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El modelo nuevo determina las estrategias efectivas para el tipo - 2 pautas de la difusión de la diabetes

Los trabajadores de la atención sanitaria no adoptan a menudo las nuevas pautas para las mejores prácticas en asistencia médica hasta que después de esas pautas se establecen bien.

Las personas de los investigadores llevados por Eunice E. Santos, el decano de la escuela de las ciencias de la información en el Urbana-Chamán de la Universidad de Illinois, han desarrollado un nuevo marco de cómputo del modelado y de la simulación para analizar la toma de decisión y para determinar las estrategias efectivas de la difusión para las pautas médicas.

El equipo de investigación examinó las pautas para el tipo - diabetes 2 que fueron establecidas en 2012 y todavía no adoptadas los años más adelante. Los investigadores encontraron que las especialidades, el volumen paciente y la experiencia de los trabajadores de la atención sanitaria estaban entre los factores que aceptación afectada de las pautas individualizadas del glycemic-mando.

Las personas desarrollaron un marco de cómputo nuevo que incorpora las acciones recíprocas y las influencia entre trabajadores de la atención sanitaria, junto con otras complejidades de la toma de decisión médica, para simular y para analizar una amplia gama de decorados del mundo real. Los investigadores introdujeron el modelo basado cultural infundido del agente (CI-ABM) y denunciaron sus conclusión en el artículo de tapa para la aplicación de junio el gorrón de IEEE del Biomedical y de la informática de la salud.

Sus puntos culminantes de la investigación que el modelado y la simulación de conductas humanas deben tener en cuenta factores tales como contexto sociocultural y acciones recíprocas sociales complejas, sin los cuales los modelos pueden llevar a un malentendido profundo de la toma de decisión humana, dijeron.

“Uno de los retos mayores está capturando la toma de decisión de los actores y los factores que los influencian. Esto es especialmente verdad cuando los agentes son seres humanos (e.g., trabajadores de la atención sanitaria), donde está incierto su comportamiento y la información sobre los factores que influencian su toma de decisión es a menudo incompleta y/o contradictoria,” que ellos escribió.

El sistema de modelado que desarrollaron incorpora las redes sociales y las influencias culturales que conducen la toma de decisión, y captura cómo las creencias desarrollan en un cierto plazo debido a los factores personales y externos. Ofrece esa capacidad de modelar las acciones del mundo real que implican la información incompleta, imprecisa y en conflicto, y ofrece una manera de manejar incertidumbre en conducta humana.

Estos aspectos de su modelo de cómputo llevaron para mejorar análisis y la predicción de los comportamientos de la pauta-difusión, los investigadores dijo.

Santos y sus colegas utilizaron el modelo para analizar la difusión de un tipo - la pauta de la diabetes 2 que recomienda el individualizar de las metas glycemic para los pacientes. Las pautas del cuidado de la diabetes han acentuado desde 2012 la individualización de las metas glycemic basadas en factores pacientes tales como edad, riesgo de la hipoglucemia y salud total. Pero no se sabe cuántos doctores han adoptado esta pauta.

Los investigadores utilizaron dos 2015 levantamientos topográficos que se centraron en los retos hechos frente por los doctores en la individualización de las metas glycemic de sus pacientes. Los doctores incluidos los levantamientos topográficos de fondos diversos y un alcance de especialidades - incluyendo la endocrinología, el remedio de familia y la geriatría - experimentan niveles y tipos de la práctica.

En su simulación, algunos de los doctores recibieron recomendaciones de la pauta de la asociación americana de la diabetes. Las mejores prácticas también se extendieron con boca a boca. Las personas compararon los resultados de las simulaciones con las respuestas dadas en los levantamientos topográficos.

Los investigadores encontraron que incluir factores y la información socioculturales sobre acciones recíprocas sociales de los trabajadores de la atención sanitaria en su modelo aumentó la exactitud de los comportamientos de la pauta-adopción que predecían de diversos grupos demográficos. Además, incluyendo la información sociocultural, el modelo ayuda a determinar los factores que impulsan comportamiento de la pauta-adopción.

El marco también permite que los responsables políticos estudien el efecto de diversas barreras a diseminar la información médica de la pauta, determinar los factores que contribuían a la adopción de la pauta y crear estrategias apuntadas para perfeccionar la comunicación sobre las pautas, dijeron.

El sistema de modelado ayudará a responsables políticos a probar diversas estrategias y analizar sus efectos, los investigadores dijeron. Ofrece una manera de capturar el efecto de factores únicos - por ejemplo, al modelar la difusión de la pauta para las enfermedades infecciosas, puede ayudar a analizar los efectos de incorporar la información sobre la novedad y la mortalidad de enfermedades infecciosas, así como el impacto de cambios en las redes sociales debido a los lockdowns.

Source:
Journal reference:

Santos, E. E., et al. (2021) Analyzing Medical Guideline Dissemination Behaviors Using Culturally Infused Agent Based Modeling Framework. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. doi.org/10.1109/JBHI.2021.3052809.