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PubMed
Resumen

Las herramientas digitales son prometedoras para promover el cribado del cáncer de pulmón y mejorar la toma de decisiones de los pacientes. Sin embargo, se deben abordar desafíos como la alfabetización digital y el acceso para una adopción más amplia y la reducción de las disparidades.

Palabras clave:
toma de decisionesSalud digitalCáncer de pulmónsalud pulmonarlas pruebas de detección

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Área de la Ciencia:

  • Salud pública
  • Informática de la salud
  • Prevención del cáncer

Sus antecedentes:

  • El cribado del cáncer de pulmón es crucial para la detección temprana.
  • Las intervenciones basadas en la tecnología se utilizan cada vez más para promover la LCS.
  • La participación del paciente y la toma de decisiones compartida son claves para un cribado eficaz.

Objetivo del estudio:

  • Revisar las intervenciones basadas en la tecnología para la promoción de la LCS.
  • Evaluar su impacto en la toma de decisiones compartida y la participación del paciente.
  • Identificar los facilitadores y los obstáculos a su aplicación y eficacia.

Principales métodos:

  • Búsqueda sistemática de la literatura en seis bases de datos (febrero de 2025).
  • Incluye 28 estudios publicados entre 2014 y 2025.
  • Intervenciones basadas en el hogar y autoguiadas analizadas (vídeos, sitios web, aplicaciones, telesalud, portales).

Principales resultados:

  • Las intervenciones incluían comúnmente calculadoras de riesgos, multimedia e integración de EMR.
  • El 82% mejoró el conocimiento y la confianza en la toma de decisiones; algunos aumentaron la aceptación del cribado.
  • Las barreras incluyen el acceso limitado a Internet, la alfabetización digital, el tiempo del proveedor y las preocupaciones de los pacientes (costo, radiación).

Conclusiones:

  • Las herramientas de salud digital tienen potencial para avanzar en la promoción y participación de LCS.
  • La eficacia depende de un diseño cuidadoso, la integración clínica y el acceso equitativo.
  • Los esfuerzos futuros deben abordar las barreras estructurales para escalar las soluciones y reducir las disparidades de detección.