Archivo de diciembre, 2020

Los cuidados de larga duración y la epidemia de la COVID-19: apuntes para la reflexión

Las formas actuales de entender la vejez y los cuidados muestran claros márgenes de mejora en nuestra sociedad. Esta es alguna de las reflexiones que el investigador Javier Yanguas (Director científico del Programa de Mayores de la Fundación “la Caixa”) presenta en el artículo desarrollado para la plataforma Ágora* de la Fundación General CSIC (FGCSIC) donde se analiza el ámbito de los cuidados de larga duración y propone una nueva manera de entenderlos, convirtiéndolos en un eje vertebrador de la sociedad y en una prioridad máxima en la construcción de un futuro colectivo.

Según el investigador, se calcula que unas 20.000 personas aproximadamente han muerto en las residencias para personas mayores en España a finales de agosto del 2020 (informe del Canadian Institute for Health Information), siendo España el segundo Estado con mayor porcentaje de fallecimientos en centros de cuidados de larga duración con respecto al total de fallecimientos relacionados con la enfermedad de la COVID-19 (66%), cuando la media para el conjunto de países es del 42%.

A pesar de la gravedad de los datos, el drama es aún difícil de dimensionar ya que hay un gran desconocimiento de lo que ha ocurrido en el caso de los domicilios de las personas mayores que viven solas (casi cinco millones en España).

Todos estos datos acompañan a las reflexiones que aborda Javier Yaguas, en el que pone el acento sobre la prioridad de revisar los cuidados de larga duración, un ámbito con déficits muy relevantes y especialmente sacudido por la COVID-19.

Bases para un nuevo modelo de cuidados

Este artículo presenta tanto un análisis como diversas propuestas de cambio del modelo de cuidados que se relacionan con tres categorías diferentes: por un lado, transformaciones en los modos de entender la vejez y estrategias relativas al rol del cuidado en nuestra sociedad; por otro, diversos enfoques alternativos sobre nuevos servicios y provisión de los cuidados; y finalmente, un abordaje de las nuevas formas de cuidado que demandan los cuidadores.

En lo relativo a las estrategias sobre el cuidado, Javier Yanguas reflexiona sobre la necesidad de que estos se transformen en el eje vertebrador de nuestra sociedad, en una prioridad máxima en la construcción de nuestro futuro colectivo, integrando más y mejor autonomía y dependencia y asumiendo que la vulnerabilidad, que forma parte de toda nuestra vida, también está presente, y de una manera más “explicita”, durante el proceso de envejecimiento. Según el investigador, “es recomendable normalizar los modelos asistenciales donde la vejez también es vulnerabilidad y, quizá para muchas personas, por desgracia, dependencia” y superar los modelos que se centran solo en la autonomía.

Javier Yanguas profundiza en la idea de los “cuidados de proximidad”, desde la convicción de que las personas mayores prefieren vivir y envejecer en su casa (o como en su casa) y afirma que es necesario desarrollar nuevos e innovadores servicios y profesiones, centrando el domicilio particular como la pieza básica de nuestro entorno, redefiniendo y mejorando el conjunto de apoyos y servicios de atención domiciliaria. Según el autor, se debe repensar el modelo residencial de largos pasillos llenos de habitaciones a ambos lados, que parten de un núcleo central donde están los “espacios comunes”, y en los que la vida, en términos de proyecto personal, es muy difícil. A diferencia de ese modelo, el autor defiende la necesidad de apartamentos y pisos “con tu nombre en la puerta”, preparados para vivir y recibir ayuda, y en los que los servicios se adaptan a las personas y no las personas a los servicios.

Otro de los temas que se abordan, es el de los cuidadores profesionales, insistiendo en la necesidad de crear nuevas profesiones de la mano de la formación profesional, haciendo atractivo el sector y reconociendo la labor de estos profesionales con sueldos dignos, alta capacitación y, por supuesto, una mayor exigencia y responsabilidad profesional.

Asimismo, se pone el foco en el papel de las Administraciones públicas sobre los cuidados de larga duración. La crisis de la COVID-19 ha dejado patente una falta de control de lo “público”, no solo proveyendo de estos servicios, sino asumiendo la responsabilidad en el control y supervisión de lo que sucede con los ciudadanos más vulnerables, exigiendo cambios que mejoren la calidad de la atención, en especial en el sector residencial.

Finalmente, el artículo destaca el papel de los cuidados familiares o informales, donde se están produciendo importantes transformaciones que tienen que ver con las aspiraciones de los cuidadores para poder compatibilizar cuidados y vida personal. Para ello resulta pertinente plantear y desarrollar nuevas formas de conciliación de vida laboral y familiar, sin las cuales “el cuidado no puede tener un futuro esperanzador“.

Concluye el autor, remarcando la idea de la necesidad de convertir el cuidado en un elemento clave de la sociedad, “como lo es la lucha contra el cambio climático, porque de ello depende el futuro de la cohesión social”.

Para consultar el artículo completo, visite la plataforma Ágora (FGCSIC)

Ágora es un espacio de reflexión dirigido a la sociedad en su conjunto, en el que a través de la publicación de tribunas y artículos de divulgación se ofrece una visión fundamentada y de referencia sobre la actualidad científica y sus implicaciones económicas y sociales.

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Entrenan un modelo de inteligencia artificial para escanear la retina y predecir el Alzheimer

Un grupo de investigación interdisciplinar (Neurología, Ingeniería Electrónica, Informática, Bioestadística y Bioinformática) liderado por el departamento de Oftalmología de la Universidad de Duke (Estados Unidos), ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial diseñada para interpretar una combinación de imágenes de la retina con el objetivo de identificar con éxito a  pacientes con la enfermedad de Alzheimer, lo que podría usarse algún día como una herramienta no invasiva de predicción y diagnóstico temprano en individuos sintomáticos. Estos hallazgos se han publicado en la revista científica British Journal of Ophthalmology.

El diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer a menudo se basa en los síntomas y pruebas cognitivas, y en muchos casos pruebas adicionales para confirmar el diagnóstico que a menudo son costosas.

Este modelo analiza la estructura de la retina y los vasos sanguíneos a partir de imágenes del interior del ojo y que se han correlacionado con cambios cognitivos. Tener un método más accesible, rápido y no invasivo para identificar la enfermedad de Alzheimer, podría ayudar a los pacientes de muchas maneras, incluida la mejora de la precisión del diagnóstico y la planificación con mayor antelación para ajustar el estilo de vida al trascurso de la enfermedad.

El equipo de investigación se basó en un trabajo anterior en el que identificaron cambios en la densidad de los vasos sanguíneos de la retina que se correlacionaban con cambios cognitivos. Encontraron una disminución de la densidad de la red capilar alrededor del centro de la mácula en pacientes con enfermedad de Alzheimer. Usando ese conocimiento y los datos generados, entrenaron un modelo de aprendizaje automático, conocido como red neuronal convolucional (CNN), a partir de cuatro tipos de escaneos de la retina como datos de entrada para enseñar a la red a discernir diferencias relevantes entre imágenes.

Como conjunto de datos se utilizaron escaneos de 159 participantes del estudio para construir la red, 123 pacientes eran cognitivamente sanos, siendo 36 de ellos positivos en la enfermedad de Alzheimer. Los investigadores probaron varios enfoques diferentes, siendo el modelo con mejor rendimiento el que combinaba imágenes de la retina con otros datos clínicos adicionales. La red neuronal diferenciaba a los pacientes con enfermedad de Alzheimer sintomática de los participantes cognitivamente sanos en un grupo de prueba independiente.

Aún con estos resultados esperanzadores, es necesario seguir entrenando y revisando el modelo con un grupo más amplio y diverso de pacientes para construir modelos que puedan predecir la enfermedad de Alzheimer en todos los grupos raciales, así como en aquellos que tienen afecciones como glaucoma y diabetes, que también pueden alterar las estructuras retinianas y vasculares.

Los investigadores advierten también que es necesario determinar cómo de bien se compara el enfoque de este modelo de Deep Learning con los métodos actuales de diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer, que a menudo incluyen pruebas costosas e invasivas de neuroimagen y de líquido cefalorraquídeo.

La relación entre la enfermedad de Alzheimer y los cambios observados en la retina, junto con plataformas de imágenes de retina no invasivas, rentables y ampliamente disponibles, posicionan el análisis de este tipo de imágenes combinado con inteligencia artificial como una herramienta adicional esperanzadora para mejorar el diagnóstico de esta enfermedad neurodegenerativa.

Referencia: C. Ellis Wisely, Dong Wang, Ricardo Henao, Dilraj S. Grewal, Atalie C. Thompson, Cason B. Robbins, Stephen P. Yoon, Srinath Soundararajan, Bryce W. Polascik, James R. Burke, Andy Liu, Lawrence Carin, Sharon Fekrat. Convolutional neural network to identify symptomatic Alzheimer’s disease using multimodal retinal imagingBritish Journal of Ophthalmology, 2020; bjophthalmol-2020-317659 DOI: 10.1136/bjophthalmol-2020-317659

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