Una campaña llega a todos al mismo tiempo, con el mismo mensaje, por el mismo canal. Quienes más la necesitan suelen ser quienes menos la ven, o quienes la ven en el peor momento. No es un problema de esfuerzo. Es un problema de puntería.
La promoción de la salud de precisión busca mejorar esa puntería: llegar a la persona correcta, en el lugar correcto y en el momento correcto. Y la pieza que casi siempre falta es la última.
De la promoción de la salud a la precisión
La Carta de Ottawa, en 1986, definió la promoción de la salud como proporcionar a los pueblos los medios necesarios para mejorar su salud y ejercer un mayor control sobre la misma. La idea sigue vigente. Lo que ha cambiado es la cantidad de información disponible para decidir dónde y cómo actuar.
Sobre esa base surgió la salud pública de precisión. Muin Khoury y sus colegas la describieron como ofrecer la intervención correcta a la población correcta en el momento correcto. En la práctica, es usar datos que ya existen (registros clínicos, encuestas, fuentes públicas, geografía) para describir con más detalle a una población y su entorno, y así priorizar.
Las tres precisiones: quién, dónde y cuándo
Quién
Con datos que ya existen se puede ordenar a una población según su riesgo, sin pruebas nuevas. En nuestro ejemplo de diabetes tipo 2, una escala interpretable muestra que contactar a 6 de cada 100 adultos reúne a más de la mitad (54 %) de los casos futuros. Es un ejemplo ilustrativo, con datos generados a partir de un perfil real anonimizado, y un modelo de predicción: muestra asociaciones, no causa y efecto.
Dónde
El riesgo no se distribuye igual en el territorio, y tampoco los servicios. En nuestro mapa de escasez de Texas, 124 de los 254 condados no tienen ningún sitio de centro de salud comunitario (FQHC), y 1,6 millones de texanos viven a más de 30 km en línea recta de uno. Saber dónde está la necesidad cambia dónde conviene abrir, reclutar o financiar.
Cuándo
Quién está en riesgo suele saberse. Cuándo una persona está lista para actuar, casi nunca. Las personas actúan cuando se alinean tres cosas: sus circunstancias, una oportunidad real de hacerlo y su propia disposición. Cuando las tres coinciden, aparece el momento de acercarse.
La investigación sobre los llamados momentos de enseñanza lo ha estudiado: hay eventos (un diagnóstico, un cambio de trabajo, el nacimiento de un hijo) en los que muchas personas se muestran más abiertas a cambiar. No funciona igual para todos, y por eso estamos construyendo herramientas para analizar esas condiciones en el tiempo, desde registros clínicos hasta apps de salud digital.
El mismo mensaje, en otro momento, es otro mensaje.
Precisión no es individualismo
Es fácil leer «precisión» como mensajes cada vez más personalizados. Pero la promoción de la salud de precisión no se reduce a hablarle mejor a cada persona. También significa cambiar lo que rodea la decisión: un horario de atención que coincida con la salida del trabajo, un transporte que llegue, un servicio más cerca. Las personas deciden; su entorno inclina la balanza.
Lo que la precisión no puede prometer
- Los datos no son la población. Quien no consulta, no tiene seguro o vive lejos suele aparecer menos en los datos. Un modelo puede dejar por fuera justo a quienes más lo necesitan si no se revisa con ese cuidado.
- Predecir no es explicar. Un modelo identifica a quién y cuándo. Mostrar que una intervención cambió algo exige una evaluación con el método adecuado.
- Validado donde se usa. Un modelo construido en una población necesita validarse, y por lo general recalibrarse, antes de usarse en otra.
- Privacidad y confianza. Más datos implican más responsabilidad. Sin confianza, ninguna precisión se sostiene.
Qué cambia para un programa de promoción y prevención
- Empezar por la pregunta, no por el dato. ¿A quién queremos llegar, dónde y para qué?
- Combinar quién, dónde y cuándo. Cada una por separado ayuda; juntas cambian la puntería.
- Diseñar el entorno, no solo el mensaje. A veces la intervención más precisa es mover un horario.
- Evaluar con el método correcto. Distinguir asociación de efecto. Es parte del diseño y la evaluación de programas.
- Cuidar a quien no aparece en los datos. Preguntar siempre quién falta.
La precisión no garantiza por sí sola mejores resultados. Es una forma de priorizar con la información disponible. Si un programa mejora o no, depende de cómo se diseña, se ejecuta y se evalúa en cada contexto. Las cifras de los ejemplos son ilustrativas o de fuentes públicas con fecha de corte.
Si tu programa necesita saber a quién llegar primero, dónde y cuándo, conversemos.
Para leer más
- Organización Mundial de la Salud. Carta de Ottawa para la Promoción de la Salud. 1986.
- Khoury MJ, Iademarco MF, Riley WT. Precision public health for the era of precision medicine. American Journal of Preventive Medicine. 2016;50(3):398–401.
- Dowell SF, Blazes D, Desmond-Hellmann S. Four steps to precision public health. Nature. 2016;540:189–191.
- McBride CM, Emmons KM, Lipkus IM. Understanding the potential of teachable moments: the case of smoking cessation. Health Education Research. 2003;18(2):156–170.
- Buckeridge DL. Precision, equity, and public health and epidemiology informatics: a scoping review. Yearbook of Medical Informatics. 2020;29(1):226–230.
- Seeking precision in public health. Nature Medicine. 2019;25:1177.