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BizkaiLab
Área prioritaria / Lehenetsitako arloa: AP6 / 6. LABizkaia Solidarioa: acción social y ciudadanía / Bizkaia Solidarioa: gizarte ekintza eta herritartasuna Iniciativa / Ekimena: Infancia y adolescencia / Haurrak eta nerabeakAcción - proyecto / Ekintza - proiektua: Evaluación del grado de desadaptación y del proceso de adecuación psicosocial de menores en desventaja social / Desabantaila sozialean dauden adingabeen egokitzapen falta eta jarduera psikosozialaren prozesua ebaluatzea
Responsable / Arduraduna: Ioseba iraurgi CastilloEquipo / Lan taldea: Ioseba Iraurgi Castillo, José Cáceres Carrasco, Ana isabel Estévez Gutierrez, Pablo Gómez de Maintenant, Susana Gorbeña Etxebarria, Begoña Matellanes FebreriCódigo Proyecto / Proiektu Kodea: 5737
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Evaluación del Grado de Desadaptación y del Proceso de
Adecuación Psicosocial de Menores en Desventaja Social
Equipo de Investigación: “Evaluación Clínica y Salud”
Investigador Principal: Ioseba Iraurgi Castillo
Proyecto Bizkailab 5737
Justificación Teórica: Encuadre
La infancia, como etapa evolutiva en sí misma, supone numerosos cambios que
implican grandes riesgos para el niño quien, siempre dependiente del mundo adulto, ha de
adaptarse constantemente a las nuevas situaciones que se le plantean.
Situaciones tales como conflictividad familiar, desarraigo, inmigración, problemas de
desarrollo, etc., pueden entrañar un riesgo de desadaptación para el niño, quien podría llegar a
encontrarse en una situación de desamparo (Chana-García, 2007).
Así, por desadaptación se entiende la dificultad para acomodarse a un proceso de
crecimiento equilibrado que permite al individuo crecer sin incidencias perturbadoras, en un
estado de bienestar emocional y psicológico y con ejercicio de sus potencialidades personales
para desarrollarse de forma compensada
Dada la vulnerabilidad a la que se ven expuestos los menores, los organismos públicos
establecen medidas de protección que se materializan en la separación provisional o definitiva
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del niño/a del medio familiar para ser incluido en un sistema de acogida. Durante muchos años,
la única medida de protección existente para estos niños/as era el alojamiento en grandes
instituciones. Spitz (1945) y Bowlby (1951) llevaron a cabo los primeros estudios con niños
institucionalizados, destacando las consecuencias negativas que tenían las atenciones recibidas
en estos centros sobre el desarrollo del menor. Sin embargo, no fue hasta los años 80 cuando
comenzaron a introducirse los primeros cambios en materia de atención a la infancia
desprotegida Así, se ha evolucionado de un sistema basado en la beneficencia a uno más actual,
basado en la profesionalización y con un planteamiento educativo. En las nuevas instituciones
se trata de que la vida del menor se asemeje lo máximo posible a la que desarrollaría en un
contexto familiar. De ahí que las instituciones acogedoras atiendan a un número limitado de
niños/as, centrándose en las atenciones individualizadas a través de la creación y desarrollo de
planes específicos para cada menor (Fernández del Valle y Fuertes, 2000).
Por otra parte, se ha implementado el acogimiento familiar que, para algunos menores,
supondría la única posibilidad de disfrutar de una vida familiar normalizada (Balluerka,
Gorostiaga, Herce y Rivero, 2002).
El acogimiento, en cualquiera de estas modalidades, constituye el sistema de protección
a la infancia en riesgo de exclusión de uso más generalizado en la Comunidad Autónoma del
País Vasco (Observatorio de la infancia en Andalucía, 2010).
En relación con lo expuesto con anterioridad, resulta necesario tener en cuenta que tanto
los niños en programas de acogida como de adopción, presentan unos factores de riesgo que
deben ser objeto de atención durante el proceso. Entre ellos, son de destacar algunos de los que
señalan Aragón, Aznar, García-Alba y Mariño (2010): (1) historia de maltrato físico,
negligencia o abuso sexual, (2) presencia de problemas psicopatológicos graves previos, (3)
historia previa de conflictos graves, (4) presencia de problemas de comportamiento, (5) grupo
grande de hermanos, (6) edad del niño/a, (7) falta de preparación previa al proceso.
Además, con frecuencia los niños expresan conductualmente problemas existentes en su
entorno más cercano. Así, podemos encontrarnos con (1) problemas de atención, (2)
hiperactividad, impulsividad, conductas oposicionistas y agresivas (3) mentiras, robos,
acaparamiento de objetos o comida, (4) dificultades para expresar afecto, (5) trastornos
alimentarios, (6) trastornos del sueño, (7) regresiones, (8)conductas sexuales exageradas, (9)
irritación, frustración, rabietas y lloros incontrolados, (10) irascibilidad, cambios de humor, (11)
actitudes de protección o de agresividad hacia otros niños, (12) movimientos estereotipados y
(13) consumo de tóxicos.
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La presencia o ausencia de estos factores pueden resultar un indicador del grado de
(des)adaptación del menor, aunque diferentes estudios indican que los niños y niñas que viven
en residencias y hogares de protección no presentan necesariamente altas puntuaciones en
desadaptación, siendo mínimas las diferencias al ser comparadas con la de muestras normativas
(Bravo Arteaga y Fernández del Valle, 2001; Martín y Dávila, 2008; Martín, Torbay y
Rodríguez, 2007). A este respecto, cabe destacar como elemento condicionante del proceso el
concepto de resiliencia, que se define como la capacidad de las personas para desarrollarse
psicológicamente sanas y exitosas, a pesar de estar expuestas a situaciones adversas que
amenazan su integridad (Rutter, 1993).
A pesar de la larga tradición de los sistemas de acogida, no ha sido hasta las últimas
décadas cuando han comenzado a aparecer trabajos bajo el objetivo último de evaluar estos
programas destacando los aspectos beneficiosos de éstos (Bravo y Fernández del Valle, 2001;
Fernández del Valle, Álvarez y Bravo, 2003; Kendrick, 2005).
Bravo Arteaga y Fernández del Valle (2001) llevaron a cabo un estudio en el que se
evaluó la integración social en el acogimiento residencial. Para ello, utilizaron el Programa
Individual de Intervención (PEI), integrado en el Sistema de evaluación y Programación en
Residencias de Protección a la Infancia, elaborado por Fernández del Valle (1998). Se
analizaron los casos de 376 niños y niñas de entre cuatro y 18 años, acogidos en residencias y
hogares de protección de diferentes Comunidades Autónomas. Los resultados mostraron que, a
pesar de que los niños mantenían el vínculo con sus familias, tan sólo se desarrollaron
programas de intervención en el entorno familiar sobre un tercio de la muestra. Además, los
evaluadores percibieron falta de cooperación por parte de las familias de origen. En cuanto al
contexto residencial, se promovieron grandes avances en cuanto a autonomía personal y
adaptación a éste. En el ámbito escolar, hallaron que, a pesar del bajo rendimiento académico, el
comportamiento social y la participación en la escuela fueron satisfactorios, según informan los
propios profesores.
En un estudio similar, llevado a cabo por Martín et al. (2007) y utilizando el mismo
instrumento (PEI), los resultados mostraron cambios positivos en todas las dimensiones
evaluadas salvo en las referentes a la integración social en la residencia, en las que se aprecia
una involución durante el primer año de estancia. Los autores achacan este descenso en la
puntuación a las carencias, especialmente en las relaciones sociales, que presentan los niños que
ingresan en los sistemas de acogimiento.
Estos resultados aparecen también en estudios semejantes, como el llevado a cabo por
Fernández Millán, Hamido-Mohamed y Ortiz Gómez (2009).
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Justificación del estudio
Los resultados anteriores demuestran que el sistema de acogida puede ofrecer
condiciones beneficiosas a los niños y niñas que muestran signos de desadaptación. Partiendo
de esta premisa, se plantea la necesidad de realizar un seguimiento de los niños y niñas que se
encuentran sujetos a dicho sistema y que permita evaluar su grado de adaptación y
desadaptación social, escolar, familiar, etc. así como comparar sus resultados con una muestra
normativa, todo ello con el fin de comprobar la eficacia de las intervenciones realizadas y de
ayudar a dirigir los posibles cambios que puedan requerirse en los planes de atención
individualizada.
En función de la bibliografía revisada y los contactos establecidos, se ha detectado la
necesidad de crear un sistema de evaluación global ya que, si bien hay estudios que incluyen
sistemas de evaluación destinados a valorar la situación de los niños y niñas en régimen de
acogida, se ha detectado que éstos valoran de manera independiente los aspectos
psicopatológicos y de desadaptación social y escolar. Dada la complejidad de la situación social
y personal de los niños y niñas en acogida y la constante interacción de todos los factores
incidentes sobre dicha situación, consideramos necesario aportar una herramienta que mida
todos estos aspectos de una manera holista, incluyendo indicadores clínicos, sociales y de
rendimiento escolar, así como una valoración de los factores positivos que faciliten un mejor
pronóstico respecto a la intervención con el menor.
En resumen, en el presente informe se muestra el desarrollo de un protocolo de
despistaje (screening) del grado de desadaptación y potencialidades personales de niños y niñas
en acogida residencial o familiar que permita:
a- detectar aquellos casos con mayores necesidades de intervenir de forma temprana en su
situación de desadaptación.
b- detectar y perfilar las capacidades de los menores que pueden promoverse para una mejor
adaptación en su situación de acogida, y
c- desarrollar una herramienta de medida que permita la evaluación del estado puntual de
adaptación/desadaptación y la valoración de los cambios tras un proceso de intervención.
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Justificación del Protocolo de Screening y diagnóstico
Después de realizar una revisión del estado de la cuestión a nivel empírico, hemos
detectado una serie de áreas funcionales que es necesario evaluar de forma específica para
conseguir una visión nítida y holística del nivel de ajuste del menor a su entorno. Nuestra
propuesta de protocolo de evaluación se conjuga sobre ellas y se pueden agrupar en 3 factores
principales: Dimensiones psicopatológicas (entendidas tanto desde los problemas internalizantes
y externalizantes), Nivel de adaptación/desadaptación (en los diferentes contextos específicos:
personal, social y escolar) y valoración de elementos de Resiliencia.
Clásicamente la salud mental de una persona se ha a asociado a la presencia de
síndromes psicopatológicos herederos del modelo médico categorial, sin embargo en el ámbito
infantil los modelos dimensionales han sido más comúnmente aceptados y utilizados (Krueger,
Caspi, Offit y Silva, 1998). Las taxonomías dimensionales clasifican los problemas individuales
siguiendo una estrategia empírica, ofreciendo como resultado la cuantificación de las
conductas. La teoría subyacente a estos modelos concibe la conducta normal y anormal como
parte de un continuo, no como dos fenómenos distintos. La derivación de estas escalas se realiza
mediante técnicas estadísticas como el análisis factorial (Lacalle, 2009). Desde los años 70 se ha
venido investigado y analizando la conducta infantil desde esta perspectiva de análisis factorial
con el fin de proponer clasificaciones dimensionales lo más ajustadas a la realidad posible,
principalmente desde dos equipos: Achenbach y colaboradores (Achenbach 1978; 1985; 1990;
1995; 2001) y Conners y su equipo (Conners 1973; 1997; 1998).
A este respecto se han generado diferentes escalas de medida que se corresponden a las
diferentes clasificaciones propuestas. Las escalas ASEBA (Achenabach y Rescorla, 2001),
Escalas Conners (Conners, 1997), Escala Quay (Quay y Peterson, 1993), Escalas BASC (
Reynolds y Kamphaus, 2004).
Pese a la diversidad de propuestas dimensionales que ha generado la investigación se
constata en numerosos estudios la presencia de dos dimensiones principales: problemas
exteriorizados (hiperactividad, agresividad, delincuencia) y problemas interiorizados (timidez,
ansiedad y depresión.) (Achenbach y Edelbrock, 1978, 1983; Achenbach et al. 1987;
Quay,1986).
Como vemos estos estudios dimensionales se han centrado en factores inminentemente
psicopatológicos, que vienen a cuantificar la medida de problemática en esas categorías
dimensionales. Indudablemente es necesario tener en cuenta estos factores (internalizantes e
externalizantes) a la hora de ponderar el ajuste psicológico del menor, pero para establecer una
visión más global sobre su adaptación al medio necesitaremos más indicadores psicológicos.
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En un reciente estudio realizado en el País Vasco, en colaboración con las diputaciones
provinciales, para evaluar la evolución psicológica de los niños provenientes de programas de
adopción internacional, se tuvieron en cuenta los mencionados factores pero además se dio un
peso especifico a indicadores generales de adaptación circunstancial (social, escolar y familiar)
que mostraron variabilidad diferencial (Loizaga et al., 2009).
Podemos considerar la adaptación infantil como la capacidad de la persona para
acoplarse y estar a gusto consigo misma y con el ambiente donde vive. Incluye tanto el
desajuste personal como con el ambiente escolar, social y familiar. (Hernández, 1983).
Sobre la adaptación escolar, Álvarez (1993), define al alumno inadaptado como aquel
que presenta anomalías de conducta o trastornos y dificultades académicas que se contradicen
claramente con lo que se podría esperar de él por sus aptitudes y capacidad. Pero señala el hecho
de que en esta definición cabrían no sólo las dificultades de aprendizaje, sino también otros
tipos manifestaciones conductuales. Diferentes investigaciones correlacionan este constructor
con factores como la inteligencia emocional, el rendimiento escolar o la adaptación en otros
contextos (Mestre, Gil-Olarte y Guil, 2004; y Marín, Ortega, Reina y García ,2004).
En referencia a la adaptación social, Hernández (2004) implica el grado de incapacidad
o de problemas que suponen la relación sociedad en general englobando dos factores
principales: el autodesajuste Social (falta de respeto a las normas establecidas y consideración
por los demás) y restricción social (actitudes de recelo o desconfianza y reducción de relación
social). Mojas (2004) afirma que el grado de aceptación social por parte de los iguales en un
niño, es un indicador de su grado de ajuste actual y un predictor de la adaptación en el futuro.
De tal forma que los niños que son ignorados o rechazados porque sus conductas
interpersonales no son habilidosas, forman parte de grupos de riesgo de padecer diversos
problemas. Además que esto se ve reflejado también en el rendimiento escolar.
La adaptación personal es el ajuste o equilibrio con uno mismo, que se refleja en
nuestros pensamientos, emociones o acciones. Este equilibrio es dinámico y sufre un continuo
reajuste. Implica tanto el nivel de desajuste que tienen las personas para aceptarse a si mismas
como la dificultad personal para aceptar la realidad tal y como es (Hernández, 2004).
Para considerar en nuestro protocolo los dos factores principales explicados hasta este
momento (Manifestación problemáticas y Nivel Adaptación) se ha seleccionado determinadas
escalas de los instrumentos: Youth Self Report (YSR) (Achenbach y Rescorla, 2001) y del Test
Autoevaluativo Multifactorial de Adaptación Infantil (TAMAI) (Hernández, 2004) que
posteriormente describiremos en detalle.
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En la construcción del Test Autoevaluativo Multifactorial de Adaptación Infantil
TAMAI (Hernández, 2004), se realizo diferentes análisis factorial con las respuestas al
cuestionario por de diferentes muestras de escolares a nivel nacional. Los factores obtenidos
concluyeron en 5 dimensiones de adaptación: un índice general, personal, social, escolar y
familiar. Debido a las condiciones de los menores de nuestro estudio en situación acogida se
problematiza el factor de adaptación familiar por lo que no se incluirá ese parte del instrumento
en nuestro protocolo, limitándonos a los indicadores e ítems referentes a adaptación personal,
escolar y social.
Se han realizado estudios que señalan correlaciones entre los índices del TAMAI y
distintas medidas estandarizadas de evaluación psicopatológica y conductual, siendo de especial
significación en mayores de 11 años (Lastra, Martínez-Chamorro y Luzuriaga 2001). Por ello, y
para no redundar en medidas que se refieran a constructos equivalentes, se ha realizado un
selección de las escalas e ítems del YSR, no incluyendo su versión íntegra.
Por lo que concretando se pueden enunciar las variables que se van a medir de forma
específica de la siguiente forma:
a) Escala Ansiedad-Depresión (miedos, nervios, culpa, pensamientos autolíticos)
b) Problemas de Atención (no concentración, distracción habitual, no acabar las cosas)
c) Conductas Disruptivas (consumo tóxicos, mentir, robar, escaparse, palabrotas)
d) Escalas de Inadaptación Personal:
d1.- Desajuste disociativo (no aceptar realidad tal y como es)
d2.- Autodesajuste (desajuste consigo mismo, no aceptarse):
d21.- Cogniafección (temor y miedo derivado de infravalorarse)
d22.- Cognipunición (autodesprecio y autocastigo):
d221.- Intrapunición (autoestima negativa)
d222.- Depresión Afectiva (tristeza, pena y autocompasión)
d223.- Somatización (molestias corporales por tensión psíquica)
e) Escalas de Inadaptación escolar
e1.- Inadaptación escolar externa (indisciplina y baja aplicación en aprendizaje)
e2.- Aversión a la institución (no satisfacción con centro escolar y profesorado)
e3.- Aversión al aprendizaje (falta de motivación y desagrado por el estudio)
f) Escalas de Inadaptación Social
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f1.- Autodesajuste social (choca con realidad social circundante)
f11.- Agresividad Social (enfrentamientos verbales y físicos)
f12.- Disnomia (pasotismo, desobediencia, desorden y no respeto normas)
f2.- Restricción Social (restringe cantidad y calidad de la actitud social)
f21.- Introversión (tendencia a aislarse o relacionarse poco)
f22.- Hostiligenia (hostil hacia los demás o sintiéndose victima hostilidad).
El último factor detectado como fundamental para poder realizar una evaluación
integral del menor, es la llamada Resiliencia. Se ha definido como la capacidad de las personas
para desarrollarse psicológicamente sanas y exitosas, a pesar de estar expuestas a situaciones
adversas que amenazan su integridad (Rutter, 1993). De acuerdo con Kalawski (2003), los
autores que han trabajado sobre el tema de la resiliencia no han logrado establecer un consenso
sobre una definición común de resiliencia.
Si bien para algunos autores como Masten, Best y Garmezy (1991), la resiliencia se
refiere al proceso de, capacidad para o resultado de una adaptación exitosa a pesar de las
circunstancias desafiantes o amenazantes; para otros autores como Suárez (1996), la resiliencia
habla de una combinación de factores que permiten a un ser humano afrontar y superar los
problemas y adversidades de la vida, es decir, le permite contender con el estrés de la vida
cotidiana y con las situaciones difíciles, sin que necesariamente se refiera a recuperación
después de haber experimentado un trauma.
La resiliencia, entendida como recurso para niños, significa la capacidad para seguir
proyectándose en el futuro, a pesar de acontecimientos desestabilizadores, de condiciones de
vida difíciles y de traumas graves. No se construye en soledad sino en constante interacción con
el entorno (Aragón, Aznar, García-Alba, Mariño, 2010).
A pesar, de ser un área que está recibiendo bastante atención de los investigadores en la
actualidad, existen pocos cuestionarios validos para medirla. (Salgado, 2005). En la Universidad
Iberoamericana de México se realizo un estudio con el fin de construir una escala propia para
medir la Resiliencia en población joven Mexicana (Palomar y Gómez 2010). El cuestionario se
compuso a partir de dos escalas ya existentes validadas en otros países: The Connor-Davidson
Resilience Scale (CD-RISC) (Connor y Davidson en 1999) y The Resilience Scale for Adults
(RSA) (Friborg, Hjemdal, Rosenvinge y Martinussen, 2001). Después de aplicar el cuestionario
resultante a su muestra se realizaron diferentes análisis estadísticos que agruparon los ítems en 5
subescalas:
- Fortaleza y confianza en sí mismo (confianza sus capacidades y optimismo)
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- Competencia social (habilidad social y comodidad relaciones con otros)
- Apoyo de grupo primario (buena relación y lealtad percibida)
- Apoyo Social (sentirse ayudado, valorado y apoyado por otros)
- Estructura (organización y planificación del día a día)
El instrumento resultante de este estudio ha configurado la Escala de Medición de la
Resiliencia con Mexicanos (RESI-M) (Palomar; Gómez 2010). Nuestra intención es realizar
una adaptación de este cuestionario para hacerlo asequible para su uso autoaplicado en menores,
obteniendo no solo un indicador general de resiliencia sino las 5 subescalas ya mencionadas.
El conjunto de variables reconocidas como de valora para la evaluación de la
adaptación-desadaptación de menores y los instrumentos seleccionadas para la generación de
indicadores de estas variables han sido compilados en un cuestionario único que se presenta en
el Anexo 1.
Justificación del Protocolo de Evaluación basado en Puntuaciones Fiables de Cambio
La mayor parte de los procedimientos que se utilizan en la evaluación de intervenciones
bio-psico-sociales se centran en la valoración de los cambios cuando se toma como referencia
todo un grupo. Un grupo de sujetos que recibe un tratamiento, o no, se compara consigo mismo
para valorar si hay un cambio asociado al tratamiento, o bien se produce un cambio espontáneo,
en el caso de que no lo reciban. O bien, dos grupos con tratamientos diferenciales se comparan
entre sí para valorar cuál de ellos es más eficaz o efectivo en el logró de los objetivos
terapéuticos. No obstante, en la práctica asistencial habitual raramente se comparan grandes
grupos, o al menos grupos con los suficientes efectivos como para lograr las condiciones
óptimas de tratamiento estadístico, siendo más frecuente la valoración de casos individuales.
Optamos por los tratamientos que han mostrado su eficacia y efectividad a través de estudios
controlados (ensayos clínicos, estudios naturalísticos de intervención, etc.) y que, por tanto, se
muestran de utilidad en la reducción de determinada sintomatología o logro de un mejor estado
de salud o adaptación psicosocial, pero no nos basta con saber que la intervención es eficaz, lo
que interesa saber es si dicha intervención funciona en el caso particular a quién se está
aplicando, si el receptor de la intervención logra mejorar su dolencia o estado de salud de una
forma clínicamente relevante. Las preguntas que surgen a este respecto son del siguiente tipo:
¿Cuántos participantes modifican sus puntuaciones de forma relevante o clínicamente
importante?, ¿cuántos mejoran de forma fiable hacia puntuaciones de no severidad?, ¿cuál es la
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diferencia de puntuaciones realmente aceptable? (Christensen y Mendoza, 1986; Iraurgi,
Trujols, Lozano y González, 2009; Iraurgi, 2010).
Para dar respuesta a estas cuestiones se han propuesto una serie de criterios y
metodología específica basada en lo que se ha venido a llamar ‘Índice de Cambio Fiable’ (ICF,
o en su acepción en inglés RCI: Reliable Change Index) o, en una de sus primeras
aproximaciones en castellano, como ‘Puntuación Precisa de Cambio’ (Páez, Echeburua y Borda,
1993). Se han propuesto varias alternativas de esta metodología (Jacobson y Truax, 1991;
Speer, 1992; Speer y Greenbaum, 1995; Hsu, 1999; Hageman y Arrindell, 1999), a las cuales
nos aproximaremos en la presente sección. Todas ellas tienen como fundamento la propuesta
inicial desarrollada por Jacobson y colaboradores (Jacobson, Follette y Reventorf, 1984, 1986;
Jacobson y Truax, 1991; Jacobson, Robers, Berns y McGlinchey, 1999), el cual ha sido
propuesto por Speer y Grennbaum (1995) como un buen método para calcular el número de
puntos de cambio necesario que permitirían al clínico decidir con confianza qué sujetos han
experimentado un cambio clínico relevante.
Índice de Cambio Fiable de Jacobson y Truax (ICFJT)
La primera aproximación a una medida del cambio clínicamente significativo fue
propuesta por Jacobson, Follette y Reventorf en 1984, y posteriormente revisada por Jacobson y
Truax (1991) en el ya célebre artículo ‘Clinical significance: A statistical approach to defining
meaningful change in psychotherapy research’.
El método propuesto por Jacobson y Truax, (en adelante nos referiremos a él como
‘ICFJT’) consiste en dos partes diferenciadas: la primera consiste en la definición de los criterios
que expresan qué ha de considerarse como ‘cambio clínico’, y la segunda la propuesta de un
índice estadístico que valoré el grado de significación en la precisión del cambio obtenido. El
propósito de esta propuesta era: a) establecer un consenso sobre la definición de ‘cambio
clínicamente significativo’ que sirviera para ser aplicado a cualquier trastorno clínico, b)
determinar un punto de encuentro entre los profesionales y los usuarios respecto a lo que supone
un cambio clínico en las expectativas de resultado en psicoterapia, y c) ofrecer un método
preciso para la clasificación del resultado terapéutico alcanzado por los receptores de la
intervención (mejoría, sin cambios, empeoramiento, etc.) en base a los criterios definidos como
clínicamente significativos.
Criterios para la definición del cambio clínico
Se puede plantear que la significación clínica de un tratamiento o intervención viene
determinada por su capacidad para cumplir ciertas normas sobre su eficacia-efectividad
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establecidas por dichos protagonistas (pacientes, sanitarios, investigadores, …). No existe un
consenso al respecto, dado que las voces son múltiples; pero para su utilización práctica, y con
aceptable aprobación por las distintas partes, se han aceptado algunas como las siguientes: a) un
alto porcentaje de personas tratadas que hayan mejorado con el tratamiento; b) un cambio en el
estado de salud que sea reconocible por las personas que están alrededor de la persona tratada
(Kazdin, 1977; Wolf, 1978); c) la eliminación de los signos y síntomas que definen el problema
de salud (Kazdin y Wilson, 1978); d) alcanzar un estado de salud normativo al finalizar la
terapia (Kendall y Norton-Ford, 1982; Nietzel y Trull, 1988); o e) cambios que reduzcan
significativa-mente el riesgo de presentar problemas de salud (Mavissakalian, 1986).
Para Jacobson y Truax, el punto de partida en la contextualización de la significación
clínica tras una intervención terapéutica radica en el cambio hacia los valores de normalidad
dentro del área clínica sometida a intervención. Es decir, el cambio clínicamente significativo se
produce cuando se evidencia la recuperación de un funcionamiento ‘normal’ de salud,
entendiendo ‘normal’ desde una conceptualización de distribución poblacional del fenómeno.
Tomemos como ejemplo el caso de la valoración de la calidad de vida como medida de
resultado de una determinada intervención, donde se ha utilizado como instrumento de
aproximación a dicho concepto el SF-36. Este instrumento valora ocho dimensiones de calidad
de vida relacionada con la salud con una puntuación teórica que oscila entre 0 (peor salud
posible) y 100 (mejor estado de salud posible). De entre ellas, tomaremos la dimensión que hace
referencia a la percepción de Salud General (GH – General Health) como marco de referencia
para las explicaciones del procedimiento del RCI-JT. La Figura 32.6 presenta algunos gráficos
de distribución poblacional que nos ayudarán en la descripción de los criterios propuestos por
Jacobson y Truax en su modelo.
El gráfico F1A de la Figura 1 representa tres curvas de distribución poblacional. La curva
en línea continua (en azul) representa el universo poblacional: todos los posibles elementos de
un conjunto definido. Representaría el total de personas de una ciudad, una comunidad o un
país, por ejemplo, en el caso de que estuviéramos realizando una evaluación sobre la salud
percibida en ese universo. Esta es una distribución hipotética, dado que raramente se llega a
poder capturar la valoración de todos los elementos de ese universo. A lo sumo se llega a una
aproximación a través de selecciones muestrales -a las cuales llamaremos ‘población general’-,
que con un mínimo error de estimación asumible, llegan a ser una representación significativa
de lo que ocurre en ese universo. Por la ley de los grandes números, se asume que la
distribución de un determinado fenómeno, en nuestro caso la salud percibida, se aproxima a una
curva normal; habrá un porcentaje no muy grande de personas que referirán tener una salud
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pésima, una mayor proporción que tendrán una salud normal, adecuada, y de nuevo un pequeño
porcentaje de personas que manifestarán un estado de salud excelente. Atendiendo a las
puntuaciones en el SF-36, un porcentaje pequeño de personas presentaría muy bajas o muy altas
puntuaciones, y la gran mayoría del universo mostraría puntuaciones en torno a un valor
promedio más o menos centrado.
0 50 100Peor estado Mejor estadode Salud de Salud
0 40 50 60 100MD MF
c ab
Disfuncional
MD= 40SD= 9
Funcional
MF= 60SF= 9
ba
0 20 50 80 100MD MF
c
Disfuncional
MD= 20SD= 9
Funcional
MF= 80SF= 9
Putos de Corte
FD
DFFD
FF
DD
DEDEDEMDEMc
DEMbDEMa
+⋅+⋅
=
−=+=
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MD = Media grupo DisfuncionalDED = Desviación Estándar grupo DisfuncionalMF = Media grupo FuncionalDEF = Desviación Estándar grupo Funcional
PoblaciónDisfuncional Población
Funcional
Universo
F1A F1B
F1C
Figura 1.- Estimación del Punto de Corte en el Modelo de Jacobson y Truax (1991)
Si la extracción muestral se obtiene del colectivo de personas sanas, es decir, aquellas que
no presentan ningún trastorno o enfermedad -al menos en lo que respecta al trastorno de
valoración-, hablaríamos de una ‘población funcional’, representada en la Figura 1 por la curva
de línea discontinua (en verde). Si por el contrario, el estudio se realizase exclusivamente con
personas que presentan el trastorno o enfermedad de interés nos hallaríamos con una ‘población
disfuncional’, representada en la Figura 1 por la curva de línea punteada (en rojo). En los
estudios clínicos, como es obvio, se cuenta con muestras de enfermos -‘poblaciones
disfuncionales’- más o menos amplias y, en algunos casos, se cuenta con datos normativos
(Iraurgi, Poo y Markez, 2004). Lo que resulta menos habitual es disponer de poblaciones
funcionales, y en ese caso el recurso es acudir a muestras normativas de población general -
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como se ha comentado previamente obtenidas a través de encuestas de salud o estudios
comunitarios-, las cuales incluyen a personas que pueden presentar el trastorno o enfermedad de
interés a nivel clínico o subclínico.
Jacobson y Truax (1991) plantean que el cambio clínicamente significativo se produce
cuando el enfermo retorna a un funcionamiento normal, es decir, cuando puede ser considerado
como parte de la población funcional. De este modo, teniendo en cuenta los distintos tipos de
poblaciones descritas y las características de su distribución teórica, estos autores propusieron
tres criterios, y sus correspondientes puntos de corte -representados por las letras a, b y c en la
Figura 1-, para determinar lo que hubiera de considerarse nivel funcional:
a) El nivel funcional tras el tratamiento, o puntuación post-test, debe situarse fuera de la
amplitud de la población disfuncional en la dirección de la funcionalidad (área sombreada en
rojo, más a la derecha, del gráfico F1B), entendiéndose por amplitud la distancia de dos
desviaciones estándar (DE) desde la media (M) de la distribución. En el caso que estamos
tomando como ejemplo, la característica o variable valorada es positiva (calidad de vida, a
mayor puntuación mejor estado) y, por tanto, para estimar el punto de corte ‘a’ -a partir del
cual ha de considerarse alcanzado el nivel funcional- ha de sumarse dos desviaciones
estándar a la media (a = MD+2DED). En el caso de que la característica a valorar fuera
negativa, por ejemplo, sintomatología depresiva (a mayor puntuación mayor expresión
sintomática), la funcionalidad vendría expresada por puntuaciones bajas y, por tanto, el
punto de corte se hallaría dos desviaciones estándar por debajo de la media (a = MD–2DED).
b) El nivel funcional tras el tratamiento se sitúa dentro de la amplitud de la población normal
(general) o funcional en la dirección de la disfuncionalidad, es decir, ha de situarse fuera del
área sombreada en verde, más a la izquierda, del gráfico F1B. En nuestro ejemplo, al ser la
calidad de vida una característica positiva, el punto de corte ‘b’ se logra como resultado de
restar dos DE a la media de la población funcional (b = MF–2DEF), de modo que la
puntuación a alcanzar por una persona tras el tratamiento para considerar que se halla en el
nivel funcional ha de ser igual o superior a ‘b’. Contrariamente, si la característica valorada
fuera negativa (depresión) -las áreas funcional y disfuncional de la Figura 1 se hallarían
intercambiadas de posición-, el punto de corte se calcularía mediante la suma (b =
MF+2DEF), y, por tanto, la puntuación del sujeto para ser considerada como funcional
hubiera de ser igual o inferior a ‘b’.
Se ha comentado que la disponibilidad de datos de distribución de poblaciones
funcionales es poco usual y que en su defecto suelen utilizarse datos de población general.
Como también ha sido expuesto, en las poblaciones generales podemos encontrar casos
14
clínicos y/o subclínicos, por lo que el criterio de calcular la amplitud a partir de dos DE
puede llegar a ser muy riguroso. A este respecto, se ha propuesto utilizar el criterio de
calcular dicha amplitud a partir de la suma o la resta de una DE (Ware y Kosisnski, 2005), de
modo que se obtuviera una mayor probabilidad de seleccionar el nivel de funcionalidad de
las personas sin el problema o trastorno de interés, o, al menos, con puntuaciones menos
disfuncionales.
c) El nivel funcional tras el tratamiento, o puntuación post-test, ha de ser más cercano a la
media de la distribución de la población funcional que a la disfuncional. Este criterio de
nivel funcional es el menos arbitrario de los tres y se basa en una probabilidad relativa, que
se calcula a partir de la fórmula 1, bajo el supuesto de que ambas distribuciones siguen una
ley normal.
Punto de Corte ‘c’= DF
FDDF
DEDEDEMDEM
+⋅+⋅
Que en el caso de que las DE de ambas distribuciones
fueran iguales se calcularía: 1)
c= 2
DF MM + 2)
Atendiendo a este criterio, una persona que en su puntuación post-test vaya más allá
que el valor obtenido de ‘c’ en la dirección de la funcionalidad, será más probable que
pertenezca a la población funcional que a la disfuncional (el área a la derecha del punto c en
el gráfico F1B es mayor en la curva de línea discontinua -funcional- que en la curva de línea
punteada -disfuncional-). De este modo, como venimos especificando para los criterios
previos, si el resultado valorado es de tipo positivo (calidad de vida), la persona en su post-
test debe alcanzar puntuaciones iguales o superiores al valor ‘c’ obtenido; en el caso de
variables que valoren características negativas (depresión), la persona debe puntuar por
debajo del valor obtenido en el punto de corte ‘c’.
Como puede apreciarse, esta propuesta requiere de datos normativos de la población
funcional y disfuncional, las cuales pueden solaparse en mayor (gráfico F1B) o menor medida
(gráfico F1C), pudiéndose llegar a producir distintos puntos de corte para cada uno de los tres
criterios. Entonces, ¿cuál utilizar?. Jacobson y Truax (1991) hacen las siguientes
recomendaciones:
1.- Cuando se dispone de datos normativos de ambos tipos de población, funcional y
disfuncional, los criterios ‘b’ y ‘c’ son preferibles al ‘a’, ya que permiten localizar a la
15
persona evaluada dentro de la población funcional, lo cual corresponde con los objetivos
terapéuticos a alcanzar: “el cambio clínicamente significativo se produce cuando el
enfermo retorna a un funcionamiento normal” (Jacobson y Truax, 1991; pp.13), es decir,
cuando puede ser considerado como parte de la población funcional.
2.- El criterio `a` es aplicable cuando se carece de normas de población general o funcional.
Por lo general, en las evaluaciones clínicas realizadas respecto a los resultados de una
determinada intervención contamos con una acumulación de casos sometidos a la misma.
Este grupo de casos, evaluados en el pre-test, constituyen una muestra que si resulta lo
suficientemente amplia permite obtener datos de su distribución respecto a los cuales se
podrá localizar el resultado de un sujeto en el post-test, adoptando el criterio de nivel
funcional si su puntuación se desplaza dos desviaciones estándar respecto de la media del
pre-test. No obstante, este criterio resulta muy estricto cuando las poblaciones se solapan y,
además, puede ofrecer puntuaciones de corte fuera de rango cuando la desviación estándar
resulta ser mayor que la puntuación media.
3.- Por su parte, el criterio ‘b’ resultaría el de elección cuando no hay solapamiento con la
población disfuncional (gráfico 1FC de la Figura 1), como podría ocurrir con problemas de
salud muy raros o muy graves. En el caso de solapamiento entre las distribuciones de la
población funcional y disfuncional, resultaría ser el criterio más tolerante, pero en el caso
de distribuciones no solapadas puede llegar a ser demasiado estricto, de ahí que algunos
autores hayan sugerido que el punto de corte se situé a una desviación estándar de la media
en lugar de a dos.
4.- Por último, el criterio ‘c’ sería el de elección cuando las distribuciones de la población
funcional y disfuncional se solapan, situación que ocurre en la mayoría de fenómenos
sociales y problemas de salud. En el caso de la valoración de la calidad de vida, las
personas pertenecientes a la población funcional que puntúan más bajo (hacia la
disfuncionalidad) presentan puntuaciones similares a las personas de la población
disfuncional que puntúan más alto. Esto es debido a que la población funcional en
ocasiones resulta ser una extracción de la población general, y las personas que puntúan de
forma coincidente con las de la población disfuncional probablemente presenten niveles
subclínicos del problema de interés.
Índice de Cambio Fiable (ICFTJ)
La respuesta a un instrumento de valoración, como puede ser una escala de auto-informe
como el SF-36, por ejemplo, está afectada de un cierto grado de imprecisión: la contestación a la
escala puede variar por diversas circunstancias. Una puntuación en una escala rara vez es tan
16
precisa que podamos estar seguros que una persona responda exactamente del mismo modo en
dos momentos diferentes, o que la puntuación un punto más alto o más bajo sea sin duda un
verdadero cambio en el estado de esa persona. De igual modo, la utilización de un
esfigmomanómetro mal calibrado y/o utilizado por diferentes personas con diferente nivel de
entrenamiento estaría produciendo una medición sesgada que no reflejaría el verdadero valor de
la presión arterial. Al grado de error que comete cualquier instrumento se le denomina Error
Estándar de Medida (EEM), y depende de la fiabilidad de la prueba (Anastasi y Urbina, 1997).
Así, cuando una persona tiene un cambio en la puntuación en una escala, como la puntuación en
la dimensión de Salud General del SF-36, tenemos que evaluar en términos de la probabilidad
que ese cambio sea un cambio real, y no una cambio debido a la inestabilidad intrínseca de la
escala. Es por ello que resulta importante elegir instrumentos que hayan mostrado su fortaleza y
precisión psicométrica. El uso de instrumentos con poca precisión llevaría a un mayor error de
medida, de modo que a la variabilidad debida a los propios sujetos habría que añadir la
cometida por el instrumento, es decir, la magnitud del cambio pudiera ser debido a un error de
medición, y en ese caso los estimadores del tamaño del efecto estarían aportando una
información sesgada.
Jacobson y Truax (1991) proponen, como segunda condición para la consideración de
cambio clínicamente significativo, la utilización de un índice que contemple la precisión de la
medida; el aludido Índice de Cambio Fiable (ICFJT). Este índice fue propuesto inicialmente por
Jacobson, Follette y Revenstorf (1984) y revisado posteriormente por Christensen y Mendoza
(1986) y Jacobson y Revenstorf (1988). El algoritmo de cálculo se expresa del modo siguiente:
( )2
PrPr
12 xxNorma
ePostePostJT
rDE
XXEED
XXICF−
−=
−=
3)
Donde ( ) 22 2 EEMEEMEED == 4)
y xxNorma rDEEEM −= 1 5)
Siendo XPost la puntuación Post-tratamiento, XPre la puntuación Pre-
tratamiento, EED el Error Estándar de las Diferencias entre las dos medidas,
DEnorma la Desviación Estándar de la muestra normativa y EEM el Error
Estándar de Medida del instrumento
17
Veamos como es el desarrollo del cómputo a partir de un ejemplo aplicando el SF-36 y
valorando el caso particular de una persona que en su pre-test obtuvo una puntuación de 43,9 en
la escala de Salud General (GH) del SF-36, y de 67,6 en el post-test, lo que supone una mejora
de 23,7 puntos. El primer paso consiste en calcular el Error Estándar de Medida, para lo cual es
necesario contar con el coeficiente de fiabilidad de la escala (α= 0,83) y su desviación estándar
(DE= 26,6), habiéndose tomado para este ejemplo los valores correspondientes a la población
disfuncional. Por lo demás, el procedimiento sólo requiere hacer los cómputos a partir de las
fórmulas 16 a 18, obteniéndose que EEM= 10,9; EED= 15,4 y ICFJT= 1,539. Si el ICFJT, en
valor absoluto, es igual o superior a 1,96 (valor de las puntuaciones Z que equivale a dos
desviaciones estándar), entonces podremos asegurar que el cambio en la puntuación en GH
lograda por ese sujeto resulta fiable. Nótese que los valores pre y post-test asignados al sujeto
del ejemplo corresponden con la media de la población disfuncional y la de la población
funcional, respectivamente. La diferencia de medias entre ambos grupos había resultado
estadísticamente significativa (t= 23,9; p<0,001), pero la misma diferencia para el caso de
nuestro ejemplo no alcanza el valor de fiabilidad. Es decir, nuestro caso alcanza un cambio de
23,7 puntos, logra incluso superar la puntuación que le ubica dentro del criterio de
funcionalidad (c= 57,4), pero el cambio que ha registrado no resulta con la fiabilidad exigida.
Otro modo de expresar el ICFJT es estimar la puntuación mínima a lograr para que el
cambio sea real, fiable. Con una confianza del 95%, se precisaría alcanzar una diferencia de
30,18 puntos entre el pre-test y el post-test (Z0,025 x EED = 1,96 x 15,4 = 30,18).
Clasificación de los resultados de cambio
Para Jacobson y Truax la combinación de estas dos condiciones son las que definen la
existencia de un cambio clínicamente significativo: cuando la magnitud del cambio puede ser
considerada estadísticamente fiable y, simultáneamente, alcanza un criterio que localiza la
puntuación obtenida en un nivel de funcionalidad. Sin embargo, como señalan algunos autores
(Kazdin, 1999) también se puede hablar de significación clínica cuando se alcanza un cambio
suficientemente relevante, aunque no alcance el criterio de funcionalidad. Este es el caso de
algunas enfermedades graves o crónicas como la esquizofrenia, ciertos traumatismos o algunas
personas con adicción a drogas con múltiples patologías orgánicas que se han acogido a un plan
de mantenimiento paliativo con agonistas opiáceos hasta que se acaben sus vidas. Conservar e
incluso incrementar ciertos niveles de funcionalidad, aunque no sean plenos, y mejorar su
calidad de vida son algunos de los objetivos de las políticas de reducción de riesgos y daños
para este tipo de colectivos (Iraurgi, 2009a).
18
Figura 2.- Modelo de Kupler (1991) sobre las fases del tratamiento
(Tomado de Echeburua y Corral, 2001)
Pues bien, del cumplimiento o no de los dos criterios planteados pueden diferenciarse
varias posibilidades de clasificación del resultado, las cuales pueden asociarse a los tipos de
respuesta al proceso terapéutico (Figura 2) propuestos por Kupler (1991):
a) Diremos que una persona se ha ‘Recuperado’ cuando el cambio evidenciado sea
significativamente fiable (ICFJT ≥ 1,96) y su puntuación final se sitúe dentro de la
distribución normal o funcional. En el modelo de Kupler aparecen dos concepto
equivalentes al de recuperación: el de ‘Remisión’, que haría alusión a una reducción
significativa de los signos y síntomas de la enfermedad con retorno al nivel funcional, y el
de ‘Recuperación’, que supondría una remisión mantenida durante un periodo de 6-12
meses.
b) Se clasificará como ‘Mejorado’ cuando se evidencie una mejora significativa a partir del
ICF-JT, aunque no se llegue a alcanzar el nivel funcional. El equivalente en la propuesta de
Kupler sería el concepto de ‘Respuesta’, reducción de los signos y síntomas en al menos el
50% de los presentados al inicio del tratamiento (Kupler, 1991). Este sería, por ejemplo, el
caso de una reducción importante de la sintomatología depresiva en una persona que pasa de
un episodio de melancolía con necesidad de ingreso hospitalario a un estado distímico con
tratamiento ambulatorio.
19
c) Se valorará como ‘No cambio’ cuando no se produzca un cambio significativo en el ICFJT,
independientemente de la posición que ocupe la puntuación del post-test en la distribución
poblacional funcional o disfuncional.
d) Se catalogará como ‘Deteriorado’ aquellos casos en los que el cambio sea significativo
según el ICFJT y se produzca en el sentido contrario al esperado tras la intervención, de
modo que sus puntuaciones tornen hacia valores de mayor disfuncionalidad.
e) Cabría una quinta posibilidad, aunque constituiría un subtipo de la clasificación de
deterioro, y haría referencia a un cambio desde una situación funcional, una vez obtenida
tras el tratamiento, a una posición de disfuncionalidad, en cuyo caso estaríamos ante una
‘Recaída’ (aparición de sintomatología durante la fase de remisión o recuperación) y/o de
una ‘Recurrencia’ (reaparición del problema de salud después de la recuperación).
Tabla 1.- Toma de decisiones en la valoración del cambio clínico a partir de las puntuaciones obtenidas en
dimensión de Salud General (GH) del SF-36 (datos ficticios). Combinación de los métodos basados en el
Sentido del Cambio (SC), la Puntuación de Corte (PC) y el Índice de Cambio Fiable (ICFJT)
caso
Puntuación HG del SF-36
Puntuación de Cambio
Sentido Cambio
Punto de Corte PC ‘c’
ICFJT Decisión en función del
Pre Post (Post – Pre) (SC) (PC ≥ 57,4) ≥ 1,96 Sig. ICF ICFJT + PC 1 55,2 25,0 -30,2 Empeora Disfuncional 1,96 Cambio
Fiable Deterioro dentro de la severidad
2 64,2 28,2 -36,0 Empeora Disfuncional 2,33 Cambio Fiable Recaída hacia la disfuncionalidad
3 89,9 57,6 -32,3 Empeora Funcional 2,09 Cambio Fiable Empeora dentro de la funcionalidad
4 43,5 39,8 -3,7 Empeora Disfuncional 0,24 No Cambio Sin cambio dentro de la disfuncionalidad 5 60,2 50,1 -10,1 Empeora Disfuncional 0,65 No Cambio Sin cambio, hacia la disfuncionalidad 6 67,5 63,2 -4,3 Empeora Funcional 0,28 No Cambio Sin cambio dentro de la funcionalidad 7 39,2 39,2 0 Estable Disfuncional 0,00 No Cambio Sin cambio dentro de la disfuncionalidad 8 57,3 57,3 0 Estable Disfuncional 0,00 No Cambio Sin cambio dentro de la disfuncionalidad 9 67,2 67,2 0 Estable Funcional 0,00 No Cambio Sin cambio dentro de la funcionalidad 10 26,1 59,1 +33,0 Mejora Funcional 2,14 Cambio
Fiable Recuperado
11 14,3 44,9 +30,6 Mejora Disfuncional 1,98 Cambio Fiable Mejora dentro de la disfuncionalidad
12 57,4 87,6 +30,2 Mejora Funcional 1,96 Cambio Fiable Mejora dentro de la funcionalidad
13 34,5 48,1 +13,6 Mejora Disfuncional 0,88 No Cambio Sin cambio dentro de la disfuncionalidad 14 50,2 58,9 +8,7 Mejora Funcional 0,56 No Cambio Sin cambio hacia la funcionalidad 15 60,1 73,1 +13,0 Mejora Funcional 0,84 No Cambio Sin cambio dentro de la funcionalidad
En la Tabla 1 se presentan de modo prototípico una serie de circunstancias que
especificarían situaciones posibles de cambio atendiendo a los criterios propuestos por Jacobson
20
y Truax (1991). En la segunda y tercera columnas se presentan las puntuaciones de partida (pre)
y finales (post), y en la cuarta columna la diferencia entre ambas (post – pre). Las puntuaciones
positivas indican que la puntuación final es mayor que la inicial y, por tanto, ha habido una
progresión de la funcionalidad, indicativo de una mejoría clínica; el valor cero revela que ambas
puntuaciones son la misma y, por tanto, no ha habido cambio alguno siendo indicativo de
estabilidad; por último, puntuaciones negativas son reflejo de una menor puntuación final
respecto a la inicial y, por tanto, expresión de un empeoramiento de la situación clínica. La
simple sustracción de las puntuaciones nos orienta en la decisión del sentido del cambio.
En la sexta columna se presenta el punto de corte, ya calculado previamente, para delimitar el
nivel funcional a partir del cual se considerará el logro alcanzado como clínicamente relevante.
El valor ‘c’ se sitúa en 57,4 puntos en la escala HG del SF-36. Puntuaciones iguales o superiores
a este valor clasificará el estado del individuo como funcional, puntuaciones inferiores como
disfuncional. En la sétima columna aparecen los valores del ICFJT y en la octava columna su
interpretación: valores superiores a 1,96 serán consideradas como estadísticamente
significativos. Por último, la novena columna ofrece la clasificación de cada caso en función de
la combinación de los criterios de Jacobson y Truax (1991). Se plantean hasta un total de 15
situaciones, nueve de las cuales representan un resultado de ‘No cambio’, si bien se especifican
diferentes contextos en los que se evidencia ofreciendo una mayor riqueza descriptiva. También
se recogen las posibles situaciones de cambio fiable, entre las que se produce un cambio
clínicamente significativo (una respuesta de ‘Recuperación’ -caso10), o bien de cambio sin
alcanzar la funcionalidad (dos situaciones de ‘Mejoría’ (casos 11 y12) y tres de ‘Deterioro’
(casos 1 a 3).
Resulta apreciable que este tipo de metodología permite una clasificación más específica
y ajustada a los logros individualizados obtenidos por las personas que han recibido tratamiento
por un problema de salud, más allá de la respuesta promedio que ofrecería un grupo tratado con
dicha terapéutica. Esta característica presenta especial interés para el clínico, que tiene que
tomar decisiones cotidianas en relación a la respuesta al tratamiento de sus pacientes, y si bien
la estadística no es una de las herramientas habituales de este colectivo, los cálculos para
clasificar a una persona en su respuesta al tratamiento no son complicados una vez establecida
la medida de resultado y los estándares poblacionales. En el caso de nuestro ejemplo, bastaría
con que el clínico restase la puntuaciones obtenidas en la escala HG del SF-36 antes y después
de la intervención y lo dividiese por el valor del error estándar de las diferencias (EED= 15,4);
si el resultado fuera mayor de 1,96 y la puntuación post-test superase el valor de 57,4, entonces
se encontraría ante un cambio fiable clínicamente significativo.
21
No obstante, el ICFJT presenta algunas limitaciones. Por una parte, es un estimador
basado en el error estándar de medida y, por lo tanto, depende de forma directa de la fiabilidad y
dispersión de la distribución, de modo que una baja fiabilidad o una alta variabilidad convierten
el índice en muy estricto. Asimismo, el índice puede verse afectado en la designación de un
cambio fiable cuando las puntuaciones del pre-test son moderadamente funcionales o próximas
al límite de la funcionalidad, pues aun cuando puede producirse un cambio quizá no sea de la
magnitud que permita considerarlo como fiable al alcanzar el efecto techo o suelo según la
característica del fenómeno valorado. Algunos autores (Maassen, 2004) han criticado el método
utilizado por el ICFJT para la estimación del error estándar de las diferencias, y otros han
advertido la posible influencia del sesgo de regresión a la media en el resultado del índice (Hsu,
1989, 1995, 1999; Speer, 1992; Speer y Greenbaum, 1995).
Métodos alternativos y desarrollos a partir del ICFJT
El interés por la evaluación de los resultados terapéuticos y las limitaciones atribuidas al
ICFJT, han suscitado un especial interés por la evaluación del cambio clínicamente significativo
y motivado una prolífica búsqueda del método más apropiado para su estimación. A este
respecto, han surgido varias propuestas alternativas de ICF de las que expondremos una de las
mas representarivas: la realiada por Speer (1992).
Speer, además de advertir que el ICFJT podría verse afectado por la regresión a la media,
en su primera propuesta de modificación del ICF sugirió la posibilidad de calcular el intervalo
de confianza del 95% (IC-95) del índice y la valoración de la puntuación post-test en relación a
dicho intervalo. Su método, y el índice correspondiente (ICFEN) se conoce como Edwards-
Nunnally, debido a que Speer basa su propuesta en los trabajos de estos dos metodólogos.
Speer (1992) desarrolla su propio método para hacer frente al efecto de la regresión de la
media y, como decimos, le incorpora la estimación de un IC-95%, planteando el siguiente
algoritmo de cálculo:
( )[ ] xxpreprepreprexxEN rDEXXXrICF −⋅⋅±+−⋅= 12 6)
Siendo rxx el cociente de fiabilidad del instrumento de medida, XPre la
puntuación Pre-tratamiento, pobX la media del pre-test y DEpre la desviación
estándar del pre-test.
El cálculo ofrece un intervalo de confianza del 95% que indica que en dicho intervalo se
halla la posible variación de las puntuaciones del pre-test debidas a la variabilidad causada por
22
el instrumento de medida. La puntuación post-test alcanzada se pone en relación con los valores
de este intervalo para tomar la decisión: si la puntuación post tratamiento se halla dentro del
intervalo ha de concluirse que no se ha logrado un cambio significativo ya que dicha puntuación
está en el rango de posibles puntuaciones que se hallaban en el pre-test; si por el contrario, la
puntuación post-test se halla fuera de los márgenes del IC-95%, entonces el cambio alcanzado
será estadísticamente fiable.
Como vemos, el método alternativo al originariamente planteado por Jacobson y Truax
tienden a ser más restrictivo y conservador, de modo que puntuaciones de cambio que pudieran
ser consideradas de forma intuitiva como relevantes, resultan ser poco concluyentes. En
cualquier caso, todos estos métodos constituyen una importante herramienta de clasificación y
decisión respecto a la valoración del alcance de los efectos de los tratamientos, y precisan de
mayor utilización en los ámbitos clínicos y de mayor desarrollo por parte de investigadores y
estadísticos.
Figura 3.- Programa para el cálculo de puntuaciones fiables de cambio en casos individuales
23
Desarrollos para la Evaluación de casos individuales
A partir de todo este modelo de evaluacíón del cambio estadístico y clínico relevante, se
ha desarrollado una aplicación en hoja de cálculo excel para la valoración de casos individuales
(Figura 3), habiéndose iniciado el desarrollo de un algoritmo para ser aplicado en el programa
estadístico para las ciencias sociales (SPSS) una macro que permita la valoración de varios
casos individuales o grupos de forma simultánea.
24
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