RedETS define las claves de un simulador para decidir en pandemias y crisis sanitarias

La Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía (AETSA) ha analizado el papel de los simuladores en la gestión de pandemias en un estudio desarrollado en el marco de la Red Española de Agencias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias y Prestaciones del SNS (RedETS). El informe revisa qué indicadores, variables y metodologías permiten construir herramientas capaces de recrear escenarios y apoyar la toma de decisiones en crisis sanitarias.

El punto de partida del trabajo es que una catástrofe, también cuando adopta forma de emergencia infecciosa, altera el funcionamiento del sistema sanitario y puede llevarlo a una situación de máximo tensionamiento. En ese contexto, el informe sitúa como elementos centrales la previsión de la evolución del episodio, la estimación de las necesidades asistenciales y la capacidad de respuesta del sistema en todas sus fases. Sobre esa base, la simulación se plantea como una vía para recrear escenarios a partir de variables analizadas y algoritmos que permitan anticipar la posible repercusión de las decisiones adoptadas.

El objetivo principal del informe no fue evaluar un producto concreto ya implantado, sino identificar los indicadores y variables que pueden incorporarse a metodologías de modelización y simulación para la toma de decisiones en brotes, epidemias y pandemias. Para ello, los autores realizaron una revisión sistemática de la literatura y un análisis de contenido con pregunta de investigación en formato SPICE. Las búsquedas localizaron 1.543 estudios, de los que 1.116 no estaban duplicados, y el análisis final se apoyó en 20 revisiones sistemáticas.

En esa revisión, AETSA distingue entre distintos tipos de modelización y simulación. El informe recoge, entre otras, simulaciones de Monte Carlo, sistemas dinámicos, simulación basada en agentes, simulación de eventos discretos y modelos híbridos. También precisa que, para el objeto de este trabajo, el interés se centra en simuladores multivariantes orientados a la intervención, la mejora y la inclusión, con aplicación en distintos niveles del circuito asistencial y en la micro, meso y macrogestión sanitaria.

La utilidad potencial de estas herramientas depende, según el informe, de que integren variables ajustadas al fin perseguido y al tipo de pandemia analizada. Desde la perspectiva epidemiológica, el documento menciona variables como las intervenciones no farmacológicas, el número de contagios, los test positivos o negativos, los pacientes aislados, los fallecimientos o los ingresos hospitalarios y en cuidados intensivos. Desde la óptica de la gestión sanitaria, el simulador debe incorporar también indicadores de rendimiento hospitalario, capacidad de los centros, recursos humanos y materiales o debilidades y fortalezas de las cadenas de abastecimiento y del reparto de test y vacunas.

Qué debe medir

Entre los indicadores que aparecen con mayor frecuencia en los estudios revisados, el informe destaca, en el plano clínico, el estado del paciente, la evolución de la pandemia y la transmisión. En el ámbito de la gestión sanitaria y de salud pública, los más repetidos son las medidas de control y restricción, los planes de vacunación y la gestión de las necesidades hospitalarias. Junto a ellos, también aparecen con peso otros indicadores de tipo climatológico y poblacional, lo que subraya el carácter multivariable que debe tener un simulador de toma de decisiones en pandemias.

El documento también delimita el posible perfil de usuarios. En líneas generales, apunta que estos modelos y simuladores pueden ser útiles para epidemiólogos, gestores de unidades clínicas, gestores de centros sanitarios o sociosanitarios y expertos en evaluación del rendimiento hospitalario. No obstante, el propio informe matiza que los usuarios concretos dependen de las variables objeto de simulación, así como de los escenarios y entornos que se pretendan reproducir.

Limitaciones y conclusión

La conclusión de AETSA es que los recursos informáticos y las metodologías actuales de modelización matemática y simulación permiten desarrollar e implementar herramientas de apoyo para la toma de decisiones clínicas o de gestión en brotes, epidemias y pandemias. El informe les atribuye una contribución complementaria tanto en salud pública como en el ámbito asistencial, siempre con el objetivo de proteger la salud de la población y medir el efecto de las decisiones mediante esos mismos indicadores.

Al mismo tiempo, el trabajo introduce una cautela relevante. Las 20 revisiones sistemáticas incluidas presentaron baja calidad metodológica y el documento señala la necesidad de validar y evaluar de forma estandarizada estas herramientas, además de avanzar en la homogeneización de metodologías, indicadores y variables. También identifica lagunas, como la escasa incorporación en las simulaciones de patologías no directamente relacionadas con la pandemia y la falta de información suficiente sobre la adaptación de los modelos a distintos entornos y niveles asistenciales.