Duvido que muitos CIOs considerem os médicos com os quais trabalham seus inimigos. Mas tendo a acreditar que muitos médicos considerem TI como um inimigo.
Uma parte da animosidade decorre de declarações como essa, feita por Jason Burke, do SAS Institute, uma empresa de análise de negócios: “A Medicina Baseada em Evidência e registro de saúde eletrônico estão causando uma mudança transformadora em relação a decisões tomadas com base em informação relacionadas ao cuidado dos pacientes. (…)”
Embora a maioria dos médicos acadêmicos concorde com essa postura, muitos médicos comunitários veem a medicina baseada em evidências (EBM), diretrizes de prática clínica e sistemas de suporte à decisão como “Livro de Receita da Medicina”.
Eles simplesmente não acreditam que a EBM terá um efeito transformativo no cuidado de pacientes que Burke sugere. Em suas cabeças, a medicina é muito mais uma arte do que uma ciência, e sendo assim não pode ser destilada em uma série de guias e regras baseados em evidências.
Muitos médicos também questionam os pressupostos filosóficos sobre os quais a EBM se baseia. Entender esse ceticismo é o primeiro passo para conquistar os médicos que resistem ao registro eletrônico de saúde e a implementação de sistemas que dão apoio à decisão.
Uma fonte de ceticismo é que as diretrizes de prática geradas pela EBM são normalmente baseadas nos resultados dos grandes estudos clínicos. Um problema com estes estudos são os seus critérios de exclusão. Por exemplo: um estudo avaliando um remédio para hipertensão inclui muitas vezes os pacientes que apresentam apenas hipertensão. Essa população de pacientes deve ser livre de quaisquer outras doenças crônicas que podem distorcer os resultados.
Tal critério de exclusão ajuda os investigadores a obter dados puros, mas não exemplifica o mundo real, onde médicos regularmente tratam de pacientes que sofrem de uma variedade dessas “comorbidades”.
Outra fonte de ceticismo é o chamado erro estatístico do Tipo 2. Médicos comunitários acreditam muito em sua própria experiência. Quando veem um paciente respondendo a um tipo de tratamento que não tem o crédito dos especialistas, ficam inclinados a acreditar em suas próprias experiências.
O que eles podem estar vendo em um estudo clínico é um erro do Tipo 2, que ocorre quando um estudo registra poucos doentes e os dados de análise concluem que o tratamento X não ajuda a doença Y. Para detectar efeitos relativamente pequenos – mas efeitos estatisticamente significativos de qualquer tratamento – a amostras (número de pacientes envolvidos no estudo) deve ser grande o bastante. Se não for, obtém-se resultados falso negativos.
Em 2004 uma pesquisa mostrou que mais de 300 estudos chegaram a resultados falso-negativos porque sua amostra de pacientes era muito pequena. Razão suficiente para questionar a EBM.
É improvável que o abismo entre a experiência clínica e o experimento clínico seja transposto tão cedo, mas saber de sua existência pode ajudar os executivos de TI a serem mais sensíveis à resistência que eles encontram, e quem sabe, ajudá-los a elaborar uma estratégia mais efetiva para conquistá-los apesar dessa reserva. Chegar com uma estratégia diferente pode tornar “inimigos” em aliados.
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