El programa de mantenimiento de equipos biomédicos en el sector público y su relación con la calidad de los servicios de salud: una revisión sistemática

Abstract

Introducción: El programa de mantenimiento (PM) de equipos biomédicos es una herramienta para la operación efectiva y segura de los establecimientos de salud. Objetivo: Analizar los cambios en los indicadores relacionados a la calidad de los servicios de salud tras la implementación de PM de equipos biomédicos en instituciones de salud pública mediante una revisión sistemática. Metodología: Se buscaron publicaciones en español e inglés del periodo 2004-2024 en las bases de datos PubMed, Scopus, Embase, Science Direct, IEEE Xplore y Dimensions, procesadas mediante la plataforma Rayyan bajo los lineamientos PRISMA y se evaluó el riesgo de sesgo mediante el criterio ROBINS-I. Se realizó una síntesis narrativa, sin metaanálisis. Resultados: De los 4238 artículos identificados, 7 cumplieron los criterios de selección. Los estudios evaluaron estrategias como CMMS, IDMM, RCM-PMBOK, e-Upkaran, MACBETH, SECC y PVST. Se identificaron 32 indicadores, 17 organizacionales y 15tecnológicos. Los principales hallazgos fueron la reducción del tiempo de respuesta técnica de 106 a 26 días en Burundi y de ~22.5 a 2 días en India, el incremento de equipos funcionales de 88% a 91%, del tiempo de funcionamiento de equipos de rayos X de 66.85% a 87.95%, del control de calidad satisfactorio del 10% a 40% y la reducción de fallos ocultos en electrocauterio de 15 a 1. Tres estudios presentaron riesgo de sesgo moderado y cuatro graves. Conclusión: La evidencia sugiere mejoras organizacionales y tecnológicas vinculadas principalmente con la dimensión técnica de la calidad. La relación observada se interpreta principalmente como indirecta y debe interpretarse con cautela. No se identificaron mediciones directas de resultados clínicos, dimensión de relaciones interpersonales o de entorno de atención. La matriz contextual, como ejemplo de aplicabilidad según el contexto hospitalario, orienta preliminarmente la adaptación de los modelos, sin sustituir una evaluación técnica, económica y organizacional.

Introduction: The biomedical equipment maintenance program (MP) is a tool for the effective and safe operation of healthcare facilities. Objective: To analyze changes in healthcare quality indicators following the implementation of biomedical equipment MPs in public health institutions through a systematic review. Methodology: Publications in Spanish and English from the 2004–2024 period weresearched in the PubMed, Scopus, Embase, Science Direct, IEEE Xplore, and Dimensions databases. Data were processed using the Rayyan platform following PRISMA guidelines, and risk of bias was assessed using the ROBINS-I criteria. A narrative synthesis was performed, without meta-analysis. Results: Of the 4,238 articles identified, 7 met the selection criteria. The studies evaluated strategies such as CMMS, IDMM, RCM-PMBOK, e-Upkaran, MACBETH, SECC, and PVST. Thirty-two indicators were identified: 17 organizational and 15 technological. Key findings included a reduction in technical response time from 106 to 26 days in Burundi and from ~22.5 to 2 days in India; an increase in functional equipment from 88% to 91%; an increase in X-ray equipment uptime from 66.85% to 87.95%; an increase in satisfactory quality control from 10% to 40%; and a reduction in hidden electrosurgical unit failures from 15 to 1. Regarding risk of bias, studies showed either moderate or serious risk. Conclusion: The evidence suggests organizational and technological improvements linked primarily to the technical dimension of quality. The observed relationship is interpreted mainly as indirect and should be viewed with caution. No direct measurements of clinical outcomes, interpersonal relationship dimensions, or care environment aspects were identified. The contextual matrix, as an example of applicability within the hospital setting, provides preliminary guidance for adapting the models, without replacing a technical, economic, and organizational assessment.