Proyecto de dolor crónico
GOIB-PINEM23
Forma parte de una empresa internacional y multicéntrica, proyecto impulsado científicamente a transformar la práctica clínica en evidencia sólida
Nuestro objetivo: comprender qué funciona realmente para cada paciente.
y utilizar esa evidencia para personalizar el tratamiento,
reducir los procedimientos innecesarios y mejorar la calidad de vida.
EL DESAFÍO CIENTÍFICO
Por qué el dolor crónico necesita datos reales
El dolor crónico afecta a casi 1 de cada 4 adultos, con una duración media de más de 6 años.
Esto conduce a Procedimientos repetidos, exposición prolongada a medicamentos, impacto en la salud mental (Se han reportado casos de depresión y ansiedad en más del 20% de los pacientes con dolor crónico), y un alto uso de los recursos sanitarios — atención primaria, unidades del dolor, servicios de urgencias, diagnóstico por imagen, intervenciones.
A pesar de esta carga, La mayor parte de la información clínica generada en la atención rutinaria nunca se analiza, nunca se comparte y nunca se utiliza. para mejorar la toma de decisiones.
Estamos cambiando eso.
prevalencia del 25,9%
Duración > 6 años
Impacto en la salud mental
Impacto en los servicios de salud
Aspectos destacados del estudio
De datos dispersos sobre el dolor a evidencia clínica práctica
Más de 50 especialistas.
Enfoque multidisciplinario.
Entornos clínicos reales.
Iniciativa cofinanciada por Feder.
Fase I: Consenso y marco de referencia
Consenso clínico y definición de MICP
Desarrollo del Cuestionario Mínimo de Información para el Dolor Crónico (MICP) mediante una metodología Delphi, con la participación de especialistas en dolor, traumatólogos y expertos en rehabilitación para definir variables clínicas estandarizadas.
Fase II: Recopilación de datos del mundo real
Captura de datos multicéntricos
Implementación del modelo MICP en múltiples hospitales y unidades del dolor, integrando datos estructurados directamente de la práctica clínica diaria.
Fase III: Análisis e Inteligencia Artificial
Generación de evidencia del mundo real
Agregación y análisis avanzado basado en IA de datos multicéntricos para identificar patrones de respuesta al tratamiento, indicadores de seguridad y factores predictivos.
Fase IV: Difusión e impacto
Validación clínica y resultados científicos
Validación de resultados, publicación de hallazgos en revistas de alto impacto e integración de la evidencia en protocolos clínicos para mejorar los resultados de los pacientes.
Publicación científica destacada
Del consenso a la evidencia clínica del mundo real
Nuestro proyecto multicéntrico ha dado su primer resultado científico: un consenso nacional que define el Información óptima para el dolor crónico (OICP)) — un conjunto estandarizado de variables clínicas para evaluar a pacientes con dolor crónico en entornos clínicos reales.
Título
Información óptima para el dolor crónico (OICP): Consenso Delphi sobre evaluación del paciente y técnicas de intervención
Diario
Revista de Investigación del Dolor (202)5)
Resumen
Este estudio, desarrollado con la participación de más de 50 especialistas de toda España, define por primera vez un conjunto mínimo de datos clínicos para pacientes con dolor crónico, que abarca tres ámbitos principales: paciente/patología, tratamiento y seguimiento.
El consenso proporciona una base común para la recopilación estandarizada de datos, la comparación entre centros y el desarrollo de modelos de análisis basados en evidencia del mundo real (RWE) e inteligencia artificial.
BioSmartData contribuyó al despliegue técnico de la plataforma Delphi y a la coordinación de la difusión de la encuesta, sin participar en el diseño del estudio, el análisis de datos, la interpretación de los resultados ni la redacción del manuscrito.
Cofinanciación y agradecimientos: Este proyecto está cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y el Impuesto sobre el Turismo Sostenible de las Islas Baleares (ITS). «Una forma de construir Europa». Duración: 2023–2025 Referencia: GOIB-PINEM23 · PINEM23_019 Entidad beneficiaria: BioSmartData SL
Conozca al equipo de coordinación clínica
Este proyecto nacional de Evidencia del Mundo Real (RWE, por sus siglas en inglés) está coordinado por BioSmartData, en colaboración con destacados especialistas en Medicina del Dolor, Traumatología, Rehabilitación y Reumatología de hospitales de toda España.
Su objetivo es transformar la forma en que se evalúa y trata el dolor crónico, convirtiendo datos fragmentados en evidencia clínica práctica que ayude a definir la enfermedad. Información mínima para el dolor crónico (MICP).
- Respaldado por más de 40 expertos clínicos al otro lado de 11 centros nacionales
- Desarrollado bajo un Metodología de consenso Delphi
- Integrado en la práctica clínica diaria con interrupción mínima
- Genera Evidencia del mundo real (RWE) para optimizar el tratamiento y el uso de recursos
- Alineado con Reglamento de Dispositivos Médicos de la UE, RGPD, ENSy el próximo Ley de IA para un uso confiable de datos de salud
Este proyecto representa un avance único en la comprensión, la estandarización y la mejora del tratamiento del dolor crónico mediante datos reales y la colaboración multidisciplinar.
CÓMO CUENTA TU IMPACTO
De los datos al cambio medible
Cada dato contribuye a una mejor comprensión del dolor crónico.
Tu participación ayuda a crear
estándares basados en la evidencia que mejoran los tratamientos, optimizan los recursos sanitarios y mejoran la calidad de vida de los pacientes.
El impacto incluye:
Perspectiva clínica: Definir la Información Mínima para el Dolor Crónico (MICP) para unificar los criterios de evaluación a nivel nacional.
Eficiencia del sistema de salud: Identificar qué tratamientos acortan el tiempo de recuperación y reducen los costos de atención médica.
Ciencia colaborativa: Únete a una red multidisciplinar que está dando forma a las futuras guías clínicas.
Valor social: Contribuya a abordar uno de los desafíos sanitarios más costosos e incapacitantes de Europa.
LA TECNOLOGÍA DETRÁS
Impulsado por la tecnología BioSmartData
- eCRD totalmente digital con tecnología BioSmartData®
- Cifrado de datos, cumplimiento del RGPD y niveles de seguridad ENS
- Análisis impulsado por IA para identificar variables clínicas predictivas después del estudio
PROCESO SENCILLO:
Paciente → Entrada de datos digitales → Análisis seguro → Resultados científicos
Financiación / Agradecimiento
Cofinanciado por el Gobierno de las Islas Baleares a través de los fondos FEDER de la UE y el Fondo Fiscal de Turismo Sostenible de las Islas Baleares.
