Enfoque de análisis y mejora de sistemas para optimizar la cascada de tratamiento de salud mental compartida por tareas (SAIA-MH) (SAIA-MH)

Debido a la escasez de 1,2 millones de trabajadores de salud mental (MH) en los países de ingresos bajos y medianos (LMIC), los líderes académicos y políticos han abogado por ampliar el intercambio de tareas con proveedores de nivel inferior para cerrar la brecha de atención de salud mental, que supera el 90% en muchos países de ingresos bajos y medianos. Si bien compartir tareas puede aumentar el acceso a la atención, se ha prestado poca atención a la calidad de la atención brindada por proveedores de nivel inferior. La gestión ambulatoria de tareas compartidas de la salud mental en Mozambique ha mostrado bajas tasas de retención en la atención (40 %), adherencia a la medicación (<15 %) y proporción de pacientes que logran una mejora funcional (<5 %). De manera similar, se han informado tasas altas de pérdidas durante el seguimiento, adherencia deficiente y resultados deficientes de los pacientes en otros países de ingresos bajos y medianos. Hasta donde sabemos, no existen estrategias de implementación basadas en evidencia que apunten a la optimización de la cascada de tratamiento de HM en entornos de bajos recursos. Esta es una necesidad urgente para el campo de la prestación de atención de HM a nivel mundial.

La cascada de tratamiento de MH es un modelo que describe los pasos de tratamiento secuenciales y vinculados que las personas con enfermedades mentales deben navegar, desde el diagnóstico inicial hasta la mejora de los síntomas/funciones. Los problemas de calidad en un paso de una cascada de tratamiento pueden tener impactos no lineales y compuestos en todo el complejo sistema de atención más grande. Las estrategias de implementación centradas en un solo paso en una cascada pueden contribuir potencialmente a cuellos de botella no deseados del sistema y problemas de calidad de la atención. Por el contrario, el "Enfoque de análisis y mejora de sistemas (SAIA)" es una estrategia de implementación de múltiples componentes centrada en optimizar una cascada de tratamiento completa. SAIA combina la facilitación, la consulta clínica local mejorada y la creación de colaboraciones de aprendizaje a nivel de centro con herramientas de ingeniería de sistemas en un enfoque de 5 pasos desarrollado específicamente para proveedores de tareas compartidas, que incluyen: (1) análisis en cascada para visualizar la caída en cascada del tratamiento -offs y priorizar áreas para mejoras del sistema; (2) mapeo de procesos para identificar cuellos de botella modificables a nivel de las instalaciones; (3) identificación e implementación de modificaciones para mejorar el desempeño del sistema; (4) evaluación de los efectos de modificación en la cascada; y (5) ciclos repetidos de análisis y mejora. Un ECA grupal anterior estableció la efectividad de SAIA para la mejora de la cascada de tratamiento del VIH (R01HD075057; PI: Sherr). Sin embargo, no existen datos de efectividad sobre SAIA aplicado a otras cascadas de tratamiento complejas, como la atención de HM con tareas compartidas. Los datos preliminares sugieren que la aplicación de SAIA a la optimización de la cascada de tratamiento de HM (SAIA-MH; R21MH113691; PI: Wagenaar) es factible, aceptable y puede generar mejoras en la cascada de tratamiento clínicamente significativas; Cinco meses de implementación de SAIA-MH dieron como resultado un aumento de 1,5 veces en la adherencia a la medicación (aOR: 1,5; IC: 1,2, 1,9) y un aumento de 3,7 veces en la mejora de la función (aOR: 3,7; IC: 2,5, 5,4). Estos datos sugieren que SAIA-MH es una estrategia prometedora para la mejora de los sistemas de MH de tareas compartidas a nivel mundial. Nuestros objetivos específicos son:

Objetivo principal 1: Probar la efectividad de la estrategia SAIA-MH utilizando un diseño pragmático de ECA por conglomerados y evaluar los determinantes del éxito de la implementación. Los investigadores implementarán SAIA-MH utilizando un ECA de grupos paralelos de 3 años en 8 centros de intervención y 8 centros de control atencional y evaluarán los efectos sobre la mejora de la función de salud mental (primaria) y la retención/cumplimiento de la medicación (secundaria). Dos años de implementación del estudio serán seguidos por una fase de mantenimiento de 1 año para examinar la fidelidad y la sostenibilidad de la rutina. El Marco consolidado para la investigación de la implementación (CFIR) se utilizará para evaluar los determinantes del éxito de la implementación.

Objetivo secundario 1: Probar modelos de vías causales para analizar mecanismos de acción para efectos (o no efectos) de la estrategia de implementación de SAIA-MH. Usando datos mensuales de 3 años sobre vínculos estrategia-mecanismo, moderadores, condiciones previas y resultados para las 8 instalaciones completas de intervención y 8 de control atencional, los investigadores examinarán las estimaciones del efecto de la vía causal utilizando modelos de ecuaciones estructurales longitudinales. Los datos cualitativos de CFIR del objetivo principal 1 contextualizarán los análisis de rutas cuantitativas.

Objetivo específico 2: Estimar el costo y la rentabilidad de la ampliación de SAIA-MH en Mozambique. Los investigadores llevarán a cabo micro-costos y observación de tiempo y movimiento del RCT SAIA-MH para estimar los costos de implementación de la intervención. Los investigadores construirán un modelo de Markov parametrizado con datos de costos y resultados del RCT de SAIA-MH para proyectar el impacto del presupuesto y la rentabilidad para la ampliación de SAIA-MH a niveles provinciales y nacionales.