Las redes de colegas médicos eliminan los prejuicios raciales y de género
Un estudio de la Universidad de Pensilvania publicado hoy en Nature Communications ofrece pruebas sorprendentes de que la ciencia de redes se puede utilizar para eliminar los prejuicios raciales y de género en entornos clínicos. El estudio, dirigido por el profesor Damon Centola de la Escuela Annenberg de Comunicación y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, ofrece una nueva forma efectiva de garantizar una atención médica más segura y equitativa para mujeres y minorías a través de la gestión de redes de pares clínicos. Crédito: Somalee Banerjee
Un estudio de la Universidad de Pensilvania publicado hoy en Nature Communications ofrece pruebas sorprendentes de que la ciencia de redes se puede utilizar para eliminar los prejuicios raciales y de género en entornos clínicos. El estudio, dirigido por el profesor Damon Centola de la Escuela Annenberg de Comunicación y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, ofrece una nueva forma efectiva de garantizar una atención médica más segura y equitativa para mujeres y minorías a través de la gestión de redes de pares clínicos.
Usando un diseño experimental, los investigadores demostraron que los médicos que inicialmente exhibieron un sesgo significativo de raza y género en su tratamiento de un caso clínico, podrían ser influenciados para cambiar sus recomendaciones clínicas para que no muestren sesgo.
«Nosotros descubrió que al cambiar la estructura de las redes de intercambio de información entre los médicos, podíamos cambiar las percepciones sesgadas de los médicos sobre la información clínica de sus pacientes», dice Centola, quien también dirige el Grupo de Dinámica de Redes en la Annenberg School y es miembro principal de Health Economía en el Instituto Leonard Davis. «En pocas palabras, los médicos tienden a pensar de manera diferente en las redes que cuando están solos».
En el experimento, los investigadores pidieron a 840 médicos que vieran un video de un paciente que brinda un historial clínico que detalla los factores de riesgo. para enfermedades del corazón. La mitad de los médicos vieron a un actor blanco interpretando al paciente, mientras que la otra mitad vio a una actriz negra. Por lo demás, los videos eran idénticos.
Luego, los médicos eligieron una de las cuatro recomendaciones de tratamiento en función de la información del paciente: una opción insegura, una opción de tratamiento insuficiente, la opción correcta recomendada por las pautas o una opción de tratamiento excesivo .
Los resultados iniciales mostraron que la paciente negra tenía un 49 % más de probabilidades que el paciente blanco de ser enviada a casa. Por el contrario, el paciente de raza blanca tenía un 78 % más de probabilidades que la paciente de raza negra de ser derivado al servicio de urgencias. Los resultados reforzaron un hecho bien documentado de la atención de la salud en los Estados Unidos: un amplio sesgo racial y de género en la medicina.
Para mitigar estos resultados, los médicos se dividieron en dos condiciones: una condición experimental y una condición de control. Los grupos de control vieron el video solos, sin aportes de otros participantes y tuvieron la oportunidad de revisar sus recomendaciones. Los grupos de control no mostraron cambios en el sesgo médico.
En la condición experimental, los médicos estaban conectados a grandes redes anónimas de pares con otros 40 médicos. Cada participante pudo ver las evaluaciones realizadas por los pares de la red y tuvo la oportunidad de cambiar sus recomendaciones.
Los efectos de la red de pares fueron notables. Las redes no solo condujeron a una mayor precisión clínica, sino que eliminaron las disparidades de tratamiento de las recomendaciones de los médicos, lo que dio como resultado que el paciente blanco y la paciente negra recibieran la atención recomendada por las pautas al mismo ritmo.
» Tendemos a pensar que los médicos toman decisiones racionales basadas en evidencia médica», dice Centola, «pero el sesgo médico a menudo tiene sus raíces en las normas profesionales. Alterar las redes de los médicos puede cambiar estas normas, lo que lleva a recomendaciones de tratamiento de mayor calidad para pacientes de minorías».
Sorprendentemente, los hallazgos también revelaron que el enfoque de red para la reducción del sesgo mejoró la calidad de la atención para todos. Los investigadores encontraron que la tasa de sobretratamiento, por ejemplo, recomendar un procedimiento invasivo innecesario, aumentó para ambos pacientes en los grupos de control, mientras que disminuyó significativamente para ambos pacientes en los grupos experimentales.
La creciente prevalencia de la telemedicina y las redes de apoyo clínico en línea ofrece una oportunidad prometedora para que las nuevas tecnologías de intercambio de información respalden la toma de decisiones clínicas. Este enfoque de red para eliminar el sesgo también se puede implementar en otros entornos médicos que se sabe que exhiben disparidades significativas de raza y género, desde el parto y el manejo del dolor agudo hasta decisiones de salud mental y atención urgente para enfermedades relacionadas con COVID-19.
«Usar tecnologías de red para mejorar la atención médica es el futuro de la medicina», dice Centola. «Nuestro próximo paso es trabajar con los sistemas hospitalarios para implementar programas efectivos de redes de pares en todo el país».
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La IA podría ayudar a los médicos con la ventilación mecánica Más información: Damon Centola et al, La reducción del sesgo racial y de género en las recomendaciones de tratamiento clínico utilizando redes de colegas médicos en un entorno experimental , Comunicaciones de la naturaleza (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-26905-5 Información de la revista: Nature Communications
Proporcionado por la Universidad de Pensilvania Cita: Las redes de colegas clínicos eliminan los prejuicios raciales y de género ( 2021, 15 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-11-clinician-peer-networks-gender-bias.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.