Evaluación del uso de un sistema de citación semiautomática e impacto en la derivación de pacientes con infección por virus hepatitis C

Abstract

Introducción y objetivos: Dentro del objetivo de eliminación de la hepatitis C propuesto por la OMS, es necesario implementar medidas que actúen sobre el diagnóstico subóptimo y la pérdida de seguimiento. Nuestro estudio pretende evaluar si añadir la generación automática de cita con el especialista al diagnóstico en un solo paso consigue aumentar la tasa de derivación al especialista, asistencia a consulta e inicio del tratamiento. Métodos: Se ha diseñado un estudio comunitario de intervención añadiendo la generación automática de cita con el especialista vía SMS (noviembre/2019-noviembre/2020) al diagnóstico mediante Reflex RNA (julio/2018-octubre/2019). Se compararon ambas cohortes evaluando el porcentaje de pacientes con diagnóstico completo, derivados al especialista y tratados. Resultados: La cohorte Reflex RNA y derivación comparada con reflex RNA sin derivación fue más eficaz en la programación de la consulta (93,5% vs 68,6%; p=0.012), aunque no mejoró las tasas de asistencia (58,1% vs 72,5%; p=0,227) y tasas de tratamiento (54,8% vs 66,7%; p=0,350) durante pandemia. La pandemia COVID-19 (OR 4,34; p=0,049) y la solicitud desde prisión (OR 100; p=0,001) se comportaron como factores predictores de inasistencia. Conclusiones: Es necesario implementar nuevas estrategias basadas en telemedicina y en colaboración con Atención Primaria que incrementen las tasas de asistencia a consulta, especialmente en grupos de riesgo.

Background & aims: According to the WHO’s hepatitis C elimination goal for 2030, it is necessary to perform strategies to reduce suboptimal diagnosis and lost of follow up ratio. Our aim is to assess if an automatic schedule for appointment with the specialist after one-step diagnosis for hepatitis C infection is confirmed, increases the referral and treatment uptake. Methods: A community intervention study in the Complejo Hospitalario Universitario de Canarias (CHUC) has been conducted. We compared a strategy based in adding an automatic appointment with the specialist, via SMS, to the conventional strategy of Reflex RNA one-step diagnosis, already incorporated in July 2018. Thus, we compared Reflex RNA (July 2018- October 2019) and Reflex RNA and automatic appointment scheduling (November 2019- November 2020) cohorts evaluating the rate of complete diagnosis, referral and treatment rates. Results: The Reflex RNA and automatic appointment cohort was more effective in consultation scheduling (93,5% vs 68,6%; p=0.012). However, this strategy was not enough during COVID pandemic to improve attendance (58,1% vs 72,5%; p=0,227) or treatment rates (54,8% vs 66,7%; p=0,350). The COVID-19 pandemic (OR 4,34; p=0,049) as well as prison test request (OR 100; p=0,001) were identified as predictive factors of no show up to the appointment. Conclusion: In order to accomplish better attendance rates, telemedicine and coordination with Primary Care must be the core of new strategies, especially in high risk groups.