Investigaciones sobre salud mundial basadas en datos: aplicación en tiempos de COVID-19

Los días 31 de marzo y 1 de abril, el Departamento de Evaluación del Impacto sobre el Desarrollo (DIME) (i) y la Unidad de Herramientas y Análisis del Banco Mundial celebraron el evento Measuring Development: Emerging Data and Methods in Global Health Research (i) (Medición del desarrollo: Nuevos datos y métodos para las investigaciones de salud a nivel mundial), conocido como MeasureDev 2021, en asociación con el Centro para una Acción Global Eficaz (CEGA). En la conferencia se mostró el modo en que los investigadores están utilizando nuevos tipos de datos y enfoques de uso intensivo de datos para abordar desafíos de salud pública de importancia clave, especialmente en los países de ingreso bajo y mediano. También se destacaron las formas en que los nuevos métodos analíticos (como las aplicaciones de la inteligencia artificial) y la creciente cantidad de nuevos datos (producidos por plataformas de medios sociales, búsquedas en internet, sistemas de detección y teléfonos celulares) están permitiendo a los investigadores rastrear y medir las intervenciones y los fenómenos de salud y responder a ellos, todo en tiempo real y a un costo más bajo que con los métodos tradicionales de encuestas de persona a persona. Esto es particularmente útil en una situación de crisis como la pandemia de COVID-19, en la que la recopilación tradicional de datos es inviable y se requieren perspectivas en tiempo real para las políticas públicas de respuesta.

Aquí compartimos los aspectos más destacados de las investigaciones innovadoras presentadas en MeasureDev 2021 y sus implicancias para los responsables de la formulación de políticas de todo el mundo. No se incluyen algunas de las excelentes charlas presentadas debido a limitaciones de espacio. Visite nuestro sitio web (i) para obtener una lista completa de los oradores con enlaces a videos de las presentaciones.

Resumen de las investigaciones de MeasureDev 2021 

Inteligencia artificial y salud

En la presentación principal, Ziad Obermeyer (i), profesor asociado de CEGA y profesor de la Universidad de California en Berkeley, analizó los usos de los algoritmos predictivos en el área de la salud y las formas en que pueden aparecer sesgos. Obermeyer destacó que su investigación (i) muestra cómo los pacientes de raza negra a los que un algoritmo asigna el mismo nivel de riesgo de salud en realidad están más enfermos que los pacientes de raza blanca. Además, mostró que la ley CARES introdujo un sesgo en el financiamiento de ayuda contra la COVID-19. La determinación de los beneficiarios basada en pacientes que utilizan muchos recursos (ingresos) en lugar de pacientes que necesitan muchos recursos (gravedad de la COVID-19) dejaba en gran desventaja a los condados de población negra (i). A pesar de los graves problemas, explicó que los enfoques algorítmicos o de aprendizaje automático siguen siendo herramientas de vital importancia y eficaces en función de los costos para contribuir a la formulación de las políticas públicas, y mostró la senda para eliminar el sesgo en las determinaciones algorítmicas de los beneficiarios (video [i]).

Seguimiento y respuesta para la COVID-19

Las presentaciones de esta sesión destacaron la cantidad de fuentes de datos no tradicionales que han utilizado los investigadores para contribuir a las respuestas a la COVID-19, a saber: datos de internet (más de la mitad de la población mundial se contabiliza como usuarios activos de internet), datos de teléfonos celulares (los teléfonos celulares ahora superan en número a las personas [i]), uso de medios sociales, y datos geoespaciales y de teledetección. También vimos nuevas investigaciones en torno a las pruebas de COVID-19, incluida una presentación oportuna sobre las pruebas conjuntas (muestras de muchas personas se combinan en una sola) que se realizan con alta frecuencia.

• Robert Marty (i) (DIME) mostró que los aumentos en las búsquedas en Google relacionadas con la COVID-19 anticipaban los incrementos en el número de casos a nivel nacional y subnacional; esto indica que los responsables de la formulación de políticas podrían investigar los datos de búsqueda de Google para encontrar indicadores tempranos de picos de COVID-19 (video [i]). 

• Frauke Kreuter (i) (Universidad de Maryland) habló sobre una colaboración con Facebook a fin de diseñar y aplicar una herramienta de encuesta para evaluar los síntomas de la COVID-19, los comportamientos sociales, la salud mental, la seguridad económica y el estado de vacunación. La encuesta respalda la vigilancia sindrómica y puede proporcionar alertas tempranas de aumentos en el número de casos (video [i]).
• Ernest Mwebaze (i) (Sunbird AI [i]) compartió su trabajo con el Ministerio de Salud de Uganda para proporcionar un análisis retrospectivo y en tiempo real de las percepciones públicas sobre los protocolos de mensajes y prevención de la COVID-19, de modo de contribuir a las comunicaciones de salud pública (video [i]).
• Shankar Iyer (Facebook) mostró cómo los mapas de colocación de Data for Good (i) de Facebook —que muestran con qué frecuencia las personas están lo suficientemente cerca unas de otras como para llegar a propagar la COVID-19— pueden contribuir al rastreo de contactos y la definición de las normas de distanciamiento social (video [i]).
• Sveta Milusheva (i) (DIME) presentó un trabajo que combina los registros de llamadas de teléfonos celulares con datos del Programa de Encuestas Demográficas y de Salud para producir modelos basados en agentes sobre la propagación de enfermedades (i). El marco puede ayudar a los Gobiernos a predecir el curso de la enfermedad, evaluar diferentes escenarios de riesgo y ajustar las medidas de respuesta.
• Jon Kolstad (i) (Universidad de California en Berkeley) demostró la eficiencia y la eficacia en función de los costos de las pruebas combinadas de alta frecuencia para la COVID-19 (PDF, en inglés), un enfoque particularmente prometedor para reducir la prevalencia de la enfermedad dentro de las instituciones (por ejemplo, las escuelas).
• En una serie de talleres, Jared Shoultz (i), Mike Schoelen y Este Geraghty (i) de Esri (i) (video [i]) y Karen Byrnes, Deven Desai y Shurti Jain de AtlasAI (i) (video [i]) demostraron cómo los datos geoespaciales y las herramientas analíticas de sus empresas se pueden aprovechar para una variedad de actividades de salud pública, incluida la respuesta a la COVID-19.
• Trevor Monroe (DEC Analytics and Tools) repasó la labor del Banco Mundial sobre datos de libre acceso y análisis (PDF, en inglés) aplicados a las investigaciones de desarrollo, incluido el “kit inicial de productos de datos de libre acceso” (consulte la última diapositiva, donde encontrará enlaces a numerosos recursos). Destacó la alianza del Banco Mundial con CEGA (a través de la Iniciativa de Berkeley para la Transparencia en las Ciencias Sociales [i]) y la acreditación en GitHub como impulsores de una investigación más colaborativa y abierta (video [i]).

Clima y salud

El profesor asociado de CEGA Gordon McCord (i) (Universidad de California en San Diego) encabezó un panel con Tamma Carleton (i) (Universidad de California en Santa Bárbara) y Jesse Anttila-Hughes (i) (Universidad de San Francisco). En conjunto, estas conversaciones proporcionan una evidencia irrefutable sobre los impactos del clima en las regiones vulnerables, y señalan nuevas direcciones para las políticas de respuesta y para evaluar la relación costo-beneficio de las políticas de adaptación al cambio climático y de mitigación de sus efectos  (video [i]).

• Tanto McCord como Anttila-Hughes analizaron los impactos del clima en los resultados nutricionales, lo que pone de relieve la importancia de programar las políticas de respuesta a los eventos meteorológicos y las olas de calor. La investigación sobre el impacto de El Niño/Oscilación del Sur en la nutrición infantil (i) que llevó a cabo McCord muestra fuertes efectos negativos tras el paso del fenómeno, con impactos en la agricultura. El trabajo de Anttila-Hughes sobre los impactos de las altas temperaturas en la desnutrición infantil (i) en África al sur del Sahara demuestra los graves impactos regionales en los canales agrícolas y de saneamiento.
• Tamma Carleton presentó un modelo para valorar las consecuencias de mortalidad del cambio climático (PDF, en inglés), que presenta nuevos datos sobre la capacidad de las diferentes regiones para adaptarse al cambio climático. El costo estimado de mortalidad de USD 17 a USD 37 por cada tonelada de carbono producido indica que en las medidas actuales se subestima el costo social del carbono.
   

Medición de la calidad de la atención

Varias presentaciones del Banco Mundial (incluido un panel del segundo día) se centraron en la importancia de medir el acceso a la atención médica y la calidad de la atención, especialmente en los países de ingreso bajo y mediano.

• Damien de Walque (i) señaló que la cobertura no necesariamente se traduce en atención de calidad, y presentó una nueva medición de lo que se considera “atención eficaz”, que permite comprender mejor las deficiencias en la provisión de atención médica.
• Anja Sautmann (i) enfatizó la importancia de los datos diarios sobre productos lácteos como medio para medir las necesidades de atención médica y comprender la asignación inadecuada de los limitados recursos de atención médica, basándose en dos estudios que utilizaron este tipo de datos para interpretar la propensión de los padres a buscar atención clínica para sus hijos.
• Eeshani Kandpal (i) mostró cómo los contratos de pago por desempeño para los trabajadores de la salud inciden en la calidad del servicio. Una evaluación aleatoria demostró que las recompensas y las penalizaciones financieras eran igual de efectivas a la hora de mejorar la probabilidad de que los trabajadores de la salud realizaran tareas importantes, mientras que el hecho de proporcionar información tenía poco efecto.

• Guadalupe Bedoya (i) analizó una nueva herramienta para evaluar el cumplimiento de las prácticas de prevención y control de infecciones en numerosos ámbitos y contextos, y demostró que tanto las restricciones de suministros como la conducta limitan el cumplimiento. La herramienta será útil para los responsables de la formulación de políticas interesados en evaluar y mejorar el cumplimiento (video [i]).

• Berk Özler (i) compartió el potencial de las nuevas plataformas tecnológicas, como una aplicación de planificación familiar que desarrolló su equipo, para mejorar los servicios brindados por los profesionales de la salud. La aplicación ayuda a los prestadores a estructurar las entrevistas para un proceso de toma de decisiones compartido que resulta más eficaz que el esquema actual en relación con casi todos los indicadores de calidad y adopción de métodos anticonceptivos.

Datos y mediciones de salud mental

En nuestra última sesión de MeasureDev, se analizaron nuevas investigaciones sobre intervenciones diseñadas para mejorar los resultados de salud mental de las poblaciones vulnerables y de las madres y sus hijos (video [i]).

• Helen Pitchik (Universidad de California en Berkeley) mostró que, en Bangladesh, las personas dedicadas a cuidar a otras que sufrían inseguridad alimentaria y pérdidas económicas mostraron un aumento de los síntomas depresivos en comparación con las menos afectadas por la COVID-19; esto subraya la importancia de los servicios financieros y de salud mental para los millones de madres y niños afectados por los confinamientos.
• El equipo de Victoria Baranov (i) (Universidad de Melbourne) midió los efectos de una intervención psicoterapéutica sobre los resultados de la depresión posparto y el estrés para madres y niños mediante la recolección de muestras de cabello (para identificar biomarcadores de estrés crónico). Los resultados indican que la intervención redujo la depresión de las madres y se asoció positivamente con el desarrollo del lenguaje en los niños.

Abu Siddique (i) (TUM Campus Straubing) presentó un estudio sobre la influencia de intervenciones psicoeducativas para madres refugiadas rohinyás en los resultados socioemocionales de los niños. Se observaron mejoras significativas en las madres en la mayoría de los indicadores y algún impacto en los niños, especialmente en la comunicación, la motricidad gruesa y las habilidades para resolver problemas.