Tecnologías al servicio de la salud,

¿qué nos puede ofrecer la m-health?

El desarrollo tecnológico está suponiendo un antes y un después en la vida tal cual la conocíamos hasta ahora. Actividades que habitualmente requerían una presencialidad y una inversión de tiempo, ahora pueden llevarse a cabo en remoto en cuestión de pocos minutos gracias a la digitalización (Regidor y Ausín, 2020).

En este sentido, una de las áreas más beneficiadas por este boom tecnológico está siendo el de la salud, que valiéndose de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs), está logrando acercar la prevención y la promoción de la salud a distintos sectores sociales (Prado-Cucho y Bendezú-Quispe, 2013).

Más concretamente, cuando hablamos de las TICs al servicio de la salud hacemos referencia a la e-health o e-salud, que es definida por la Organización Mundial de la Salud (n.f) como la transferencia de recursos y cuidados de salud por medios electrónicos. Cuando esta transferencia es llevada a cabo desde dispositivos móviles, pasaríamos a hablar de la m-health o salud móvil, que podría catalogarse como la evolución natural de la salud digitalizada (Sainz de Abajo et al., 2011), más aún si tenemos en cuenta que, tan solo en España, más de 33,3 millones de personas son propietarias de un dispositivo móvil (Statista, 2017).

¿Qué pueden ofrecer la m-health a la salud?

Lejos de limitarse a la asistencia médica a distancia, la m-health incluye otras prestaciones como serían la monitorización de variables relacionadas con la salud en tiempo real, la recogida de datos clínicos y la ayuda a la toma de decisiones de los/as facultativos/as. Por lo tanto, la m-health persigue tres objetivos fundamentales (Sainz de Abajo et al., 2011):

• Mejorar el acceso a los servicios de salud.
• Mejorar las prestaciones sanitarias existentes.
• Optimizar las buenas prácticas clínicas.

El modo de abordar estos propósitos es mediante aplicaciones para móvil que generalmente presentan un diseño fácil de utilizar y temáticas muy bien definidas (Messner et al., 2019), como podrían ser las apps de actividad física, las apps menstruales, o incluso la app de Salud Responde. De este modo es posible categorizar las apps de m-health como apps de apoyo a la toma de decisiones, apps para promover cambios en las conductas relacionadas con salud, apps que en sí mismas son intervenciones clínicas con base empírica como e-pD-WORK y apps psicoeducativas que abordan cuestiones relacionadas con la salud (Rowland et al., 2020).

Entonces, ¿es mejor la m-health que los tratamientos presenciales convencionales?

Puesto que la m-health se trata de un campo de estudio emergente, no sería adecuado afirmar que sea mejor o peor que los tratamientos convencionales; sin embargo, lo que sí se sabe seguro es que resulta una gran aliada para mejorar la adherencia a tratamientos de salud, además de presentar una buena aceptación por parte de los/as usuarios/as (Berrouiguet et al., 2016; Wachtler et al., 2018). Esto implica que la m-health es un apoyo a los tratamientos presenciales convencionales, nuevamente atendiendo a esa evolución natural de la salud que se subrayaba en un comienzo (Sainz de Abajo et al., 2017) y que el desarrollo a lo largo del tiempo irá arrojando información sobre el alcance de sus potencialidades (Messner et al., 2019).

Factores como la utilidad percibida por parte de las personas usuarias, la gamificación, la fácil usabilidad y que no haya anuncios y/o contenido intrusivo que dificulte el uso de las aplicaciones, son predictores para una mejor adherencia y retención y, por consiguiente, para un mejor aprovechamiento de la app y la consecución de sus objetivos (Simblett et al., 2019).

El constante desarrollo tecnológico está haciendo posible que, cada día, surjan nuevas plataformas destinadas a mejorar la salud y calidad de vida de las personas. Aplicaciones como e-pD-WORK son un buen ejemplo de ello, al trasladar los beneficios de la atención personalizada a dispositivos móviles. No hace falta que tengas una enfermedad para disfrutar de las ventajas de la m-health, basta con que quieras conocerte mejor y, en consecuencia, vivir mejor. ¿Y tú qué opinas? ¿Te sumarías al cambio de vivir mejor gracias a las potencialidades de las nuevas tecnologías? Nosotros, desde luego, tenemos un veredicto, ¡la m-health WORKs! 😉

BIBLIOFRAFÍA

Berrouiguet, S., Baca-García, E., Brandt, S., Walter, M., y Courtet, P. (2016). Fundamentals for future mobile-health (mHealth): a systematic review of mobile phone and web-based text messaging in mental health. Journal of medical Internet research, 18(6), e5066.

Messner, E. M., Probst, T., O’Rourke, T., Stoyanov, S., y Baumeister, H. (2019). mHealth applications: potentials, limitations, current quality and future directions. In Digital Phenotyping and Mobile Sensing (pp. 235-248). Springer, Cham.

Prado-Cucho, S., y Bendezú-Quispe, G. (2013). Uso de tecnologías de la información y comunicación (TIC) para mejorar la adherencia al tratamiento en pacientes con enfermedades crónicas. Revista Médica Herediana, 24(1), 82-83.

Regidor, N., y Ausín, B. (2020). Tecnologías de información y comunicación (TIC) aplicadas al tratamiento de los problemas de ansiedad. Clínica Contemporánea, 11(2), e11.

Rowland, S. P., Fitzgerald, J. E., Holme, T., Powell, J., y McGregor, A. (2020). What is the clinical value of mHealth for patients?. NPJ digital medicine, 3(1), 1-6.

Sainz de Abajo, B., Rodrigues, J. J., Salcines, E. G., Fernández, F. J. B., López-Coronado, M., y de Castro Lozano, C. (2011). M-health y T-health. La evolución natural del E-health. RevistaeSalud. com, 7(25), 11.

Statista. (julio 30, 2017). Número de usuarios de smartphones en España entre 2015 y 2022 (en millones) [Gráfica]. In Statista. Recuperado el 12 de junio de 2022, de https://es.statista.com/estadisticas/493856/pronostico-de-usuarios-de-smartphone-en-espana/

Simblett, S., Matcham, F., Siddi, S., Bulgari, V., di San Pietro, C. B., López, J. H., … y RADAR-CNS Consortium. (2019). Barriers to and facilitators of engagement with mHealth technology for remote measurement and management of depression: qualitative analysis. JMIR mHealth and uHealth, 7(1), e11325.

Wachtler, C., Coe, A., Davidson, S., Fletcher, S., Mendoza, A., Sterling, L., y Gunn, J. (2018). Development of a mobile clinical prediction tool to estimate future depression severity and guide treatment in primary care: user-centered design. JMIR mHealth and uHealth, 6(4), e9502.World Health Organization. (n.f.). Global Observatory for eHealth. Recuperado de: https://www.who.int/observatories/global-observatory-for-ehealth