Impacto del Modelo de Asignación Diagnóstica y Terapéutica (MADiT) en la calidad de la atención en las personas mayores institucionalizadas: estudio cuasiexperimental

Abstract

Objective

To evaluate the impact of the Diagnostic and Therapeutic Assignment Model (MADiT) on the quality of Shared Individual Intervention Plans (PIIC) and on the identification of individuals with complex chronic conditions (PCC) and advanced chronic conditions (MACA) in nursing homes.

Design

Prospective, non-randomized intervention study with a before-after design.

Setting

Fifteen nursing homes, of which twelve were included in the analysis.

Participants

A total of 1,058 institutionalized adults aged over 65 years: 459 evaluated in 2021 (pre-intervention) and 599 in 2023 (post-intervention). Mean age: 88.7 years; 73.8% women.

Interventions

A structured, continuous training program for primary care professionals and nursing home social and healthcare staff, focused on the use of the IF-VIG frailty index, PIIC preparation, and application of the MADiT model for diagnostic stratification and shared clinical decision-making.

Main outcome measures

PIIC quality; identification of PCC and MACA.

Results

Thirteen training sessions were delivered to 45 professionals. The proportion of high-quality PIIC increased from 0% to 55.8%, while incomplete and missing PIIC decreased to 24.2% and 20.2%, respectively (P<.001). Identification of PCC increased from 59% to 70.9%, and identification of MACA rose from 6% to 12% (P<.001).

Conclusions

Implementation of the MADiT model in nursing homes was associated with a significant improvement in PIIC quality and in the identification of PCC and MACA. Its use in real-world care settings reinforces its value as a tool to structure shared approaches and optimize comprehensive planning in complex geriatric populations.

Introducción

La creciente prevalencia de personas con complejidad clínica y social, vinculada a las necesidades de atención igualmente complejas, plantea un desafío significativo para los sistemas de salud. Esta situación tiene repercusiones estructurales, científicas y económicas, dado que el manejo de estas condiciones puede llegar a representar hasta el 40% del gasto sanitario1, 2, y buena parte de este coste se relaciona con la falta de personalización de las intervenciones y la escasa integración de la atención³. Además, se ha estimado que una proporción importante de este gasto podría no aportar valor clínico o incluso ser iatrogénico⁴.

En este contexto, resulta fundamental identificar a las personas mayores más vulnerables, diferenciándolas de aquellas en situación robusta o intermedia. Esta clasificación permite adaptar la atención a su reserva funcional, pronóstico y objetivos asistenciales, promoviendo una medicina más individualizada y eficiente⁵. La atención a la cronicidad propone un modelo integral, personalizado e integrado, centrado en las personas con condiciones crónicas complejas (PCC) y con enfermedad crónica avanzada (MACA acrónimo de Modelo de Atención a la Cronicidad Avanzada), cuya prevalencia conjunta se estima en torno al 5% de la población2, 6.

En la región donde se desarrolló este estudio, el envejecimiento demográfico es creciente, con un elevado índice de dependencia (50,9%) y una esperanza de vida superior a la media europea, alcanzando los 85,5 años, se prevé que el grupo de personas mayores de 65 años alcance el 31,4% del total poblacional en las próximas décadas7, 8, 9. Estas cifras refuerzan la necesidad de estrategias asistenciales adaptadas a esta realidad poblacional.

Con este propósito, en 2022 se desarrolló el Modelo de Asignación Diagnóstica y Terapéutica (MADiT), inspirado en el modelo catalán de atención a la cronicidad3, 6. Este modelo de atención incorpora herramientas como el Índice de Fragilidad y Valoración Geriátrica Integral (IF-VIG)¹⁰, así como la adaptación territorial del Nivel de Intensidad Terapéutica¹¹, que actúa como guía para la toma de decisiones clínicas.

Como eje operativo del MADiT, se estableció un enfoque social y clínico integral, que articula la información diagnóstica y terapéutica en los planes de atención estructurados. Dichos elementos se integran en los Planes Individuales de Intervención Compartida (PIIC), promoviendo una evaluación situacional centrada en la persona, una planificación terapéutica adecuada y una coordinación asistencial eficaz entre los niveles de atención primaria, intermedia y hospitalaria. Este proceso incluye la participación activa de la persona atendida y, en los casos en que exista deterioro cognitivo, de su representante legal, garantizando así la toma de decisiones compartidas y respetuosas con sus valores, preferencias y objetivos asistenciales.

El presente estudio tiene como objetivo evaluar la efectividad del MADiT en 2 dimensiones clave: la mejora en la calidad del PIIC y el aumento en la identificación de personas PCC y MACA tras su implementación en centros residenciales.

Materiales y métodos

Participantes y ámbito de intervención

El ámbito de intervención incluyó 15 centros residenciales integrados en la red territorial de atención sanitaria y social del territorio del Anoia (Barcelona). Cada centro designó al menos un profesional referente institucional (enfermera, trabajador/a social o coordinador/a asistencial) encargado de asistir a la formación y coordinar la implementación del modelo en su residencia.

Intervención y metodología formativa

Para facilitar la implementación del modelo MADiT a nivel comarcal, considerando las implicaciones derivadas de la dispersión geográfica y la distancia entre los distintos dispositivos asistenciales, los investigadores diseñaron la intervención en un programa de capacitación continua estructurado¹², dirigido a profesionales de atención primaria y personal social y sanitario de residencias. La formación se adaptó al contexto asistencial y combinó modalidades presenciales y virtuales.

El programa se desarrolló a lo largo de 2022, con un total de 10 sesiones presenciales y 3 sesiones virtuales de seguimiento cada 3 meses, lo que permitió mantener un espacio constante para la discusión de casos complejos y la resolución de dudas.

El equipo docente estuvo conformado por profesionales referentes en atención a la cronicidad y geriatría del ámbito sanitario local, incluyendo médicos/as geriatras y enfermeros/ras especialistas. Los contenidos abordaron:

• •Aplicación del índice de fragilidad IF-VIG.
• •Estrategias para la aproximación al diagnóstico situacional.
• •Adecuación del nivel de intensidad terapéutica según criterios territoriales y MADiT.
• •Metodología para la elaboración de PIIC centrados en la persona.
• •Las sesiones integraron teoría y práctica clínica, con enfoque en la resolución de casos reales, discusión interdisciplinar y entrenamiento en la toma de decisiones compartidas.

Se designaron 3 enfermeras referentes del equipo de atención a residencias (EAR), con funciones de apoyo en la elaboración del PIIC, coordinación territorial y seguimiento asistencial entre dispositivos.

La elaboración del PIIC se realizó mediante entrevista clínica con la persona institucionalizada y/o su familia en caso de deterioro cognitivo, registrando las voluntades anticipadas, aplicando el IF-VIG y determinando el nivel de intervención adecuado conforme al modelo MADiT. Una copia del PIIC fue entregada en la residencia, al paciente o familiar y registrada en la historia clínica electrónica compartida.

Población usuaria

Se evaluaron todas las personas institucionalizadas en los centros participantes entre 2021 y 2023, siempre que cumplieran con los criterios de inclusión y contaran con información clínica registrada en la historia compartida del sistema sanitario catalán.

Criterios de inclusión y exclusión

Se incluyeron personas con edad igual o superior a 65 años, institucionalizadas entre el 1 de enero de 2021 y el 31 de diciembre de 2023, que cumplían con criterios clínicos correspondientes a PCC o MACA y cuya residencia formaba parte del programa de capacitación sobre el MADiT. Se excluyeron centros residenciales no integrados en la red social y sanitaria de referencia o que no participaron en las sesiones formativas. La participación al estudio de los usuarios requiere del consentimiento verbal para participar (o su representante en las personas con deterioro cognitivo).

Recogida de datos

La recogida de datos se realizó en 2 momentos: antes de la implementación del modelo MADiT (año 2021) y un año después de la finalización del programa de capacitación (año 2023). Para ello, se utilizó la base de datos del Sistema d‘Informació dels Serveis d’Atenció Primària (SISAP), que permitió acceder a información clínica y funcional registrada en la historia compartida de los usuarios institucionalizados y al acceso a su PIICC para la evaluación de calidad.

Las variables incluidas en el análisis fueron las siguientes:

• •Sociodemográficas: edad (años), sexo y residencia de origen.
• •Funcionales: puntuación en el índice de Barthel (IB), que evalúa la autonomía en actividades básicas de la vida diaria¹³.
• •Cognitivas: puntuación en el test de Pfeiffer¹⁴, instrumento de cribado para deterioro cognitivo.
• •Fragilidad: índice IF-VIG¹⁰, utilizado para clasificar la situación de la persona (verde, amarillo, naranja o rojo) según el modelo MADiT⁵.
• •Variables asistenciales: presencia o ausencia de PIIC, fecha de elaboración y nivel de calidad.

Criterios de evaluación del PIIC

Se definió un PIIC de calidad como aquel que cumpliera con los 3 criterios siguientes:

• 1.Descripción clara de la situación basal (funcional y cognitiva)
• 2.Propuesta terapéutica asociado al diagnóstico situacional (según práctica clínica habitual o MADiT)
• 3.Plan de actuación ante crisis o descompensaciones. En caso de que faltara alguno de estos componentes, el PIIC se consideró incompleto y en ausencia total del documento, como no realizado

La evaluación de la calidad de los PIIC fue realizada por el investigador principal transcurrido un año desde la implementación del modelo, mediante un análisis ciego respecto a la identidad de los pacientes, su centro de residencia y el periodo de valoración (antes y después de la intervención).

Adicionalmente, se incorporaron indicadores específicos del modelo MADiT para evaluar el impacto en la calidad asistencial, como la proporción de PIIC completos y la correcta estratificación según niveles de complejidad (verde, amarillo, naranja y rojo), lo que permitió una valoración más integrada de la intervención.

Análisis por centros y perfiles profesionales

Durante el proceso de implementación se contempló la posibilidad de variabilidad entre residencias y perfiles profesionales en la elaboración del PIIC. Sin embargo, la estructura organizativa del territorio asignaba a cada enfermera referente del EAR un área que incluía aproximadamente 6 centros, lo que homogenizó el procedimiento de elaboración del PIIC y limitó la comparabilidad directa entre residencias.

Asimismo, se registró el perfil profesional responsable de la elaboración del PIIC con el fin de explorar diferencias según la formación y experiencia del profesional. Esta información se incorporó como variable para su análisis en fases posteriores del estudio, sin formar parte del análisis principal.

Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética de Investigación Clínica correspondiente (código PR30/2022) y se llevó a cabo de acuerdo con los principios éticos de la Declaración de Helsinki. Se obtuvo consentimiento verbal informado de todos los participantes o de sus representantes legales, en el caso de personas con deterioro cognitivo, para el uso anónimo de los datos con fines de investigación.

Análisis estadístico

Se realizó un análisis estadístico descriptivo y comparativo con el objetivo de evaluar las diferencias antes y después de la implementación del modelo MADiT. Para las variables categóricas (como sexo, clasificación MADiT o calidad del PIIC), se calcularon frecuencias absolutas y relativas y se utilizaron pruebas de Chi-cuadrado para comparar proporciones. Cuando las frecuencias esperadas fueron bajas, se aplicó el test exacto de Fisher.

En el caso de las variables continuas (edad, puntuaciones en los IB, Pfeiffer e IF-VIG), se calcularon medidas de tendencia central (media o mediana) y dispersión (desviación estándar o rango intercuartílico), según la distribución de los datos. Para la comparación de medidas entre los 2 momentos del estudio (2021 y 2023), se utilizó la prueba t de Student para muestras relacionadas si se cumplían los supuestos de normalidad. En caso contrario, se empleó la prueba no paramétrica de Wilcoxon.

El nivel de significación estadística se estableció en p < 0,05 para todas las comparaciones. Los análisis se realizaron utilizando software estadístico SPSS® versión 27, garantizando la trazabilidad de los datos y la reproducibilidad de los resultados.

No se realizó cálculo muestral previo, al tratarse de un estudio de implementación en un territorio cerrado con inclusión poblacional total.

Resultados

En total, participaron 15 residencias geriátricas en la implementación del modelo MADiT. No obstante, se excluyeron 3 centros del análisis final, al no haber contado con ningún representante en las sesiones formativas, incumpliendo así los criterios de participación requeridos, lo que implicó una exclusión de 250 usuarios.

Durante el proceso formativo, se registró la participación de 45 profesionales sociales y sanitarios, incluyendo médicos/cas, enfermeros/ras, coordinadores/as asistenciales, trabajadores/as sociales y técnicos/as auxiliares. La estrategia de capacitación se desarrolló a lo largo de 2022 e incluyó un total de 13 sesiones: 10 sesiones presenciales, realizadas en diferentes centros de atención primaria de referencia territorial, y 3 sesiones virtuales de seguimiento celebradas de manera trimestral. A las sesiones presenciales asistieron 10 médicos/as, 15 enfermeras/os, 4 directores/as de residencias y 3 técnicos/as en cuidados auxiliares de enfermería. En las sesiones virtuales, la participación se redujo a 5 médicos/as, 6 enfermeras/os, 2 directores/as y 3 TCAE, alcanzando aproximadamente un 50% de la asistencia inicial. No hay diferencias significativas entre la distribución de perfiles profesionales en sesiones presenciales vs. virtuales (p = 0,81).

En cuanto a la población usuaria, se evaluaron 1.058 personas mayores institucionalizadas entre los años 2021 y 2023, distribuidas en 2 cohortes: 459 evaluadas en la fase preintervención (2021) y 599 en la fase posterior a la intervención (2023) como se muestra en la figura 1.

Figura 1.

Evaluación poblacional (esquema del estudio). n: número de usuarios en residencia.

Un subgrupo de 264 personas fue valorado en ambos momentos del estudio. Con respecto al análisis bivariado de ambos periodos se muestra en la tabla 1. Este subgrupo fue incluido dentro de las cohortes transversales de cada año, pero no determinó la proporción de PIIC de calidad de 2023 (n = 334), que corresponde exclusivamente a los PIIC elaborados durante ese año. Del mismo modo, el análisis del IB se realizó de forma global en cada cohorte anual, y no como análisis intraindividual longitudinal.

Tabla 1.

Análisis bivariado antes y después de la implementación MADiT

	2021	2023	Valor de p
Variable	n = 459	n = 599
Edad	89,25 (± 8,05)	88,36 (± 7,46)	p = 0,062
Varones	112 (24,40%)	165 (27,55%)	p = 0,249
Mujeres	347 (75,60%)	434 (72,45%)	p = 0,249
Barthel	59,36 (± 28,36)	45,93 (± 30,48)	p < 0,001
Pfeiffer	5,12 (± 3,05)	5,24 (± 3,33)	p = 0,717
IF-VIG	—	0,4 (± 0,12)
MADiT verde	—	12 (3,59%)
MADiT amarillo	—	119 (35,63%)
MADiT naranja	—	181 (54,19%)
MADiT rojo	—	22 (6,59%)
PIIC calidad (n)	0	334 (55,76%)	p < 0,001
PIIC incompleto (n)	319 (69,50%)	145 (24,21%)	p < 0,001
PIIC no realizado (n)	140 (30,50%)	120 (20,03%)	p < 0,001

IF-VIG: índice frágil VIG; MADiT: modelo de asignación diagnóstica y terapéutica; PIICC: plan de intervención individualizado y compartido.

La edad media global fue de 88,7 años (desviación estándar [DE]: 7,7) y se observó un predominio de mujeres en la muestra (73,8%; n = 781), frente al 26,2% de varones (n = 277), sin diferencias significativas entre ambos periodos (p = 0,249).

Estado función física y cognitiva

El IB mostró una disminución estadísticamente significativa entre los 2 periodos, pasando de una media de 59,36 (DE: 28,36) en 2021 a 45,93 (DE: 30,48) en 2023 (p < 0,001).

Por el contrario, la puntuación media en el test de Pfeiffer no presentó variaciones relevantes, manteniéndose estable (5,12 en 2021 vs. 5,24 en 2023; p = 0,717).

Clasificación de complejidad clínica (PCC/MACA)

En 2021, el 59% de los usuarios corresponden a PCC y el 6% como MACA. En 2023, estas cifras ascendieron al 70,9 y al 12%, respectivamente. Las diferencias observadas en la identificación de ambos grupos entre los 2 periodos fueron estadísticamente significativas (p < 0,001).

Presencia y calidad del PIIC

En la evaluación correspondiente a 2021, el 0% de los usuarios disponía de un PIIC de calidad. El 69,5% contaba con un PIIC incompleto y el 30,5% no tenía ningún plan registrado.

En 2023, se registró un 55,8% de PIIC considerados de calidad, un 24,2% incompletos y un 20,2% sin PIIC. Todas las comparaciones entre los 2 periodos mostraron diferencias estadísticamente significativas (p < 0,001).

Clasificación según MADiT (2023)

En el año 2023, se valoraron 334 usuarios que contaban con un PIIC de calidad, lo que permitió aplicar en ellos la clasificación completa del modelo MADiT. Esta estratificación diagnóstica situacional no fue posible en el resto de los usuarios. Entre los 334 pacientes la distribución según el modelo MADiT fue la siguiente: 3,6% (n = 12) fueron clasificados en el nivel verde (sin fragilidad), 35,6% (n = 119) en el nivel amarillo (fragilidad inicial), 54,2% (n = 181) en el nivel naranja (fragilidad moderada) y 6,6% (n = 22) en el nivel rojo (fragilidad y dependencia grave).

Variabilidad entre centros y perfiles profesionales

El análisis estratificado inicial por residencias mostró diferencias globales en la distribución de PIIC de calidad (p < 0,001). Sin embargo, esta variabilidad se explicó casi íntegramente por 2 centros con perfiles extremos de cumplimiento, ambas con menos de 30 residentes. Dado que las enfermeras/ros referentes del programa tenían áreas asignadas que incluían aproximadamente 6 residencias cada una, se realizó un análisis agrupado por área referente, que es el nivel operativo real del modelo. En este análisis, no se observaron diferencias significativas en la calidad del PIIC entre áreas (p = 0,41), lo que indica que el modelo MADiT se implementó de manera homogénea dentro de cada sector territorial.

Discusión

Este estudio evaluó la implementación del modelo MADiT en residencias geriátricas y su efecto sobre la calidad del PIIC, así como en la identificación de personas con condiciones crónicas complejas (PCC) y avanzadas (MACA). Antes de la intervención, la situación era crítica: el 100% del PIIC eran inexistentes o incompletos. Este patrón coincide con estudios que evidencian déficits en la planificación personalizada en contextos de alta complejidad2, 3, 4, 15. Tras la implementación del modelo, el PIIC de calidad aumentaron al 55,8%, mientras que los incompletos y ausentes se redujeron al 24,2 y 20,2%, respectivamente (p < 0,001), reforzando las prácticas de atención compartida.

El uso del MADiT también se asoció con un incremento en la identificación de personas PCC y MACA, del 59 al 70,9% y del 6 al 12%, respectivamente, en línea con la evidencia que apoya la mejora diagnóstica mediante herramientas estandarizadas y programas formativos5, 6, 15. Este cambio puede reflejar tanto una mayor precisión clínica como un mayor compromiso del personal en la valoración sistemática con el índice frágil VIG¹⁰.

El análisis funcional mostró una disminución significativa en el IB entre 2021 y 2023 (59,36 vs. 45,93; p < 0,001), sin cambios relevantes en la función cognitiva (Pfeiffer, p = 0,717). Estos datos coinciden con otros estudios que documentan el deterioro progresivo en población institucionalizada con alta fragilidad15, 16. La estabilidad en edad y género de la muestra refuerza la comparabilidad entre periodos, como ya se ha observado previamente en cohortes similares¹⁵.

La distribución del modelo MADiT en 2023 mostró una predominancia de usuarios en categorías de alta o muy alta vulnerabilidad: naranja (54,2%) y rojo (6,6%). Esta estratificación, coherente con datos poblacionales de complejidad y necesidad de atención paliativa en el ámbito residencial¹⁷, ofrece un marco útil para ajustar el nivel de intervención terapéutica11, 17 y priorizar, además del bienestar de las personas, los recursos de manera más eficiente.

La implementación del modelo MADiT en su primer año logró aplicarse en el 55,8% de los usuarios institucionalizados, lo que representa un avance relevante en la planificación asistencial centrada en la persona. Esta cobertura inicial, basada en PIIC de calidad, sugiere un potencial de expansión en los años siguientes a medida que se consolide el modelo. La metodología de implementación, basada en sesiones formativas teóricas y prácticas adaptadas al contexto territorial, permitió la integración progresiva del modelo. La implicación de equipos multidisciplinares de atención primaria y residencias, así como la cercanía de los espacios formativos, favoreció la transversalidad del conocimiento y la coordinación entre niveles asistenciales, sin embargo destaca que en las sesiones virtuales trimestrales la asistencia bajó hasta el 50%, aunque la literatura suele asociar la formación online con mayor flexibilidad y participación, en nuestro contexto estas sesiones coincidían con actividad asistencial no liberada, lo que dificultó la conexión continuada. Por el contrario, las sesiones presenciales se realizaron en horarios protegidos, permitiendo una participación más estable. Este resultado sugiere que, incluso en formatos online, la implementación territorial del MADiT requiere asegurar espacios formativos protegidos para garantizar la adherencia.

Aunque el análisis centro a centro mostró heterogeneidad estadística, dicha variabilidad no puede atribuirse al modelo MADiT, sino a diferencias estructurales entre residencias individuales. Cuando el análisis se realizó en el nivel organizativo adecuado (área de enfermera referente), la variabilidad desapareció (p = 0,41). Esto respalda que el modelo se implementó de forma homogénea dentro de cada sector, y que la variabilidad puntual responde a características locales de los centros y no al proceso formativo ni al modelo asistencial.

En 2021, año posterior a la pandemia por SARS-CoV-2, es posible que la conocida vulnerabilidad de las personas mayores de 65 años frente a esta enfermedad haya actuado como un factor catalizador para mejorar la calidad asistencial en el entorno residencial. No obstante, este posible efecto no fue evaluado en el presente estudio.

Entre las fortalezas del estudio destacan el diseño prospectivo con análisis antes-después, la inclusión del 86,6% de las residencias del territorio (12 de 15) y el seguimiento de un subgrupo longitudinal (n = 264). El uso sistemático del IF-VIG y la aplicación de criterios explícitos para definir la calidad del PIIC aportan solidez metodológica. La evaluación ciega de los documentos reduce el riesgo de sesgo en la clasificación.

Entre las limitaciones, cabe señalar la ausencia de grupo control y la falta de evaluación formal del aprendizaje adquirido en las sesiones formativas. La variabilidad organizativa entre residencias y la rotación del personal podrían haber influido en el grado de implementación. No se analizaron variables clínicas de seguimiento, ni uso de recursos, ni derivaciones, lo que limita la valoración del impacto global del modelo. Sin embargo, son parte futura de la tesis doctoral a la que pertenece este estudio.

Desde una perspectiva de sostenibilidad, la implementación del MADiT se alinea con estrategias de atención centradas en el valor y la eficiencia del uso de recursos en entornos de alta complejidad. La estandarización de las valoraciones individuales y la planificación anticipada permiten adecuar la intensidad terapéutica y reducir intervenciones fútiles4, 5, 11, optimizando tanto los resultados en salud como la coordinación sanitaria y social3, 15. El fortalecimiento de los circuitos asistenciales a través de un lenguaje común puede contribuir a una mayor sostenibilidad del sistema en su conjunto, haciendo del MADiT una herramienta estructural hacia una atención integrada y centrada en la persona2, 5, 17.

Conclusión

La implementación del MADiT en las residencias geriátricas se asoció a un incremento significativo en la calidad del PIIC y en la identificación de personas con condiciones crónicas complejas y avanzadas. El modelo demostró ser aplicable en un entorno social y sanitario real, mejorando la planificación asistencial y estructurando el abordaje compartido entre niveles. Estos resultados respaldan la utilidad del MADiT como herramienta para orientar la toma de decisiones en poblaciones institucionalizadas con alta complejidad clínica. En este sentido, el MADiT se posiciona como una herramienta efectiva, escalable y coherente con los principios de la atención geriátrica integral.

Puntos clave de la investigación:

• 1.Impacto positivo del MADiT en los PIIC.

La implementación MADiT mejoró significativamente la calidad del PIIC, aumentando del 0 al 55,8% la proporción de usuarios con un PIIC de calidad, mientras que se redujo notablemente la cantidad de PIIC incompletos y la falta de PIIC.

• 2.Clasificación y priorización de los pacientes según los niveles de vulnerabilidad.

El MADiT permitió identificar y clasificar a los usuarios en 4 categorías (verde, amarillo, naranja y rojo), destacando que el 54,19% se encontraban en alta vulnerabilidad y el 35,63% en riesgo moderado. Esta herramienta facilitó la personalización de la atención y la gestión de los recursos según las necesidades específicas.

• 3.Incremento de buenas prácticas en atención compartida de las personas con mayor complejidad.

La implementación del modelo MADiT resultó en un incremento significativo de buenas prácticas clínicas, evidenciado por el aumento de PIIC de calidad. Esto demuestra el impacto positivo del modelo en la estandarización y operatividad de la atención compartida, promoviendo una atención más coordinada y personalizada para los pacientes con condiciones crónicas complejas.

Autoría

Christian Alvarado Escobar: Concibió la idea del estudio, realizó la redacción del manuscrito, el análisis estadístico y la generación de tablas.

Enric Duaso: Llevó a cabo la comprobación de consistencia y la mejora editorial del manuscrito.

Isabel Montiel: Participó en la recolección de datos.

Núria Colomer: Participó en la recolección de datos.

Andrés Gamboa: Contribuyó a la mejora del estilo del manuscrito.

Jordi Amblás: Realizó la revisión crítica del contenido y colaboró en la redacción.

Todos los autores han leído y aprobado la versión final del manuscrito y cumplen los criterios de autoría establecidos por la revista.

Financiación

Todos los autores declaran que no han recibido financiación para la realización de este estudio o que puedan influencias de alguna manera su desarrollo

Consideraciones éticas

Este estudio fue aprobado por el Comité de Ética de Investigación Clínica correspondiente (código PR30/2022), y se llevó a cabo de acuerdo con los principios éticos de la Declaración de Helsinki. Se obtuvo consentimiento verbal informado de todos los participantes o de sus representantes legales, en el caso de personas con deterioro cognitivo, para el uso anónimo de los datos con fines de investigación.

Declaración sobre el uso de tecnologías de IA generativa

Los autores declaran que no se han utilizado herramientas de inteligencia artificial generativa ni tecnologías asistidas por IA para la redacción, análisis, elaboración de tablas u otros procesos del presente manuscrito.

Conflicto de intereses

Todos los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses económico, profesional o institucional que pueda haber influido en los resultados o en la interpretación del estudio

Autoría

Todos los autores han participado activamente en el diseño, desarrollo y redacción del artículo, cumpliendo con los criterios de autoría establecidos. Además, aprobamos unánimemente la versión final enviada para su evaluación.

Responsabilidades éticas

El protocolo del estudio fue aprobado por el comité de ética del Hospital Universitario de Bellvitge PR30/2022. y las normativas éticas vigentes. Todos los participantes dieron su consentimiento para la utilización de sus datos de manera anónima con fines de investigación.

Financiación

Este estudio no fue financiado para su realización.

Conflicto de intereses

Declaramos que no existe ningún conflicto de intereses económico, personal o institucional que pudiera influir en los resultados o conclusiones del estudio.