Caso resuelto: mejorar continuidad sin trasladar el problema a otro servicio

470.1 El problema institucional

Una red asistencial busca reducir el trabajo por episodio en su unidad de atención aguda y, al mismo tiempo, mejorar la continuidad posterior. La primera propuesta que recibe consiste en aumentar la proporción de episodios derivados a seguimiento ambulatorio, con el argumento de que preparar una transferencia consume menos tiempo local que completar todo el recorrido en la unidad inicial. Una segunda propuesta apunta a la calidad de la información que acompaña a las derivaciones y a la confirmación de su recepción. La tercera combina ambas modificaciones con capacidad adicional en el servicio receptor.

El caso se construye con dos unidades, que llamaremos U y F. U recibe la demanda externa y puede completar el episodio o derivarlo a F. Algunas transferencias fracasan porque la información que las acompaña no basta para que F las acepte. Otras ingresan en la cola ambulatoria y no alcanzan a ser atendidas dentro de una ventana de tiempo fijada. Una parte de esos fracasos vuelve a U y la otra sale del recorrido observado. Los retornos agregan trabajo en U y pueden originar nuevas derivaciones, de modo que una decisión local termina modificando la demanda que esa misma unidad recibirá en los días siguientes.

Todos los datos del caso son sintéticos. El modelo no representa criterios clínicos de derivación ni pretende indicar qué personas deben atenderse en urgencias y cuáles en seguimiento. Para comparar formas de organización se supone que ambas rutas cumplen adecuadamente la función definida cuando llegan a ejecutarse. En una aplicación real esa equivalencia tendría que contrastarse con las necesidades de la población y con resultados clínicos. Si para ciertos casos las rutas no son sustitutivas, esa restricción debe incorporarse al modelo antes de comparar políticas.

El resultado principal es la fracción de episodios externos que completan el recorrido dentro del horizonte simulado, acompañada de las pérdidas y de los episodios que siguen pendientes al cierre. Se registran además el trabajo en U, la actividad de F y la espera de quienes llegan a completar el seguimiento. Mirar estas medidas en conjunto impide declarar éxito a una alternativa por el solo hecho de que una unidad emplee menos tiempo.

La continuidad tiene dimensiones que estos estados no capturan. Haggerty y colaboradores (2003) la entienden como una experiencia del paciente individual que se extiende en el tiempo. La continuidad informacional consiste en usar antecedentes previos para ajustar la atención presente; la de gestión, en un manejo coherente que responde a necesidades cambiantes; la relacional, en un vínculo terapéutico sostenido con uno o más profesionales. El modelo de este capítulo representa solo algunas condiciones de la transferencia y de su ejecución, cercanas a la dimensión informacional y a la de gestión. La relación terapéutica y la experiencia de las personas quedan fuera, por lo que cualquier interpretación institucional debe complementarse con medidas de pertinencia clínica y con la perspectiva de quienes reciben la atención.

470.2 Reglas del recorrido y conservación de episodios

Cada día llegan cien episodios nuevos a U, que puede procesar hasta ciento veinte visitas diarias. Una fracción r de las visitas termina en derivación y el resto completa el recorrido directamente en U. La derivación lleva información suficiente en una fracción q de los casos. Las transferencias suficientes ingresan en la cola de F. De las insuficientes, la mitad vuelve a U al día siguiente y la otra mitad se clasifica como pérdida terminal.

F atiende por orden de llegada hasta su capacidad diaria K. Una solicitud puede atenderse el mismo día de su ingreso o durante los seis días siguientes. Al comenzar el séptimo día contado desde el ingreso, las solicitudes que siguen esperando salen de la cola. De ellas, la mitad vuelve a U al día siguiente y la otra mitad se pierde. Este límite de siete días es una regla didáctica y no un plazo clínico recomendado.

El modelo trabaja con flujos deterministas fraccionarios. Una cantidad como 0,6 episodios representa masa de flujo repartida según proporciones fijas. No describe a una persona dividida ni coincide necesariamente con el valor esperado de un sistema estocástico análogo. La operación de capacidad, que toma el mínimo entre lo pendiente y lo que se puede atender, introduce una no linealidad. Por esa razón, reemplazar variables aleatorias por sus medias no conserva todos los resultados. A cambio, permite calcular balances exactos con una simulación transparente.

En todo momento, cada masa de episodio ocupa un único estado. Puede estar completada, perdida, pendiente en U, pendiente en F o programada para retornar al día siguiente. Una visita de retorno no cuenta como un nuevo episodio externo. La distinción tiene consecuencias prácticas, ya que el número de visitas puede superar diez mil en cien días aunque la masa total de episodios externos siga siendo diez mil. Confundir visitas con personas inflaría los denominadores y ocultaría precisamente la repetición de trabajo que el caso quiere hacer visible.

La conservación se verifica al final sumando completados, pérdidas y todos los pendientes. El total debe coincidir con las llegadas externas acumuladas. Los retornos internos se cancelan en ese balance porque solo trasladan masa de un lugar a otro. La identidad sirve para detectar errores frecuentes en simulaciones de este tipo, como agregar un retorno sin retirarlo de la cola de origen o contar una misma solicitud a la vez como perdida y como pendiente.

470.3 Cuatro alternativas comparables

El diseño inicial deriva una fracción de 0,30 de las visitas, con suficiencia informacional de 0,80 y una capacidad ambulatoria de treinta y cinco atenciones diarias. La primera alternativa eleva la derivación a 0,60 sin tocar la información ni la capacidad. La segunda mantiene esa derivación elevada y lleva la suficiencia a 0,98. La tercera conserva la mejora informacional y amplía la capacidad de F hasta sesenta y cinco atenciones por día. La demanda externa y las demás reglas son las mismas en los cuatro diseños.

A cada visita en U se le asigna además una medida de trabajo local. Completar directamente una visita requiere dos unidades abstractas de tiempo, mientras que derivarla requiere media unidad. El trabajo medio por visita resulta entonces 2(1 − r) + 0,5r, es decir, dos menos una vez y media la fracción derivada. Con el diseño inicial vale 1,55 y con derivación elevada baja a 1,10. La capacidad de procesamiento de U se mantiene en ciento veinte visitas en todos los diseños, de modo que este indicador de trabajo queda separado del límite operativo, que en una unidad real podría depender de otra restricción.

La reducción del trabajo por visita al duplicar la derivación es de aproximadamente veintinueve por ciento. Es una mejora local atractiva, aunque no dice nada sobre cuántas visitas adicionales aparecerán por retornos ni sobre la carga que se traslada a F. El trabajo total en U se obtiene multiplicando las visitas procesadas por el trabajo medio. Sigue siendo una medida sintética, que no incluye tareas compartidas ni tiempos de coordinación que podrían variar entre alternativas.

La suficiencia de información se interpreta como la probabilidad de que una transferencia cumpla requisitos definidos de antemano por el receptor. Mejorarla puede exigir preparación, formación y mecanismos de confirmación. El modelo no asigna costo a esas acciones ni supone que ocurran solas. La intervención combinada requiere, además, casi duplicar la capacidad nominal de F.

La lectura de las alternativas sigue la orientación del marco actualizado del Medical Research Council y del National Institute for Health Research para intervenciones complejas (Skivington y colaboradores, 2021). Ese marco recomienda articular una teoría del programa que describa los componentes de la intervención y sus interacciones, los mecanismos por los que produciría cambios, los rasgos del contexto que condicionan esos mecanismos y el modo en que los mecanismos pueden, a su vez, modificar el contexto. Admite también que los enfoques de modelación sean una opción razonable cuando un diseño aleatorizado no es practicable, como ocurre en evaluaciones de sistemas. En este caso, derivar más cambia la ruta y el trabajo local, mejorar la información modifica el ingreso efectivo al receptor y ampliar la capacidad altera la ejecución. La simulación permite contrastar las consecuencias de cada paquete, aunque no autoriza a atribuir el resultado de una combinación a uno solo de sus componentes.

470.4 El funcionamiento inicial

En cien días, el diseño inicial procesa aproximadamente 10.306,09 visitas en U pese a recibir diez mil episodios externos. La diferencia corresponde a los retornos por información insuficiente. F completa unos 2.473,46 seguimientos y no acumula cola. Su capacidad de treinta y cinco atenciones basta para el flujo que recibe con las reglas iniciales, por lo que no se producen salidas por exceder la ventana.

Al cierre del horizonte hay unos 9.687,72 episodios completados, 309,18 perdidos y 3,09 pendientes de retornar al día siguiente, lo que equivale a 96,877 %, 3,092 % y 0,031 % de las llegadas. Ese pequeño pendiente final es un efecto de frontera temporal.

El trabajo local de U suma aproximadamente 15.974,44 unidades. Como incluye las visitas repetidas, muestra que el tiempo por visita no basta para describir el esfuerzo total de la unidad. Un sistema que evita retornos puede reducir el trabajo acumulado aunque mantenga la duración de cada encuentro. A la inversa, una ruta rápida puede multiplicar la repetición y consumir parte del ahorro que prometía.

El flujo inicial puede comprobarse de forma analítica mientras ninguna de las dos unidades esté saturada. Cada visita en U genera retornos al día siguiente en una fracción igual a la mitad de las derivaciones con información insuficiente, que en el diseño inicial es 0,5 × 0,30 × 0,20 = 0,03. El flujo estable de visitas se obtiene dividiendo la demanda externa por uno menos esa fracción, lo que da cerca de 103,093 visitas diarias. El promedio de la simulación, 103,06, queda levemente por debajo porque el primer día comienza sin retornos. Los ingresos a F en régimen estable son 0,30 × 0,80 × 103,093 ≈ 24,74 diarios, lo que representa algo más del setenta por ciento de su capacidad.

Esta comprobación omite el abandono por espera porque en el diseño inicial la cola no llega a formarse. Aplicada a una alternativa saturada, ignoraría una fuente adicional de retorno y subestimaría la carga sobre U, de modo que las fórmulas sencillas sirven solo como control de los regímenes sin cola.

470.5 Aumentar derivación desplaza carga

Cuando la derivación sube a 0,60 sin cambios en la información ni en la capacidad, las visitas en U aumentan a cerca de 11.502,35. F trabaja a plena capacidad todos los días y completa exactamente 3.500 seguimientos. La demanda que recibe en régimen no saturado sería de unos 51 ingresos diarios frente a una capacidad de 35, es decir, casi una vez y media lo que puede atender. La cola alcanza unas 361 solicitudes y parte de ella excede la ventana. A lo largo del horizonte se registran aproximadamente 1.660,13 salidas por espera excesiva, contadas como eventos de flujo y no como personas necesariamente distintas.

Los episodios completados bajan a unos 8.100,94, las pérdidas suben a 1.520,20 y los pendientes finales a 378,86. El trabajo local de U, en cambio, disminuye hasta cerca de 12.652,58 unidades a pesar del aumento de visitas. Una medida local de trabajo mejora mientras la continuidad global empeora. El mecanismo combina tres elementos que se refuerzan entre sí, a saber, transferencias con información insuficiente, saturación del receptor y retornos que abren nuevas oportunidades de fallo.

La espera media de quienes completan su atención en F es de unos 5,416 días. Ese promedio excluye a quienes salieron por superar la ventana y a quienes siguen esperando al cierre, de modo que leerlo como la espera de todos los derivados sería un error. La selección de los completados puede hacer que una cola parezca menos grave justamente porque los casos más demorados desaparecen de la medida. Las salidas, los pendientes y la distribución temporal de la espera deben presentarse juntos.

La mayor actividad de F tampoco equivale a un mejor resultado global. F completa más seguimientos que en el diseño inicial, aunque recibe una carga superior a su capacidad y pierde la continuidad de otros episodios. El balance del recorrido completo muestra que ese incremento local ocurre junto con más pérdidas y más trabajo repetido.

Nada de esto permite concluir que aumentar la derivación sea perjudicial en cualquier sistema. Con mayor capacidad receptora, mejor información o una población con necesidades diferentes, las consecuencias podrían ser otras. Lo que el caso identifica son condiciones bajo las cuales una reorganización local desplaza el problema hacia otro servicio.

470.6 Mejorar comunicación sin capacidad suficiente

La segunda alternativa eleva la suficiencia informacional a 0,98, con derivación alta y la misma capacidad de treinta y cinco atenciones. Los fallos informacionales caen de manera marcada, ya que la masa de transferencias insuficientes baja de unos 1.380,28 a 137,26 episodios en el horizonte. Sin embargo, al llegar correctamente más solicitudes a F, la restricción de capacidad queda más expuesta. F sigue completando 3.500 seguimientos y no puede convertir la mejora informacional en atención. La demanda dirigida a F en régimen no saturado sería ahora de unos 59 ingresos diarios, cerca de 1,7 veces su capacidad.

Las salidas por superar la ventana aumentan a unas 2.775,86. Los episodios completados quedan en 8.075,48, las pérdidas en 1.456,56 y los pendientes finales en 467,96. La pérdida es algo menor que con la derivación aislada, aunque el número de completados al cierre también es ligeramente menor y aumentan los pendientes.

La cola alcanza unas 450,10 solicitudes y la espera media entre quienes completan su atención en F llega a 5,558 días. En las dos alternativas saturadas la cola deja de crecer hacia el segundo mes, porque los vencimientos de ventana retiran tanta masa como la que excede la capacidad. Su tamaño queda así acotado por la ventana de siete días, que limita cuánto tiempo puede permanecer cada cohorte en espera. La mejora de la comunicación cumple su propio indicador y cambia el lugar donde aparece el fallo. Las solicitudes dejan de perderse temprano por falta de información y pasan a acumularse después por falta de capacidad. Esta consecuencia no resta valor a la mejora informacional, aunque indica que la continuidad depende también de un receptor capaz de ejecutar las acciones.

Una evaluación centrada en el porcentaje de informes suficientes declararía exitosa la segunda alternativa. Lo razonable sería conservar la mejora informacional y atender la restricción que ahora domina el sistema. Volver a un esquema en que la información se pierde con el fin de acortar la cola equivaldría a confundir una menor demanda observada con una mejor atención.

La comparación ilustra una propiedad frecuente de las intervenciones complejas, en las que mejorar un componente puede aumentar la presión sobre otro. La respuesta adecuada depende de lo que represente la nueva demanda, que puede corresponder a necesidades legítimas antes invisibles, a derivaciones innecesarias o a simples cambios de registro.

470.7 La intervención combinada

Con suficiencia de 0,98 y capacidad de sesenta y cinco, F completa unos 5.915,14 seguimientos y no acumula cola con una demanda externa de cien episodios diarios. Las visitas en U bajan a cerca de 10.059,75, porque quedan pocos retornos informacionales y desaparecen los retornos por espera. El trabajo local se reduce a 11.065,73 unidades.

Los episodios completados alcanzan unos 9.939,04, las pérdidas 60,36 y los pendientes 0,60, lo que corresponde a 99,390 % de episodios completados y 0,604 % de pérdidas. La espera registrada en F es de cero días porque, con la agregación diaria del modelo, todo el flujo puede atenderse el mismo día de su ingreso. La cifra no implica atención instantánea en un servicio real. El reloj del modelo simplemente no representa lo que ocurre dentro de la jornada.

El incremento de capacidad es sustantivo, pues equivale a treinta atenciones ambulatorias adicionales por día. La simulación no demuestra que su costo quede compensado por el ahorro local ni que exista personal disponible para cubrirlas. La decisión requiere un análisis de recursos y de alternativas, que incluya la posibilidad de obtener parte de esa capacidad reduciendo tareas evitables. El resultado favorable describe una condición de funcionamiento y no constituye una aprobación económica.

La mejora de continuidad depende también de la regla que reparte los fallos entre retorno y pérdida. Para examinarla se repitió la simulación con fracciones de retorno de 0,25 y 0,75 en lugar de 0,50. El orden de las cuatro alternativas según episodios completados se mantiene con ambas fracciones. La intervención combinada pasa de 90,27 pérdidas con retorno bajo a 30,27 con retorno alto. En las dos alternativas saturadas el efecto es distinto. Con retorno de 0,75 las pérdidas bajan a unas 800 con derivación aislada y 760 con coordinación, aunque los retornos acumulados terminan saturando a la propia U, que llega al día cien con unos 580 episodios esperando ser procesados. La congestión del receptor se propaga entonces hacia la unidad de origen. El modelo no contempla abandono en U, de modo que ese resultado depende de un supuesto adicional que también debería contrastarse con datos.

Con los parámetros centrales y con estas variantes, la alternativa combinada resulta preferible para los resultados definidos, siempre que los recursos y la equivalencia de las rutas se consideren aceptables. Es una conclusión condicional. Queda por saber cuánto margen conserva frente a variaciones de la demanda y si su buen desempeño depende de un horizonte demasiado corto para revelar una saturación incipiente.

470.8 Código del recorrido completo

El programa mantiene cohortes de ingreso a F para aplicar la ventana temporal y una variable separada para los retornos del día siguiente. Al final de cada corrida verifica la conservación de los episodios externos. Las salidas de la cola se procesan antes de la atención del día cuando una cohorte cumple siete días de antigüedad. Invertir ese orden cambiaría la ventana efectiva y algunos resultados, razón por la cual la convención queda explícita en el código. El programa registra además la acumulación máxima en U y calcula el límite de demanda considerando ambas capacidades.

from collections import deque
import numpy as np

def simulate(r, q, capacity_f, days=100, external=100,
             capacity_u=120., p_return=.5):
    pending_u = returns = completed = lost = 0.
    visits_u = visits_f = expired = bad_info = 0.
    area_f = max_f = max_u = waiting_completed = 0.
    queue_f = deque()
    for day in range(days):
        pending_u += external+returns
        returns = 0.
        served_u = min(pending_u, capacity_u)
        pending_u -= served_u
        max_u = max(max_u, pending_u)
        visits_u += served_u
        completed += (1-r)*served_u
        referred = r*served_u
        insufficient = (1-q)*referred
        bad_info += insufficient
        lost += (1-p_return)*insufficient
        returns += p_return*insufficient
        queue_f.append([day, q*referred])
        while queue_f and day-queue_f[0][0] >= 7:
            entered, mass = queue_f.popleft()
            expired += mass
            lost += (1-p_return)*mass
            returns += p_return*mass
        available = float(capacity_f)
        while queue_f and available > 1e-10:
            entered, mass = queue_f[0]
            used = min(mass, available)
            visits_f += used
            completed += used
            waiting_completed += used*(day-entered)
            available -= used
            mass -= used
            if mass < 1e-10:
                queue_f.popleft()
            else:
                queue_f[0][1] = mass
        pending_f = sum(m for _, m in queue_f)
        area_f += pending_f
        max_f = max(max_f, pending_f)
    pending = pending_u+sum(m for _, m in queue_f)+returns
    assert np.isclose(completed+lost+pending, external*days)
    return dict(completed=completed, lost=lost, pending=pending,
                visits_u=visits_u, visits_f=visits_f,
                work_u=visits_u*(2-1.5*r), max_u=max_u, max_f=max_f,
                area_f=area_f, bad_info=bad_info, expired=expired,
                wait_f=waiting_completed/visits_f if visits_f else 0.)

def max_external(r, q, capacity_f, capacity_u=120., p_return=.5):
    a = 1-p_return*r*(1-q)
    limit_u = capacity_u*a
    limit_f = capacity_f*a/(r*q)
    return min(limit_u, limit_f), limit_u, limit_f

policies = {
    "inicial": (.30, .80, 35),
    "derivacion": (.60, .80, 35),
    "coordinacion": (.60, .98, 35),
    "combinada": (.60, .98, 65)
}
expected = [9687.72451907748, 8100.938801133525,
            8075.481717830837, 9939.037848823304]
for (name, args), target in zip(policies.items(), expected):
    result = simulate(*args)
    assert np.isclose(result["completed"], target)
    assert result["max_u"] == 0.
    print(name, {k: round(v, 6) for k, v in result.items()})
    print("  limite (global, U, F):",
          [round(x, 3) for x in max_external(*args)])

r, q, capacity_f = .60, .98, 65
limit, limit_u, limit_f = max_external(r, q, capacity_f)
assert np.isclose(limit_f, 109.88095238095238)
assert np.isclose(limit_u, 119.28) and limit == limit_f
stress = simulate(r, q, capacity_f, external=110)
assert stress["max_f"] > 0 and stress["max_u"] == 0.
assert np.isclose(stress["expired"], 0)
print("demanda_110", {k: round(v, 6) for k, v in stress.items()})
long_run = simulate(r, q, capacity_f, external=110, days=6000)
print("demanda_110_6000_dias", round(long_run["expired"], 3))

for p in (.25, .75):
    for name, args in policies.items():
        res = simulate(*args, p_return=p)
        print(p, name, round(res["completed"], 2), round(res["lost"], 2),
              round(res["pending"], 2), round(res["max_u"], 2))

La verificación de conservación se aplica a cada alternativa y a cada variante de sensibilidad, no solo al diseño inicial. El código distingue los eventos de retorno de los episodios externos y conserva los pendientes de la frontera final. Conviene complementarla con corridas de uno y dos días, revisadas a mano como en la última sección. Así se detectan errores de calendario que una suma total no revelaría.

El modelo agregado no produce intervalos de incertidumbre, ya que dos corridas con los mismos parámetros entregan exactamente el mismo resultado. Para estudiar la incertidumbre hay que variar los parámetros o incorporar procesos estocásticos justificados, sin mezclar ambas fuentes. Su validez para un servicio concreto depende de datos y supuestos que el caso sintético no contiene.

470.9 Un margen de capacidad que parece suficiente

Mientras ninguna de las dos unidades esté saturada, el flujo estable de visitas en U es la demanda externa dividida por uno menos la fracción de retorno informacional. El flujo hacia F es ese valor multiplicado por la derivación y la suficiencia. Para el paquete combinado con demanda de cien se obtienen unas 100,604 visitas diarias en U y 59,155 ingresos diarios en F. La capacidad de sesenta y cinco deja un margen de algo menos de seis atenciones por día.

Aquí C_U es la capacidad diaria de U, igual a ciento veinte visitas. El primer término del mínimo es la demanda externa que agota a U y el segundo la que agota a F, ambos calculados en el régimen sin vencimientos de ventana. En el paquete combinado el límite impuesto por U es 119,28 episodios diarios y el impuesto por F es aproximadamente 109,881. Rige por lo tanto F, mientras U conserva holgura en todo el intervalo de demanda analizado a continuación. En el diseño inicial ocurre lo contrario, porque el límite de F sería cercano a 141,5 mientras U se satura con 116,4 episodios diarios. En las dos alternativas saturadas los límites de F son de 68,5 y 59,2 episodios diarios, muy por debajo de la demanda de cien, lo que explica que la cola aparezca desde el primer día. Las simulaciones confirman que U nunca acumula pendientes en los cuatro diseños centrales. Esta condición debe verificarse siempre, porque si U también se saturara la fórmula de F dejaría de describir el sistema.

Si las llegadas suben a ciento diez, la capacidad de F resulta apenas insuficiente. Durante cien días la simulación no registra salidas por superar la ventana y la cola máxima es de unas 6,97 solicitudes, de modo que una evaluación breve podría considerar adecuado el sistema aunque la cola esté creciendo. El exceso de ingresos sobre la capacidad es de solo unas 0,07 solicitudes diarias. Con ese ritmo, en el modelo fluido la cola tarda más de cinco mil días en alcanzar el tamaño que provoca los primeros vencimientos de ventana, lo que ocurre recién hacia el día 5.547 de simulación continua.

La diferencia entre un buen desempeño en un horizonte finito y la estabilidad del sistema es, por lo tanto, real aunque en este caso sea lenta. Por encima del umbral la cola no puede mantenerse vacía de manera indefinida y terminará produciendo demoras mayores y, más adelante, salidas por vencimiento. La lentitud de esa deriva es propia del modelo determinista. En un sistema con llegadas y duraciones variables, una utilización tan próxima a la unidad suele traducirse en esperas largas mucho antes, como se desarrolló en el capítulo sobre colas. El horizonte de evaluación y la vigilancia deben considerar esa posibilidad en lugar de interpretar la ausencia inicial de eventos como prueba de margen suficiente.

Con demanda de ciento diez, reducir la capacidad a sesenta produce una cola máxima cercana a 409,74 y unas 134,65 salidas por espera dentro del horizonte de cien días. Con cincuenta y cinco atenciones las salidas llegan a unas 812,66 y las pérdidas a 475,14. La decisión de capacidad no puede apoyarse solo en el promedio central de la demanda.

La fórmula no incorpora la variabilidad dentro de la jornada ni la heterogeneidad en la duración de las atenciones, por lo que el límite calculado es una condición del modelo fluido y una referencia de carga, no una dotación recomendada para garantizar atención oportuna. Una aplicación real debería añadir variabilidad y las prioridades clínicas pertinentes.

470.10 Qué datos permitirían elegir una alternativa real

La institución necesitaría reconstruir los episodios externos y las visitas repetidas mediante identificadores que permitan seguir cada transferencia. Sin esa vinculación, un aumento de actividad en U podría interpretarse como más demanda nueva y un aumento en F como mayor productividad, aunque ambos reflejaran repetición del mismo trabajo.

La suficiencia informacional tiene que medirse respecto de decisiones concretas. Puede auditarse una muestra de derivaciones para identificar qué antecedentes faltan, qué aclaraciones solicita el receptor y cuánto retrasan la atención. Un porcentaje de formularios completos no garantiza que la información sea pertinente para la decisión que debe tomarse. También conviene averiguar qué sucede con las solicitudes que no ingresan en F, si vuelven a U, si reciben atención en otro lugar o si quedan sin respuesta.

La capacidad efectiva requiere medir tiempos, competencias y disponibilidad real, además de los cupos nominales. Un cupo puede no servir para ciertas necesidades o quedar vacío por barreras de acceso que nada tienen que ver con la oferta. La evaluación debe identificar en qué momentos se pierde capacidad y si una mejora organizativa podría recuperarla.

Los motivos de salida de la cola también necesitan seguimiento. El modelo aplica una regla fija de retorno o pérdida, mientras que en los datos reales puede haber resolución espontánea, cambio de preferencia o atención en otro centro. Clasificar toda ausencia como fracaso sobreestima las pérdidas; clasificarla como cierre favorable las oculta. El análisis de sensibilidad de la sección 470.7 muestra que esta fracción altera la magnitud de las pérdidas y puede trasladar la congestión hacia U, lo que justifica priorizar su medición.

La pertinencia clínica de las rutas es una condición previa para interpretar cualquier resultado. Si aumentar la derivación envía a seguimiento casos que podían resolverse adecuadamente en U, genera actividad innecesaria. Si, en cambio, evita que se omitan necesidades importantes, puede aportar beneficios que el indicador administrativo no registra. La decisión debe incluir resultados clínicos y la experiencia de las personas atendidas, además de la conservación de episodios y las demoras.

470.11 Implementación y vigilancia de consecuencias distribuidas

La alternativa combinada puede implementarse por etapas, de manera que sea posible observar si los mecanismos previstos efectivamente ocurren. Lo primero es verificar que la mejora informacional aumente las transferencias suficientes y que el receptor asuma la responsabilidad sobre ellas. La ampliación de capacidad debe estar disponible en el momento en que crezca el flujo, para evitar un período en que la comunicación mejora mientras la cola se agrava, que es exactamente la situación descrita en la sección 470.6.

Los indicadores locales deben acompañarse de medidas del recorrido completo. U puede registrar el trabajo por visita y las visitas repetidas. F puede informar ingresos, atenciones y pendientes según su antigüedad. A nivel de la red conviene seguir los episodios completados, las pérdidas y la experiencia de continuidad. Un cierre en U seguido de una solicitud no aceptada en F debe seguir visible como transición pendiente en lugar de desaparecer de los registros de ambos servicios.

La asignación de responsabilidades debe cubrir también las excepciones. Cuando la información es insuficiente, alguien tiene que solicitar la aclaración y verificar la respuesta. Cuando falta capacidad, alguien debe decidir sobre prioridades, alternativas o refuerzos. Un tablero de pendientes no resuelve la restricción si nadie tiene autoridad ni recursos para actuar.

La vigilancia tiene que extenderse a los servicios que comparten recursos con F. Ampliar su capacidad puede exigir personal retirado de otra función y trasladar la demora fuera de los límites del recorrido estudiado.

Los criterios de revisión deben reaccionar al crecimiento de la cola antes de que aparezcan pérdidas. El análisis de la sección 470.9 mostró que un horizonte de cien días puede ocultar una inestabilidad leve. Una tendencia persistente de los pendientes, cambios en la composición de la demanda o fallos de cobertura pueden justificar una revisión de recursos.

470.12 Decisión bajo incertidumbre

Con los supuestos centrales, aumentar la derivación por sí sola reduce el trabajo local, empeora la continuidad y sobrecarga al receptor. Mejorar la información conserva su valor funcional y deja más clara la insuficiencia de capacidad. El paquete combinado logra el mejor resultado del recorrido entre las alternativas analizadas, aunque exige recursos adicionales y conserva un margen limitado frente a una demanda mayor.

La institución podría optar por el paquete combinado si confirma la pertinencia de las rutas, la disponibilidad de recursos y un costo aceptable, siempre que establezca además una vigilancia de la demanda y de la capacidad. Si esas condiciones no se cumplen, el modelo no justifica aumentar la derivación de manera aislada. Podría ser preferible revisar quiénes necesitan seguimiento, mejorar la información dentro del diseño actual o desarrollar una ampliación gradual guiada por un criterio explícito de continuidad.

La incertidumbre conviene expresarla en términos de los parámetros que cambian la decisión. Los más importantes son la fracción de derivaciones pertinentes, la suficiencia informacional alcanzable, la capacidad efectiva del receptor y el destino de las solicitudes que fracasan. Una investigación adicional debería priorizar esos elementos y sus consecuencias sobre otros servicios. Obtener mayor precisión sobre una cifra local de productividad aporta poco mientras siga sin conocerse la carga que se desplaza hacia el receptor.

El caso aplica a una decisión institucional elementos tratados en capítulos anteriores, como las redes de recorrido, las colas y el papel de la información. Los valores sintéticos permiten comprobar el razonamiento sin atribuirlo a una población real. Una aplicación concreta exigiría contrastar los mecanismos y los límites del modelo con datos, tomar la continuidad del recorrido completo como criterio de evaluación y explicitar los recursos necesarios para sostenerla.

470.13 Reconstrucción manual de los primeros movimientos

El primer día del diseño inicial, U recibe cien episodios y completa setenta directamente. Deriva treinta, de los cuales veinticuatro llevan información suficiente y se atienden en F ese mismo día. Los seis restantes se reparten en tres pérdidas y tres retornos programados para el día siguiente. Al cierre hay noventa y cuatro completados, tres perdidos y tres pendientes, que suman cien.

El segundo día llegan cien episodios nuevos y los tres retornos. U procesa ciento tres visitas, completa directamente 72,1 y deriva 30,9. F recibe y completa 24,72, mientras las transferencias insuficientes generan 3,09 pérdidas y 3,09 retornos. Los completados acumulados son 190,82 y las pérdidas acumuladas 6,09. Al sumar los 3,09 pendientes se recuperan los doscientos episodios externos. Las visitas acumuladas, en cambio, son doscientas tres, una cifra distinta que refleja el trabajo repetido.

Con derivación elevada, el primer día produce cuarenta completados directos y cuarenta y ocho ingresos suficientes a F. El receptor solo puede atender treinta y cinco y deja trece en cola. Las doce transferencias insuficientes generan seis pérdidas y seis retornos. El balance del día es de setenta y cinco completados, seis perdidos y diecinueve pendientes repartidos entre la cola de F y los retornos. La acumulación aparece desde el primer día, aunque U haya terminado todas sus visitas y reducido el trabajo medio por encuentro.

La revisión manual ayuda también a entender por qué deben conservarse los pendientes finales. Son episodios que todavía pueden completarse o perder la continuidad. Su clasificación depende de lo que ocurra después del cierre. Eliminarlos del denominador favorecería a las alternativas que dejan más trabajo abierto, mientras que contarlos automáticamente como pérdidas confundiría la censura con el desenlace. Un informe institucional debería presentar los tres estados y seguir a una cohorte durante el tiempo suficiente cuando la decisión dependa de su destino final.

Una cota adicional permite valorar el peso del horizonte. Aun si todos los pendientes de la alternativa de coordinación se completaran después del día cien, el total máximo sería de unos 8.543,44 episodios, porque las pérdidas ya son terminales según la definición del modelo. Ese máximo sigue por debajo de los 9.687,72 completados por el diseño inicial en el mismo plazo. La diferencia principal entre ambas alternativas no puede atribuirse, entonces, a la censura al final del horizonte, aunque esta sí influye en comparaciones más estrechas, como la que separa la derivación aislada de la derivación con coordinación.

Referencias

Haggerty, J. L., Reid, R. J., Freeman, G. K., Starfield, B. H., Adair, C. E., y McKendry, R. (2003). Continuity of care: A multidisciplinary review. BMJ, 327(7425), 1219–1221. https://doi.org/10.1136/bmj.327.7425.1219

Skivington, K., Matthews, L., Simpson, S. A., Craig, P., Baird, J., Blazeby, J. M., Boyd, K. A., Craig, N., French, D. P., McIntosh, E., Petticrew, M., Rycroft-Malone, J., White, M., y Moore, L. (2021). A new framework for developing and evaluating complex interventions: Update of Medical Research Council guidance. BMJ, 374, n2061. https://doi.org/10.1136/bmj.n2061