The use of theories, models and frameworks to institutionalise routine data-driven decision-making in sub-Saharan African health facilities: a scoping review
Questa revisione sistematica di 44 studi condotti in quattordici paesi dell'Africa subsahariana rivela che, sebbene i framework deterministici dominino gli sforzi per istituzionalizzare il processo decisionale routinario basato sui dati, le attuali applicazioni rimangono ampiamente operative e mancano dell'approccio dinamico e sistemico necessario per integrare l'uso dei dati nel processo decisionale strategico e clinico nel tempo.
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Negli ospedali dell'Africa subsahariana, negli ultimi due decenni, si è consumata una rivoluzione silenziosa. I governi e le organizzazioni sanitarie hanno investito risorse per costruire sistemi digitali, installare computer e creare registri elettronici per monitorare l'assistenza ai pazienti. L'obiettivo era semplice: se medici e infermieri avessero potuto accedere facilmente a informazioni accurate su chi fosse malato, di quali medicinali vi fosse bisogno e quanti pazienti venissero curati, avrebbero potuto prendere decisioni migliori per salvare vite umane. Questo passaggio dai taccuini cartacei ai database digitali prometteva di trasformare i numeri grezzi in uno strumento potente per migliorare la salute. Tuttavia, possedere i dati non significa usarli. Il solo fatto che un computer contenga un record non garantisce che un dirigente lo consulti per cambiare il modo in cui opera una clinica. La sfida risiede nell' "istituzionalizzazione", un termine che significa semplicemente rendere l'uso dei dati una parte naturale e automatica del lavoro quotidiano, come lavarsi i denti, piuttosto che un compito speciale svolto solo quando arriva un ispettore.
Per capire perché questa transizione sia stata così difficile, un team di ricercatori del programma di ricerca KEMRI-Wellcome Trust e dell'Università di Oxford si è posto l'obiettivo di esaminare gli strumenti che gli scienziati utilizzano per studiare questo problema. Hanno osservato come gli esperti cerchino di spiegare perché alcuni ospedali utilizzino con successo i propri dati mentre altri incontrino difficoltà. Questi esperti si affidano a "teorie, modelli e framework", che sono essenzialmente mappe strutturate o liste di controllo che aiutano i ricercatori a identificare le ragioni specifiche dietro il successo o il fallimento. Queste mappe potrebbero indicare elementi come la formazione del personale, la qualità della connessione internet o il modo in cui i dirigenti ospedalieri impartiscono ordini. I ricercatori volevano sapere: quali di queste mappe vengono utilizzate più spesso nell'Africa subsahariana e stanno effettivamente aiutando gli ospedali a rendere l'uso dei dati una parte permanente del loro processo decisionale?
Il team ha condotto una ricerca massiccia, analizzando sei dei principali database scientifici per studi pubblicati tra il 2007 e il 2025. Hanno ristretto il campo a 44 articoli di ricerca specifici che si sono svolti in quattordici diversi paesi della regione. Questi articoli coprivano una vasta gamma di metodi, inclusi interviste con operatori sanitari, sondaggi e analisi statistiche. I ricercatori hanno poi esaminato attentamente questi studi per vedere come gli autori utilizzassero le loro mappe teoriche. Hanno scoperto che la stragrande maggioranza di questi studi si basava su "framework dei determinanti". Questi sono tipi specifici di mappe progettate per elencare i fattori che influenzano un risultato, come se un operatore sanitario sia motivato, se il software sia facile da usare o se la leadership dell'ospedale sostenga l'iniziativa. Le mappe più comuni utilizzate erano il framework PRISM e il framework CFIR, che insieme rappresentavano quasi i due terzi di tutti gli studi esaminati.
Ciò che i ricercatori hanno scoperto è un divario significativo tra l'identificazione dei problemi e la loro risoluzione. Sebbene queste mappe fossero eccellenti nel elencare le barriere — come una scarsa connessione internet, la mancanza di formazione o i carichi di lavoro elevati — raramente spiegavano come queste barriere interagissero tra loro nel tempo. Ad esempio, uno studio potrebbe notare che un computer è rotto e che il personale è stanco, ma spesso non riusciva a mostrare come il computer rotto renda il personale più stanco, il che a sua volta porta a inserire i dati in modo errato, facendo perdere fiducia nei numeri da parte dei dirigenti. I ricercatori hanno scoperto che la maggior parte degli studi trattava questi fattori come un elenco statico di ostacoli piuttosto che come un sistema dinamico in cui un problema alimenta l'altro. Di conseguenza, l'evidenza mostrava che, sebbene gli ospedali stessero diventando più bravi nella raccolta dei dati, non stavano diventando più bravi nel loro utilizzo per apportare cambiamenti strategici. I dati venivano utilizzati principalmente per compiti operativi di base, come contare quanti pazienti sono stati visitati o controllare se le scorte di farmaci stiano finendo, piuttosto che per decisioni cliniche più profonde o una pianificazione a lungo termine.
La revisione ha evidenziato che il modo in cui i dati vengono utilizzati in queste strutture è spesso guidato da pressioni esterne piuttosto che da necessità interne. Gli operatori sanitari compilano frequentemente rapporti perché richiesto dalle autorità nazionali, non perché credano che tali informazioni aiuteranno loro a curare meglio i pazienti. Ciò crea un ciclo in cui i dati vengono raccolti per soddisfare un requisito di rendicontazione, ma non vengono mai restituiti al personale di prima linea in un modo che aiuti a migliorare il lavoro quotidiano. Quando la qualità dei dati è scarsa o l'arrivo è tardivo, la fiducia viene meno, e il personale smette di credere che i numeri abbiano importanza. I ricercatori hanno notato che l'introduzione di nuove tecnologie, come le cartelle cliniche elettroniche, non risolve il problema. In molti casi, i nuovi sistemi digitali sono stati semplicemente sovrapposti ai vecchi sistemi cartacei, creando lavoro extra senza cambiare le abitudini sottostanti o le strutture decisionali.
In definitiva, lo studio suggerisce che la strada da seguire richiede un cambio di mentalità. Invece di limitarsi a spuntare una lista di barriere, i sistemi sanitari devono comprendere la complessa rete di relazioni tra tecnologia, persone e regole. I ricercatori sostengono che, affinché i dati siano davvero utili, debbano essere intrecciati nel ritmo quotidiano dell'ospedale. Ciò significa che le persone che raccolgono i dati devono vedere come questi aiutino loro, e che le persone che prendono decisioni devono fare affidamento su di essi per guidare le proprie azioni. L'evidenza attuale mostra che, sebbene gli strumenti per comprendere questi problemi esistano, non sono ancora utilizzati appieno per creare un cambiamento duraturo. Il futuro dell'assistenza sanitaria nella regione non dipende dalla generazione di più dati, ma dalla costruzione di un sistema in cui tali dati siano compresi, ritenuti affidabili e messi in atto da tutti, dall'infermiere alla reception fino al direttore al vertice.
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