Impacto de los recordatorios por correo electrónico en las tasas de inasistencia a las citas en un departamento de urología

JUSTIFICACIÓN

El Servicio de Consulta Externa y el Departamento de Informática Médica del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) diseñaron una estrategia conjunta basada en recordatorios por correo electrónico de las citas programadas para pacientes ambulatorios. Los pacientes que tienen cita programada (ya sea presencial o teleconsulta) con un médico en el Hospital reciben un correo electrónico en el momento de su solicitud así como 14 días y 48 horas antes de la cita, recordándoles la cita. tiempo y el lugar donde tienen que ir. Además, se ha añadido un botón al correo electrónico para que el paciente pueda pulsar sobre él y cancelarlo directamente de forma sencilla.

La posibilidad de cancelar la cita en el mismo recordatorio también pretende incidir en que aquellos que, sin haber olvidado su cita, tengan o quieran faltar a ella, puedan cancelarla y así dejar la cita libre para otro paciente que la necesite. .

Parece que cualquier tipo de recordatorio estaría asociado a una disminución en la tasa de no presentación. Sin embargo, es cuestionable que las cifras publicadas sean trasladables a nuestro medio. La variabilidad de contextos y poblaciones puede afectar la magnitud del efecto de una intervención.

Luego de revisar la literatura, no se encontraron estudios que analicen los recordatorios de citas y las tasas de no presentación en nuestro país, por lo que proponemos realizar un estudio que evalúe este impacto en el Servicio de Urología del HIBA. Aunque se podría plantear un ensayo clínico y aleatorizar el envío de recordatorios, cuando decidimos realizar esta investigación la intervención ya se había implementado en todos los servicios.

PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

¿El recordatorio por correo electrónico de una cita ambulatoria programada en el Departamento de Urología de HIBA es efectivo para reducir las tasas de inasistencia en pacientes mayores de 18 años?

SELECCIÓN Y TAMAÑO DE LA MUESTRA

Durante el año 2022, el Servicio de Urología del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) realizó aproximadamente 29000 citas en el Hospital Central y 11500 citas en el Hospital Italiano de San Justo, dando un total de 40500 citas incluyendo horas extras espontáneas y citas de Demanda Espontánea. El promedio semanal estimado es de 779 citas. Actualmente, en el Servicio de Urología del HIBA, existe aproximadamente un 21% de inasistencia a las citas ambulatorias programadas.

Creemos que lograr una reducción relativa del 25% en la proporción de tasas de inasistencia a través del sistema de recordatorio sería clínicamente relevante, es decir, de una tasa de inasistencia inicial del 21% al 16%.

Utilizando STATA y la herramienta de cálculo de muestras proporcionada de forma gratuita por la Universidad de San Francisco, estimamos que el total N necesario para estimar la diferencia calculada en las tasas de no presentación entre grupos es 1892 citas (946 citas por grupo). Los parámetros utilizados fueron los siguientes: alfa (dos colas)= 0,05, Beta= 0,20; q1 (proporción de citas expuestas)= 0,50; P0 (riesgo inicial de tasa de no presentación en el grupo no expuesto) = 0,21 y P1 (riesgo estimado en el grupo expuesto) = 0,16.

El número de citas solicitadas antes y después de la implementación de los recordatorios es suficiente para probar la hipótesis del estudio.

INSTRUMENTO DE RECOGIDA DE DATOS

Para nuestro estudio utilizaremos bases de datos secundarias solicitadas al Departamento de Informática en Salud luego de la aprobación del protocolo por parte del comité de bioética de nuestra institución. Debido a que la gestión de citas está centralizada en un único repositorio de datos, todos los datos correspondientes a los pacientes y las solicitudes de citas se pueden obtener de todo el sistema electrónico de salud de HIBA.

PLAN DE ANÁLISIS DE DATOS Y REPORTE DE RESULTADOS

Se utilizará un enfoque individual para evaluar el efecto de la intervención sobre las tasas de no presentación. La unidad de análisis es la cita asignada. Debido a la naturaleza de la exposición y la implementación del sistema de recordatorio, todas las citas anteriores a la fecha de implementación corresponden a citas no expuestas, y todas las citas asignadas después de la fecha de implementación corresponden a citas expuestas.

Las variables cuantitativas se describirán con su frecuencia absoluta y relativa en porcentaje. Las variables cuantitativas se presentarán como media y desviación estándar o mediana y rango intercuartil según la distribución observada.

Para el cálculo de las tarifas de inasistencias y citas canceladas, se utilizará como numerador el cómputo de inasistencias o citas canceladas, respectivamente. Para la tasa de no presentación, el denominador utilizado es el número de citas no canceladas, como es común para presentar este indicador en la literatura. En la tasa de citas canceladas se utilizará como denominador el número total de citas solicitadas. En ambos casos, sólo se utilizarán los nombramientos que cumplan con los criterios de inclusión y ninguno de los criterios de exclusión durante el mismo período. Para cada una de las tasas se presentará el IC (Intervalo de Confianza) del 95% estimado con la aproximación normal porque las proporciones son suficientemente grandes.

Para probar la hipótesis nula de igualdad en la proporción de citas perdidas entre citas solicitadas no canceladas expuestas al recordatorio y citas solicitadas no canceladas no expuestas al recordatorio, se utilizará un modelo de regresión logística multivariado. Consideramos la exposición al recordatorio como la exposición principal y la no presentación a la cita como la variable de resultado. Cada paciente será considerado como un conglomerado o cluster utilizando estimadores robustos de los errores estándar ya que las citas de un mismo paciente son más similares entre sí que a las citas de otros pacientes. El tiempo en días se utilizará como covariable de ajuste. Ajustaremos por posibles factores de confusión considerados relevantes por el equipo de investigación y la literatura, que incluyen sexo, edad y cobertura médica del paciente, tiempo desde la solicitud de la cita en días, hora, día de la semana y mes de la cita, lugar de atención (Hospital Central, San Justo o Centro Periférico). Los OR brutos y ajustados para las citas perdidas se estimarán con su IC del 95%.

Para probar la hipótesis nula de igualdad en la proporción de citas canceladas entre citas solicitadas expuestas al recordatorio y citas canceladas entre citas solicitadas no expuestas al recordatorio, se utilizará la misma metodología descrita para el objetivo anterior.

El efecto de la intervención se evaluará en subgrupos preespecificados según sexo, grupo de edad, cobertura médica, horario de cita, día de la semana y mes de la cita, así como según lugar de atención (Hospital Central, San Justo o Centro Periférico).

Se considerarán estadísticamente significativas las probabilidades inferiores a 0,05. El análisis estadístico se realizará utilizando el software STATA versión 17 (Texas EE. UU.).

MANEJO DE DATOS PERDIDOS

Las bases de datos que se utilizarán en este análisis contendrán un porcentaje muy bajo de datos faltantes. Debido a que cualquier dato faltante podría considerarse completamente aleatorio, se utilizará un análisis de caso completo para el análisis individual.

SESGOS Y LIMITACIONES DEL ESTUDIO

Las limitaciones de nuestro estudio, dada la metodología elegida, se deberán principalmente a la falta de aleatorización de la exposición. Esto conduce a factores de confusión, que si bien algunos serán considerados a priori, no pueden considerarse en su totalidad ya que no todos son conocidos. Por otro lado, los grupos de muestra pueden no estar equilibrados en términos de factores de confusión, como puede ocurrir, por ejemplo, con las variables dependientes del tiempo. Sin embargo, dado que la intervención se implementó a partir de un momento definido aleatoriamente, es más probable que los factores de confusión estén equilibrados y, además, eventualmente puedan ajustarse mediante métodos estadísticos.

Si bien muchos estudios retrospectivos se realizan basándose en información incompleta o inexacta, muchas de las variables administrativas de nuestro estudio se recopilarán de forma completa y automática, con un proceso estandarizado que permanecerá estable durante todo el período del estudio. A diferencia de las variables administrativas del estudio, otras variables, como la fecha de nacimiento, pueden contener errores o datos incompletos porque, aunque están informatizadas, los datos son cargados originalmente por administradores del hospital que son propensos a errores.

Una limitación adicional son todas las variables no medidas, como el nivel socioeconómico y/o los conocimientos de eSalud de los individuos. No todas las personas abren su correo electrónico todos los días y al no poder medir quién leyó el recordatorio podemos creer falsamente que la intervención no cumplió su objetivo cuando en realidad lo que ocurre es que el paciente no abrió el correo y por lo que no estuvo expuesto al recordatorio. Consideramos interesante en un futuro comparar nuestros resultados con un recordatorio enviado directamente al móvil del paciente a través de mensajes de texto o WhatsApp.

Por otro lado, aunque la implementación de la intervención no supone un coste adicional para la institución por los motivos antes mencionados, no evaluaremos si la intervención obtiene algún retorno económico.

Otra limitación de nuestro estudio es que no evaluaremos la aceptabilidad del recordatorio por parte de los usuarios. Si se les da la opción, es posible que los pacientes elijan otros tipos de recordatorios según sus preferencias personales.

Tampoco podremos estimar el impacto de la intervención en materia de teleconsultas, ya que éstas quedarán excluidas del análisis.

En cuanto a la validez externa, los resultados obtenidos no podrán extrapolarse a otros centros sanitarios que no tengan la estructura de nuestro hospital. Para enviar recordatorios por correo electrónico a todos los pacientes es necesario contar con un sistema electrónico que combine y procese la información de la historia clínica electrónica y el sistema de programación y coordinarlo con un sistema de correo masivo para poder hacerlo de forma automática. De lo contrario, es necesario contar con recursos humanos para hacer todo esto, lo que puede no resultar rentable.

Por último, pero no menos importante, cabe mencionar que dado que la intervención estudiada tiene dos componentes (el propio recordatorio que previene el olvido y el facilitador de cancelación de citas), no es posible estimar el efecto de cada componente de la intervención por separado.

IMPACTO ESPERADO

Se espera que la intervención reduzca la tasa de inasistencia en un 25% (o, en otras palabras, reduzca la tasa de inasistencia al 16%) y el tiempo medio de espera para una cita en al menos un día. Además, se espera incrementar el número de cancelaciones en un 20%.

RECURSOS Y PRESUPUESTO ESTIMADO

Los recursos necesarios están disponibles para completar este trabajo. En ningún caso este estudio representará ningún costo adicional para los pacientes ni para su cobertura médica. El Departamento de Informática Médica de HIBA ya cuenta con un sistema de envío masivo de correos, por lo que el envío de recordatorios no requiere ninguna inversión económica ni recursos humanos adicionales.

El equipo encargado de la investigación y encargado de buscar, procesar y analizar la información dispone de suficiente tiempo protegido durante la jornada laboral para poder completar el estudio en los plazos estipulados.

CONSIDERACIONES ÉTICAS

Este protocolo de estudio ya ha sido aprobado por el Comité de Bioética de nuestro Hospital: IRB (Institutional Review Board) Nº 6878