Diseños experimentales utilizados para optimizar los efectos de las intervenciones sanitarias y estrategias de...

Área de la Ciencia:

• Investigación en servicios de salud
• Ciencias de la aplicación
• Diseño del ensayo clínico

Sus antecedentes:

• La optimización es un proceso iterativo crucial para mejorar las intervenciones de salud y las estrategias de implementación dentro de las limitaciones de los recursos.
• Comprender los diseños actuales de los estudios es esencial para mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos de optimización.

Objetivo del estudio:

• Identificar los diseños de estudio empleados en la evaluación de la optimización de las intervenciones sanitarias y las estrategias de aplicación.
• Determinar si los diseños de los estudios varían en función del objetivo específico de optimización.
• Proponer estrategias para mejorar los ensayos de optimización futuros.

Principales métodos:

• Se realizó una revisión exhaustiva del alcance en múltiples bases de datos (Medline, EMBASE, CINAHL, ProQuest Nursing y Allied Health Source).
• También se realizaron búsquedas en los registros de ensayos clínicos para identificar ensayos relevantes en curso o terminados.
• La extracción de datos se centró en los diseños de investigación, los objetivos de optimización, las restricciones y el uso de marcos de optimización y los criterios de éxito.

Principales resultados:

• Se incluyeron un total de 183 estudios, centrados en la optimización de la intervención (n=142), la optimización de la estrategia de implementación (n=39) o ambas (n=2).
• Los diseños factoriales fueron los más comunes para la optimización de la intervención (41%), mientras que los diseños previos y posteriores dominaron la optimización de la estrategia de implementación (46%).
• Las definiciones claras del éxito de la optimización estuvieron presentes en solo el 11% de los ensayos, y el 24% utilizó un marco de optimización.

Conclusiones:

• La revisión caracteriza las características de diseño actuales en ensayos de optimización de la salud.
• Hay una necesidad crítica de marcos estandarizados para guiar el diseño del ensayo y definir claramente el éxito de la optimización.
• Se recomiendan metodologías alternativas, como los diseños adaptativos y las estadísticas bayesianas, para abordar desafíos comunes y mejorar la alineación de la optimización.