud (CDTS): Variable de resultado adaptada de Torres-Castano et al.
  5. Capacidad de Aprendizaje Organizacional (CAO): Variable mediadora y moderadora.
• Análisis: Los datos fueron analizados mediante SmartPLS 4.0 con 5,000 iteraciones de bootstrap. El estudio evaluó la calidad del modelo de medición (fiabilidad, validez convergente y discriminante) y las rutas estructurales. El sesgo de método común fue descartado mediante la prueba de factor único de Harman. El modelo se fundamentó en el marco TOE y la teoría de capacidades dinámicas.

Resultos Clave
Todas las seis relaciones hipotetizadas fueron estadísticamente soportadas (p < .001):

1. La Madurez Digital como Motor Primario: La MD fue el predictor más fuerte de la Cultura de Seguridad del Paciente ($\beta$ = 0.427, $f^2$ = 0.218), el Desempeño de la Calidad Clínica ($\beta$ = 0.311) y la Competencia Digital del Trabajador de la Salud ($\beta$ = 0.348).
2. La Cultura de Seguridad como Mecanismo: La CSP predijo directamente tanto el DQC ($\beta$ = 0.364) como la CDTS ($\beta$ = 0.291), confirmando su papel como un mediador socio-estructural activo en lugar de un resultado pasivo.
3. El Rol del Aprendizaje Organizacional: La CAO funcionó como un mediador parcial en las cuatro vías (MD y CSP hacia DQC y CDTS). Por ejemplo, aproximadamente el 26% del efecto total de la MD sobre el DQC operó a través de la CAO.
4. Efecto de Moderación: La CAO moderó positivamente la relación entre la Madurez Digital y los resultados ($\beta$ = 0.194, p = .001). Los hospitales con mayor capacidad de aprendizaje derivaron ganancias de cultura de seguridad significativamente mayores de inversiones equivalentes en madurez digital en comparación con aquellos con menor capacidad.
5. Ajuste del Modelo: El modelo estructural demostró un ajuste aceptable (CFI = 0.947, RMSEA = 0.054, SRMR = 0.062) con un poder explicativo de moderado a fuerte ($R^2$ variando entre 0.312 y 0.394).

Contribuciones Clave

• Validación Empírica en Economías Emergentes: Este estudio proporciona la primera evidencia de PLS-SEM que cuantifica el vínculo estructural entre la madurez digital y la cultura de seguridad del paciente específicamente dentro de un sistema de hospitales públicos de una economía emergente.
• Perspectiva Comparativa: El estudio encontró que el coeficiente MD $\rightarrow$ CSP ($\beta$ = 0.427) fue mayor que los hallazgos comparables en hospitales públicos chinos ($\beta$ = 0.391), lo que sugiere una potencial "prima de economía emergente" donde la transición de flujos de trabajo basados en papel a digitales genera ganancias de cultura de seguridad proporcionalmente mayores.
• Identificación de Mecanismos: La investigación identifica la CAO no meramente como un factor de fondo, sino como el mecanismo de conversión crítico que transforma la infraestructura digital en competencia de la fuerza laboral y desempeño de la calidad. Aclara que la madurez digital retiene efectos directos sobre la cultura de seguridad independientemente del aprendizaje, pero estos efectos son amplificados por la capacidad de aprendizaje.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo sostiene que la madurez digital institucional es un determinante estructuralmente significativo de la cultura de seguridad del paciente, la calidad clínica y la competencia de la fuerza laboral en economías emergentes. Sin embargo, enfatiza que la inversión digital por sí sola es insuficiente; las condiciones organizacionales de aprendizaje son igualmente críticas.

Los autores argumentan que para que las estrategias nacionales de salud digital (como la Estrategia de Salud Digital de Turquía 2024–2028) sean efectivas, deben condicionar el despliegue de infraestructura al desarrollo simultáneo del aprendizaje organizacional. Esto incluye la integración de capacitación en competencias, comunidades de aprendizaje entre pares y evaluaciones de la cultura de seguridad junto con la implementación técnica. Además, el estudio sugiere que los marcos de acreditación (JCI/SAS) deberían incorporar explícitamente requisitos de madurez digital, dado que solo el 43.2% de la fuerza laboral muestreada se encontraba en instituciones acreditadas.

El estudio concluye con un alcance modesto, reconociendo limitaciones tales como el diseño transversal (que limita la inferencia causal) y la especificidad geográfica en Estambul y Kocaeli. Hace un llamado a futuros estudios longitudinales y a la replicación en diversas geografías para validar aún más estas vías estructurales.