Durante años, se ha insistido a las organizaciones sanitarias que el desvío de medicamentos es un problema persistente y en crecimiento. Los directivos de los sistemas de salud, los equipos de farmacia y los comités de desvíos leen informes de casos confirmados graves, ven titulares sobre multas cuantiosas e invierten importantes recursos para proteger a sus instituciones. Sin embargo, a pesar de toda esta atención, persiste una verdad incómoda: no sabemos qué volumen de desvío está ocurriendo realmente en nuestros sistemas de salud.
Lamentablemente, no existen métricas ampliamente disponibles para validar con qué frecuencia una actividad sospechosa se evalúa, escala, corrobora o descarta. Si bien algunos proveedores ofrecen perspectivas basadas en los datos a los que tienen acceso, esas visiones son inherentemente limitadas. Quizás lo más crítico es que los casos confirmados no equivalen a la prevalencia real; estos dependen directamente de la pericia investigadora, las herramientas disponibles y la capacidad operativa de los equipos implicados.
A pesar de la falta de transparencia y coherencia en los datos disponibles, el desvío suele tratarse como un problema bien medido con referencias fiables. Los comités comparan números de casos, citan acciones regulatorias y se tranquilizan ante la ausencia de hallazgos, sin reconocer plenamente que las cifras que manejamos reflejan más nuestra capacidad de detección que el riesgo real. Esta distinción es más importante de lo que muchos están dispuestos a admitir.
La naturaleza elusiva de la transparencia en los desvíos
Pese a la atención que recibe, el desvío de medicamentos sigue siendo un tema algo "tabú" para un debate amplio, dadas las graves consecuencias asociadas a los casos confirmados. Incluso con las mejores intenciones por parte de la dirección y los reguladores, la realidad de esas consecuencias genera una presión intrínseca para resolver los casos de manera discreta y minimizar su visibilidad externa. El resultado es un panorama nacional de datos dominado por la infranotificación.
Sin embargo, la ausencia de evidencia no constituye evidencia de ausencia.
La ilusión de los datos sobre desvíos
¿Cuál es el porcentaje promedio de casos confirmados? Este es un dato casi imposible de obtener, y la información disponible solo representa el extremo más estrecho de un embudo mucho más amplio. Los equipos analizan discrepancias en los dispensadores automatizados, inconsistencias en la documentación del descarte, valores atípicos dentro de grupos de pares y señales de alerta conductuales, apoyándose a menudo en reportes de colegas y pacientes. En realidad, estas son señales, no verdades absolutas. Nos indican dónde mirar, no necesariamente qué encontraremos.
Con demasiada frecuencia, las organizaciones sanitarias equiparan un "bajo número de casos confirmados" con un bajo riesgo. Pero la confirmación depende de la pericia del investigador. En la práctica, esa cifra baja suele reflejar algo completamente distinto: una madurez de detección insuficiente.
¿Cómo son los "mejores datos" sobre desvíos?
Para muchos, las métricas sobre desvíos nacen y mueren en hojas de cálculo: se registran con diligencia, se revisan ocasionalmente y rara vez se convierten en un cambio operativo significativo. Esta es la falla central en el enfoque tradicional: los datos se tratan como un resultado final, no como un motor. Su valor reside únicamente en las decisiones, conductas y controles que informan.
Aún si existieran referencias nacionales, la mayoría de las organizaciones no estarían preparadas para usarlas eficazmente. Sin una base de datos interna sólida —con definiciones consistentes, documentación estructurada de casos y seguimiento longitudinal de señales—, los benchmarks externos ofrecerían poco más que una comparación carente de contexto. Antes de aspirar a estándares nacionales, cada organización debe aprender a crear, interpretar y actuar según sus propios datos.
Entonces, ¿cómo son realmente mejores datos? Estos pueden transformar las investigaciones, de eventos aislados, en motores de inteligencia continua que mejoren la detección, aceleren el aprendizaje y se fortalezcan con el tiempo. Esto incluye:
- Líneas base conductuales: la rendición de cuentas sobre políticas y procedimientos mejora la práctica general, generando comparaciones más sólidas entre pares para distinguir mejor el riesgo de desvío.
- Linaje de las señales: la capacidad de rastrear cada investigación hasta su señal original, así como de extrapolar esas señales para identificar patrones entre distintos casos.
- Documentación del caso: registrar qué se revisó, qué evidencia se consideró y qué brechas sistémicas se identificaron.
- Ciclo de retroalimentación continua: garantizar que toda investigación, ya sea confirmada o no, contribuya a un monitoreo más robusto y un análisis más preciso.
Cómo los equipos pueden convertirse en mejores investigadores
Incluso los equipos más capacitados enfrentan desafíos: largos plazos de detección, fatiga del investigador, volumen de datos, flujos de trabajo inconsistentes, sesgos inconscientes o falta de un ciclo de aprendizaje establecido. Estos no son signos de equipos débiles, sino síntomas de una infraestructura de detección inmadura.
Las organizaciones deben ampliar su enfoque de aprendizaje. Los casos confirmados son valiosos, pero representan solo una fracción de lo que se revisa. Los casos evaluados, no corroborados e inconclusos son igualmente importantes. Revelan dónde pueden haber fallado los controles en silencio, dónde el análisis fue demasiado amplio, dónde los flujos generaron ruido y dónde podría estar surgiendo un riesgo, aunque aún no sea visible.
Para mejorar, los equipos deberían:
- Normalizar la incertidumbre: establecer una metodología transparente y reproducible para todas las revisiones e investigaciones; documentar todos los hallazgos (incluso los inconclusos) para establecer patrones a lo largo del tiempo.
- Comenzar con una hipótesis: partir de una hipótesis comprobable sobre los patrones y señales observados inicialmente; enfocarse en señales específicas y trazar conexiones entre ellas para probar o refutar la hipótesis.
- Crear un ciclo de aprendizaje: implementar un proceso estructurado de revisiones de supervisión y análisis de causa raíz, tanto para casos confirmados como para revisiones evaluadas.
- Establecer medidas para datos impactantes y accionables que reflejen la evolución del proceso (tiempo hasta la detección, ratio de escalación, porcentaje de casos confirmados).
El cambio estratégico que los líderes deben adoptar
El éxito de un programa de prevención de desvíos no se define por cuántas personas se "atrapan". Se define por la solidez de los sistemas de investigación detrás de cada decisión: sistemas capaces de producir una verdad fiable y defendible, incluso cuando finalmente se descarta el desvío.
Esto requiere un cambio fundamental en la mentalidad:
- La transparencia se convierte en protección, no en exposición.
- La detección se vuelve proactiva, no reactiva.
- Los programas se tornan estratégicos, no punitivos.
- La preparación regulatoria se integra, no es episódica.
En última instancia, la mayor limitación en la transparencia sobre desvíos no es la ausencia de datos, sino la madurez investigativa. Las organizaciones que inviertan en fortalecer su marco de investigación no solo reducirán el riesgo regulatorio, sino que crearán sus propias referencias, mejorarán la confianza institucional y establecerán discretamente los estándares que otros seguirán inevitablemente.
Los programas exitosos no se definirán por tener más o menos casos confirmados. Se definirán por algo mucho más defendible: su capacidad para demostrar, con confianza, su enfoque para prevenir daños a pacientes y profesionales.
Imagen: Getty Images, thomas-bethge
Lauren Forni, PharmD, MBA, es Directora Senior de Estrategia Clínica en Bluesight, donde trabaja con líderes de sistemas de salud para modernizar la gestión de medicamentos, fortalecer la supervisión de desvíos y traducir desafíos regulatorios y operativos complejos en soluciones escalables basadas en datos. Como ex Subdirectora de Farmacia en el Brigham and Women’s Faulkner Hospital, aporta una perspectiva operativa de primera línea a la estrategia del sector. También es cofundadora del Diversion Collective, una colaboración multidisciplinaria diseñada para elevar la forma en que las organizaciones sanitarias miden, gestionan y mitigan el riesgo de desvío mediante el intercambio de experiencia y aplicación práctica.
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