Hay evidencia creciente acerca de los beneficios que intervenciones de mHealth pueden tener sobre la salud de los individuos y comunidades, aunque la calidad de la evidencia aún es limitada en muchos aspectos, y mayormente proviene de países con altos ingresos. Este artículo revisa la evidencia del impacto específico de tecnologías móviles en mejorar los resultados de salud en países categorizados por el Banco Mundial como de medianos y bajos ingresos (PMBI).

 

El objetivo de esta revisión fue evaluar modificaciones en las mediciones de tasa de mortalidad, morbilidad, AVAD (años de vida ajustados por discapacidad) y tasa de detección de enfermedades. Además se evaluaron cambios en el comportamiento de los individuos.

 

Se realizó una búsqueda sistemática de literatura electrónica desde 2009 hasta inicios de 2014, usando bases de datos online de PubMed y Google Scholar. El término salud fue incluido en combinación con una o más de las siguientes palabras: mHealth, teléfono celular, teléfono móvil, celular, salud móvil, y telemedicina móvil; y uno o más de los términos: en desarrollo, recurso limitado, país de bajo ingreso, país de mediano ingreso, impacto y evidencia. Se empleó un software de búsqueda y búsqueda manual.

 

Se excluyeron estudios no relacionados con humanos, aquellos que no emplearon tecnología, trabajos provenientes de países de altos ingresos, publicados antes del 2009, y aquellos que no midieron los cambios en resultados de salud definidos como mortalidad, morbilidad, AVAD y cambios de comportamiento. De los 676 artículos que arrojó la búsqueda, quedó un total de 76.

 

La revisión fue categorizada según las doce aplicaciones o dominios más comunes de mHealth. Educación y cambios de comportamiento fue el dominio más valorado en los estudios encontrados. Como consecuencia de la alta penetración de los teléfonos móviles en los PIBM, los esquemas educativos tienen mayores oportunidades de mejorar la salud y el comportamiento de los grupos objetivo. Se analizó el impacto en manejo de enfermedades transmisibles (Tuberculosis, HIV) y no transmisibles (DBT), planificación familiar, control prenatal y vacunación.

 

Así por ejemplo, en Tailandia, empleando recordatorios de mHealth para mejorar la adherencia a la medicación para tuberculosis, se encontró un aumento de la mortalidad y de AVAD, en comparación con el método de tratamiento directamente observado por un miembro de la familia. Un estudio en Sudáfrica utilizando recordatorios vía SMS enviados a pacientes con tuberculosis que retrasaron la apertura de sus frascos de medicación (mediante sensores inalámbricos) mostró mejores resultados de salud en comparación con los pacientes que no los recibieron. Aunque estudios de Argentina, Sudáfrica y Kenia sugirieron que hay evidencia de baja calidad debido al alto riesgo de sesgo y a la heterogeneidad de los ensayos, y por lo tanto no concluyente para afirmar una mejora en la adhesión al tratamiento de la tuberculosis a través de las intervenciones de salud móvil.

 

La recolección de datos y elaboración de informes, incluyendo registros y seguimiento de eventos vitales fue el segundo dominio más reportado. La recopilación de datos empleando mHealth ha demostrado ser más rentable que los recursos de papel, con tasas más bajas de pérdida de datos y errores. UNICEF informó que su herramienta de RapidSMS, para el seguimiento de las tasas de desnutrición, eliminó el retraso de varios meses asociado con la transferencia de datos en papel.

 

La pronta notificación de resultados de pruebas puede permitir un tratamiento más rápido y, en el caso de enfermedades transmisibles, prevenir el contagio. Además, en estudios donde los resultados fueron enviados por SMS, el 99% fueron recibidos, en comparación con 92% de los resultados de papel.

 

Sólo un tercio de las muertes en todo el mundo tienen la causa de muerte certificada por un médico, y aproximadamente un tercio de los nacimientos en todo el mundo no están registrados. Esquemas implementados en Uganda, Senegal, y Brasil ha demostrado que los trabajadores comunitarios equipados con las tecnologías móviles pueden mejorar la cobertura del registro de nacimientos a casi el 100%.

 

Empleando las herramientas de mHealth como sensores e instrumentos de diagnóstico, se pueden enviar imágenes para que puedan ser interpretadas por expertos a distancia, lo que podría aliviar la escasez de médicos especialistas, especialmente en las zonas rurales. Permite identificar agentes infecciosos, signos hematológicos, diagnósticos dermatológicos.

 

Los registros de salud electrónicos son generalmente problemáticos en PIMB. Algunos PIMB han creado sus registros electrónicos de salud o historias clínicas electrónicas (HCE), pero el siguiente reto es el acceso a la HCE a partir de dispositivos móviles. Los sistemas de soporte de decisiones electrónicos están destinados principalmente a apoyar y mejorar la funcionalidad de los sistemas de salud, incorporando información en aplicaciones de mHealth.

 

La intervención de mHealth en la gestión de suministros de medicamentos, vacunas y otros materiales, es otro dominio de valor, ya que representa un problema importante en muchos PIMB. UNICEF Uganda desarrolló el sistema 'mTRAC', a través del cual los trabajadores de salud envían información sobre el stock de medicamentos al gobierno, con el objetivo de mejorar el stock de medicamentos, así como la transparencia y rendición de cuentas. El análisis de mTRAC mostró una reducción del desabastecimiento de drogas clave en el manejo de la malaria.

Los medicamentos falsificados se han convertido en un problema mundial, no sólo para los PIMB. Se han desarrollado herramientas de mHealth en EEUU para rastrear medicamentos falsificados y de mala calidad, que se están probando en Ghana.

 

Herramientas de mHealth se emplearon para mejorar la comunicación proveedor-proveedor, la planificación del trabajo, brindar capacitación y educación en salud, manejo del recurso humano, transacciones e incentivos financieros.

 

Como podemos observar MHealth se está convirtiendo claramente en un concepto importante en todo el mundo, pero sobre todo en PIMB. De todos modos, hasta ahora sus efectos en los sistemas de salud cuentan con evidencia muy limitada. Tal evidencia se refiere principalmente a estudios piloto e implementaciones a pequeña escala, lo que se explica, en parte, por el poco tiempo transcurrido desde el inicio de lo que denominamos mHealth. Si bien en muchos lugares, es más probable que la gente tenga acceso a un teléfono celular que a agua potable, una cuenta bancaria o a fuentes de electricidad, no se deben dejar de lado las cuestiones de equidad, en cuanto a la accesibilidad de una determinada población a la tecnología móvil, con los consiguientes riesgos de una mayor marginación de los grupos ya vulnerables. Para el análisis del impacto de las intervenciones de mHealth en los resultados de salud es imprescindible llevar a cabo estudios y evaluaciones más rigurosos que puedan demostrar su eficiencia y costo-beneficio.