El efecto de la comparación de pares en las decisiones terapéuticas de los médicos: Reflexiones a partir de un experimento de campo en Uruguay

El efecto de la comparación de pares en las decisiones terapéuticas de los médicos: Reflexiones a partir de un experimento de campo en Uruguay

Introducción

La influencia de pares en las conductas de los médicos a la hora de prescribir medicamentos y exámenes está ampliamente documentada en la literatura. Con el objetivo de reducir la indicación no necesaria de quetiapina (un antisicótico ampliamente usado en USA), un experimento que se basó en el envío de una carta a cada médico, detallando el uso relativo que hace de dicha droga respecto a sus pares, fue efectiva en reducir un 11,1% su indicación (Scarany et al, 2018). Por su parte, el porcentaje de niños que recibieron al menos una dosis de la vacuna para la influenza al visitar una unidad médica se multiplicó por 5, una vez que el personal de dicha unidad vio gráficos que exhibían una comparación de los ratios de vacunación entre unidades (Srinivasan et al, 2020). Finalmente, la cantidad de imágenes radiológicas en centros donde había una alta tasa de uso de ese mecanismo de diagnóstico se redujo un 20% al mostrar el uso que hacían colegas de otros centros (Halpern et al, 2021). Sea al actuar sobre tratamientos como al indicar técnicas diagnósticas, existe evidencia de que los médicos se ven influenciados por el comportamiento de sus pares.

La tendencia de las personas a seguir el comportamiento de otros se engloba en lo que se conoce como “normas sociales”. En la guía MINDSPACE para aplicar principios comportamentales, Dolan y coautores (2010) encuadran el concepto en la “tendencia que tenemos de hacer aquello que los que nos rodean ya están haciendo”. Estas normas sociales y culturales reflejan expectativas o reglas de comportamiento y su poder se apoya tanto en el carácter descriptivo como prescriptivo que tiene una norma. 

Mensajes resaltando el comportamiento de pares tienen el poder de hacernos cambiar, pero ¿será que el cambio provocado es en la dirección deseada? En un experimento publicado en 2006, un grupo de investigadores probaron el efecto de mensajes para disuadir el robo de madera fosilizada en el Parque Nacional del Bosque Petrificado de Arizona en EE. UU. Los mensajes trasmitían alternativamente información sobre normas descriptivas (los niveles de comportamiento de los demás) o sobre normas prescriptivas (niveles de desaprobación con respecto a dicho robo). Los resultados mostraron que la norma descriptiva incentivaba el robo (parece haber despertado el pensamiento de “si los demás lo hacen, ¿por qué yo no?”), mientras que los mensajes que apelaban a la norma prescriptiva resultaban eficaces para prevenirlo (Cialdini et al, 2006).

Existe por tanto suficiente evidencia de que no conseguimos permanecer neutros frente al comportamiento de nuestros pares. Sin embargo, corresponde preguntarnos si el cambio implica una mejora. Los mensajes de los experimentos citados ¿ayudaron a los médicos a corregir errores? o ¿los indujeron a cambios no convenientes desde el punto de vista terapéutico? La heterogeneidad de comportamientos no es suficiente para justificar una intervención.

Al diseñar intervenciones que busquen cambiar patrones de comportamiento de los médicos, es necesario entender la fuente de su heterogeneidad. Resulta evidente que la misma puede ser simplemente el resultado de los diferentes cuadros clínicos a los que se enfrentan los profesionales de la salud. No obstante, también podría ser el caso de que exista una “variación no deseada” en los tratamientos desde el punto de vista clínico. Corallo y coautores (2014) definen esa situación como “la variación de la práctica médica entre regiones o grupos que no se explica en función de la enfermedad, los factores de riesgo del paciente o sus preferencias”. Dicha variación en los patrones de práctica puede conducir a una sobreutilización de recursos, resultados terapéuticos no deseados o costos innecesarios.  

Las intervenciones comportamentales basadas en normas sociales como la comparación de pares tienen el potencial de influir significativamente en el comportamiento de las personas. Por su poder deben ser usadas con cautela y bajo la convicción de que el comportamiento a ser impulsado resulta en algo beneficioso para el individuo y su entorno.

Un estudio en Montevideo

En un reciente estudio hecho en Montevideo, fue analizado el comportamiento de los médicos a la hora de pedir exámenes de laboratorio. El estudio abarcó a médicos generales en policlínica durante el segundo trimestre de 2022. Un grupo de 113 médicos de un total de 412 practicantes fueron identificados como usuarios intensivos de los servicios de laboratorio. Estos médicos pedían un 50% más de exámenes por paciente que el resto de sus colegas. No fueron encontradas diferencias significativas en las características observables de los pacientes que atendieron y que pudieran explicar esta diferencia. 

¿Por qué los médicos generales que atienden en policlínica tienen tanta heterogeneidad a la hora de pedir exámenes de laboratorio? Como fue comentado, es altamente probable que parte de la heterogeneidad en conductas entre médicos se explique por las diferentes características clínicas de los paciente que atienden. Sin embargo, al poner foco en el proceso decisorio también se pueden elaborar otras hipótesis para explicarla. Los diferentes comportamientos podrían relacionarse con el nivel de confianza médico-paciente: a veces los médicos son “presionados” por los pacientes para obtener más certezas de su estado de salud aumentando la probabilidad de recurrir a herramientas diagnósticas adicionales. También podría ser el caso de que los médicos precisen de elementos objetivos probatorios que les eviten eventuales reclamos futuros. La práctica profesional de los médicos está altamente influenciada por aspectos relativos al vínculo establecido entre él y su paciente, situación que muchas veces resulta difícil de objetivar y comparar con colegas.

El foco del estudio fue las órdenes de laboratorio que cada médico realizó para pacientes de entre 40 y 59 años, aunque también se contó con información sobre la conducta de prescripción en pacientes más jóvenes (20 a 39 años) y más viejos (60 a 79 años). Al analizar los datos fue posible identificar que entre el grupo de médicos que pedían más órdenes de laboratorio, aproximadamente la mitad repetían ese padrón de conducta en todos los grupos etarios.

¿Los médicos generales que trabajan en policlínica en el contexto sanitario uruguayo y que tienen altas tasas de indicación de órdenes de laboratorio, modifican su comportamiento al recibir información sobre lo que hacen sus pares?

Intervención basada en normas sociales

Con el objetivo de responder esta pregunta se realizó un experimento controlado aleatorizado en el que fue enviado a un grupo de médicos un mensaje incluyendo una norma prescriptiva y una descriptiva. El mensaje informaba sobre la mediana de exámenes de laboratorio por paciente de los médicos e indicaba que el registro personal estaba por encima de ese valor sin especificar cuanto por encima. Adicionalmente se reafirmaba que el uso responsable de los servicios de laboratorio redunda en una mayor rapidez de servicio y en aumentos de eficacia y eficiencia. El mensaje estaba firmado por “el laboratorio”. La elección del firmante del mensaje fue discutida buscando aprovechar el efecto del mensajero y resaltar el carácter prescriptivo del mensaje. Los mensajes se vehiculizaron por el sistema de gestión de salud de los profesionales durante tres semanas.

El mensaje provocó una disminución de 34% (0,72SD) en la cantidad de exámenes pedidos por los médicos tratados contra el grupo de control, aunque el resultado no fue estadísticamente significativo (t(29)=1,897, p= 0,0563). También se detectó una reducción del número de pacientes a los que se les pidió al menos un examen de laboratorio, de la cantidad de exámenes por pacientes, y de la cantidad de exámenes únicos pedidos al laboratorio. Si bien la muestra total era de 113 médicos, no todos los médicos realizan órdenes de laboratorio todas las semanas por lo que era de esperar que la cantidad de observaciones fuera menor al total de la población intervenida.

El efecto del mensaje fue particularmente intenso en aquellos médicos que no tenían una conducta tan generalizada de pedir órdenes de laboratorio. Los médicos que acostumbran pedir más órdenes de laboratorio por paciente en todos los grupos etarios (20-39, 30-49 y 50-79) tuvo una reducción de 21% en la cantidad de órdenes a laboratorio (0,32SD t(14)= 0,6552, p= 0,5311), mientras que aquellos que no lo hacen de forma tan generalizada tuvo una reducción de 51% (1,91SD t(13)= 2,6551, p= 0,0030). Los resultados parecen indicar que el efecto es particularmente relevante en el grupo de médicos cuya preferencia por los exámenes de laboratorio es menos generalizado.

Discusión de los resultados y conclusiones

Los resultados sugieren que la comparación con pares tiene el potencial de corregir parcialmente una heterogeneidad no explicada por las diferencias entre pacientes. De hecho, la diferencia en el efecto detectada entre los médicos que indican más exámenes en todos los grupos etarios y aquellos que solamente lo hacen en algunos grupos sugiere que parte del efecto puede deberse a características idiosincráticas de los propios médicos. Aquellos médicos que tienen su comportamiento más arraigado y generalizado, resultan menos sensibles a la información sobre lo que hacen sus colegas que aquellos que lo hacen en forma más ocasional. Podría ser el caso de que estos médicos estén más convencidos de requerir mayores salvaguardas y que por tanto la decisión no obdezca a una distracción, descuido o automatismo.

El significativo efecto producido por el mensaje sobre un grupo de médicos habla particularmente de la característica del proceso decisorio y no tanto del poder del mensaje. Muchas veces nuestras decisiones quedan atrapadas por sesgos comportamentales que nos desvían sistemáticamente y hacen que nuestras decisiones queden consistentemente erradas. Pequeñas señales permiten liberar el proceso decisorio de esos sesgos, invitando al decisor a reflexionar sobre su comportamiento y potencialmente a corregir un desvío. El tamaño del efecto encontrado en este experimento habla más sobre la potencia del sesgo comportamental que sobre la potencia de la intervención. La intervención solamente tuvo éxito en remover una barrera e invitar a un profesional a reflexionar sobre su comportamiento.

Intervenciones comportamentales tienen el valor potencial de ayudar a corregir errores sin limitar la libertad de elección de los decisores. Sin embargo, esta actividad no está exenta de riesgos que deben ser atendidos al momento de diseñar la intervención y a posteriori. En un reciente artículo Reiff y coautores (2022) reportan una intervención en que este tipo de mensajes no mejoró significativamente el desempeño de la atención preventiva de los médicos, y disminuyó significativamente la satisfacción laboral aumentando el agotamiento de los profesionales. Los autores sostienen que intervenciones basadas en comportamiento de pares deben realizarse junto con capacitación a los líderes institucionales sobre cómo apoyar a los médicos y de esta forma mitigar sus efectos negativos.

Las ciencias comportamentales han crecido bajo el mantra de lo que Richard Thaler resume como “nudge for good”. Para los practicantes, diagnosticar e identificar situaciones en las que el proceso decisorio corre el riesgo de haber sido atrapado por automatismos que lo deterioran, debe ser el primer paso a la hora de una intervención: el comportamiento a ser impulsado debe estar alineado con lo que el sujeto a ser nudgeado desea. La aplicación de técnicas que activen mecanismos comportamentales solamente debe realizarse frente a evidencia de una “variación no deseada” y con el objetivo de mejorar las decisiones ayudando a las personas a obtener los resultados que desean.

Referencias

Cialdini, R. B., Demaine, L. J., Sagarin, B. J., Barrett, D. W., Rhoads, K., & Winter, P. L. (2006). Managing social norms for persuasive impact. Social influence, 1(1), 3-15.

Corallo, A. N., Croxford, R., Goodman, D. C., Bryan, E. L., Srivastava, D., & Stukel, T. A. (2014). A systematic review of medical practice variation in OECD countries. Health Policy, 114(1), 5-14.

Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D., & Vlaev, I. (2010). MINDSPACE: influencing behaviour for public policy.

Halpern, D. J., Clark-Randall, A., Woodall, J., Anderson, J., & Shah, K. (2021). Reducing imaging utilization in primary care through implementation of a peer comparison dashboard. Journal of general internal medicine, 36(1), 108-113.

Reiff, J. S., Zhang, J. C., Gallus, J., Dai, H., Pedley, N. M., Vangala, S., ... & Croymans, D. M. (2022). When peer comparison information harms physician well-being. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(29), e2121730119.

Sacarny, A., Barnett, M. L., Le, J., Tetkoski, F., Yokum, D., & Agrawal, S. (2018). Effect of peer comparison letters for high-volume primary care prescribers of quetiapine in older and disabled adults: a randomized clinical trial. JAMA psychiatry, 75(10), 1003-1011.

Srinivasan, M., Huntman, J., Nelson, M., & Mathew, S. (2020). Use of peer comparison, provider education, and electronic medical record triggers to increase influenza vaccination rates in hospitalized children. Hospital Pediatrics, 10(1), 76-83.