La asignación eficiente de recursos médicos se puede modelar matemáticamente. El estudio, que comenzó unos años antes de que apareciera el coronavirus, ofrece información oportuna para gobiernos y organizaciones que enfrentan una crisis de salud sin precedentes. Específicamente, presenta un modelo de decisión integral paraoptimizando el uso de pruebas y tratamientos alternativos en grupos de población específicos, y sugiere que incluso las pruebas menos que perfectas pueden ayudar a mejorar el gasto efectivo con recursos limitados de atención médica.
Los científicos que toman decisiones han desarrollado modelos para ayudar a los gobiernos y los encargados de formular políticas a asignar recursos limitados de atención médica. El modelo de decisión desarrollado por los investigadores de Aalto explica las diferencias entre los segmentos de la población y muestra que las estrategias específicas de cada segmento para las pruebas y los tratamientos son cruciales para lograr resultados de salud positivos, especialmentecuando existe una capacidad limitada para los tratamientos. "Cuando estábamos revisando el documento hace solo unos meses, nunca pensamos qué tan pronto el marco se volvería tan relevante", dice el profesor Ahti Salo, Director del Laboratorio de Análisis de Sistemas de la Universidad de Aalto.
Todos los resultados de salud se benefician al detener la propagación de la enfermedad
El artículo, publicado en la revista Ciencias de decisión , muestra cómo se pueden gastar los recursos sanitarios para lograr diferentes objetivos a nivel de población, como el objetivo "utilitario" que se centra en maximizar la salud agregada de toda la población y el objetivo "igualitario" que da prioridad a lael modelo de decisión ayuda a los encargados de formular políticas a equilibrar estos dos objetivos y muestra cómo se pueden lograr mediante la asignación de recursos en consecuencia.
La investigación se llevó a cabo antes del brote de Covid19 y los datos para ilustrar el modelo son en realidad sobre la enfermedad coronaria. Como resultado, el modelo no está directamente adaptado a enfermedades contagiosas, aunque el grupo considerará esto en su trabajo futuro.Sin embargo, el contagio no altera la relevancia del modelo con respecto a las pruebas. "Agregar el contagio a nuestro modelo probablemente aumenta el valor de todas las formas de prueba, ya que todos los resultados de salud se benefician al detener la propagación de la enfermedad", dijo el profesor Salo.
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Materiales proporcionado por Universidad de Aalto . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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