PART I SCENARIOS 1 Big data and artificial intelligence 2 2 Disruptive technology innovations 6 3 Genomics 8 4 Globalization 11 5 Medical tourism 13 6 Precision medicine 16 7 Robotics 19
PART II BASIC MODELS OF HEALTH SYSTEMS 8 Beveridge model 22 9 Bismarck model 24 10 Market-driven model 26
PART III EVOLUTION OF THE PHARMA AND MEDTECH INDUSTRY
25 Business planning of healthcare services 69 26 Sources of funding for investments 71
PART VIII LEVELS OF CARE
27 Acute, sub-acute and post-acute care 77 28 Chronic care 79 29 Home care and community care 83 30 Hospital 86 31 Long term care 91 32 Prevention 93 33 Screenings 97 34 Primary healthcare 101 35 Secondary vs tertiary vs quaternary care 104
PART IX NEW PARADIGMS
36 Access to healthcare 108 37 Co-production 110 38 Demedicalization 113 39 Evidence-based medicine 115 40 From compliance to concordance 119 41 Gender medicine 121 42 Global health 123 43 Health literacy 125 44 Initiative medicine 127 45 Integrated care 130 46 Population health management 133 47 Skill mix and task shifting in healthcare 136 48 Value-based vs
PART X PLAYERS
49 Boundaryless hospital 142 50 Community and country hospital 144 51 Intermediate and transitional care settings 147 52 Primary care center 150 53 Research hospital 152 54 Teaching hospital 154
PART XI TRENDS
55 Business models 157 56 Decentralization and devolution in healthcare 159 57 Multidisciplinarity and inter- professionality 161 58 Telemedicine 164 59 Vertical and horizontal integration (hub and spoke network) 168
PART XII BEHAVIOURS:
CHALLENGES TO LEADING HEALTH ORGANIZATIONS
60 Accountability 173 61 Accountable care plan and organization 174 62 Iatocracy, professional bureaucracy and corporatization 177 63 Political arena 180 64 Professional vs managerial culture 182 65 Professionalism 184 66 Stakeholder management 186 67 Teamwork 187 68 Turf wars 189
72 Case manager 203 73 Clinical engineer 205 74 Clinical leader 208 75 Controller 211 76 Family and community nurse 215 77 General practitioner 218 78 Hospitalist 220 79 Medical director 223 80 Operations manager 225 81 Pharmacist 228 82 Quality and risk manager 233
PART XV TOOLS SYSTEM AND
PROCESS: DISEASE MANAGEMENT
83 Clinical governance 237 84 Guidelines and protocols in healthcare systems 239
PART XVI INNOVATION MANAGEMENT
85 Clinical trial 243 86 Health technology assessment 246
PART XVII OPERATIONS
87 Electronic clinical records 251 88 Patient flow logistics 253 89 Patient management 256 90 Supply chain 258 91 Techniques for process and organizations improvement: lean management in healthcare 261
PART XVIII ORGANIZATION
92 Clinical service lines 264 93 Converging trends in hospital transformation 267 94 Divisionalization, clinical directorates and Troika model in healthcare 271 95 Organizational culture 273 96 Organizational design and development for healthcare organizations 276 97 Patient-centered hospital and health organization 281
PART XIX PEOPLE
98 Clinical and professional engagement 285 99 Great Place to Work® 288 100 Magnet hospital 291
PART XX PERFORMANCE
101 Balanced scorecard in healthcare organizations 294 102 Budgeting (financial vs operational) 298 103 Customer satisfaction 301 104 DRG and case mix index 303 105 Length of stay 305 106 Performance measurement and management systems 307 107 PROMs and PREMs 310 108 Strategic control 313
PART XXI PLANNING
109 Strategic planning 318 110 Strategy making 320
Rather than pinpointing which of these terms is the “correct” one or delineating the “true” meaning of each, to know how we should critically approach the concepts we need an awareness of the discursive contexts in which they are mobilized. This is because the context ultimately structures the social and ethical implications that “personalization,” “stratification,” or “precision” will have for medicine and healthcare systems, and for different stakeholders. As big health data, predictive and systems-level analysis are, themselves, emergent phenomena, the terminology applied in the discursive spaces around these new biotechnologies and approaches cannot be abstracted from their context. Rather, when we apply the “personalization,” “stratification,” and “precision” terms, we invoke particular associations, connotations, “hopes” and “truths” that are part of pre-existing epistemologically and ethically loaded discourses that reflect broader and weightier struggles over what is a good future.
Both machine learning and precision medicine are genuine innovations and will undoubtedly lead to some great scientific successes. However, these benefits currently fall short of the hype and expectation that has grown around them. Such a disconnect is not benign and risks overlooking rigour for rhetoric and inflating a bubble of hope that could irretrievably damage public trust when it bursts. Such mistakes and harm are inevitable if machine learning is mistakenly thought to bypass the need for genuine scientific expertise and scrutiny. There is no question that the appearance of big data and machine learning offer an exciting chance for revolution, but revolutions demand greater scrutiny, not less. This scrutiny should involve a reality check on the promises of machine learning-powered precision medicine and an enhanced focus on the core principles of good data science—trained experts in study design, data system design, and causal inference asking clear and important questions using high-quality data.
The approach to the ethics of AI that runs through this handbook is contextual in four senses:
• it locates ethical analysis of artificial intelligence in the context of other modes of normative analysis, including legal, regulatory, philosophical, and policy approaches,
• it interrogates artificial intelligence within the context of related modes of technological innovation, including machine learning, Big Data, and robotics,
• it is interdisciplinary from the ground up, broadening the conversation about the ethics of artificial intelligence beyond computer science and related fields to include other fields of scholarly endeavor, including the social sciences, humanities,and the professions (law, medicine, engineering, etc.), and
• it invites critical analysis of all aspects of—and participants in—the wide and continuously expanding artificial intelligence complex, from production to commercialization to consumption, from technical experts to venture capitalists to self-regulating professionals to government officials to the general public.
Outline
Part I. Introduction & Overview
1. The Artificial Intelligence of Ethics of AI: An Introductory Overview
2. The Ethics of Ethics of AI: Mapping the Field
3. Ethics of AI in Context: Society & Culture
Part II. Frameworks & Modes
4. Why Industry Self-regulation Will Not Deliver 'Ethical AI': A Call for Legally Mandated Techniques of 'Human Rights by Design'
5. Private Sector AI: Ethics and Incentives
6. Normative Modes: Codes & Standards
7. Normative Modes: Professional Ethics
Part III. Concepts & Issues
8. Fairness and the Concept of 'Bias'
9. Accountability in Computer Systems
10. Transparency
11. Responsibility
12. The Concept of Handoff as a Model for Ethical Analysis and Design
13. Race and Gender
14. The Future of Work in the Age of AI: Displacement, Augmentation, or Control?
15. The Rights of Artificial Intelligences
16. The Singularity: Sobering up About Merging with AI
17. Do Sentient AIs Have Rights? If So, What Kind?
18. Autonomy
19. Troubleshooting AI and Consent
20. Is Human Judgment Necessary?
21. Sexuality
IV. Perspectives & Approaches
22. Computer Science
23. Engineering
24. Designing Robots Ethically Without Designing Ethical Robots: A Perspective from Cognitive Science
25. Economics
26. Statistics
27. Automating Origination: Perspectives from the Humanities
28. Philosophy
29. The Complexity of Otherness: Anthropological contributions to robots and AI
30. Calculative Composition: The Ethics of Automating Design
31. Global South
32. East Asia
33. Artificial Intelligence and Inequality in the Middle East: The Political Economy of Inclusion
34. Europe's struggle to set global AI standards
Part V. Cases & Applications
35. The Ethics of Artificial Intelligence in Transportation
36. Military
37. The Ethics of AI in Biomedical Research, Medicine and Public Health
38. Law: Basic Questions
39. Law: Criminal Law
40. Law: Public Law & Policy: Notice, Predictability, and Due Process
41. Law: Immigration & Refugee Law
42. Education
43. Algorithms and the Social Organization of Work
Morris Barer and Bob Evans first coined the term “health care zombies” in 1998. A health care zombie is a terrible idea about health care that refuses to die. No matter how many times you drive an evidence-based stake through its heart, it rises from the (un)dead to confront you in the newspapers of the nation, ruining a perfectly good morning cup of coffee.
These ideas have often been proposed as solutions to the pressures on our health care system. But they’ve all been shown, time and time again, to weaken health care quality and sustainability. They also undermine our shared values.
These words sound familiar in our context. However it comes from a canadian book.
A canadian physician reflects her views in a well written book about the health reform. It says:
When care is necessary to improve health, every Canadian deserves reasonable access to it. That means solutions to wait times that help everyone, not just people who can afford to pay for their care. And it means finally bringing medicines under medicare. Across the country, people like Ahmed the taxi driver are forced to sacrifice their long-term health because of the short-term crunch of prescription drug costs. Alongside that profound inequity lives the uncomfortable truth that we pay some of the highest prices in the world for our prescription medicines. Only our governments can take the necessary steps to establish a national pharmacare program that would ensure access, safety, and appropriate use of medicines at a cost that is affordable not just for governments, but also for citizens and for employers.
It is quite incredible that canadians don't have drugs in the benefits package. And this is the outline of the book:
THE BASICS
Dr. Martin Goes to Washington
Getting Our Facts Straight
Taking the Pulse of the System
Health Care Zombies
BIG IDEA 1 Abida: The Return to Relationships
Primary Care: When It Works, It Works
Three Relationships for Health
Rewarding What Matters
BIG IDEA 2 Ahmed: A Nation with a Drug Problem
Medicare’s Unfinished Business
The Price Is Wrong
Prescribing Smarter
BIG IDEA 3 Sam: Don’t Just Do Something, Stand There
Atul Gawande departure from Haven, the alliance between Amazon, JP Morgan and Berkshire for developing health services for their workers has created uncertainty about what is really Amazon going to do.
Anyway, if you look at the web you can check what is already doing for their employees: Amazon Care. Here you'll find the FAQS. Up to now everybody was thinking about health goods and businesses that Amazon could provide (details in this report). Right now they have started a pilot of health system that may be developed anywhere. A platform business, that starts slowly with and app and a physicians group.
If you want to undestand what Amazon really means for the economy (and for healthcare) than a new book can provide you some answers: Bezonomics.
The global business world will eventually divide into two camps—those who adopt their own version of Bezonomics, and those who don’t. Alphabet, Facebook, Netflix, Alibaba, JD.com, and Tencent have built huge, powerful businesses based on their ability to collect and analyze data, and keep applying those learnings to make their businesses smarter and their offerings to customers more attractive. In their pursuit of AI-driven technologies such as voice and facial recognition, the Internet of Things, and robotics, they’re creating automated business models that will crush traditional businesses that fail to adapt to this new world. And the emergence of 5G technology, which will replace our current digital networks, will only widen the gap. Experts predict that this next generation of Internet connectivity will be as much as a hundred times faster than today’s web.
The impact that Bezonomics is having on society is just as profound. Some of the big tech companies are sowing discord with fake news, interfering with elections, and violating personal privacy. As Apple CEO Tim Cook put it: “If you’ve built a chaos factory, you can’t dodge responsibility for the chaos.” The global wealth gap has become so out of kilter that politicians in America and Europe have singled out Amazon and other big tech companies for blame. These wealth-creation machines have become so efficient at creating riches for their top employees and shareholders that they’re likely to engender more public outrage and become easy targets for regulators—perhaps in some cases even be broken up.
A must read. In my opinion, what really brings Bezonomics to healthcare is the largest expression of commercialism. In other words, healthcare built around excedent appropriation, not around the patient. If this is so (and Atul Gawande departure is a signal) then we all have to stand up against this model and create value and platforms based on professionalism.
A new report by OECD highlights the potential digital health environment. We are still far from what they say. However, while reading it you'll be aware of its relevance. Chapter 5 is a must read:
Big data, and big data analytics, can be used at all three levels of health promotion and disease prevention – research, surveillance, and intervention – by:
-Allowing a more precise identification of at-risk populations, through a more comprehensive understanding of human health and disease, including the interaction between genetic, lifestyle, and environmental determinants of health;
-Enabling better surveillance of both communicable and non-communicable diseases; and
- Facilitating better targeted strategies and interventions to improve health promotion and
disease prevention.
My speech at Reial Acadèmia de Medicina de les Illes Balears
Aspectos clave para la mejora de la salud poblacional, una agenda para la acción
Quisiera agradecer en primer lugar la oportunidad de ofrecerles hoy unas reflexiones sobre las cuestiones fundamentales para la mejora de la salud poblacional y algunas pistas para llevarlas a la práctica. La salud y el bienestar de una población toma como punto de referencia inicial la esperanza de vida. Tenemos buenas noticias en este sentido, en Balears en los últimos 15 años, la esperanza de vida ha aumentado una media de 3 años. Para los hombres se sitúa en 80,9 años y para las mujeres en 85,8. Sin embargo, el dato clave es la esperanza de vida en buena salud. Que para los hombres está en 69,2 y en las mujeres en 68,2 (con datos referidos a 2016). Es decir que los hombres pasan el 85% y las mujeres un 79% de la vida en buena salud, es decir en sin limitaciones funcionales o discapacidad. Diez años antes, en 2006, los hombres vivían en buena salud 61 años, un 78% de su vida y las mujeres 60, un 72% de su vida. En 10 años se ha aumentado la vida en buena salud en 7 puntos. Este es un hito dificil de replicar en el futuro porque podemos esperar una tasa marginal de crecimiento más limitada.
Se confirma pues que en la pasada década el mayor aumento se ha producido en los años de vida en buena salud, casi 3 veces más que el aumento de la esperanza de vida al nacer. Este dato debemos recordarlo como fundamental. Interesa la longevidad pero todavía más la calidad de vida en términos marginales. Hasta aquí, he hablado de la media, sin embargo desconocemos como se distribuye este nivel de salud con precisión.
Además convendrá recordar que este cambio ha coincidido en buena parte con la gran recesión económica que hemos vivido. Una situación económica excepcional que en resumen y para referirnos a los mismos años anteriores (2006-2016) la renta per cápita aumentó tan sólo un 3% en Balears. Y además, el nivel de desigualdad económica de las familias se ha agravado como no habíamos conocido nunca en tan poco tiempo. La OCDE ha mostrado que si medimos la desigualdad mediante los cambios en renta disponible, el Estado Español encabeza el conjunto de los 30 países, con un fuerte diferencial. Esta ha sido una situación desconocida para toda nuestra generación que habíamos vivido en un proceso continuado de crecimiento económico. El resultado es que a fecha de hoy el peso de la clase media se ha reducido, mientras que el de las clases bajas ha crecido en la misma proporción. Aun así, la clase media todavía representa el 58% de la población de Balears en 2017.
Es cierto que en unos momentos de cambio económico y social acelerado, el sector salud se vea afectado de forma profunda dada su relevancia en los ciudadanos. Y también es bueno recordar que todos aquellos que anunciaban que el gasto sanitario crecería de forma natural porque la tecnología y el envejecimiento era imparables, es bueno recordarles precisamente que no ha sido así. Hemos tenido envejecimiento en esta década pasada, ha habido innovación tecnológica y hemos conseguido mejorar la esperanza de vida en buena salud con una restricción presupuestaria absoluta, desconocida por muchos de nosotros. Todos los que pregonaban que el gasto era inevitable ahora deberían analizar detenidamente lo que ha sucedido realmente, pero desafortunadamente las dinámicas coyunturales evitan tal reflexión. El gran economista de la salud, Bob Evans, en los años 90 ya había afirmado que la inevitabilidad del gasto sanitario era una falacia, la gran recesión ha tenido la ocasión de confirmarlo.
Conviene reflejar además que la satisfacción ciudadana con el sistema sanitario público se ha mantenido durante estos años. Este es un hecho más que notable, que hay que destacar en un contexto adverso.
Nos encontramos ante un sistema de salud que alcanza unos resultados buenos, más que notables con los recursos que dedicamos. El gran periodista Antoni Bassas decía: Cualquiera que haya ido por el mundo, y no sólo para países más pobres que Cataluña, sino también para países de la Unión Europea, reconocerá que con recortes o sin, en materia de sanidad no sabemos lo que tenemos. Cientos de millones de personas en todo el mundo darían lo que no tienen para poder llevar en el bolsillo una tarjeta que los cubre como nos cubre a nosotros nuestra tarjeta sanitaria.
Estoy convencido de que la mayoría de los que estamos aquí compartimos sus palabras. Entonces, podemos preguntarnos qué justifica que la sanidad sea motivo de tanta controversia, que se nieguen los hechos y que se haga un uso partidista de los argumentos políticos. Esto tiene que ver con varios factores, pero dejadme que en destaque dos: "los medios" y "los marcos de referencia". Vivimos en un tiempo donde la política está secuestrada por lo que Neil Postman tildaba de "show business". Este gran sociólogo escribió en 1985 un libro premonitorio muy recomendable, titulado: "Divertirse hasta morir, el discurso público en la era del show business".
Decía al final del libro: Lo que yo sugiero es lo que decía también Aldous Huxley, estamos en una carrera entre la educación y el desastre, y necesitamos entender la política y la epistemología de los medios de comunicación. Lo que aquejaba a la gente del El mundo feliz no era que estuvieran riendo en lugar de pensar, sino que no sabían de qué estaban riendo y porqué habían dejado de pensar ". Este es un texto escrito antes de la existencia de internet y las redes sociales. No añadiré nada más. La banalización de la cultura y de la política se ha impuesto y nos conviene volver al espíritu crítico fundamentado y al debate respetuoso, aquel que nos hace progresar como sociedad y como personas.
La segunda cuestión que quería destacar proviene de la ciencia cognitiva, en concreto del profesor de Berkeley, George Lakoff y que ahora es conocido por su libro "No pienses en un elefante". Dice: Los marcos de referencia son estructuras mentales que conforman nuestro modo de ver el mundo, conforman los objetivos que nos proponemos, los planes que hacemos, nuestra forma de actuar y lo que cuenta como resultado bueno o malo de nuestras acciones. En política, los marcos conforman nuestras políticas sociales y las instituciones. Cambiar nuestros marcos es cambiar todo esto. Los marcos de referencia no pueden verse ni sentirse, forman parte del inconsciente cognitivo, estructuras de nuestro cerebro a las que no podemos acceder conscientemente, pero que conocemos por sus consecuencias: nuestra forma de pensar y lo que se entiende por sentido común.
Sigo los trabajos de George Lakoff desde hace años y estoy convencido de que nos puede proporcionar la clave para comprender qué está sucediendo en la política y la gestión sanitaria: nos encontramos ante un nuevo marco de referencia que lucha con lo que hemos convivido durante muchos años y que nos mantenía en lo que los psicólogos llaman "zona de confort".
***
Hace tiempo un periodista me preguntaba, me decía Pere, qué crees que necesita el sistema de salud catalán: más financiación o mejor organización?. Yo le dije que la respuesta no era posible lo uno sin lo otro, necesitábamos ambas cosas. Él sin duda quería un titular, y eso ya no cabía. Hay que estar atento a los falsos dilemas y no dejarnos embaucar.
Necesitamos más financiación si somos capaces de demostrar cuál es el valor marginal obtenido de cada euro adicional gastado. De lo contrario me resisto a señalar cuál es el nivel de financiación necesario y cuidadoso. Sin embargo, ya sabemos que el debate sanitario pivota demasiado sobre cuánto dinero nos gastamos y demasiado poco en que obtenemos a cambio. Demasiado en la financiación y poco en la organización.
Por otro lado, hace más de tres décadas que una Constitución dijo que los ciudadanos éramos iguales ante la ley, pero en cambio podemos observar que cuando hay concierto económico, unos ciudadanos pueden gastar en sanidad pública un 40% más que nosotros en el marco de un mismo Estado de Derecho. Lo que tenemos desde entonces es un estado del revés, una chapuza. En un estado del revés nadie puede pensar seriamente en criterios objetivos, ni fijar prioridades, primero hay que ponerlo del derecho. Esto no ha sido posible desde hace muchas, muchas décadas.
Por lo tanto necesitamos mejor financiación en un marco donde podamos priorizar los recursos para alcanzar un valor mayor en salud, y esto sólo será posible en un marco político de referencia nuevo.
***
Pero al mismo tiempo necesitamos mejor organización. Y permítanme una autocita, esta vez del 2001. En un artículo en la revista Fulls Económics del Sistema Sanitari, junto con el amigo Jordi Calsina, escribimos un artículo titulado: "Más allá de la separación de funciones: las organizaciones sanitarias integradas ". Hace dieciocho años que algunos ya nos habíamos dado cuenta de que había que cambiar de marco de referencia en el aspecto organizativo. Han pasado años y nos hemos mantenido en una "zona de confort". Había que ir más allá de la separación de funciones para que algunos vemos que era un concepto difuso, complicado de llevar a cabo en la práctica en un entorno donde la transferencia de riesgo sólo se sostiene sobre el papel. Y proponíamos las organizaciones sanitarias integradas en la medida que cambiaba la lógica de la compra de servicios por el compromiso con la salud de la comunidad por parte de todos los proveedores.
He estado siguiendo y todavía sigo de cerca el esfuerzo hecho desde Palamós por los Servicios Sanitarios Integrados del Baix Empordà, enfocado hacia una visión de servicio integradora. No es por casualidad que un residente distinguido como el novelista Tom Sharpe escribía con claridad en The Guardian sobre la calidad de servicio que recibió y consideraba que nunca el NHS lo hubiera tratado igual. Más allá de esta anécdota, si me preguntaran por un modelo organizativo apropiado sería este, evidentemente como siempre mejorable.
Tenemos un sistema público de salud con unas características organizativas singulares destacables, citaré dos solamente. La primera es la planificación de recursos, el mapa sanitario, la condición previa a cualquier desbarajuste inversor y al exceso de capacidad instalada que suele suceder en entornos privados. La segunda es la inexistencia del pago por acto médico, motivo de fragmentación, sobrediagnóstico y exceso de tratamiento a muchos sistemas de salud. Aquellos que aún lo aplican luchan por una alternativa.
Ahora bien, el ejercicio responsable de la gobernanza de las organizaciones ha sido posiblemente la pieza más olvidada del engranaje del sistema público de salud. Algunas de las controversias del momento nos las hubiéramos podido ahorrar si hubiéramos dedicado más esfuerzos a estructurar la función de gobierno. Como siempre generalizar tiene riesgos, y por lo tanto ha habido casos ejemplares de gobernanza pero que en mi opinión han sido aislados.
***
Y llegados hasta aquí, hay que recordar las singularidades del entorno de la gestión sanitaria. En Jeffrey Harris, economista y médico, profesor del MIT y internista al Hospital General de Massachussets escribió en 1977 un extraordinario artículo titulado: "La organización interna de los hospitales, algunas implicaciones económicas". Tengo que confesar que fue uno de los primeros artículos de economía de la salud que leí y que me impactó. Pero no sólo a mí, es uno de los artículos más referenciados que hay a fecha de hoy. Esencialmente en Jeffrey Harris dijo en otras palabras, algunas cosas que sabemos los que hemos sido gerentes de hospital. Él sugería que el hospital en realidad son dos empresas: la administrativa y la médica. En esta organización dual hay un conjunto de reglas implícitas de asignación de recursos. La controversia se produce cuando la demanda médica supera la capacidad ofrecida por la administrativa. Nos enfocamos demasiado a analizar la parte administrativa y no tanto a la médica. Y terminaba señalando que hay una nueva organización interna de los hospitales.
Ahora si tuviera que reescribir el artículo seguro que iría más allá de los hospitales y pensaría en organizaciones sanitarias integradas. Considero que Harris acertó en el diagnóstico pero se quedó corto en la terapia, se quedó a medias. Hay que repensar muy seriamente la posición de los médicos dentro de la organización sanitaria. Estoy convencido de que el encaje actual chirría, y las propuestas para avanzar son limitadas. Después de observar modelos alternativos, he llegado al convencimiento de que la relación laboral de la profesión médica en un convenio colectivo difícilmente encaja con la realidad de la tarea, el talento y los resultados que se esperan. Si dentro de la relación laboral tengo dudas, imaginen los que tendré si hay una atribución funcionarial vitalicia, en propiedad, como lo llaman. A fecha de hoy todavía tengo pendiente de encontrar a alguien que me justifique que un médico debe ser funcionario con un argumento convincente.
Para enfocar una visión alternativa, es necesario comprender la profesión médica en el marco organizativo del sistema de salud con las coordenadas inherentes del profesionalismo.
Hay que ser precisos en lo que estamos hablando. Entiendo el profesionalismo más allá de la autonomía estricta y sesgada que algunos defienden. Para profesionalismo quiero decir: (1) altruismo, en caso de conflicto de interés entre intereses profesionales y los de los pacientes, hay que decantarse en favor de los pacientes, (2) un compromiso en la mejora, los profesionales deben actualizarse en el nuevo conocimiento y su incorporación a la práctica (3) revisión entre colegas, los médicos deben ser capaces de supervisar el trabajo de los colegas, para proteger a los pacientes y (4) los médicos deben incorporar el criterio de eficiencia social en las decisiones clínicas.
Si pensamos en una integración asistencial exitosa, necesitamos que la coordinación y motivación en el ámbito clínico sea máxima. En la actualidad, muchos de los avances obtenidos han tenido relación con la capacidad de liderazgo y la cultura organizativa, aunque los incentivos explícitos han sido escasos. La prueba definitiva de que puede llegar más allá en la integración es cuando los profesionales se implican porque más allá de los atributos del profesionalismo, sienten que su esfuerzo se ve compensado y respetado. Muy a menudo, la segunda cuestión toma más importancia que la primera, quiero decir que el respeto ocupa una posición superior a la compensación material. Valorar el trabajo bien hecho, reconocerlo, es fundamental en el entorno profesional. En esto, la sociedad profesional es capaz de hacerlo mejor que tal como lo hace la parte administrativa de la organización hoy en día.
***
Estamos asistiendo a un cambio profundo en la "función de producción de salud". En el libro del cardiólogo Eric Topol titulado "El paciente te atenderá", quiere señalar las nuevas capacidades de decisión de los pacientes con su enfermedad. Evidentemente se trata de una provocación, en la medida que uno va avanzando en el libro, explica la importancia de la profesión médica ante la nueva complejidad de información y conocimiento ingente. La medicina estratificada o de precisión está empezando y no podemos quedar al margen, la tenemos entre nosotros y debemos preguntarnos si estamos dispuestos a que sea la tecnología la que cambie las organizaciones o si somos nosotros los que tenemos que mandar este cambio desde las propias organizaciones. Personalmente creo que necesitamos aplicarnos seriamente a identificar cuál es el mejor modelo organizativo para la nueva medicina, antes de que la nueva medicina nos haya condicionado a todos. Estamos a tiempo, pero vamos atrasados. Por ahora, soy incapaz de ver ninguna reflexión profunda en este sentido aquí cerca.
Lo que si que podemos hacer hoy es saber dónde estamos, y en qué marco de referencia queremos situarnos. Ya hablé antes de cómo pasamos de las funciones de compra y provisión al marco de la integración asistencial. Ahora conviene entender qué significa el marco de la salud poblacional y cuál es el equipaje necesario para el trayecto. La cuestión fundamental detrás de todo debate de política sanitaria es como lograr un mejor nivel de salud para la población y cómo reducir las diferencias en salud existentes que sean evitables e injustas. Podríamos también llamarlo en términos estadísticos, como aumentar la media y reducir la varianza.
Cuando Stoddart y Kindig definieron el término salud poblacional querían ir más allá de la salud pública convencional. Y precisamente se referían a los resultados de salud de un grupo de personas incluendo la distribución de tales resultados en el grupo. Nos fijamos demasiado en la media y descuidamos la distribución. Ellos enfatizaban especialmente en lo segundo, en como reducir diferencias en salud. Y cual sería la diferencia de la salud poblacional con la salud pública? Mientras la salud pública trata de prevenir epidemias, limitar riesgos ambientales o impulsar comportamientos saludables (prevención y promoción de la salud), en la salud poblacional se parte de la aproximación de salud en todas las políticas para avanzar hacia nuevos instrumentos que tengan impacto real en la población. Hasta aquí uno diría que resulta familiar. En Catalunya por ejemplo el plan interdepartamental e intersectorial de salut pública (PINSAP) pretende precisamente este objetivo, o dentro de él el proyecto Comsalut, pretende orientar orientar el sistema de salut hacia la promoción de la salud y la salud comunitaria. La ejemplaridad del proyecto es indudable del mismo modo que lo es su infradotación de recursos que limita seriamente su impacto en la práctica.
Cuales serían los instrumentos a tener en cuenta para avanzar en la salud poblacional?
Fundamentalmente el punto de partida pasa necesariamente por monitorizar la salud de la población. Hemos basado fundmentalmente los planes de salud en la información de salud percibida a través de las encuestas de salud. La esperanza de vida en buena salud se basa en percepción subjetiva. Ahora bien, necesitamos contrastar si la percepción subjetiva se corresponde con la realidad objetiva de la enfermedad. En un estudio reciente que acabamos de finalizar en Palamós y que se publica en Gaceta Sanitaria mostramos como el 27% de las personas con 2 enfermedades crónicas o con condiciones de salud complejas afirman tener buena salud cuando son encuestados. Es decir informan parcialmente o distorsionadamente de su situación cuando son entrevistadas. Las implicaciones de este resultado son fundamentales para la gestión de la salud poblacional y sobre como las políticas sanitarias descansan sobre un sesgo informativo relevante.
Los registros de morbilidad han mejorado sustancialmente, sin embargo desaprovechamos las oportunidades que ofrece la agregación de información. La estratificación del riesgo a partir de la información de morbilidad es el punto de partida. Es a partir de tal categorización que es posible establecer la modelización predictiva tanto del curso de la enfermedad como de sus costes. En Palamós, una vez más hemos mostrado como una vez conocida la concentración de costes, lo fundamental es predecir la persistencia. Es decir si sabemos el 5% que acumula cerca del 45% del total de costes sanitarios, podemos predecir en qué medida seguiran estando en los siguientes años en este mismo grupo con un área bajo la curva de 0,89 el primer año.
La segunda cuestión es la monitorización de la asistencia. Cuando un médico ve a un paciente, sus resultados se relacionan con la evolución de este paciente o con el grupo de pacientes del médico. Necesitamos medir los episodios de enfermedad, entender como un paciente para un determinado episodio es tratado por distintos profesionales y cual es su resultado en una cohorte dinámica. Necesitamos agregar esta información para conocer el impacto, para mejorar la media y reducir la variación. Kaiser Permanente mostró en el caso de rofecoxib como un medicamento aprobado podía provocar riesgo cardiovascular y muerte y finalmente se retiró del mercado después de que posiblemente sucedieran 28.000 muertes. Esto fue posible por la agregación de información sobre resultados adversos sobre una población de un millón y medio de habitantes. Se vio que los que recibían la dosis máxima de rofecoxib tenían tres veces más probabilidades de sufrir un infarto de miocardio o muerte súbita, en comparación con las personas que habían tomado antiinflamatorios. Otro ejemplo más próximo lo tenemos en el self-audit de la prescripción farmacéutica que puso en marcha Arantxa Catalán en el ICS. La agregación de la información farmacéutica permitió monitorizar pacientes crónicos polimedicados y prevenir efectos adversos. Todo ello empezó hace más de 10 años. En ambos casos no se hablaba de Big Data, pero en el fondo ya se estaba en ello.
La tercera cuestión es la monitorización de los determinantes de la salud. Si admitimos la perspectiva de salud en todas las políticas, necesitamos al mismo tiempo entender cual es el impacto y evolución de las decisiones y acciones sobre entorno físico (mediio ambiente), socioeconómico (educación, empleo, apoyo social y comunitario, vivienda). Pero asimismo convendría establecer programas para la evaluación del genoma poblacional. El ejemplo de Geisinger en Estados Unidos muestra como después de analizar a 200.000 personas, ha sido posible detectar un 4% de población que podía ser susceptible de tratamientos específicos y fundamentados.
La cuarta cuestión es la relativa al comportamiento individual frente a la salud y los riesgos para la salud. Recientemente la OCDE acaba de publicar un manual de instrucciones sobre la cuestión. Bien en realidad, se trata de una aproximación, un intento. Hace más de una década que se habla del pequeño empujón pero sabemos poco de cómo llevarlo a la práctica. Si lo fundamental es definir una arquitectura de elección, en entornos complejos esto resulta casi impracticable. Así pues que debemos estar atentos a lo que funciona y a lo que no. Resumiendo mucho, la salud depende de nuestras decisiones y comportamientos, de factores económicos y sociales, factores físicos y medioambientales, de la asistencia sanitaria y de la genética. ¿Qué parte corresponde a cada uno es compleja de averiguar. Un profesor de Wisconsin, David Kindig al que sigo habitualmente, sitúa el peso de los comportamientos en un 30% del total (decisiones individuales). Y sabemos que incluso, en la genética podemos influir en la medida que nuestros hábitos condicionan también generaciones futuras, la herencia epigenética es fuente de expresión del genoma de nuestros descendientes.
Si el nivel de salud es fruto de todos estos factores que a la vez dependen de cada uno de nosotros y de la colectividad, entonces el paradigma clásico de la producción, donde hay uno que ofrece los servicios -el productor, el sistema de salud- y uno que los recibe - el consumidor- se encuentra en lejos de lo que hay que tener en cuenta a fin de producir más salud.
El compromiso con la propia salud significa tomar decisiones que contribuyen a mantenerla y mejorarla. Hay riesgos que podemos evitar y está a nuestro alcance. La dificultad aparece en la medida en que "somos personas humanas".
La capacidad cognitiva humana viene impulsada por dos "sistemas": (Estos "sistemas" no existen físicamente, pero el modelo funciona bien para explicar y predecir fenómenos!)
- Sistema 1: funciona de forma automática y rápidamente, con poco o ningún esfuerzo y sin sentido de control voluntario (Operaciones automáticas) .La mayoría del tiempo, nuestra capacidad cognitiva viene impulsada por el sistema 1, y de forma bastante eficiente
- Sistema 2: dedica atención actividades mentales que requieren esfuerzo (Operaciones que requieren control). Aparece cuando las decisiones o acciones se vuelven complejas y necesitan atención, con exigencia de «concentración». Es mucho más lento.
Ambos sistemas están activos cuando estamos despiertos.
• El Sistema 1 se ejecuta automáticamente (sin esfuerzo)
• El Sistema 2 se encuentra en modo de bajo esfuerzo, y sólo se utiliza una pequeña parte
• El Sistema 1 genera impresiones, intuiciones, sentimientos, intenciones
• El Sistema 2 en general las acepta
• El Sistema 2 también controla continuamente el comportamiento.
Pero cuando el Sistema 1 se encuentra con una dificultad, pide al Sistema 2 que le ayude:
- Cuando se detecta un problema difícil
- Cuando se detecta algo inesperado o improbable
- El Sistema 1 no se puede detener. Funciona con una heurística determinada y presenta sesgos.
Todo ello puede representar un comportamiento alejado de la racionalidad que el sistema 2 no necesariamente detecte. Una de sus principales características es la pereza, el rechazo a invertir más esfuerzo que el estrictamente necesario. Mientras no se detecta algo raro, se limita a seguir las impresiones del Sistema 1.
Uno de los descubrimientos importantes de los psicólogos cognitivos en las últimas décadas es que cambiar de una tarea a otra representa esfuerzo, y especialmente bajo la presión de la inmediatez. Si así es como funcionamos, entonces las estrategias que presuponen la toma de decisiones racionales entran en contradicción. Siempre se ha pensado desde las estrategias de salud pública que un individuo bien informado, tratará de tomar decisiones que maximicen su beneficio de salud (y en esto se fundamentan las actuaciones en educación sanitaria y difusión de información, necesarias pero no suficientes ).
Las personas humanas tenemos muchos sesgos cognitivos en la toma de decisiones y la economía del comportamiento ha revisado el paradigma convencional del "consumidor racional" que satisface sus intereses, y busca explicar porque somos predictiblemente irracionales. Ante ello considera que es posible diseñar una arquitectura de elección que nos permita superar tales sesgos. Tema controvertido al que no entraré en detalle. En cualquier caso entender el comportamiento individual ante la salud es fundamental incluso antes de hablar de determinantes sociales.
Por lo tanto, somos responsables de nuestra salud en cuanto a decisiones y comportamiento, somos responsables de exponernos a riesgos evitables, al tiempo necesitamos un pequeño empujón (aunque todavía no sabemos como formalizarlo con precisión).
La implicación familiar y comunitaria en la salud se encuentra también en el núcleo de la mejora de la salud. La adquisición de hábitos saludables comienza en la familia. El apoyo y afecto en caso de enfermedad o dependencia contribuye decisivamente. A la economía comportamental le preocupa el gregarismo, herd effect, porque se encuentra en el origen de muchas decisiones por defecto que tomamos. Somos responsables pues de contribuir a crear entornos saludables cercanos y de evitar riesgos extremos.
Precisamente nos encontramos en un contexto que David Courtright ha calificado de capitalismo límbico, en su último libro titulado “The age of addiction”. Explica que las historias de placer, vicio y adicción están relacionadas, y describe los fundametnos de la adicción. El capitalismo límbico se refiere a un entorno económico, tecnológicamente avanzado pero regresivo socialmente en el que las empresas impulsan el consumo excesivo y la adicción. Y esto lo hacen enfocando al sistema límbico, a la parte del cerebro responsable de los sentimientos y la reacción rápida. Es allá donde las neuronas hacen posible el placer, motivación y funciones críticas para la supervivencia. El capitalismo límbico es un producto de la evolución cultural. Otros autores se han referido al mismo fenómeno hablando de determinantes comerciales de la salud. El libro lleva de subtítulo “como los malos hábitos son el origen de un gran negocio”. Y el índice uno ya puede imaginar que repasa alcohol, tabaco, drogas de abuso, alimentos, juego, adicción digital para terminar con una llamada contra los excesos. La sociedad necesita ser capaz de limitar el desarrollo del capitalismo límbico mediante una regulación adecuada. El caso de los opioides en Estados Unidos es desde mi punto de vista un ejemplo claro de capitalismo límbico que además cierra el círculo, crearon la adicción y además generaron negocio fraudulento curándola. Ambos aspectos han sido demostrados. Debemos estar atentos a que no haya contagio próximo de esta epidemia.
La quinta cuestión se refiere a la organización y el talento necesario para mejorar la salud poblacional. Los departamentos de salud pública han estado dirigidos por epidemiólogos. La orientación hacia la salud poblacional requiere multidisciplinariedad, atender a una combinación de capacidades y talento procedente de la Epidemiologia y Medicina, por supuesto, con el Derecho, la Economía, la Política y la Ética. La semana pasada en Catalunya con el impuesto sobre bebidas azucaradas en exceso hubo una acción clara, ante un recurso por defecto de forma se declaró nulo, pero el gobierno volver a aplicar del impuesto subsanando la cuestiones. Los aspectos regulatorios y legales tienen una importancia capital. Entender el impacto en términos del coste-efectividad de las medidas en salud poblacional obliga a análisis que han sido marginales hasta el día de hoy. O los aspectos éticos, igualmente relevantes. La gestión de la salud poblacional necesita permeabilizarse tanto dentro del sistema de salud como fuera y en este sentido hay que conseguir en términos del gobierno, la adecuada interacción que permita la salud en todas las políticas.
He resumido en cinco los aspectos por donde empezar: monitorización de la salud, monitorización de los determinantes de la salud, monitorización de la asistencia y prestaciones, comportamiento individual frente a la salud y los riesgos y la nueva organización para la salud poblacional. Pero hay más cuestiones, por ejemplo una vez resuelta la monitorización cabe pasar a las recomendaciones y la acción.
Kindig, el salubrista que promovió el concepto de salud poblacional, publicó un libro titulado “Purchasing population health” a finales de los 90. Sin duda, desde mi punto de vista lo más desacertado era el título porque enfatizaba una perspectiva mercantilista de la salud totalmente evitable. En realidad el libro y algunos artículos adicionales, se dirigían mostrar que los recursos económicos deberían asignarse con el criterio de mejora de la salud poblacional. Es decir, en lugar de financiar en base a servicios asistenciales recibidos, convendría asignar capitativamente los recursos a una entidad que gestionara la salud poblacional con un indicador último de referencia: la esperanza de vida en buena salud. La idea es sugerente, pero hay una distancia importante para llevarla a la práctica porque desconocemos todavía cuales son los factores que determinan marginalmente el resultado o que lo confunden y cuales son los incentivos que funcionan. Ahora bien, avanzar en la medida de la esperanza de vida en buena salud en areas geográficas pequeñas sería un primer paso.
El reto de la salud poblacional va más allá del sistema de salud y de la política sanitaria. En el parlamento debe confluir en un debate respetuoso, profundo, fundamentado, que busque el consenso y evite la polarización; el gobierno debe captar el mayor talento para una regulación y gestión de la salud poblacional; las organizaciones deben dar respuesta a la atención de calidad con un nuevo marco de referencia; los clínicos deben encajar a la organización guiados por el profesionalismo; los ciudadanos deben asumir la responsabilidad ante su salud y hacer sentir su voz para contribuir a la mejora del sistema.
Hasta aquí pues los mensajes clave que deseaba mostrarles. Esta conferencia ya está publicada en mi blog: econsalut, por si están interesados en revisar su contenido con detalle.
El escritor norteamericano Henry Mencken dijo: “Para cada problema complejo hay una solución que es clara, sencilla y equivocada”. Cambiar hacia un marco de referencia tan complejo como la salud poblacional no puede resolverse con los mensajes de esta conferencia, pero si que espero haberles podido ofrecer pistas claras para que podamos avanzar hacia él.
Among the 18 OECD countries for which data are available from 2010/11 to 2015/16, the number on foreign-born doctors rose by over 20%, a much higher growth rate than the overall increase of 10%. As a result, the proportion of foreign-born doctors across these OECD countries rose by 3 percentage points to 27% in 2016. The trend for nurses is similar, with the number of foreign-born nurses increasing by 20% while the overall increase was about 10%, so their share increased by 1.5 percentage points to 16%.
Of all doctors working in 26 OECD countries in 2016, 16% (about 483 000) obtained at least their first medical degree in another country, up from 14.5% (about 424 000) in 2011. The share and number of foreign-trained nurses have also risen to 7% (about 546 000) of all nurses working in 25 OECD countries in 2016, up from 6.6% (about 461 000) in 2011.
There is something wrong. A deficit of 20% of physicians supply that has to be solved by foreign professionals means that nobody is planning future demand. This is a big mistake, a result of political inaction.
In the era of Big Data, we’ve come to believe that, with enough information, human behavior is predictable. But number crunching can lead us perilously wrong.
Precision public health (PPH) is an emerging topic of public health that complements the development of precision medicine and utilizes advances in new technologies and knowledge unlocked through big data to better target public health efforts within populations
In publically funded healthcare systems two broad priorities for decision-makers are “to do the most, for the most” (47), and to “reduce health inequity” across the population
The solution in reconciling the n of 1 with the n of many approach for precision medicine and public health respectively lies within using precision medicine technologies to more accurately identify and define population cohorts, through increased understanding of the underlying causes and biological pathways of disease and health. That is, improved molecular understanding of disease and the underlying biological pathways create new knowledge that unlocks opportunities for discovery and re-aggregation of patient cohorts.
This article provides some hints about the impact of precision medicine in public health. However, you'll not find the details on how to apply it in practice. We are just in the begining of this approach.
The main speech of a next workshop is about causal inference by Miguel Hernan. If you want to have a look at his book, you'll find it here.
Causal inference is one of the main issues that current machine learning methodologies often try to skip. Finally we do need to know the factors, the causes that produce a consequence, a disease. And for example with risk adjustment, it happens the same. The methodology has to provide a clear understanding of the factors for adjustment and weights. Otherwise it would be a blackbox.
Some months ago I explained my concerns about opioid epidemic. I said that the problem is closer than most people think. In the last five years, there has been a 45% growth in publicly funded opioid prescription in our country. Now OCDE presents the current situation in a report that highlights where we are and what can be done. The key messages are these ones:
Better Prescribing: Doctors can improve their prescribing practices, for instance, through evidence-based clinical guidelines (e.g. for opioid prescription, for adequate medication-assisted therapy for OUD patients), prescribers training, surveillance of opioid prescriptions, and regulation of marketing and financial relationships with opioid manufacturers. In addition, patients and the general public can also benefit from clear educational materials and awareness interventions to enhance their opioid-related literacy and reduce stigma.
Better care: Including the expansion of coverage for long-term medication-assisted therapy (e.g. methadone, buprenorphine, naltrexone) coupled with specialised services for infectious diseases management (e.g. HIV, hepatitis) and psychosocial interventions. Some countries have implemented interventions such as the availability of overdose reversal medications for all first responders, needle and syringe programmes, and medically supervised consumption centres.Quality of care must be improved and measured.
Better approach: There can be better coordination across the health, social and criminal justice systems. Governments can consider setting up of coordinated networks among the three sectors aiming to facilitate access to integrated services for people with OUD. In addition to health services, social interventions around housing and employment support, and law enforcement uptake of a public health approach are central.
Better knowledge and research: Including the use of big data and impact evaluations to generate new information from different sources along with the application of advanced analytics. In addition, quality of care measurement should be enhanced in areas such as opioid prescription, OUD health care services, and patient reported indicators (e.g. PROMs, PREMs). Research and development is needed in key areas such as new pain management modalities and OUD treatments.
With the broadening of data available for officials to regulate markets, things could change. The issue is specially relevant for pharmaceuticals. Up to now if you want information about the market you have to use IMS data. Now governments that pay the drugs bill can use their own data to improve regulation. Better knowledge could represent better regulation if it is performed appropriately and on a timely basis. The OECD report tries to put all these elements together and highlight the opportunities ahead.
This report provides an overview of patient-level data on medicines routinely collected in health systems from administrative sources, e.g. pharmacy records, electronic health records and insurance claims. In total 26 OECD and EU member countries responded to a survey addressing the availability and accessibility of routinely collected data on medicines and their applicability to developing evidence. The report further explores the utility of evidence from clinical practice, looking at experiences and initiatives across the OECD and EU.
Governments will have to improve big data capabilities and add new talent.
Currently medical diagnosis is driven by a standard way to proceed. We could say that the pattern of the decision flow has not changed for years.
A physician takes a history, performs an examination, and matches each patient to the traditional taxonomy of medical conditions. Symptoms, signs, family history, and laboratory reports are interpreted in light of clinical experience and scholarly interpretation of the medical literature.
Data availability, and specifically genetic data could change completely diagnostic process.
Initiatives to develop genetic reference data at the population level could be grouped into 3 categories.First are well-known databases of genotype-phenotype relationships
as observed and submitted by researchers (eg, Online Mendelian Inheritance in Man, ClinVar, and the National Human Genome Research Institute’s Genome-Wide Association Study [GWAS] Catalog). Second are databases, such as the Genome Aggregation Database (gnomAD), the next iteration of the ExomeAggregation Consortium (ExAC) database, and the 1000 Genomes Project, that aggregate sequences
collected from other studies for secondary use. Third, patients and other study participants are invited to donate data to registries like GenomeConnect or enroll
in cohorts like the National Institutes of Health All of Us initiative, which is recruiting 1 million patients to contribute biological samples and EHR data for research.
The reference to these databases is crucial to understand what's going on in US medicine, and how european medicine stands behind. JAMA article develops the concept of Clinical Information Commons:
There should be a new compact between patients and the health system, such that captured data and biospecimen by- products of the care deliverysystem should be aggregated and linked to build a clinical information commons (CIC) to aid diagnosis
I agree. Saluscoop started as an alternative focused in this approach. As usual, the big question is: who is going to invest in a digital commons?. Unless governments take this initiative as a whole, the future of a data driven medicine is uncertain.
Adrian Piper: A Synthesis of Intuitions, 1965–2016
It is perhaps more useful to imagine an algorithm as existing along a
continuum between fully human-guided vs fully machine-guided data
analysis. To understand the degree to which a predictive or diagnostic
algorithm can said to be an instance of machine learning requires
understanding how much of its structure or parameters were predetermined
by humans. The trade-off between human specification of a predictive
algorithm’s properties vs learning those properties from data is what is
known as the machine learning spectrum
Higher placement on the machine learning spectrum does not imply
superiority, because different tasks require different levels of human
involvement. While algorithms high on the spectrum are often very
flexible and can learn many tasks, they are often uninterpretable and
function mostly as “black boxes.” In contrast, algorithms lower on the
spectrum often produce outputs that are easier for humans to understand
and interpret.
How do you want to manage, with a rearview mirror or just looking forward? Big data allows to look forward with better precision. The uncertainty about the disease and about the cost of care is large when you enter in hospital from an emergency department. But, after the diagnosis (morbidity), could we estimate how much could cost an episode?. If so, then we could compare the expected cost and the observed cost on a continous process.
Right now this is possible. Check this article that we have just published and you'll understand that costs of different services according to morbidity can be reckoned and introduced in health management. This analysis goes beyong our former article, much more general. So, what are we waiting for? Big data is knocking at the door of health care management, predictive modeling is the tool.
Amazing concert by Caravan Palace in Sant Feliu de Guixols three weeks ago.
Once again, we do need a comprehensive definition of what is health and wellbeing, and the current issue of PNAS provides us with an interesting approach:
The dominant model of health is a disease-centered Medical Model (MM), which actively ignores many relevant domains. In contrast to the MM, we approach this issue through a Comprehensive Model (CM) of health consistent with the WHO definition, giving statistically equal consideration to multiple health domains, including medical, physical, psychological, functional, and sensory measures. We apply a data-driven latent class analysis (LCA) to model 54 specific health variables from the National Social Life, Health, and Aging Project (NSHAP), a nationally representative sample of US community-dwelling older adults.
Although public health campaigns, such as “Choosing Wisely,” rightly emphasize the need to decrease unnecessary health interventions (52), they still accept the basic health conception of the MM as resting on organ system disease. Instead, the CM instantiates comorbidities and the equal importance of mental health, mobility, and sensory function in health and should inform policy redesign. For example, including assessments of sensory function, mental health, broken bones in middle age, and frailty in annual physician visits would enhance risk management. In addition to policies focused on reducing BMI, greater support for preventing loneliness among isolated older adults would be effective. In place of additional (expensive) new medicines for hypertension, helping older adults find social support through home care services or alternative living arrangements could be developed. In summary, taking a broad definition of health seriously and empirically identifying specific constellations of health and comorbidities in the US population provide a new way of assessing health and risk in older adults living in their homes and thereby, may ultimately inform health policy.
And these are the results:
The CM of health with six distinct health classes based on 54 health measures across six dimensions (listed in column 1). The column US population (US Pop.) reports the prevalence in 2005 of each disease or condition in the older US Pop. ages 57–85 y old (definitions and validation are in Fig. S1). Within each health class (columns), the prevalence of a given disease or condition indexes the likelihood that any member of the class has that particular disease [rows; n = 54 health measures ordered by prevalence within each health domain (column 2)] and shares similar constellations of disease and health.
We should reckon on something similar with our data, just to check if it fits with the final goal of measuring health and wellbeing. As you may imagine, there are many implications. If we agree on a comprehensive model of health, then we have to focus on how decisions and priorities should be made.
The achievement of a human-made plan depends 1/4 on resources, such as money, education or physical strength; 1/4 on skill and decisions; and 1/2 on unpredictable circumstances, usually called luck. A student asked me how luck can be improved: well, I said, if you keep pursuing your goal with perseverance, the probabilities to get it increase (like if you keep playing the lottery, the probability to get the prize also increases)
