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Manz ML nudges (long-term)

Long-term Effect of Machine Learning-Triggered Behavioral Nudges on Serious Illness Conversations and End-of-Life Outcomes Among Patients With Cancer

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 20.506 pacientes con cáncer, estímulos conductuales a los clínicos activados por aprendizaje automático durante 40 semanas aumentaron las conversaciones sobre enfermedad grave y redujeron la terapia sistémica al final de la vida en comparación con la atención habitual.

N
20.506pacientes
Diseño
RCT por conglomerados de cuña escalonada (stepped-wedge), análisis preespecificado a 40 semanas, 9 consultas de oncología
Desenlace
Tasas de conversaciones sobre enfermedad grave en todos los encuentros y en los de alto riesgo; resultados secundarios al final de la vida entre los fallecidos
Relevancia
2Importante — uno de varios pilares.
ResultadoConversaciones sobre enfermedad grave en los encuentros de alto riesgo 13,5 % vs. 3,4 % (sin ajustar); todos los pacientes aOR 2,09 (IC del 95 % 1,53–2,87; p<0,001). Terapia sistémica al final de la vida 7,5 % vs. 10,4 % (aOR 0,25, IC del 95 % 0,11–0,57; p=0,001); sin efecto sobre la inclusión en hospice ni su duración, la muerte hospitalaria ni el uso de la UCI al final de la vida.
Manz CR, et al. JAMA Oncol. 2023;9(3):414-418. 10.1001/jamaoncol.2022.6303
Discusión y crítica

Extiende el ensayo de cuña escalonada de 2020 (Manz ML nudges (SIC)) a 40 semanas y a lo que importa al final de la vida: la ganancia en conversaciones persistió y la terapia sistémica cerca de la muerte disminuyó — un resultado al final de la vida a nivel de paciente, no solo una medida de proceso. Los resultados de hospice, UCI y muerte hospitalaria no cambiaron, solo 1.417 pacientes (6,9 %) habían fallecido al final del seguimiento, y el entorno de un único sistema limita la generalización.