Modelos predictivos de vigilancia epidemiológica en salud pública usando la salud digital y los determinantes sociales y estructurales de la salud(sdoh): revisión sistemática. - Pinzón Castro, Deiber Armando; Arcila Echavarría, Diana Catalina; Arroyave Espinal, Sandra M.; Maturana Cuesta , Jor Franklin; Herrera López, Brodny Yesid; Araque Fernández , Álvaro A. (Ciencia, Tecnología e Innovación en Salud, 2025)
Contexto: Los determinantes sociales y estructurales de la salud son aquellas estructuras sociales y económicas que median las desigualdades en salud, que están relacionadas entre sí y se superponen para facilitar o limitar un desenlace, se incluyen los entornos sociales y físicos, servicios de salud, factores sociales. Se pueden dividir en dos categorías: individuales o específicos del paciente, como educación, empleo o vivienda; y determinantes comunitarios, que miden el ambiente en el cual se desenvuelve el individuo o socioeconómicas como la contaminación del aire, características de la vivienda, tasa de desempleo, y aquí es importante resaltar la importancia del registro de estos en los diferentes modelos de historia clínica electrónica. Se concluye que se requiere herramientas con amplia difusión y uso interinstitucional, que facilite la inclusión de las variables que hagan referencia a estos determinantes sociales y que puedan ayudar a identificar factores de riesgo para poblaciones especiales. Objetivo: evaluar de forma crítica, qué tipo de modelos predictivos se han desarrollado para predecir desenlaces en salud, usando herramientas digitales para el registro y procesamiento de la información y que incluyan los SDOH. Métodos: Esta es una revisión sistemática de la literatura, de tipo narrativo, brinda una visión crítica de los resultados encontrados respecto a estudios de pronóstico, que usaron herramientas digitales para su construcción y que incluyeron determinantes sociales y estructurales de la salud para la predicción del riesgo. Para su elaboración, se han seguido las recomendaciones de la declaración PRISMA. Resultados: Las primeras búsquedas se realizaron en abril de 2022, utilizando los términos MeSH: “determinantes sociales”, “pronóstico” y “tecnologías en salud”, “salud pública” y los operadores booleanos AND y OR según necesidad, se usaron las bases de datos PubMed, Cochrane, además de los servidores de prepublicación bioRxiv y medRxiv, también se realizó búsqueda en Google Scholar. Posteriormente se procedió a realizar una revisión por título en cada base de datos para identificar artículos relacionados con las palabras clave y que pudieran ser incluidos en la revisión sistemática, eliminando 1020 artículos, quedando para evaluación por Abstrac y texto completo 45 artículos, de los cuales fueron eliminados 40 artículos adicionales por no encontrar relación con el tema de la revisión sistemática y uno por ser una carta al editor de una revista. Se encontraron 2 revisiones sistemáticas que tenían tema similar a esta revisión, pero que no tenían en cuenta la misma profundidad respecto al tema. Por lo anterior se decidió incluir en la revisión sistemática 5 artículos de pronóstico. Conclusiones: Esta revisión sistemática permite concluir que los modelos predictivos que incorporan SDOH, junto con herramientas digitales para la recolección de información, mejoran significativamente su capacidad predictiva y precisión. Los mejores resultados se observan cuando se incluyen tanto los SDOH individuales como los comunitarios.