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 g\u00e9nero en entornos cl\u00ednicos. El estudio, dirigido por el profesor Damon Centola de la Escuela Annenberg de Comunicaci\u00f3n y la Escuela de Ingenier\u00eda y Ciencias Aplicadas, ofrece una nueva forma efectiva de garantizar una atenci\u00f3n m\u00e9dica m\u00e1s segura y equitativa para mujeres y minor\u00edas a trav\u00e9s de la gesti\u00f3n de redes de pares cl\u00ednicos. Cr\u00e9dito: Somalee Banerjee <\/p>\n
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 g\u00e9nero en entornos cl\u00ednicos. El estudio, dirigido por el profesor Damon Centola de la Escuela Annenberg de Comunicaci\u00f3n y la Escuela de Ingenier\u00eda y Ciencias Aplicadas, ofrece una nueva forma efectiva de garantizar una atenci\u00f3n m\u00e9dica m\u00e1s segura y equitativa para mujeres y minor\u00edas a trav\u00e9s de la gesti\u00f3n de redes de pares cl\u00ednicos. <\/p>\n
Usando un dise\u00f1o experimental, los investigadores demostraron que los m\u00e9dicos que inicialmente exhibieron un sesgo significativo de raza y g\u00e9nero en su tratamiento de un caso cl\u00ednico, podr\u00edan ser influenciados para cambiar sus recomendaciones cl\u00ednicas para que no muestren sesgo.<\/p>\n
\u00abNosotros descubri\u00f3 que al cambiar la estructura de las redes de intercambio de informaci\u00f3n entre los m\u00e9dicos, pod\u00edamos cambiar las percepciones sesgadas de los m\u00e9dicos sobre la informaci\u00f3n cl\u00ednica de sus pacientes\u00bb, dice Centola, quien tambi\u00e9n dirige el Grupo de Din\u00e1mica de Redes en la Annenberg School y es miembro principal de Health Econom\u00eda en el Instituto Leonard Davis. \u00abEn pocas palabras, los m\u00e9dicos tienden a pensar de manera diferente en las redes que cuando est\u00e1n solos\u00bb.<\/p>\n
En el experimento, los investigadores pidieron a 840 m\u00e9dicos que vieran un video de un paciente que brinda un historial cl\u00ednico que detalla los factores de riesgo. para enfermedades del coraz\u00f3n. La mitad de los m\u00e9dicos vieron a un actor blanco interpretando al paciente, mientras que la otra mitad vio a una actriz negra. Por lo dem\u00e1s, los videos eran id\u00e9nticos.<\/p>\n
Luego, los m\u00e9dicos eligieron una de las cuatro recomendaciones de tratamiento en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n del paciente: una opci\u00f3n insegura, una opci\u00f3n de tratamiento insuficiente, la opci\u00f3n correcta recomendada por las pautas o una opci\u00f3n de tratamiento excesivo .<\/p>\n
Los resultados iniciales mostraron que la paciente negra ten\u00eda un 49 % m\u00e1s de probabilidades que el paciente blanco de ser enviada a casa. Por el contrario, el paciente de raza blanca ten\u00eda un 78 % m\u00e1s de probabilidades que la paciente de raza negra de ser derivado al servicio de urgencias. Los resultados reforzaron un hecho bien documentado de la atenci\u00f3n de la salud en los Estados Unidos: un amplio sesgo racial y de g\u00e9nero en la medicina.<\/p>\n
Para mitigar estos resultados, los m\u00e9dicos se dividieron en dos condiciones: una condici\u00f3n experimental y una condici\u00f3n 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 m\u00e9dico. <\/p>\n
En la condici\u00f3n experimental, los m\u00e9dicos estaban conectados a grandes redes an\u00f3nimas de pares con otros 40 m\u00e9dicos. Cada participante pudo ver las evaluaciones realizadas por los pares de la red y tuvo la oportunidad de cambiar sus recomendaciones.<\/p>\n
Los efectos de la red de pares fueron notables. Las redes no solo condujeron a una mayor precisi\u00f3n cl\u00ednica, sino que eliminaron las disparidades de tratamiento de las recomendaciones de los m\u00e9dicos, lo que dio como resultado que el paciente blanco y la paciente negra recibieran la atenci\u00f3n recomendada por las pautas al mismo ritmo.<\/p>\n
\u00bb Tendemos a pensar que los m\u00e9dicos toman decisiones racionales basadas en evidencia m\u00e9dica\u00bb, dice Centola, \u00abpero el sesgo m\u00e9dico a menudo tiene sus ra\u00edces en las normas profesionales. Alterar las redes de los m\u00e9dicos puede cambiar estas normas, lo que lleva a recomendaciones de tratamiento de mayor calidad para pacientes de minor\u00edas\u00bb. <\/p>\n
Sorprendentemente, los hallazgos tambi\u00e9n revelaron que el enfoque de red para la reducci\u00f3n del sesgo mejor\u00f3 la calidad de la atenci\u00f3n para todos. Los investigadores encontraron que la tasa de sobretratamiento, por ejemplo, recomendar un procedimiento invasivo innecesario, aument\u00f3 para ambos pacientes en los grupos de control, mientras que disminuy\u00f3 significativamente para ambos pacientes en los grupos experimentales. <\/p>\n
La creciente prevalencia de la telemedicina y las redes de apoyo cl\u00ednico en l\u00ednea ofrece una oportunidad prometedora para que las nuevas tecnolog\u00edas de intercambio de informaci\u00f3n respalden la toma de decisiones cl\u00ednicas. Este enfoque de red para eliminar el sesgo tambi\u00e9n se puede implementar en otros entornos m\u00e9dicos que se sabe que exhiben disparidades significativas de raza y g\u00e9nero, desde el parto y el manejo del dolor agudo hasta decisiones de salud mental y atenci\u00f3n urgente para enfermedades relacionadas con COVID-19.<\/p>\n
\u00abUsar tecnolog\u00edas de red para mejorar la atenci\u00f3n m\u00e9dica es el futuro de la medicina\u00bb, dice Centola. \u00abNuestro pr\u00f3ximo paso es trabajar con los sistemas hospitalarios para implementar programas efectivos de redes de pares en todo el pa\u00eds\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
La IA podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos con la ventilaci\u00f3n mec\u00e1nica M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Damon Centola et al, La reducci\u00f3n del sesgo racial y de g\u00e9nero en las recomendaciones de tratamiento cl\u00ednico utilizando redes de colegas m\u00e9dicos en un entorno experimental , Comunicaciones de la naturaleza (2021). DOI: 10.1038\/s41467-021-26905-5 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Communications <\/p>\n Proporcionado por la Universidad de Pensilvania Cita<\/strong>: Las redes de colegas cl\u00ednicos eliminan los prejuicios raciales y de g\u00e9nero ( 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 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 g\u00e9nero en entornos cl\u00ednicos. El estudio, dirigido por el profesor Damon Centola de la Escuela Annenberg de Comunicaci\u00f3n y la Escuela de Ingenier\u00eda y … Continuar leyendo \u00abLas redes de colegas m\u00e9dicos eliminan los prejuicios raciales y de g\u00e9nero\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2530","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2530","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2530"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2530\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2530"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2530"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2530"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}