Evaluación de la Implementación Mediante Auditoría y Retroalimentación

La capacidad de los proveedores de atención primaria de salud (APS) para practicar de acuerdo con las directrices y normas basadas en la evidencia es un componente crítico para mejorar la calidad de la atención primaria de salud. La ciencia de la implementación busca promover el uso rutinario de prácticas basadas en la evidencia mediante la identificación de barreras para su implementación y el desarrollo de estrategias, como la auditoría y retroalimentación (AnF), para superarlas. Sin embargo, dado que los efectos de la AnF muestran una heterogeneidad significativa entre los estudios, esta investigación se centra en desarrollar sistemáticamente una estrategia de AnF optimizada y evaluar rigurosamente su efectividad en la mejora de la práctica clínica en comparación con ninguna intervención. El desarrollo de una estrategia de AnF optimizada implica una fase de preparación, que utiliza la consulta a expertos y una encuesta de escalado de mejor-peor (BWS) para identificar componentes candidatos clave y evaluar las limitaciones de recursos, seguida de una fase de optimización que utiliza un ensayo controlado aleatorizado (ECA) de diseño factorial 2×2×2×2 para determinar la combinación más efectiva de componentes de AnF. Posteriormente, en la fase de evaluación, se llevará a cabo un ECA de dos brazos y multicéntrico en cuatro países (Nepal, Mozambique, Tanzania y China). Los proveedores de atención primaria de salud (PHPs) serán asignados aleatoriamente 1:1 al grupo de intervención de AnF optimizada o al grupo de control sin intervención, basándose en bloques permutados aleatoriamente (tamaños 2, 4 y 6), estratificados por país. La calidad de la atención se evaluará utilizando el método de referencia de pacientes estandarizados no anunciados (USP). El resultado principal es la proporción de elementos completados de la lista de verificación de calidad recomendada por las directrices para la consulta de casos de hipertensión y diabetes tipo II entre todos los elementos. Este resultado se expresará como una puntuación continua que va del 0% al 100%. Además, se empleará una estrategia de investigación de métodos mixtos para extraer elementos de Contexto-Mecanismo-Resultado (CMO) y construir un Diagrama de Vía Causal (CPD). Este estudio proporcionará una base empírica sólida para utilizar una estrategia de AnF optimizada para mejorar la calidad de la atención primaria de salud en los países en desarrollo. Al deconstruir "por qué, para quién y en qué circunstancias" funciona la intervención a través del marco CMO y el CPD, este estudio proporcionará evidencia mecanicista vital para la futura ampliación de este modelo, contribuyendo con un paradigma de investigación integral y universal al campo de la ciencia de la implementación.