¿Cómo saber si una intervención en salud (web/app) es de calidad?

Una intervención en salud (web/app) es de calidad porque tiene: Validez interna, validez externa y componente ético. Propuesta de discusión.

Por Dr. Samuel Barbosa – MD, MSP, MeHealth©

La medicina digital es uno de los nuevos desarrollos en este milenio, sus principios datan desde el año 1998 y su estudio como programa de formación ha empezado en universidades como Buckingham y Copenhagen desde el 2000.

Su principal aplicación permite el acceso a profesionales de la salud y el tratamiento o seguimiento en la atención de enfermedades, lo que rompe con las barreras geográficas y disminución de costos que existen en la atención presencial.

En el último congreso de Medicina Digital realizado en Europa se cree que existen alrededor de 325 mil aplicaciones en salud, y que cada año salen más de 78 mil nuevas aplicaciones (1).

Es por ello que tener claro cuando una web o app en salud es de calidad es una necesidad que tenemos como profesionales, y debemos saber evaluar al momento que nuestros pacientes consulten.

Podemos presentar este análisis en varios puntos, tomando como ejemplo, los criterios de evaluación en estudios, que se tiene en epidemiología.

Sin entrar a discutir el grado de evidencia, existe algo que se conoce como validez interna y externa, que permiten demostrar si un estudio es de calidad, si cumple su objetivo de corroborar o no una hipótesis y si los resultados son extrapolables.

Así mismo, podríamos utilizar esta metodología de análisis para evaluar la validez y/o calidad a nivel interno y la validez y/o calidad a nivel externo de una web o APP en salud.

En ese punto entrarían todos los “sellos de calidad” o certificaciones que existen, al igual que factores económicos, el objetivo social, la población a intervenir entre otros.

La mejor forma de exponerlo es ejemplificando:

Validez interna

Dentro de este ítem se puede incluir tanto el desarrollo de la APP o WEB no en términos de código de programación sino el equipo profesional, la calidad de la información, el uso de la información obtenida, las fuentes de financiación y la experticia.

Una revisión de 52 artículos que evaluaron 6520 aplicaciones en salud, encontró que el 34% de las aplicaciones no se basaban en la evidencia científica de referencia (FDA, OMS, Guías de practica clínica) y solo entre el 9 a 67% de las aplicaciones contaba con un experto en el tema o área de salud en la que se desarrollaba (2).

Otra revisión recopiló aproximadamente 375 criterios de calidad en 25 diferentes estudios y desarrollo una metodología de calificación a través de un cuestionario, el cual tiene un grado alto de confiabilidad o valor Alfa (3).

De acuerdo a ello, se podrían incluir como criterios de calidad interna:

Experticia – en el equipo se cuenta con un experto en el tema y referente.
Calidad y cantidad de la información – información confiable y fácil de leer para el usuario.
Soporte en evidencia científica de información – guías de soporte de acuerdo a un referente científico.
Credibilidad – objetivo de la aplicación, uso y fuentes de financiación (conflicto de intereses).

Estos criterios permiten evaluar por pares profesionales y personas del común, la rigurosidad con la que se desarrolla las intervenciones en salud a la población objetivo.

Validez externa

Dentro este ítem, entra la evaluación tanto del usuario, como de pares externos que pueden dar una perspectiva de análisis frente a la calidad de la APP o web en salud.

En una revisión desarrollada en la U-NY de artículos publicados desde 2000 a 2016 de una muestra de 84 estudios (4), propuso las calificaciones de evaluación por parte de los usuarios que incluían las siguientes:

Calidad de experiencia de usuario que incluía: facilidad de uso, diseño visual, empatía de usuario, contenido; entre otros.
Contexto de programa:
- Clasificación – población objetivo, medios y herramienta de uso.
- Credibilidad – Mantenimiento o actualización, Equipo de apoyo técnico, verificación de terceros, evidencia empírica para una implementación exitosa y apoyo a la investigación.
- Privacidad – Notificaciones generales de privacidad (tratamiento de datos y términos de Uso), interacción en plataformas sociales, seguridad de dispositivo/servidor/canales de comunicación y cumplimiento normativo.

Estos criterios al estar presentes, van ha generar resultados como uso o tráfico dentro de la web y descargas de la APP, la “popularidad” dentro de los grupos a impacto y la tasa de re-consulta, que son indicadores validos en términos de emprendimiento y desarrollo en salud digital.

Si bien, no existen actualmente unos criterios globales de calidad, y se pueden tomar diferentes clasificaciones o evaluaciones, dentro del análisis se debe siempre incluir una perspectiva ética que independientemente si se evalúa un programa de telemedicina, basadas en web o app con inteligencia artificial o chatbot, debe incluir principios básicos como (5):

Transparencia y sinceridad – en caso de conflicto de intereses, no juzgar, el propósito del desarrollo y cualquier relación que puede influenciar.
Honestidad – objetivos y limitaciones en las intervenciones
Calidad – soportados en la mejor practica y evidencia posible.
Consentimiento informado – derecho de no uso de información y fines de uso de la información.
Privacidad – respeto por la información del paciente.
Profesionalismo en la atención médica en línea.
Asociación responsable.
Responsabilidad.

Referencias

Health Economics 2017 Report: Status and trends in digital health | R2G [Internet]. research2guidance. [citado 25 de julio de 2019]. Disponible en: https://research2guidance.com/product/mhealth-economics-2017-current-status-and-future-trends-in-mobile-health/
Subhi Y, Bube SH, Rolskov Bojsen S, Skou Thomsen AS, Konge L. Expert Involvement and Adherence to Medical Evidence in Medical Mobile Phone Apps: A Systematic Review. JMIR Mhealth Uhealth. 27 de julio de 2015;3(3):e79.
Stoyanov SR, Hides L, Kavanagh DJ, Zelenko O, Tjondronegoro D, Mani M. Mobile App Rating Scale: A New Tool for Assessing the Quality of Health Mobile Apps. JMIR mHealth and uHealth. 2015;3(1):e27.
Baumel A, Birnbaum ML, Sucala M. A Systematic Review and Taxonomy of Published Quality Criteria Related to the Evaluation of User-Facing eHealth Programs. J Med Syst. agosto de 2017;41(8):128.
Rippen H, Risk A. e-Health Code of Ethics (May 24). J Med Internet Res [Internet]. 24 de mayo de 2000 [citado 6 de noviembre de 2019];2(2). Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1761853/