Impacto y eficacia de la telesalud en las áreas de fisioterapia y laboratorio clínico
DOI:
https://doi.org/10.61286/e-RPM.2025.251Palavras-chave:
Telesalud; Telerehabilitación;Telediagnóstico; Inteligencia artificial; Laboratorio clínico.Resumo
La telesalud ha emergido como una estrategia clave en la transformación de los servicios sanitarios, impulsada por los avances exponenciales en tecnología en el campo de la salud. Este estudio tuvo como objetivo analizar el impacto y la eficacia de la telesalud en las áreas de fisioterapia y laboratorio clínico, mediante una revisión sistemática de literatura siguiendo los criterios de la Declaración PRISMA y el marco PCC (Población, Concepto, Contexto). La búsqueda bibliográfica se llevó a cabo en las bases de datos PubMed, Google Scholar y Scopus, utilizando tesauros DeCS y MeSH. Se incluyeron estudios publicados entre 2019 y 2024, en inglés y español, con acceso a texto completo. La selección y evaluación de 22 artículos se realizó de forma independiente por dos revisores, y las discrepancias se resolvieron por consenso con un tercer revisor. Se extrajeron datos relevantes sobre el tipo de tecnología, aplicación, resultados y población estudiada. Los hallazgos indican que la telefisioterapia ofrece resultados clínicos comparables a la rehabilitación convencional en pacientes con enfermedades crónicas, musculoesqueléticas y respiratorias, con ventajas adicionales en accesibilidad, optimización de recursos y adherencia terapéutica. En el laboratorio clínico, la incorporación de tecnologías como inteligencia artificial, aprendizaje profundo y sistemas de información ha mejorado la eficiencia en la gestión de pruebas, la calidad diagnóstica y el acceso a servicios, aunque algunos modelos predictivos aún requieren validación clínica robusta. Se concluye que la sociedad demanda un cambio en el modelo de atención sanitaria apuntando al uso de la telesalud como estrategia global, en el ámbito de la fisioterapia y el laboratorio clínico, en los cuales se han documentado grandes avances.
Referências
- 1. Litewka S. Telemedicina: un desafío para América Latina. Acta Bioeth. 2005;11(2):127–32. https://doi.org/10.4067/S1726-569X2005000200003
- 2. World Health Organization. Intellectual property rights and access to medicines: glossary [Internet]. E-health [Internet]. Geneva: WHO; 2013 [citado febrero de 2024]. Disponible en: http://www.who.int/trade/glossary/story021/en/index.html
- 3. Organización Panamericana de la Salud. Bases metodológicas para evaluar la viabilidad y el impacto de proyectos de telesalud [Internet]. Washington, D.C.: OPS; 2001 [citado febrero de 2024]. Disponible en: https://iris.paho.org/bitstream/handle/10665.2/784/9275323631.pdf?sequence=1
- 4. Zundel KM. Telemedicine: history, applications, and impact on librarianship. Bull Med Libr Assoc. 1996;84(1):71-9. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC226126/
- 5. Rabanales J, Párraga I, López-Torres JA, Pretel F, Navarro B. Tecnologías de la información y las telecomunicaciones: telesalud. Rev Clin Med Fam. 2011;4(1):42–8. Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1699-695X2011000100007
- 6. Carregal A, Mayo M, Bustabad B. Telesalud, una nueva herramienta para la gestión del dolor: resultados de su implementación en una estructura organizativa de gestión integral (EOXI). Rev Soc Esp Dolor. 2020;27(2):97–103. https://doi.org/10.20986/resed.2020.3756/2019
- 7. Richmond T, Peterson C, Cason J, Billings M, Terrell EA, Lee ACW, et al. American Telemedicine Association’s principles for delivering telerehabilitation services. Int J Telerehabil. 2017;9(2):63–8. https://doi.org/10.5195/ijt.2017.6232
- 8. Kizony R, Weiss PL, Harel S, Feldman Y, Obuhov A, Zeilig G, et al. Tele-rehabilitation service delivery journey from prototype to robust in-home use. Disabil Rehabil. 2017;39(15):1532–40. https://doi.org/10.1080/09638288.2016.1250827
- 9. Caughlin S, Mehta S, Corriveau H, Eng JJ, Eskes G, Kairy D, et al. Implementing telerehabilitation after stroke: lessons learned from Canadian trials. Telemed J E Health. 2020;26(6):710–9. https://doi.org/10.1089/tmj.2019.0097
- 10. Gallego Martínez L. Evaluación de la tele-rehabilitación en fisioterapia: una revisión bibliográfica. [tesis de pregrado]. Alicante: Universidad Miguel Hernández de Elche; 2022. Disponible en: https://dspace.umh.es/handle/11000/25569
- 11. Ochoa G, Daza M, Archila M, Montilla G, De la Torre M, Ubacius V. Las telecomunicaciones, la telemedicina y la reingeniería de la salud. Ing UC. 1998;5(1). Disponible en: https://servicio.bc.uc.edu.ve/ingenieria/revista/a5n1/5-1-2.pdf
- 12. Plazzotta F, Luna D, González Bernaldo de Quirós F. Sistemas de información en salud: integrando datos clínicos en diferentes escenarios y usuarios. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2015;32(2):343–51. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=36341083020
- 13. González B, de Quirós F, Luna DR, Baum AJ, Plazzotta F, Otero C, et al. Incorporación de tecnologías de la información y de las comunicaciones en el Hospital Italiano de Buenos Aires [Internet]. Santiago de Chile: CEPAL; 2014 [citado febrero de 2024]. Disponible en: https://repositorio.cepal.org/entities/publication/6684d2b3-1ad0-4036-b4d2-a904de019bd7
- 14. Monraz-Pérez S, Pacheco-López A, Castorena-Maldonado A, Benítez-Pérez RE, Thirión-Romero I, López-Estrada EC, et al. Telemedicina durante la pandemia por COVID-19. Neumol Cir Torax. 2021;80(2):132–40. https://doi.org/10.35366/100996
- 15. Di Lorito C, Long A, Byrne A, Harwood RH, Gladman JRF, Schneider S, et al. Exercise interventions for older adults: a systematic review of meta-analyses. J Sport Health Sci. 2021;10(1):29–47. https://doi.org/10.1016/j.jshs.2020.06.003
- 16. Schonfeld C. La evaluación de tecnologías en salud como herramienta para la mejora de la gestión del laboratorio. Acta Bioquim Clin Latinoam. 2013;47(1):121–43. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=53526207016
- 17. Ramírez Oviedo GA, Ortiz Quiñones ZY, Andrade Díaz KV. Telesalud y telemedicina: un viaje a través de la investigación bibliométrica en salud. Rev Espacios. 2025;46(2):213–31. https://doi.org/10.48082/espacios-a25v46n02p17
- 18. Burns J. Strategist explains key trends in healthcare’s transformation. The Dark Report. 2019 Oct 14 [citado febrero de 2024];26(14). Disponible en: https://www.darkintelligencegroup.com/the-dark-report/clinical-laboratory-trends/strategist-explains-key-trends-in-healthcares-transformation/
- 19. Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, Boutron I, Hoffmann TC, Mulrow CD, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
- 20. Barrios M, Rodríguez L, Pachón C, Medina B, Sierra J. Telerehabilitación funcional en entornos virtuales interactivos como propuesta de rehabilitación en pacientes con discapacidad. Rev Espacios. 2000;40(25):1. Disponible en: https://www.revistaespacios.com/a19v40n25/a19v40n25p01.pdf
- 21. Appleby E, Gill ST, Hayes LK, Walker TL, Walsh M, Kumar S. Effectiveness of telerehabilitation in the management of adults with stroke: a systematic review. PLoS One. 2019;14(11):e0225150. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225150
- 22. Vinolo-Gil MJ, Herrera-Sánchez C, Martin-Vega FJ, Martín-Valero R, Gonzalez-Medina G, Pérez-Cabezas V. Efficacy of tele-rehabilitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review. An Sist Sanit Navar. 2022;45(2):e0999. Spanish. https://doi.org/10.23938/ASSN.0999
- 23. Wicks M, Dennett AM, Peiris CL. Physiotherapist-led, exercise-based telerehabilitation for older adults improves patient and health service outcomes: a systematic review and meta-analysis. Age Ageing. 2023;52(11):afad207. https://doi.org/10.1093/ageing/afad207
- 24. Stark AL, Krayter S, Dockweiler C. Competencies required by patients and health professionals regarding telerehabilitation: a scoping review. Digit Health. 2023;9:20552076231218841. https://doi.org/10.1177/20552076231218841
- 25. Zhang H, Wang J, Jiang Z, Deng T, Li K, Nie Y. Home-based tele-rehabilitation versus hospital-based outpatient rehabilitation for pain and function after initial total knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2023;102(51):e36764. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000036764
- 26. Gamble CJ, van Haastregt J, van Dam van Isselt EF, Zwakhalen S, Schols J. Effectiveness of guided telerehabilitation on functional performance in community-dwelling older adults: a systematic review. Clin Rehabil. 2024;38(4):457–77. https://doi.org/10.1177/02692155231217411
- 27. Godtfredsen N, Frølich A, Bieler T, Beyer N, Kallemose T, Wilcke T, et al. 12-months follow-up of pulmonary tele-rehabilitation versus standard pulmonary rehabilitation: a multicentre randomised clinical trial in patients with severe COPD. Respir Med. 2020;172:106129. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2020.106129
- 28. Blioumpa C, Karanasiou E, Antoniou V, Batalik L, Kalatzis K, Lanaras L, et al. Efficacy of supervised home-based, real-time, videoconferencing telerehabilitation in patients with type 2 diabetes: a single-blind randomized controlled trial. Eur J Phys Rehabil Med. 2023;59(5):628-39. https://doi.org/10.23736/S1973-9087.23.07855-3
- 29. Chen J, Li J, Qiao F, Shi Z, Lu W. Effects of home-based telerehabilitation on dynamic alterations in regional intrinsic neural activity and degree centrality in stroke patients. PeerJ. 2023;11:e15903. https://doi.org/10.7717/peerj.15903
- 30. Haymond S, McCudden C. Rise of the machines: artificial intelligence and the clinical laboratory. J Appl Lab Med. 2021;6(6):1640–54. https://doi.org/10.1093/jalm/jfab075 PMID: 34379752
- 31. Cardozo G, Tirloni SF, Pereira Moro AR, Marques JLB. Use of artificial intelligence in the search for new information through routine laboratory tests: systematic review. JMIR Bioinform Biotechnol. 2022;3(1):e40473. https://doi.org/10.2196/40473
- 32. Devis L, Catry E, Honore PM, Mansour A, Lippi G, Mullier F, et al. Interventions to improve appropriateness of laboratory testing in the intensive care unit: a narrative review. Ann Intensive Care. 2024;14(1):9. https://doi.org/10.1186/s13613-024-01244-y
- 33. Aikens RC, Balasubramanian S, Chen JH. A machine learning approach to predicting the stability of inpatient lab test results. AMIA Jt Summits Transl Sci Proc. 2019;2019:515–23. Disponible en: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6568078/
- 34. Paranjape K, Schinkel M, Hammer RD, Schouten B, Nannan Panday RS, Elbers PWG, et al. The value of artificial intelligence in laboratory medicine. Am J Clin Pathol. 2021;155(6):823–31. https://doi.org/10.1093/ajcp/aqaa170
- 35. Liniger Z, Ellenberger B, Leichtle AB. Computational evidence for laboratory diagnostic pathways: extracting predictive analytes for myocardial ischemia from routine hospital data. Diagnostics (Basel). 2022;12(12):3148. https://doi.org/10.3390/diagnostics12123148
- 36. Lobo B, Abdel-Rahman E, Brown D, Dunn L, Bowman B. A recurrent neural network approach to predicting hemoglobin trajectories in patients with end-stage renal disease. Artif Intell Med. 2020;104:101823. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101823
- 37. Fitzgerald O, Perez-Concha O, Gallego B, Saxena MK, Rudd L, Metke-Jimenez A, et al. Incorporating real-world evidence into the development of patient blood glucose prediction algorithms for the ICU. J Am Med Inform Assoc. 2021;28(8):1642–50. https://doi.org/10.1093/jamia/ocab060
- 38. Mao C, Yao L, Luo Y. MedGCN: medication recommendation and lab test imputation via graph convolutional networks. J Biomed Inform. 2022;127:104000. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2022.104000
- 39. Huang T, Li LT, Bernstam EV, Jiang X. Confidence-based laboratory test reduction recommendation algorithm. BMC Med Inform Decis Mak. 2023;23(1):93. https://doi.org/10.1186/s12911-023-02187-3
