Metodología de investigación Estadística Aplicada

Metodología de investigación
Estadística Aplicada e
instrumentos en Neuropsicología
Metodología de investigación
Estadística Aplicada e
instrumentos en Neuropsicología
Guía practica para investigación
Carlos Daniel Mias
Prologo Prof. Silvia Tornimbeni
Título: Metodología de investigación Estadística Aplicada e instrumentos en Neuropsicología
Guía practica para investigación
Autor: Carlos Daniel Mias
Mias, Carlos Daniel
Metodología de investigación, estadística aplicada e instrumentos en
neuropsicología : guía práctica para investigación / Carlos Daniel Mias ; prólogo de
Silvia Tornimbeni. - 1a ed. - Córdoba : Encuentro Grupo Editor, 2018.
Libro digital, PDF
Archivo Digital: online
ISBN 978-987-4078-98-8
1. Evaluación Neuropsicológica. 2. Neuropsicología. 3. Metodología de la
Investigación. I. Tornimbeni, Silvia, prolog. II. Título.
CDD 001.42
© De todas las ediciones, Carlos Daniel Mias฀
© 2018 Encuentro Grupo Editor
1° Edición.
฀Archivo฀Digital:฀online฀฀
฀ISBN฀978-987-4078-98-8฀
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DEDICATORIAS
A Raquel Krawchik
Mi reconocimiento siempre
A mis hijos Manuel y Gabriel
Siempre conmigo
A Karina
Mi elección
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AGRADECIMIENTOS
Mis mayores agradecimientos a los colegas del lugar de trabajo donde se
desarrolló y aplica la presente obra: El Equipo del Servicio de Neuropsicología
de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Córdoba, que
hace posible brindar un servicio la comunidad, de carácter público e inclusivo
de verdad; y que permite realizar diversas investigaciones como instancias de
formación de grado y postgrado. Especial agradecimiento a su Coordinadora
General, la Prof. Marisa Bastida, un gran complemento humano y profesional,
con la fidelidad que la caracteriza; a los profesores intervinientes Dra. Leticia
Luque, Lic. Pablo Murillo y Lic. Maria Laura del Boca siempre presentes; al
igual que al Dr. Luciano Ponce y Lic. Marcela Salvetti por su apoyo constante,
estímulo y apertura a la creatividad, con gran interés por las actividades de
extensión e investigación que desarrollamos. A los pasantes supervisados y de
investigación, que desde el año 2004 a la actualidad vienen acompañando los
proyectos de trabajo, por sus aportes a través de los seminarios, ateneos clínicos
y discusión de artículos, como en las tareas de evaluación y procesamiento de
datos; sin olvidar las profundas charlas, viajes y eventos sociales compartidos.
Con ellos hemos puesto a prueba y consideración gran parte de los contenidos
de la presente obra. A las autoridades de la Facultad de Psicología, que desde
un comienzo apoyaron este emprendimiento, con los recursos necesarios y el
entendimiento de que se puede jerarquizar la actividad de extensión, tanto
como su vinculación con la investigación. Mi eterno agradecimiento a Raquel
Krawchik, amiga, formadora y adelantada para su época, siempre presente
en todos mis escritos; como a María Elena Isaia, a quien todavía extraño en
las aulas de la facultad, y por su enorme aporte como docente y de gestión
académica. A los docentes colaboradores del Hospital Nacional de Clínicas,
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Mias C. D.
Dr. Mario Sassi y Dra. Paola Quevedo, por sus aportes con seminarios de
psiquiatría y neurología, como en confiar en nuestros informes y valoraciones
neurocognitivas. Por último, siempre tendré un agradecimiento a Juan
Sebastian, Wolfang, Ludwing, Gustav y Floyd por lo que me dejan a menudo
y su compañía de toda la vida, naturalmente presentes en muchas de las largas
horas de inspiración y dedicación al trabajo.
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Reflexiones sobre Ciencia que me guían
“La ciencia no es cara, cara es la ignorancia”
Bernardo A. Houssay
Argentino. Premio Nobel de Medicina, 1947
“No, la ciencia no es una ilusión,
pero sería una ilusión creer que prodríamos encontrar
en otra parte, aquello que ella no nos puede dar”
Sigmund Freud
El porvenir de una ilusión, 1927
“Si se mira el tiempo suficiente,
si se mide un número suficiente de atributos,
y si se es muy selectivo, a la larga
es posible encontrar evidencia estadística
que corrobore cualquier afirmación”
Stephen Jay Gould, 1980
Biólogo, Historiador de la Ciencia
“Para movernos en el mundo (el territorio) y conocerlo,
necesitamos disponer de modelos o teorías (los mapas)
que organicen el mundo... aunque por definición
todos los mapas difieren de los territorios que representan”
Charles S. Claxton, 1984
Académico Cognitivista
“Las reglas básicas de la ciencia:
1. Cuestionar siempre la autoridad científica
2. Tomar las ideas propias como hipótesis
3. Seguir el camino de la evidencia”.
Carl Sagan, 1995
Cosmólogo
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Contenido
PRÓLOGO .................................................................................................17
INTRODUCCIÓN ....................................................................................19
Capitulo I
Formato para proyectos de investigación .....................................................25
A) Sobre componentes de un proyecto ........................................... 25
B) La evaluación de un proyecto o artículo de investigación .......... 37
C) Guía referencial para la presentación final de tesis...................... 39
El Cuerpo de la Tesis ..................................................................... 40
Capitulo II
Consideraciones útiles de metodología de investigación..............................45
Tipos de investigación .................................................................... 45
Tipo de Estudios ............................................................................ 46
Tipos de Variables .......................................................................... 47
Técnicas recolección datos .............................................................. 48
Diseños de Investigación ................................................................ 50
Diseños de investigación ex post facto ............................................ 52
Población y muestras ...................................................................... 53
El control y la validez interna ......................................................... 55
Alcance y limitaciones de los estudios ............................................. 57
13
Los instrumentos en la evaluación neuropsicológica ....................... 58
El análisis estadístico ...................................................................... 59
La ficha técnica del estudio ............................................................. 60
Capitulo III
Consideraciones de estadística aplicada ......................................................65
1. La Estadística descriptiva ........................................................... 65
2. La Estadística inferencial ............................................................ 68
La distribución normal .................................................................. 69
Formulación de hipótesis ............................................................... 71
Capitulo IV
Pruebas estadísticas Aplicaciones en estudios de Neuropsicología ...............73
1) La Distribución normal.............................................................. 73
2) La prueba Chi Cuadrado............................................................ 76
3) Medidas de correlación .............................................................. 77
4) La prueba t de student ............................................................... 80
5) El Test ANOVA ................................................................................... 84
6) Regresión Múltiple lineal .......................................................... 90
7) Regresión Logística Binaria (Odds Ratio) ................................... 95
8) Modelos lineales uni (Ancova) y multivariados (Manova) ......... 101
9) Sensibilidad y especificidad ..................................................... 110
10) Análisis de correspondencia de variables ................................. 116
Ejemplos de análisis de correspondencia simple (ACS) ................. 117
Ejemplos de análisis de correspondencia múltiple (ACM) ............ 121
11) Análisis de Clasificación de datos en Conglomerados ............ 124
12) Análisis Factorial Exploratorio para reducción de datos .......... 132
13) Análisis de confiabilidad......................................................... 140
Síntesis referencial de estadística aplicada ..................................... 143
Análisis multivariado (Variables múltiples) ................................... 144
Referencia para dos o más variables Independientes ...................... 145
Capitulo V
Consideraciones para el análisis y construcción de instrumentos ..............147
Calculo de la confiabilidad ........................................................... 149
Cálculo de la validez ..................................................................... 149
Construir escalas o inventarios en Neuropsicología....................... 150
Algunas recomendaciones ............................................................. 152
Elegir las escalas para medir .......................................................... 154
Los cuestionarios .......................................................................... 154
Escalas de cotejo ad-hoc ............................................................... 155
Capitulo VI
Protocolos e instrumentos en Neuropsicologia ..........................................157
A) Protocolo inicial de evaluación neuropsicológica...................... 158
B) Paradigmas de evaluación neuropsicológica ............................. 160
C) Instrumentos de evaluación ..................................................... 165
D) Medidas de tendencia central de instrumentos (Baremos) ....... 181
Capitulo VII
Informes modelo de un Servicio de Neuropsicología para adultos mayores ....185
Capitulo VIII
Ejemplos de redacción y formato de abstracts para congresos ...................213
ANEXOS ...................................................................................................231
BIBLIOGRAFÍA........................................................................................251
15
PRÓLOGO
Este libro es una guía que permite por un lado conocer conceptos
y procedimientos útiles de metodología, psicometría y estadística, su
aplicación a problemas concretos en neuropsicología, y por otro, muestra los
desarrollos más actuales, tales como los avances en paradigmas de evaluación
neuropsicológica.
El autor pone de manifiesto, tanto los conocimientos científicos como su
experiencia en los procesos de investigación, docencia y práctica profesional.
Lo que va desarrollando revela su capacidad para poner en palabras y
describir la realidad y las vicisitudes del quehacer del docente investigador
en Instituciones donde predomina lo formal, pero también la naturaleza, en
parte arbitraria, propia de todos los evaluadores. En quiénes se conjuga lo
objetivo con las emociones. Esto es, la ciencia no es ni puede ser neutra,
particularmente en nuestra disciplina, la psicología.
Es de destacar los comentarios, recomendaciones y advertencias,
que realiza en diferentes capítulos, acerca de aspectos presentes, pero “no
formales” que ocurren en instancias de presentación y evaluación de trabajos,
que seguramente resultarán muy útiles, particularmente, para aquéllos que se
inician en la investigación.
Una de las características salientes de este libro es que cada tema se
trabaja desde lo teórico conceptual, pero también en su aplicación práctica con
ejemplos de investigaciones. La mayoría de las investigaciones presentes son
locales, sobre tópicos trabajados por el autor, otros profesionales y estudiantes
de grado y postgrado que colaboran en el Servicio de Neuropsicología de la
Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Córdoba, y de otros
Servicios de Hospitales de la Comunidad.
El capítulo primero constituye una muy buena síntesis de los pasos a seguir
en la elaboración de un proyecto, que es a la vez integral y completa. Expresa
17
Mias C. D.
con suma claridad y fácil comprensión lo más relevante. Se especifican además
datos concretos de referencia tanto para búsqueda como para ampliar los ítems
considerados. En los capítulos siguientes se abordan conceptos y procedimientos
de metodología y estadística descriptiva e inferencial, que si bien son desarrollados
en otros textos, en el presente, por su carácter aplicado, permite una lectura ágil
e integral de conceptos técnicos complejos, con la particularidad de su análisis
mediante el Programa SPSS.
Los capítulos V y VI tratan sobre los procedimientos para construcción
de Instrumentos en general y específicos para la Evaluación Neuropsicológica,
utilizando los conceptos técnicos necesarios, y contemplando en forma
permanente su aplicación a pruebas utilizadas en la actualidad y en nuestro
medio. Asimismo, en el capítulo VI presenta los paradigmas de evaluación
neuropsicológica con novedades de interés para el diagnóstico y tratamiento,
sus posibles aportes y limitaciones, tal como el paradigma de Validez Ecológica.
Un especial aporte del libro lo constituyen los últimos capítulos que
muestran temas de mucha significación en la formación de investigadores
y de profesionales, tales como la redacción de informes y la elaboración de
abstracts para congresos y publicaciones.
Me satisface haber sido convocada para realizar el prólogo de este libro,
ya que, durante mis 45 años en la Universidad como docente investigador,
me he dedicado a la enseñanza de la Estadística, Psicometría y Metodología,
conociendo las dificultades que en general presenta a los estudiantes de grado
y postgrado el abordaje de estas temáticas. Por ello considero que este texto,
en general será de mucho valor para los lectores, dado que la forma en que está
escrito facilita el acceso y la comprensión de estos contenidos.
Lic. y Prof. Silvia Tornimbeni
Facultad de Psicología
Universidad Nacional de Córdoba
18
INTRODUCCIÓN
La presente obra ha sido concebida con el formato de una guía
referencial para realizar investigaciones en Neuropsicología, y está destinada a
los alumnos de grado y postgrado, pasantes e investigadores en general. Sus
comienzos fueron esbozados en trabajos de formación del equipo del Servicio
de Neuropsicología de la UNC, donde desde el año 2004 hasta la fecha,
tenemos una línea de trabajo e investigación sobre los deterioros cognitivos
leves y moderados, en personas adultas y mayores. En consecuencia, esta
obra ha sido desarrollada en función de frecuentes inquietudes, necesidades e
interrogantes recibidos en los últimos años, en los que hemos trabajado con
ellos. Es también una resultante de los seminarios, ateneos y comunicaciones
científicas que tiene previsto anualmente el Servicio de Neuropsicologia.
No obstante, debo decir, que esta obra es el producto de más de 15
años de trabajo, ya que los primeros escritos comenzaron a tomar cuerpo
cuando iniciaba mis estudios de doctorado. Por entonces, por cada estudio
que hacia quedaba un archivo en la computadora, y así fue como aprendí
a convivir con lo aprendido, y a construir mayores experiencias. Durante el
proceso formador, me fui haciendo conciente de que doctorarse, al menos en
aquellas épocas, implicaba mucho más que hacer un trabajo de investigación
de envergadura. El resultado final fue formarse cultural y actitudinalmente
para el trabajo y la comprensión de la ciencia en su contexto social; modelando
el pensamiento en función de los métodos científicos, y ajustando la conducta
y los hábitos en función de un emprendimiento. Así fue como, entre otras
cuestiones, debí realizar diversas investigaciones que implicaron distintos
métodos, instrumentos y análisis estadísticos. Recuerdo que hicimos estudios
bibliométricos, de baremización y determinación de puntos de corte de pruebas
neuropsicológicas, de adaptación de escalas, de generación de inventarios, de
prevalencia de deterioro cognitivo en la ciudad de Córdoba, de exploración
19
Mias C. D.
de factores protectores y de riesgo, como descriptivos de la normalidad, y
comparativos con distintas formas de deterioro en personas adultas. Algunos
de estos trabajos fueron publicados, otros solo presentados en congresos, y
otros trabajos solo fueron parte del gran motor para el aprendizaje.
También debí aprender mucho respecto de los formatos cambiantes y
a veces arbitrarios para presentar proyectos, practicar la redacción científica,
referenciar bibliografía según distintas normas, cumplir con normas éticas,
encontrar canales de apoyo o subsidios; entre otras cuestiones. Eran épocas
donde los reglamentos para cualquier emprendimiento estaban haciéndose o
actualizándose, y por lo tanto muy cambiantes. En el presente parece haber
más calma en estos procesos, y los focos de inestabilidad parecen haberse
desplazado hacia niveles de productividad cuantitativos, con análisis complejos
que pareciera solo el experto metodólogo puede entender para mantener su
rol de imprescindible. Siempre recuerdo algunas anécdotas en tal sentido,
como cuando un experto presente en un tribunal de tesis de grado, le exigía
al incipiente profesional, conocer un procedimiento estadístico que él mismo
había aprendido en un curso del mes anterior (se trataba del último grito de la
moda en la estadística); o cuando un evaluador de proyecto doctoral, le exigía
al tesista que implementara un diseño de Solomon (diseño experimental, que
requiere al menos de 4 grupos), ante la propuesta de desarrollar un programa
terapéutico de reorganización cortical del movimiento en la enfermedad
de Parkinson (y sin conciencia sobre su ignorancia de modelos clínicos de
investigación!). Una actitud muy útil para preservar espacios de poder, pero
de entorpecimiento de los procesos formadores. Hoy por suerte, y democracia
mediante, todo es más accesible, desde el acceso a internet y bases de datos
científicas, hasta el contacto con la metodología y grupos de investigación
solidarios en el mundo entero.
Una etapa de relevancia en el proceso formador implica la práctica. En este
punto, observo que los alumnos activan actitudes latentes, como su curiosidad,
deseos de estudio, de análisis estadístico, de juicio crítico, de experimentar o
tomar datos, de escribir y tener presencia en los medios de comunicación
científica, hasta de sana competitividad y solidaridad. Ofreciendo lugares de
practica y capacitación, es como logramos la motivación en la mayoría de los
estudiantes y graduados. Pero también leyendo y estudiando. Así es como,
en el Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología generamos
cada vez más seminarios en función de los intereses de los miembros del
20
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
equipo, como espacios semanales de lectura y análisis crítico de artículos de
investigación. En instancias como estas, es donde el alumno se sorprende de
las debilidades metodológicas y estadísticas de artículos científicos, muchos de
ellos publicados en inglés y en importantes Journals, o por destacados autores.
“No todo lo que reluce es oro, ni todo lo opaco es lata”, suele ser la moraleja
resultante. Después de todo, leyendo investigaciones se aprende a investigar;
quizás como parte de un aprendizaje de tipo vicario. Pero también se aprende
a separar la espuma del contenido relevante.
Este texto ha sido titulado de modo extenso, pero la idea es que refleje
fielmente lo que el lector puede encontrar en sus páginas. En tal sentido,
comienza detallando distintos tipos de estudios posibles, como el formato
que suele requerirse tanto en los proyectos de investigación, como en tesis
de grado y postgrado. Si bien se trata de contenidos multipresentes en la
literatura, me he mantenido fiel a mi estilo, de decir lo que no se dice, o se
hace de modo muy teórico. Esto deriva de mi experiencia de haber leído
varios libros de metodología de investigación, pero ninguno fue tan valioso
como los diálogos con mi directora de tesis la Dra. Ruth Fernandez y algunos
profesores, cuyas indicaciones no estaban escritas, pero eran fundamentales
para el trabajo. Entonces, por qué no escribir justamente eso?.
La presente obra ha sido elaborada con el criterio de hacer presente una
serie de consideraciones y recomendaciones, que de algún modo reproducen
contenidos extraídos de esos diálogos formadores. Indicaciones que
permitieron entender el lenguaje sobrio de la ciencia, los métodos de validación
del conocimiento, que no es necesario complicarse ni comprender todo, sino
lo que se necesita, que deben atenderse a ciertos detalles y formalismos; como
también entender la arbitrariedad o discrecionalidad presente en los procesos
y tribunales de evaluación. Por ello, resulta importante aprender a blindar un
proyecto o tesis, a fin de concientizarse de la experticia requerida, como en
reducir el margen de observaciones maliciosas. Después de todo, en ciencia
también existen las emociones. Esta una de las primeras lecciones que se debe
aprender, y tratar de no hacerlo tardíamente.
En esta obra se intenta también poner en evidencia cómo piensa un
evaluador de proyectos o de tesis, y cuáles son los puntos más o menos
concensuados como imprescindibles para valorar un trabajo. En el capítulo
siguiente, se repasan algunos conocimientos básicos de estadística aplicada,
hasta llegar a presentar los procedimientos más frecuentemente empleados en
21
Mias C. D.
diversas investigaciones nacionales e internacionales, relativas a nuestra línea
de trabajo en el Servicio de Neuropsicología. Se trata no solo de comprender
diversos análisis estadísticos posibles, sino de aprender cómo se reportan
los procedimientos, tanto como sus resultados en el texto, como en tablas y
figuras. En tal sentido, de modo practico, se repasan estadísticos paramétricos
y no paramétricos, univariados y multivariados; y en todas las ocasiones,
los pasos a seguir en el programa estadístico Statistical Package for the Social
Sciences o SPSS (versión 15 en adelante). Quizás esta sea la parte de mayor
novedad en toda la obra, ya que se brindan numerosos ejemplos prácticos
de investigaciones en Neuropsicología, que el lector interesado seguramente
podrá aplicar.
Especialmente concebida para tesistas graduados que, habiendo
realizado postgrados en análisis estadísticos, se ven inundados de conceptos
teóricos que adolecen de la practicidad necesaria para el procesamiento
de datos que requieren; o bien no saben afrontar los datos que arroja un
software estadístico. En el capítulo siguiente se tratan algunas consideraciones
generales para la construcción de escalas e inventarios en Neuropsicología, ya
que muchas escalas que aún se implementan, culturalmente han envejecido,
o han sido desarrolladas para los deterioros severos como las demencias y
no cubren nuevos interrogantes, o bien responden a líneas de investigación
extranjeras, con bajo impacto en nuestro medio. Esto se podrá corroborar en
el capítulo relativo a instrumentos de evaluación neuropsicológica, en el cual
se detallan algunos de los más usados, tanto test como escalas y cuestionarios
(algunos propios); a fin de que el investigador tenga una referencia sobre los
principales componentes que evalúan. En los capítulos finales se comparten
algunos ejemplos de redacción de informes del Servicio de Neuropsicología,
y abstracts para presentación en congresos. De este modo, introducimos
secundariamente al lector, en algunos trabajos y datos que el Servicio de
Neuropsicología viene generando.
Finalmente, esta obra intenta superar la sola lectura, e invita a poner
en práctica algunos de sus conceptos, análisis estadísticos o consideraciones
técnicas de instrumentos de Neuropsicología. Es concebida además como
complementaria a la bibliografía especializada y recomendada, como los textos
clásicos de Metodología de la Investigación de Hernandez Sampieri (2014),
Kazdin (2004), Sierra Bravo (2002), y Montero & León (2002), y los clásicos
de estadística de Runyon & Harber (1994) y de Montero Lorenzo (2007). En
22
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
consecuencia, se trata de un escrito de carácter flexible y abierto, practico y
referencial, muy direccionado a trabajos dentro de una línea de investigación;
con la originalidad de que todos sus ejemplos derivan de trabajos realizados
en un Servicio de Neuropsicología público e inclusivo. De este modo se evitan
los esfuerzos para comprender ejemplos provenientes de temas alejados de
nuestro quehacer, y se estimula el juicio crítico y la innovación para futuros
trabajos. Quizás ésta sea una de las fortalezas del presente escrito. Se espera que
el lector interesado encuentre en esta obra, el aporte necesario para organizar
su trabajo de investigación o de tesis. Se trata de contenidos técnicos que no
constituyen lo más importante en una investigación, pero sí lo necesario para
poder hacerla.
Por todas estas cuestiones introducidas, quiero agradecer a mis siempre
profesores y a los estudiantes, colegas y tesistas, que me han obligado (y
lo siguen haciendo) a buscar algunas respuestas frente a sus exigencias e
inquietudes. Aunque la construcción del edificio del conocimiento nunca
termine o se derrumbe lo levantado, igual seguiré cuestionando el presente y
buscando lo nuevo.
Prof. Dr. Carlos D. Mias
Junio de 2018
23
Capitulo I
Formato para proyectos de investigación
A continuación, se detallan los principales puntos a tener en cuenta
en el desarrollo de un proyecto de investigación. Puede que no sea necesario
explicitar todos, pero sí es necesario ser conciente de los mismos. Si bien los
formatos o su secuencia pueden variar, aquí se detallan los más consensuados,
con muchas consideraciones no formales a tener en cuenta. La consideración
detenida y respetuosa de los contenidos, puede garantizarle un mayor blindaje
a su proyecto o trabajo de investigación.
A) Sobre componentes de un proyecto
1) Titulo del trabajo
Es la síntesis del contenido de todo el trabajo. Su mención debe dar
una idea precisa y sintética del mismo. Puede referir las variables propias del
estudio. Considere que un título, difícilmente se pueda cambiar luego de ser
evaluado.
2) Nombre del (de los) autor (es)
Nombres de los responsables del trabajo. La secuencia de la presentación
no tiene ninguna significación en anteproyectos presentados en grupo. En
proyectos individuales todo el peso de la responsabilidad y legalidad del estudio
recae en el autor. En las publicaciones de artículos puede ser importante el
orden, aunque esté presente un experto. En investigación cuando hay muchos
autores, el Junior suele estar primero y el Senior al final. En las publicaciones
25
Mias C. D.
preliminares, es de estilo considerar al director de tesis, ya que habitualmente
forma parte de los trabajos realizados. La investigación no se realiza en soledad.
3) Planteo del problema
Muy importante delimitar el problema de estudio. Generalmente hace
mención a las variables en cuestión y sus posibles relaciones. Es importante la
lectura previa y de modo exhaustivo para delimitar el problema. Contar con
algunos trabajos de investigación similares como antecedentes directos es una
condición de referencia para el correcto planteo, determinación de variables,
selección de instrumentos, metodología y análisis estadísticos. Recuerde que
“solo se investiga aquello que se conoce muy bien”, y así se sabe qué aspectos
del tema deben profundizarse. Por lo tanto, no confunda “investigar” con
“estudiar” un tema. No es conveniente apresurarse por tener un problema de
investigación, si no se conoce bien el tema. Puede pretender querer descubrir
la pólvora, en referencia a algo que ya se conoce.
4) Antecedentes y Fundamentación
Es imprescindible poseer abundante información acerca de los
antecedentes del tema a investigar, realizando una breve síntesis de estos con
el fin de: a) Analizar los trabajos ya realizados en relación con el tema, para no
repetir una investigación, b) Analizar la metodología empleada, las hipótesis
formuladas, los resultados obtenidos y el contexto de estos, valorando el estado
“actual del tema” o “estado del arte”. De esta manera se pueden considerar los
puntos no investigados, los nuevos interrogantes que se desprenden, problemas
o dificultades del estado actual. Recuerde que luego habrá que fundamentar
su investigación. En suma, es una síntesis de los antecedentes en que se inspira
el estudio, a fin de precisar la naturaleza del problema a investigar. Es crucial
para demostrar que se ha revisado la literatura internacional y que se conoce
el tema a investigar.
5) Definición de propósitos y objetivos
Es muy importante tener en claro los fines generales que persigue
la investigación, ya sea conocer un fenómeno, responder interrogantes
planteados, describir o explicar algún evento, contrastar una hipótesis etc.,
aclarando los objetivos o las finalidades específicas del estudio. Igualmente,
los objetivos se pueden formular por etapas de investigación. Generalmente
26
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
se consigna un objetivo general y varios específicos (acciones que conducen
al general). Considerar que los objetivos específicos deben enunciarse como
acciones que sean comprobables en su realización; por ejemplo, “analizar,
determinar, identificar, establecer, reconocer, comparar…”, entre otras. No
se deben emplear acciones incomprobables, como “estudiar”, “conocer”,
“comprender”, etc. ¡Los evaluadores estarán atentos a que se vean cumplidos
los objetivos específicos y alcance el general, y para ello volverán una y otra
vez a sus objetivos para ver si los ha cumplido!
6) Marco teórico o supuestos que orientan la investigación
Habitualmente no es la presentación de una teoría global, sino de un
modelo, marco teórico específico, o conceptos que se toman como principios
orientadores o supuestos teóricos. Ejemplo: “Existen diferencias tanto a
nivel neurocognitivo, conductual y funcional entre los distintos tipos de
deterioro cognitivo leve y las demencias, con mecanismos neurobiológicos
diferenciados”. En otras ocasiones, trabajar con dominios cognitivos
específicos requiere determinar un modelo teórico de referencia, como en caso
de los componentes ejecutivos. En tal caso puede referirse el modelo de Lezak,
Miyake u otros autores. Estos supuestos se deben fundar en la bibliografía.
Por otra parte, el marco teórico debe ser congruente con las variables que
selecciona para el estudio, y con los instrumentos que las hacen operativas.
7) Hipótesis
Refiere la relación conjeturable entre dos o más variables, coherentes
con el problema o marco teórico, y demostrables con el método de
investigación. La demostración requiere de la observación directa o de las
consecuencias derivadas, a través de experimentos o estudios de diseño
(Hernandez Sampieri, 2014). Si bien toda investigación está orientada
por alguna hipótesis, no siempre es necesario explicitarla (estudios cuasiexperimentales). La mayoría de los estudios descriptivos o exploratorios, solo
trabajan la relación de variables, sin pretender enunciar a priori los resultados
de dichas relaciones. Sin embargo, será bueno asesorarse en las exigencias de
la evaluación del proyecto, a fin de evitar sorpresas. En este punto se deben
diferenciar claramente, tanto conceptual como operativamente, las variables
independientes, las intervinientes (que requieren controlarse), y dependientes.
27
Mias C. D.
8) Tipo de tesis y disponibilidad de bibliografía
Estará en función de la orientación del problema y los recursos que
se visualizan como posibles y disponibles, para orientarse hacia un tipo de
tesis, y reconocer fuentes documentales de información para tal fin (Sierra
Bravo, 2005). Lo primero a saber, es que hay distintos tipos de trabajos de
investigación (figura 1). Si bien algunos investigadores básicos suelen ser
prejuiciosos para estudios aplicados o de revisión; el paradigma experimental
solo representa una parte menor de la diversidad de trabajos posibles y
publicables. Las tesis pueden considerarse desde distintas perspectivas a
tener en cuenta, como su naturaleza, alcance temporal, amplitud, carácter
relacional, etc. Por otra parte, es muy necesario para la revisión bibliográfica,
especificar bien las fuentes documentales en las cuales se investigará el tema,
y el periodo de tiempo que se contemplará en la búsqueda. Estas fuentes son
variadas e incluyen libros, revistas, entrevistas, anuarios, abstracts, notas de
editor, revisiones, hasta ciertos sitios de internet. No incluye la referencia a
blogs o medios sociales de comunicación. Más adelante se verán las bases de
datos y sitios sugeridos de consulta electrónica.
28
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Figura 1. Tipos de tesis posibles (Tomado de: Sierra Bravo S., 2005)
9) Definir conceptos y variables
Siempre debe haber una definición conceptual y otra operacional de
las variables. Ejemplo: qué se entiende por reserva cognitiva, depresión,
normalidad o deterioro leve. La siguiente pregunta será: cómo se mide o se
valora. Considere que toda variable es susceptible de medición de algún modo,
sea en términos de frecuencia, duración o intensidad. Esto es una condición
crucial para la investigación, y forma parte del apartado de materiales y
métodos. Para las definiciones operacionales: Considerar que desde una misma
definición teórica se pueden desprender distintos indicadores operacionales,
pero siempre en correspondencia con la teoría.
Por ejemplo: Consideremos la variable dependiente “Estado cognitivo”.
Definición conceptual: condición estable de un conjunto de funciones
neurocognitivas (orientación, atención, memoria, lenguaje, visuoespacial
y ejecutiva, entre otras) necesarias y satisfactorias para el desarrollo de la
actividad mental en relación con las exigencias de la vida diaria en múltiples
29
Mias C. D.
áreas (cotidiana, laboral, social, etc.). En nuestros estudios puede adquirir las
siguientes condiciones (Mias, et al., 2007, 2015, 2017):
1) Normal. Conceptual: condición satisfactoria del funcionamiento
neurocognitivo para la adaptación a las exigencias de la vida diaria en todas
las áreas. Operacional: resultado obtenido en los test neuropsicológicos
seleccionados dentro de una desviación estándar y media (+-1,5 DS) respecto
de la media, con relación a la edad y nivel de instrucción.
2) Deterioro Cognitivo Leve. Conceptual: deterioro con afectación de
la memoria y otras funciones cognitivas. Los criterios diagnósticos han sido
establecidos por Petersen (2001, 2004) y recomendados por el International
Working Group on Mild Cognitive Impairment (Winblad, et al., 2004).
Operacional: resultados obtenidos en los tests neuropsicológicos con alrededor
de una desviación estándar y media por debajo de la media, con relación a la
edad y nivel de instrucción.
3) Deterioro cognitivo mayor. Conceptual: deterioro con afectación
multidominio, con afectación en actividades funcionales de la vida diaria y
signos de demencia. Operacional: rendimiento alrededor de dos desviaciones
estándar y media (+-2,5 DS) por debajo de la media en la mayoría de las
pruebas neuropsicológicas administradas, con una afectación significativa de
las actividades de la vida diaria básicas e instrumentales medidas con escalas
de AVD de Katz, Lawton & Brody.
Para mayor precisión, se aconseja la lectura del artículo tomado como
referencia: Mias CD, Sassi M, Masih ME, Querejeta A, Krawchik R, (2007).
Deterioro cognitivo leve: estudio de prevalencia y factores sociodemográficos
en la ciudad de Córdoba, Argentina. Rev Neurol 44, (12): 733-738.
10) Metodología
En necesario, especificar con todo detalle, teniendo en cuenta que
este capítulo es determinante en el valor del trabajo. En este punto, puede
consultarse la segunda parte de la presente obra, tanto como complementarse
con la bibliografía recomendada en la introducción. Aquí será necesario
considerar:
30
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
10.1) Población y Muestra: Se debe consignar la población y muestra que
pretende representarla. En caso de tomar una muestra consignar su naturaleza
y constitución (considerar técnicas de muestreo). Esta puede implicar
determinar criterios de inclusión y exclusión de la muestra. También debe
quedar definida la población de alcance de la muestra. Tenga presente que
la muestra en un contexto, puede ser la población en otro. Por ejemplo: Los
sujetos evaluados en el Servicio de Neuropsicología, pueden ser una muestra
de los consultantes a servicios similares, o bien pueden ser la población de
estudio en sí misma. Toda dependerá de hasta donde se hacen extensivos los
resultados.
10.2) Diseño metodológico: Por ejemplo, si se consideran estudios ex post
facto, retrospectivos o prospectivos, descriptivos, grupos control (que pueden
generar diseños factoriales), entre otros. En este punto, es importante contar
con algunos artículos de investigación muy cercanos a lo que se pretende
investigar, ya que son una referencia respecto de la metodología, instrumentos
y análisis estadísticos a emplear. También considere que la mayoría de los
estudios en ciencias sociales y humanas son de naturaleza descriptiva,
exploratoria, comparativa, predictiva, transversales o longitudinales; o de
modelización en relación con el efecto de distintas variables (Montero & León,
2002). Son infrecuentes los estudios de relaciones causales. En este punto, es
importante recordar que la RELACION ENTRE VARIABLES, puede ser de
tres tipos: Asociativa, Correlacional y Causal; siendo las dos primeras de
mayor frecuencia de investigación en Ciencias Sociales y Psicología.
10.3) Instrumentos a emplear: Siempre se recomienda emplear
instrumentos reconocidos internacionalmente, a fin de tener mayores
oportunidades de replicación y publicación. En todos los casos, es importante
hacer referencia a datos de confiabilidad y validez de éstos, como el origen
de baremos en caso de emplearse. En otros casos, pueden emplearse escalas
de cotejo desarrolladas ad hoc, con el fin de observar o cotejar aspectos de una
variable; sin tener que contar con un instrumento estandarizado que la mida
y establezca comparaciones con la población normal (necesario para tomar
decisiones sobre los evaluados). No obstante, requieren de estudios pilotos y
de algunas propiedades psicométricas antes de su implementación. Por otro
lado, tenga en cuenta que los estudios de adaptación o de estandarización
31
Mias C. D.
de instrumentos menores, suelen NO ACEPTARSE como proyectos de
Maestría o Doctorado, en función de que no implican un aporte al desarrollo
teórico o estado del arte, sin un destacado fundamento. Solo los investigadores
iniciados o de perfil técnico suelen realizar investigaciones con estudios sobre
la adaptación o estandarización de instrumentos, aunque ello no implique
un avance en el desarrollo de una teoría o el esclarecimiento de un problema.
10.4) Procedimiento: Describir cómo se procederá en la administración
de entrevistas, test, cuestionarios, encuestas, escalas de cotejo etc., de manera
que se conozca los pasos a realizar tanto en la selección de los participantes,
como en la toma de datos. Si se plantean sesiones de trabajo, es importante
especificar qué se trabajará en cada sesión. El procedimiento de trabajo
es importante para su factible replicación. Tenga en cuenta que es como
enunciar una receta de cocina, a fin poder realizarse en otros sitios. Un
apartado importante, suele ser referir la administración de un formulario de
consentimiento informado.
10.5) Consentimiento informado. Necesario en caso de trabajar con participantes voluntarios o seleccionados, acorde a normas éticas vigentes. En
este punto pueden considerarse las Normas APA (American Psychological Association) y su enmienda de 2010 (disponible en español en texto: http://
www.proyectoetica.org/descargas/normativas_deontologicas/APA%202010.
pdf; o bien acorde a lo recomendado en la “Guia para las buenas prácticas de
investigación clínica en seres humanos”, Ministerio de Salud Argentina, Resol
1480/11 (disponible para su descarga en http://www.buenosaires.gob.ar/sites/gcaba/files/resolucion_1480.pdf ). Considerar que el trabajo con humanos puede requerir aprobación de un Comité de Etica, que suele requerir un
engorroso trámite y tomarse un significativo tiempo para expedirse.
10.6) Procedimientos y análisis estadístico. Tenga en cuenta si empleará
una estadística descriptiva o inferencial. Si se manejaran pruebas paramétricas
o no paramétricas. Es importante prever y detallar el análisis estadístico de
antemano, considerando especialmente la naturaleza de las variables y el
número de casos. El detalle del procedimiento y análisis estadístico permitirá
al evaluador conocer el procesamiento que le dará a los datos recabados, y
en base a ello determinar el abordaje empírico del trabajo y la riqueza de
32
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
sus hallazgos. ¡Este es un punto muy importante en la valoración de todo el
proceso de investigación!
10.7) Alcances y Limitaciones del estudio. En este apartado se demuestra
la conciencia que se tiene de los alcances y las limitaciones que tiene el estudio.
Debe aceptarse que la mayoría de las investigaciones aplicadas implican
aportes de alcances limitados. Ello es debido a las limitaciones derivadas
de las muestras, número de casos, diferencias de instrumentos, de diseño,
constructos teóricos, control de variables intervinientes, entre otras cuestiones;
y que suelen estar en la base de hallazgos a veces contradictorios con estudios
similares. De hecho, es frecuente que un estudio realice hallazgos convergentes
o divergentes con otros similares, para concluir que las diferencias se explican
por motivos como los descriptos. De este modo se generan múltiples
investigaciones de un mismo tema, que no terminan de ser concluyentes,
o más bien hablan de una muestra en particular. Por otro lado, resulta muy
importante este apartado al momento de realizar investigaciones descriptivas,
muy reducidas en su número y procedencia de casos. Mostrar conciencia de
los alcances y limitaciones del estudio no constituye una debilidad del trabajo,
sino que revela conocimiento y conciencia de su validez externa.
11) Importancia del Proyecto
Este punto es muy importante, ya que debe justificarse el estudio en
relación con su aporte al estado del arte o toma de decisiones (por ejemplo,
determinar un estado clínico, clasificar sujetos para la toma de decisiones,
identificar factores de riesgo, justificar recomendaciones, lograr mayor
eficiencia o eficacia de procedimientos, fundamentar la reducción de un gasto,
o economizar recursos, entre otros). Refiere en forma sintética y categórica la
importancia del proyecto en relación con sus aplicaciones y aportes, tanto
al problema en cuestión, como a sus posibles alcances secundarios o de
impacto regional. Por ello es muy importante el estudio de antecedentes y la
determinación del problema, recurriendo a bibliografía actualizada y de mérito
científico. Tenga en cuenta que con alguna frecuencia se proponen trabajos de
prolijidad metodológica, pero de relativa importancia, o finas variantes de un
mismo trabajo. Por ejemplo, estudiar los mecanismos de resiliencia, estrategias
de afrontamiento o de regulación emocional en pacientes con un antecedente
reciente de traumatismo de cráneo, puede resultar de suma importancia. Sin
33
Mias C. D.
embargo, trasladar el mismo esquema de trabajo a pacientes de cualquier
enfermedad, o a estudiantes universitarios frente a los exámenes, puede no
serlo. En tal sentido, deberá haber una fundamentación que demuestre la
importancia del tema. Esto es especialmente importante en los proyectos de
doctorado, ya que se espera impliquen un significativo aporte al estado del
arte o a procesos de toma de decisiones.
12) Recursos disponibles
En todo proyecto, es importante consignar la disponibilidad de recursos,
como: Bibliotecas, instituciones, test, materiales de trabajo, acceso a bases
de datos, empleo de software etc., necesarios para la investigación. Esto es
importante para valorar la factibilidad del trabajo, y evitar que se quede a
medio camino.
Por otro lado, también deben especificarse los recursos humanos
necesarios y participantes. Respecto del software estadístico, será necesario
contar con licencia para un mejor aprovechamiento del recurso. En tal sentido,
es muy recomendable trabajar con el paquete SPSS (Statistical Package for
the Social Sciences) versión 15 en adelante, generalmente disponibles en
unidades académicas. En caso de no tenerlo, considerar que, escribiendo a los
distribuidores de IBM, es posible obtener una licencia provisoria para algunos
trabajos de tesis. Puede intentarlo escribiendo a un representante de IBM
SPSS en el siguiente sitio:
https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/signup.
do?source=swgmail-ba&S_TACT=101KR27W&lang=es_ar. De modo
alternativo puede usarse un software estadístico gratuito y de código abierto,
como el PSPP (descarga en http://www.gnu.org/software/pspp/ ), muy
similar al SPSS; u otros programas como el InfoStat cuya licencia es de costo
accesible, dado su desarrollo local por docentes investigadores de Estadística,
Biometría y de Diseño de Experimentos de la Universidad Nacional de
Córdoba, Argentina (descarga en http://www.infostat.com.ar/ ).
13) Cronograma de trabajo
Siempre será importante considerar las acciones de su trabajo en su
secuencia temporal. El cronograma de trabajo, es además, una oportunidad
para mostrar las acciones y el ritmo de trabajo, a fin de no dejar dudas sobre
el cumplimiento temporal de objetivos previstos. A modo de ejemplo, se
presentan dos modelos distintos.
34
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Modelo 1: Especificando acciones
Meses
Actividades
Febrero-marzo
− Confección de planillas, protocolos y parrillas de los
test seleccionados.
− Entrenamiento del equipo participante en la
administración de pruebas.
− Diseño de base de datos intercambiable entre SPSS
y MS Excel.
Abril
− Diseño y determinación de la muestra.
− Administración de pruebas de ensayo y ajuste de
diversas variables.
Mayo- septiembre
− Toma de entrevistas y exploración neuropsicológica.
− Administración de inventario de Personalidad
− Corrección de pruebas y carga de datos en PC.
Octubre
− Procesamiento de los datos.
− Confección de informes neuropsicológicos a solicitud
de los profesionales.
Noviembrediciembre
− Trabajo sobre los resultados finales.
− Discusión teórica y comunicación de los resultados.
− Redacción de tesis o articulo
Modelo 2: Especificando etapas
etapas
I
II
III
Año 2019
jun
jul
ago sep
X
X
X
X
Año 2020
oct
nov
dic
X
X
X
ene feb mar abr
X
X
X
may
jun
jul
X
X
X
14- Referencias Bibliográficas
Se deberá consignar el material empleado mediante las normas de estilo
APA (www.apa.org) citando la bibliografía con el autor, la editorial, y fecha
de publicación primera. En relación con revistas especializadas, se debe citar
su nombre, título del artículo, volumen, página y fecha de publicación; en el
idioma original. Puede consultar la sexta edición de las normas de estilo APA
en http://normasapa.com/tag/sexta-edicion/. En toda cita bibliográfica, debe
ajustarse a las normas de estilo que se sugiere en la carrera que realiza (APA,
Vancouver, etc).
35
Mias C. D.
En Neuropsicología es imprescindible la consulta de bases de datos
científicas como PUBMED, EBSCO, SCIENCEDIRECT, SCOPUS, REDALYC, SCIELO, PSICODOC, PSYINFO, HEALTHLINE, ERIC (para
educación), para la búsqueda de material actualizado y específico. Eventualmente puede iniciarse con una búsqueda en GOOGLE ACADEMICO, pero
luego deberá continuar con las bases de datos. Puede recurrir a las computadoras de una unidad académica, o realizar las búsquedas con los docentes en
los horarios de consulta. También será bueno si posee alguna identificación
académica, que le permita registrarse en sitios de internet de intercambio de
artículos entre investigadores, como por ejemplo ResearchGate (https://www.
researchgate.net/topic/Review), o usar un gestor y administrador de bibliografía de intercambio, como la base Mendeley (disponible en https://www.
mendeley.com/download-desktop/). También puede ser necesario especificar
el periodo temporal de búsqueda, como los principales descriptores del trabajo.
Por otro lado, tenga en cuenta que un evaluador de su proyecto o tesis
puede tomar las “palabras clave” de su trabajo e introducirlas en alguna base
de datos representativa. De este modo puede juzgar en qué medida Ud. posee bibliografía actualizada, tanto cuali como cuantitavamente. Considere
que una tesis de postgrado puede verse disminuida, si un evaluador encuentra un estudio más robusto que el suyo, que pone en duda sus resultados; o
bien si encuentra abundante y relevante bibliografía no considerada en su
trabajo. Por ello, debe estar siguiendo hasta último momento la evolución
de las publicaciones en su materia.
En caso de contar solo con Abstracts de artículos de interés o relevantes
para el trabajo, puede tomar el email del autor y escribirle para solicitar el
trabajo original y otros relacionados. En tal sentido, el director del proyecto
le indicará cómo hacerlo de manera pertinente y en inglés, respetando
las formas académicas. Tenga en cuenta que los investigadores suelen ser
generosos para compartir sus trabajos. Por ejemplo, una manera sencilla de
hacerlo puede ser:
36
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Dear Dr. Ronald Petersen:
I would greatly appreciate receiving a copy of your paper (or review, or chapter, or
communication etc.) entitled “Self-rated and informant-rated everyday function
in comparison to objective neuropsychological memory test of Alzheimer’s disease.”,
published in Alzheimers Dement, Volume 15, Number 3, Pages 552-560, 2015;
and, if possible, related papers.
Your paper (or review etc.) will be of great importance and very useful for my
Magister (or Doctoral) Thesis in Neuropsychology, which I am developing in the
Faculty of Psychology, National University of Cordoba, Argentina.
Thanks in advance for your help, collaboration and kindness, and waiting for
your answer, I remain.
Yours Sincerely
Firma y título Académico
Dirección postal (Unidad Académica)
E-mail
Cabe aclarar que la calidad y actualidad de la Bibliografía es muy
importante en la valoración del trabajo de investigación. La bibliografía debe
ser en su mayoría de mérito científico. Esto implica que las publicaciones
cuentan con algún tipo de referato. A través de ella Ud. denota la actualidad
que tiene sobre el tema, sin por ello tener que asumir los problemas y métodos
del mundo anglosajón, dominante en la producción científica (concentra
alrededor del 85% de los trabajos a nivel mundial que están presentes en
las bases las bases de datos hegemónicas). Este comentario resulta de interés
en virtud de que con frecuencia los investigadores descuidan los problemas,
métodos o instrumentos de uso regional o análogo, y terminan trabajando
según intereses o problemas de un contexto que poco representa la comunidad
que los incluye; además de subestimar por desconocimiento, los trabajos
científicos de regiones no dominantes o emergentes. Tenga siempre presente
la moraleja “No todo lo que reluce es oro, ni todo lo opaco es lata”.
B) La evaluación de un proyecto o artículo de investigación
En la valoración de un anteproyecto como de un proyecto final o tesis concluida, considere que los evaluadores siguen cierto orden y se realizan
37
Mias C. D.
ciertos interrogantes. Por ejemplo, es frecuente que comiencen valorando el
adecuado planteo del problema, sus objetivos y metodología. Luego pueden
seguir con la valoración de la bibliografía que respalda el trabajo, para finalizar
con la lectura de los antecedentes o marco teórico. Especial interés cobran las
conclusiones y/o discusiones del trabajo, dado que es aquí donde se muestra
el mayor desarrollo intelectual y aportes al estado del arte.
Si bien no todos los evaluadores son totalmente imparciales, o sin
conflictos encubiertos con el tesista, director, o el trabajo mismo; tenga en
cuenta que existen evaluadores maliciosos. No son muchos, ya que la mayoría
de los docentes o evaluadores actúan honestamente. No obstante, es bueno
estar informado acerca del perfil de actuación de un evaluador, a fin de tomar
los recaudos necesarios. Debe saber que existen instancias de recusación
de jurados. No sea ingenuo en este punto y trate el tema con su director.
¡Tenga en cuenta que en CIENCIA también existen las EMOCIONES!
La discrecionalidad, la arbitrariedad sutil y el detallismo obsesivo suelen ser
las formas académicas de manifestarse. No obstante, un evaluador imparcial
y sin conflictos valorará el proyecto según el tipo de trabajo que se trata
(licenciatura, especialidad, maestría, doctorado, etc.) y se orientará en mayor
o menor grado por ciertos interrogantes. Por ejemplo:
1. Es satisfactoria la definición del problema? Los objetivos están bien
planteados?
2. El diseño del estudio y los instrumentos empleados, son apropiados
al objetivo planteado? Están suficientemente descriptos? (población en
estudio, tamaño de la muestra, diseño de investigación, datos de validez y
confiabilidad, etc).
3. El método de selección y reclutamiento de los sujetos está
detalladamente descripto? (Criterios de inclusión, exclusión y convocatoria).
4. La ejecución del proyecto es factible? Tiene posibilidades de
concreción y finalización?
5. Es adecuada la descripción o referencia a los procedimientos
estadísticos propuestos? Son apropiadas las operaciones estadísticas en función
de los objetivos, tamaño de la muestra, variables, distribución, etc? El análisis
es suficiente o podría ser mas enriquecedor?
6. Es correcta la presentación del material sintético y estadístico (tablas,
figuras)? Son lo suficientemente autoexplicativas?
38
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
7. Son las conclusiones derivadas del análisis de datos y de los resultados?
Realiza una discusión con la bibliografía a partir de sus hallazgos?
8. Es el trabajo original, de replicación, descriptivo? Supone algún
aporte teórico o aplicado? Describe una realidad de interés o aporta a la teoría?
9. Las conclusiones retoman la teoría y la enriquecen? Aportan datos e
implican nuevos interrogantes?
10. La bibliografía es actualizada, abundante y refiere investigaciones
similares o pertinentes? Es de mérito científico? Permite deducir que conoce el
tema en profundidad? Con las palabras clave del estudio, cuántas referencias
bibliográficas aparecen en las bases científicas, y cuántas hay citadas en el
estudio? Están las más actuales?
En todos los casos, es importante considerar las recomendaciones de los
tribunales y reportar avances preliminares a fin de que pueda realizar un seguimiento y se eviten sorpresas. El tribunal, una vez recibida la tesis, no podrá
solicitar nuevas modificaciones más allá de las especificadas en el proyecto o
en el seguimiento. Finalmente, tenga en cuenta que, llegada la instancia de
defensa oral de su tesis, Ud. ya está aprobado, solo que deberá defender el
trabajo y ganarse la dimensión de la aprobación.
En el caso de artículos enviados a publicar, analice bien la revista donde
hacerlo. Siempre será importante ajustarse en un todo a las normas de las
revistas, y estar dispuesto a recibir sugerencias o comentarios que puedan
implicar desde un replanteo del trabajo hasta detalles menores. ¡Considere que
un evaluador parece no ser merecedor de tal función, si no es capaz de hacer
observaciones!
C) Guía referencial para la presentación final de tesis
Si bien no existe un modelo único para la presentación de una tesis, se
reconocen algunas pautas comunes. No obstante, siempre se sugiere abocarse
a las pautas de cada carrera de Grado o Postgrado, a fin de evitar conflictos
innecesarios. Este es un punto muy importante, ya que forma parte de las
cuestiones formales que hacen a la recomendación de imprimir la tesis definitivamente. A continuación, se detallan algunas pautas comunes que debe
reunir una tesis:
39
Mias C. D.
Sobre su presentación
Tener en cuenta una generosa presentación visual y un adecuado diseño,
de manera de facilitar su lectura. Considere que su trabajo está siendo evaluado
de lo general a lo particular. Puede poner al comienzo algunos agradecimientos
(se recomienda ser más extenso en agradecimientos académicos y sencillo en
los afectivos). Siempre será de peso agradecer a personalidades reconocidas a
nivel internacional en el tema, en el caso de haber sido consultadas. Por ello,
además del aporte que supone consultar los autores referentes internacionales,
resulta muy estratégico demostrar que lo ha hecho.
Toda tesis comienza con un resumen o Abstract del trabajo tanto en
español como en inglés, con las respectivas palabras claves. Habitualmente
el abstract no debe superar las 450 palabras o una página para cada idioma.
Procure hacer una traducción prolija y no españolizada, ya que puede no
causar buena impresión. Por otro lado, en algunas ocasiones, puede añadirse
una nota del director fundamentando por qué el trabajo está en condiciones
de ser presentado para su evaluación y defensa oral. ¡Háblelo con su director
de tesis!
Índice
Se debe realizar un índice en el que figura cada título relevante y la
página en la que aparece. Lo mismo se puede hacer para los subtemas que
se desprendan de cada item y que le dan cuerpo, anticipando al potencial
lector lo que encontrará en su desarrollo. Es recomendable su ubicación
previa a la presentación del trabajo, en las primeras páginas. Por último, se
recomienda incorporar una hoja para realizar los agradecimientos a quienes
hayan colaborado en su trabajo, o a las instituciones en que hayan participado.
Es muy estratégico agradecer a personalidades expertas o instituciones
reconocidas, tanto como mostrar respaldo de trabajo. También será estratégico
referir pasantías, becas o subsidios que haya obtenido, denotando su inquietud
científica y de aceptación de terceros expertos.
El Cuerpo de la Tesis
Aquí se desarrollarán los contenidos del problema estudiado, siguiendo
los objetivos planteados. Puede acompañar la presentación del material con
formas visuales como dibujos, gráficos, cuadros estadísticos, etc. Todo lo que
40
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
no es texto se consigna como figura o tabla, y debe enumerarse, con una
explicación arriba (tablas) o al pie (figuras) que debe ser autoexplicativa. Las
tablas y figuras solo se emplean para destacar alguna información, de modo
que deben ser cuidadosamente seleccionadas. No haga insertos innecesarios o
redundantes, ya que causan mala impresión. No intente ganar volumen en su
impreso con tablas o figuras innecesarias, y mucho menos sin el debido estilo
de formato.
El cuerpo de la investigación debe ser claro, preciso y no redundar en
palabras. No escribir de más, ya que hace ruido. Su desarrollo se debe corresponder con los Objetivos y propósitos planteados anteriormente y que justifican la dirección que toma la investigación.
El cuerpo consta de cuatro partes:
1. Introducción. Planteo del problema. Fundamentos y antecedentes
de estudios previos, o marco referencial. Revisión de antecedentes específicos,
presente en la literatura científica. Si revisa distintos autores o investigaciones
similares, es importante sintetizar los revisados en una tabla, donde consigna
el autor, métodos y resultados. Finalmente debe arribar de modo natural al
planteo del problema y formulación de objetivos. Es aconsejable que este
capítulo no exceda más del 30% de la tesis, a riesgo de quedar anclado en
aspectos teóricos o innecesarios, que pueden diluir su trabajo, como darle un
aspecto de monografía.
2. Materiales y métodos. Describir tipo de estudio, diseño,
población, muestra, criterios de selección y exclusión, instrumentos, análisis
estadístico, importancia, alcances y limitaciones del estudio. Es importante
que este capítulo no represente menos del 25% de la tesis, a fin de demostrar
la arquitectura que sostiene el edificio de las conclusiones. En otras palabras,
considere que este punto representa la mayor validez del trabajo, y es el que lo
hace replicable por otros autores. Es el capítulo que hace fuerte o vulnerable
el trabajo. Por ello, es importante el estudio exhaustivo de antecedentes, a
fin de no apartarse sustancialmente de trabajos que ya han sido evaluados y
aprobados por algún tipo de Comité Científico.
41
Mias C. D.
3. Resultados. Describir los mismos, siguiendo la secuencia de
objetivos específicos planteados. Es en este capítulo donde se muestran y
describen los hallazgos. Puede apoyarse con figuras y tablas seleccionadas,
evitando los insertos superficiales. Incorpore solo las tablas y figuras necesarias.
Puede incluirse una interpretación preliminar de los resultados. Este capítulo
puede representar alrededor de un 25% del trabajo.
4. Conclusiones y discusión. Son los comentarios que
necesariamente se desprenden del desarrollo de la investigación, realizando
una breve síntesis para visualizar qué se deriva de la misma, como ejemplo:
principales hallazgos y aportes, recomendaciones, sugerencias, nuevos
interrogantes, nuevos problemas etc. Son muy importantes las discusiones
a que dan lugar las conclusiones. Considere que aquí es donde se revela el
potencial intelectual del autor, como el dominio del tema. Puede optar por
comentar y discutir los resultados en función de la secuencia de los objetivos
específicos, dando participación a otros autores o trabajos de investigación
para su discusión. Destaque las convergencias o divergencias con otros
estudios y autores, ensaye una explicación de las diferencias o los hallazgos
nuevos, genere nuevos interrogantes, pero sea concluyente con sus resultados.
En las conclusiones y/o discusiones, será importante no adentrarse
en temas que desvían los objetivos del trabajo. Recuerde que, en materia de
comunicación científica, se deben respetar tres principios:
1- Tener algo que decir.
2. Decirlo con método y sobriedad.
3- No decir nada más.
De esta manera se evitan contenidos confusores o que hacen ruido
en el trabajo. Finalmente, en una tesis pueden resumirse las conclusiones
escribiendo frases abreviadas a modo de tips informativos, considerando no
sobrepasar las diez frases. Igualmente de importante, es incluir la Vita de la
tesis, o la producción curricular y científica vinculada al proceso formador.
Esto incluye las citas de publicaciones realizadas, comunicaciones científicas,
cursos realizados, becas obtenidas, pasantías, y toda productividad derivada
de su trabajo. Este ultimo apartado es muy importante para demostrar que
su trabajo cuenta con estudios diversos, y con aprobaciones parciales de
42
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
otros tribunales científicos. Si bien es un apartado recomendado por la APA,
no todas las carreras lo tienen presente. Por ello se recomienda ajustarse en
un todo a las normas y formatos de las carreras en curso, a fin de lograr la
autorización final para imprimir su trabajo.
Tener presente también el estilo narrativo de material científico. El
mismo es sobrio, sintético, lleva la menor cantidad de caracteres, es vehículo
de información significativa, no es redundante ni perseverativo. Ante cualquier
duda o correcciones reiteradas, se sugiere realizar un taller de redacción
científica. Tenga presente que una redacción vulgar, redundante, reiterativa
o narrativa, puede causar mala impresión, además de sugerir que ha leído o
escrito poco en relación con un proceso formador de excelencia.
Referencias Bibliográficas
Considere las normas de estilo APA que están en vigencia (www.apa.
org) citando la bibliografía con el autor, la editorial, y fecha de publicación
primera. Puede consultar la sexta edición de las normas de estilo APA en
(http://www.normasapa.com). En toda cita bibliográfica, debe ajustarse a las
normas de estilo que se le sugiere en la carrera que realiza.
Hay que considerar que un evaluador le dará especial importancia
a la bibliografía y correcta referencia. En ocasiones consultará las bases de
datos científicas con las palabras clave de su trabajo, a fin de observar si ha
considerado trabajos de actualidad y con la suficiente abundancia. Tener en
cuenta, además, que las citas deben estar incluidas en el texto y manejadas de
algún modo.
Apéndice o anexos
Se colocan en este punto los dibujos, esquemas, tablas etc. que no
hayan sido colocados en el cuerpo del trabajo. Igualmente, en ocasiones
pueden incorporarse los modelos de protocolos, cuestionarios, encuestas,
consentimientos, estudios complementarios, y todo otro material que se
juzgue pertinente a los fines de valorar la globalidad del trabajo. Finalmente,
todo el material de trabajo original debe estar disponible ante un eventual y
extraordinario requerimiento.
43
Mias C. D.
El consentimiento informado
En general toda investigación con humanos requiere de un
consentimiento informado. Se trata de un derecho de todo participante,
aún cuando sea voluntario. En consecuencia, se deben prever las acciones
necesarias a fin de lograr la aprobación de un Comité de Etica en investigación
en Salud. Puede elaborar el consentimiento conforme la Guía para las buenas
prácticas de investigación clínica en seres humanos (Argentina, Ministerio de
Salud, Resol. 1480/11); o bien siguiendo algunas recomendaciones como las
establecidas por la APA. No presuma conocer normas que no ha leído. En el
anexo, a fin de visualizar los requerimientos que se suelen exigir, se comparte
la declaración de consentimiento que fuera aprobado para investigaciones
en el Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología UNC (ODO
CAI-CIEIS N° 231).
44
Capitulo II
Consideraciones útiles de
metodología de investigación
En este capítulo veremos algunos conceptos metodológicos que orientan
la mayoría de los trabajos de investigación en Neuropsicología, como diversas
disciplinas afines. Como ya se dijo, el espíritu de la presente obra es reflejar
de modo sintético, algunos conceptos esenciales que todo investigador debe
manejar, bajo el formato de Guía Práctica. Por lo tanto, no será necesario
desarrollar todos los conceptos en profundidad, ya que para estos temas puede
remitirse a textos clásicos de Metodología de la Investigación y estadística
como fuente principal. En tal sentido, se recomienda los textos de Hernandez
Sampieri (2014) y de Montero & León (2002) entre otros, los cuales
tomaremos como referencia en adelante.
En consecuencia, seleccionamos algunas consideraciones útiles y
frecuentes a tener en cuenta para el desarrollo de una investigación. Sin
embargo, no podemos dejar de comentar que los lineamientos metodológicos
aún en manuales clásicos no agotan todos los diseños posibles de realizar en
una investigación. Esto es importante en la investigación clínica, con estudios
de casos, o de análisis cualitativos. En tal sentido, recomendamos la obra de
Kazdin (2002) para ampliar diseños de investigación clínica y de caso único,
aquí no contemplados.
Tipos de investigación
Las Investigaciones pueden definirse desde distintas perspectivas. Si45
Mias C. D.
guiendo a Hernandez Sampieri (2014), las más frecuentes que podemos considerar son:
1. Por su finalidad:
a- Básica
b- Aplicada
2. Por su profundidad:
a- Exploratoria (aproximación a un fenómeno desconocido).
b- Descriptiva (sin prueba de hipótesis).
c- Explicativa (con hipótesis que se someten a prueba).
3. Por el marco de desarrollo:
a. De laboratorio
b. De campo
Tipo de Estudios
1. Caso control: Son estudios que pueden ser longitudinales y retrospectivos. Por ejemplo, analizar para atrás en personas que han desarrollado
demencia, si tenían quejas de memoria y qué tipo de olvidos, o a que distancia
temporal comenzaron los primeros síntomas.
2. Transversal o transeccional: Estudios que implican un momento actual
específico. Por ejemplo, estudios descriptivos y prevalencia de deterioro leve
y depresión en adultos mayores. La prevalencia se acota a los límites de la
muestra, especificando su alcance.
3. Estudios de cohorte: Son estudios longitudinales y prospectivos. Por
ejemplo, al cabo de cinco años analizar la evolución del deterioro leve y su
tasa de conversión a demencia; o analizar los efectos de un programa de
estimulación cognitiva con diversas medidas temporales de seguimiento.
4. Experimentales o pruebas clínicas: a) Controlados: Con grupo control,
autocontrol o controles históricos. Cuando el investigador conoce la variable
que manipula y el sujeto no, se denomina Ciego. Por ejemplo, cuando los
sujetos no conocen el tipo de programa de estimulación cognitiva que recibirán
(puede ser de mero aprestamiento o de verdadera estimulación). Cuando
ambos desconocen la variable, se denomina Doble Ciego. Estos estudios
son infrecuencias en Neuropsicología Aplicada. b) No controlado, sin grupo
control. Útil para investigar algunas características de muestras de pacientes.
Son novedosos y descriptivos. Hacen visible una realidad poco conocida. En
46
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
especial cuando se cuentan con pocos casos. Por ejemplo, instrumentar un
programa de reorganización del movimiento en la enfermedad de Parkinson,
valiéndose de la reprogramación cortical; o bien investigar características
socioambientales de un grupo etario de adultos mayores.
Tipos de Variables
1. Cuantitativas o Numéricas: a- Discretas ordinales (números enteros.
Por ejemplo, cuántos hijos, grado de depresión, reserva cognitiva). b- Continuas (son números y fracciones. Por ejemplo, valores obtenidos en un test,
como el de stroop, o de figura de Rey, o en Minimental test, etc).
2. Cualitativas o Categóricas: Son variables no numéricas, cuentan o
describen categorías ordenadas. Pueden ser: dicotómicas (genero; normaldeterioro; depresión si-no), nominales (diagnóstico, estado civil, enfermedades
antecedentes, etc.), ordinales (grado de sociabilidad alto-medio-bajo), y
porcentuales.
También pueden ser clasificadas en:
1. Nominal (Son categorías excluyentes. No admiten cálculos aritméticos). Por ejemplo, genero, procedencia, motivo de consulta, estudios realizados, etc.
2. Ordinal (Son formas de medición que indican ordenamiento). Por
ejemplo, escalas propias de cuestionarios o inventarios, con referencias a un
ordenamiento, al estilo: Nunca-a veces-siempre, poco-mas o menos-mucho.
3. Intervalar (el cero tiene valor). Por ejemplo, Test Stroop. Requiere
estudio de distribución de frecuencias.
4. Proporcional (el cero es ausencia de atributos). Por ejemplo, número de
palabras evocadas de modo diferido, palabras que denotan fluidez verbal, etc.
En el programa informático SPSS (Statistical Package Social Science), las
variables se categorizan del siguiente modo:
1) ESCALAR (variables continuas, cuantitativas; intervalares o proporcionales). Por ejemplo, los puntajes obtenidos en test, o puntaje total de escalas y cuestionarios.
2) NOMINAL (implica variables cualitativas, dicotómicas o categóricas). Por ejemplo, el género, diagnóstico, procedencia, antecedentes familiares, estado civil, etc.
47
Mias C. D.
3) ORDINAL (Son variables que refieren un ordenamiento de mayor
a menor, de poco a mucho, o viceversa). Por ejemplo, nivel socioeconómico
alto-medio-bajo, frecuencia de lectura alta-media-baja-nula; nivel de reserva
cognitiva, grado de instrucción, etc. Muchos de los ítems de los cuestionarios
o escalas, representan escalas de tipo ordinal.
Nota: Será muy importante determinar en el programa SPSS correctamente el tipo de variables que se está introduciendo, a fin de no desvirtuar
el análisis estadístico posterior. También debe informarle al programa si la
variable implica un carácter numérico, si es una fecha o es en formato de
cadena (por ejemplo, nombres de personas). Finalmente, es importante darle
un nombre codificado a cada variable, tanto como una breve descripción de
etiqueta (como Ud. llama a la variable).
A los fines de las pruebas estadísticas que se llevaran a cabo, las variables
se clasifican en:
1. Independiente (Es explicativa de la dependiente). Por ejemplo, los
puntajes en test de memoria, test ejecutivos, edad, nivel de instrucción o socioeconómico; pueden ser explicativas del estado cognitivo de normalidad o
deterioro.
2. Dependiente (es la variable explicada por la independiente). Por ejemplo, el Estado cognitivo o diagnóstico (normal vs. deterioro), puede explicarse
por un conjunto de variables independientes, tales, como edad, nivel de instrucción, nivel socioeconómico, enfermedades antecedentes, entre otras.
3. Intervinientes o covariables (deben ser controladas o bien analizar su
efecto). Por ejemplo, la presencia de depresión puede influir sobre los resultados en los test, y provocar el riesgo de estar evaluando el desempeño que la
depresión provoca, en vez del real estado cognitivo. De este modo podríamos
afirmar que una persona posee un deterioro, cuando en realidad se trata de
una disminución mientras dura la depresión. Por supuesto, esto será así, en
los casos donde la depresión no se considera un síntoma secundario de un
cuadro de deterioro cognitivo.
Técnicas recolección datos
En Neuropsicologia, observamos que en diversos estudios publicados se
emplean distintas técnicas de recolección de datos. Las principales:
48
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
1. Entrevista. Los datos derivan de una entrevista generalmente protocolizada, que indaga, por ejemplo, sobre variables sociodemográficas, enfermedades antecedentes, estudios realizados, percepción de cambios cognitivos, etc. O
cuando entrevistamos a familiares observadores, a fin de valorar la discrepancia
entre paciente-familiar. Esta técnica es muy rica además en la obtención de
datos cualitativos, derivados de la observación meticulosa (por ejemplo, estado
de lucidez, comunicación no verbal, apoyo en el lenguaje como estrategia resolutiva, modalidades de procesamiento de la información, etc.).
2. Encuestas. Pueden tener un formato de preguntas breves, cuestionarios,
consultas telefónicas, o por medios electrónicos. Por ejemplo, podemos a
través de llamada telefónica encuestar a familiares de un paciente respecto
de sus niveles funcionales en la vida diaria; o si han observado cambios en el
último mes, o de la presencia de estímulos ambientales que definen la variable
Ambiente Estimular Enriquecido en Adultos mayores (AEE).
3. Pruebas o test de medición. En este caso, los datos obtenidos derivan
directamente de los test o instrumentos administrados, tanto en sus puntajes
totales, como en sus subcategorías o ítems.
4. Consultas a registros previos o Historias Clinicas (HC). Por ejemplo,
acudimos a historias clínicas para rescatar variables no contempladas
inicialmente.
5. Escalas o inventarios estandarizados. Por ejemplo, puntajes obtenidos
en la escala de Quejas Subjetivas de Memoria, o de Depresión de Yesavage, o
de valoración de Demencia de Blessed.
6. Escalas de cotejo ad hoc (diseñadas para un estudio en particular). Se
trata de escalas derivadas de un marco teórico o de criterios concensuados,
que indagan sobre aspectos ausentes en la literatura o bien no se cuenta con
escalas estandarizadas. Por ejemplo, podemos tomar los criterios de Depresión
Mayor del DSM-5, establecer su correlato conductual y valorar la presenciaausencia de estos en un paciente; o bien podemos cotejar sobre la frecuencia de
hábitos de riesgo (fumar, alcohol, problemas para dormir, etc.) con una escala
tipo likert. Estas escalas de cotejo ad hoc que tienen una validez conceptual y
suelen respaldarse con consultas de expertos, requieren sin embargo estudios
de confiabilidad.
7. Observación operacionalizada y sistematizada. En estos casos podemos
partir, por ejemplo, de un protocolo de observación de la conducta de empatía,
fenómenos del lenguaje y el habla etc., para luego organizar y clasificar los
datos.
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Mias C. D.
8. Experimentos o eventos con sujetos. Se trata de obtener datos a partir
de intervenciones de diversa índole, por ejemplo, cuando realizamos un
postest después de un taller de estimulación cognitiva, o cuando valoramos la
percepción del autocuidado en la vejez, después de un programa psicoeducativo.
Diseños de Investigación
Hasta ahora, podemos tener definido un marco teórico, tema de
investigación, problema de investigación, estudios antecedentes, tipo de
estudio, alcance del estudio, principales variables y el planteo de hipótesis
de trabajo (o interrogantes orientadores). Sin embargo, el diseño de la
investigación será importante para la validez de los resultados que se obtengan.
En consecuencia, el diseño implica el plan o estrategia para obtener los datos,
de manera de poder dar cuenta de los objetivos del trabajo, y poder dar
respuesta a las hipótesis o los interrogantes orientadores. Para un repaso y
selección de los principales contenidos que pretendemos destacar, seguimos
los desarrollos de Sampieri (2014) y de Montero & León (2002). En tal
sentido, comenzamos observando que los diseños tradicionales se determinan
según el tipo de investigación:
1. Investigación de tipo experimental
Estas investigaciones se caracterizan por tener controladas todas
las variables necesarias, menos aquella que se manipula. Requiere por lo
tanto de condiciones controladas de modo muy riguroso, a fin de estudiar
las consecuencias de la manipulación de las variables seleccionadas.
Generalmente son investigaciones básicas que definen una hipótesis de
trabajo, con variables operacionalizadas, con experimentos y tratamientos
estadísticos posteriores (frecuentemente de comparación de grupos, ya que
los controles y experimentales, diferirán solo en la variable manipulada).
Dado que no son investigaciones muy presentes en Neuropsicología clínica,
no nos detendremos en sus posibles diseños, aunque básicamente se basan en
muestras conformadas al azar o emparejadas.
2. Investigación no experimental
A. Método transversal: Este diseño implica que se interviene o se
recolectan datos en un momento dado. La finalidad de este método es
50
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
describir variables, analizar su incidencia y relación con otras variables
(asociación, correlación), todo en un momento dado. En consecuencia,
pueden considerarse dentro de este método (Hernandez Sampieri, 2014):
Diseños exploratorios: Proponen una exploración inicial sobre una
población o muestra específica, a fin de observar el comportamiento de algunas
variables. Estos diseños pueden hacer visibles problemas de investigación de
mayor envergadura.
Diseños transversales descriptivos: son aquellos que tienen como objetivo
explorar la frecuencia, incidencia y medidas de tendencia central en que se
manifiesta una o más variables.
Diseños transversales correlacionales: se encargan de describir relaciones
entre dos o más variables en un momento determinado, generalmente como
parte de estudios exploratorios y descriptivos en términos de relaciones.
Diseños transversales correlacionales/causales: en estos diseños se parte
de que las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dados
y manifestados) y el investigador los observa y reporta. Por ejemplo, la
observación de que personas con menor inteligencia cristalizada, menor nivel
de instrucción o nivel socioeconómico, tienen mas probabilidad de presentar
un deterioro cognitivo con la edad.
B. Método longitudinal: estos diseños implican la recolección de datos
a lo largo del tiempo, o bien por intervalos de tiempo o períodos determinados. De este modo, permiten hacer inferencias respecto a cambios observados,
sus determinantes y consecuencias. Los principales diseños que consideramos
son:
Diseños longitudinales de tendencia o trend: son aquellos que analizan
cambios a través del tiempo (en variables o sus relaciones), dentro de alguna
población en general. Por ejemplo, conocer con el tiempo la incorporación
de dispositivos electrónicos en adultos mayores y su relación con medidas
neurocognitivas.
Diseños longitudinales de evolución de grupo o cohort: son estudios que
examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos,
por ejemplo, definidos por el año, periodo de ingreso a sistema de salud, o
bien los grupos de cohortes vinculados de alguna manera, generalmente la
edad, grupos por edad, entre otros.
Diseños de Panel: Implican estudios que valoran o evalúan cambios en
el mismo grupo de sujetos a través del tiempo. Por ejemplo, un Servicio de
51
Mias C. D.
Neuropsicología convoca por vía telefónica a las personas diagnosticas con
deterioro cognitivo leve tres años atrás, a fin de ser nuevamente evaluadas y
observar los cambios producidos con el tiempo, y analizar posibles variables
predictoras.
Diseños de investigación ex post facto
En consideración de Hernandez Sampieri (2014), el objetivo de los
estudios ex post facto es buscar indicios que permitan hacer inferencias
acerca de cuáles pueden ser las posibles causas de los fenómenos sujetos a
investigación. En estos diseños no podemos hablar de relaciones causales
directas. Existen dos categorías de diseños ex post facto: los retrospectivos,
que son aquellos en que las variables ya han sucedido; y los prospectivos, que
son aquellos en que la variable independiente no es posible manipularla (ej.
edad, sexo, altura, etc).
Diseños retrospectivos. En los diseños retrospectivos vamos hacia atrás
para encontrar variables independientes (una o más) que afectan a una
variable dependiente. Por ejemplo, estudiamos cómo la reserva cognitiva,
nivel de instrucción de los padres, y antecedentes familiares, pueden afectar
el estado cognitivo actual. Según Hernandez Sampieri (2014), una forma
de mejorar los diseños retrospectivos es mediante la consideración de grupos
de control: se compara un grupo (grupo casos) que cumple con la variable
dependiente y otro grupo (grupo control) que comparte características con el
primero, salvo la variable dependiente. De esta forma se pueden comparar los
valores de diferentes variables independientes para determinar su importancia
en los efectos sobre la dependiente. Por ejemplo, podemos comparar niveles
reserva cognitiva en personas con un deterioro cognitivo mayor, con un grupo
control conformado por personas cognitivamente normales.
Diseños prospectivos. En estos diseños lo que se pretende es conocer cómo
una variable independiente en particular con el tiempo afecta a la variable
dependiente. Por ejemplo, si se quiere saber cómo afecta al “cálculo” el uso
de dispositivos electrónicos; podemos seleccionar un grupo de sujetos que
usan estos dispositivos y otros que no los usan, a fin de comparar el nivel de
operatoria aritmética frente a una prueba de cálculo neutral.
52
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Diseños evolutivos. Estos diseños se emplean cuando se trata de determinar cómo el paso del tiempo provoca un cambio o efecto sobre una variable
dependiente. Por ejemplo, conocer cómo la edad tiene un efecto sobre la evolución de funciones cognitivas como la memoria, el lenguaje o la organización
espacial, entre otras. Estos diseños pueden ser de dos clases:
1. Transversales: cuando se mide la variable dependiente en distintos
momentos vitales de distintos sujetos (Por ejemplo, valoramos la frecuencia
de quejas de memoria y niveles de estrés en el adulto joven, adulto maduro y
adulto mayor). 2. Longitudinales: cuando se mide la variable dependiente en
distintos momentos vitales de los mismos sujetos (por ejemplo, años antes y
después de la jubilación: o bien estudios de seguimiento del estado cognitivo
con el paso de los años, a fin de estudiar variables críticas para la rotación de
la normalidad cognitiva al deterioro tipo demencia).
Población y muestras
Delimitada la población, la muestra es un subgrupo de la población,
por lo que debe conocerse en sus características de contenido, lugar y tiempo.
Por ejemplo, podemos definir una población como el conjunto de sujetos
adultos mayores evaluados en un Servicio de Neuropsicología en el período
comprendido entre los años 2015-2018, que consta de 1000 casos. Luego,
podemos tomar una muestra de la población, de alrededor de 120 casos. Según el teorema del límite central una muestra moderada (más de 100 casos)
tiene una distribución que tiende a ser normal, y permite realizar pruebas
estadísticas más robustas. Lo importante será, no obstante, que la muestra sea
lo más representativa de la población de la cual proviene. Los resultados que
se obtendrían en este caso serán generalizables a la población definida como
los sujetos evaluados en el período 2015-2018; pero no alcanzarían a tener
representatividad para referirnos a la población de adultos mayores de la Provincia de Córdoba (Argentina).
La población que se considera puede ser: 1- General (es la real, a la cual
se pretende alcanzar o representar). 2- Hipotética (en la que se podría aplicar
los resultados). 3- Estándar (patrón para comparar con otra población). Las
muestras en consecuencia deben ser representativas y no sesgadas. Dependen
siempre de cómo se define la población. Las muestras, desde la perspectiva
del análisis estadístico, son importantes a partir de los 30 (Medicina) o 40
(Psicología) casos.
53
Mias C. D.
Técnicas de muestreo
Considerando que las muestras deben ser representativas de la población en función de cómo se la define, existen diversas tecnicas de muestreo,
todas presentes en distintos tipos de estudios en Neuropsicología. A fin de
su identificación seguimos los criterios establecidos por Hernandez Sampieri
(2014):
1- Aleatorio: a- Simple (realizamos un sorteo dentro de la población,
donde todos los sujetos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados). bSistemático (divide la población en dos o tres partes, y sorteamos un número
de casos de cada parte. Por ejemplo, si dividimos la población por rangos de
edad, podemos tomar el primer y tercer caso de cada categoría; o bien los
casos pares, o hacer un sorteo al azar).
2- No aleatorio: a- Accidental (Se constituye con sujetos a mano, que son
alcanzados por todos los variables objetos de estudio). Dado que estas muestras
no permiten una generalización, no permiten tomar mayores decisiones).
Son frecuentes en estudios exploratorios en Neuropsicologia, y su finalidad es
aportar estudios previos hacia la validación de una hipótesis de trabajo. Por
ejemplo, podemos explorar un patrón de deterioro cortical en enfermedades
de naturaleza subcortical, como la enfermedad de parkinson, con los pocos
casos que se tienen a mano. Luego, los resultados, pueden justificar estudios
mayores, bajo la hipótesis de que la enfermedad en determinado tiempo afecta
a procesos cognitivos corticales.
b- Intencional (Conformada por criterios delimitados de inclusión y
exclusión, en función de cómo se define la población). Por ejemplo, podemos
seleccionar los casos que vienen acompaños por sus familiares, y excluimos
todos los demás. O bien seleccionamos el mismo numero de casos por décadas
de edad, por género y motivo de consulta).
3- Muestreo por etapas. Las muestras se conforman por la selección
de sujetos que responden a determinadas características, en un tiempo
determinado (por ejemplo, se van incluyendo sujetos por semestre con
deterioro leve, con distribución equitativa por rangos de edad, género y
ausencia de depresión).
54
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tipos de Muestras
1. Probabilísticas:
Son muestras que garantizan de algún modo, que todos los sujetos comprendidos en una población han tenido la misma probabilidad de ser incluidos. Pueden obtenerse por sorteo, asignando números aleatorios, en forma
sistemática, y permiten calcular el margen de error. Para poblaciones grandes,
como puede ser los Adultos mayores de la Ciudad de Córdoba (alrededor de
450 mil), es importante conocer cómo se distribuyen en el mapa de la Ciudad, para sectorizar por azar los puntos de recolección de datos esenciales, por
ejemplo, a través de encuestas o evaluaciones en distintos puntos sanitarios y
de participación comunal. No obstante, las muestras probalilísticas, son muy
propias de la investigación experimental o en encuestas de sondeo de opinión
en la población general.
2. No probabilísticas:
Son consideradas un tanto arbitrarias, ya que no permiten calcular con
precisión el error estándar. Su ventaja es para aquellos estudios que no dependen tanto de la representatividad de los sujetos de una población, sino su cuidadosa selección según ciertas características de estudio. Por tales motivos, la
mayoría de las investigaciones en Neuropsicología, suelen estar conformadas
por muestras no probabilísticas. Estas pueden ser:
a) Muestra de sujetos voluntarios: Son muestras accidentales, pero se procura que los sujetos sean homogéneos en edad, sexo, inteligencia, etc. De
manera que los resultados no se deban a diferencias individuales significativas,
sino a la intervención. Especialmente en Neuropsicología, que requiere controlar variables sociodemográficas que inciden en el desempeño de los test,
tales como la edad, género y nivel de instrucción.
b) Muestra por cuotas: como en las encuestas en donde se determina a
quienes entrevistar. Por ejemplo, se determina evaluar 25% hombres mayores
de 64 años, 25 % mujeres de más de 64 años; 25% hombres menores de 64
años, etc.
El control y la validez interna
La validez interna se refiere al grado en que una investigación puede
explicar cómo la variable independiente afecta a la dependiente; excluyendo
55
Mias C. D.
otras explicaciones alternativas (Hernandez Sampieri, 2014). Esto es muy importante, ya que cualquier otra variable o factor no contemplado que pudiera
explicar mejor los resultados, es una debilidad, y constituyen una amenaza
para la validez interna (por ejemplo, con frecuencia en la evaluación neuropsicológica debemos tener en cuenta la fatiga, el efecto de fármacos, la presencia de depresión, la motivación y expectativas, el ambiente de evaluación,
el entendimiento de las consignas, el uso de instrumentos estandarizados y
confiables, la experticia del evaluador, entre otros). De esta forma, la validez
interna indica que las explicaciones o interpretaciones que estamos proponiendo, inhiben o ensombrecen múltiples explicaciones alternativas, como
cuando consideramos que los resultados obtenidos son debidos al desempeño
cognitivo objetivo (sin efectos de fatiga o fármacos que diluyan la interpretación). La validez interna se refuerza mediante (Hernandez Sampieri, 2014):
1. Grupos de comparación (dos como mínimo). En lo posible, controlando algunas variables muy conocidas por sus efectos confusores en neuropsicología, tales como edad, nivel de instrucción, género, y en ocasiones
depresión.
2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto la manipulación de las
variables independientes. Por ejemplo, si queremos conocer el efecto que tiene
la depresión en el estado cognitivo, y para ello comenzamos comparando dos
grupos normal-deterioro; será bueno que éstos sean equivalentes es número,
edad, instrucción, genero, nivel socioeconómico, estado laboral, niveles
funcionales de la vida diaria y ansiedad. De esta manera, podremos considerar
con mayor validez, que las diferencias de los grupos de deben a los niveles de
depresión. Si bien es dificil en investigaciones de carácter aplicado, controlar
todas las variables independientes, es bueno tener al menos dos grupos
claramente diferenciados por la variable dependiente en estudio (por ejemplo,
normal-deterioro, alto-bajo grado de estrés, etc.). Por otro lado, podemos
considerar los siguientes métodos:
2.1. Equivalencia inicial
Implica que los grupos son similares entre sí en el inicio de la investigación.
Por ejemplo, el nivel de instrucción, genero, normalidad cognitiva, inteligencia,
entre otras. Si bien no habrá una diferencia simétrica y exacta, decimos que
no debe haber una diferencia estadísticamente significativa (p>0,05).
56
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
2.2. Equivalencia durante el estudio
Durante el estudio, los grupos deben mantenerse similares, excepto
en la manipulación de la variable independiente. Esto supone: mismos
evaluadores, maneras de recibirlos, ambientes semejantes, duración de la
evaluación, materiales estímulo, consignas; y todo lo que forme parte del
proceso de recabar datos con los sujetos. Una buena forma de mantener la
equivalencia inicial de los grupos es con la asignación al azar de los sujetos
a evaluar en un Servicio de Neuropsicología con múltiples evaluadores. La
asignación aleatoria funciona mejor cuanto mayor sea el número de sujetos
con que se cuenta para el estudio.
2.3. El emparejamiento
Otro método para trabajar la equivalencia de los grupos es el
emparejamiento o apareo. Se trata de igualar los grupos en relación con
algunas variables específicas que pudieran tener una influencia confusora.
Por ejemplo, en Neuropsicologia es bueno igualar los grupos es función
de la edad, nivel de instrucción (alto-bajo), genero, y depresión (si-no). En
general, las variables seleccionadas para emparejar los grupos deben estar
muy relacionadas con la variable dependiente, de manera tal que puede tener
una influencia decisiva. En otros casos, si se están estudiando subtipos de
deterioro, es muy posible que se deban controlar el efecto de ciertos dominios
cognitivos, a fin de obtener grupos emparejados en cuanto al perfil cognitivo
(por ejemplo, deterioros amnésicos versus deterioros ejecutivos).
Alcance y limitaciones de los estudios
En toda investigación de diseño, es importante ser conciente de los
alcances y limitaciones de sus hallazgos. En otras palabras, hasta dónde pueden
generalizarse los resultados, y los límites en los que deben ser considerados.
Se trata de la validez externa que tienen los resultados. Indica en qué medida
pueden ser generalizados a una población, diferentes sujetos, lugares,
alcances geográficos, o delimitaciones según ciertas variables independientes.
La validez externa puede verse limitada por los sesgos de las muestras, la
selección de casos extremos, de evaluaciones previas, entre otras. Por ello
debemos recordar que las investigaciones difícilmente sean concluyentes en
el problema abordado, sino mas bien, que aportan evidencias para pensar
en una determinada dirección; pero que es necesario estudios mayores y mas
57
Mias C. D.
controlados para lograr conclusiones mas sólidas. Quizás por estos motivos,
investigaciones similares llevadas en distintos lugares, con procedimientos y
muestras diferentes, pueden no obtener los mismos resultados.
Los instrumentos en la evaluación neuropsicológica
En general, en Neuropsicologia empleamos instrumentos múltiples,
desde distintos test valorativos de diversos dominios cognitivos, hasta escalas
y cuestionarios valorativos de aspectos psicológicos, conductuales, funcionales
de la vida diaria, ambientales y familiares. La entrevista neuropsicológica y la
anamnésis clínicas son también importantes instrumentos que dan contexto
a las valoraciones neurocognitivas. Este es un punto muy importante, ya
que el neuropsicólogo iniciado suele tener un perfil más técnico y encuentra
seguridad en el uso de instrumentos, haciendo prevalecer el criterio estadístico
en la interpretación de los resultados finales. En tal sentido, en materia de
evaluación neuropsicológica se advierte que nada reemplaza la experticia
del evaluador en materia clínica, como su formación en neuropatología
(Mias, 2008). Sin embargo, a los fines de emprender una investigación,
será importante que, en todos los casos se empleen instrumentos válidos y
confiables, y algunos de ellos con sensibilidad o especificad aceptables. Mas
adelante se verán estos conceptos, y los distintos tipos de instrumentos que
podemos emplear en investigación. Por ahora, en la tabla inferior vemos una
síntesis de test neuropsicológicos, diferenciados por sus objetivos, su función
y utilidad (Mias, 2008).
58
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 1. Distintos tipos de test neuropsicológicos, diferenciados por sus objetivos y función
Objetivo
Función
Cheking
cognitivo
Screening
Cribado
Comprensión
Global
Valorar sistemas
Funcionales
Perfil
neurocognitivo
por funciones
o por patología
Valoración
ecológica
Valorar
constructos
cognitivos
Barrido cognitivo
amplio
Valoración
conductual de
los sistemas
funcionales
Utilidad
Test
Útil en detección
de (+)
Útil en hipótesis
orientadoras
MMSE, Foto
Test, Test Isacs
NEUROPSI
ADASCOG
Útil en
exploración
clínica
Útil en
investigación y
en diagnóstico
diferencial
Útil en la
terapéutica
Test basados en
modelo de Luria,
Test WAIS
Test o baterías
específicas (p.e.
WMS, TAVEC)
Test ecológicos
Lectura
conductual
Datos cualitativos
El análisis estadístico
Hasta ahora hemos hecho referencia a la importancia de las relaciones
de variables independientes, respecto de las variables dependientes. Hemos
definido un problema, objetivos, hipótesis o interrogantes orientadores,
materiales y métodos (diseño, población, muestra, criterios de inclusión,
instrumentos, etc.). Debemos pensar ahora en las pruebas estadísticas que nos
permitan contrastar nuestras hipótesis u observar resultados, con el debido
procesamiento de los datos. Este es un punto muy sensible, ya que proceder
con un análisis equivocado puede conducir a conclusiones erróneas, de bajo
fundamento, o bien a falsos hallazgos.
La primera recomendación que debe tenerse en cuenta es observar
en investigaciones antecedentes, los análisis estadísticos empleados, a fin de
considerarlos una referencia. Si bien en la mayoría de las publicaciones no
brindan mayores detalles de los procedimientos estadísticos, es importante
conocer bien las pruebas que se realizarán y las condiciones o requisitos para su
uso. Estos análisis permitirán además un mejor aprovechamiento de los datos,
permitiendo ir mas allá de estudios meramente descriptivos y exploratorios.
Es muy frecuente ver que investigaciones o tesis doctorales, aun teniendo
los datos suficientes, no han enriquecido sus conclusiones con análisis más
59
Mias C. D.
avanzados. En ocasiones posibilitan estudios mixtos, que comienzan siendo
exploratorios y terminan siendo explicativos. También el ensayo de modelos
predictivos, como de agrupamientos de variables, o de procesamientos
multivariados, suelen otorgar una envergadura mayor a la investigación, a la
vez de resultados más explicativos.
Por supuesto no toda investigación implica un análisis estadístico de
carácter empírico muestral, ya que numerosos estudios clínicos o estudios
de casos, siguen otros principios basados en análisis más cualitativos
(Kazdin, 2002). Sin embargo, en esta obra reflejaremos solo los usos de la
estadística descriptiva e inferencial aplicada en nuestra línea de investigación
en Neuropsicología. Para el desarrollo de una tesis, es importante el detalle
respecto de los pasos a seguir desde una perspectiva estadística, a fin de
garantizar una lógica de razonamiento, como de asegurarse los adecuados
procedimientos. En consecuencia, para un proyecto de investigación sea lo
más descriptivo posible respecto este punto. Puede ocurrir que un evaluador
sea un metodólogo obsesivo y no valore su obra, si no es desde esta rigurosa (y a
veces tendenciosa) perspectiva. En el próximo capítulo, veremos las numerosas
pruebas que podemos emplear en estadística aplicada, con ejemplos prácticos
propios de aplicaciones en Neuropsicología.
La ficha técnica del estudio
Luego de repasar distintos aspectos metodológicos y de diseños de
investigación, podemos sintetizar la estructura del proyecto en una ficha
técnica. En tal sentido, se propone un formato modelo de comunicación de
la estructura del trabajo de investigación:
Ejemplo 1
Tipo de Finalidad
Tipo de investigación:
Tipo de Diseño:
Tipo de información:
Tipo de Muestra:
Tipo de objetivo:
Temporalidad:
60
•
•
•
•
•
•
•
Aplicada.
Exploratorio, Descriptivo, Comparativo.
No Experimental. Ex post facto.
Cuantitativa. Análisis cualitativo secundario.
No Probabilística. Muestreo: por etapas.
Descriptivo, exploratorio, Predictivo.
Transeccional o transversal correlacional.
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Población:
Muestra:
Instrumentos de
Investigación:
Estadísticos principales
•
Adultos mayores entre 50-80 años de residencia en
ciudad de Córdoba.
•
Participantes concurrentes centros comunitarios, con
criterios de inclusión.
•
•
•
Pruebas Neuropsicológicas
Cuestionarios conductuales y psicoafectivos
Escalas de funcionalidad en vida diaria.
•
Descriptivos. Anova (Bonferroni). Regresión lineal,
método forward Wald.
Ejemplo 2
Tipo de estudio: Aplicado y exploratorio. Descriptivo y analítico.
Población: Personas voluntarias comprendidas entre los 50-80 años
residentes en la ciudad de Córdoba, que concurren a servicios públicos de
evaluación neurocognitiva.
Muestra: Muestra no probabilística, con participantes voluntarios
concurrentes a los Servicios de Neuropsicologia. Técnica de muestreo por
etapas (selección con determinadas características, en un tiempo determinado).
Mínimo 180 casos.
Criterios de inclusión: Participantes entre 55-85 años que concurren
voluntariamente a los lugares de evaluación neuropsicológica, sin enfermedades
médicas, neurológicas y psiquiátricas causales en primer grado de un deterioro
cognitivo. Sin signos de demencia y alteración significativa de actividades
básicas de la vida diaria. De nivel educativo con evidencias de adquisición
de lectoescritura y cálculo simple. Que cumplen con todas las evaluaciones
neurocognitivas y psicológicas propuestas.
Diseño de investigación: Ex post facto, de tipo transeccional, descriptivo
y comparativo. Los grupos: Grupo 1 (control): Participantes cognitivamente
normales (n=90) con evaluación cognitiva multifunción normal en relación
con edad y nivel de instrucción; Grupo 2 (deterioro): Participantes con
deterioro cognitivo leve (n=90) que cumplen con los criterios recomendados
(Winblad et al., 2004) para el diagnóstico de deterioro cognitivo leve,
multidominio, amnésico y frontal. Variables de control: género, edad y nivel
de instrucción; sin diferencias estadísticamente significativas (p>0,05).
Variables de estudio: La variable dependiente es el estado cognitivo
valorado como normal-deterioro; y las variables independientes son: Quejas
subjetivas de memoria (QSM), las Quejas ejecutivas (QE), depresión (GDS)
61
Mias C. D.
y estrés traumático (Holmes). Las variables de control son el género, edad y
nivel de instrucción.
Instrumentos:
1. Protocolo de admisión:
El mismo se completa con información relativa a datos sociofamiliares,
nivel educativo, profesión, nivel socioeconómico, antecedentes de
enfermedades neurológicas y psiquiátricas, presencia de enfermedades
somáticas (hipertensión, diabetes entre otras), presencia de medicación que
afecta sistema nervioso, horas de sueño, actividad física y consumo de tabaco.
Dicho protocolo es importante para la valoración global del estado cognitivo.
2. Valoración Neuropsicológica:
1. Mini Mental State Examination de Folstein; 2. Subtest de Memoria
Verbal del Test Weschler Memory Scale; 3. Figura compleja de Rey; 4. Test
de denominación de Boston; 5. Test de fluidez verbal semántica; 6. Test de
fluidez verbal fonológica; 7. Test WAIS-III (Wechsler, 2002): Subtest de Digito-Símbolos; Subtest de completamiento de figuras; Subtest ordenamiento
número-letra; 8. Test de Stroop; 9. Test INECO Frontal Screening; 10. Test
del Reloj; 11. Torre de Hanoi. 12. Wisconsin card sorting test.
3. Valoración conductual:
1. Cuestionario de quejas de memoria (Marotto, 2003); 2. Escala de
cotejo de Quejas Ejecutivas (Mias, 2010); 3. Escala de Depresión Geriátrica
de Yesavage (GDS 30); 4. Escala de Estrés traumático de Holmes.
4. Consentimiento informado:
Considerando el trabajo con humanos, participantes voluntarios, a
quienes se realizarán evaluaciones cognitivas verbales y de lápiz y papel, se
empleará formulario de consentimiento informado acorde a la “Guía para las
buenas prácticas de investigación clínica en seres humanos” (Ministerio de
Salud, Resol. 1480/11). Resguardo ético: Aprobado por Comité de ética en
investigación en Salud (ODO CAI-CIEIS N° 231).
5. Procedimiento:
Participantes voluntarios concurrentes al Servicio de Neuropsicología
durante abril de 2018 a diciembre de 2019. Dos sesiones de entrevista y evaluación neuropsicológica de 70 minutos cada una. En la segunda sesión se
realiza entrevista con familiar informante, a fin de verificar el estado funcional
de las personas, como la presencia de quejas de memoria.
62
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
6. Análisis Estadístico:
Se analizan las quejas de memoria y ejecutivas en relación con los test
de memoria y estado psicoafectivo en ambos grupos, considerando un nivel
de significación de p<0,05. Como primera medida, se calculará el índice de
correlación de Pearson para las medidas de QSM, Quejas Ejecutivas y pruebas
objetivas de memoria en ambos grupos. Para explorar la asociación de variables dicotómicas se empleará la prueba de 2; por ejemplo, al analizar la asociación entre el bajo-alto grado de QSM, QE y GDS (categorizados mediante
método de análisis de clústers de K-medias). Para conocer las diferencias en
las medidas de QSM, QE, GDS y Estrés traumático entre los grupos conformados, se realizará una prueba t de Student para muestras independientes
(con control de normalidad mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov y de
homocedasticidad con prueba de Levene). Asimismo, se aplicará una prueba t
para explorar olvidos diferenciales con relación a los grupos. Para explorar las
QE, se realizará un análisis factorial a fin de reducir los datos, para emplear
luego una prueba t con los mismos. Finalmente se explorará un modelo de
factores de riesgo de deterioro cognitivo (odds ratio), mediante análisis de regresión logística con el método forward wald, y la prueba de bondad de ajuste
de Hosmer y Lemeshow.
63
Capitulo III
Consideraciones de estadística aplicada
Luego de recolectar datos propios de nuestras variables de estudio,
y siguiendo los objetivos de la investigación, llega el momento del análisis
estadístico a fin de describir la muestra, las variables estudiadas, y poner a prueba
nuestras hipótesis o interrogantes orientadores. En otras palabras, estudiaremos
la relación entre las variables dependientes con las independientes, a través de
procedimientos derivados de las matemáticas, y que conforman la estadística
aplicada (Runyon & Harber, 1992; Montero, 2007). Desde esta perspectiva,
debemos considerar dos aspectos de los procedimientos estadísticos:
1. La Estadística descriptiva
Implica operaciones básicamente tendientes a describir, resumir,
visualizar la distribución de los datos, como su organización y dispersión
en relación con medidas centrales (Montero, 2007). Estima estadísticos
descriptivos, como la media, mediana, moda, rango, desviación típica (o
estándar), varianza (mide la dispersión de los valores), recuento de casos,
porcentajes y percentiles. Los estadísticos más usados son la media (promedio)
y la desviación típica o estándar (DT o DS). Luego, los datos pueden ser
representados mediante un histograma de frecuencia, diagramas de barras,
gráficos circulares o piramidales, etc. La estadística descriptiva es empleada
para un primer análisis exploratorio del comportamiento de las variables y
de los datos, a fin de realizar luego, análisis más complejos y reveladores. Los
principales estadísticos que habitualmente consideramos pueden resumirse
en:
65
Mias C. D.
Medidas de tendencia central: moda (para todas las escalas); Mediana
(ordinal e intervalar); Media (ordinal e intervalar). IC 95%: intervalo de
confianza en el que caería la media poblacional.
Medidas de variabilidad o dispersión: Rango o recorrido (incluir máximo
y mínimo); Desviación estándar o típica y la Varianza (DS al cuadrado).
Porcentajes, Razones y tasas: La razón es, por ejemplo, dos hombres
por cada mujer. La tasa es una medida para comparar datos en diferentes
poblaciones y tiempos; se trata de la relación entre el número de casos, la
frecuencia y una unidad de medida. Por ejemplo 33,4 demencias por mil
habitantes mayores de 64 años.
Riesgo relativo: relación entre la presencia de un factor y la aparición de
una enfermedad. Por ejemplo, frecuencia de enfermos sobre frecuencia de
casos expuestos.
Odds ratio: es la proporción de pertenecer a una u otra posibilidad de
la misma categoría (por ejemplo, normal-deterioro).
Primeras pruebas de normalidad:
1) Asimetría o Skewness (cuando se acerca nuestra distribución a una
curva normal. Si es =0 es simétrica, si es positiva los valores se agrupan a la
izquierda o por debajo de la media);
2) Curtosis o Kurtosis (indica si la curva es picuda o plana. Si es =0 es
normal, si es positiva es picuda, y si es negativa es aplanada).
Puntuación Z: Es una descripción adicional. Indica la dirección y el grado en que un valor obtenido se aleja de la media en una escala, cuyas unidades
son en términos de desviación estándar. Tiene una media de 0 y una DS de 1.
Se obtiene con el puntaje original menos la media de esa distribución sobre la
desviación estándar de la misma (X – M/DS). Útil para estandarizar la escala
de una variable intercalar, de manera de poder comparar puntuaciones de dos
distribuciones diferentes (p.e. test y post-test), o comparar mediciones de distintas
pruebas con distintas escalas aplicadas a los mismos sujetos. Por ejemplo: un sujeto de 58 años obtiene un puntaje de 26 en el Minimental State de Folstein,
y de 7 puntos en el test del reloj. Estos valores no serán comparables, dado
que pertenecen a una escala distinta; en consecuencia, pueden ser llevados a
puntaje Z.
Percentiles y cuartiles: Se trata de una medida de posición indicativa del
valor de la variable por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de
observaciones. Por ejemplo, el percentil 25 o primer cuartil, indica que un
puntaje determinado supera el 25% de los casos de esa distribución.
66
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Ejemplo
Veamos las aplicaciones de una estadística descriptiva, en un estudio
valorativo de distintas medidas en relación con el estado cognitivo de
normalidad, deterioro leve y deterioro mayor (criterios DSM5). En este
ejemplo, analizamos la distribución porcentual de variables de control que
caracterizan la muestra, y algunos estadísticos descriptivos con relación a test
neuropsicológicos de cribado.
Tabla 2. Distribución de casos según variables demográficas de control.
Variables
de control
Genero
Alto-Bajo
Instrucción
Edad Agrupada
Normal
Recuento
%
F
63
71,6%
M
25
28,4%
ALTA
60
68,2%
BAJA
28
31,8%
55-64
37
42,0%
65-74
43
48,9%
75-89
8
9,1%
Deterioro
Recuento
61,1%
58
61,1%
37
38,9%
56
58,9%
39
41,1%
41
43,2%
37
38,9%
17
17,9%
Tabla 3. Estadísticos descriptivos del test de
memoria episódica y su histograma de frecuencia (figura derecha)
N
1352
Media
5,62
Mediana
6,00
Moda
5,00
Desviación estándar
3,10
Asimetría
-0,17
Curtosis
-0,73
Rango
12,00
Mínimo
0,00
Máximo
12,00
Percentiles
25
4,00
50
6,00
75
8,00
67
Mias C. D.
Tabla 4. Medidas de tendencia central de test de cribado neuropsicológico
con relación al estado cognitivo
Variables
independientes
Minimental State
INECO Frontal
Test del Reloj
Normal
Media
DS
28,98
1,00
24,98
2,83
9,43
0,83
Diagnostico
DCL
Media
DS
27,81
1,83
19,90
2,06
8,59
1,51
Demencia
Media
DS
22,63
3,86
14,11
3,60
6,46
1,66
2. La Estadística inferencial
Posibilita extender los resultados de una muestra a una población o
hacer pruebas de hipótesis a partir de muestras. En otras palabras, implica
hacer inferencias a partir de una muestra, explorar asociación o correlación de
variables, comparar grupos, generar modelos predictivos de los cambios en la
variable dependiente, o bien realizar pronósticos de futuras observaciones de
los datos.
Posibilita el cálculo de estadísticos de asociación, correlación, análisis
comparativos de medias o análisis de varianzas, análisis de regresión lineales
o logísticos, entre otros. El objetivo será siempre hacer inferencias a partir
de una muestra, que alcancen a una población (Runyon & Harber, 1992).
Luego, si las variables en cuestión tienen una distribución normal de los datos,
la estadística inferencial será de tipo paramétrica; y si los datos no tienen una
distribución normal, será de tipo no paramétrica.
La estadística inferencial va más allá de describir las variables, ya que
pretende generalizar los resultados de la muestra a la población. Se usa para
probar hipótesis o estimar parámetros (medidas poblacionales) a partir de
estadísticos (medidas muestrales). Por ejemplo, nos preguntaremos si la media
de la muestra está cercana a la media de la población.
Para ello es importante el concepto de distribución normal y los niveles
de significación. Por ejemplo, para probar hipótesis inferenciales, se debe
saber si es alta o baja la probabilidad de que la media de la muestra esté cerca
de la media de la distribución muestral (distribución de las medidas de todas
las muestras que agotan la población).
El nivel de significación: p<0,05 comprende un área alrededor de 2 DS
por debajo y arriba de la media, e indica que se tiene el 95% de seguridad para
generalizar sin equivocarse y el 5% en contra. El nivel de p<0,01 implica 2,5
68
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
DS, y que se aumenta al 99% de seguridad. Los niveles de significación son
fijados por el investigador a priori, según los objetivos de la investigación. No
obstante, cuando los resultados obtenidos están al límite de la significación
más baja (p=0,05), es bueno incrementar el número de casos o emplear pruebas más robustas o exigentes. Por ejemplo, el test de Brown-Forsythe en caso
de la prueba ANOVA.
Sin embargo, nunca estamos completamente seguros de la inferencia
o estimación para generalizar y pueden cometerse errores, como aceptar una
hipótesis falsa (tipo II) o rechazar una hipótesis verdadera (tipo I). Estos
errores indeseables se calculan con el error estándar, y se reducen con: muestras
representativas probabilísticas, suficiente número de casos, conocimiento de
la población, inspección cuidadosa de los datos.
La distribución normal
La distribución normal es necesaria para la inferencia estadística. Implica
la posibilidad de trasladar los valores de una muestra a una población. Puede
calcularse mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov (muestras con más de
50 casos) o de Shapiro-Wilk (muestras con menos de 50 casos).
El histograma de frecuencias permite inspeccionar visualmente el grado
de normalidad de la distribución. La asimetría y la curtosis son los primeros
indicadores que analizar (Montero, 2007). También con el análisis de la
asimetría: Lo ideal es que se acerque a cero para ser normal perfecta (p.e. 0,25);
si es negativa se tira hacia la derecha (p.e. -3,25) y viceversa. Otro indicador
será observar que la media coincida con la mediana (Md) y las varianzas no
sean muy disímiles (La prueba de Mat Whitney compara las medianas).
Las curvas no simétricas requieren convertir los datos a curva normal,
como con el puntaje Z. Caso contrario, se tratan con pruebas No paramétricas,
como prueba de porcentajes. Las curvas no normales o binomiales, con un N
grande (a partir de 100 casos) se aproximan a lo normal.
La Distribución Normal permite el cálculo de la probabilidad de que los
resultados obtenidos no se deban al azar. La probabilidad es la relación entre los
casos probables y los posibles de obtener. Ejemplo al tirar una moneda al aire,
con la esperanza de que caiga del lado de la cara. ¿Qué probabilidad tenemos
luego de cinco ensayos? Estimamos la probabilidad (p) del siguiente modo:
69
Mias C. D.
p= casos favorables / casos posibles o ensayos realizados
p= ½ = 50% = 0.50 representa una probabilidad que va de 1 a 0.
Para comparación de grupos, tendremos en cuenta:
5% = (p < 0.05)
1% = (p < 0.01)
0,1% = (p < 0.001)
ligeramente significativo. Z= 1.96
significativo.
Z= 2.58
muy significativo (un caso en mil puede ser al azar)
2 Desvíos Estándar = 95% de la muestra representada.
2,5 DS = 99% de la muestra representada.
2,8 DS = 99,9% (p<0.001)
2 Error Estándar = 95% de la población
2,5 ES = 99% población
2,8 ES = 99,9% (p<0.001)
En la figura inferior vemos una curva de distribución normal. En
neuropsicología, en función de algunos criterios diagnósticos, se considera
que los test comprendidos cuyos puntajes están dentro de 1,5 DS por debajo
o encima de la media pueden interpretarse como normales. Esto indica que
se asume que el 82% de las personas son normales en una población dada, y
que el interés radica en detectar el 9% de las personas cuyo puntaje está por
debajo de la media, y que puede interpretarse como deterioro. Sin embargo,
si queremos reducir el margen de error al 5%, podemos considerar +- 2 DS
con respecto a la media.
Figura 2. La distribución normal y las medidas de desviación estándar
por encima y debajo de la media, con el área porcentual de normalidad que representan.
70
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
+-1 DS = Representa el 68,26% de la población normal
+-1,5 DS = Representa el 81,85% de la población normal
+-2 DS = Representa el 95,44% de la población normal
+-2,5 DS = Representa el 99,72% de la población normal
+-3 DS = Representa el 99,98% de la población normal
Tanto la DS y el ES (error estándar) son inversamente proporcionales al
tamaño de la muestra o población, y directamente proporcionales a la dispersión.
Si ambos son grandes, hay que aumentar el número de casos. Las variaciones
admitidas están más arriba, y se expresan: Media +- 2DS.
El error estándar de la media indica la diferencia promedio de las distintas
medias de las muestras. Nos dice que la media obtenida puede no representar
a la población. Pero si tomamos M +-2 ES la media obtenida tiene el 95% de
ser representativa (intervalo de confianza).
La P o Alfa representa la probabilidad de error. De que los resultados se
deban al azar. Cuando se comparan medias o se hacen estadísticos, hay que
decidir hasta cuánto error se acepta.
Error tipo I: Rechazar algo que era verdadero. Rechaza hipótesis nula
cuando es verdadero.
Error tipo II: Aceptar algo que es falso. Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.
Si se considera la población (según cómo se la defina), entonces directamente no hay error de muestreo. Las diferencias de medias se deben a lo que
mide el test o a cómo se lo administró. Por ejemplo: Datos obtenidos para
la población de adultos mayores pertenecientes a un Centro de Participación
Comunal. En este caso, la población es pequeña y puede ser abordada en su
totalidad. Pero si se trata de evaluar la población de estudiantes ingresantes a
Psicología (alrededor de 2500), será necesario tomar una muestra.
Formulación de hipótesis
Hipótesis nula: está dada por el conocimiento preestablecido. Por ejemplo, los puntajes obtenidos en un test objetivo de memoria no guardan relación de las quejas subjetivas de memoria.
Hipótesis alternativa: Es la que se opone a la nula y por lo tanto se la
pone a prueba. A partir de una muestra, y con estadísticos (que admiten un
71
Mias C. D.
error alfa o P de que los resultados se deban al azar). Por ejemplo, los puntajes
en test de memoria se verán afectados por la frecuencia de quejas subjetivas
de memoria.
La distribución de muestreo es la distribución de resultados posibles
si fuera cierta la Hipótesis nula. A partir de ese conocimiento se eligen los
modelos matemáticos que se emplean en las Pruebas de Hipótesis.
Pasos para comprobación de hipótesis
1- Formular hipótesis operativas (mejor si se formulan en términos
estadísticos).
2- Determinar las pruebas estadísticas y el nivel de significación.
3- Tomar la muestra y calcular los estadísticos (muestrales).
4- Ver si el estadístico cae en zona de rechazo o no. Concluir sobre la
hipótesis alternativa (se acepta o rechaza).
Análisis Estadísticos
1. Univariado: se describe una variable por vez.
2. Bivariado: se investiga una variable independiente por vez (por
ejemplo, test de fluidéz verbal) con respecto a una dependiente (por ejemplo,
DCL-Demencia).
3. Multivariado: Investiga influencia de 2 o más variables independientes
por vez (por ejemplo, fluidez verbal semántica y fonológica) que pueden estar
juntas con otras covariables o cofactores (p.e. edad y genero); con relación a
una o más variables dependientes (por ejemplo, Normal-Demencia; SI-NO
depresión).
Pruebas paramétricas y no paramétricas
En próximo capítulo veremos los principales estadísticos que podemos
emplear para el análisis de datos, considerando pruebas de tipo paramétricas y
su equivalente no paramétricas (cuando por ejemplo, no se cumplen criterios
de distribución normal, o el número de casos es pequeño, o del tipo de
variables).
72
Capitulo IV
Pruebas estadísticas
Aplicaciones en estudios de Neuropsicología
Llego el momento de procesar y analizar los datos. De hacer preguntas o
de contrastar hipótesis, que la estadística deberá responder; habiendo previsto
un adecuado diseño de investigación y correcta carga de datos. Recordamos
que estudiaremos siempre relaciones entre variables. El primer paso para tener
en cuenta es conocer qué tipo de variables tenemos y cómo se distribuyen los
datos considerando el número de casos. De esto dependerá que se seleccionen
pruebas paramétricas (distribución normal, propio generalmente de variables
numéricas) o no paramétricas (distribución anormal, característica de variables
categóricas). En consecuencia, vamos a seguir una secuencia de pruebas
estadísticas comenzado por las pruebas más exploratorias, hasta arribar a
análisis más avanzados.
1) La Distribución normal
Muchos variables para ser sometidas a análisis más avanzados, deben
tener una distribución normal de sus datos. La distribución ideal es cuando
coincide la media (promedio aritmético), con la mediana (valor de la variable
que la divida en dos mitades). También la ideal es simétrica respecto a su media
(valor de asimetría). El área que comprende 2 DS (desviaciones estándar) por
encima y debajo de la media, es equivalente al 95% de los casos.
Para comprobar si una variable tiene una distribución normal se puede
recurrir a la prueba de Kolmogorov-Smirnov (Si hay más de 50 casos) o
73
Mias C. D.
de Shapiro-Wilk (si hay menos de 50 casos). Con más de 100 casos, se
asume una distribución normal según teoría del límite central. Este teorema
supone que cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la
distribución de las medias sigue aproximadamente una distribución normal.
Para determinar la normalidad de una variable mediante el Programa
SPSS, se debe considerar la siguiente secuencia en su menú: Analizar/Estadísticos descriptivos/Explorar. Luego se selecciona la pestaña Gráficos/
Gráficos con prueba de normalidad. En el campo de las variables dependientes se pone la variable de prueba (p.e. memoria operativa), y en lista de
factores la variable que se quiere estratificar (p.e. alta-baja reserva cognitiva). Si se hace para una sola muestra independiente, en el programa SPPS
seguir la secuencia: Análisis/Pruebas no paramétricas/K-S de 1 Muestra,
y tildar la casilla de normalidad (prueba de Kolmogorov-Smirnov). En los
resultados obtenidos, si los valores de P o alfa no dan significativos (p>0,05)
la variable tiene una distribución normal.
Ejemplo
A continuación, vemos un ejemplo de distribución NO normal, en una
muestra de 86 casos. En la tabla y figuras inferiores, se observa los resultados
obtenidos para la variable “Puntaje Test de Stroop”. Se observa una p<0,01
en la prueba de Shapiro-Wilk (n<50 casos en cada categoría diagnóstica) en
todas las categorías de la variable diagnóstico; por lo tanto, no se distribuyen
normalmente los datos. En las figuras de dispersión de los datos, se observa
cómo se distancian de la línea que representan la distribución normal ideal.
Para la variable “Eventos traumáticos”, se obtiene un p>0,05 en la prueba
de Shapiro-Wilk, por lo tanto, se asume una distribución normal (tabla 5,
figura 3).
74
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 5. Prueba de normalidad para la variable Test de Stroop en relación a las
categorías de la variable de estado cognitivo
Diagnostico
Test de
Stroop
Escala
Eventos
traumáticos
Normal
DCL
Demencia
Normal
DCL
Demencia
Kolmogorov-Smirnov
Estadístico
gl
Sig.
0,184
0,161
0,239
0,114
0,122
0,129
38
32
15
38
32
15
0,000
0,001
0,000
0,055
0,051
0,057
Shapiro-Wilk
Estadístico
gl
Sig.
0,947
0,916
0,866
0,947
0,916
0,866
58
60
35
38
32
15
0,014
0,001
0,001
0,058
0,061
0,116
Figura 3. Dispersión de datos de la variable Test de Stroop en relación con cada
categoría diagnóstica. Nótese cómo la dispersión de los datos se distancia de la línea
de normalidad.
75
Mias C. D.
2) La prueba Chi Cuadrado
Esta prueba es utilizada para explorar si dos variables están asociadas
(no confundir con correlación). Se emplea con datos cualitativos o escalas
nominales, categóricas o dicotómicas. De este modo, al cruzar dos variables
categóricas, se obtiene un conjunto de celdas definidas por las filas y columnas. En cada celda aparecerá en número de casos correspondiente al cruce de
variables. En otras palabras, combina las categorías con las frecuencias observadas en cada una. Se pueden emplear más de dos grupos (con prueba t no es
posible). La prueba analiza la discrepancia entre lo observado y lo esperado.
Cuanto mayor sea la diferencia entre lo observado y lo esperado, es la mayor
probabilidad de que haya asociación entre las variables. Entonces, la prueba
Chi-cuadrado ( ) indica si hay asociación entre las variables (significa que
hay relación entre filas y columnas). La tabla resultante debe estar integrada
por valores esperados que no sea menor a 5 en cada celda (condición deseable). Si fuera así, en este caso se toma el valor de ² de Pearson. En caso de
tener una celda con menos de 5 casos, se toma el valor del Estadístico exacto
de Fisher; aunque la mejor opción es aumentar el número de casos en la celda
correspondiente; o bien combinar categorías si teóricamente es admisible.
Para el cálculo de ² en el programa SPSS, se sigue la siguiente secuencia: Analizar/Estadísticos descriptivos/Tablas cruzadas. Allí seleccionamos
las variables nominales u ordinales en las filas y columnas; y luego en la pestaña “Estadísticos” seleccionamos la prueba Chi cuadrado ( ²). Para conocer
la magnitud de la asociación, seleccionamos el coeficiente Phi o V de Cramer
(para variables nominales) o Tau de Kendall (para variables ordinales). Si el
número de casos es pequeño se emplea la prueba exacta de Fisher para obtener
el ². Cuando las muestras son grandes puede usarse el coeficiente de Pearson
o la razón de verosimilitud. Puede calcularse luego, el riesgo relativo del cruce
de las dos variables, con el cálculo de índice de confianza IC-95%.
Ejemplo
Vamos a explorar si hay asociación entre la variable “Estado Cognitivo”
(Normal-DCL-Demencia) y la variable “Nivel de Instrucción” (Alta-Baja).
En la tabla inferior puede observarse la distribución de frecuencias resultantes del cruce de ambas variables, en una muestra de 153 personas evaluadas
en un Servicio de Neuropsicología (tabla 6). Posteriormente, en las figuras
76
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
siguientes, se observa el valor de chi cuadrado, como de la magnitud de la
asociación. Con los resultados obtenidos en este caso, se concluye que: existe
una asociación entre las variables “Estado cognitivo” y “Nivel de Instrucción”
que se valora como significativa, pero de baja magnitud ( ²=48,56; p=0,000;
Phi=0,294) [figura
4]. p=0,000; Phi=0,294)
(χ²=48,56;
Tabla 6. Distribución de contingencia para la variable Instrucción Alta-Baja en
relación con el diagnóstico cognitivo
Instrucción
Diagnostico
Baja
Alta
Normal
16
42
DCL
24
36
Demencia
18
17
Total
58
95
Total
58
60
35
153
Figura 4.Mostración
Mostración
de las tablas y los datos de la prueba de ² ofrecidos por el
de las tablas y los datos de la prueba de χ² ofrecidos por
programa SPSS, de donde recogemos el valor χ²
de ² y de Phi o V de Cramer.
3) Medidas de correlación
Esta medida permite expresar cuantitativamente el grado en que dos
variables están relacionadas, en distribuciones unimodales o ligeramente
simétricas. Su elección depende de: a- El tipo de escala; b- La distribución
continua o discreta; c- La característica lineal o no lineal (si no hay correlación,
puede que la misma no sea lineal, por lo que hay que calcular un coeficiente de
correlación curvilineal. Por ello, será importante ver el diagrama de dispersión.
La relación se puede resumir con una recta que refleja la tendencia de los
valores (recta de regresión).
El análisis de correlación entre dos variables se realiza en el programa
SPSS con la secuencia: Analizar/Correlacionar/Bivariadas. Luego, se selec| 54
ciona el coeficiente de correlación pertinente, acorde a la naturaleza de las va77
Mias C. D.
riables introducidas (Ver tabla inferior). El resultado se expresa en un número
que generalmente varía entre el -1 y el 1; donde 0 representa la ausencia total
de correlación entre los puntajes, 1 la correlación positiva perfecta (cuando
una variable aumenta la otra lo hace también en forma proporcional) y -1 la
correlación negativa perfecta (cuando una variable aumenta la otra disminuye
en forma proporcional). En la tabla siguiente, se observa la interpretación
respecto del grado de correlación, que implican los valores obtenidos entre
estos valores (tabla 8).
Tabla 7. Coeficientes de correlación según la escala de las variables introducidas.
Escala
Nominal
Índice
Phi - Tetracórica
Ordinal
r de Spearman –
Tau Kendall
r de Pearson
Escalares
Usos
Dos dicotómicas. Otra puede tomar dos valores. Dos
dicotómicas con continuidad
Puede haber una intervalo o razón, pero debe
expresarse en orden. No normal
Escalas intervalo y/o razón. Normal
Tabla 8. Interpretación de los coeficientes de correlación en distintas disciplinas
MEDICINA
ón
r entre
Valoración
0.00 –0.45
0.45 Mala
0.45 –0.65
0.65 Regular
0.65 –0.85
0.85 Buena
0.85 –1.00
1.00 Muy Buena
na
1
Perfecta
CS. SOCIALES
r entre
Valoración
0.00 – 0.40
Baja
0.40 – 0.60
Moderada
0.60 – 0.80
Alta
0.80 >
Significativa
1
Perfecta
CONCENSO
r entre
Valoración
0,21-0,40
Media Baja
0,41-0,60
Media
0,61-0,80
Medio Alta
0,81-0,99
Alta
1
Perfecta
Ejemplo 1
En una muestra conformada por 245 sujetos con DCL (deterioro
cognitivo leve), exploramos la correlación entre el puntaje del Test INECO,
con otras pruebas de tipo frontal, como el test de Stroop y TMT-B (todas
variables continuas). Se aplicó el estadístico coeficiente de correlación de
Pearson, que refleja el grado de correspondencia o relación entre dos conjuntos
de puntuaciones (tabla 9).
ntal
ntal
78
p PC
B
p PC
B
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 9. Correlación entre la variable test Ineco y otros test valorativos de
componentes frontales. Nótese la alta correlación entre estas pruebas.
INECO Frontal
Stroop PC
TMT-B
Correlación de Pearson
Sig. (bilateral)
N
Correlación de Pearson
Sig. (bilateral)
N
Correlación de Pearson
Sig. (bilateral)
N
INECO Frontal
Stroop PC
TMT-B
1
0,607**
0,000
245
1
-0,580**
0,000
1061
-0,592**
0,000
245
1
245
0,607**
0,000
245
-0,580**
0,000
245
245
-0,592**
0,000
245
244
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). Nota: Resultados como se presentan en el programa SPSS.
55
Ejemplo 2
Se explora la correlación entre la variable “Quejas subjetivas de memoria”
(QSM) e “Índices de psicopatología”, en relación con los grupos NormalDeterioro. Se encontró que en el grupo experimental o DCL el puntaje de QSM
se correlaciona moderadamente con la dimensión “obsesiva” (r=0,57; p=0,000),
y de “psicoticismo” (r=0,42; p=0,004), y levemente con depresión (r=0,28;
p=0,029). Este resultado sugiere en primer lugar que mientras una mente es
más detallista y dubitativa, con dureza emocional y tendencia al aislamiento,
presenta una mayor frecuencia de olvidos. Mientras que, en los controles, se
encuentra una correlación moderada entre el puntaje de QSM y casi todas las
dimensiones psicopatológicas valoradas (p<0,01), indicador de que las quejas se
asocian con un claro malestar psicológico general (ver tabla 10).
Tabla 10. Correlación entre el puntaje total de la escala de quejas subjetivas de
memoria (QSM) y los índices de psicopatología de la escala SCL-90R
Normal
(n=285)
Total QSM
Índice severidad Global
Síntomas positivos
Somatización
Obsesividad
Sensibilidad interpersonal
Depresión
Ansiedad
Hostilidad
Ansiedad fóbica
Ideación paranoide
Psicoticismo
r
1
0,40
0,45
0,36
0,56
0,37
0,33
0,34
0,21
0,17
0,20
0,34
DCL
(n=245)
P valor
0,000
0,000
0,001
0,000
0,000
0,003
0,001
NS
NS
NS
0,002
r
1
0,26
0,25
0,19
0,57
0,22
0,28
0,17
0,22
0,11
0,09
0,42
P valor
NS
NS
NS
0,000
NS
0,029
NS
NS
NS
NS
0,004
r= coeficiente de Pearson; NS = no significativo
79
Mias C. D.
4) La prueba t de student
Esta prueba de tipo paramétrica es considerada para comparar la media
entre dos grupos, para la cual se deben cumplir algunos requisitos. En caso
de no cumplirse (por ejemplo, cuando la homogeneidad de varianzas es
significativa p<0,05); se usa la prueba no paramétrica equivalente: U de MannWhitney, o de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras independientes; o de
Wilcoxon para dos variables relacionadas.
En el programa SPSS se sigue la secuencia: Analizar/Comparar medias/Prueba T para muestras independientes. Allí solo se selecciona la variable independiente, y la referida a los grupos control y experimental.
Requisitos:
1) La variable continua debe tener distribución normal en cada grupo,
o ser superiores a 30 casos;
2) Las varianzas deben ser homogéneas en todos los grupos (criterio de
homocedasticidad). La prueba no paramétrica de U de Mann-Whitney se usa
cuando no se cumplen estos requisitos, o cuando tenemos: variable categórica
y otra cuantitativa, sin distribución normal.
3) Requiere conocer datos descriptivos como N, M, DS, ES para ambas
muestras.
La prueba t de Student compara dos medias, sea la media de dos grupos
o de dos categorías dentro de una misma variable (pre y pos-test). También
se usa para muestras grandes. Cuantos más grados de libertad se obtenga, la
distribución t de student se acerca más a ser una distribución normal (gl >120
es normal). La muestra deber ser homogénea, con varianzas similares (próxima
a uno). En este sentido el test de Levene no significativo implica asumir que
las varianzas no son significativas (o que son homogéneas).
Puede usarse con:
a- Dos grupos o muestras independientes.
b- Dos grupos o muestras dependientes (tipo pre y post-test, o distintos
métodos a un mismo sujeto). Su equivalente No paramétrico es la Suma de
Rangos de Wilcoxon.
80
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Ejemplo 1
Vamos a explorar en una muestra de 164 casos, si existen olvidos de
memoria diferenciales entre la normalidad y el deterioro cognitivo leve, a fin
de identificar olvidos que pudieran implicar una mayor alerta en estrategias
de prevención. Para ello, se establecieron las diferencias de un listado de
veinte olvidos, en relación con los grupos Normal-Deterioro, empleando la
prueba t de student, con control de homocedasticidad. Con control de variables
intervinientes tales como, genero, edad y nivel de instrucción (p>0,05).
Se encontró que los siguientes olvidos son de mayor frecuencia en el
grupo experimental o DCL (Tabla 11): Olvidar el nombre de personas bien
conocidas (p=0,001), olvidar lo que acaban de decirle (p=0,018), perder el
hilo de la conversación (0,015), no encontrar la palabra apropiada (p=0,023),
olvidar o no estar seguro de la fecha (p=0,002), olvidar qué se iba a hacer en
un sitio que se acaba de ir (p=0,021), olvidar el significado de palabras conocidas (p=0,001) y olvidar cómo se manipulan algunos objetos de la vida diaria
(p=0,002).
Tabla 11. Comparación de la frecuencia de distintos olvidos (M y DS)
en grupo control y con DCL
Control (n=85)
Nombres de personas bien conocidas
Caras de personas bien conocidas
Citas o compromisos
Olvida donde dejó objetos
Olvida lo que acaban de decirle
Olvida números de teléfono
Pierde el hilo de una conversación
No encuentra palabra apropiada
Olvidos o inseguridad de acciones
Listado de compras
No está seguro de la fecha
Olvida lo que acaba de leer
Ir a un sitio y olvida para qué
Olvida si tomó los medicamentos
Olvida parte de una historia o relato
Olvida hecho o suceso reciente
Olvida hechos del pasado
Olvida significado palabras conocidas
Olvida manipulación de objetos
Olvida tener que recordar
DCL (n=79)
M
(D.S.)
M
(D.S.)
2,8
2,5
2,3
3,8
3,2
2,7
3,0
3,9
3,7
3,5
2,1
3,7
3,5
2,8
3,8
2,6
3,5
1,5
1,7
3,5
(1,9)
(2,1)
(1,8)
(2,4)
(2,2)
(2,2)
(1,9)
(2,0)
(2,3)
(2,2)
(1,1)
(2,3)
(2,0)
(2,5)
(2,5)
(2,0)
(2,3)
(0,9)
(1,4)
(2,2)
4,5
3,2
2,8
4,5
4,2
3,7
4,1
5,0
4,2
3,9
3,3
4,6
4,6
3,3
4,6
3,2
3,2
2,7
2,9
4,4
(2,8)
(2,4)
(2,3)
(2,7)
(2,4)
(3,0)
(2,6)
(2,6)
(2,7)
(2,5)
(2,4)
(2,7)
(2,6)
(2,5)
(2,9)
(2,5)
(2,4)
(2,2)
(2,3)
(2,5)
t
P valor
-3,62
-1,62
-1,31
-1,53
-2,39
-1,92
-2,49
-2,32
-1,21
-1,04
-3,20
-2,10
-2,35
-1,32
-1,68
-1,51
0,49
-3,45
-3,26
-2,06
0,001
NS
NS
NS
0,018
NS
0,015
0,023
NS
NS
0,002
NS
0,021
NS
NS
NS
NS
0,001
0,002
NS
NS = No significativo
81
Mias C. D.
Ejemplo 2
Para realizar los estudios comparativos entre los dos grupos (normal/
deterioro), se obtiene primero la media, desviación típica, asimetría y curtosis
para realizar un primer análisis respecto de si los datos están normalmente
distribuidos. Se utiliza también el estadístico Levene para contrastar la
hipótesis de que las varianzas poblacionales de los dos grupos son iguales
(homocedasticidad). En función de ello, se observa en tabla inferior la
conveniencia de emplear una estadística no paramétrica para el test MMSE y
sus respectivos sub-ítems.
Tabla 12. Medidas de tendencia central y valorativas de la igualdad de varianzas
Total MMSE
Orientación tempo espacial
Atención y concentración
Recuerdo diferido
Lenguaje
Media
DS
Asimetría
Curtosis
Estadístico
de Levene
28,63
9,73
4,79
2,35
7,84
1,46
0,59
0,54
0,79
0,44
-1,51
-2,61
-3,51
-0,77
-3,27
2,58
8,81
11,99
-0,77
12,34
24,430
11,999
6,015
4,528
31,491
P
valor
0,00
0,00
0,00
0,01
0,00
En la tabla anterior se puede observar la media, desviación estándar,
| 58
los índices de curtosis y asimetría de cada una de las variables. Su inspección
visual permite observar que la mayoría de las variables en estudios presentan
valores de asimetría y curtosis superior a -1,5 y 1,5, los que nos indicaría
que estas variables se alejarían de una distribución normal. El estadístico de
Levene nos indica en este punto que todas las variables presentan niveles de
significación menores que 0,05, por lo cual debemos rechazar la hipótesis de
igualdad de varianza y concluir que las varianzas no son iguales. En base a
estos resultados se opta por aplicar la prueba No Paramétrica de U de MannWhitney. Este estadístico es la mejor alternativa de la prueba t sobre diferencia de
medias cuando no se cumplen los supuestos normalidad y homocedasticidad.
Con tales hallazgos, se aplica ahora la prueba U de Mann-Whitney.
Como se puede observar en la tabla inferior, los dos grupos difieren en el
puntaje total del MMSE (p=0,000) y en los ítems: Orientación temporal y
espacial (p=0,001), Recuerdo diferido (p=0,000) y Denominación (p=0,000),
y donde los rangos promedios del grupo Normal son superiores al del grupo
Deterioro. Sin embargo, para el ítem Atención y concentración del MMSE
no se observó diferencia estadísticamente significativa (p=0,177) [tabla 13].
82
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 13. Comparación entre dos grupos (Normal y Deterioro)
en el puntaje total del MMSE y cada ítem:
MMSE Puntaje total
Orientación tempoespacial
Atención y concentración
Recuerdo diferido
Lenguaje
Normal
(n = 53)
Rango
Promedio
116,90
108,83
104,83
114,19
109,19
Deterioro
(n = 61)
Rango
Promedio
68,74
87,67
97,04
75,11
86,83
Mann Whitney U
2302,000
3457,000
4028,500
2690,500
3405,500
P valor
0,000
0,001
0,177
0,000
0,000
Recordamos que, cuando hay dos variables relacionadas o dependientes,
por ejemplo, pre y post test; y si hay una distribución normal se debe usar la
prueba T de Student para muestras relacionadas; y si no hay distribución
normal, se usa la prueba de Wilcoxon. Cuando se trata de comparar dos
proporciones observadas en el mismo grupo en dos ocasiones, se usa el test
de McNemar.
Otras ocasiones para el uso de pruebas comparativas
Supongamos que en relación con la variable dependiente “estado
cognitivo” queremos determinar las diferencias entre sus tres grupos (Normal,
DCLa y DCLm) en relación con la variable independiente MMSE y cada 59uno
de los ítems. Como tenemos tres grupos, debemos considerar la prueba H de
Kruskal-Wallis (como se verá más adelante). En caso de encontrar diferencias
significativas entre los tres grupos, no sabremos qué grupos difieren entre
sí. Por consiguiente, para analizar qué grupos guardan diferencias, ahora
empleamos la prueba de U de Mann-Whitney acompañada de la corrección
de Bonferroni. En la tabla inferior vemos que se encontraron diferencias
significativas entre los tres grupos para todos los test, menos en atención y
concentración:
Tabla 14. Prueba H de Kruskal-Wallis sobre los puntajes MMSE
en relación con el estado cognitivo (tres grupos)
MMSE – Puntaje Total
Orientación tempo-espacial
Atención y concentración
Recuerdo diferido
Lenguaje
Grupo diagnosticado
Normal
DCLa
DCLm
(n = 53)
(n = 31)
(n = 30)
116,90
74,05
63,25
108,83
88,53
86,78
104,83
98,76
95,27
114,19
73,77
76,48
109,19
94,50
78,90
χ²
31,120
10,732
1,951
22,986
19,558
P valor
0,000
0,005
0,377
0,000
0,001
83
Mias C. D.
Los análisis posteriores (no incluidos aquí) con la prueba U de MannWhitney (p<0,01) indicaron que el solo grupo Normal se diferencia del grupo
DCLm, en relación con la variable del puntaje total del MMSE (p=0,000)
y los ítems Orientación temporal y espacial (p=0,002), Recuerdo diferido
(p=0,001) y Lenguaje (p=0,005).
5) El Test ANOVA
Esta prueba paramétrica se utiliza para comparar tres o más grupos
mediante un análisis de varianza. Este tipo de análisis permite determinar
si diferentes grupos muestran diferencias significativas, o por el contrario,
que sus medias poblacionales no difieren. En caso de no cumplirse algunos
requisitos para llevar adelante la prueba, su equivalente no paramétrico es la
prueba Kruskal-Wallis para comparar tres o más grupos.
El Anova es similar a la prueba T de student, pero no compara los
grupos a través de las medias sino a través de la varianza (análisis de varianza).
La variabilidad o varianza total que podemos tener en los datos implica la
sumatoria de: a) Una varianza entre grupos, que refleja la variabilidad entre las
medias de cada grupo respecto a la media total de las observaciones (varianza
inter-grupos). b) Una varianza dentro de los grupos, que mide la variabilidad
de cada observación respecto a la media de su grupo (varianza intra-grupos).
El Anova analiza las variaciones entre dos grupos a nivel intergrupal y la
compara con la variación intragrupal para obtener el valor F. Las diferencias
(medidas en término de varianza) intergrupos debe ser mayor que la intragrupo.
El equivalente en el análisis de varianza multivariado es el MANOVA.
Al comparar tres o más grupos, debe considerarse que no sería correcto
aplicar la prueba t de Student para comparar las posibles combinaciones entre
los grupos, ya que esto incrementa significativamente el error tipo I (resultado
falso positivo). La prueba Anova se usa para corroborar que la diferencia entre
las medidas de dos o más grupos no es debida al azar. Cuando las diferencias
encontradas están al límite de lo significativo (por ejemplo, p=0,048), o bien
se incrementa el número de casos, o bien es necesario emplear una prueba
más robusta como la de Brown-Forsythe, a fin de exigir más la determinación
del nivel de significación definitivo.
84
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Condiciones:
1. La distribución debe ser normal.
2. Con grupos independientes y homogeneidad de varianza (varianza
similar).
3. Relación lineal entre la variable y el factor. Si la varianza es muy
desigual, se salva con un N igual para cada grupo (o emplear el post-hoc para
varianza desigual como el de Games-Howell).
La homogeneidad de varianzas (homocedasticidad) se puede valorar
mediante la prueba de Levene, de Harley, de Cochran o de Bartlett. Cuando
los grupos son de tamaño muy diferente debe tenerse especial cuidado con el
cumplimiento de este supuesto. La prueba de Levene es poco sensible a la ausencia
de normalidad. Por el contrario, las pruebas de Bartlett y Cochran son bastante
sensibles a la falta de normalidad. El test de Levene cuando es significativo
(p<0,05) indica que las varianzas de los grupos son diferentes; por lo tanto,
debe ser p>0,05 (No significativa). Las varianzas deben ser iguales, o bien se
salva con un N igual para ambos grupos.
La condición de normalidad hace referencia a que la muestra con que
trabajemos está normalmente distribuida (difícilmente de lograr con variables
psicológicas); y la condición de homocedasticidad u homogeneidad de
la varianza, hace referencia a que todas esas mismas poblaciones normales
poseen la misma varianza. Esto se puede realizar en un primer momento
prestando atención a tres aspectos básicos: medidas de tendencia central
(media), dispersión (desviación típica) y forma de la distribución (asimetría y
curtosis) de las variables (tabla 15).
Además, para contrastar la hipótesis de que las varianzas poblacionales
son iguales (homocedasticidad) se puede utilizar el estadístico Levene. Por
ejemplo, en la tabla inferior observamos esta exploración en relación con
la distribución de los puntajes de destinos test neuropsicológicos, en una
muestra conformada por 356 sujetos cognitivamente normales, con un rango
de edad entre 60 y 75 años (m=68; DT=4,5).
85
Mias C. D.
Tabla 15. Media, desviación estándar, asimetría, curtosis y la prueba de
homocedasticidad mediante el estadístico Levene de los subtest del Wechsler y del
Neuropsi.
Memoria operativa
Evocación espontánea
Evocación por claves
Evocación reconocimiento
Memoria Visual: Copia
Memoria visual: diferido
Denominación
Fluidez semántica
Fluidez fonológica
Media
D.S.
8,62
3,47
9,45
6,05
33,82
18,36
8,52
14,68
14,68
2,38
2,48
2,54
2,43
2,63
7,04
2,93
4,72
4,72
Asimetría Curtosis
0,04
-0,90
-1,30
0,02
-1,87
0,06
0,05
0,02
0,02
0,43
-0,93
1,60
-0,61
4,91
-0,75
0,35
0,36
0,36
Estadístico
de Levene
0,49
2,20
1,77
4,75
8,34
0,17
30,02
0,44
1,63
P valor
0,611
0,131
0,176
0,010
0,000
0,852
0,120
0,651
0,205
Luego de verificadas las condiciones para llevar a cabo un análisis de varianza con Anova, procedemos a su ejecución. Cuando la diferencia explorada
entre los tres o más grupos es estadísticamente significativa, interesa explorar
ahora la diferencia entre pares de grupos.
Para ello empleamos pruebas Post hoc. Los más utilizados son:
1- Test de Tukey; 2- Test de Bonferroni; 3- Test de Duncan (todos para
pares de medias). 4- Test de Dunner (compara varias medias con una media
global).
Pruebas Post Hoc: el que se utiliza con más frecuencia para establecer
la significación estadística de las diferencias encontradas entre dos grupos es
la prueba de Bonferroni, que consiste en dividir el error alfa aceptado habitualmente (0,05), por el número de comparaciones; de forma que, si hemos llevado a cabo 10 comparaciones, exigimos una probabilidad menor de
0,005. Esta prueba se considera muy conservadora, pero es adecuada cuando
se desea controlar el error alfa o tipo I (falso positivo). También se puede utilizar la prueba de Tukey cuando existe homocedasticidad (homogeneidad de
varianzas) y los tamaños de los grupos son iguales, ya que ambos tienen buena
potencia de control del error alfa o tipo I. Si los tamaños de los grupos son
ligeramente distintos se debería usar la prueba de Gabriel, dada su potencia;
pero si son muy diferentes los tamaños se debe usar la prueba GT2 de Hochberg. En el caso de que las varianzas sean muy diferentes (heterocedasticidad)
se recomienda utilizar la prueba de Games-Howell.
| 62
86
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
En el programa SPSS, para llevar a cabo la prueba Anova una vez que
hemos verificado sus requisitos, debemos seguir la siguiente secuencia: Análisis/Comparación de medias/Anova de un factor. Allí podemos seleccionar las variables independientes, y el factor o los grupos que se pretender
comparar. También podemos seleccionar la prueba Post hoc de Bonferroni,
y la de Games-Howell para el caso de que las varianzas sean muy diferentes.
En la pestaña “Opciones” podemos seleccionar los estadísticos descriptivos,
la prueba de homogeneidad de varianzas, de Brown-Forsythe y los gráficos
de las medias.
Ejemplo 1
En una muestra de sujetos evaluados en un Servicio de Neuropsicología, conformada por 1122 sujetos, con un promedio de edad de 68,7
años, y de 12,36 años de instrucción formal, y con un 63% de género femenino; vamos a determinar si existen diferencias entre la variable “Estado Cognitivo” (Normal, DCL, Demencia) y otras variables independientes de interés, como las de “Reserva cognitiva”, “Ambiente enriquecido”,
“AVD instrumentales” e “Índice de discrepancia paciente-familiar sobre
niveles de funcionalidad”. Para ello, llevamos a cabo la prueba Anova One
way (una vía o factor. Ver tabla 16), solicitando la prueba post hoc de
Bonferroni y de Games-Howell. La revisión de estudios antecedentes nos
permite sostener la hipótesis alternativa de que se encontrarán diferencias
en todas las variables independientes. La hipótesis nula indica que no hay
diferencia entre los grupos, en relación con las variables independientes.
Veamos los resultados:
87
Mias C. D.
Tabla 16. Resultado prueba Anova para la variable estado Cognitivo, en relación con
variables de reserva cognitiva, ambiente enriquecido, AVD instrumentales e índice de
discrepancia paciente-familiar
Reserva cognitiva
Ambiente Estimular
Enriquecido
AVD Instrumentales
Discrepancia
Paciente- familiar
Normal
DCL
Demencia
Total
Normal
DCL
Demencia
Total
Normal
DCL
Demencia
Total
Normal
DCL
Demencia
Total
N
453
416
253
1122
120
147
91
358
453
416
253
1122
453
416
253
1122
Media
13,12
10,83
8,18
11,16
78,9
75,0
62,1
73,0
1,59
3,20
7,45
3,51
0,57
0,47
-1,10
0,1602
Desviación
estándar
3,90
4,36
4,38
4,57
16,64
15,35
18,20
17,78
2,211
3,309
5,329
4,178
5,413
6,506
9,128
6,833
Error
estándar
0,183
0,214
0,271
0,136
1,51
1,26
1,90
0,93
0,103
0,162
0,335
0,124
0,254
0,319
0,573
0,203
F
115,379
P valor
0,000
28,577
0,000
226,530
0,000
5,658
0,004
Los resultados obtenidos indican que existen diferencias estadísticamente significativas en todas las variables estudiadas, en relación con el Estado Cognitivo. Sin embargo, ahora nos interesa conocer en detalle cuáles
son los grupos que difieren entre sí, por lo que recurriremos al análisis de las
pruebas post hoc. Para las variables independientes Reserva Cognitiva, Ambiente Enriquecido, y AVD Instrumentales, vamos a emplear la prueba de
Bonferroni, considerando que para estas variables la prueba de homogeneidad
de varianzas no fue significativa (p>0,05). Para la variable Índice de discrepancia, vamos a considerar la prueba de Games-Howell, dado que la prueba63
de homogeneidad resultó significativa (p<0,05).
Por razones de espacio en el texto, se muestran en la tabla solo los resultados para la primer y ultima variable. De este modo, encontramos que
la variable “reserva cognitiva” difiere en relación a la variable dependiente
“estado cognitivo” (F(2,1119)=115,37; p=0,000), y que mediante el análisis
post hoc los tres grupos difieren entre si (p=0,000). En relación a la variable
“Índice de Discrepancia paciente-familiar”, encontramos que existe una diferencia significativa en relación a la variable “Estado Cognitivo” (F(2,1119)=
5,65; p=0,004); aunque el análisis post hoc indica que solo difieren los grupos
Normal y Demencia (p=0,021) [tabla 17]. Esta diferencia puede interpretarse
88
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
en el sentido de que las personas normales tienden a registrar con mas detalle
sus dificultades en la vida diaria, dado que son fuente de preocupación, mientras que en las demencias hay una disminución de la conciencia, y tienden a
responder con la memoria de niveles funcionales premórbidos.
Tabla 17. Prueba post hoc de la variable estado cognitivo en relación con las
variables de reserva cognitiva e índice de Discrepancia paciente-familiar
Diferencia
(I)
(J)
medias
Error
Diagnostico Diagnostico
(I-J)
estándar
Variable
independiente
Sig.
Intervalo de
confianza al 95%
Límite Límite
inferior superior
DCL
2,288*
0,283
0,000 1,6090
2,9680
Demencia
4,939*
0,326
0,000 4,1463
5,7170
Normal
-2,288*
0,281
0,000 -2,9680 -1,6090
Demencia
2,643*
0,332
0,000 1,8454
Normal
-4,931*
0,327
0,000 -5,7170 -4,1463
DCL
-2,643*
0,332
0,000 -3,4410 -1,8454
DCL
0,099
0,408
0,968 -0,8587 1,0573
Demencia
1,679*
0,627
0,021 0,2020
Normal
-0,099
0,408
0,968 -1,0573 0,8587
Demencia
1,580*
0,656
0,044 0,0356
Normal
-1,679*
0,627
0,021 -3,1569 -0,2020
DCL
-1,580*
*. La diferencia de medias es significativa en el nivel 0.05.
Nota: Tabla presentada como la arroja el SPSS
0,656
0,044 -3,1247 -0,0356
Bonferroni Normal
Reserva
cognitiva
DCL
Demencia
Games-
Índice de
Discrepancia
Paciente
Familiar
Normal
Howell
DCL
Demencia
3,4410
3,1569
3,1247
En el caso de que no se hubieran cumplido algunas de las condiciones
referidas para la aplicación del ANOVA, existen alternativas no paramétricas.
Entre ellas se encuentran la prueba de Kruskal-Wallis (variable de contraste
continua) y la prueba de Jonckheere-Terpstra (variable de contraste continua
u ordinal) para muestras independientes; y las pruebas de Friedman (variable
de contraste continua), la W de Kendall (como medida del acuerdo entre
dos evaluadores) y la Q de Cochran (para variable de contraste dicotómica)
para muestras apareadas. Estas pruebas en general tienen menos potencia que
el ANOVA, y dado que no se basan en la distribución normal, no realizan
contrastes sobre las medias, sino sobre las medianas.
| 64
89
Mias C. D.
Ejemplo 2
Vemos la importancia de explorar la diferencia entre el Estado Cognitivo (Normal-DCL-Demencia), en relación con variables subjetivas autopercibidas como el “Estrés percibido”, “Sentimientos de Soledad”, y “Grado de
sociabilidad”. Considerando una muestra de 90 sujetos, y que no se cumplen
los criterios de normalidad y de homocedasticidad, aplicamos la prueba de
Kruskal-Wallis. En tal sentido, solo encontramos una diferencia significativa
en relación con la variable “Sociabilidad” ( ²=45,04; p=0,000) [tabla 18].
χ²
Luego, para conocer
los grupos que difieren entre sí, se procede a un análisis
de pares mediante la prueba de U Mann de Whitney (No incluido aquí).
Tabla 18. Diferencias del Estado Cognitivo en relación con
variables subjetivas autopercibidas.
Chi-cuadrado
gl
Sig. asintótica
Estrés
Percibido
Sentimientos
de Soledad
Sociabilidad
2,831
2
0,243
0,574
2
0,750
45,049
2
0,000
a. Prueba de Kruskal Wallis; b. Variable de agrupación: Diagnostico
6) Regresión Múltiple lineal
Mas allá de pruebas estadísticas comparativas entre grupos respecto
de una variable, en ocasiones resulta de interés explorar modelos predictivos
respecto una variable dependiente (Por ejemplo, el estado cognitivo). Para
ello podemos recurrir a análisis de regresión. La regresión múltiple lineal se
emplea con tres o más grupos, o para predecir una variable continua principalmente. Una variable dependiente numérica (por ejemplo, CI, memoria
episódica, fluidez verbal) es explicada por otras independientes, tanto numéricas como dicotómicas (Minimental de Fostein, genero, antecedente familiar, etc.). Debe atenderse a la relación que pudiera existir entre la variables
independientes o colinealidad, ya que puede generar un efecto confusor (por
ejemplo, la edad puede influir en una prueba de memoria, porque en los mayores las diferencias son más pequeñas).
Con el análisis de regresión lineal se intenta predecir una variable dependiente (VD) a partir de variables independientes (VI) explicativas; crean90
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
do por lo tanto un modelo explicativo exploratorio. Además, posibilita
descubrir interacciones entre variables independientes que por sí mismas no
serían significativas. Requiere también identificar variables confusoras, que
pueden afectar los resultados finales del modelo creado.
Requisitos
1. Linealidad: marca una relación lineal.
2. Normalidad de residuos: son las diferencias entre los valores calculados
por el modelo y los realmente observados. Deben ser pequeñas y normales.
3. Contar con 10 casos por cada variable que se incluye el modelo general.
4. Colinealidad: Cuando dos variables independientes están muy relacionadas y se anulan, cuando en realidad una sola de ellas sería significativo.
Se detecta examinando los coeficientes de correlación entre ambas, y analizar
si los resultados finales se vuelven inestables al introducir una nueva variable.
5. Importante que los grupos estén equilibrados. Los coeficientes alfa
cuando varían significativamente pueden estar identificando las variables
confusoras.
6. Considerar que los modelos de regresión no siempre son lineales
(puede ser cuadrática, logística, etc).
Con la prueba Anova vemos las diferencias de grupos; pero no se concluye más. Con el análisis de regresión lineal, interesa ver qué variables influyen
en esas diferencias. Con este análisis, es necesario examinar detenidamente los
siguientes indicadores que aparecerán una vez ejecutado el análisis estadístico:
R2: Indica el porcentaje de la varianza que explica el modelo (su importancia depende de lo que se explica). Pero como mientras más variables se
incluyen en el modelo más aumenta; por lo tanto, se apela a una corrección
o R2 corregida.
R2 corregida: Es más honesta que la anterior por su bondad de ajuste.
Beta 1: Indica la correlación de cada variable independiente con la
variable dependiente o criterio (cuál aporta más al modelo). Indica la dirección
de la asociación y el valor de la fuerza de asociación.
Beta 2: Indica la correlación con las otras variables independientes. Es
bueno que sea baja, si no se trata de variables que estarán refiriendo lo mismo.
T: debe ser mayor a >1,64 para que sea relevante. Muy importante esto.
Colinealidad: cuando el valor VIF en el SPSS (que cuantifica la
91
Mias C. D.
intensidad de la multicolinealidad en un análisis de regresión normal) está
entre >10 y <30, es significativa.
La matriz de correlaciones que aparecerá adicionalmente nos puede
indicar cuándo dos variables independientes están muy correlacionadas, para
excluir una de ellas (>0,75). Por el contrario, la correlación con la variable
dependiente es de interés en este análisis.
Para llevar a cabo este análisis en el programa SPSS, se debe seguir los
siguientes pasos: Analizar/Regresiones/Lineales. Allí deberemos introducir
la variable dependiente (por ejemplo, estado cognitivo, puntaje en test de
memoria, etc.); y las variables independientes o predictoras (por ejemplo, test
neuropsicológicos, variables sociodemográficas, escalas funcionales o conductuales, etc.). Como método de análisis, se puede seleccionar el denominado
Intro, o mejor el denominado Forward-Wald o hacia adelante. En la pestaña “Estadísticos” podemos solicitar las estimaciones de análisis, intervalos de
confianza, ajuste del modelo, descriptivos, y diagnósticos de colinealidad.
Ejemplo 1
En un estudio de prevalencia de deterioro cognitivo realizado en
Córdoba, nos interesa conocer la influencia predictora de variables de carácter
sociodemográficos (Edad, genero, nivel de instrucción, estado civil, número
de hijos, procedencia, etc). En este caso, al contar con la variable dependiente
“Estado Cognitivo” constituida por tres grupos (Normal-DCL-Demencia),
para evaluar la influencia de las variables sociodemográficas se empleó un
análisis de regresión linear múltiple. La tabla inferior muestra las puntuaciones
obtenidas del análisis con el método Intro o Enter (extraída de: Mias CD,
Sassi M, Masih ME, Querejeta A, Krawchik R, 2007. Deterioro cognitivo
leve. Un estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad
de Córdoba, Argentina. Rev Neurol, 44-12: 733-738). De las variables
incluidas, se encontró que el género (p=0,000), la edad (p=0,000), los años
de instrucción formal (p=0,000), el número de hijos (p=0,021) y el número
de hermanos (p=0,020) se encuentran significativamente correlacionadas con
el estado cognitivo. El coeficiente de correlación fue r = 0,42 (p < 0,000) y r²
= 0,174, lo que explica el 17,4% de la varianza total (Ver tabla 19).
92
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 19. Análisis de regresión lineal sobre la variable Estado Cognitivo en
relación con variables sociodemográficas, publicado en Rev Neurol. Tomado de
Mias et.al., 2007.
Ejemplo 2
Exploramos ahora la influencia de variables psicológicas y funcionales
(Quejas de memoria, quejas ejecutivas, actividades instrumentales, depresión,
eventos traumáticos y reserva cognitiva) en relación con la variable
dependiente “estado Cognitivo”. Para ello aplicamos un análisis de regresión
lineal, empleando el método Forward-Wald o hacia adelante (considerando
que introducimos varias variables y pretendemos que el programa seleccione
aquellas que resultan significativas, y que descarte aquellas que no tienen
correlación alguna). Encontramos en primer término la siguiente tabla de
datos en el programa SPSS:
Tabla 20. Resumen del análisis de regresión lineal visualizado
en 4 modelos predictores
Error
R2
estándar
ajustado estimación
Cambio
en R 2
Estadísticos de cambio
Cambio
en F
gl1
gl2
R
R
cuadrado
1
0,883
0,780
0,779
0,98258
0,780
1068,325
1
302
0,000
2
0,904
0,817
0,816
0,89594
0,038
62,234
1
301
0,000
3
0,918
0,843
0,842
0,83179
0,026
49,218
1
300
0,000
4
0,924
0,854
0,852
0,80432
0,011
21,837
1
299
0,000
Modelo
Sig.
Cambio F
93
Mias C. D.
En la tabla superior, observamos que del análisis resultante surgen
cuatro modelos o agrupamientos de variables independientes. El primero de
ellos explica el (R2 ajustado) 77,9% de los cambios en la variable dependiente
en función de la presencia de las variables independientes consideradas en el
estudio, el segundo el 81,6%, el tercero el 84,3%, y el cuarto el 85,2%. En
principio, nos orientamos a seleccionar el cuarto modelo, por explicar un
porcentaje mayor, e incluir un número mayor de variables (ver tabla 21).
Tabla 21. Influencia de variables conductuales y funcionales sobre el Estado
Cognitivo. Nótese la conveniencia de considerar el modelo 4, al incluir el mayor
número de variables, explicativo del 85,2% de los casos.
Modelo
VD
Coeficientes no
estandarizados
Error
B
estándar
Coeficientes
estandarizados
Beta
t
Sig.
95.0% intervalo de
confianza para B
Límite
Límite
inferior
superior
1
Quejas Ejecutivas
0,058
0,002
0,883
32,685
0,000
0,054
0,061
2
Quejas Ejecutivas
0,045
0,002
0,683
19,325
0,000
0,040
0,049
AVD Instrumentales
0,087
0,011
0,279
7,889
0,000
0,065
0,108
Quejas Ejecutivas
0,030
0,003
0,453
9,753
0,000
0,024
0,036
AVD Instrumentales
0,094
0,010
0,304
9,199
0,000
0,074
0,114
Reserva cognitiva
0,048
0,007
0,267
7,016
0,000
0,035
0,061
Quejas Ejecutivas
0,016
0,004
0,240
3,743
0,000
0,007
0,024
AVD Instrumentales
0,087
0,010
0,281
8,704
0,000
0,068
0,107
Reserva cognitiva
0,038
0,007
0,212
5,496
0,000
0,024
0,052
Quejas de Memoria
0,120
0,026
0,294
4,673
0,000
0,069
0,170
3
4
a. Variable dependiente: Diagnostico
En la tabla superior puede observarse que las variables “Quejas ejecutivas, AVD-I, Reserva Cognitiva y Quejas de memoria” son significativas
(p<0,000); con un valor t >1,64; y un valor beta que indica que las AVD-I
| 68
tiene mayor peso predictor. Observamos también que otras variables han sido
excluidas del modelo, ya que no resultaron significativas, y por lo tanto no
figuran en la tabla.
En un análisis posterior, si pretendemos explorar estas variables como
factores de “riesgo o protectores” del estado cognitivo, es necesario un análisis
de “regresión logística”; pero en este caso, necesitaremos reclasificar los grupos en dos categorías, por ejemplo, normal-deterioro; o bien descartamos en
el análisis a las personas con deterioro de moderado a grave (demencia). En
94
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
el siguiente punto vemos los detalles respecto la utilidad y aplicación de esta
prueba.
7. Regresión Logística Binaria (Odds Ratio)
Este análisis se emplea cuando pretendemos, por ejemplo, explorar
factores de riesgo de deterioro cognitivo y protectores de la normalidad.
La regresión logística binaria explora relaciones causales cuando la variable
dependiente es de tipo binaria (dicotómica o Dummy), es decir, que tiene
solo dos categorías (por ejemplo: normal-deterioro; Quejas de memoria nosi, perfomance alta-baja, etc). Recordamos que, en el análisis de regresión
lineal múltiple, la variable dependiente es ordinal o escalar; mientras que en la
regresión logística debe ser dicotómica, ya que está basada en la estimación de
los Odds ratio y las probabilidades. En este caso, las variables independientes
tratan de predecir la probabilidad que ocurra algo (por ejemplo, normalidad
cognitiva) en relación con la probabilidad que no-ocurra (por ejemplo,
deterioro). En otras palabras, representa la probabilidad de ocurrencia de un
suceso cuando está presente un factor.
Requiere que las variables predictoras sean dicotómicas o continuas
(por ejemplo, alta-baja instrucción, depresión si-no, puntajes obtenidos de
los test, etc). Las variables predictoras se eligen en función de un análisis
significativo previo (Anova o prueba t). En estas variables, también se requiere
que se defina de antemano la categoría de referencia (por ejemplo, indicarle
al programa que la categoría “alta reserva cognitiva” es la de referencia para
presentar normalidad cognitiva, en contraste con la categoría “baja reserva
cognitiva”. También debe cuidarse que la muestra sea numerosa y bien
distribuida.
Cuantificadores de riesgo
Un valor Odds ratio u OR=1 indica que no hay riesgo ya que la
oportunidad de expuestos es igual a la de no expuestos. Los valores de OR
van de 0 a infinito, por lo tanto, se determinan los IC 95%, pero en ellos no
debe caer el 1 (uno). Por lo tanto:
Si el OR >1 indica mayor riesgo (factor de riesgo) que los controles y B
es positivo.
Si el OR <1 indica menor riesgo que los controles (factor protector) y
B es negativo.
95
Mias C. D.
En definitiva, es una forma de expresar la proporción del número de veces que un suceso ocurra frente a que no ocurra, o de que se obtenga normalidad frente a la posibilidad de deterioro cognitivo. De tal manera que si una
variable independiente (por ejemplo, depresión no-si) obtiene un OR=2,5;
indica que ante la presencia de las demás variables, la presencia de depresión
implica que tiene la posibilidad de 2,5 veces más de presentar deterioro cognitivo (factor de riesgo). En cambio, si se obtiene un OR=0,5; indicaría que
se reduce a la mitad la cantidad de veces que se obtendría deterioro (factor
protector). Luego, si queremos conocer su significado en términos de probabilidades, podemos transformar el OR a partir de la fórmula:
Probabilidad = Odds ratio / Odds ratio + 1
Ejemplo: 2,5 / (2,5 + 1) = 0,714 = 71,4%
En este caso si el OR fue de 2,5 entonces aplicando la fórmula presentada, la probabilidad es de 0,714, o lo que es igual del 71,4%. Mientras que
en el caso del OR=1, la probabilidad es del 50%, es decir que existen en este
último caso las mismas probabilidades que el evento ocurra estando o no la
otra variable en estudio presente.
Codificación en el modelo logístico
La variable dependiente en el programa SPSS debe codificarse de
manera que:
1 = indica ausencia de Deterioro (normalidad).
2 = indica presencia de Deterioro (deterioro).
Nota: en la codificación numérica de las categorías en el programa
SPSS, se aconseja no utilizar el número cero, a fin de evitar un procesamiento
erróneo del número. Por otra parte, siempre debe iniciarse la numeración
con la categoría de referencia. Por ejemplo, si preguntamos ¿toma alcohol? La
numeración de la escala será: 1. Nada, 2. Poco, 3. Mucho. Queda claro que la
categoría de referencia para la normalidad cognitiva sería que no haya ingesta
de alcohol. Pero si preguntamos, ¿realiza actividad física? La numeración de la
escala será: 1. Mucho, 2. Poco, 3. Nada. De esta manera la referencia teórica
que apoya la normalidad cognitiva es la realización de actividad física. Considerar que este ordenamiento incidirá en los resultados, con el riesgo de hacer
interpretaciones erróneas.
96
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Las variables independientes o predictoras
1- Dicotómicas: Por ejemplo: 1. No fuma – 2. Fuma
2- Categóricas: Las variables ordinales o continuas deben llevarse a dicotómicas o variables DUMMY, ya que, si se sigue el orden, se interpreta como
riesgo proporcionalmente mayor, cuando el orden no es reflejo de linealidad de
riesgo. Por ejemplo, en la escala: 1=No fuma, 2=Fuma poco, 3=Fuma mucho,
indicaría que “fumar mucho” es 2 veces más riesgoso que “fuma poco”. En el
programa SPSS tenemos la opción de convertir la variables ordinales o continuas en variables Dummy. En este punto, pueden considerarse las opciones: 1)
“Simple”, cuando cada categoría de la variable predictora (menos la de referencia) es comparada con la categoría de referencia, que es la que se considera sin
riesgo. 2) “Difference”, cuando cada categoría de la variable predictora (menos
la de referencia) es comparada con el promedio de la categoría previa.
3- Numéricas: pueden usarse tal cual o categorizarse si el aumento no
es proporcional.
Condiciones para el análisis
1. Muestra numerosa y bien distribuida.
2. Por cada variable predictora contar con 10 casos al menos.
3. Identificar variables confusoras.
4. El test de Wald (chi) debe ser >3.
5. El Exp(B) representa el valor OR.
6. El valor R2 de Cox & Snell o de Nagelkerke, explica el porcentaje de
varianza. Estos valores pueden diferir, por lo que algunos autores toman uno
u otro, o bien el promedio de ambos. En nuestra opción, consideramos la de
Nagelkerke.
7. Identificar colinealidad como problema, cuando los IC: 95% son
anormalmente grandes. Esto quiere decir que dos variables predictoras están
muy correlacionadas (r> 0,60) y se debe sacar una.
Consideraciones importantes
Considerar que las variables género, edad, instrucción etc. pueden
ser de control o covariables o bien factores de confusión. En la medida que
se va construyendo el modelo predictor, cuando una variable se modifica
mucho cuando se incorpora una nueva, puede estar interactuando. Por otro
lado, cuando hay variables muy correlacionadas no sirve incluir ambas: hay
97
Mias C. D.
colinealidad lo que equivale a haber introducido una misma variable dos
veces. Es bueno empezar incluyendo una variable y luego agregar otras (método
Forward Wald) o bien empezar con todas y luego sacar de a una (método Back
o hacia atrás), o bien proceder paso a paso combinando los anteriores (método
Steep o paso a paso). La regresión logística con una variable ordinal (por
ejemplo, reserva cognitiva baja-media-alta), se denomina regresión logística
multinomial, y se rige por principios y condiciones similares a la binaria.
En el programa SPSS, se podrá realizar el análisis de regresión logística
binaria, con la siguiente secuencia: Analizar/Regresión/Logística Binaria.
En la pantalla que se abre, podrá introducir la variable dependiente, luego
las variables independientes, y seleccionar el método de análisis (en nuestra
elección, es el Forward-Wald). En el caso de introducir variables ordinales o
continuas, se pueden convertir en Dummy en la pestaña categórica, señalando la categoría de referencia y el método “simple” (en nuestra opción). En
la pestaña Opciones, debe seleccionarse las casillas de Bondad de ajuste de
Hosmer-Lemeshow y el CI para exp(B) [intervalos de confianza]. La prueba
de Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov es muy importante, ya que permite comprobar si el modelo propuesto puede explicar lo que se observa; al
evaluar la distancia entre lo observado y lo esperado en el modelo. Por lo tanto, lo deseable sería que el valor no sea significativo (p>0,05), lo que significa
que no hay diferencias entre lo observado y lo esperado por el modelo; o que
no hay diferencias significativas entre lo que se predice y los datos reales (o
Goodness of Fit <15). En otras palabras, una prueba de bondad de ajuste que
no da significativo implica que el modelo permite calcular predicciones de manera
satisfactoria.
En consecuencia, para dar cumplimiento al objetivo se realiza en primer lugar un análisis de colinealidad, con la finalidad de evitar una correlación excesiva entre las variables independientes. Luego se evalúa la asociación
mediante la prueba chi cuadrado para variables cualitativas, y el coeficiente
de correlación de Pearson para variables cuantitativas. Se consideran correlaciones importantes cuando los valoren superar la cifra de 0,7. La bondad de
ajuste del modelo a los datos se comprueba mediante el empleo el test de Hosmer y Lemeshov. Se considera un ajuste satisfactorio del modelo a los datos, si
p>0,05. La prueba de Nagelkerke nos permite observar el porcentaje de cambios
en la variable dependiente, consecuencia de la presencia de las variables indepen98
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
dientes seleccionadas. Seguidamente se realiza el análisis de Regresión Logística. Finalmente se determinan los odds ratio para cada variable seleccionada.
Punto de corte en el análisis
En el programa SPSS también está la opción para realizar el análisis
considerando un punto de corte. Por ejemplo, estimar el valor OR para los
sujetos con un Minimental (MMSE) igual o mayor a 25 puntos; o bien para
analizar la muestra con un punto de corte que la clasifica con o sin depresión
(12 puntos en la escala GDS). Para ello se emplea la opción “REGLA”, y
se determina el punto de corte para hacer el análisis. También en RULE se
puede usar una variable para dividir la muestra (por ejemplo, por género o
presencia de antecedentes si-no). De este modo, se hará un análisis solo para
el género femenino, o considerando las personas que tienen un antecedente
familiar de enfermedad. Cuando se estima que la relación no es lineal se usan
los Métodos Probit o Logit.
Ejemplo 1
En relación con la variable “Estado Cognitivo” (Normal-DCL),
pretendemos conocer factores protectores de la normalidad y de riesgo de
deterioro, en una muestra del Servicio de Neuropsicología compuesta
por 930 casos (61% normales); considerando la influencia de variables
sociodemográficas (género, edad, instrucción) y psicológicas (quejas de
memoria, ejecutivas, depresión). Para ello realizamos un análisis de regresión
logística binaria con el método Forward Wald, con control de colinealidad y
la prueba de Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov.
En la tabla siguiente se puede observar un resumen del modelo
generado. Puede observarse que aparecen cuatro modelos posibles, que
incluyen progresivamente un mayor número de variables. En consecuencia,
será interesante explorar el modelo cuatro. En tal sentido, lo primero es
observar que el valor de la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov
haya resultado no significativa, indicador de que el modelo hace predicciones
satisfactorias. Por su parte, el valor de la prueba de Nagelkerke (0,397) sugiere
una explicación del 39% de que los cambios en la variable dependiente, se debe a
la presencia de las variables independientes consideradas en el estudio (tablas
22 y 23).
99
Mias C. D.
Tablas 22 y 23. Prueba de Hosmer-Lemeshov y resumen del modelo. Nótese que para
el modelo 4, la prueba de bondad de ajuste no es significativo (p=0,207), y el R2 de
Nagelkerke sugiere una predicción del 39% de los casos de la variable dependiente.
Paso
1
2
3
4
Paso
1
2
3
4
Chi-2
10,474
12,638
14,376
17,863
gl
8
8
8
8
Sig.
0,303
0,225
0,219
0,207
R cuadrado de R cuadrado de
Cox y Snell
Nagelkerke
0,347
0,463
0,347
0,462
0,349
0,460
0,356
0,397
A continuación, observamos el resultado final del análisis de regresión
binaria, en donde vemos que al usar el método forward-wald, se fueron incluyendo variables, hasta finalizar en cuatro pasos (tabla 24). Las variables que
no se incluyen aquí, no resultaron significativas, por lo tanto, no han sido
incluidas en el modelo.
C.I. pa
Tabla 24. Análisis de regresión logística con el método hacia adelante, exploratorio
rior Super
de factores de riesgo y protección del estado cognitivo de Normalidad-deterioro
o1
o2
lta
Variables en la ecuación
Paso
o3 1
Paso 2
QE Baja-Alta
lta
Instrucción Baja-Alta
QE Baja-Alta
Paso
3
Instrucción Baja-Alta
o4
Depresión NO-SI
lta
QE Baja-Alta
Paso 4 Edad Agrupada
Instrucción Baja-Alta
Depresión NO-SI
QE Baja-Alta
25
42
02
84
Error
63
80
B
estándar
0,22529
0,04294
-1,302
31 0,18461
0,663
0,08084
20
-1,129
0,19474
46
-0,431
0,161
75
98
0,720
0,084
01
83
0,246
0,074
19
03
-1,175
0,198
9
1
Wald 2 gl
28,79 0 1
50,21 5 1
68,02 7 1
33,80 5 1
7,15
1
1
72,87
1
9
11,05
1
6 1
35,21
-0,701
0,519
14,69
25,56
0,183
0,103
1
1
1
1
1 Sig.
1 0,000
1 0,000
1 0,000
1 0,000
0,007
1
0,000
1
0,001
1 0,000
00
00
Exp(B)
00 OR
001,252
070,272
001,941
010,323
0,650
00
2,055
00
1,279
000,309
0,000
0,000
0,496
1,680
52
5
1,3
95% C.I. para
72
9
0,3
EXP(B)
41
5
Inferior Superior 2,2
1,15
1,36
23
2
0,4
0,19
0,39
50
7
0,8
1,65
2,27
55
4
2,4
0,22
0,47
79
0
1,4
0,47
0,89
09
1
0,4
1,74
2,42
96
4
0,7
1,10
1,47
80
7
2,0
0,21
0,45
0,34
1,37
0,71
2,05
QE= Quejas ejecutivas
En consecuencia, puede verse que en el paso cuatro ingresan cuatro73
variables. Dos de ellas pueden considerarse un factor protector, como la
“alta instrucción” (OR=0,309, p=0,000 [IC 95% 0,21-0,45]); y la “ausencia
100
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de depresión” (OR=0,496, p=0,000 [IC 95% 0,34-0,71]). Esto sugiere
que las dos variables juntas aumentan en 0,15 veces (resultado de 0,309 x
0,496) las posibilidades de presentar deterioro, por lo tanto, al ser menor
que 1, constituyen un claro factor protector. En términos de probabilidad,
la presencia de las dos variables implican un 13% [0,15/(0,15+1)] de
probabilidad de implicar deterioro, por lo tanto son factores protectores.
Por otro lado, dos variables se visualizan como factores de riesgo; como la
mayor “Edad agrupada” (OR=1,279, p=0,001 [IC 95% 1,10-1,47]); y la
“Alta frecuencia de Quejas Ejecutivas” (OR=1,680, p=0,000 [IC 95% 1,372,06]). Esto sugiere que ambas variables de riesgo aumentan en 2,15 veces de
posibilidades de presentar un deterioro, o que tienen un 68% [2,15/(2,15+1)]
de probabilidad de corresponderse con un deterioro; por lo tanto, son claros
factores de riesgo.
8. Modelos lineales uni (Ancova) y multivariados (Manova)
Estos análisis se emplean cuando se desea estudiar el efecto de más de
un factor sobre la variable dependiente, recurriendo a modelos de análisis de
varianza que permiten conocer el efecto de diversos factores, tanto de manera
individual, como conjunta. En otras palabras, se lleva a cabo un análisis de la
varianza con el fin de explorar el efecto o interacciones de variables independientes,
sobre la variable dependiente (análisis univariado) o las variables dependientes
(análisis multivariado). Se trata de contrastar la hipótesis alternativa de que
las variables independientes tienen un efecto sobre las variables dependientes
tomadas de forma conjunta. Utilizando este procedimiento se puede investigar
los efectos o interacciones entre los factores y también los efectos individuales
de los factores. Las variables dependientes deben ser cuantitativas, y los
factores fijos deben ser categóricos (u ordinales). Las variables independientes
(predictoras) se especifican como factores fijos. Las interacciones pueden ser
positivas, negativas o inversas.
En el programa SPSS, podemos realizar estos análisis siguiendo la secuencia: Analizar/Modelo lineal general. Luego podemos seleccionar el
análisis Univariado (Ancova) o multivariado (Manova), donde encontraremos
espacio para seleccionar las variables dependientes en primer lugar, seguido
de los factores fijos (variables independientes) y las covariables. Se presentan
101
Mias C. D.
además pestañas para seleccionar la realización de pruebas post hoc (cuando
las variables independientes tienen tres o más categorías), además de requerir
pruebas de homogeneidad, estimaciones del tamaño de los efectos y potencia
observada.
Entonces, si consideramos una variable dependiente, estamos frente a
un análisis Univariado. En cambio, se consideramos más de una variable dependiente, se realiza un análisis multivariado de varianzas usando la traza de
Pillai, la lambda de Wilks (nuestra elección), la traza de Hotelling y el criterio
de mayor raíz de Roy con el estadístico F aproximado. Para comprobar que
se pueden utilizar las pruebas se considera el análisis de homogeneidad de
varianzas M de Box. Las pruebas post hoc (Bonferroni, Tukey) para estudiar
si hay diferencias entre las medias, se realizan por separado para cada variable
dependiente. En el análisis mediante modelos lineales univariados (Ancova)
o multivariados (Manova), verificamos si la variable independiente afecta a
las variables dependientes de forma conjunta. En caso de no controlarse el
supuesto de homogeneidad, lo más adecuado es elegir la prueba de la Traza
de Pillai.
Ejemplo 1. Análisis Univariado (Ancova)
Consideremos que en la población concurrente a un Servicio de
Neuropsicología entre los años 2015-17 constituida por con 840 casos, con
un promedio de edad de 67,8 años, y de 12,6 años de instrucción formal; nos
interesa estudiar el efecto que tienen sobre la variable dependiente de “memoria
episódica” (puntaje obtenido en la prueba), algunas variables independientes,
tales como el estado cognitivo y la alta-baja instrucción. Luego de verificar las
condiciones para realizar la prueba, y de verificar que la prueba de igualdad
de varianzas de Levene no da significativa (p>0,05); procedemos en el análisis
del modelo lineal univariado (consideramos solo una variable dependiente, el
puntaje en test de memoria). En las tablas 25 y 26, observamos un resumen
sobre la distribución de los casos en función de las variables independientes
seleccionadas, y del efecto de las variables sobre el puntaje de memoria.
102
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tablas 25 y 26. Análisis Univariado para la variable dependiente de Memoria
episódica diferida (subtest de la WMS)
Diagnostico
Normal
DCL
Demencia
Alto-Baja
Instrucción
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
Tipo III
suma de
cuadrados
Estado Cognitivo
3376,07
Instrucción alta-baja
27,95
EC + Instrucción
29,04
MODELO
gl
2
1
2
Media
7,80
7,06
5,53
4,84
1,55
1,77
Desviación
estándar
1,92
1,87
2,42
2,23
1,77
1,81
Media
cuadrática
F
1688,036 396,66
27,950
6,56
14,522
3,41
N
276
74
183
126
79
102
Parámetro
de no
Potencia
Sig. centralidad observada
0,000
793,33
1,00
0,011
6,56
0,72
0,033
6,82
0,64
R al cuadrado = 0,893 (R al cuadrado ajustada = 0,892)
Con estos resultados, observamos que el estado Cognitivo, el Nivel de
Instrucción, como la combinación de ambas, tienen un efecto significativo
sobre el puntaje obtenido en una prueba de memoria diferida. En otras
palabras, estaríamos aceptando la hipótesis alternativa de que las variables
independientes de “Diagnóstico” y de “Nivel de Instrucción”, tienen un efecto75
sobre la variable dependiente: El puntaje en test de “memoria episódica”. Esto
es válido tanto para el efecto individual como combinado de las variables
independientes (p=0,033).
Ejemplo 2. Análisis multivariado (Manova)
Ahora supongamos que nos interesa estudiar el efecto que tienen
sobre las variables dependientes de Atención (puntaje en el span de dígitos)
y de memoria (puntaje obtenido en memoria diferida); algunas variables
independientes, tales como el estado cognitivo y la alta-baja instrucción.
Luego de verificar las condiciones para realizar la prueba, y de verificar que la
prueba de igualdad de varianzas de M de Box y de Levene no dan significativo
(p>0,05) para ambas variables dependientes; procedemos al análisis del
modelo lineal Manova.
En las tablas 27 y 28, observamos un resumen sobre la distribución de
los casos en función de las variables independientes seleccionadas, en relación
con las variables dependientes de “spam de dígitos” y de “Memoria episódica
103
Mias C. D.
diferida” (evocación espontánea). Observamos que los contrastes multivariados obtenidos con la Lambda de Wilks indican que hay una diferencia en la
interacción de las variables dependientes de acuerdo con el estado cognitivo
y los años de instrucción (Estado Cognitivo, F=211,78; Años instrucción,
F=18,65; p<0,001); y que también hay diferencias con la interacción entre
ambas (F=2,52; p=0,039). En otras palabras, las variables independientes tienen un efecto sobre las dependientes, tanto en forma individual como conjunta. Luego, los efectos intersujetos indican que hay diferencias significativas
en las variables dependientes por separado, en función del estado cognitivo y
el nivel de instrucción; pero el efecto interactivo de ambas variables, solo se
observa en relación con la variable “span de dígitos” (F=4,49; p=0,011), y no
para la variable memoria diferida (p>0,05) [tabla 29].
Tabla 27. Distribución de casos en función de las variables dependientes e
independientes seleccionadas
Variables
dependientes
Estado
Cognitivo
Alto-Bajo
Instrucción
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
Normal
DCL
Span dígitos
Demencia
Normal
DCL
Evocación
espontanea
Demencia
Media
15,43
13,52
12,01
10,83
10,34
9,50
7,80
7,06
5,53
4,84
1,55
1,77
Desviación
típica
2,95
2,65
3,16
3,17
3,68
2,85
1,92
1,87
2,42
2,23
1,77
1,81
N
276
74
183
126
79
102
276
74
183
126
79
102
Tabla 28. Contrastes multivariados mediante Manova para las variables
independientes de Estado Cognitivo y Nivel de Instrucción.
Efecto
Estado
Cognitivo
Años
Instrucción
Estado cog +
Años
instrucción
104
Valor
F
Traza de Pillai
Lambda de
Wilks
Traza de Pillai
Lambda de Wilks
0,57
0,43
Traza de Pillai
Lambda de
Wilks
Sig.
Parámetro
de no
Potencia
centralidad observada
673,851
1,000
847,139
1,000
168,46
211,78
Gl de
hipótesis
4,000
4,000
0,000
0,000
0,04
0,95
18,65
18,65
2,000
2,000
0,000
0,000
37,305
37,305
1,000
1,000
0,01
0,98
2,52
2,52
4,000
4,000
0,039
0,039
10,108
10,113
0,720
0,720
| 76
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
En la siguiente tabla analizamos los efectos intersujetos, donde vemos
que el efecto interactivo de las variables “Estado Cognitivo” y de “Nivel de
Instrucción”, no es significativo en relación con la variable “Memoria” (Evocación). Esto puede visualizarse también en la observación de las figuras inferiores sobre las medias marginales para las variables dependientes, en donde
las diferencias se observan con líneas paralelas. Sin embargo, en la visualización de las medias marginales para la variable “memoria diferida”, se observa
superposición o falta de distancias en relación con las variables de Estado
Cognitivo y Nivel de Instrucción.
Tabla 29. Pruebas de efectos intersujetos
Variable
dependiente
Span dígitos
Evocación
Estado Cognitivo Span dígitos
Evocación
Años instrucción Span dígitos
Evocación
Estado cognit +
Span dígitos
Años instrucción Evocación
Origen
Modelo
gl
6
6
2
2
1
1
2
2
Media
cuadrática
30437,507
6850,050
1589,966
2083,974
503,778
57,736
41,914
13,695
F
3260,862
1473,328
170,338
448,227
53,971
12,418
4,490
2,946
Sig.
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,011
0,053
Eta 2
parcial
0,946
0,888
0,234
0,445
0,049
0,011
0,008
0,005
Potencia
observada
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
0,941
0,769
0,574
Finalmente, nos interesa conocer en qué grupos dentro de las variables
independientes se presentan las diferencias. Para ello acudimos al análisis de la
prueba post hoc de Bonferroni, para observar que, respecto de las categorías del
Estado Cognitivo, hay diferencias significativas en relación con los tres grupos
entre si, tanto para el “span de dígitos” (p=0,000), como para la prueba de
“memoria diferida” (p=0,000) [tabla 30]. Las figuras 5 y 6 permiten visualizar
la significación de las medias de las pruebas (líneas paralelas es mejor).
|
105
Mias C. D.
Tabla 30. Diferencias entre los grupos de las variables independientes, en relación
con el span de dígitos y la memoria diferida.
Variables
dependientes
Span dígitos
Evocación
espontanea
(I)
(J)
Diagnostico Diagnostico
Normal
DCL
Demencia
DCL
Normal
Demencia
Demencia
Normal
DCL
Normal
DCL
Demencia
DCL
Normal
Demencia
Demencia
Normal
DCL
Diferencia
medias
Error
(I-J)
estándar
3,610*
0,207
5,452*
0,239
-3,610*
0,207
1,841*
0,243
-5,452*
0,239
-1,841*
0,243
2,381*
0,146
5,822*
0,169
-2,381*
0,146
3,441*
0,171
-5,822*
0,169
-3,441*
0,171
Sig.
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
Intervalo de
confianza al 95%
Límite
Límite
inferior
superior
3,1131
4,1080
4,8771
6,0270
-4,1080
-3,1131
1,2575
2,4255
-6,0270
-4,8771
-2,4255
-1,2575
2,0304
2,7325
5,4172
6,2287
-2,7325
-2,0304
3,0293
3,8536
-6,2287
-5,4172
-3,8536
-3,0293
*. Significativo a nivel p>0,01. Nota: Tabla como la arroja el SPSS
Figuras 5 y 6. Visualización de las medias marginales para las variables dependientes.
Nótese la falta de significación en las medias de la prueba de memoria (derecha), en
relación con la variable Estado Cognitivo.
Ejemplo 3
En este caso, a partir de una muestra de 106 participantes, con un
promedio de edad de 66,2 años, y de instrucción de 12,79 años; pretendemos
conocer si las variables independientes de Estado Cognitivo (normal-deterioro)
106
| 78
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
y la variable género; tienen un efecto en el desempeño de la vida diaria (AVD
instrumentales, expansivas y recreativas). Con las variables independientes
diagnóstico y género, se establece un diseño factorial, donde se conforman
ahora cuatro grupos: normal-femenino, normal-masculino, deteriorofemenino y deterioro-masculino. De esta manera, mediante un análisis lineal
multivariado, obtenemos en primer lugar una tabla como la siguiente:
Tabla 31. Distribución de los casos y promedios obtenidos en las escalas funcionales
de AVD, en relación con el Estado cognitivo y el género.
Variables
dependientes
AVD
Instrumentales
Estado
Cognitivo
Normal
Deterioro
Total
Normal
AVD
Expansivas
Deterioro
Total
Normal
Normal
AVD
Recreativas
Deterioro
Total
Genero
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
F
F
Media
1,10
2,31
1,46
1,83
2,86
2,13
1,46
2,58
1,79
2,94
3,62
3,14
4,86
4,66
4,80
3,89
4,12
3,96
62,73
62,73
D.S.
1,60
2,08
1,82
2,37
3,99
2,93
2,04
3,11
2,44
2,92
2,60
2,82
4,17
3,41
3,94
3,70
3,01
3,50
12,22
12,22
N
38
16
54
37
15
52
75
31
106
38
16
54
37
15
52
75
31
106
38
38
M
Total
F
M
Total
F
M
Total
59,75
61,85
53,10
53,53
53,23
57,98
56,74
57,62
12,44
12,24
10,98
9,98
10,60
12,52
11,57
12,21
16
54
37
15
52
75
31
106
Con la conformación de esos cuatro grupos o de diseño factorial,
podemos hacer una inspección visual de los puntajes promedio que obtiene
cada categoría de las variables independientes. Por ejemplo, vemos que el género
masculino, presenta mayor puntaje en las escalas de AVD instrumentales y
expansivas, tanto si el estado cognitivo es normal o de deterioro. Esto sería
sugestivo de que el género masculino tendría más dificultades en la vida diaria,
independientemente de su estado cognitivo (debe considerarse además, que
estas escalas tienen un sesgo, en donde se valoran algunas actividades de mayor
107
Eta
Eta pa
pa
Mias C. D.
tradición cultural femenina). Realizamos ahora un análisis lineal multivariado,
para ver el efecto que tienen las variables de “diagnóstico” y “género”, sobre
las variables dependientes en estudio (AVD); pero vamos a considerar en esta
ocasión la variable “depresión” como covariable. En tal sentido, obtenemos
los siguientes resultados (tabla 32):
Tabla 32. Pruebas de efectos intersujetos
Variable
Origen
dependiente
Modelo
AVD-I
AVD-E
AVD-R
Depresión
AVD-I
(Covariable)
AVD-E
AVD-R
Estado Cognitivo AVD-I
(normal-DCL)
AVD-E
AVD-R
Genero
AVD-I
(F-M)
AVD-E
AVD-R
EC + Genero
AVD-I
AVD-E
AVD-R
Tipo III
488,170a
2053,866b
35504,784c
107,947
311,169
1019,454
0,402
0,399
589,738
29,936
2,332
45,265
0,202
4,426
65,352
gl
5
5
5
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Media
cuadrática
97,63
410,77
7100,95
107,94
311,16
1019,45
0,40
0,39
589,73
29,93
2,33
45,26
0,20
4,42
65,35
F
20,551
46,194
570,646
22,722
34,993
8,192
0,085
0,045
4,739
6,301
0,262
0,364
0,042
0,498
0,525
Sig.
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,005
0,772
0,833
0,032
0,014
0,610
0,548
0,837
0,482
0,470
Eta parcial
al
cuadrado
0,235
0,303
0,197
0,184
0,257 79
0,075
0,001
0,000
0,045
0,059
0,003
0,004
0,000
0,005
0,005
a. R2 = 0,504 (R2 ajustada = 0,480); b. R2 = 0,696 (R2 ajustada = 0,681); c. R2 = 0,780 (R2 ajustada = 0,742)
En primer lugar, exploramos los niveles de significación, indicativos
de las variables independientes que tienen un efecto sobre la dependiente.
En tal sentido, observamos en primer lugar que la depresión es una variable
importante que tiene un efecto sobre todas las AVD (p<0,005) y que condiciona
a las demás variables. En cambio, vemos que la variable Estado Cognitivo
tiene un efecto solo sobre las AVD recreativas (F=4,73; p=0,032); y que el
Género tiene un efecto sobre las AVD Instrumentales (F=6,30; p=0,014). La
interacción de ambas variables no tiene efecto sobre las AVD. Luego vemos
la eta cuadrada parcial, ya que es una medida del tamaño del efecto. Este
número indica cuánto de la variable dependiente es controlado por la variable
independiente. El número más alto que se puede obtener es 1. El valor de
0,01 es poco efecto, una eta cuadrada en torno a 0,06 indica un efecto medio
y una eta cuadrada superior a 0,14 es ya un efecto grande. Los porcentajes
más altos (los más cercanos a 1) significan un mayor efecto. Una eta cuadrada
de 0.73 significa que la variable independiente explica el 73% de los cambios en
108
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
las variables dependientes. Finalmente, en este ejemplo no es necesario realizar
una prueba post hoc, ya que las variables independientes son dicotómicas, y
podemos observar las diferencias de medias en ambos grupos.
Interpretación con teoría
La depresión como covariable, tiene un efecto importante (en función
del valor eta cuadrado mayor a 0,14) sobre las AVD, siendo mayor el efecto
en las AVD-E (explica el 26% de los cambios en esta variable dependiente).
Esto sugiere que la depresión (como covariable) tiene un efecto moderado
sobre la disminución de las AVD; debido a que un estado de ánimo caracterizado por tristeza, disminución de intereses, motivaciones y energía
emocional, reducen la funcionalidad en la vida diaria, y lo hace aún con
mayor efecto sobre actividades expansivas (mantenerse informado, aprender
cosas nuevas, expresar deseos o necesidades, socializar, etc.). Por otro lado,
se observa que el Estado Cognitivo tiene un efecto (Eta cuadrado = 0,045;
valorado como bajo.) sobre las AVD-R, ya que, al conservarse las adaptaciones funcionales, parece tener un efecto significativo sobre actividades
recreativas, tales como viajar, mantener hobbies, aprendizajes grupales, participación cultural, actividades al aire libre, etc.
Por último, se observa que el Género solo tiene efecto sobre las AVD
Instrumentales (Eta cuadrado = 0,059; valorado como medio) [figura 7].
Esto se explicaría en función de que el inventario de AVD-I de Lawton y
Brody tendría cierta preferencia por actividades culturalmente atribuidas a
lo femenino, tales como hacer la comida, lavar la ropa y hacer las compras,
en las cuales los hombres suelen no puntuar igual que las mujeres. Finalmente, se observa que la interacción del estado Cognitivo y el Género, no
tienen un efecto significativo sobre las AVD instrumentales, expansivas y
recreativas.
109
Mias C. D.
Figura 7. Visualizacion de las medias marginales para las variables independientes
genero y estado cognitivo en relacion a su efecto sobre las AVD Instrumentales.
9. Sensibilidad y especificidad
Luego de un análisis de regresión, en las actividades relacionadas con
la evaluación neuropsicológica, puede interesar un análisis sobre la capacidad
de discriminación de un test o variable con un punto de corte determinado,
ajustado por edad, género e instrucción (las principales variables intervinientes
en neuropsicología). Especialmente para un test de cribado, que es una prueba
diagnóstica con características especiales, que debe ofrecer resultados positivos
en enfermos, y resultados negativos en sanos. De esta manera, en ocasiones
puede ser muy útil clasificar a los sujetos en dos categorías antagónicas, por
ejemplo, sanos-enfermos, o cognitivamente normal-deterioro.
Contar con un punto de corte, es muy útil en test de cribado o de
filtraje inicial, con capacidad predictiva, que se emplean mucho en Atención
primaria (por ejemplo, MMSE; test Ineco, test del Reloj, Foto test, Test de
Isaac para analfabetos, etc.). Su fin es seleccionar adecuadamente a los sujetos
que deben remitirse a nivel especializado (evaluación profunda). Aunque
los test de cribado son de diagnóstico inicialmente, tienen características
especiales (Carnero Pardo & Montor-Rios, 2004).
110
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
El test de cribado debe ser sencillo de aplicar, aceptado por los pacientes,
mínimos efectos adversos y económicamente viable: pero además debe ser
confiable, valido, sensible, específico y seguro. Para determinar un punto de
corte, se calcula la Sensibilidad y Especificidad con la gráfica ROC [receiver
operating characteristics]. La variable dependiente es siempre categórica, y las
independientes es mejor cuando son continuas y reflejan puntajes obtenidos
en los test. La curva ROC obtenida, permite el análisis de su sensibilidad y
especificidad. ¿Pero qué significan estos conceptos? Veamos:
Sensibilidad: Puede definirse como la capacidad de un test para detectar la
enfermedad de manera correcta. Es la probabilidad de clasificar correctamente
sujetos identificados positivamente con una patología. Indica, por ejemplo, que
el 90% de los sujetos con deterioro cognitivo son correctamente identificados.
En otras palabras, es la proporción de sujetos con deterioro cognitivo que obtuvieron un resultado positivo (bajo puntaje en test MMSE) en el test de cribado.
Son los clasificados como verdaderos positivos.
Especificidad: Puede definirse como la capacidad del test para detectar
los sanos o normales. Indica, por ejemplo, que el 20% de los sujetos sanos
podría ser identificado como con deterioro, cuando no queremos que ocurra
esto. En otras palabras, es la probabilidad de clasificar correctamente a un
sujeto normal, obteniendo un resultado negativo en el test (por ejemplo, alto
puntaje en MMSE), o de clasificar incorrectamente un sujeto normal obteniendo un resultado positivo (bajo puntaje). También puede considerarse que
indica el porcentaje de personas que puede identificarse sin esa patología (definidas como normales). O el porcentaje de normales, pero que pueden tener
otro deterioro. Con la Especificidad se afirma que no tiene deterioro cuando
el test no lo indica.
Las “pruebas de cribado” deben ser de alta sensibilidad para detectar
a los sujetos con deterioro; muy útil en los casos en los que no detectar la
enfermedad puede resultar de importancia o gravedad para los pacientes,
como en el caso del DCL. En evaluación neuropsicológica, vemos a menudo
cómo se seleccionan personas cognitivamente normales, mediante pruebas
de cribado como el MMSE (Folstein), ya que es conocido su alto grado de
sensibilidad para las demencias. Esto implica que personas con un puntaje
inferior a 26, caen en la presunción firme de deterioro. En otras palabras, si
111
Mias C. D.
una persona obtiene un puntaje de 20 en el test MMSE, podemos afirmar
que tiene deterioro cognitivo; sin embargo, si obtiene 27 puntos, no
podemos afirmar que no lo tenga. La especificidad en cambio debe ser alta
en las “pruebas confirmatorias” del diagnóstico para evitar falsos positivos;
cuando equivocar un diagnóstico trae consecuencias importantes, o cuando
es necesario conocer al menos la ausencia de una enfermedad grave como la
demencia tipo Alzheimer en estadio avanzado.
En el programa SPSS, podemos realizar estos estudios siguiendo la siguiente secuencia: Analizar/Curva ROC. La Sensibilidad y Especificidad se
calcula para el estado cognitivo dicotómico, normal-deterioro (variable de estado en SPSS). Luego se elige el test como variable de prueba (en nuestro caso
tomaremos el test Ineco). Seleccionar el casillero de Curva COR, con línea diagonal de referencia, intervalo de confianza y coordenadas de la curva. En la
pestaña “Opciones”, verificar que se incluye el valor de punto de corte para la
clasificación positiva, la dirección de la prueba, y el supuesto de distribución
(puede ser no paramétrico). Con los resultados obtenidos, lo primero que debemos observar es el valor del área explicada, que debe ser superior a 0,80 para
una buena discriminación. Luego, debemos determinar el punto de corte que
nos indicará el valor de sensibilidad y especificidad del test. Este punto de corte
para la determinación en una u otra categoría puede elegirse con el valor chi2
más alto (en caso de escalas de baja dispersión de puntajes), o bien identificando
la curva COR el punto de la curva que está más lejos de la diagonal; o bien analizando la tabla generada hasta encontrar un punto de corte con aceptable sensibilidad y especificidad. Siempre será importante definir el grupo etario (rango
de edad, instrucción, etc.) sobre el que se estiman los valores.
Valores predictivos
Desde una perspectiva probabilística, los valores más importantes
para un test de clasificación diagnóstica de cribado no es la Sensibilidad y
Especificidad, sino el VPP (valor predictivo positivo) y VPN (valor predictivo
negativo); o sea, se responde a la pregunta: ¿cuál es la probabilidad de que el
paciente esté realmente en una categoría, sea de normalidad o de deterioro?
Valor predictivo positivo (VPP):
Es la probabilidad de tener enfermedad o deterioro cognitivo (en
nuestros ejemplos) si se obtiene un resultado positivo en el test (por ejemplo,
112
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
bajo puntaje en test de Folstein, del reloj, etc.). Se calcula conociendo los
sujetos que obtuvieron resultado positivo (o patológico) con el test, y los que
resultaron finalmente con la enfermedad.
Valor predictivo negativo (VPN):
Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo esté
realmente sano. Se calcula conociendo los sujetos que obtuvieron resultado
negativo (o normal) con el test, y los que resultaron finalmente sanos o
normales.
Estos valores, a diferencia de la Sensibilidad y Especificidad varían según
la prevalencia de la enfermedad estudiada en una población. Por ejemplo,
un punto de corte puede ser perfecto para descartar deterioro en jóvenes
(baja prevalencia de deterioro) [vpn= 0,99], o para confirmar la presencia
de demencia en una población de alta prevalencia (ancianos). Cuando la
prevalencia es baja, un resultado negativo permite descartar la enfermedad con
seguridad, siendo mayor el valor predictivo negativo (VPN). Por el contrario,
un resultado positivo no permite confirmar el diagnóstico, por lo que el valor
predictivo positivo será bajo (VPP).
Razones de verosimilitud
Se considera cuando es necesario contar con puntos de corte que
sean clínicamente útiles y no dependan de la prevalencia. La razón de
verosimilitud o razón de probabilidad miden la probabilidad de un resultado
concreto (positivo o negativo) según la presencia o ausencia de enfermedad
(o deterioro).
Razón de verosimilitud positiva (RVP) = Sensibilidad / 1-Especificidad
Razón de verosimilitud negativa (RVN) = 1-Sensibilidad / Especificidad
Así, por ejemplo, se puede obtener un cociente de probabilidades positivo de 3,20 que indica que tener un resultado positivo (como bajo puntaje
en test de memoria) es 3 veces más probable de identificar un Deterioro. Esto
además permite comparar diferentes test para un mismo diagnóstico.
En caso de variables ordinales como un puntaje de memoria
En el caso que el resultado de una prueba no sea dicotómico (como
los puntajes de un test de memoria), debe analizarse un punto de corte que
113
Mias C. D.
permita finalmente una clasificación dicotómica (normal-deterioro). No
se cuenta ahora con un único valor se sensibilidad y especificidad, sino un
conjunto de valores que corresponden a distintos niveles de decisión. Para
ello, se analiza la curva ROC, el área bajo dicha curva (recuerde que un área
>0,80 discrimina bien) y los distintos valores de la prueba y sus valores de
sensibilidad y especificad.
Ejemplo
Vamos a determinar un punto de corte y los valores de sensibilidad y
especificidad para las pruebas de cribado de MMSE (Folstein) y el Test de
Ineco Frontal Screening (Torralva, Roca, Gleichgerrcht, Lopez, Manes; 2009)
para sujetos con normalidad cognitiva multifunción y con deterioro cognitivo
leve (tipos ejecutivo y multidominio). Para ello, consideramos una muestra
de 453 personas normales y 415 con DCL. Realizamos en análisis ROC para
determinar punto de corte (sensibilidad y especificidad) en ambos test, para
la categoría Normal-DCL (para un grupo etario entre 50-80 años). En primer
término, observamos para cada test el área explicada para una buena discriminación (tabla 33).
Tabla 33. Estimación del área explicada para una buena discriminación.
Nótese que, para el test de Folstein, no se observa un área satisfactoria (<0,80).
Variables de
prueba
MMSE
Test Ineco
Área
Error
explicada estándar
0,711
0,849
0,018
0,014
Significación
asintótica
0,000
0,000
95% de intervalo de confianza
asintótico
Límite inferior Límite superior
0,676
0,747
0,822
0,876
Se observa que el área explicada de 0,711 para el test MMSE (Folstein)
| 84
nos indica que el test no discrimina bien entre normales y deterioro leve, en
consecuencia, deberemos dejarlo de lado. Esto es esperable, dado que este test
es empleado para explorar un deterioro mayor propio de las demencias, en
consecuencia, no tiene valor para discriminar un deterioro leve (en el cual, es
esperable un puntaje dentro de la normalidad, aunque presente una disminución en relación con normales). En otras palabras, una persona con DCL
obtendría con facilidad un puntaje normal en este test.
Respecto del Test Ineco Frontal Screening (Torralva, et al, 2009) observamos que el área explicada es de 0,849 indicador de que discrimina bien
114
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
entre normales y deterioro leve (ejecutivo y multidominio). Esto sería un hallazgo importante, considerando que el test ha sido diseñado para identificar deterioro de tipo frontal en las demencias. Sin embargo, vemos en este
estudio, que puede discriminar una afectación de estas funciones en sujetos
clasificados como deterioro leve (con afectaciones ejecutivas y multidominio).
En consecuencia, es importante ahora determinar el punto de corte con niveles de sensibilidad y especificidad aceptables. Para ello, analizamos en primer
lugar la curva COR, observando que el punto de la curva mas distante de la
diagonal se presenta en las coordenadas de sensibilidad 0,81 y de 1-especificidad de 0,24. En la tabla siguiente, observamos que estas coordenadas indican
el punto de corte de 22. La figura inferior nos muestra la curva ROC.
Tabla 34. Punto de corte estimados
Tabla 34. Punto de corte estimados
Positivo si es
menor que
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
Sensibilidad
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
1,000
0,996
0,980
0,925
0,870
0,810
0,717
0,545
0,448
0,316
0,249
0,088
0,066
1Especificidad
1,000
0,997
0,995
0,986
0,973
0,959
0,927
0,892
0,873
0,803
0,765
0,681
0,568
0,454
0,343
0,246
0,176
0,122
0,089
0,059
0,038
0,011
0,011
Figura 8. Curva ROC. Su inspección visual
indica el punto de la curva más alejado de la
diagonal en sensibilidad 0,81 y
1-especificidad 0,24.
Figura 8. Curva ROC. Su inspección visual indica el punto de la curva más
alejado de la diagonal en sensibilidad 0,81 y 1-especificidad 0,24.
85
Finalmente podemos determinar que el Test Ineco discrimina bien entre normales y deterioro leve (ejecutivos y multidominios), con un punto de
corte de 22 puntos, que le otorga una sensibilidad del 81% y una especificidad del 76% (resultado de: [1 - 0,270=0,73 x 100= 73]). Nota: esto es solo un
115
Mias C. D.
ejemplo. Los resultados no están previamente ajustados por edad y nivel de
instrucción, aunque a la luz de este hallazgo, amerita realizarse este estudio,
ya que estaríamos hablando de una buena discriminación de deterioros leves,
cuando el test inicialmente fue desarrollado para deterioros mayores.
10. Análisis de correspondencia de variables
Estas pruebas se emplean para estudiar las relaciones de dependencia e
independencia de un conjunto de variables categóricas. Permite reducir un
volúmen importante de información en determinadas dimensiones o factores
(generalmente dos o tres). El análisis de correspondencia de variables puede
ser simple (ACS: dos variables, requiere especificar filas y columnas en una
tabla de contingencia), o múltiple (ACM: más de dos variables nominales).
En todos los casos debemos considerar variables cualitativas nominales u ordinales de bajo rango (Por ejemplo: bajo, medio, alto). Informa sobre el grado de
proximidad entre dos variables, luego de que se hizo el análisis de asociación
con 2 (chi cuadrado). Pero dado que este último análisis no refleja la proximidad entre las distintas categorías de las variables, se realiza el análisis de
correspondencia simple (ACS).
Se trata de poner en evidencia las aproximaciones de las categorías de
dos variables, en función de su frecuencia en los casos evaluados. Cuando
tenemos más de dos variables nominales cualitativas, esta técnica supone la
construcción de una matriz de doble entrada (filas y columnas) con todas las
categorías de cada una de las variables cualitativas del estudio. Esta matriz
conocida como Matriz de Hurt, posee en su interior las frecuencias de cada
uno de los cruces (como en el caso de dos variables cualitativas). A partir de
ella se realiza el análisis de reducción de dimensiones y la representación en un
plano de todas las categorías respetando la posición relativa de unos conceptos
respecto a los otros.
En SPSS iniciamos el proceso con la siguiente secuencia: Analizar/
Reducción de dimensiones/Análisis de correspondencias. Para un ACS,
seleccionamos nuestras variables nominales en las respectivas filas y columnas. En la pestaña “Modelo”, seleccionamos la prueba de chi cuadrado. En
la pestaña “Estadísticos”, vamos a seleccionar el casillero referido a la Tabla
de correspondencias y perfiles de filas y columnas. En la pestaña “Gráficos”,
116
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
puede seleccionarse el Diagrama de dispersión biespacial y los gráficos de
líneas.
Para realizar un ACM, seguimos la siguiente secuencia en el SPSS:
Analizar/Reducción de dimensiones/Escalonamiento óptimo. Allí verificamos que estén seleccionadas las opciones: todas las variables son nominales múltiples, un conjunto, y análisis de correspondencia múltiple.
Luego, debemos seleccionar las variables de análisis, y verificar que pretendemos identificar solo dos dimensiones (pueden ser más). En la pestaña
“Resultados” seleccionamos las Medidas discriminantes y las correlaciones
entre variables. En la pestaña “Gráficos/Objetos” seleccionamos puntos
de objetos; y en pestaña “Gráficos/variable”, seleccionamos todas nuestras
variables en el campo de “gráficos de categorías conjuntas”. Luego, estamos en condiciones de analizar los resultados de ACM, identificando en
las dos dimensiones generadas, las variables que muestren los valores mas
altos en las medidas de discriminación.
Ejemplos de análisis de correspondencia simple (ACS)
Ejemplo 1
En la población de sujetos concurrentes al Servicio de Neuropsicología en el período comprendido entre 2015-17, se analizan 840 casos, que
adquieren distintos diagnósticos, y que a su vez expresan distintos estados
de condición social ocupacional. En tal sentido, exploramos en primer término la asociación entre la variable “Diagnóstico” y la variable “Actividad
actual”. Con la prueba de 2 observamos que entre ambas hay asociación
significativa ( 2=55,345; p=0,001; Phi=0,35). Sin embargo, ahora queremos conocer la proximidad entre las categorías “diagnósticas” y de “actividad actual” (en actividad ocupacional, jubilado, pensionado, otro). Con
el análisis de correspondencia de dos variables, en primer lugar, vemos la
distribución de casos activos, conforme el cruce de filas y columnas (ver
tabla inferior).
117
ꭕ
ꭕ
Mias C. D.
Tabla 35. Análisis de correspondencias de casos activos
Diagnóstico
Normal
Limite
DCL-MEMO
DCL- MULTI
DCL- NO MEMO
DC Moderado
Margen activo
Jubilado
Pensionado
94
102
19
91
53
116
475
1
1
0
3
2
12
19
En actividad
ocupacional
58
69
18
40
36
25
246
Otro
11
14
3
23
21
28
100
Margen
activo
164
186
40
157
112
181
840
Luego, vemos que con el ACS se visualizan tres dimensiones (Tabla 36).
En la casilla “proporción de inercia”, vemos que la primera dimensión explica
el 83% de la varianza, y la segunda dimensión el 14% de la varianza. Entre
ambas dimensiones se está explicando el 97% de la varianza. Con la primera
dimensión sería suficiente, pero se pueden considerar las dos primeras.
Tabla 36. Resumen de análisis de correspondencia simple
87
Proporción de inercia
Valor de confianza
Contabilizado
Desviación Correlación
para
Acumulado estándar
2
Dimensión
Valor
singular
Chi
Inercia cuadrado
1
0,254
0,064
0,833
0,833
0,032
2
0,106
0,011
0,146
0,979
0,037
3
0,040
0,002
0,021
1,000
1,000
1,000
Sig.
0,077 64,955 0,000
Nota: Tabla arrojada por el programa SPSS.
-0,016
En la figura siguiente, se observa que la categoría de “en actividad”
está más próxima al diagnóstico normal, límite y dcl-memoria; la categoría
“jubilado” esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m; y la categoría
“otro” más próxima al dcl- no memoria. En otras palabras, al considerar las
dos dimensiones más explicativas, podemos interpretar que, con los años,
mantenerse “en actividad ocupacional” está más próximo a los diagnósticos de
menor efecto sobre la funcionalidad de la vida diaria, tales como la normalidad
cognitiva, el estado límite, o bien el DCL tipo memoria (cuyas dificultades, al
ser solo de memoria, suelen ser compensadas desde un ejecutivo ordenador).
Por otro lado, la condición de “jubilado” está más próximo al diagnóstico de
mayor impacto en la funcionalidad de la vida diaria, tales como demencia y
DCL tipo multidominio (de mayor dificultad compensadora).
118
erda, se
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
E
ob
de
próx
n
m
“
di
dcl
el
Figura 9. Proximidad de las categorías de las variables
S
si
q
m
m
En la figura de arriba, se observa que la categoría de “en actividad” está
más próxima al estado cognitivo normal, límite y DCL-memoria; la categoría
“jubilado” esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m. Hasta acá se
explica el 97% de la varianza.
Solo como observación no significativa, puede verse que la categoría
“otro” es más próxima al DCL-no memoria.
Ejemplo 2
Vamos a explorar ahora la proximidad o dependencia entre la variable
“Diagnóstico” y la variable “Quejas ejecutivas” (baja-media-alta). En primer
lugar, observamos que hay una asociación significativa y moderada entre ambas variables ( 2=80,18; p=0,000; Phi=0,38). En la tabla inferior vemos la
distribución de correspondencias de casos activos en una población de 907
casos de un Servicio de Neuropsicología Público de la Ciudad de Córdoba.
119
ꭕ
ꭕ
Mias C. D.
Tabla 37. Distribución de casos activos
Diagnóstico
Normal
Limite
DCL- Memo
DCL- Multi
DCL- NO Memo
DC Moderado
Margen activo
Baja
98
63
7
43
21
35
267
QE Categorías
Media
Alta
100
78
38
29
8
10
55
60
37
62
48
115
286
354
Masa
276
130
25
158
120
198
907
A continuación, con el ACS vemos que se visualizan dos dimensiones
(Tabla 38). En la casilla “proporción de inercia”, vemos que la primera dimensión explica el 89% de la varianza, y la segunda dimensión el 10% de la
varianza. Entre ambas dimensiones se está explicando el 99% de la varianza.
Con la primera dimensión sería suficiente, pero se pueden considerar las dos.
En tal sentido, observamos las dos dimensiones en la figura 10.
Tabla 38. Resumen de análisis de correspondencias
Proporción de inercia
Contabilizado Acumulado
Desviación Correlación
estándar
2
Inercia
Dimensión
Valor
singular
1
0,230
0,053
0,891
0,891
0,031
2
0,080
0,006
0,109
1,000
0,034
1,000
1,000
0,059
Chi
cuadrado
Valor s
Valor singular de
esviac
confianza
49,845
Sig.
0,000
0,025
En la inspección visual de la figura siguiente, se observa que la “alta frecuencia” de QE está más próximo a los diagnósticos de DCL tipo no-memoria y deterioro moderado; y que la “baja frecuencia” de QE está más próximo
al diagnóstico Límite. En otras palabras, al considerar las dos dimensiones,
podemos interpretar que con los años, las frecuentes quejas de tipo ejecutivas,
están más próximas y se tornan dependientes de los diagnósticos que implican
afectación leve de componentes ejecutivos y afectación moderada multifunción (incluye ejecutivos). Por otro lado, la “baja frecuencia” de QE está más89
próxima al diagnóstico Limite, en donde las quejas ejecutivas podrían estar
asociadas también a fluctuaciones cognitivas por efecto de estrés y depresión.
En consecuencia, se justifican mayores estudios en esta dirección, incluyendo
a sujetos cognitivamente normales.
120
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Figura 10. Proximidad de las categorías de las variables “estado cognitivo”
y “quejas ejecutivas”. Nótese cómo la frecuencia alta de QE esta próxima al DCL
no memoria y el DC moderado (incluye componentes ejecutivos)
En la figura 10, se observa que la ALTA frecuencia de QE está más
próxima o que depende más de los diagnósticos de DCL no memoria y deterioro moderado; y que la BAJA frecuencia de QE está más próxima al diagnóstico Límite.
Ejemplos de análisis de correspondencia múltiple (ACM)
Ejemplo
Entre los múltiples interrogantes que forman parte de una anamnésis neuropsicológica, pretendemos observar la proximidad o dependencia de
distintas variables en dos dimensiones. Para ello, en una población de 1022
personas evaluadas en un Servicio de Neuropsicología público, seleccionaremos para un ACM algunas variables muy frecuentes propias de la indagatoria,
121
Mias C. D.
tales como cuando preguntamos sobre: antecedentes médicos, neurológicos,
psiquiátricos, presentar problemas de memoria y confirmación de un informante (observaciones de terceros familiares). A continuación, lo primero que
haremos será observar un resumen del modelo, verificando que las dos dimensiones generadas tengan un autovalor >1, un alfa de Cronbach aceptable,
y el porcentaje de la varianza explicada (tabla 39).
Tabla 39. Resumen del modelo de ACM en relación con variables de la anamnésis
clínica
Dimensión
1
2
Total
Alfa de
Cronbach
0,721
0,532
Varianza contabilizada para
Total
% de
(autovalor)
Inercia
varianza
1,540
1,124
2,664
0,257
0,187
0,444
35,675
18,728
Nota: Tabla que arroja el programa SPSS.
A continuación, exploramos la tabla que arroja el SPSS respecto de las
medidas discriminantes para observar el agrupamiento de las variables en las
dos dimensiones solicitadas. Esto se realiza inspeccionando los valores mas
altos incluidos en cada dimensión (tabla 40, en negrita), y verificando que no
sean muy alejados.
En nuestro ejemplo, observamos que en la dimensión 1, explicativa del
35% de la varianza y con un alfa de Cronbach aceptable, se agrupan las variables: “Las quejas son un problema” y “Notan terceros (familiares informantes)”. La dimensión 2 resulta explicativa de un 18% de la varianza, con un
alfa de Cronbach bajo, se agrupan las variables: “Antecedentes psiquiátrico” y
“Antecedente familiar”.
Las variables excluidas de las dimensiones generadas posiblemente constituyan una dimensión en sí mismas (por ejemplo, el “antecedente neurológico”), algo que podríamos corroborar solicitando la generación de tres dimensiones. Por ahora, nos limitamos a afirmar que estas variables no guardan una
relación de dependencia con las demás. Estas observaciones son coincidentes
con la inspección visual que hacemos de la figura inferior, en donde apreciamos la proximidad de los puntos correspondientes a ambas dimensiones,
ico
ico
122
0,175
0,111
0,008
0,147
0,554
0,545
0,005
0,336
0,433
0,171
0,074
0,104
0,090
0,224
0,221
0,159
0,314
0,325
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 40. Medidas discriminantes
Dimensión
1
2
Media
Antecedente neurológico 0,175 0,005 0,090
Antecedente psiquiátrico 0,111 0,336 0,224
Antecedente Medico
0,008 0,433 0,221
Antecedente familiar
0,147 0,171 0,159
Quejas son problema
0,554 0,074 0,314
Notan terceros
0,545 0,104 0,325
Total activo
1,540 1,124 1,332
% de varianza
25,675 18,728 22,201
La inspección visual de la figura 11 permite observar la proximidad o
dependencia de variables correspondientes a la dimensión:
1. las “quejas son un problema” y lo “notan terceros”. En menor grado, se
observa la proximidad de las variables de la dimensión.
2. “antecedente médico” y “antecedente familiar”. Las variables excluidas,
tales como antecedente neurológico y familiar, bien podrán constituir dimensiones en sí mismas, algo que podría corroborarse solicitando al ACM la generación
de más de dos dimensiones.
Figura 11. Medidas discriminantes visualizadas en la gráfica. Nótese la proximidad
indicadora de dependencia de variables conforme las dimensiones generadas
123
Mias C. D.
11. Análisis de Clasificación de datos en Conglomerados
El Análisis de clasificación de datos en conglomerados o clúster,
es un procedimiento estadístico de carácter multivariante que busca clasificar
tanto “casos” como “variables”, a fin de identificar nuevos grupos con la
máxima homogeneidad interna, y la mayor diferencia entre ellos. Este es un
análisis de exploración diseñado para descubrir agrupaciones naturales en un
conjunto de datos, a fin de simplificar análisis posteriores.
La clasificación de elementos en conglomerados o clústers permite identificar y describir subgrupos de sujetos o variables homogéneas dentro de un
conjunto de datos aparentemente heterogéneo. Este análisis se basa en el estudio de las distancias entre ellos, que permite cuantificar el grado de similitud, en el caso de las proximidades, y el grado de diferencia, en el caso de las
distancias. Como resultado aparecen agrupaciones o clústers homogéneos.
En este tipo de análisis, se pueden seguir distintos métodos que pasamos a
considerar:
11.1 El método Bietápico: El método de análisis de conglomerados
Bietápico es empleado para clasificar o identificar perfiles, por ejemplo, de
pacientes o de informantes, en relación con ciertas variables críticas. A diferencia de otros análisis, permite trabajar con grandes bases de datos, y permiten
de modo automático identificar o crear modelos de conglomerados o clústers
con variables tanto categóricas como continuas. Permite además incluir variables independientes, que deben cumplir con criterios de normalidad o multinomial (por ejemplo, mediante Kolmogorov-Smirnov), y ser independientes
entre si, o de baja correlación (controlar con 2 o con prueba t de student).
Una vez verificadas estas condiciones esenciales, se procede a la exploración
inicial de los datos, seleccionando diversas variables de modo progresivo y con
sentido teórico. Los resultados que se obtienen permiten verificar la “Calidad
de los conglomerados”, cuando en una gráfica de barra, la medida de la silueta
se sitúa en la valoración “Correcto” (ver figura 12).
En el programa SPSS se sigue la secuencia de comandos: Analizar/Clasificar/Clúster Bietápico. Luego se seleccionan variables categóricas y continuas, y se dejan las opciones marcadas por defecto por el programa. De este
modo, se obtiene en primer lugar un resumen del modelo con la observación
sobre la cantidad de variables introducidas, y el número de clústers o de subgrupos. También se observa la calidad de los conglomerados o clústers con la
124
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
medida de la silueta en la categoría “correcto o buena”. A continuación, debe
realizar doble clic en estos gráficos, y se abrirá una pantalla para analizar el
tamaño de los clústers (porcentaje de casos incluidos) y las entradas (o subcategorías identificadas de las variables introducidas). También puede analizarse
la comparación entre los clústers obtenidos, como el tamaño de las variables
introducidas como predictores.
En este punto, es bueno recordar que este procedimiento tiene como
fin clasificar variables para detectar y describir subgrupos de sujetos o variables homogéneas; por lo tanto, es recomendable obtener el menor número
de clústers posible (de 2 a 6 recomendable, según las variables introducidas).
Cuando resulten satisfactorios los clústers identificados, se debe tildar en el
SPSS la opción: Resultados/crear la variable del clúster de pertenencia (de
este modo encontrará al final de archivo de datos del SPSS, la nueva variable
creada en base a los clústeres identificados). Finalmente, con la detección de
estos clústeres o subgrupos, se procede a un análisis posterior, por ejemplo,
de comparación de grupos mediante las pruebas t de student (2 clústers) o
de Anova (3 o más clústers). Vemos a continuación un ejemplo práctico con
variables propias del protocolo de un Servicio de Neuropsicología.
Ejemplo
Considerando que las evaluaciones neuropsicológicas con los pacientes
incluyen una entrevista y cuestionarios administrados a familiares informantes; pretendemos conocer si existen distintos perfiles de Informantes, cuyas
observaciones pudieran predecir la valoración de test neuropsicológicos de
cribado administrados a los pacientes. Trabajaremos con una población de
1022 pacientes evaluados en un Servicio de Neuropsicología, con un promedio de edad de 67,4 años, y de instrucción de 12,64 años. Para nuestro objetivo, generaremos un modelo en el cual introducimos la variable categórica resultante de la pregunta: ¿Observa Ud. problemas de memoria en su familiar?
(si-no). Luego introducimos las variables continuas, en este caso, los puntajes
derivados de los cuestionarios de AVD-Instrumentales, AVD-Expansivas y el
AD8 (Cuestionarios que responden los familiares). Con este modelo, encontramos que se alcanzan a identificar 2 clústers o subgrupos, con una calidad
de conglomerado valorada como “correcta o buena” (ver figura inferior). Analizamos también la importancia que tiene cada predictor en el modelo, observando en este caso, que la variable “Familiar observa problemas” resulta de
125
Mias C. D.
la mayor importancia, seguida de las variables AD8, AVD-I y AVD-E (figura
13). Este dato ya nos advierte sobre la importancia y necesidad de entrevistar
a terceros informantes, generalmente familiares cercanos.
Figuras 12 y 13. Observamos la calidad del conglomerado como “correcta”,
y la importancia que tiene cada predictor en el modelo.
En la figura 14, observamos que el modelo se conforma por dos clústers
o conglomerados. El primer clúster tiene un tamaño equivalente al 60,3% de
la varianza, y el segundo corresponde al 39,7% restante. Analizando ahora las
entradas en la tabla (ver figura 14), vemos que:
a) El Clúster 1 es el más numeroso, y lo conforma la observación de
que el Familiar NO observa problemas de memoria en el paciente, con una
percepción de bajos cambios a nivel cognitivo (2,24 puntos en el cuestionario
AD8), como en AVD-I (2,25) y en AVD-E (4,70). Este clúster o subgrupo,
lo podemos denominar entonces: “Familiar observa normalidad funcional y
cognitiva”.
b) El clúster 2 es menos numeroso, y lo conforma la observación de que
el Familiar SI observa problemas de memoria en el paciente; con una percepción de cambios significativos a nivel cognitivo (4,35 en AD8), como en
AVD-I (4,98) y en AVD-E (7,67). En consecuencia, este clúster o subgrupo
identificado, lo podemos denominar: “Familiar observa afectación funcional y
cognitiva”.
126
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Figura 14. Clústers resultantes del análisis Bietápico, en donde se observa el
tamaño de cada uno, como las categorías de entrada. Nota. La figura se presenta
como la arroja el programa SPSS.
Finalmente, a partir del análisis realizado, observamos que hay dos tipos
de perfiles de informantes bien definidos:
1. Familiar que observa normalidad funcional y cognitiva.
2. Familiar que observa afectación funcional y cognitiva.
Ahora, con estos clústers o grupos de conglomerados identificados, nos
interesa, por ejemplo, explorar si hay diferencias entre estos perfiles de Infor127
Mias C. D.
mantes, y los puntajes obtenidos por los pacientes en las pruebas neuropsicológicas de cribado MMSE, INECO, RELOJ y la prueba de memoria episódica
(Evocación espontánea y diferida de la WMS-III). Para tal fin, aplicaremos la
prueba t de student para muestras independientes, considerando que tenemos
dos grupos. Con los resultados obtenidos (tabla inferior), encontramos que
los “familiares que observan afectación funcional y cognitiva” en los pacientes,
predicen bajos puntajes en los test neuropsicológicos de cribado administrados, tales como MMSE (t=11,37; p=0,000), Ineco (t=7,51; p=0,000) y Test
del Reloj (t=6,77; p=0,000).
Tabla 41. Comparación de los perfiles de informantes obtenidos respecto a los
puntajes en pruebas de cribado realizadas por los sujetos.
MMSE
INECO Frontal
Test Reloj
Familiar Observa
a nivel funcional
Normalidad
Afectación
Normalidad
Afectación
Normalidad
Afectación
N
316
353
277
341
316
353
Media
27,63
24,25
19,38
16,16
8,39
7,24
D.S.
2,29
4,79
4,54
5,85
1,73
2,54
t
11,37
P valor
0,000
7,51
0,000
6,77
0,000
95
11.2. El método de K-Medias. Este procedimiento multivariante
lo podemos emplear en nuestros estudios, cuando en la distribución de los
puntajes de una o más variables continuas (por ejemplo, test de atención,
memoria, fluidez, etc), queremos identificar dos grupos de conglomerados que
pudiéramos comparar. Si bien podemos considerar dos grupos considerando
la mediana o los cuartiles primero y tercero; la prueba de K-medias emplea un
algoritmo distinto, basado en las distancias que tienen los puntajes, respecto
del centro o promedio que se va conformando para cada grupo. De este
modo, nos garantiza la posibilidad de obtener dos grupos de conglomerados
bien diferenciados sin perder casos.
Para su realización en el SPSS se sigue la secuencia: Análisis/Clasificar/
K-Medias; y se seleccionan las casillas Opciones/tablas de Anova (para
comprobar que ambos grupos difieren) y en Guardar/Clúster de pertenencia
(para crear una nueva variable con estos dos clúster o grupos en la base de
datos del SPSS).
128
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Ejemplo
Supongamos que, en sujetos cognitivamente normales (n=792), queremos conocer las diferencias que habría entre un grupo con frecuencia “Alta
quejas de memoria”, y otro con “baja quejas de memoria”; en relación con
los puntajes obtenidos en test de memoria operativa (numero-letra), episódica (WMS), fluidez verbal semántica (FVS), depresión (Geriatric Depression
Scale, Yesavage) y AVD-I (Lawton & Brody, 1969). Para este fin realizamos
un análisis k-medias, introduciendo la variable: puntaje total de cuestionario
de quejas subjetivas de memoria (QSM). Mediante la prueba de k-medias
obtenemos dos clústers: El primero de ellos, incluye 471 casos, con una media
de 3,49 puntos en la escala de QSM. El segundo, con 321 casos, y con una
media de 6,65 puntos en la escala referida (ver tablas 42 y 43).
Tablas 42 y 43. Puntajes promedios de cada clúster en relación con las quejas de memoria,
y números de casos incluidos en cada clúster o grupo
Centros de clústeres finales
Clúster
QSM
Número casos en cada clúster
Clúster
1
2
3,49
6,65
Válidos
1
471
2
321
792
Luego del análisis realizado, podemos comprobar que el programa SPSS
ha creado una nueva variable que aparece al final de la base de datos; y que
en este caso denominaremos “Alta-Baja frecuencia de quejas subjetivas de
memoria”. A partir de este momento, procedemos a comparar estos grupos
en relación con algunas variables de interés, tales como: memoria operativa,
episódica, fluidez semántica, depresión y AVD-I; empleando la prueba de t de
student. Con los resultados obtenidos, observamos que las personas cognitivamente normales con “alta frecuencia de QSM” obtiene un mayor puntaje en
los test de: memoria operativa (t=2,94; p=0,005), memoria episódica (t=2,82;
p=0,038) y fluidez verbal semántica (t=2,85; p=0,004). En relación con la
escala de depresión y funcional, se obtiene significativamente un menor puntaje, indicador de una menor afectación en estas variables. En tal sentido se
observan diferencias en la escala de depresión (t=-6,83; p=0,000) y AVD-I
(t=-5,87; p=0,000) [tabla 44].
129
Mias C. D.
Estos resultados, sugieren que las personas con alta frecuencia de QSM
rinden mejor en las pruebas, y se encuentran menos afectadas en su humor,
como en la vida diaria. Este hallazgo advierte sobre la necesidad de estudios
más profundos que subyacen a la generación de quejas de memoria en personas cognitivamente normales, tales como presencia de estrés, ansiedad, medidas compensadoras de los olvidos, etc.
Tabla 44. Comparación de los clústers obtenidos sobre las QSM, en relación con los
puntajes en pruebas neurocognitivas, psicológicas y funcionales.
Memoria Operativa
Evocación espontanea
Fluidéz semántica
Depresión
AVD Instrumentales
Clúster de
quejas
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
N
Media
D.S.
t
P valor
471
321
471
321
471
321
471
321
471
321
8,24
7,63
6,05
5,59
17,82
16,66
11,46
14,57
2,79
4,35
2,88
3,04
3,15
2,89
5,76
5,39
6,02
6,65
3,80
4,760
2,94
0,005
2,82
0,038
2,85
0,004
-6,83
0,000
-5,87
0,000
11.3. El método de clúster jerárquico. Este procedimiento se puede
usar para clasificar tanto casos como variables, con la posibilidad de identificar
muchos clústeres de modo jerárquico. Con frecuencia, en investigaciones en
Neuropsicología aplicada, necesitamos reducir un conjunto de variables en
clústers o grupos de conglomerados que permitan un análisis posterior más
simplificado, poniendo en evidencia la agrupación de distintas variables. A
diferencia de análisis factorial (se verá más adelante), podemos introducir
variables tanto categóricas como continuas.
Para realizar este análisis en el programa SPSS, seguimos la secuencia
de: Análisis/Clasificar/Clúster Jerárquico; y tildamos las opciones “Variables” y “Estadísticos y Gráficos”. Luego, en la pestaña “Estadísticos”, podemos
dejar las opciones como están para identificar automáticamente el número
clústers, o bien seleccionar el número que estimamos conveniente (deducido
del gráfico denominado “Dendrograma”). En la pestaña “Gráficos”, seleccio97
nar la opción Dendrograma; y en la pestaña “Método”, podemos seleccionar
estandarizar las variables.
130
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Ejemplo
Dentro de las evaluaciones que se realizan en un Servicio de Neuropsicología, contamos con numerosas valoraciones de distintas variables funcionales, ambientales, psicológicas, conductuales, sociodemográficas, de antecedentes, etc. Supongamos que queremos clasificar varias de estas variables, en
términos de sus relaciones, a fin de simplificar análisis posteriores. Para ello
hemos seleccionado las siguientes variables: Edad, Años de estudio, Quejas
de memoria, AVD Instrumentales, AVD Expansivas, Depresión, Estrés traumático, Reserva Cognitiva y Ambiente enriquecido. Con el análisis de clúster
jerárquico, obtenemos el siguiente “Dendrograma” (figura inferior), que nos
permite identificar el agrupamiento de variables, y decidir cuantos clústers
vamos a considerar.
Figura 15. Dendrograma resultante de un análisis de clústers jerárquico para
visualizar el agrupamiento de variables seleccionadas.
131
Mias C. D.
En un primer análisis, una inspección visual del Dendrograma generado, nos permite identificar la conformación de dos clústeres:
a) El primero conformado por las variables Reserva Cognitiva, Años de
estudios, Ambiente enriquecido y la Edad;
b) El segundo conformado por las variables Quejas subjetivas de
memoria, Quejas ejecutivas, AVD Expansivas, AVD Instrumentales y Estrés
traumático.
Sin embargo, si pretendemos identificar un mayor número de clústers,
podemos observar el siguiente número: 1) Reserva Cognitiva, Años de Estudio
y Ambiente enriquecido; 2) Edad; 3) Quejas Ejecutivas, Quejas de memoria,
Depresión, AVD Instrumentales y AVD Expansivas; 4) Estrés traumático. Con
estos resultados, podemos ahora realizar estudios posteriores, generando las
respectivas variables en el programa SPSS, que resultan de los agrupamientos
de los clústers identificados.
En tal sentido, si optamos por la consideración de los cuatro clústers,
al primer clúster lo podemos denominar “reserva y ambiente protector”, el
segundo mantiene el nombre de la variable “edad”; el tercero lo podemos
denominar “quejas subjetivas y funcionalidad”; el cuarto clúster mantiene el
nombre de la variable de “estrés traumático”.
12. Análisis Factorial Exploratorio para reducción de datos
Este análisis es muy útil para explorar factores subyacentes a un conjunto
grande de variables, con el fin de reducir las mismas, evitar redundancias y
contar con nuevas variables de análisis para ser incluidas en análisis estadísticos
más complejos (por ejemplo, de regresión). Estas pruebas muy frecuentes
en psicología, se basan en el análisis de la interrelación de una larga lista de
variables a fin de comprender la estructura de relaciones subyacente, haciendo
posible reducirlo a un número manejable de variables, que finalmente son
agregadas a la base de datos del SPSS. Frecuentemente es utilizado para
observar factores subyacentes a un conjunto de ítems en un cuestionario, o
en ocasiones como solución Ad-Hoc para la simplificación y agregación de
nuevas variables. Estos análisis, según el problema que se investigue, pueden
requerir análisis factoriales confirmatorios posteriores.
132
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
En el programa SPSS se realiza siguiendo la siguiente secuencia: Analizar/Reducción de dimensiones/factor. Allí debemos considerar las múltiples variables (por ejemplo, diversos test neuropsicológicos para explorar
los dominios cognitivos que subyacen en su empleo, los ítems de un cuestionario o escala para explorar los factores subyacentes, etc.). En la pestaña
“Descriptivos” marcamos: a) la prueba KMO o esfericidad de Bartlett que
nos indicará si es posible llevar a cabo el análisis factorial (debe ser p<0,01);
b) la solución inicial basada en el autovalor, y para determinar el porcentaje de la varianza explicada. En la pestaña “Extracción” seleccionamos: c)
método de extracción de componentes principales, y d) gráfico de sedimentación. En la pestaña “Rotación” seleccionamos en método Varimax (si se
considera que los factores hallados no están relacionados entre sí, o bien
Oblimin (si considera que los factores pueden estar relacionados). En la pestaña “Puntuaciones” seleccionamos guardar como variables, con el método
Bartlett (esto generará nuevas variables al final de la base del SPSS, producto de los factores resultantes, a los que luego deben denominarse. Este punto se recomienda demorarlo hasta estar seguro respecto de la identificación
de los factores. En la pestaña “opciones” seleccionamos la opción de ordenar
los datos por tamaño, y suprimir pequeños coeficientes agregando el valor
0,35. Con estas opciones, estamos en condiciones de analizar los resultados
progresivamente.
Ejemplo 1
Queremos explorar la estructura factorial del Cuestionario de Quejas
Ejecutivas (Mias, 2009; 2010), el cual consta de 15 ítems (o variables), con
una escala tipo likert de 0 a 4 puntos; administrado a 295 participantes
adultos cognitivamente normales, con edad promedio de 65,4 años, y de
12,8 años de estudio (para realizar este análisis, como mínimo se debe contar
-aún en estudio piloto-, con una muestra equivalente a multiplicar por cinco
el número de variables introducidas. En nuestro caso, el cuestionario tiene 15
ítems, por lo que debemos considerar una muestra superior a los 75 casos).
Los ítems muestran en su mayoría una distribución normal, inspeccionados
mediante las medidas de asimetría y curtosis; tanto como correlaciones significativas entre la mayoría de ellos. Con estas condiciones, observamos los
resultados del análisis. En primer lugar, vemos que la prueba de KMO es altamente significativa (KMO=0,879; p=0,000), indicador de que es factible
133
Mias C. D.
de realizarse el análisis factorial (tabla 45). En consecuencia, podemos seguir
adelante con el análisis factorial
Tablas 45 y 46. Prueba de KMO y Bartlett, con los resultados como los arroja el
programa SPSS; y visualización del autovalor de los componentes y porcentaje de la
varianza explicada
Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo
0,879
Prueba de esfericidad de Bartlett Aprox. Chi-cuadrado 2.822,487
gl
105
Sig.
0,000
Autovalores iniciales
Componente Autovalor % de
%
varianza acumulado
1
6,262
41,748
41,748
2
1,503
10,021
51,769
3
1,340
8,931
60,700
4
0,844
5,630
66,330
5
0,800
5,336
71,665
6
0,686
4,571
76,237
7
0,571
3,807
80,044
8
0,507
3,381
83,424
9
0,477
3,182
86,607
10
0,442
2,947
89,554
11
0,414
2,759
92,312
12
0,346
2,307
94,619
13
0,313
2,084
96,703
14
0,281
1,871
98,573
15
0,214
1,427
100,000
En la tabla 46 se puede observar que los 15 ítems indican la presencia de 3
componentes o factores (Autovalor >1), explicativos de un 60,7% de la varianza
o de los casos. En consecuencia, resultará de interés ahora conocer los ítems
que se agrupan en dichos componentes. Para ello se aplica la solución rotada
de varimax, ya que se considera que no hay relación entre los distintos factores
(tabla 47).
134
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 47. Ítems agrupados en tres componentes, resultante de análisis factorial
exploratorio con rotación Varimax
Síntesis del Item
Cuesta motivarme
Necesito empujón para la iniciativa
Esfuerzo para accionar
Empiezo y no termino las cosas
Dificultad para adaptarme
Apático todo da igual
Cuesta decidir
Dificultad para controlarme
Humor cambia abruptamente
Actúo sin pensar demasiado
Resulta dificil salir de la rutina
Desconfía memoria inmediata
Cuesta recordar mensajes
Me distraigo con facilidad
Cuesta mantener atención
1
0,801
0,781
0,767
0,717
0,633
0,629
0,607
Componente
2
3
0,852
0,818
0,613
0,572
0,851
0,809
0,598
0,560
A continuación, corresponde un análisis teórico de los ítems agrupados, para ver qué pueden tener en común y poder darle un nombre al
factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que
la escala nos muestra 3 factores que podemos denominar: 1) Motivación,
iniciativa y decisión; 2) Control inhibitorio y flexibilidad; 3) Atención y
memoria reciente.
Luego, con estas nuevas variables, podemos explorar las diferencias
entre la variable Diagnóstico (normal-DCL-demencia). Par ello, como ya
se ha visto, se emplea un test Anova con post-hoc de Bonferroni (ver tabla
inferior), verificando primero algunas condiciones oportunamente comentadas.
Analizando los resultados obtenidos, encontramos una diferencia significativa entre la Normalidad y la Demencia en relación con el Factor 1:
Motivación, iniciativa y decisión (p=0,002) y el Factor 3: Atención y memoria reciente (p=0,019). Sin embargo, las mayores diferencias intergrupales aparecen en el Factor 2: Control inhibitorio conductual, donde la normalidad se diferencia del DCL (p=0,000) y de la demencia (p=0,006) [tabla
48]. En adelante, resultaría de interés explorar estas diferencias en relación
con los distintos subtipos de deterioro leve.
135
Mias C. D.
Tabla 48. Comparación de grupos en relación con los factores del cuestionario de
Quejas Ejecutivas
Variable
dependiente
(I) Diagnostico (J) Diagnostico Error estándar
Normal
DCL
0,1135
Factor
Demencia
0,1361
Motivación, Iniciativa, DCL
Normal
0,1135
decisión
Demencia
0,1518
Demencia
Normal
0,1361
DCL
0,1518
Normal
DCL
0,1114
Factor
Demencia
0,1335
Control inhibitorio
DCL
Normal
0,1114
conductual
Demencia
0,1489
Demencia
Normal
0,1335
DCL
0,1489
Normal
DCL
0,1142
Factor
Demencia
0,1369
Atención y memoria DCL
Normal
0,1142
reciente
Demencia
0,1527
Demencia
Normal
0,1369
DCL
0,1527
P valor
0,559
0,002
0,559
0,100
0,002
0,100
0,000
0,006
0,000
1,000
0,006
1,000
1,000
0,019
1,000
0,176
0,019
0,176
Ejemplo 2
Queremos explorar en este caso cómo se agrupan diversas actividades
recreativas, a fin de simplificar análisis posteriores. Con este fin tomamos el
inventario de cotejo Ad-Hoc de Actividades Recreativas en Adulto Mayores
(Mias, 2010), el cual consta de 17 ítems (o variables), con una escala tipo
likert de 1 a 5 puntos; administrado a 295 participantes adultos cognitivamente normales, con edad promedio de 65,4 años, y un promedio de 12,8
años de estudio formal. El inventario cuenta con validez de contenido, y sus
ítems fueron seleccionados entre 20 ítems iniciales con consulta de expertos. En este estudio, el inventario arrojó un índice de confiabilidad alfa de
Cronbach de 0,917, valorado como alto.
En primer lugar, vemos que la prueba de KMO es significativa
(KMO=0,843; p=0,000), indicador de que podemos continuar con el análisis. Luego, vemos que se identifican 4 componentes (autovalor >1), explicativo del 56% de la varianza. Finalmente, en la tabla 49 podemos observar la
estructura factorial de la escala, conforme el agrupamiento de sus ítems. Se
recuerda que el objetivo en este caso es simplificar un gran número de varia|1
bles para análisis posteriores, aunque secundariamente estaremos conociendo
la estructura factorial del inventario para usos futuros.
136
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 49. Ítems agrupados en componentes resultante de análisis factorial
exploratorio del inventario de Actividades Recreativas
Ítems Inventario Actividades Recreativas
Hace taller de memoria
Hace actividades manuales
Hace cursos o talleres
Participa de reuniones sociales
Practica ejercicio físico actualmente
Frecuencia ejercicio físico
Se mantiene activo físicamente
Participa de actividades con amigos
Participa de actividades con familiares
Realiza viajes recreativos
Escucha radio
Mira Televisión
Juegos de mesa
Concurre a espectáculos
Juegos de revista o diarios
Lectura de libros
Escribe de puño y letra
1
0,774
0,753
0,737
0,332
Componente
2
3
4
-0,888
-0,866
-0,839
0,748
0,697
0,673
0,500
0,482
0,480
0,398
0,732
0,636
0,627
A continuación, hacemos un análisis teórico de los ítems agrupados,
para denominar al factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que el inventario nos muestra 4 factores que podemos denominar: 1) Actividades de talleres y cursos; 2) Actividades de ejercicio físico; 3)
Actividad social y recreativa; 4) Actividades intelectuales verbales.
Ejemplo 3
En este ejemplo, vamos a presentar el análisis factorial del Inventario
que hemos desarrollado en el Servicio de Neuropsicología para dimensionar
el enriquecimiento estimular en el que viven los adultos mayores. Este inventario es desarrollado sobre la base de un marco teórico inicialmente experimental, mediante el cual se ha demostrado que el desarrollo en ambientes
enriquecidos en animales implica cambios estructurales y funcionales en el
sistema nervioso (Revisión realizada por Restovich, 2018). Su importancia
ha inspirado la creación de un inventario de ambiente enriquecido para niños, siendo inexistente una propuesta similar para adultos mayores. En tal
sentido, generamos una escala inicialmente conformada por 50 ítems, que a
juicio de expertos (dos) resultaron descriptivos de componentes presentes en
la vida diaria de un adulto mayor, y que pueden considerarse de significación
103
137
Mias C. D.
estimular a nivel cognitivo. Conceptualmente los ítems fueron agrupados en:
estímulos del hogar, de la vivienda y el barrio, verbales, de rutinas, socioafectivos, culturales y estímulos para el cuidado de la salud. Con una escala de
tipo likert de tres categorías: 1 (no tiene o no está disponible), 2 (Relativo, no
siempre disponible) y 3 (Tiene o siempre disponible). Esta versión inicial fue
administrada como estudio piloto a 102 participantes adultos cognitivamente
normales, con edad promedio de 61,18 años, y de 13,4 años promedio de estudio (femenino 65%). Como se verá más adelante, en función de su análisis
de asimetría y curtosis de los ítems, como del análisis factorial final, el inventario original se redujo a 35 ítems, con un coeficiente alfa de confiabilidad
de 0,902 valorado como alto. Con estas condiciones, presentamos ahora los
resultados finales del análisis. En primer lugar, encontramos que la prueba de
KMO es altamente significativa (KMO=0,857; p=0,000), indicador de que es
factible de realizarse el análisis factorial. Luego, observamos que se identifican
7 componentes (autovalor >1,1), explicativo del 56,64% de la varianza (ver
figura inferior con el método scree plot). En la tabla 50 vemos el análisis de
confiabilidad resultante, tanto para la escala total, como para cada uno de los
componentes aceptados. Finalmente, en la tabla 51 observamos la estructura
factorial de la escala, conforme el agrupamiento de los ítems finales.
Figura 16. Método de scree plot para la determinación del número de factores
mediante la inspección visual. De los 11 componentes que podrían considerarse, se
optó por aceptar 7, asumiendo un autovalor >1,1.
138
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 50. Índice de confiabilidad del IAE-AM y sus componentes
Inventario Ambiente Enriquecido
Adultos Mayores (IAEAM)
Escala total
Estímulos para el cuidado de la salud
Estimulación verbal doméstica
Estimulación cultural y de viaje
Estimulación afectiva
Estimulación digital y electrónica
Estimulación social verbal
Estímulos de Herramientas y mascota
Alfa de
Cronbach
0,902
0,821
0,761
0,837
0,754
0,737
0,773
0,584
N° de
items
35
5
6
4
6
5
5
4
Tabla 51. Ítems agrupados en componentes resultante de análisis factorial
exploratorio del inventario de Ambiente Enriquecido para Adultos Mayores
Ítems IAE-AM
Posibilidad de estudios complejos
Cobertura médica
Cobertura de emergencia
Dispone de medicamentos
Medico lo conoce bien
Necesidad de lectura
Necesidad de escritura
Juegos verbales
Juegos intelectuales
Tiene más de 30 libros
Tiene acceso a diarios
Asiste a espectáculos recreativos
Tiene vacaciones
Usa medios transporte
Tiene medios para viajar
Familiares le demuestran afecto
Tiene relación hijos o hermanos
Tiene relación con niños o nietos
Tiene familiar para tranquilizarlo
Amigos que visitar
Familiares responden demandas
Redes sociales internet
Celular digital
Computadora o tablet
Tiene Internet
Electrodomésticos varios
Oportunidad de diálogos
Cuenta historias
Negocios cerca
Recibe llamados
Se le pide información
Tiene herramientas jardinería
Tiene espacio para trabajos
Posee mascota que cuidar
Tiene herramientas de reparación
1
0,760
0,739
0,725
0,717
0,633
2
3
Componente
4
5
6
7
0,780
0,729
0,592
0,574
0,504
0,492
0,776
0,728
0,670
0,651
0,757
0,723
0,678
0,590
0,555
0,501
0,802
0,760
0,622
0,586
0,505
0,679
0,671
0,604
0,579
0,529
0,763
0,656
0,612
0,507
139
Mias C. D.
A continuación, revisamos los ítems agrupados, para denominar al factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que el inventario nos muestra 7 factores que podemos denominar: 1) Estímulos para el
cuidado de la salud (5 ítems); 2. Estimulación verbal doméstica (6 ítems); 3.
Estimulación cultural y de viaje (4 ítems); 4. Estimulación afectiva (5 ítems);
5. Estimulación digital y electrónica (5 ítems); 6. Estimulación social verbal
(5 ítems); 7. Estímulos de Herramientas y cuidado mascota (5 ítems).
Si bien consideramos que el IAE-AM se encuentra en fase de estudio
piloto, vamos a explorar el valor de sus principales componentes como factores protectores de la normalidad. Para esto consideramos la administración
del IAE-AM a 127 personas con deterioro cognitivo; sin diferencias de género y edad que el grupo normal. A continuación, llevamos a cabo un analisis
de regresión logística mediante el método Forward-Wald, controlando la homocedasticidad mediante la prueba de Hosmer-Lemeshow (p=0,121). Dicho
análisis arrojó tres pasos, optando por el tercero explicativo del 34% de la
varianza (R2 de Nagelkerke 0,345). En la tabla siguiente vemos que resultan protectores de la normalidad los factores “Estimulación verbal doméstica”
(OR=0,51, p=0,000 [IC 95% 0,39-0,65]); “Estimulación cultural y de viaje”
(OR=0,55, p=0,000 [IC 95% 0,43-0,71]); y “Estimulación digital y electrónica” (OR=0,56, p=0,000 [IC 95% 0,44-0,72]).
Tabla 52. Exploración de factores protectores de la normalidad mediante
analisis de regresión logística
95% C.I. para
EXP(B)
Factores del IAE-AM
B
ES
Wald gl
Sig.
Exp(B) Inferior Superior
Estimulación verbal doméstica
-0,674 0,130 26,938 1 0,000
0,510
0,395
0,657
Estimulación cultural y de viaje
-0,598 0,129 21,589 1 0,000
0,550
0,428
0,708
Estimulación digital y electrónica
-0,570 0,125 20,759 1 0,000
0,566
0,443
0,723
13. Análisis de confiabilidad
Con frecuencia vemos que el reporte de diversos instrumentos, como
escalas e inventaros, hacen referencia a medidas de confiabilidad. La confiabilidad es una propiedad que implica la consistencia y estabilidad de las puntaciones obtenidas en los diversos ítems. Un instrumento confiable implica que
no habrá errores de medida, y que los resultados obtenidos se mantendrían
140
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
con sucesivas mediciones (siempre y cuando no cambien condiciones críticas
(Hernandez Sampieri, 2014). Por ejemplo, un paciente puede obtener bajo
puntaje en una escala confiable de ansiedad, pero a los 30 días, y próximo a
rendir un examen, puede mostrar una variación en la media).
La prueba de confiabilidad más empleada consiste en la estimación de
la consistencia interna a través del índice alfa de Cronbach. Este índice es
aconsejable que sea mayor a 0,75; y mientras más se acerca a 1, mayor es la
medida de confiabilidad del instrumento. En ocasiones, para un instrumento
que se está desarrollando con estudios pilotos, pueden ser aceptables valores
entre 0,70 y 0,79; pero cuando se finalizan, es bueno un coeficiente alfa de
Cronbach superior a 0,80 para la escala total. Incluso, en algunos campos teóricos se exigen coeficientes no menores a 0,90 para la escala total, aun cuando
algunos factores dentro de la escala tengan un coeficiente menor.
En el programa SPSS podemos realizar un análisis de confiabilidad, siguiendo la secuencia: Analizar/Escala/Análisis de fiabilidad. Allí debemos
verificar a selección del coeficiente alfa, solicitando conocer los valores descriptivos para la escala, para la escala si se elimina un elemento, y las correlaciones
inter-elementos.
Ejemplo
Con la muestra considerada para el analisis factorial del cuestionario de
Quejas ejecutivas precedente, vamos a calcular ahora su confiabilidad. Para
ello recurrimos al cálculo del índice alfa de Cronbach, tanto para la escala
total, como para los factores resultantes del análisis factorial. De esta manera,
obtenemos los siguientes valores (tabla 53):
Tabla 53. Cálculo del índice Alfa de Cronbach para el inventario de Quejas
ejecutivas, tanto para la escala total, como sus factores internos.
para la escala total, como sus factores internos.
Factor
Escala total
Factor 1
Factor 2
Factor 3
Estadísticas de fiabilidad
Alfa de
Alfa de Cronbach basada en
Cronbach
elementos estandarizados
0,918
0,917
0,808
0,801
0,773
0,771
0,755
0,750
N de
elementos
15
7
4
4
141
Mias C. D.
Con estos resultados, encontramos que el cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mías, 2009, 2010) tiene un índice de confiabilidad alfa de 0,918, que
se valora como alto. Para un análisis más pormenorizado del aporte de cada
item, se explora la tabla 54 a fin de observar cómo puede variar el coeficiente
alfa, si quitamos un elemento del cuestionario. En este caso, vemos que no
hay mayores variaciones, por lo que no es necesario quitar ningún item (observar la columna relativa al Alfa de Cronbach si el elemento es eliminado).
Tabla 54. Valores descriptivos para la escala si se elimina un elemento del
Inventario de Quejas Ejecutivas
Me distraigo con facilidad
Esfuerzo para accionar
Dificultad para adaptarme
Apático todo da igual
Dificultad para controlarme
Desconfío memoria reciente
Empiezo y no termino
Cuesta mantener atención
Cuesta motivarme
Humor cambia abruptamente
Cuesta recordar mensajes
Necesito empujón iniciativa
Dificil salir de la rutina
Cuesta decidir
Actúo sin pensar
Media de escala
si el elemento se
ha suprimido
Varianza de
escala si el
elemento se ha
suprimido
Correlación de
elementos
corregida
24,9952
25,4358
25,7893
25,9419
25,6610
24,9346
25,4843
25,3317
25,5617
25,5448
24,9395
25,6416
25,7191
25,5230
25,4625
123,587
116,669
120,283
119,128
123,220
126,289
117,775
118,776
119,883
121,443
120,581
113,818
118,683
118,401
121,662
0,488
0,653
0,596
0,623
0,455
0,364
0,667
0,617
0,618
0,511
0,560
0,710
0,615
0,646
0,477
Nota: Tabla presentada como la arroja el programa SPSS
142
Alfa de
Cronbach si el
elemento se
ha suprimido
0,914
0,908
0,910
0,901
0,916
0,911
0,908
0,910
107
0,910
0,914
0,912
0,905
0,900
0,908
0,905
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Síntesis referencial de estadística aplicada
1) Pruebas paramétricas:
Con distribución normal. Con variables numéricas o cuantitativas
siempre. Son de mayor potencia y menor margen de error.
A- Individuales:
1- Con dos grupos: Para muestras independientes (test t), para muestras
dependientes (antes y después) se emplea test t para muestras dependientes.
2- Con 3 o más grupos: ANOVA One way.
B- Agrupados:
1- Test Z o de Gauss para diferencia entre medias.
2) Pruebas NO paramétricas:
Distribución no normal o Binomial. Generalmente variables Cualitativas. Se pueden usar para las paramétricas, pero le restan potencia.
A- Individuales:
1- Con dos grupos: Para muestras independientes (test U de Mann
Whitney); para muestras dependientes (prueba de Wilcoxon).
2- Con tres o más grupos: Para independientes (Prueba de Kruskal Wallis); para dependientes (prueba de Friedman).
B- Agrupados (empleamos tablas de Contingencia):
1- Chi cuadrado.
2- Diferencia entre porcentajes.
143
Mias C. D.
REFERENCIA RAPIDA
VARIABLES CUANTITATIVAS
Nº de variables
Nº de muestras
1
1
1
2 independientes
1
2 dependientes
2
Múltiples
2
1
Múltiples
1
VARIABLES NOMINALES
Nº de variables
Nº de muestras
1
1
1
2 independientes
1
2 dependientes
1
Múltiples
Múltiples
1
2
1
Test
M, Md, Mo y DS
Test t de student
Test t apareado
Anova
Análisis de regresión
Análisis multivariado
Test
Proporciones – E.S.
Fisher – Chi cuadrado
Wilcoxon
Chi cuadrado – Kruskal-Wallis
Chi cuadrado (n x n)
Chi cuadrado (2 x 2)
Análisis multivariado (Variables múltiples)
Cuando hay varias variables dependientes. Ejemplo: cómo influye la
actividad física, y el sedentarismo en el estado cognitivo (normal-deterioro) y
la edad (por décadas).
1- Análisis multivariado múltiple de varianzas (MANOVA): Hay numerosas variables dependientes, y las variables independientes son nominales.
La diferencia con ANOVA, es que mide una variable independiente, y MANOVA dos o más.
Tabla 55. Ejemplo con tres variables para un análisis multivariado
Actividad física Sedentarismo
Masculino Normal
Deterioro
Femenino Normal
Deterioro
2- Análisis del logaritmo lineal: Las variables dependientes e independientes son nominales. Se estudia en tablas de contingencia. El logaritmo
lineal determina si hay relación entre las variables (usar en tabla de contingencia el logaritmo de la frecuencia observada).
144
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
3- Regresión logística: Las variables independientes incluyen tanto medidas numéricas como nominales u ordinales, y la variable dependiente es
binaria o dicotómica. El resultado se presenta como función exponencial de
las varianzas independientes.
Referencia para dos o más variables Independientes
Independiente
Nominal
Nominal y numérica
Nominal y numérica
Nominal
Numérica
Nominal
Nominal
Dependiente
Nominal
Nominal dicotómica
Nominal (2 o más vbles.)
Numérica
Numérica
Numérica
Censada
Nominal con factor de Numérica - Nominal
confusión
Método
Log. Lineal
Regresión logística
Análisis discriminante
ANVA
Regresión múltiple
Regresión
Cox (datos anticipados, como en
oncología)
ANCOVA – Mantel-Haenzel (tabla
2x2)
| 110
145
Capitulo V
Consideraciones para el análisis y
construcción de instrumentos
En función de los múltiples factores que se exploran en neuropsicología,
(psicológicos, ambientales, funcionales, de antecedentes, etc.), es necesario
contar con instrumentos de medición confiables y válidos, ya que representan
una variable objeto de investigación. Mejor aún si se cuenta con instrumentos
desarrollados localmente o en el propio país, ya que se evitan los engorrosos
y a veces estériles procesos de estandarizar un cuestionario extranjero, que
bien podría desarrollarse en nuestro medio. Es por ello por lo que muchos
investigadores iniciados, comienzan sus trabajos realizando estudios muy técnicos, como son los de adaptación y estandarización de escalas o cuestionarios
extranjeros, favoreciendo líneas de investigación interesadas o comandadas
desde afuera. Como sea, tanto si se genera un instrumento o se adapta uno
de otras latitudes, finalmente se deberá contar con estudios de confiabilidad
y validez. Para repasar estos conceptos, vamos a tomar como referencia los
lineamientos de Hernandez Sampieri (2014).
La Confiabilidad indica que su aplicación repetida al mismo sujeto
genera iguales resultados. Implica la consistencia y estabilidad de las puntaciones obtenidas en los diversos ítems. Si un puntaje obtenido de un test solo
se aproxima al verdadero, siempre hay un error de medida, que se trata de
reducir. La confiabilidad indica que ese error es pequeño y los resultados son
consistentes con las mediciones.
La validez garantiza que se mide lo que se quiere medir, y ello depende
del contenido, del criterio y del constructo. Un instrumento puede ser confiable pero no valido. Sin embargo, existen distintos tipos de evidencias internas
y externas de validez:
Validez de contenido: Grado en que se refleja el contenido del test, de
manera que los ítems del test son representativos del atributo a medir. Por
147
Mias C. D.
ejemplo, en la evaluación neuropsicológica no se podría valorar el lenguaje
si se excluye alguna operación lingüística. Una variante es cuando un instrumento representa los contenidos teóricos en su estructura (por ejemplo,
tomar los criterios diagnósticos de una enfermedad del DSM5 y observar la
presencia-ausencia de estos). Está formada por dos componentes: representatividad y relevancia del contenido. Es el caso de las escalas de cotejo o ad hoc.
Validez de criterio: Se refiere a la validez de un instrumento comparado con algún criterio externo (Por ejemplo, un comportamiento observado,
una entrevista clínica, otro instrumento similar, test o inventario). Luego, si
se hace en el momento presente (por ejemplo, encontrar deterioro) el criterio
serán los resultados de los estudios finales en su conjunto (validez concurrente); y si el criterio se fija en el futuro (por ejemplo, ecuación para predecir
potencial de deterioro) se trata de validez predictiva. La validez referida a un
criterio respalda el uso del inventario o escala para pronosticar el futuro o
hacer predicciones.
Validez de constructo: Utilizada para referir si la prueba es una buena
medida de lo que intenta medir. En qué grado una medición se relaciona
con otras mediciones de acuerdo con las hipótesis derivadas de la teoría. En
otras palabras, determina el “significado” del puntaje de un test conforme
una teoría. Un constructo es una variable medida que se crea dentro de una
teoría (suele obtenerse por análisis factorial o por grupos contrastados con y
sin patología). Por ejemplo, validez de constructo de una escala de memoria
medida con una escala de olvidos; o la validez de constructo de un test que valora función ejecutiva. La hipótesis es que, a mayor afectación de la memoria,
mayores olvidos se tendrán; o a menor rendimiento en funciones ejecutivas,
mayores dificultades en resolución de problemas. Si la correlación es positiva
y sustancial, se aporta evidencia para la validez del constructo. Esto requiere
que se especifique la relación teórica entre los conceptos y se los correlacione.
Ahora bien, existe una serie de factores que pueden afectar la confiabilidad y validez. Entre ellos se destacan: La improvisación de los instrumentos;
o usar los desarrollados en el extranjero que no han sido validados a nuestro
contexto. Puede también que no sea satisfactorio, o no tenga congruencia con
la teoría. También debe considerase que se vea influido por otras condiciones;
como ser muy extenso, agotador, exija elevado nivel de abstracción, o requiera
alta tolerancia a la fatiga, entre otros. Es por ello que muchos instrumentos
han caído en desuso, dado lo engorroso que implica su administración, que
termina afectando la confiabilidad de este. Por otro lado, si bien en la práctica
es imposible que una medición sea perfecta; los errores posibles deben ser
148
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
reducidos a su mínima expresión. Por ello es necesario recurrir al cálculo de la
confiabilidad y determinar su validez.
Calculo de la confiabilidad:
Existen varias formas, todas con puntajes que van a oscilar entre 0-1
(Hernandez Sampieri, 2014):
A- Coeficiente Alfa de Cronbach: Como se vio con anterioridad, es el
método más empleado. Requiere una sola administración para calcular el coeficiente alfa (aceptable a partir de 0.80), y se analiza la correlación item-puntaje.
B- Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest): se aplica el instrumento dos o más veces a una misma muestra de sujetos luego de cierto
período. Se comparan las varianzas para que no haya diferencias significativas,
y se obtienen las correlaciones de los puntajes de las dos aplicaciones mediante
la prueba de Pearson o de Spearman (según el nivel de medición).
C- Método de mitades partidas: requiere solo una aplicación. Luego, el
total de ítems (o componentes) es dividido en dos mitades y se comparan las
puntuaciones (prueba t de student), y se las correlaciona (Pearson). No debe
haber diferencia en la media, y las puntuaciones deben estar fuertemente correlacionadas para que sea confiable. Considerar que cuantos más ítems más
confiabilidad garantiza.
D- Coeficiente KR-20 de Kuder: similar al coeficiente alfa, pero se puede aplicar cuando la variable es dicotómica.
Cálculo de la validez
Validez de contenido: Implica revisar la literatura para ver problemas
de contenido, o cómo fue usada la variable por otros investigadores. Implica
elaborar muchos ítems, consultar con expertos, correlacionar los ítems entre
sí (deben ser altas), para seleccionar mejores ítems en prueba piloto. Considerando que no siempre se cuenta con instrumentos específicos, o bien resulta novedosa una variable a estudiar, con frecuencia se desarrollan escalas de
cotejo o cuestionarios desarrollados ad hoc que poseen validez de contenido.
Por ejemplo, podemos desarrollar una escala de síntomas de tipo frontal, recurriendo a la teoría, elaborando ítems y consultando con expertos, hasta
realizar una prueba piloto.
149
Mias C. D.
Validez de criterio: Implica correlacionar el instrumento con un criterio
de referencia, como por ejemplo, otros cuestionarios, entrevistas, observaciones etc. Por ejemplo, el Cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mias, 2010) de
desarrollo local, ha sido correlacionado con otro similar como la Escala Disejecutiva (DEX) de Barbara Wilson, encontrando una correlación alta (r=0,76;
p=0,000). De esta manera, el instrumento adquiere validez de criterio, al correlacionar en grado elevado (r>0,7) con otro similar de validez comprobada
(evidencia convergente).
Validez de constructo: Se obtiene mediante un análisis factorial, en el cual
el métodos de los componentes principales suele ser el más usado, tal como
se vio en apartado correspondiente a este análisis. Sin embargo, se debe tener
en cuenta que las soluciones factoriales pueden ser consideradas no solo de
acuerdo con criterios estadísticos, sino también por criterios de significación
psicológica o conceptual (debe predominar la teoría psicológica que sustenta
el instrumento). Si bien se prevé que algunos ítems puedan correlacionar más
que con otros, será importante que todos correlacionen con la escala total.
Construir escalas o inventarios en Neuropsicología
El Servicio de Neuropsicología de la Universidad Nacional de Córdoba
ha generado diversos cuestionarios e inventarios para ser empleados con adultos mayores, que amplían la valoración de aspectos cognitivos subjetivos (Escala de Quejas de Memoria, Escala de Quejas Ejecutivas), psicológicos (Escala
de Vulnerabilidad al Estrés), funcionales de la vida diaria (AVD Expansivas;
Inventario de Actividades Recreativas), y ambientales (como la novedosa Escala de Ambiente Enriquecido Estimular).
Esto se debe a la necesidad de ampliar las valoraciones de los pacientes,
por distintos motivos, entre los que se destacan:
1) Considerar variables novedosas o poco contempladas en la bibliografía (por ejemplo, el grado de enriquecimiento estimular ambiental en que
viven los pacientes, o conocer particularidades de las interacciones sociales; o
el grado de conciencia de déficits cognitivos, entre otras).
2) Muchas escalas o inventarios han sido desarrollados para las demencias, por lo tanto, resultan poco descriptivas de lo que acontece en los deteriores leves. Otras escalas, pueden considerarse que han envejecido con relación
a los cambios culturales de época.
3) La determinación de actividades más complejas o demandantes de
mayores recursos cognitivos (Por ejemplo, AVD expansivas), o bien de cons-
150
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
tructos cognitivos novedosos (como componentes de cognición social, toma
de decisiones, etc).
4) Considerar otras perspectivas en diversas variables, sean funcionales,
psicológicas o ambientales (por ejemplo, abandonamos algunas escalas de estrés percibido ya que resultaban de bajo efecto discriminante, y optamos por
desarrollar una de valoración multicomponente: La Escala de Vulnerabilidad
al estrés).
5) Porque es factible mejorar algunos cuestionarios breves de procedencia extranjera (por ejemplo, escalas de olvidos, o de quejas ejecutivas, de
estrés, o de insight). En tal caso, algunos instrumentos desarrollados en el
exterior pueden emplearse para estudios de evidencia convergente.
6) Desarrollar inventarios o escalas sencillos y simplificados, económicos en su administración; dejando de lado cuestionarios extensos que pueden
ser útiles si los empleamos como único instrumento. Ante la necesidad de
una evaluación multifactorial y extensa, debe ajustarse el tiempo que se invierte en entrevistas y cuestionarios, con el beneficio de la información final
que proveen. Por ejemplo, existen numerosos cuestionarios de personalidad
con más de 150 ítems, que resultan muy engorrosos incluirlos en un set de
evaluación psicológica, además de que la información que proveen puede no
ser sustancial.
En otras ocasiones, adaptar un instrumento resulta una tarea muy engorrosa y una gran inversión en tiempo, pudiendo ser más económico desarrollar
una escala propia. Lo importante será seguir ciertos principios en la construcción de los instrumentos, de manera de estar seguros de que se comportan de
manera confiable y válida. Por supuesto que, en ocasiones, es mejor conservar
algunos instrumentos, dado su uso mundialmente extendido, aunque veamos
que algunos de ellos son limitados o han envejecido; aunque no por ello han
perdido confiabilidad y validez. Por ejemplo, la escala geriátrica de depresión
de Yesavage (GDS), es mundialmente conocida y tiene muy buenos valores
de confiabilidad y validez, como de sensibilidad y especificidad. Si embargo,
la escala no mide muchos aspectos relativos a la depresión, ya que se focaliza
más bien en componentes ideatorios y emocionales generales. Podríamos referirnos también a la escala de actividades instrumentales de la vida diaria de
Lawton & Brody (1969), la que no solo tiene un sesgo valorativo en relación
con el género femenino, si no que en la actualidad se considera una escala
envejecida. Sin embargo, es tan difundido su uso, y sus niveles de sensibilidad
son tan satisfactorios para la demencia, que todavía se sigue usando.
151
Mias C. D.
En consecuencia, por diversos motivos puede resultar muy conveniente
construir un instrumento, a veces con un uso ad hoc; otras para compartir con
la comunidad científica. En consecuencia, veremos ahora algunas recomendaciones con tales fines, que de ninguna manera reemplazan el estudio especializado en materia psicométrica. Como en toda la presente obra, se trata de dar
una orientación práctica, que a menudo requiere profundizar su estudio a fin
de comprender la estructura conceptual de lo que se está realizando.
Algunas recomendaciones
Al momento de pensar en la construcción de un instrumento de tipo
escala, inventario o cuestionario, es necesario comenzar por revisar la literatura al respecto. Tiene sus ventajas basarse en un instrumento ya desarrollado
con satisfactoria confiabilidad y validez. También se recomienda conocer el
marco teórico de referencia, y observar cómo se definen operacionalmente las
variables. Si se elabora un instrumento propio, debe pensarse previamente en:
la teoría, la variable, la definición operacional, las dimensiones y los ítems.
Veamos un ejemplo, que consideramos al momento de desarrollar una Escala
de AVD Expansivas.
Teoría: De tipo conductual. Las personas aprenden y producen diversas adaptaciones a la vida diaria sujetas a condiciones de refuerzo. Algunas
de ellas son básicas y otras más complejas, que generan mayores recursos de
aprendizaje. Las escalas existentes han sido desarrolladas para las demencias,
por lo que resulta oportuno el desarrollo de escalas en relación con conductas
de mayores exigencias neurocognitivas, capaces de detectar cambios sutiles
que afectan a la funcionalidad de la vida diaria, y que incluye componentes
sociales y fuera del hogar.
Variable: Actividades de la vida diaria Expansivas (AVD-E). Capacidad
funcional para actividades que vinculan a la persona con el mundo social y
externo al hogar.
Operacional: Capacidad de autocontrol, expresión de necesidades y deseos, mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos, realizar actividades recreativas, realizar ejercicio físico, y aprender cosas nuevas.
Dimensiones: Regulación emocional, Actualización, Actividades fuera
del hogar.
Nivel de medición: Escala de tipo Likert.
152
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Es importante asegurarse que haya suficientes ítems para medir todas
las variables y en todas sus dimensiones. Se aconseja una revisión de ítems
por expertos para analizar la evidencia de validez de contenido. Luego, la
versión preliminar se estudia con muestra piloto (entre 30 y 60 personas. Lo
recomendable es contar con un mínimo de 5 casos por cada ítem del instrumento), para luego ver cómo funcionan los ítems, calcular la confiabilidad y
si es posible la validez. Luego se mejora el instrumento preliminar y los indicadores de confiabilidad y validez.
Un punto que es bueno considerar siempre en toda evaluación que pretende ser psicométrica, es el control de la “Deseabilidad social”, mediante el
cual los sujetos, por diversos motivos, no siempre responden con sinceridad.
En ocasiones, por desinterés, prejuicios, respuestas basadas en el deseo y no en
la realidad que los representa, sus propias distorsiones cognitivas o creencias
de cómo deben ser las cosas, sus cualidades de personalidad, o bien por seguir
un patrón de respuesta azaroso o que se consideran aceptables para todos.
Estas condiciones producen una distorsión en la valoración psicométrica, que
puede llevar a invalidar sus resultados. Por lo tanto, la medición no deja de ser
auto-perceptiva en estos casos y es bueno ser consciente de ello. Por ejemplo,
es frecuente que, en escalas o inventarios de problemas de memoria y olvidos,
haya personas que no reporten ningún olvido o distracción (en una escala de
1-10 responden con un promedio de 1; lo que significa que no tienen ningún
tipo de olvido nunca. Esta es una medición tan sesgada, como otra que nos
responde todos los ítems con una frecuencia promedio de 10).
Por eso en Neuropsicología es frecuente la necesidad de contrastar con
un informante, a fin de lograr una mejor aproximación a la lectura. También en Neuropsicología forense es necesario contar con preguntas y pruebas control, a fin de corroborar la presencia de simulación con fundamentos
objetivos. No obstante, existen algunas formas para reducir estos errores. Lo
primero siempre es contar con muestras grandes (>350) que diluyan el efecto de la deseabilidad social; también se pueden identificar y anular los casos
con respuestas extremas, ya que la visión dicotómica es poco representativa.
También es recomendable, si es posible, incluir ítems control, que son enunciados de modo inverso, para detectar las contradicciones (por ejemplo, en
un inventario de estrés, un ítem puede preguntar si la persona está tensa, y
otro puede preguntar si está relajada). Otra solución para disminuir los sesgos
de las respuestas consiste en incluir una escala de sinceridad (como la de Eysenck) o de preguntas control, en las cuales, si se observan altos puntajes, se
sospecha que la persona está haciendo un esfuerzo por dar una imagen positi153
Mias C. D.
va, o sencillamente no está respondiendo con sinceridad. En Neuropsicología
forense, es necesario prever algunas pruebas y preguntas control, en las cuales
el periciado debiera responder sin dificultad, según el estudio del caso.
Elegir las escalas para medir
Las escalas son solo un indicador de la conducta, no una realidad. Es
bueno ser consciente de esto, a fin de “no confundir el mapa con el territorio”. Las escalas más conocidas de construcción, según Hernandez Sampieri
(2014) son:
a- Escala tipo Likert: con ítems presentados como afirmaciones para ver
la reacción de los sujetos (muy de acuerdo, de acuerdo, ni de acuerdo ni en
desacuerdo, en desacuerdo, muy en desacuerdo / Muy bueno, bueno, regular,
malo, muy malo / Nunca, casi nunca, a veces, casi a menudo, muy a menudo). La dirección de las afirmaciones puede ser positiva o negativa. Generalmente hay de ambos, como en escala de ansiedad Staix. La escala Likert es de
tipo ordinal, aunque se la puede trabajar como intercalar. Si los sujetos tienen
poca capacidad de discriminar deben incluirse tres categorías, por el contrario,
pueden usarse hasta siete. En cada escala se considera que todos los ítems
tienen igual peso.
b- Diferencial semántico: Se usan adjetivos extremos que califican al objeto de estudio, como el de personalidad de Goldberg. Es necesario generar
una lista de adjetivos bipolares exhaustiva. Por ejemplo, ansioso-relajado.
c- Escalograma de Guttman: Igual que Likert, pero cada afirmación mide
la misma dimensión de la misma variable (unidimensional) pero que varían
en intensidad.
Los cuestionarios
Implican preguntas respecto de una variable a medir con categorías o
alternativas a elegir. Por ejemplo, cuestionarios que indagan sobre distintos
tipos de olvidos o cuestionarios en los cuales se debe elegir el nivel de funcionalidad en la vida diaria, en una categoría especifica. Siempre será recomendable jerarquizar opciones y categorías. Recordamos que será importante que
las preguntas que se van elaborando, estén basadas en cuestionarios previos,
o bien impliquen un correlato conductual de criterios conceptuales, o que
cuenten con juicio de expertos.
154
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Las preguntas abiertas no delimitan respuestas, pero deben categorizarse luego. Si una pregunta es suficiente, no será importante incluir otras
similares, o en la misma dirección. Es conveniente iniciar con la elaboración
de preguntas neutrales. Las instrucciones deben se claras, explicitar los objetivos generales de la investigación, agradecer la colaboración y garantizar
la confidencialidad. Los cuestionarios autoadministrados en Neuropsicología
no debieran durar más de 15 minutos para responderse. Pueden administrarse:
sea por entrevista personal y/o con terceros, o en formato autoadministrado.
En el caso de emplear cuestionarios o inventarios estandarizados, es importante que sean aplicables al mismo contexto de nuestro estudio y tengan
confiabilidad y validez. Si la prueba fue diseñada en otro contexto, debe
adaptarse y aplicarse en pruebas piloto para calcular su confiabilidad y validez,
como para ajustarla al nuevo contexto. En caso de ser esto muy engorroso, se
recomienda desarrollar escalas de cotejo ad hoc.
Escalas de cotejo ad-hoc
Se trata de escalas o inventarios con validez de contenido o conceptual;
con una clara referencia teórica. Se trata de consultar a los participantes en
relación con ítems con valor teórico o descriptivo, a fin de cotejar una serie de
indicadores preestablecidos. En ocasiones implican un correlato conductual
de criterios conceptuales presentes en la literatura. Es importante que tengan
estudios piloto para evaluar el comportamiento de los ítems, como logar un
índice de confiabilidad considerable (alfa>0,80). No requieren de validez de
criterio o estandarización, ya que se desarrollan para un estudio en particular,
y ante la ausencia de escalas válidas preexistentes (o superadoras). Según la
relevancia de la escala, será bueno contar con juicio de expertos para aceptar
los ítems como representativos de la teoría o de criterios consensuados, sean
diagnósticos, funcionales, conductuales, etc.
Por ejemplo: si queremos estudiar cómo influye una variable sobre
un determinado diagnóstico (por ejemplo, de bipolaridad), y queremos tener certeza de que los participantes cumplen con los criterios diagnósticos;
podemos elaborar una escala de cotejo de los principales criterios obtenidos
del DSM-5 (criterios valorados como presentes-ausentes), a fin de cotejar y
garantizar que los sujetos cumplen con estos. También podemos cotejar si
las personas realizan determinadas actividades en su vida diaria, a las que
podemos llamar Expansivas, consultando con expertos sobre qué actividades
realizan los adultos mayores de tipo social y fuera del hogar. En este caso, la
155
Mias C. D.
validez está dada por la referencia teórica, claramente especificada, y en ocasiones con el aval de expertos. Luego, algunas escalas de cotejo, si muestran
un satisfactorio comportamiento, pueden postularse para el desarrollo de un
instrumento estandarizado.
156
Capitulo VI
Protocolos e instrumentos en Neuropsicologia
En un Servicio de Neuropsicología, generalmente se emplean protocolos de evaluación muy exhaustivos, que pueden ser propios de una patología
en particular, y que son complementarios a la entrevista neuropsicológica.
Un protocolo de trabajo establece los procedimientos a seguir. De este modo,
ordena las observaciones, los procedimientos, pasos a seguir, y toda normativa que se considere adecuada para tal fin. Su finalidad es garantizar un estudio profundo y sistemático en función de los objetivos de un Servicio de
Neuropsicología; como que distintos evaluadores puedan seguir un mismo
procedimiento, y que se aprovechen los datos en su análisis estadístico, entre
otros fines. En consecuencia, será muy importante para el investigador aplicar
un protocolo adaptado a su trabajo, incluyendo todas las variables de análisis
en un contexto mayor, como aprender a codificar las observaciones, datos y
respuestas para su procesamiento estadístico posterior.
A continuación, y a modo de ejemplo, compartimos algunos aspectos
del protocolo general de trabajo del Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba; como algunos de los
principales instrumentos empleados, y los baremos de algunas pruebas trabajadas localmente. Todo ello en el marco de un Servicio de Evaluacion que
recepta de la comunidad alrededor de 350 personas por año; con solicitudes
de profesionales, de familiares, de carácter judicial, y de certificación de discapacidad, entre otras. Su trabajo se enmarca además dentro de un Programa de
Extension a la Comunidad, con el fin de detectar tempranamente deterioro
cognitivo e iniciar las primeras acciones psicoeducativas; como de aprestamiento, ejercitación y estimulación cognitiva.
157
Mias C. D.
A) Protocolo inicial de evaluación neuropsicológica
Protocolo N°
Nombre:
Edad:
Lateralidad:
Genero:
Est. Civil:
Nº Hermanos:
N° hijos:
Procedencia: 1. Cba. Capital, 2. Cba. Interior, 3. Capital Prov, 4. Interior Prov, 5. Bs.As. 6. Cap. Federal.
Ciudad de residencia: Provincia:
Extranjero:
Nivel educativo-socioeconómico
Dedicación o profesión:
Años estudio:
Títulos:
Trabaja actualmente? 1.Si - 2.No / En qué trabaja? (Detalle de su rutina):
Estado actual de actividad: 1. Jubilado o pensionado - 2. En actividad - 3. Desocupado - 4. Otro:
Tiene casa propia: 1.Si - 2.No / Tiene ingreso propio: 1.Si - 2.No / Tiene obra social: 1.Si - 2.No
Antecedentes y Estado de Salud
Toma medicamentos? 1.No - 2.Si / Cuales?
Ha tenido o padece alguna enfermedad:
Neurológica? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cual?
Psiquiátrica ? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cuál?
Médica
? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cuál?
Padece alguna enfermedad actualmente (dos últimos años) ? 1- Hipertensión, 2. Colesterol, 3- Diabetes, 4Cardiopatía, 5- Neoplasia, 6- Renopatía (riñones), 7- Tiroidismo, 8- Reumatismo, 9- Traumatismo de cráneo,
10- Sobrepeso marcado (más del 20%), 11- Alcoholismo, 12- Adicciones. Otra:
Antecedentes y enfermedades familiares
Padres, hermanos o fliar. con antecedentes neurológicos o psiquiátricos? 1.No - 2.Si / Cual? ____
1. Alzheimer; 2. Demencia; 3. Parkinson; 4. Epilepsia; 5. ACV; 6. Depresión; 7. Sind. Down; 8.
Otro. Detalle:
Quejas y Hábitos
Tiene quejas memoria? 1.No - 2.Si / Es un problema? 1.No - 2.Si / Lo notan los demás? 1.No - 2.Si
Índice carga tabáquica= [(años de fumador: ____ x cigarrillos promedio:____) ÷ 20] = ________ (0-50)
Ha bebido alcohol últimos 10 años?: 1.Nada, 2.Poco, 3.Más o menos, 4.Mucho, 5. Problema alcohólico.
Problemas dormir? 1.No - 2.Si / Problemas apetito? 1.No - 2.Si / Actividad física regular? 1.Si - 2.No
Lee regularmente (no diarios): 1.Siempre 2.Bastante 3.Ocasional 4.Casi nunca 5. Nunca.
Visita amigos o familiares semanalmente? 1.Si - 2.No / Suele sentirse solo? 1.NO – 2.SI
¿De 1 a 10, en cuanto valora su actividad física promedio en últimos 5 años?
¿De 1 a 10, en cuanto valora su frecuencia de lectura promedio en últimos 5 años?
¿De 1 a 10, en cuánto valora su frecuencia de socialización en los últimos 5 años?
Con Familiar o Informante: Responde el familiar sobre el paciente que consulta:
A. Se queja de su memoria? 1.No-2.Si / Es un problema? 1.No-2.Si / Lo notan los demás? 1.No-2.Si
B. Cambios en funcionamiento cotidiano? 1.Nada, 2.Poco, 3.Más o menos, 4.Mucho, 5. Bastante
C. El familiar necesita ser acompañado a la consulta? 1.No - 2.Si
D. Detalle cómo es un día habitual del familiar:
Motivo de evaluación
1. Voluntario, 2. Seguimiento 3. Indicación familiar 4. Indicación profesional. 5. Indicación judicial.
Motivo de consulta? (especificar al dorso: principales motivos, estudios realizados, olvidos
significativos y describir funcionamiento en la vida diaria).
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Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Medicación
Detalle de nombre comercial, droga, dosis, desde cuando toma. Historial farmacológico anterior.
Impresión Psicológica - Psiquiátrica
Aspecto general: Postura - Aseo - Expresiones faciales - Actitud - Movilidad / Otro :
Estado Afectivo Anímico: Deprimido - Ansioso - Irritable – Eufórico - Aplanado - Exaltado - Lábil - Hipotimia
Cognición Social afectada: Reconoce emociones - Se pone en lugar de otros - Inocencia - Juicio moral
Observaciones:
Eventos traumáticos
Muerte cónyuge - Muerte hijo - Muerte familiar - Enfermedad - Robo o asalto - Malos tratos - Mudanza - Migración
familiar - Divorcio o separación - Accidente grave - Catástrofe natural - Problema económico - Abuso sexual –
Problema de género - Juicio o demanda - Privación de libertad - Otro:
Impresión Neurocognitiva
Sensorial disminuido: Audición - Visión - Olfato - Gusto - Sensibilidad - Cinestesias
Conciencia: Lúcido - Somnolencia - Embotada - Confusional - Crepuscular - Obnubilación - Soporoso
Orientación: Tiempo - Espacio - Persona / Atención: Sostenida - Focalizada - Simultánea - Dividida
Movimiento: Tics -Temblor - Postural - En reposo - Ataxia - Mov. parético - Equilibrio - Alteración de marcha
Impresión de Lenguaje espontáneo – Discurso (acorde a nivel educativo)
Lenguaje: Fonológico – Sintáctico – Semántico – Pragmático / Signos de: Disartria - Disfonía - Afasia
Propiedades: Espontáneo – denominación – Repetición – Comprensión – Lectura - Escritura
Fluidéz verbal: Fluente - No fluente (menos 25 palabras x min) - Lentificado - Anomias - Parafasias - Logorrea
Pensamiento
Pensamiento: Concreto - Disperso - Desorganizado - Pobreza semántica - Pérdida núcleo semántico Perseverativo - Incoherente - Autoreferencial - Bradipsiquia - Taquipsiquia - Estereotipado - Disgregado
Neurología - Neuropsicologia
Lateralidad:
Diag. Neurológico:
Meses evolución:
Topografía Lesional: FI - FD - PI - PD - OI - OD - TI - TD - Gang. basales - Sist. limbico - Tallo cerebral. Detalle:
Estudios previos: EEG - EMG - TAC - IRMN - SPECT – IRMF – Resultados:
Hallazgos Neuropsicológicos de observación: Orientación - Atención - Memoria - Agnosia - Apraxia Comprensivo - Expresivo - Confabulaciones - Perseveraciones - Desinhibición - Impulsividad Comprensión emocional - Expresión emocional - Abstracción - Visoespacial - Falta iniciativa Planificación - Decisión - Anosoagnosia - Latencias – Empatía - Calculo - Lectura - Escritura
Facilitadores
de rendimiento
Facilitadores
de rendimiento
Considere el siguiente listado de facilitadores y observe aquellos que pueden beneficiar al paciente en el rendimiento de diversas
tareas y test neuropsicoicia
eficia
lógicos. Muy Importante para el tratamiento.
No lo beneficia
Beneficio
relativo
Lo beneficia
1. Auditivo verbal
2. Auditivo no verbal
3. Visual verbal
4. Visual no verbal
5. Cinestésico corporal
6. Análisis o fragmentación
7. Síntesis o globalidad
8. Procesamiento secuencial
9. Procesamiento simultáneo
10. Feedback continuo
11. Lenguaje organizador audible
12. Lenguaje organizador interno
13. Organizar la tarea en tercera persona
14. Asociación de estímulos
121
121
159
Mias C. D.
Modalidades de aprendizaje
Considere el siguiente listado de modalidades preferenciales para el aprendizaje (basado en modelo de Hermann, 1996) y observe aquellos que suelen
describir al paciente en el rendimiento de diversas tareas de la vida diaria y neurocognitivas. Muy Importante para el tratamiento.
Poco
1
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
2
Más o menos
3
4
Mucho
5
6
Lógico
Intuitivo
Organizado
Sociable
Analítico
Imaginativo
Controlador
Emocional
Planificador
Sintético
Disciplinado
Expresivo
Detalle de la vida diaria del paciente (Describir un día de la semana y otro de fin de semana, indagando
sobre autonomía, hábitos, praxias, memoria, emociones, usos del lenguaje, decisiones, etc)
Observaciones Generales:
Impresión diagnóstica:
B) Paradigmas de evaluación neuropsicológica
En la actualidad, existen diversos modelos de evaluación e intervención
neuropsicológica. Algunos de ellos persiguen fines de investigación, y otros
son de mayor utilidad en la práctica clínica estimuladora o rehabilitadora.
Son modelos que hacen a los objetivos de la evaluación, que nos hacen pensar:
¿evaluar para diagnosticar, para tratar o para investigar?
Si bien estos objetivos no son excluyentes, en general prevalece alguno
de ellos. Son frecuentes las ofertas de postgrado sobre evaluación y diagnóstico neuropsicológico, que se quedan muy cortos con los planes y dispositivos
de intervención (aprestamiento, ejercitación, estimulación o rehabilitación
cognitiva), y que con frecuencia no instruyen sobre la neuropatología, reduciendo la función evaluadora a una tarea muy técnica (interpretada con criterios estadísticos). En otras ocasiones, no faltan los evaluadores que irrumpen
en un momento dado en un grupo etario, con la finalidad de tomar datos para
alimentar investigaciones, de pacientes que no serán tratados por ellos (por
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160
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
ejemplo, evaluadores en contextos neuropsiquiátricos, que solo conocen sobre
el desempeño en los test de pacientes con esquizofrenia, bipolaridad, etc). Por
otro lado, están los clínicos, que hacen prevalecer las lecturas cualitativas, las
modalidades de procesamiento de la información y de desarrollo potencial, en
un paciente que debe ser tratado, más allá de la etiología subyacente (consideraciones transdiagnósticas, muy actuales en el presente, mediante las cuales,
un abordaje terapéutico es capaz de beneficiar pacientes con patologías similares). Con estas consideraciones, es necesario una revisión de los modelos más
utilizados en evaluación y tratamiento en neuropsicología, a fin de entender
sus objetivos. En la actualidad, se pueden identificar los siguientes paradigmas
presentes en las prácticas profesionales y de investigación (Mias, 2008; 2015;
Ruff, 2003; 2014):
1. El paradigma localizacionista. Tiene su fundamento en evaluar
para localizar ares cerebrales afectadas, en especial en pacientes próximos a cirugías. Supone el uso de test con el fin de localizar en el cerebro las funciones
alteradas, para poder inferir la anatomía involucrada a partir del desempeño
en distintas pruebas. Así, a los test se les atribuyen funciones en directa correspondencia anatómica, aunque de modo relativamente global. Los aspectos
emocionales se observan con el fin de identificar la anatomía afectada.
2. El paradigma del análisis factorial. Es la propuesta inicial de
Alexander Luria (1976, 1978, 1984) que fundamenta la necesidad de un análisis factorial de las funciones cerebrales para determinar el denominador común que subyace a distintas alteraciones funcionales. En esta dirección Ardila
(1995) se refiere “al conjunto de factores de naturaleza cognocitiva (o habilidades cognoscitivas básicas) que participan en un proceso psicológico o en la
ejecución de una tarea particular (por ejemplo, leer, buscar palabras de acuerdo con determinadas características etc.)”. Según Ardila, en condiciones normales, durante la realización de una tarea como escribir, leer, hacer cálculos u
orientarse en el espacio concreto, participan diferentes sistemas cerebrales que
representan el sustrato nervioso de los sistemas funcionales correspondientes.
Mediante un análisis factorial (cualitativos más que cuantitativo) se intenta
conocer los factores de la actividad mental que subyacen a la ejecución en distintas pruebas neuropsicológicas. “Por ejemplo, la coincidencia en la propuesta de dos posibles factores (lingüístico-auditivo y visoespacial) responsables
de la dislexia es sorprendente” (Ardila, 1995). En consecuencia, se trata de
conocer los elementos básicos o comunes de la actividad cognocitiva.
161
Mias C. D.
Motiva esta perspectiva las importantes diferencias individuales que se
observan en la realización de distintas tareas neuropsicológicas. La estrategia
de evaluación y tratamiento de estos modelos es laboriosa: conocer el denominador común de distintas funciones afectadas y proponer un abordaje terapéutico sobre aquellos puntos que permitirían un mejoramiento de distintas
funciones. Por ejemplo, una afectación del cálculo, la escritura y la lectura,
puede tener como objeto de trabajo el espacio como denominador común; o
una afectación de la atención, memoria y capacidad asociativa, puede tener a
ciertos procesos de la función ejecutiva como denominar común. El modelo
requiere de lecturas cualitativas complementarias, y resulta muy útil a los fines
terapéuticos.
3. El paradigma neurocognitivo. Asume que el cerebro es un procesador de información, que establece circuitos que pueden constituir módulos
independientes de procesamiento. En consecuencia, supone identificar procesos y subprocesos (constructos) que deben ser evaluados de modo diferencial (Parkin, 1999; Ellis & Young, 1992). Estos modelos presuponen que la
actuación de un paciente con una lesión cerebral refleja todas las funciones
cognitivas, menos los sistemas lesionados (supuesto de la sustractividad). Por
consiguiente, hacen hincapié “en la explicación de los síntomas de los pacientes con lesiones cerebrales en términos de afectación de las operaciones
mentales que son necesarias para una percepción y una memoria normales y
eficientes” (Ellis & Young, 1992). De esta manera, la organización mental es
posible gracias a la actividad orquestada de múltiples procesadores cognitivos
o módulos (Parkin, 1999).
Los aportes de sus investigaciones buscan establecer una arquitectura
cognitiva cada vez más compleja y modular, que en la práctica puede ensombrecer la interacción de procesos más sistémicos y complejos (Luria, 1976,
1978). La estrategia terapéutica es prolija: implementar programas de estimulación o rehabilitación de las funciones afectadas (déficits selectivos) y potenciar
las conservadas. El trabajo se realiza en consultorios o en laboratorios, y con
frecuencia incluye programas informáticos. Si bien existen algunos estudios
que sugieren que procedimientos informáticos y el uso de las TICs generan un
mejoramiento cognitivo (Fernandez-Calvo, 2011; Gunther et al, 2003; Luque, 2007; Ruiz-Sanchez, 2012), en nuestra experiencia clínica interpretamos
muchos de estos resultados como resultantes de un “aprestamiento cognitivo”,
ya que todavía falta resolver los problemas en los contextos de la vida diaria.
Estos modelos son muy considerados para realizar investigaciones. Con frecuencia los logros reportados desde este paradigma derivan de la superación
162
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de un post-test y algunas escalas funcionales, más que de un reporte genuino
del mejoramiento de la vida diaria. Los aspectos cognitivo-afectivos, con las
interacciones ambientales y del contexto en la resolución de problemas son
considerados; aunque el énfasis está puesto en la medición de las funciones o
constructos, en los déficits y en las funciones conservadas, con un tibio alcance
a los problemas de la vida real. Es consecuencia, la evaluación por dominios
cognitivos es el modelo ideal para promover investigaciones de baja transferencia al mundo profesional, como suele ocurrir en los ámbitos académicos.
Estas valoraciones neuropsicológicas suelen seguir procedimientos que
implican una arquitectura neurocognitiva basada en numerosos constructos y
subprocesos cognitivos, que en la práctica clínica suele resultar artificioso. En
opinión de algunos autores (García Molina et al, 2014) “las pruebas diseñadas de acuerdo con este paradigma resultan de poco valor para procedimientos clínicos (diseño de la rehabilitación) por la pobre correspondencia con
la realidad clínica del sujeto o paciente”. Se trata de evaluaciones útiles en la
identificación de patrones diagnósticos diferenciales, pero pobres en el diseño
de esquemas terapéuticos de alcance ecológico. Se trata de evaluaciones más
dependientes de constructos teóricos, de la estadística y la baremización; que
de la observación cualitativa y del estado potencial de las funciones cerebrales
(instrumentos facilitadores, estrategias de resolución, modalidades procesamiento y de aprendizaje). En una revisión de test ecológicos valorativos de las
funciones ejecutivas, por ejemplo, Bombín-Gonzalez et al. (2014) observan
que “frecuentemente los test de resolución de problemas plantean tareas que
nada tienen que ver con las actividades cotidianas, con el fin de que ningún
sujeto se beneficie de la experiencia previa y procurar unos criterios de evaluación homogéneos”. Esto sin duda ha promovido numerosas investigaciones y
aportes, aunque la mayoría de ellos con beneficios más académicos y personalistas que de aplicación profesional (Ruff, 2003).
4. El paradigma de validez ecológica. Su fundamento radica en que es
necesario evaluar y tratar las funciones cerebrales los más cercano al contexto
en el cual se organizan y desarrollan. Los test intentan ser representativos
de las funciones cerebrales involucradas en la vida real. Implican tareas que
deben ser lo suficientemente complejas como para demandar recursos cognitivos y predecir los problemas en la vida diaria. A menudo se complementan
con valoraciones conductuales en contextos específicos, como problemas de la
vida diaria, relaciones socioafectivas y toma de decisiones. En los últimos años
se viene trabajando en la generación de nuevas pruebas neuropsicológicas con
validez ecológica (Burgues et al, 1998; Lambert et al, 2002; Manly et al, 2003;
163
Mias C. D.
Levine et al, 2009). La evaluación con fines diagnósticos supone recrear un
contexto común a las personas, aunque no hay acuerdo sobre cuál contexto
resultaría más ecológico o representativo. No obstante, este es un modelo muy
útil y necesario en la práctica clínica. Justifica la observación de las funciones
cerebrales a través de su expresión comportamental en tareas cotidianas. Por
ejemplo, se le otorga al paciente un dinero o un listado de actividades que
debe ejecutar en un ambiente natural simulado; o bien se puede recorrer el
barrio a fin de observar su orientación espacial, como mantener una conservación sobre sus temas de interés, a fin de observar sus particularidades lingüísticas. Estas formas ecológicas de observación justifican conocer el ambiente del
paciente, y en ocasiones fundamentan la necesidad de un Auxiliar Terapéutico
(AXT) instruido en neuropsicología y modelos de aprendizaje (Mias, 2015).
El abordaje terapéutico supone atender las exigencias cognitivas que subyacen
a problemas de adaptación o integración en áreas críticas como problemas de
la vida diaria, familiar, rendimiento laboral y social.
En materia de evaluaciones con test de validez ecológica, corresponde
decir que no hay acuerdo todavía respecto de qué “contexto” se toma como
ecológico, con la consecuente separación de poblaciones marginales, escasamente instruidas, poco desarrolladas, o con particulares destrezas o estilos de
vida (Bombín- Gonzalez et al, 2014). Además, si bien el contexto está dado
por las reglas, en la práctica, éstas pueden adquirir autonomía funcional y no
responder a las particularidades cognitivas del paciente, ni a las contingencias
del refuerzo. Es el ejemplo de cuando las reglas controlan la conducta, dejando
más vulnerables a las personas que no pueden seguir las mismas, tal como son
exigidas (a pesar de que las reglas dan margen de resolución al paciente). Por
lo tanto, para un abordaje terapéutico la lectura de las funciones cognitivas
como “déficits” o “conservadas” no siempre resulta práctica, ya que en ocasiones el problema no es la función cognitiva, sino el contexto que la exige.
Para ello, los procedimientos de re-contextualización, suelen ser de utilidad.
Sin embargo, no se trata de cambiar el contexto para que se ajuste la función
cognitiva, sino que además se solucione un problema o se logre una mayor
adaptación a la vida cotidiana. Operar de este modo implica un paradigma
centrado en el paciente.
5. El paradigma centrado en el tratamiento. Se fundamenta en la
necesidad de observación y valoración neuropsicológica y conductual en la
vida misma del paciente (Mias, 1997; Ruff, 2003). Su fundamento: No hay
mejor test que la vida diaria (Mias, 2008). Además del carácter ecológico de
la evaluación, supone conocer el efecto de instrumentos facilitadores, estrategias
164
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de resolución, y modalidades de procesamiento y aprendizaje (estilos cognitivos),
que aporten a un esquema terapéutico de utilidad en la vida del paciente. En
términos de Vigotsky (1934), se trata de valorar no solo un rendimiento efectivo, sino también potencial. En consecuencia, los tiempos y puntajes obtenidos
en los test, no serán tan importantes como observar el afrontamiento cognitivo y beneficio de instrumentos facilitadores (mejoradores del rendimiento).
La propuesta considera la interacción de aspectos neurocognitivos, conductuales y socioafectivos, en contextos propios del paciente. Se trata además
de comprender, los sistemas funcionales y de refuerzo e interacción medio
ambiental, como las representaciones y esquemas mentales con significados
claves en los procesos de recuperación o desarrollo. Se contempla la elaboración del duelo de pérdida o no desarrollo neurofuncional, hasta encontrar un
nuevo significado de vida a través de la conciencia, la aceptación y el realismo
(García-Molina et al, 2014). Implica un compromiso del medio ambiente y
familiar importante, tanto como la participación de un Auxiliar Terapéutico
(AXT) en el dispositivo de trabajo (Mias, 2015). El objetivo de este modelo es
la intervención terapéutica, y en caso de desarrollarse investigaciones, requiere
de modelos de caso único. Muchas investigaciones que propicia este modelo
se enmarcan en estudios clínicos de caso único o diseños de series temporales,
descriptivos, de casos controles, entre otros.
C) Instrumentos de evaluación
En la evaluación neuropsicológica se emplean diversas pruebas, valorativas de múltiples dominios cognitivos. Debe destacarse, que la implementación de instrumentos no está exenta de observaciones cualitativas respecto
de modalidades de procesamiento de la información, de resolución, como de
facilitadores de rendimiento. Esto es especialmente importante si se trata de
realizar finas discusiones clínicas, como de pensar el tratamiento. Es lo que
marca la diferencia entre “evaluar para diagnosticar, o evaluar para tratar”
(Mias, 2015). A los fines de la investigación, el criterio estadístico suele ser
importante, por lo que se procede con las consignas, estímulos y puntuaciones recomendados para cada prueba. Con la finalidad de que el investigador
en Neuropsicología tenga algunas pruebas y medidas de tendencia central de
referencia, veremos a continuación algunos instrumentos frecuentemente empleados, la mayoría de ellos multipresentes en la literatura científica, y otros
de desarrollo local.
165
Mias C. D.
C.1. Pruebas Neuropsicológicas
Minimental State Examination (MMSE)
Es un test de cribado de las demencias desarrollado por Folstein &
McHugh (1975), aunque ha sido estudiado su perfil en el deterioro leve
(Fontan Scheitler et al, 2004). El MMSE es un test de rápida administración
que evalúa cinco funciones básicas: orientación espacial y temporal, memoria
inmediata y diferida, atención y cálculo, lenguaje con denominación, repetición, comprensión y lectoescritura, y viso-construcción (Simone et al, 2007).
La puntuación máxima es de 30 puntos; y para fijar el punto de corte las
normas sugieren considerar la edad y el nivel de instrucción del evaluado
(Butman et al., 2001). En Argentina se administra según normas determinadas por la Sociedad Neurológica Argentina (Allegri et al, 1999; Butman
et al, 2001). Los estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en la
literatura científica, y cuenta con adaptación y baremización en Argentina
(Butman et al, 2001; Infante & Mias, 2009).
Test de Isaac
Test desarrollado por Isaac & Akhtar (1972). Es empleado como test de
cribado de la demencia en sujetos de muy bajo nivel de instrucción o analfabetos. Valora la fluidez verbal semántica, la flexibilidad cognitiva, la velocidad
de procesamiento y el almacén léxico-semántico. Presenta gran similitud a las
pruebas de fluidez verbal. En esta prueba el evaluado debe mencionar palabras
pertenecientes a categorías semánticas de colores, animales, frutas y ciudades.
En la versión que utilizamos en nuestro medio se dispone de un minuto para
cada categoría o se pasa a la siguiente cuando haya mencionado 10 palabras
correctas. El puntaje máximo final es de 40 puntos (10 por categoría) asignándose 1 punto por palabra correcta. El punto de corte para detectar una
demencia es de 29 puntos en los adultos, y de 27 en las personas mayores. El
grado de correlación entre el MMSE y el Test Isaac tiene un r= 0,732 valorado
como alto (Pascual et al., 1990).
Test del reloj a la orden
Prueba creada por Freedman y colaboradores en 1994. Se lo utiliza
como una herramienta sencilla para recabar información sobre el funcionamiento cognitivo global del paciente y para discriminar personas con demencia (Simone et al, 2007). Además de medir el funcionamiento cognitivo general permite valorar funciones ejecutivas, memoria semántica y habilidades
visoespaciales (Jardim et al, 2013). En nuestro medio utilizamos la propuesta
166
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de aplicación y puntuación de Cacho, et al. (1999). La puntuación consiste
en una escala de 0 a 10. Una puntuación máxima de dos puntos para la esfera, cuatro puntos para los números y otros cuatro puntos para las agujas.
El puntaje de corte para discriminar entre personas sanas y pacientes con
demencia es de 6 puntos, con una sensibilidad del 92,8 % y una especificidad
del 93,48% (Cacho et al, 1999).
INECO Frontal Screening Test
Es una prueba desarrollada en el Instituto de Neurociencia Cognitiva de
Argentina, por Torralva y colaboradores (2009). Se trata de un cribado de las
funciones ejecutivas (Torralva et al, 2008), sensible y específica para detectar
disfunción frontal temprana en pacientes con demencia. También ha demostrado ser de utilidad adicional en el diagnóstico diferencial entre pacientes
con Alzheimer y demencia frontotemporal (Gleichgerrcht et al, 2011). El test
INECO está compuesto por ocho subpruebas breves que permiten medir tres
grandes grupos de funciones: respuesta de inhibición y flexibilidad cognitiva,
abstracción y memoria de trabajo. Las pruebas comprenden valoración de:
programación motora, instrucciones conflictivas, control inhibitorio motor
verbal, memoria operativa y agenda visoespacial, interpretaciones de refranes
y control inhibitorio verbal. El puntaje máximo es de 30 puntos y el punto de
corte es de 25 puntos, con sensibilidad del 96,2% y especificidad del 91,5%
(Torralva, Roca, Gleichegercht, López & Manes, 2009). El test cuenta con
baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología (ver más
adelante).
Subtests del WAIS-III (Wechsler, 2002)
A partir de la mundialmente conocida Bateria WAIS (Wechsler, 2002),
que cuenta con adaptación y baremización en nuestro país, se seleccionan los
subtest de: 1) Subtest de Digito Símbolos que valora atención visual, memoria
inmediata y velocidad de procesamiento perceptual; 2) Subtest de completamiento de figuras que valora el análisis visoperceptivo y la función visoespacial;
3) Subtest ordenamiento número-letra para el estudio de la memoria de corto
plazo, memoria operativa y estrategia de retención, y cuyo efecto distractor
lo torna sensible para el estudio del deterioro en comparación con sujetos
normales. 4) Subtest de analogías, que valora la capacidad de abstracción y
conceptualización, a través de la habilidad para asimilar y clasificar semejanzas
y diferencias entre objetos, hechos o ideas. Su rendimiento se ve muy influido
por el nivel de instrucción. Estudios de confiabilidad y validez de las pruebas
WAIS son aceptables y multipresentes en la literatura. Estos subtest cuentan
167
Mias C. D.
con baremización en la Ciudad de Córdoba, Argentina (Mias, 2010) y actuales (ver más adelante).
Subtest de Memoria Verbal
Se trata de la prueba de aprendizaje de palabras del Test Neuropsi Atención
y Memoria de Ostrosky-Solís y Ardila. Esta subprueba valora la evocación
diferida de 12 palabras, de manera espontánea, por claves y reconocimiento.
Valora tanto la memoria inmediata, como la memoria episódica a través de la
evocación diferida espontánea; permitiendo diferenciarla de la evocación por
claves y reconocimiento; a los fines de establecer diferencias entre la capacidad
de almacenamiento y evocación de la información. Cuenta con datos normativos para sujetos entre 6 y 85 años (Ostrosky-Solis et al., 2003), y baremización del subtest de memoria en la Ciudad de Córdoba, Argentina (Mias,
2010) y actuales (ver más adelante).
Lista de palabras de la Wechsler Memory Scale
La prueba se enmarca en una batería amplia y específica para la
valoración de la memoria, como la Wechsler Memory Scale, cuarta edición.
La bateria permite puntuaciones de índice para memoria auditiva, memoria
episódica visual, memoria de trabajo visual, memoria inmediata y diferida.
La subprueba seleccionada con frecuencia implica el aprendizaje de 12 palabras sin relación semántica ni fonológica en cuatro ensayos consecutivos; con
la evocación diferida espontánea y por reconocimiento (se leen 24 palabras
para su identificación). Estos componentes de la prueba permiten diferenciar
procesos de evocación (memoria diferida) versus de almacenamiento (reconocimiento). Estudios de validez y confiabilidad de la prueba son aceptables y
multipresentes en la literatura científica. El test cuenta con baremización local
para su uso en Neuropsicología (ver más adelante).
Subtest Memoria semántica remota
Se trata de una subprueba de la Memory Alteration Test (M@T) desarrollada por Rami et al. (2007), que ha demostrado tener capacidad para
diferenciar quejas de memoria, de deterioro leve y Alzheimer. Está basada
en la teoría de la consolidación de la memoria propuesta por Squire et al.
(2004), la cual plantea que el lóbulo temporal medial dirige la codificación y
recuerdo de eventos recientes, y que los recuerdos se vuelven independientes
del hipocampo y del lóbulo temporal medial consolidándose en los circuitos
neocorticales. Consta de 15 preguntas de cultura general orientadas a evaluar
la memoria semántica (Rami et al, 2007). Se asigna 1 punto por cada respues168
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
ta exacta correcta, no aceptándose como tal una respuesta aproximada. El test
cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología
(ver más adelante).
Test de la figura compleja de Rey-Osterrieth
Esta prueba fue desarrollada por Rey en 1941 para evaluar habilidades
viso-constructivas y memoria visual en pacientes con lesión cerebral; y en
1944 fue estandarizada por Osterrieth (Shin, Park, et al, 2006). El test valora
la función visoperceptiva en la copia de la figura, y la función de memoria visual en su reconstrucción diferida, y secundariamente, la ejecución de las praxias construccionales (Peña Casanova, Gramunt, & Gich, 2005) dependientes de lápiz y papel. Actualmente, además de habilidades viso-constructivas
y memoria visual, se considera que la figura compleja de Rey permite valorar
otras funciones y procesos cognitivos, en especial capacidad de planificación,
estrategias de organización de la información, habilidades perceptuales y motoras (Ardila y Ostrosky, 2012). Estudios de confiabilidad y validez son aceptables y multipresentes en la literatura; y cuenta con baremización realizada
para la Ciudad de Córdoba (Mias, 2010) y actuales (ver mas adelante)
Test de denominación de Boston
Esta prueba evalúa la función denominativa del lenguaje y el acceso a la
memoria semántica. Es una prueba de denominación por confrontación visual, muy empleado en la valoración de las demencias semánticas y demencias
tipo Alzheimer (Jaichenco, Wilson & Ruiz, 2007). En Argentina se adaptó y
estandarizó una forma abreviada con los 12 ítems con mayor discriminación
para demencias, estableciendo un punto de corte de 9 (Serrano et al., 2001).
Otro criterio por emplearse son baremos, como los desarrollados para Ciudad
de Córdoba (Mias, 2010) y actuales (ver más abajo).
Pruebas de Fluidez Verbal
Estas pruebas presentes en muchas baterías o protocolos de evaluación
neuropsicológica fueron desarrolladas inicialmente por Spreen y Benton (Ruff
et al, 1996). Permiten valorar la capacidad de almacenamiento del sistema
mnésico semántico, la habilidad de recuperación de información almacenada,
y componentes ejecutivos estratégicos de acceso lexical o búsqueda de palabras (Butman et al., 2000). Además, brindan información sobre la amplitud
del vocabulario, la velocidad de respuesta, la memoria a corto y largo plazo, la
facilidad de producción verbal y la disponibilidad para iniciar una conducta
en respuesta ante una tarea novedosa (Ramírez et al, 2005). La habilidad de
169
Mias C. D.
generar palabras indica actividad de las regiones cerebrales frontal y temporal del hemisferio izquierdo. A nivel cualitativo pueden analizarse las perseveraciones, intrusiones, sustituciones y estrategias utilizadas (Butman et al.,
2000). Las pruebas de fluidez verbal permiten diferenciar: 1) Test de fluidez
verbal semántica: valora memoria semántica y flexibilidad cognitiva (nombrar
animales en un minuto). El test cuenta con estudios de adaptación y estandarización en Argentina (Butman et al, 2000), de baremización en la Ciudad
de Córdoba (Mias, 2010), y actuales (ver más adelante). 2) Test de fluidez
verbal fonológica: Valora memoria de trabajo, habilidad de recuperación verbal
y flexibilidad cognitiva (palabras que comiencen con P o F en un minuto).
Ha sido adaptado y estandarizado en Argentina (Butman et al., 2000), con
baremos obtenidos para la Ciudad de Córdoba (Mias, 2010) y más actuales
(ver más abajo). 3) Test de fluidez verbal letra excluida. Consiste en solicitar al
sujeto que en un minuto diga la mayor cantidad de palabras posibles que no
tengan una letra designada. En nuestro medio se utiliza la versión letra “A”
excluida y se valora según la dificultad en la tarea (moderada, leve o sin dificultad). Cuenta con baremos de uso en un Servicio en Neuropsicología (ver
mas adelante).
El Trail Making test
Esta prueba creada por Partington & Leiter (1949), consta de dos partes
conocidas como TMT-A y TMT-B. El primero requiere de búsqueda visual,
valora atención sostenida y habilidades motoras y visoespaciales. El TMT-B
implica además flexibilidad mental y atención dividida (Drake et al., 2008).
La puntuación de cada parte consiste en el tiempo empleado para resolver la
consigna, señalado en segundos. Además, se anotan los errores para el análisis
cualitativo (Drake, 2008). Debe señalarse que, en estas pruebas, a diferencia
de las demás, la mayor puntuación (medida en segundos) es indicadora de
menor rendimiento. Estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en
la literatura; y cuenta con baremos desarrollados para la Ciudad de Córdoba,
y más actuales (ver más adelante).
Test de Stroop
Es una prueba desarrollada originalmente por Stroop en 1935, aunque
se emplea la versión de Golden. La prueba evalúa principalmente la capacidad
para inhibir una respuesta automática (leer las palabras) y sustituirla por una
respuesta poco habitual (decir el color con el que está escrita) definida por un
criterio arbitrario. En consecuencia, implica una atención selectiva e inhibición de respuesta automática. El test otorga además un índice de resistencia
170
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
a la interferencia en una situación conflictiva, previa medida de lectura de
palabra e identificación de colores. Su fiabilidad ha mostrado ser muy consistente en sus distintas versiones, con índices que varían de 0,71 a 0,73 para la
puntuación de interferencia (Golden, 2005). El test de Stroop es sensible a
lesiones laterales y mediales de los lóbulos frontales, pero no es específico del
funcionamiento frontal general, ya que activa redes neuronales de regiones
frontales y no frontales (Torralva & Manes, 2008). En el Servicio de Neuropsicología se emplea únicamente el estímulo de palabra-color, para el cual se
cuenta con baremos locales (ver mas adelante).
Prueba de reconocimiento de figuras yuxtapuestas
Es una prueba basada en el test desarrollado por Poppelreuter en 1917
que consta de 12 láminas que contienen de tres a cinco dibujos superpuestos
de objetos comunes. La tarea consiste en presentar cada una de dichas láminas, solicitar al examinado que identifique los objetos que observa y que los
señale con el dedo (o eventualmente los denomine). Mas allá de la modalidad
de expresión, lo importante es la capacidad para identificar los objetos en una
trama de dibujos superpuestos. En nuestro medio utilizamos una versión que
consta de dos láminas que contienen cinco figuras superpuestas cada una.
Se asigna 1 punto por cada figura identificada correctamente siendo 10 la
máxima puntuación posible. Esta prueba permite valorar las gnosias visuales,
dado que un paciente con dificultades en el reconocimiento visual es incapaz
de separar las figuras e identificarlas (Ardila & Rosselli, 2007). Dado que la
prueba es más sensible a las demencias, en el Servicio de Neuropsicología la
utilizamos como parte de un set de pruebas con valor cualitativo, orientador
respecto de la presencia de agnosias visuales.
Valoración de gnosias auditivas de Luria
Es una prueba basada en la subprueba “escucha fonémica” de Luria
perteneciente a la valoración neuropsicológica de Luria, sistematizada por
Christensen (1989). Consta de una parte de discriminación auditiva en la
cual se presentan dos fonemas y el examinado debe determinar si son iguales
o diferentes; y otra parte de audición fonémica y repetición en la cual el examinado debe repetir tres letras, tres sílabas y tres palabras de baja frecuencia
de uso en la lengua española. En la evaluación original propuesta por Luria
no se incluía la repetición de sílabas ni de palabras, y es un acierto que esta
prueba las incorpore porque en la cotidianeidad la comprensión fonética de
consonantes depende de la vocal que le sigue (Christensen et al., 1989). Su
análisis no requiere de baremización, sino que admite una lectura cualitativa;
171
Mias C. D.
aunque sus respuestas pueden categorizarse empleando una dimensión según
el grado de dificultad observada.
Comprensión de texto y abstracción de Luria
La valoración de procesos intelectuales a través de la comprensión de
textos forma parte de la Batería Neuropsicológica de Luria-Nebraska (Golden
et al, 1980). Es una herramienta útil para evaluar las alteraciones en el conocimiento semántico-lexical que suelen presentarse en afasias con lesiones posteriores (Christensen et al,1989). En el Servicio de Neuropsicología empleamos
la fábula “El cuervo y las palomas”, aunque hay otras disponibles como “la
gallina de los huevos de oro”. En ambos casos, se lee en voz alta y luego se
le formula al evaluado cuatro preguntas. Las primeras tres preguntas valoran
memoria inmediata y comprensión; y la cuarta apunta a evaluar abstracción
y comprensión de metáforas (Burin, 2007). Cada respuesta correcta vale 1
punto, las respuestas poco claras, parcialmente correctas o que requieren de
facilitación 0,5 puntos y las respuestas incorrectas 0 puntos. Al tratarse de una
prueba cualitativa se valora según la dificultad en la tarea (moderada, leve o
sin dificultad), por lo tanto, no requiere de baremización.
Memoria episódica con sentido ecológico
Es una prueba de memoria episódica considerada de tipo ecológica, propuesta por Mias & Bastida en el Servicio de Neuropsicología de la UNC. En
esta prueba se le pregunta al evaluado qué se hizo y habló al principio de la
sesión (primeros 10 minutos), cuáles fueron los primeros diálogos y actividades
realizadas (preguntas iniciales del protocolo de evaluación, y primeros test). El
rendimiento es valorado con una escala de apreciación cualitativa que va de 0
a 5 puntos en función del grado de detalles que el sujeto es capaz de recordar;
0 puntos equivalen a un nulo recuerdo y 5 puntos equivalen a un recuerdo
óptimo. La prueba no prevé baremos, sino que emplea una escala likert para
valorar el volumen de información recuperado. Se la considera ecológica, ya que
el evaluado debe recuperar espontáneamente información presente al momento
de iniciar el dialogo; y resulta de correlación moderada (r=0,63; p=0,001) con
pruebas tradicionales de aprendizaje de 12 palabras (WMS).
172
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
C.2. Valoración funcional, psicológica y ambiental
Cuestionario de quejas subjetivas de memoria
El cuestionario indaga la frecuencia de diferentes tipos de olvidos y despistes, dada la necesidad de explorar esta variable subjetiva de modo específico
(Adbulrab & Heurn, 2008). La versión original creada por Marotto (1999)
está compuesta por 14 ítems sobre olvidos comunes en adultos mayores; pero
en nuestro medio utilizamos una versión ampliada de 20 ítems (Mías, 2010)
que incluye seis ítems adicionales de olvidos frecuentemente asociados a la
demencia (significado de palabras conocidas, de manipulación de objetos cotidianos, de un suceso completo, olvido de tener que acordarse, et sim). La valoración se realiza a través de una escala tipo likert con opciones de respuesta
del 1 al 10, en la cual, a mayor puntuación, corresponde mayor frecuencia de
olvido. El cuestionario tiene validez de contenido, y el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach en nuestros estudios es de 0,94 (Mías, et al, 2015a).
El cuestionario cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de
Neuropsicología (ver más adelante).
Cuestionario de quejas ejecutivas
Se trata de una escala de cotejo desarrollada Ad-Hoc por Mias (2010)
para estudios en el Servicio de Neuropsicología UNC. A juicio de dos expertos,
implica quejas de tipo ejecutivas en relación con dominios de atención y memoria reciente, control inhibitorio, motivación y apatía, planificación e iniciativa. La escala se desarrolló con 30 ítems iniciales, de los cuales se seleccionan
15 mediante análisis factorial exploratorio. Está compuesta por un total de 15
ítems finales, que se responden con una escala tipo likert de 0 a 4 (Nunca a
siempre); agrupados en cinco factores ejecutivos: “atención y memoria inmediata”, “iniciativa y programación”, “flexibilidad conductual”, “apatía y decisión” y
“control de la inhibición”. No obstante, un análisis más reciente realizado con
295 adultos cognitivamente normales determinó una estructura de tres factores,
explicativos del 60,7% de la varianza: 1) Motivación, iniciativa y decisión; 2)
Control inhibitorio conductual; 3) Atención y memoria reciente. Tiene validez
de constructo, con un índice alfa de confiabilidad de 0,92, valorado como alto
(Mias, 2010). El cuestionario cuenta con baremización local para su uso en un
Servicio de Neuropsicología (ver más adelante).
Escala de Actividades Instrumentales de la Vida Diaria
La escala de Actividades Instrumentales de la Vida Diaria fue desarrollada por Lawton & Brody (1969), con la finalidad de evaluar la autonomía
173
Mias C. D.
funcional y las actividades instrumentales de la vida diaria en la población
anciana. Consta de ocho ítems que aluden a distintos quehaceres de la vida
diaria, tales como: capacidad para utilizar el teléfono, hacer compras, preparación de la comida, cuidado de la casa, lavado de la ropa, uso de medios de
transporte, responsabilidad respecto a su medicación y manejo de sus asuntos
económicos. Los ítems se valoran mediante una escala ordinal de tres a seis
niveles dependiendo del ítem. El 0 indica siempre capacidad conservada y el
mayor puntaje indica el mayor grado de afectación (Montejo et al, 2012).
Estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en la literatura (Millán
Calenti, 2011). En el Servicio de Neuropsicología, esta escala es administrada
tanto al paciente como al informante.
Escala de Actividades Expansivas de la Vida Diaria
La escala es construida inicialmente como una escala ad hoc por Mías
(2010) en el Servicio de Neuropsicología de la UNC. La escala fue desarrollada con ítems, que a juicio de dos expertos, valora la capacidad autoreportada
de actividades que vinculan a la persona con el mundo social y externo al
hogar, tales como: expresar necesidades o deseos, capacidad de autocontrol,
mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos, realizar actividades recreativas, realizar actividad física y aprender cosas nuevas. Consta de siete ítems los cuales se valoran de modo similar a la escala de Lawton & Brody,
empleando una escala ordinal de cuatro niveles en la cual 1 indica siempre
capacidad conservada y el mayor puntaje indica el mayor grado de afectación.
La puntación final es la suma del valor de todas las respuestas y en nuestro
medio oscila entre 7 (máximo desarrollo) y 28 (desarrollo nulo). La escala
tiene validez conceptual y un índice alfa de confiabilidad de 0,89, valorado
como alto. En el Servicio de Neuropsicología de la UNC, este cuestionario se
administra tanto al paciente como al informante.
Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage
Instrumento de autoadministración diseñado para valorar depresión
geriátrica en adultos mayores (Yesavage et al., 1983). La escala consta de 30
ítems relacionados con los síntomas afectivos y comportamentales de la depresión que permite valorar las siguientes áreas: afecto empobrecido, inactividad, irritabilidad, retraimiento, pensamientos angustiantes y juicios negativos
acerca del pasado, el presente y el futuro (Salamero & Marcos, 1992). Cuenta
con un formato de respuesta dicotómico categorizado como si-no, y se asigna
1 punto por cada respuesta positiva para depresión. La puntuación total oscila
entre 0 y 30 puntos, siendo esta última indicadora de depresión severa. En la
174
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
versión original el punto de corte para discriminar normalidad de la afectividad es de 12 puntos. Posee elevados índices de correlación con otras escalas de
depresión como las de Hamilton y de Zung, y buena validez predictiva (sensibilidad 84 %, especificidad 95 %, para un punto de corte de 15 (Burke et al,
1992). Estudios de confiabilidad y validez son satisfactorios y multipresentes
en la literatura (Millán Calenti, 2011).
Inventario de depresión de Beck
Este inventario desarrollado por Beck en 1961, consta en la actualidad
con 21 ítems para evaluar la gravedad (intensidad sintomática) de la depresión (Beck et al., 1987). De administración autoadministrada, fue adaptada
al castellano y validada al castellano por Vázquez y Sanz (1991), siendo una
de las escalas de depresión mas utilizadas. En 1996, se presenta la Beck Depression Inventory II (BDI-II). Su contenido enfatiza más en el componente
cognitivo de la depresión, ya que los síntomas de esta esfera representan en
torno al 50 % de la puntuación total del cuestionario, siendo los síntomas de
tipo somático / vegetativo el segundo bloque de mayor peso; de los 21 ítems,
15 hacen referencia a síntomas psicológico-cognitivos, y los 6 restantes a síntomas somático-vegetativos. Posee adecuada validez como prueba de cribado
(Burke, 1992; Millan Calenti, 2011), con índice satisfactorio de confiabilidad
en diversos estudios (0,76 a 0,95).
Escala de Eventos Traumáticos
Internacionalmente es conocida como Social Readjustment Rating Scale. Es un instrumento desarrollado por Holmes & Rahe (1967), con el fin de
medir el reajuste social entendido como la intensidad y tiempo necesario para
adaptarse a un evento vital significativo (más allá de su deseabilidad). La escala está compuesta por 43 ítems que representan distintos eventos vitales que
resultan estresantes, los cuales fueron seleccionados empíricamente en base a
la experiencia clínica (Hobson et al., 1998). Se trata de eventos que anteceden
al inicio de una enfermedad o que agravan el curso de una enfermedad ya establecida (Bruner et al., 1994). A cada uno de los ítems le corresponde un valor denominado Life Change Unit que oscila entre 11 y 100 y que significa el
grado de reajuste vital que demanda dicho evento (Bruner et al., 1994; Morote Rios et al, 2014). El evaluado debe marcar una cruz en aquellos eventos que
hayan ocurrido en los últimos 10 años. La escala original tiene un punto de
corte de 180 puntos para riesgo bajo de enfermedades somáticas, de 180-320
riesgo intermedio, y más de 320 puntos riesgo alto (Sanchez Cuba, 2010).
175
Mias C. D.
Escala de Estrés percibido
Escala desarrollada por Cohen, Kamarck & Mermelstein (1983). Valora el grado en cual las situaciones de la vida son valoradas como estresantes.
Este instrumento comprende 14 ítems diseñados para valorar cuan impredecible, incontrolable y sobrecargada perciben a su vida las personas; se trata de
los tres componentes centrales en la experiencia de estrés (Cohen et al., 1983).
Los ítems consisten en preguntas sobre la frecuencia de diferentes percepciones de tensión, y el evaluado debe responder utilizando una escala que oscila
entre 0 “nunca” a 4 “muy a menudo”. El puntaje se obtiene invirtiendo el
valor asignado a los 7 ítems positivos que no connotan estrés (4, 5, 6, 7, 9, 10
y 13), y luego sumando el total de los valores (Cohen et al., 1983). En nuestro
medio utilizamos la escala traducida al español y una escala que oscila entre
1 “Nunca” a 5 “Muy a menudo”. La escala ha mostrado en nuestros estudios
un índice de confiabilidad de 0,87; y cuenta con baremos desarrollados para
la población local (ver más adelante).
Escala de Sentimientos de Soledad de UCLA
Escala de autoreporte desarrollada por Russell, Peplau & Ferguson
(1978) con el objetivo de suplir la falta de cuestionarios simples, breves y confiables que midan la soledad. La versión original está compuesta por 20 ítems
extraídos de la escala desarrollada por Sisenwein; y consisten en declaraciones
que describen la experiencia de soledad. En nuestro medio utilizamos una
versión española de la forma abreviada de 10 ítems desarrollada por Knight,
Chisholm, Marsh & Godfrey¸ con posteriores estudios psicométricos (Borges, et al., 2008). En esta versión los ítems están planteados como preguntas,
lo cual es una de las mejoras que implementó Russell en la tercera versión de
la escala a fines de simplificar su formato de respuesta (Rusell, 1996). De este
modo, el sujeto debe valorar cuan a menudo siente lo planteado según una
escala likert de 1 a 3. A mayor puntuación, mayor presencia de sentimientos
de soledad.
Inventario de Personalidad criterios DSM IV
El CUPER-DSM es un inventario desarrollado por Mias (2010) dada
la necesidad de valorar aspectos de la personalidad de un modo breve, con información de tipo clínica. Considerando que los inventarios de personalidad
existentes son muy extensos y engorrosos (de 180 a 520 ítems), se optó por
desarrollar el presente partiendo de 80 ítems en estudio piloto, y aceptando
50 ítems en su versión final. Este inventario valora comportamientos que
configuran propiedades sobresalientes de la personalidad desde la perspec176
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
tiva clínica, con una visión más dimensional que categorial. La base teórica
la constituyen los criterios para los trastornos de personalidad del DSM-IV
y su entrevista clínica. La determinación de un trastorno de la personalidad
debe diagnosticarse con otros métodos complementarios, como la entrevista
clínica o la Diagnostic Interview for DSM-IV Personality Disorders (Othmer
& Othmer, 1996). En el CUPER-DSM los puntajes para cada estilo de Personalidad van de 0 a 50 puntos en su versión escala likert 0-10 de respuesta.
Ítems de corrección: 1) Paranoide: 1, 11, 21, 31, 41. 2) Esquizoide: 2, 12,
22, 32, 42. 3) Esquizotipico: 3, 13, 23, 33, 43. 4) Antisocial: 4, 14, 24, 34,
44. 5) Límite: 5, 15, 25, 35, 45. 6) Histriónico: 6, 16, 26, 36, 46. 7) Narcisista: 7, 17, 27, 37, 47. 8) Evitación: 8, 18, 28, 38, 48. 9) Dependencia:
9, 19, 29, 39, 49. 10) Obsesivo: 10, 20, 30, 40, 50. Exige sumar los puntajes
y ordenarlos luego de mayor a menor para observar las características sobresalientes. También admite sumar los puntos de los ítems, para agruparlos como
A: grupo Raros y excéntricos; B: Dramáticos y emocionales; C: Ansiosos y
temerosos. El agrupamiento se realiza: 1-2-3 (grupo A), 4-5-6-7 (grupo B), y
8-9-10 (Grupo C); donde el resultado de Grupo B se multiplica por 0,75 para
ponderar los valores con los grupos A y B. El inventario cuenta con estudios
de sus propiedades psicométricas, realizadas con 743 voluntarios del medio
universitario, con 30,3 años de edad y 14,9 de instrucción (femenino 62,3%).
La prueba KMO (0,887; p=0,000) posibilitó conocer su estructura factorial,
mediante método varimax, obteniendo 8 factores que explican el 57,49%
de la varianza. Dado el número de factores muy próximo a los generados, y
la alta correlación entre los aspectos de personalidad indagados, se optó por
mantener los 10 factores conceptuales, con reordenamiento de 7 ítems originales. Luego se obtuvo un coeficiente alfa de Cronbach de 0.87 valorado
como satisfactorio, con una correlación ínter ítem de 0.07. Ver la versión
definitiva en anexo.
Inventario de estrategias de afrontamiento de Tobin
El Coping Strategies Inventory, fue desarrollado por Tobin, Holroyd y
Reynols (1984). Escala basada en un modelo procesal de la información, mediante el cual tres serían las fases que conforman el proceso de estrés (Lazarus
& Folkman, 1987): 1) Evaluación primaria, que se refiere a la valoración que
el individuo hace de una situación estresante; 2) Evaluación secundaria, que
consiste en la elaboración a nivel mental de una respuesta ante la situación
estresante; y 3) Afrontamiento, o “cómo el sujeto responde” frente a la situación. La medida del Afrontamiento implica según estos autores, tener en consideración: a) pensamiento, sentimientos y actos específicos; b) contextos es177
Mias C. D.
pecíficos de evaluación; y c) diferentes períodos temporales. La presente escala
permite explorar Subescalas primarias, como: 1. Resolución de problemas; 2.
Reestructuración cognitiva; 3. Expresión de emociones; 4. Apoyo social; 5.
Evitación de problemas; 6. Pensamientos ansiosos; 7. Autocrítica; 8. Retirada
social; Subescalas secundarias, como: 1. Dirigida a la acción y centrada en el
problema. Estas estrategias implican esfuerzos cognitivos y conductuales para
cambiar la situación o cambiar el significado de tal situación para el sujeto.
Se centran en la situación estresante en sí misma. 2. Dirigida a la acción centrada en la emoción. Los esfuerzos de afrontamiento se centran en las reacciones emocionales de los sujetos ante situaciones estresantes. Se expresan las
emociones y se busca apoyo psicosocial. 3. No dirigida a la acción centrada
en el problema. Reflejan estrategias cognitivas y conductuales de evitación y
negación de situaciones estresantes y una falta de habilidad o rechazo a percibir la situación de diferente modo. 4. No dirigida a la acción centrada en la
emoción. Refleja un esfuerzo hacia el aislamiento, la no manifestación de los
sentimientos a los demás, y autocrítica o autoculpa por lo ocurrido; y Subescalas terciarias, como: 1. Dirigida a la acción. Con estas estrategias los sujetos
se involucran activamente en los acontecimientos estresantes, pudiendo llegar
hasta modificarlos. 2. No dirigida a la acción. No hay una implicación activa
del sujeto en la transacción persona/ambiente. Los sentimientos no son expresados y se evitan las situaciones. En nuestro medio, se estudiaron algunas
propiedades psicométricas de la escala con 743 voluntarios de procedencia
universitaria, con 14,9 años de instrucción. Se obtuvo un coeficiente alfa de
Cronbach de 0.83 valorado como satisfactorio.
Cuestionario de Reserva Cognitiva
Desarrollado por Rami et al. (2011) con el objetivo de evaluar la RC
de forma rápida y práctica, basándose en la valoración de ocho ítems que
tendrían más influencia en el desarrollo de la reserva cognitiva (Rami et al.,
2011). Estos ítems son: la escolaridad alcanzada, escolaridad de los padres,
cursos de formación realizados, ocupación laboral desempeñada a lo largo
de la vida, formación musical, dominio de idiomas, frecuencia aproximada
de lectura y juegos intelectuales. Para cada aspecto hay de 3 a 6 opciones de
respuesta que pueden oscilar entre 0 y 5 puntos y el individuo debe marcar
aquella que más se ajusta a su realidad. Para calcular el puntaje total se suman
los valores asignados a cada aspecto, siendo el máximo 25 puntos. Puntuaciones totales iguales o menores a 6 estiman una RC baja, entre 7 y 9 media-baja,
entre 10 y 14 media-alta y mayores o iguales a 15 alta (Rami et al., 2011).
178
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Inventario de Ambientes Enriquecidos en Adultos Mayores
El inventario de ambientes enriquecidos en adultos mayores (IAE-AM),
actualmente en versión piloto con 102 casos evaluados, ha sido desarrollado
en el Servicio de Neuropsicología por Mías, Restovich, Bressan & Bastida
(2017) con la finalidad de valorar el grado de estimulación presente en el
ambiente cotidiano de adultos y adultos mayores. Este inventario costa en su
versión original con 51 ítems agrupados en siete factores: estímulos del hogar
con 13 ítems, estímulos de vivienda y barrio con 7 ítems, estímulos verbales
con 7 ítems, estímulos de rutinas con 6 ítems, estímulos socioafectivos con
8 ítems, y estímulos culturales y estímulos para el cuidado de la salud con 5
ítems cada uno. Luego del primer análisis de sus propiedades psicométricas,
el inventario se ha reducido a 35 ítems, manteniendo 7 factores: 1) Estímulos
para el cuidado de la salud (5 ítems); 2. Estimulación verbal doméstica (6
ítems); 3. Estimulación cultural y de viaje (4 ítems); 4. Estimulación afectiva
(5 ítems); 5. Estimulación digital y electrónica (5 ítems); 6. Estimulación
social verbal (5 ítems); 7. Estímulos de Herramientas y cuidado mascota (5
ítems). Este inventario es autoadministrado y el formato de respuesta es tipo
likert con tres opciones: “No tiene o no está disponible” (0 puntos), “relativo
o no siempre disponible” (1 punto) y “tiene o siempre disponible” (2 puntos).
El máximo puntaje posible es 70 puntos. En estudios preliminares (Restovich, 2017), el coeficiente de confiabilidad alfa ha sido de 0,91 para la escala
total, valorado como alto.
Escala AD8 (Alzheimer Disease 8)
Se trata de un cuestionario desarrollado por Galvin et al. (2005) con el
objetivo de diferenciar individuos cognitivamente normales de aquellos con
demencia, de forma más ágil y rápida que utilizando la Clinical Dementia
Rating Scale (CDR). La versión original consiste en una breve entrevista de
ocho preguntas a un informante acerca de la situación cognitiva y conductual
del paciente en el momento actual en relación con su situación previa. Por lo
tanto, este cuestionario tiene la ventaja de ofrecer una perspectiva evolutiva
del paciente. En nuestro medio utilizamos la versión validada y adaptada al
español rioplatense (Blanco et al., 2016) en la cual las preguntas son presentadas en formato de cuestionario. De acuerdo con Muñoz, Núñez, Flores,
Behrens & Slachevsky (2010) las ocho preguntas evalúan cambios en las áreas
más comprometidas en un síndrome demencial y son las más sensibles para
predecir la puntuación en la CDR. Un estudio de validación evidenció que
un puntaje mayor que 2 detecta casos de demencia muy leve con excelentes
sensibilidad y especificidad (Galvin, Roe, Xiong & Morris, 2006, citado en
179
Mias C. D.
Muñoz et al., 2010). En el Servicio de Neuropsicología UNC, esta escala se
administra tanto al paciente (autoaplicada) como al familiar informante.
Test del Informador
Conocido como el Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the
Eldery (IQCODE). Se trata de un cuestionario desarrollado por Jorm, Scott
& Jacomb (1989), a fin de valorar el declive cognitivo en ancianos a través
de un informante. El informante debe valorar el desempeño actual del paciente en tareas de la vida cotidiana en relación con cómo era 10 años atrás,
y determinar si el mismo ha mejorado mucho, ha mejorado un poco, apenas
ha cambiado, ha empeorado un poco o si ha empeorado mucho (Jorm & Jacomb, 1989). De este modo el IQCODE brinda una perspectiva longitudinal
sobre declive cognitivo (Forcano García & Perlado Ortiz de Pinedo, 2002);
y a mayor puntuación corresponde mayor declive. En su versión original el
cuestionario consta de 26 ítems, pero en nuestro medio utilizamos una versión española abreviada de 17 ítems conocida como SS-IQCODE (Morales,
Gonzalez-Montalvo, Bermejo & Del-Ser, 1995), en la cual se toman como
referencia 3 años en lugar de 10. El SS-IQCODE puede ser una herramienta
de screening útil para la detección funcional de demencia leve, ya que cuenta
con una sensibilidad del 86% y una especificidad del 90%, con valores superiores a los del MMSE (Morales et al., 1992). Además, posee como ventaja
que los resultados son independientes de la edad, escolarización e inteligencia
premórbida del paciente (Jorm & Jacomb, 1989).
Escala de la demencia de Blessed
Instrumento desarrollado por Blessed, Tomlinson & Roth (1968)
que permite cuantificar la capacidad de los pacientes dementes para llevar a
cabo distintas tareas de la vida diaria (Mangone, Bauman & Gigena, 2008).
Inicialmente fue creada con el objetivo de establecer una correlación anatomo-funcional entre la escala y el número de placas seniles encontradas en
las muestras cerebrales de pacientes ancianos. La escala posee 22 ítems divididos en tres apartados: actividades de la vida diaria, hábitos y personalidad
y conducta (Blessed et al., 1968). En nuestro medio utilizamos una versión
con una escala de respuesta que permite valorar la incapacidad total, parcial
o nula ante los distintos ítems, con un rango de puntos que oscilan entre 0
y 3; siendo 28 el puntaje máximo indicativo de incapacidad pronunciada.
Este instrumento debe ser siempre administrado al paciente en presencia de
un familiar. La BDS ha probado ser un test de screening sensible y específico
para detectar demencia; utilizando un punto de corte de 4 puntos posee una
180
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
sensibilidad del 90% y una especificidad del 84% (Erkinjuntti, Hokkanen,
Sulkava & Palo, 1988).
D) Medidas de tendencia central de instrumentos (Baremos)
A continuación, vemos las medidas de tendencia central (media y desviación típica), obtenidas para algunas pruebas neuropsicológicas y psicológicas. Se trata de medidas obtenidas a partir de 688 casos cognitivamente
normales multifunción, evaluados en el Servicio de Neuropsicología de la
UNC, entre los años 2014-2016 (ver tabla 56). Los sujetos incluidos no se
encuentran afectados por enfermedades orgánicas, a excepción de los problemas propios de la edad, en la medida que se reportan como controlados. Sin
antecedentes neurológicos ni psiquiátricos, con plena autonomía funcional, y
con adquisición de uso de la lecto-escritura y cálculo.
El recuento de casos fue categorizado en función de la edad, por rangos
de 10 años, considerando estudios que han mostrado para nuestra población,
que las variaciones significativas normales propias del declive se producen
cada 10 años (Mias, Bastida, et al, 2017). En nivel de instrucción fue categorizado con el criterio presente en la bibliografía, de valorar como baja la
escolaridad incompleta (3 a 11 años) y como alta a partir de la instrucción
media completa (12 o más años).
A fin de que el investigador tenga una referencia para determinar normalidad cognitiva apoyado en un criterio estadístico, y considerando que la
misma se encuadra dentro de +-1,5 DS con respecto a la media, se presentan las medidas de algunas pruebas frecuentemente empleadas en la evaluación neuropsicológica. Para calcular a cuántos desvíos estándar de la media
se encuentra un puntaje obtenido, puede aplicarse la formula expresada
mas abajo. Se trata tomar el puntaje bruto (PB) obtenido del test, restarle
la media (M) del baremo; y al resultado dividirlo por la desviación estándar
(DS) del baremo.
Fórmula de cálculo de la desviación estándar de un puntaje bruto
DS = [PB (puntaje bruto obtenido) - M (media del baremo)] ÷ [DS (del baremo)]
181
Mias C. D.
Tabla 56. Número de casos de sujetos cognitivamente normales comprendidos en el
cálculo de medidas de tendencia central de diversas pruebas
Edad
Nivel
instrucción
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
45-54
55-64
65-74
75-89
Recuento
125
25
221
55
152
47
39
24
688
TOTAL
Tabla 57. Medidas de tendencia central para los test IFT, dígitos, número-letra y
dígito símbolo.
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
55-64
65-74
75-89
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
INECO Frontal
test
Media
D.S.
26,60
2,19
23,60
2,13
26,20
2,29
23,30
2,69
25,22
2,48
23,89
2,53
24,23
2,44
22,70
2,64
Span
dígitos
Media
D.S.
15,79
2,16
13,60
2,60
15,24
2,45
13,40
2,25
15,52
2,47
13,14
2,53
13,97
2,28
12,16
2,48
Número Letra
Media
D.S.
10,57
1,41
9,80
1,57
10,46
2,06
8,60
1,47
10,07
2,14
9,03
2,24
9,41
1,50
8,47
2,20
Digito
Símbolo
Media
D.S.
65,59
13,84
49,07
13,03
58,78
12,81
48,05
9,70
51,87
10,56
45,22
9,69
45,54
9,18
38,32
9,85
Tabla 58. Medidas de tendencia central para subtest de memoria de la WMS y
figura de Rey
l
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
55-64
65-74
75-89
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
WMS
espontanea
ia
S.
Media
D.S.
8,61
1,81
8,61
1,81
7,27
2,09
7,27
2,09
8,39
1,63
8,39
1,63
6,95
2,06
6,95
2,06
7,48
2,01
7,48
2,01
9
1,63
7,19
1,63
1
2,05
6,91
2,05
3
4
6,53
1,84
WMS
reconocimiento
ia
S.
Media
D.S.
80
1,63
22,80
1,63
87
1,06
22,87
1,06
60
1,81
22,60
1,81
55
1,47
22,55
1,47
42
1,61
22,42
1,61
39
2,14
22,39
2,14
65
2,18
21,65
2,18
16
1,38
22,16
1,38
Fig. Rey
CopiaD.S.
dia
Media
D.S.
70 1,86
34,70
1,86
10 2,27
34,10
2,27
95 1,52
34,95
1,52
38 2,68
33,38
2,68
28 2,21
34,28
2,21
44 2,63
33,44
2,63
65 2,67
33,65
2,67
21 2,80
32,21 2,80
por
por
l
l
182
54
54
64
Fig. Rey
Diferido
ia
S.
Media
D.S.
51
0
21,51
5,10
57
5,61
20,57
5,61
96
42
21,96
4,42
60
2
20,60
5,92
03
05
21,03
4,05
67
4,79
18,67
4,79
80
5,15
18,80
5,15
19
6,72
18,19
6,72
ia
5,4ia
5,4
5,2
5,2
5,1
S.
S.
1,9
1,9
1,4
1,4
5
ia
4ia
4
2
2
1
D.S.
D.S.
1,9
1,9
1,8
1,8
1,5
ia
7,5ia
7,5
8,0
8,0
6,9
D.S.
D.S.
2,0
2,0
1,7
1,7
1,9
ia
0,8ia
0,8
0,8
0,7
S.
S.
1,4
1,4
1,4
1,3
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 58.1 Medidas de tendencia central para la prueba de memoria del test
NEUROPSI de Ostrosky-Solis et al, 2003 (n=596)
1er
ensayo
Media
D.S.
5,4
1,9
5,2
1,4
5,1
1,5
5,0
1,6
5,1
1,6
5,1
1,4
4,6
1,0
4,5
1,2
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
55-64
65-74
75-89
Evocación
diferida
Media D.S.
7,4
1,9
7,2
1,8
7,1
1,5
7,1
1,8
6,5
1,6
6,3
1,6
6,3
1,4
6,1
1,6
Evocación por
claves
Media D.S.
7,5
2,0
8,0
1,7
6,9
1,9
7,7
1,6
6,6
1,7
6,9
1,6
6,1
1,7
6,1
1,3
Evocación
Reconocimiento
Media
D.S.
10,8
1,4
10,8
1,4
10,7
1,3
10,8
1,3
10,4
1,5
10,5
1,3
9,9
1,6
10,1
1,7
Tabla 59. Medidas de tendencia central para los test verbales
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
55-64
65-74
75-89
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
Test Boston
Denominación
Media
D.S.
11,33
0,84
11,00
1,10
11,07
1,03
10,90
0,97
11,20
0,96
10,78
1,17
10,51
1,22
9,89
1,29
Fluidéz
semántica
Media D.S.
22,47
4,62
19,80
4,27
21,55
4,30
17,95
3,17
20,69
4,12
17,94
3,87
20,35
4,01
17,26
3,16
Fluidéz
fonológica
Media D.S.
15,71
2,77
13,60
2,20
15,04
3,42
12,35
3,17
14,94
3,36
13,08
2,44
13,73
3,17
12,30
2,29
141
Fluidéz letra
excluida
Media D.S.
10,68
2,49
8,36
2,17
11,03
2,16
8,20
2,07
10,26
2,09
8,50
2,16
10,08
2,30
8,63
2,46
Tabla 60. Medidas de tendencia central para los test de componentes frontales
TMT-A
Edad y Nivel
Instrucción
Media
28
56,28
73
71,73
39
62,39
25
68,25
63
64,63
36
69,36
59
73,59
63
76,63
54
45-54
ALTA
BAJA
64
55-64
ALTA
BAJA
74
65-74
ALTA
BAJA
89
75-89
ALTA
BAJA
l
54
TMT-B
D.S.
Media D.S. Media
03
49
,97
44
18,03
88,49 24,97 34,44
04
7,93
,60
00
16,04 107,93 28,60 25,00
36
52
,52
37
19,36
92,52 23,52 34,37
62
2,90
,94
50
18,62 122,90 24,94 30,50
26
2,91
,71
95
21,26 102,91 24,71 31,95
03
7,28
,84
83
21,03 117,28 25,84 29,83
86
7,86
,82
00
17,86 127,86 24,82 28,00
68
2,11
,82
00
18,68 132,11 29,82 21,00
ca
ca
l
ia
ia
75
Stroop
PC
.
.
0,96
ia D.S.
ia D.S.
4,0
1,0
Analogías
D.S.
6,49
6,49
41
3,41
45
6,45
71
4,71
5,71
5,71
5,23
5,23
4,67
4,67
4,24
4,24
d
Media
27
23,27
00
19,00
58
23,58
55
16,55
12
23,12
22
18,22
83
21,83
09
16,09
D.S.
8
3,08
2,73
2,73
3,74
3,74
2,46
2,46
1
3,41
30
3,30
08
3,08
3,88
3,88
d
ia D.S.
ia D.S.
59
,84
183
ia
ia
0,25
.
.
0,35
Mias C. D.
Tabla 60.1 Medidas de tendencia central para test de memoria, velocidad de
procesamiento y escala de Blessed
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
55-64
65-74
75-89
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
Memoria
semántica
Media
D.S.
14,75
0,96
14,46
0,70
14,07
1,10
14,42
0,64
13,55
1,60
12,23
0,84
13,58
1,11
12,73
1,52
Episódica
ecológica
Media D.S.
4,0
1,0
3,6
0,6
4,1
0,7
4,1
0,8
4,2
1,0
4,0
0,8
4,3
0,8
3,8
0,9
Velocidad
procesam.
Media D.S.
65,59 13,84
49,07 13,03
58,78 12,81
48,05
9,70
51,87 10,56
45,22
9,69
45,54
9,18
38,32
9,85
Blessed
Dementia Scale
Media
D.S.
0,25
0,35
0,54
0,82
0,77
1,08
0,56
0,64
0,56
0,63
0,63
0,68
0,68
0,94
1,20
0,97
Tabla 61. Medidas de tendencia central para cuestionarios de quejas subjetivas y
| 142
componentes psicológicos
Edad y Nivel
Instrucción
45-54
55-64
65-74
75-89
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
ALTA
BAJA
Total
QSM
Media
D.S.
4,29
1,59
5,62
1,79
4,51
1,57
4,21
1,70
4,43
1,66
3,44
1,43
2,84
0,97
3,51
1,00
Total
QE
Media D.S.
25,73
8,75
27,33
8,65
26,90
8,73
25,30
8,91
22,14
8,66
22,42
8,94
18,27
6,87
19,94
9,94
Total
GDS
Media D.S.
11,29
4,39
12,13
4,38
10,76
4,06
12,25
4,99
9,37
5,28
10,14
4,77
8,84
4,17
7,95
5,12
Total Estrés
Percibido
Media
D.S.
44,07
3,02
45,50
2,12
43,00
4,71
42,33
2,52
43,91
4,31
43,33
7,76
42,67
8,14
41,50
8,02
QSM = Quejas subjetivas de memoria; QE = Quejas subjetivas ejecutivas; GDS = Escala Depresión de
Yesavage
184
Capitulo VII
Informes modelo de un Servicio
de Neuropsicología para adultos mayores
En el presente capitulo veremos algunos informes realizados por el Servicio de Neuropsicología de la Universidad Nacional de Córdoba, que documentan las actuaciones anuales realizadas, a la vez que introducen algunos
aspectos de investigación a los fines de tomar decisiones para años siguientes.
Esto es muy importante, ya que toda actividad profesional o científica que
se desarrolla en un marco institucional requiere de algunos registros estadísticos que otorgan visibilidad a sus acciones, a la vez que aportan datos para
toma decisiones futuras. De esta manera, año tras año, se van mejorando la
calidad de los Servicios prestados, se incorporan nuevas variables de estudio
y se suprimen otras, al igual que los instrumentos, que se ajustan a nuevos
requerimientos. Otro punto interesante de llevar registros estadísticos es estudiar las variaciones de la población que consulta, que en nuestro caso, cada
vez incluye más personas derivadas por profesionales médicos y psicólogos del
medio privado, como las solicitudes de pericias judiciales y certificaciones por
discapacidad. Esto nos ha obligado a incluir anexos específicos a los protocolos de base (por ejemplo, incluir pruebas control e indicadores de simulación
de déficits neurocognitivos). En definitiva, recomendamos llevar algunos registros estadísticos. Esto nos ha permitido en nuestro caso, contar con la base
de datos más grande la Ciudad de la Córdoba, tan necesaria para conocer
nuestra población local, y realizar investigaciones secundarias a los proyectos
de investigación acreditados.
185
Mias C. D.
Ejemplo 1
Reporte de actividades y
Estudio de prevalencia de deterioro cognitivo en Córdoba
Campaña multicéntrica de evaluación y prevención
del deterioro cognitivo realizada en
Cátedra de Neuropsicología, FACULTAD DE PSICOLOGIA
Servicio Psicopatología, HOSPITAL NACIONAL DE CLINICAS
Servicio de Neurologia, HOSPITAL CORDOBA
Servicio de Neuropsicología, FUNDACION SEMAS
Estudio completo Investigación realizada en 2006. Actualización 2013.
Resultados parciales publicados en
Mias, C.D., Sassi, M., Masih, M.E., Querejeta, A., Krawchik, R. (2007). Deterioro cognitivo
leve: Estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad de Córdoba, Argentina.
REV NEUROL 2007; 44 (12): 733-738
186
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
FICHA TECNICA
Los objetivos generales
1. Describir el estado cognitivo en personas mayores de 50 años residentes en la
Ciudad de Córdoba mediante una evaluación neuropsicológica y conductual.
2. Detectar niveles de deterioro cognitivo leve y demencia probable.
3. Reconocer factores sociodemográficos y conductuales de riesgo del deterioro
cognitivo.
4. Brindar información de valor psicoeducativo y preventivo de las formas de
deterioro cognitivo y demencias.
Los objetivos específicos
1. Valorar funciones neuropsicológicas tales como atención, memoria,
visoespaciales y ejecutivas, obteniendo un perfil neurocognitivo de las
personas voluntarias.
2. Valorar conductualmente niveles de adaptación a la vida diaria, quejas
cognitivas y de psicopatología básica.
3. Determinar factores de riesgo predictores de niveles deterioro cognitivo.
4. Determinar la prevalencia de deterioro cognitivo leve en la muestra estudiada.
5. Analizar el efecto de variables intervinientes, tales como edad, género,
nivel de instrucción, percepción de salud, necesidades socioeconómicas y
antecedentes familiares.
6. Obtener base de datos para el estudio y seguimiento cognitivo de personas
mayores en la Ciudad de Córdoba.
Tipo de estudio
Transeccional de tipo exploratorio y descriptivo. Diseño ex post facto.
Población
Personas mayores de 50 años residentes en la Ciudad de Córdoba en los
últimos 10 años, de nacionalidad Argentina.
Muestra
Personas mayores de 50 años que concurren en forma voluntaria a los
servicios de valoración neuropsicológica. Muestra no probabilística con sujetos voluntarios compuesta por 447 personas, con un rango de edad 50-87
años. Participantes concurrentes a los Servicios de Neuropsicología reconocidos de la Ciudad de Córdoba. Técnica de muestreo: accidental. Reclutamiento: medios masivos de información, mediante difusión comunitaria sobre detección de deterioro cognitivo.
187
Mias C. D.
Estudio piloto
Se realizó estudio piloto para la estandarización de pruebas, que garanticen mayor representatividad local. Personas mayores de 50 años que concurrieron en forma voluntaria. Muestra no probabilística de tipo accidental
compuesta por 180 personas, con un rango de edad 50-80 años, pertenecientes a la ciudad de Córdoba.
Los instrumentos empleados
A- Protocolo de admisión.
B- Entrevista estructurada con el interesado y un familiar.
C- Valoración Neuropsicológica: 1. Mini Mental State Examination,
(Folstein y MacHugh, 1975). 2. Test de Stroop (Golden C, 2005). 3. Subtest
ordenamiento número-letra (WAIS III, 2002). 4. Subtest de Memoria Verbal
(Neuropsi, 2002). 5. Figura compleja de Rey (Rey, 1954). 6. Subtest de Digito Símbolos -Codificación- (WAIS III, 2002). 7. Subtest de completamiento
de figuras (WAIS III, 2002). 8. Test de denominación de Boston. 9. Test de
fluidéz semántica y fonológica.
D- Valoración psicológica y funcional: 1. Escala Geriátrica de depresión
(Yesavage). 2. Escala de actividades instrumentales de la vida diaria (Lawton
& Brody). 3. Symptom Checklist SCL-90 R (Derogatis, 2002).
Fundamentación
En la actualidad existe en la mayoría de los países un aumento de la
expectativa de vida y un crecimiento significativo de la población de adultos
mayores. Solo en nuestro país, los mayores de 65 años suman 3.887.620 y en
la provincia de Córdoba 375.662 personas, según datos del INDEC (Instituto nacional de Estadísticas y censos). Existe una población que envejece y
que en algunos países europeos amenaza con superar la población de adultos
jóvenes.
Frente a esto se ha despertado en el mundo entero un creciente interés
por la zona limítrofe entre el envejecimiento normal y ciertas enfermedades
asociadas a la edad, como la enfermedad de Alzheimer y otras formas de demencia. Esto condujo al estudio de estados intermedios caracterizados por la
aparición de cambios cognitivos, que sin llegar a constituir una demencia establecida, constituyen formas clínicas de riesgo sobre las que puede efectuarse
una prevención secundaria.
Características cognitivas del envejecimiento normal
La edad adulta y el envejecimiento cerebral se caracterizan en la po188
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
blación por cierto grado de declive natural de las funciones cognitivas que
responde a múltiples factores (Lapuente et al, 1998; Ollari, 1999; Bartes et
al, 1999). Son características una disminución en la capacidad para codificar, retener y evocar información nueva, en las habilidades visoespaciales y
la velocidad de procesamiento de información. Sin embargo, el “declive no
significa deterioro” (Lorenzo et al, 2003) ni una disminución significativa de
las capacidades de aprendizaje, de resolución de problemas y adaptación a la
vida diaria.
Cambios relacionados con la memoria
La dificultad para evocar nombres, números de teléfono, lugares donde
se dejan las cosas, retener pequeños mensajes o un listado de compras, constituyen quejas de memoria frecuentes. La afectación de la memoria puede
tratarse de un síntoma inicial de demencia (Amariglio et al, 2011; Gallasi et
al, 2010). Cualquier cambio de memoria encubre una patología que merece
investigarse.
Pero, ¿cómo saber la naturaleza y el significado de nuestros olvidos?
Especialmente cuando tienden a ser negados; rápidamente compensados por
la experiencia individual, o bien retirados de nuestro interés. En ocasiones se
refuerza con ideas idiosincrásicas del tipo “a cierta edad es natural que ocurra”,
“es normal porque me pasa a mi”, “estoy más allá de esas cosas”, entre otras. La
evidencia clínica indica que es importante atender las quejas de memoria en
personas mayores de 50 años. Aun cuando no se vean afectadas en su vida
diaria o laboral. Frente a esto, la respuesta de un facultativo “no se preocupe, es
normal a su edad” es un grave error si no se respalda con estudios neuropsicológicos precisos.
Qué es el Deterioro Cognitivo Leve (DCL)
Es un diagnóstico neuropsicológico formulado con fines preventivos,
intermedio entre el declive normal y el Alzheimer. Conforme los criterios
propuestos en 1996 por Petersen en la Mayo Clinic Alzheimer Disease Research
Center en EEUU, ampliados en 1999 por el National Institute of Mental
Health de ese país, actualizados en 2004 en el Simposio internacional de Estocolmo (Winblad et al, 2004), el diagnóstico de Deterioro Cognitivo Leve
(Mild Cognitive Impairment) supone: 1. Quejas subjetivas de memoria formuladas por las personas y preferentemente corroboradas por algún familiar
o informante, 2. Objetivación de un deterioro de la memoria u otra función
a través de pruebas neuropsicológicas específicas, 3. Conservación de cierta
normalidad en el resto de las funciones cognitivas; 4. Normal desempeño de
189
Mias C. D.
las actividades de la vida diaria, 5. Sin elementos de sospecha de demencia.
Sin embargo, los problemas de memoria no siempre son las funciones
más afectadas, por lo que se aceptan distintos subtipos de DCL: amnésico,
multidominio y no memoria. Luego, también existen criterios clínicos para
valorar el “DCL atribuible a enfermedad de Alzheimer incipiente”, propuestos en el año 2002, por el Grupo Asesor en Temas de Neuropsicología, del
Grupo de Neurología de la Conducta y Demencias de la Sociedad Española de Neurología; con nuevas revisiones sobre el concepto (Rosselli & Ardila, 2012). Naturalmente es necesario considerar variables que excluyen este
diagnóstico, tales como: factores asociados a estrés, depresión, trastornos de
ansiedad, fatiga crónica, enfermedades cardiovasculares, renales, respiratorias
y hepáticas clínicamente significativas, o los efectos de drogas que pueden
afectar la memoria u otra función cognitiva.
La conversión del Deterioro Cognitivo Leve
Las tasas de conversión del DCL a demencia varían de acuerdo con los
autores, pero en todos los casos son superiores a la prevalencia de demencia
en las poblaciones de sujetos normales. Los valores oscilan del 12% al 20 %
anual contra el 2-3% anual para la población normal. Algunos estudios con
3,8 años de seguimiento establecen un 29% de conversión a la demencia
de Alzheimer, contra un 11% en los sujetos normales (Lorenzo & Scheitler,
2003).
Qué estudios son necesarios para el diagnóstico de DCL?
Un estudio neuropsicológico de las funciones cognitivas de atención, memoria, fluidéz verbal, fonológica y ejecutivas, como una evaluación conductual
del desempeño en la vida diaria y la vida de rendimiento, resulta ser la combinación de mayor sensibilidad. Adicionalmente, medir la “plasticidad cognitiva”
en tareas de aprendizaje contribuiría en reconocer mayores riesgos de Alzheimer;
como medir la “Reserva cognitiva” permitiría comprender cierto ralentecimiento
de la progresión de un deterioro cognitivo involutivo. Estudios de neuroimágenes funcionales como el SPECT y estructurales como la Resonancia Magnética
Nuclear son útiles, aunque sus hallazgos positivos suelen ser observados en etapas
más avanzadas. Estudios complementarios de laboratorio y genéticos suelen ser
necesarios en caso de presunción de algunas formas de demencia.
Cuál es la importancia de prevenir el deterioro?
Actualmente se conocen distintos factores de riesgo que sin tener un
claro valor predictivo, aumentan la probabilidad de pasar de una memoria
190
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
normal hacia patologías que pueden convertirse en una demencia como la
enfermedad de ALZHEIMER. Entre otros, se encuentran: 1. La edad, 2. Bajo
nivel de exposición a situaciones de aprendizaje, 3. Elevados niveles de estrés
crónico, 4. Problemas de riesgo vascular (p.e. hipertensión, colesterol), 5. Antecedentes familiares, 6. Consumo crónico de drogas que afectan las funciones cognitivas, 7. Presencia elevada de la apolipoproteína E4 y D (cromosoma
19). 8. Concentración y depósito elevado de proteína Tau y amiloides. Otros
factores están en duda, tales como: factores ambientales y antecedentes de
traumatismos craneoencefálicos.
Conocer tempranamente el efecto de dichos factores en consideración
de medidas protectoras del deterioro cognitivo, contribuye significativamente en la demora o compensación de procesos con una alta probabilidad de
conversión a una demencia. En tal sentido, será importante contar con una
medida neuropsicológica de base con la cual realizar el seguimiento con los
años en personas mayores, y adquirir hábitos con efectos preventivos. Entre
los factores protectores más estudiados se reconocen: 1. Frecuente participación
de situaciones de aprendizaje, 2. Habilidades con el lenguaje, 3. Bajo nivel de
estrés, 4. Estimulación cognitiva cotidiana, 5. Personalidad o actitud positiva,
6. Ejercicio físico regular. También están en estudio a partir de los 50 años, el
consumo moderado de vino tinto (preferentemente Borgoña), de antioxidantes y la raíz Ginko Biloba.
Por otra parte, el diagnóstico temprano otorga mayor eficacia a la terapéutica del deterioro cognitivo, tanto a nivel farmacológico, neurocognitivo y
conductual. Esto es especialmente importante, si se considera tanto la extensión
de la vida en el adulto mayor, como su impacto a nivel familiar y en el presupuesto en salud.
Resultados
1- La muestra estudiada
Se evaluó un total de 447 personas que acuden voluntariamente a los
distintos centros de evaluación: Cátedra de Neuropsicología, Facultad de Psicología; Servicio de Psicopatología, Hospital Nacional de Clínicas y Servicio
de Neurología, Hospital Córdoba. Un total de 418 personas completaron
todos los protocolos de evaluación y fueron incluidos en el análisis estadístico.
El 78% de las personas evaluadas pertenece al género femenino. El promedio
de edad es de 64,24 años (DS=8,48) y el de instrucción de 12,76 años (DS=
4,50). Se observa se trata de personas en general bien instruidas con un secundario completo; con una composición familiar de 2,54 (DS=1,60) hijos
de promedio, y de 3,18 (DS=2,58) hermanos.
191
Mias C. D.
Tabla 62. Datos sociales y familiares de la muestra
N
Media
D.S.
Mínimo
Máximo
Edad
418
64,24
8,48
50
87
Años de
estudios
418
12,76
4,50
1
25
Nº de
hijos
418
2,54
1,60
0
10
Nº de
hermanos
418
3,18
2,58
0
12
La procedencia es en su mayoría de Córdoba Capital (67%) e interior
(19%) y en menor grado de otras capitales y provincias (13%). Su estado civil es
en su mayoría casado (58%), seguido por viudez (20%). El 60% de las personas
es jubilada o pensionada, y se encuentra en actividad un 31%. Las necesidades
socioeconómicas se encuentran entre muy cubiertas (42%) y medianamente
cubiertas (42%). Solo un 16% de las personas se encuentran con sus necesidades poco o muy poco cubiertas (16%). Estas necesidades han sido valoradas en
función de si las personas poseen vivienda, automóvil, ingreso y cobertura social
propia o con el cónyuge. En general, se observa que en su mayoría (84%) se
trata de personas sin mayores dificultades socioeconómicas básicas.
El estado se salud autopercibido de las personas es regular para el 25%
de las personas y delicado para el 4%. Solo el 16% manifiesta no tener ninguna enfermedad, y el 32% solo una. El 52% restante reconoce padecer más
de una enfermedad propia de la edad, tales como hipertensión, colesterol,
reumatismo, tiroidismo, renopatía, cardiopatía etc. Además, se observa que el
83% de las personas toma algún tipo de medicamento. Por otra parte, el 40%
manifiesta tener algún antecedente familiar de demencia o deterioro, de los
cuales, el 36% corresponde a Alzheimer y el 23% a algún tipo de demencia.
Respecto de las dimensiones de descriptores básicos de la psicopatología, se observa que la depresión se presenta en primer lugar, seguido de la somatización y la obsesividad. Estas expresiones se diferencian significativamente del resto (IC 95%) [figura 17]. En forma coincidente con observaciones
clínicas, se trata de manifestaciones frecuentes en el adulto mayor, aunque en
el estudio presente, no se trata de una observación categorial, sino más bien
dimensional. Del mismo modo se indagaron descriptores de la personalidad.
Respecto de las categorías de la personalidad reseñadas en el DSM IV-TR
(2000), se registra una mayor dimensión del descriptor obsesivo (IC 95%)
[figura 18]. En menor grado se observan los descriptores evitativo y paranoi-
192
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de. Por el contrario, los descriptores esquizotípico, esquizoide, límite y de
dependencia, son de baja dimensión en la muestra estudiada.
Sueño alimentación
Psicoticismo
Ideación paranoide
Ansiedad fóbica
Hostilidad
Ansiedad
Depresión
Sensibilidad iterpersonal
Obsesividad
Somatización
0
1
2
3
4
5
6
95% IC
Obsesivo
Dependencia
Evitación
Narcisista
Histriónico
Límite
Antisocial
Esquizotípico
Esquizoide
Paranoide
2
4
6
8
10
12
95% IC
Figuras 17 y 18. Dimensiones de los principales descriptores de la “psicopatología
general” y la “personalidad” de los sujetos que componen la muestra
2- El estado cognitivo
Respecto de la valoración de estado cognitivo de la muestra, la misma
se realizó siguiendo los criterios propuestos por Petersen (1996) y ampliados
193
Mias C. D.
por la NIMH (1999) para la categoría de Deterioro Cognitivo Leve y Deterioro Global y establecidos por la Quality Standard Subcommittee of the American Academy of Neurology; y revisados en 2004 en el Simposio de Estocolmo
(Winblad et al, 2004). Los criterios para el DCL Tipo Memoria han sido: 1.
Quejas subjetivas de memoria formuladas por las personas y eventualmente
corroboradas por algún familiar o informante, 2. Objetivación de un deterioro
de la memoria a través de pruebas neuropsicológicas específicas (<1,5 DS), 3.
Conservación de cierta normalidad en otras funciones cognitivas; 4. Normal
desempeño de las actividades de la vida diaria (básicas e instrumentales), 5. Sin
elementos de sospecha de demencia, 6. MMSE >=24 y =<28. Los criterios para
el DCL Global o multidominio han sido: 1. Idem anterior, 2. Objetivación de
un deterioro a través de pruebas neuropsicológicas en más de una función como
atención, lenguaje, visoespaciales y fluidez (<1,5 DS). Los criterios para el DCL
Tipo No Memoria, han sido: 1. Objetivación de un deterioro a través de pruebas neuropsicológicas en una función No memoria (<1,5 DS).
Se consideró también la categoría de Deterioro Moderado-Severo para
quienes evidenciaban signos de demencia. Se trata de personas que ya traían
un diagnóstico, o bien estuvieron por debajo de dos desviaciones estándar en
la mayoría de las pruebas neuropsicológicas administradas, con una afectación
significativa además en las actividades de la vida diaria básicas e instrumentales.
Por otra parte, en este estudio exploratorio, se consideró un estado adicional denominado “Límite”, el cual fue utilizado en los casos que están al límite
de una desviación estándar y media en más de dos pruebas neuropsicológicas de
memoria, o bien en aquellos casos en los que no fue posible determinar en qué
medida han sido afectadas por medicamentos, estados de fatiga o enfermedades
somáticas. El protocolo de entrevista no fue lo suficientemente exhaustivo para
tal fin, ya que escapa a los objetivos del presente trabajo el establecer diagnósticos diferenciales. Sin embargo, a los casos comprendidos dentro de esta categoría se les recomendó que realizaran una nueva evaluación en un año, a los fines
de observar las variaciones cognitivas y psicológicas en el tiempo transcurrido.
En el presente estudio, encontramos que un número importante de
personas (75,6%, N=316) tuvo un rendimiento normal, tanto a nivel neuropsicológico como conductual. El estado límite ha sido de frecuencia considerable (8,6%, N=36). Si bien estas personas podrían considerarse dentro del
estado normal ya que no reúnen criterios para el deterioro cognitivo leve, será
interesante observar si al cabo de un año existe un porcentaje de conversión a
dicha condición.
194
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Como dato más relevante, se destaca la detección de un 9,1% (N=38)
de personas con DCL tipo Memoria, y de un 4,5% (N=19) con DCL Tipo
multidominio. En suma, se trata de un 13,6% de personas que tienen mayor
probabilidad de desarrollar una demencia en los próximos años. Según algunos
estudios, se trata de personas que ya cursarían un estadio muy temprano de
demencia, aunque esto debería comprobarse con mayor rigurosidad. Sin duda,
será importante realizar un seguimiento de estas personas, a fin de establecer el
porcentaje de conversión con los años. En todos los casos, estas personas fueron
derivadas a la consulta neurológica o psiquiátrica, a los fines de valorar la posibilidad de un tratamiento adecuado, tanto farmacológico como conductual.
Sin embargo, se destaca que escasamente hay en nuestro medio una
adecuada oferta terapéutica que vaya más allá del empleo de los fármacos,
talleres variopintos y psicoterapia. Por ejemplo, es necesario la realización de
talleres de memoria tendientes a adquirir la lógica de la autoestimulación
cotidiana, el aprendizaje de hábitos que fortalecen las funciones cognitivas,
como de participar de programas con un claro objetivo de estimulación cognitivo-ecológica (incluye ejercicios de aprestamiento y ejercitación cognitiva).
Previo a este estudio, se indagó acerca de los lugares donde se pudieran hacer
derivaciones con esta finalidad, tanto en lo público como lo privado, y el hallazgo fue muy pobre y heterogéneo, sin un formato definido. En tal sentido,
este estudio pone en evidencia la necesidad de desarrollar programas terapéuticos y de investigación que consideren un significativo número de personas
potencialmente en consulta.
Finalmente, un porcentaje muy bajo (2,2%, N=9) de personas evidenció un deterioro de moderado a severo. Se trata de personas que cursan un
estadio demencial, pero que es necesario corroborar su tipología para su mejor
orientación y tratamiento. Estas personas han sido derivadas en su mayoría
por un profesional tratante, por lo que se recomendó algunos estudios complementarios y un trabajo en equipo en virtud de observarse afectación en
múltiples áreas, tanto neurocognitiva, conductual y de adaptación a la vida
diaria.
3- La adaptación a la vida diaria: las actividades básicas, instrumentales
y expansivas.
En la vida diaria las personas requieren del despliegue de una serie de
habilidades y acciones para una efectiva adaptación a las exigencias cotidianas.
Desde asearse y vestirse apropiadamente, usar medios de transporte y manejar
el dinero, hasta mantenerse informado o tener capacidad para el autocontrol.
195
Mias C. D.
Estas actividades son numerosas y se clasifican en:
1. Básicas: Tales como identificarse correctamente, mantener el aseo,
vestirse apropiadamente, usar el baño, despertarse y levantarse con autonomía, continencia de esfínteres y comer.
2. Instrumentales: Capacidad para usar el teléfono, ir de compras, trabajar en la casa, usar medio de transporte, responsabilidad con los medicamentos, manejar el dinero, pasear y ubicarse en la ciudad.
3. Expansivas: Son consideradas en este estudio: Capacidad de autocontrol, para expresar necesidades y deseos, mantenerse informado, mantener
contactos socioafectivos y actividades recreativas, realizar algún tipo de actividad física y aprender cosas nuevas.
Sobre las actividades básicas de la vida diaria, mediante un análisis de
varianza se observó una relación significativa entre el estado cognitivo y el
nivel de ejecución de actividades básicas [F=(4,413)=12,66 p<0,000]. El test
post hoc de Tukey (p<0,001) muestra que es el estado cognitivo de deterioro
Moderado-Severo el que marca la diferencia por su mayor afectación de las
actividades básicas de adaptación a la vida diaria. Esto significa que en el deterioro cognitivo leve no se registran dificultades significativas en este nivel, tal
como se considera en distintos estudios. En la figura 19 se observan las medias
en la puntuación obtenida para las actividades básicas de la vida diaria.
Respecto las actividades instrumentales, se observa existe una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de ejecución de estas actividades en
la vida diaria. [F(4,413)=38,33, p<0,000]. El test post hoc de Tukey muestra que
es nuevamente el estado cognitivo de deterioro Moderado-Severo el que marca la
diferencia por su mayor afectación de actividades instrumentales. Esto ratifica que
en el deterioro cognitivo leve no se observa una alteración significativa de las AVD
(Básicas e instrumentales), sino que las mismas se afectan en un estadio de mayor
deterioro y demencia probable. En la figura siguiente se observan las medias en la
puntuación obtenida para las actividades básicas de la vida diaria.
196
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
3,0
2,5
Media de AVD Básicas
Media de AVD Instrumentales
8,0
6,0
4,0
2,0
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
0,0
Normal
Limite
DCL- DCL- GLO DCMMEMO
SEVERO
Normal
Limite
DCL- DCL- GLO DCMMEMO
SEVERO
Figuras 19 y 20. AVD básicas e Instrumentales según el estado cognitivo.
La valoración de las actividades expansivas no tiene mayores precedentes en la bibliografía, siendo original de este estudio. A diferencia de las actividades básicas e instrumentales, se presume que las actividades expansivas
se afectan en aquellas personas con deterioro cognitivo leve, en función de su
impacto en la autoestima y valoración personal.
En tal sentido, se observó que existe una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de ejecución en las actividades expansivas
[F(4,413)=13,28, p<0,000)]. El test post hoc de Tukey muestra que el nivel
de afectación de estas actividades tiene una mayor dimensión en el Deterioro
Cognitivo a diferencia del estado normal; pero no se diferencia del estado
límite. El Deterioro Moderado-Severo, sin embargo, se diferencia de ambos.
Lo importante de este hallazgo radica en que la observación de dificultades en las actividades expansivas puede contribuir en la sospecha de Deterioro Cognitivo tanto del tipo Memoria como Global o Multidominio (figura
21). Esto significa que las personas mayores de 50 años con quejas de memoria y con la observación de una disminución en sus actividades expansivas,
tales como capacidad de autocontrol, expresión de necesidades, mantenerse
informado, mantener contactos socioafectivos, actividades recreativas, aprender cosas nuevas etc., que no se explican por otras causas, pueden sugerir
una alerta que motive una consulta apropiada y un examen neuropsicológico
específico.
197
Mias C. D.
Figura 21. Diferencias
en las medias +- 2 ES de
AVD Expansivas según el
estado cognitivo
Media +- 2 ES AVD Expansivas
14
12
10
8
6
4
2
Normal
Limite
DCLMEMO
DCL- GLO
DCMSEVERO
4- Las quejas de memoria:
Respecto de las quejas de memoria operativa, en este estudio fueron
indagadas a través de un cuestionario con una escala tipo likert (de nunca a
siempre) con los siguientes ítems:
Desconfío de mi memoria reciente.
Necesito hacer un esfuerzo para recordar lo que quería decir.
Me resulta trabajoso recordar mensajes luego de unos minutos.
Encuentro dificultad para guardar algo en mi mente.
Me olvido lo que estaba diciendo al hablar.
De su aplicación, se observa existe una relación significativa entre el
estado cognitivo y el nivel de quejas de memoria operativa en la vida diaria
[F(4,313)=7,21, p<0,000]. El test post hoc de Tukey muestra que los estados cognitivos de DCL tipo Global y Moderado-Severo se diferencian de la
condición normal y límite (p<0,05) por poseer una mayor dimensión de quejas. Sin embargo, el DCL tipo Memoria, pareciera que no presenta mayores
quejas que el estado normal y límite. A su vez, el estado Moderado-Severo
presenta las mayores quejas con relación al resto.
En otras palabras, las personas con un deterioro multidominio o severo
expresan un mayor nivel de quejas de memoria con relación a las personas
normales. Probablemente incida en ello la percepción de otras quejas cognitivas que repercuten en el cuestionario. Sin embargo, se advierte la necesidad
198
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
de ampliar el instrumento, a fin de obtener mayores precisiones respecto del
tipo y frecuencia de quejas cognitivas. En estudios posteriores se empleará un
nuevo cuestionario con tal fin.
Figura 22. Diferencias
en las medias +- 2 ES de
las quejas de memoria
según el estado cognitivo.
Nótese las diferencias
significativas de las
quejas de memoria para
el DCL multidominio y
severo, en relación con la
normalidad cognitiva.
Media +- 2 ES Quejas Memoria
18
16
14
12
10
8
Normal
Limite
DCLMEMO
DCL- GLO
DCMSEVERO
5. Factores que influyen en el estado cognitivo
Para evaluar la influencia de variables demográficas en el estado cognitivo se empleó un análisis de regresión múltiple linear. Con posterioridad se
realizó un análisis de regresión jerárquico progresivo para crear un modelo
probable de predictores del estado cognitivo a partir de las variables en estudio. La tabla siguiente muestra los puntajes del análisis de regresión múltiple.
De las variables sociodemográficas incluidas, se encuentra que el género, la
edad, los años de instrucción formal, el número de hijos y el número de hermanos se encuentran significativamente correlacionados con el estado cognitivo. El coeficiente de correlación fue R=0,42 (p<0,000), explicativo del
17,4% de la varianza total.
El análisis de regresión jerárquico progresivo generó un modelo en el
cual ingresaron en primer lugar el género (B=0,72, ES [B]=0,135; p<0,000);
seguido por la edad (B=0,28, ES [B]=0,007; p<0,000), los años de estudio (B=-0,05, ES [B]=0,013, p<0,000), el número de hijos (B=-0,81, ES
[B]= 0,035; p<0,021), y el número de hermanos (B= 0,51, ES [B]= 0,022;
p<0,020) [tabla 63].
De manera coincidente con la bibliografía, las variables género, edad y
años de instrucción han demostrado que deben considerarse para determinar
199
Mias C. D.
el estado cognitivo. Sin embargo, se observa en este estudio que el número
de hijos y de hermanos son variables que logran una influencia significativa.
Es posible que ello se deba a que los familiares constituyen una fuente de
estímulo cognitivo-afectivo en las distintas etapas de la vida. No obstante, en
virtud de la novedad de este hallazgo, se espera que nuevos estudios aporten
evidencia en este sentido, por lo que debe tomarse con precaución.
Tabla 63. Influencia de las variables sociodemográficas sobre el estado cognitivo
mediante análisis de regresión múltiple.
Variables
independientes
Edad
Años de estudios
Genero
Estado civil
Nº de hijos
Nº de hermanos
Procedencia
Profesión u oficio
Necesidades
socioeconómicas
B
0,028
-0,047
0,723
0,016
-0,081
0,051
0,019
0,043
Error
típ.
0,007
0,013
0,135
0,062
0,035
0,022
0,048
0,040
Beta
0,201
-0,183
0,257
0,013
-0,111
0,111
0,018
0,050
t
4,113
-3,683
5,368
0,259
-2,322
2,331
0,393
1,065
Sig
0,000
0,000
0,000
0,796
0,021
0,020
0,695
0,288
0,037
0,071
0,026
0,525
0,600
Con relación a las pruebas neuropsicológicas y su influencia en la determinación del estado cognitivo se aplicó también un análisis de regresión jerárquico progresivo para crear un modelo probable de los principales predictores. La tabla siguiente muestra los puntajes del análisis de regresión múltiple.
De las pruebas neuropsicológicas incluidas, se encuentra que el Minimental
State de Folstein, la evocación de palabras por claves, la evocación diferida espontánea, la evocación por reconocimiento y las perseveraciones en las
pruebas de memoria se encuentran significativamente correlacionados con el
estado cognitivo valorado. El coeficiente de correlación fue r=0,78 (p<0,000),
explicativo del 61% de la varianza total.
El análisis de regresión jerárquico progresivo generó un modelo en el
cual ingresaron en primer lugar el Minimental State de Folstein (B=-0,22, ES
[B]=0,027, p<0,000), seguido por la evocación por reconocimiento (B=-0,12,
ES [B]=0,027; p<0,000), la evocación por claves (B=-0,11, ES [B]=0,031;
p<0,000), la evocación espontánea (B=-0,10, ES [B]=0,031; p<0,002) y las
perseveraciones (B=-0,09, ES [B]= 0,033; p<0,008) [tabla 64].
En definitiva, se observa en este estudio que las puntuaciones obtenidas
en el Minimental de Folstein, en las pruebas de memoria verbal y la genera-
200
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
ción de perseveraciones han gravitado significativamente en la determinación
del estado cognitivo.
Tabla 64. Influencia de las puntuaciones neuropsicológicas sobre el estado cognitivo
mediante análisis de regresión múltiple.
Variables
independientes
MMSE (Folstein)
Stroop: Palabra-color
Perseveraciones
Evocación espontánea
Evocación por claves
Evocación por
reconocimiento
Memoria visual:
diferido
Fluidéz semántica
Fluidéz fonológica
B
-0,220
-0,001
-0,087
-0,097
-0,111
Error
típ.
0,027
0,002
0,033
0,031
0,031
Beta
-0,302
-0,014
-0,084
-0,199
-0,227
t
-8,072
-0,344
-2,663
-3,181
-3,592
Sig
0,000
0,731
0,008
0,002
0,000
-0,122
0,027
-0,171
-4,472
0,000
-0,008
0,006
-0,049
-1,278
0,202
-0,014
-0,001
0,009
0,008
-0,058
-0,003
-1,526
-0,091
0,128
0,927
6. Conclusiones
En los últimos años existe un notable interés por la zona limítrofe entre
el envejecimiento normal y ciertas enfermedades asociadas a la edad, como la
enfermedad de Alzheimer y otras formas de demencia. El reconocimiento de
estados intermedios como el deterioro cognitivo leve constituyen por ahora
formas clínicas de alta probabilidad de conversión a algún tipo de demencia (Casanova Sotolongo et al, 2004; Oliveira et al, 2010; Petersen 2000,
2001, 2004). Sin embargo, diversos autores consideran que la afectación de
la memoria a este nivel constituye un síntoma inicial de demencia, aunque la
diversidad de criterios y metodologías requiere de mayores investigaciones ya
que los test no siempre revelan deterioro (Tian, 2003). Igual es importante
atender las quejas de memoria en personas mayores de 50 años, aun cuando
no se vean afectadas en su vida cotidiana.
Previamente, es necesario considerar con detenimiento variables que
excluyen a priori esta posibilidad, tales como factores asociados a estrés, depresión, trastornos de ansiedad crónicos, enfermedades renales, respiratorias
y hepáticas, el historial o los efectos de drogas que pueden afectar la memoria
u otra función cognitiva. Puede aceptarse, sin embargo, como se hizo en este
trabajo, la presencia de algunas enfermedades de alta prevalencia en personas
mayores de 60 años como la hipertensión, el colesterol y la diabetes, en la
201
Mias C. D.
medida que hayan estado controladas durante el último año. Por otro lado,
hay algunas evidencias que señalan al deterioro de la memoria y no a las enfermedades cerebrovasculares como un factor que predice la progresión de DCL
a una demencia (Lindeboom et al, 2004).
En el presente estudio, el primero de envergadura en nuestro medio se
trabajó con una muestra compuesta por 418 personas con un promedio de
edad de 64,24 años (DS=8,48) y de instrucción de 12,76 años (DS=4,50),
con una distribución más o menos pareja hasta los 79 años y un descenso
significativo a partir de los 80 años (3%). Se trató de personas en general sin
mayores dificultades socioeconómicas básicas (84%). El 40% de ellas manifestó tener algún antecedente familiar de demencia o deterioro significativo,
de los cuales, el 36% corresponde a Alzheimer y el 23% a algún otro tipo de
demencia.
En la valoración del estado cognitivo se encontró que la mayoría
(75,6%, N=316) tuvo un rendimiento normal, tanto a nivel neuropsicológico como conductual. El estado “límite” ha sido de frecuencia considerable
(8,6%, N=36). Si bien estas personas pueden considerarse dentro de lo normal, será importante realizar un seguimiento para observar si al cabo de un
año existe un porcentaje de conversión a dicha condición, sin otra causa que
un descenso en las pruebas neuropsicológicas que lo justifique. Como dato
más relevante, se destaca la detección de un 9,1% (N=38) de personas con deterioro cognitivo leve tipo Memoria, y de un 4,5% (N=19) con deterioro leve
tipo Global. En suma, se trata de un 13,6% de personas que tienen mayor
probabilidad de desarrollar una demencia en los próximos años. En términos
generales, pareciera ser un porcentaje relativamente elevado si se proyectara a
la población en general. Si bien algunos estudios indican una prevalencia del
3-4%, y hasta el 10% de deterioro cognitivo tipo Memoria para mayores de
64 años, pudiendo el porcentaje llegar hasta un 20% si se suman los distintos
subtipos de Deterioro. Otros estudios se han realizado en distintas regiones
del país, como del Alto valle de Rio Negro y Neuquén, con porcentajes similares (Mias, Ruiz, et al, 2017). No obstante, estos resultados deben tomarse
con precaución, en consideración de un significativo sesgo de la muestra. En
primer lugar, por el carácter exploratorio del estudio. En segundo lugar, porque las personas que acudieron a la evaluación lo hicieron en forma voluntaria
motivadas por conocer su estado cognitivo, sea por poseer importantes quejas
de memoria, antecedentes familiares (40%) o bien por indicación profesional
entre otros motivos.
202
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tabla 65. Resumen de la prevalencia de deterioro cognitivo encontrada en la
Ciudad de Córdoba (Mias, et al., 2007)
Grupo
Etario
Estado Cognitivo
DC Moderado
severo
N
total
Normal
Limite
DCL
Amnésico
DCL
Multidominio
50-54
49 (81,7%)
7 (11,7%)
3 (5%)
1 (1,7%)
60
55-59
64 (85,3%)
2 (2,7%)
8 (10,7%)
1 (1,3%)
75
60-64
69 (80,2%)
6 (7,0%)
7 (8,1%)
4 (4,7%)
86
65-69
51 (71,8%)
6 (8,5%)
8 (11,3%)
6 (8,5%)
71
70-74
54 (75,0%)
7 (9,7%)
6 (8,3%)
2 (2,8%)
3 (4,2%)
72
75-79
23 (54,8%)
7 (16,7%)
5 (11,9%)
2 (4,8%)
5 (11,9%)
42
80-87
5 (45,5%)
1 (9,1%)
1 (9,1%)
3 (27,3%)
1 (9,1%)
11
Total
316 (75,6%)
36 (8,6%)
38 (9,1%)
19 (4,5%)
9 (2,2%)
418
Aún más importante será realizar un seguimiento de estas personas,159
a
fin de conocer el porcentaje de conversión con los años. Según estudios realizados en otras latitudes, los valores oscilan del 12% al 20 % anual contra
el 1-3% anual para la población normal. Algunos estudios con 3,8 años de
seguimiento establecen hasta un 29% de conversión a la demencia de Alzheimer, contra un 11% en los sujetos normales.
Respecto de los antecedentes familiares no se encontró en este estudio
una relación significativa con el estado cognitivo observado. Si bien se considera en la literatura que el antecedente familiar es un factor de riesgo de
Alzheimer, en los últimos años han aparecido estudios como el Eurodem en
Europa que no confirman una relación significativa ni con el antecedente familiar ni el de traumatismo craneoencefálico con pérdida de conciencia (Launer et al, 1999). En cambio, algunos resultados señalan a la historia familiar
con Síndrome de Down como un factor que incrementa el riesgo de Alzheimer. Sin embargo, es conveniente tomar con precaución estos hallazgos. En
su interpretación debe tenerse en cuenta las diferencias metodológicas y sesgo
muestral de distintas investigaciones, tanto como una generación de personas
que no alcanzó los años de vida para manifestar enfermedades involutivas, y
otra que la prolongación de los años pone de manifiesto la enfermedad.
Por otra parte, si bien las personas con deterioro leve no presentaron
una disminución en las actividades básicas e instrumentales de adaptación a la
vida diaria con relación a los normales; sí expresaron mayores dificultades en
las actividades expansivas y de quejas de memoria con relación a las personas
203
Mias C. D.
normales y límites, particularmente aquellas con deterioro global o Moderado-Severo. Estas observaciones pueden ser empleadas como indicadores de
alerta para las personas en general. Si se tiene más de 50 años, si internamente
se tienen quejas o desconfianza de la memoria (por ejemplo, necesita un esfuerzo para recordar lo que iba a decir o hacer, olvida mensajes luego de unos
minutos o lo que estaba diciendo al hablar, olvida nombres o el lugar de las
cosas con frecuencia), y si se observa un descenso injustificado en algunas de
las actividades expansivas de la vida diaria (p.e. en mantenerse informado,
en la capacidad de autocontrol y de expresar necesidades o deseos, aprender
cosas nuevas, mantener contactos socioafectivos, recreativos) es el momento
de realizar un examen neuropsicológico preventivo. Claro que deben excluirse
otras condiciones que pueden afectar las funciones cognitivas, sean psicológicas como somáticas.
Se destaca que la exploración de los descriptores de la psicopatología
básica y de la personalidad, como de presencia de enfermedades somáticas
controladas no mostraron tener una influencia significativa en el estado cognitivo.
Con respecto a la influencia de variables sociodemográficas sobre el estado cognitivo, se encontró que el género, la edad, el nivel de instrucción, el
número de hijos y de hermanos se encuentran significativamente correlacionados. La correspondencia del género masculino, la edad a partir de los 60
años, el bajo nivel de instrucción, de número de hijos y de hermanos, parecen
ser según este estudio, las variables que más influyen en el estado cognitivo de
deterioro leve. En suma, se trata de factores sociodemográficos de riesgo que,
sin tener un claro valor predictivo, aumentan la probabilidad de pasar de una
memoria normal hacia patologías que pueden convertirse en una demencia
como la enfermedad de Alzheimer.
Conocer tempranamente las variaciones significativas de la memoria
y el efecto de numerosos factores de riesgo tanto sociodemográficos como
psicológicos (p.e. depresión, irritabilidad, ansiedad, apatía), contribuye significativamente en la demora o compensación de procesos con una alta probabilidad de conversión a una demencia. Requiere además conocer muy bien el
comportamiento de la población normal ante las diferentes pruebas neuropsicológicas, ya que estamos frente a un grupo etario que tiene diversas fuentes
de la variabilidad o fluctuaciones cognitivas, que no siempre se corresponden
con un deterioro consumado. La figura 23 presenta la evolución de los promedios de las pruebas de memoria con relación a la edad y el estado cognitivo
agrupado, en la muestra de voluntarios cognitivamente normales de nuestro
estudio.
204
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
La figura 23 permite observar la diferencia entre el “declive y el deterioro
cognitivo” en la muestra estudiada. Por tal motivo, es importante contar con
una medida neuropsicológica de base con la cual realizar el seguimiento con
los años en personas mayores, como adquirir hábitos de vida con efectos preventivos. Desde una perspectiva neurocognitiva, es muy importante conocer
el comportamiento de los test en la población normal, desarrollar baremos
locales, y considerar si las pruebas que disponemos no han envejecido en relación con las exigencias cognitivas de época.
Según este estudio, se estima que realizar un chequeo neuropsicológico
cada 5-6 años a partir de los 50 años, y cada 3-4 años a partir de los 60 años
será de gran utilidad para la detección precoz del deterioro leve. En este sentido, en los centros donde se realizaron estos estudios, se cuenta actualmente
con una importante base de datos para la evaluación y seguimiento de los
problemas de memoria.
De esta manera, el diagnóstico temprano de este estadio otorgará mayor
eficacia a la terapéutica tanto a nivel farmacológico, neurocognitivo y conductual, algo que es precario en el tratamiento de una demencia irreversible. Esto
es especialmente importante, si se considera tanto la extensión de vida en el
adulto mayor, como su impacto a nivel familiar y en el presupuesto en salud.
Quedan numerosos análisis por realizar en este estudio, nuevos interrogantes y problemas que se abren con este reporte parcial. También se observa
necesario ampliar la muestra y controlar los numerosos sesgos que pueden
limitar el alcance de los resultados. No obstante, se espera que lo actuado por
el Servicio de Neuropsicología, implique un aporte para continuar trabajando
sobre esta línea de trabajo, a partir de un servicio que se espera sea público,
inclusivo y de beneficio comunitario.
205
Mias C. D.
Figura 23. Representación esquemática de la evolución del puntaje de las pruebas de
memoria verbal y no verbal diferida con relación a la edad para los estados cognitivos
agrupados (Barra error IC95%).
206
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Ejemplo 2
Informe anual y
Resultados del Servicio de Neuropsicología
En el año 2016, se realizaron 322 evaluaciones, de las cuales se procesan
estadísticamente 272 por cumplimentar con todo el protocolo. Muchas de
ellas fueron requeridas por profesionales neurólogos o psiquiatras (65,6% [incremento del 23,3% en relación con 2014]) o por indicación familiar (3,7%),
o voluntario (26,4%) [Tabla 68]. El promedio de edad fue de 63,65 años
(DS=14,2; mínimo 20 y máximo 91), y de instrucción formal de 13,71 años
(DS=4,3; mínimo 3 y máximo 26). El 67,3% correspondió al género femenino.
Respecto del nivel socioeconómico de los consultantes, se observa que
alrededor de un 28,6% no llega a satisfacer necesidades básicas propias de un
adulto mayor, incrementando su vulnerabilidad en función de su edad. Esto
surge de explorar como medida socioeconómica la posesión de casa propia,
ingreso propio y cobertura social (tablas 66 y 67). En caso de no tener alguna
de estas posesiones, se considera que el adulto mayor tiene necesidades básicas
insatisfechas. Se trata de un paradigma de exploración sencilla del nivel socioeconómico, basado en la necesidad básica de los adultos mayores de contar
con estos recursos, si bien no agotan las posesiones y disponibilidades que se
pueden considerar como básicas.
Tablas 66 y 67. Visualización del nivel socioeconómico de los consultantes en relación con
necesidades básicas satisfechas (NBS)
SI
NO
Total
Casa Propia
SI
NO
83,9%
16,1%
Frecuencia
194
78
273
Ingreso propio
SI
NO
90,5%
9,5%
Porcentaje
71,1%
28,6%
100%
Obra Social
SI
NO
86,4%
13,6%
Respecto de la ocupación de los consultantes, se observa que son empleados (27,1%), y docentes (22%), estén en actividad o retiro, quienes mayor frecuencia demandaron del servicio en 2016. Esto puede advertir sobre
el nivel de concientización y sensibilidad del estado cognitivo en personas
más instruidas; y sobre la necesidad de llegar a poblaciones socialmente más
vulnerables.
207
Mias C. D.
Tabla 68. Distribución de los consultantes en función de su Ocupación
Ocupación
Empleado
Autónomo
Profesional
Ama de casa
Docente
Otro
Total
Frecuencia
74
38
35
45
60
21
273
Porcentaje
27,1
13,9
12,8
16,5
22,0
7,7
100,0
Respecto del motivo de consulta, se observa un porcentaje creciente de
derivaciones de profesionales y obras sociales, que este año alcanzó el récord
de 65,6% (con un incremento de más del 20% en relación con años anteriores). También existe un porcentaje en crecimiento de personas que arriban al
servicio por demanda voluntaria (26,4%).
En base al motivo de consulta, se exploró la asociación entre esta variable y la presencia de normalidad o deterioro cognitivo posterior.
En tal
ꭕꭕ
ꭕ
sentido, vemos que el motivo de consulta se asocia en grado moderado al estado cognitivo (ꭕ 2=24,65; Phi=0,30; p=0,000), siendo las personas que arriban por
indicación profesional o familiar las de mayor riesgo de deterioro.
Tabla 69. Distribución de los consultantes en función del motivo de consulta
Motivo consulta
Voluntarios
Seguimiento
Familiar Indicación
Profesional Indicación
Otro
Total
ncia
Frecuencia
72
6
10
179
6
273
orcentaje
6,4
Porcentaje
2,2
26,4
3,7
2,2
5,6
3,7
2,2
65,6
0,0
2,2
100,0
Tabla 70. Distribución y asociación del estado cognitivo en relación
Motivo consulta
Voluntarios
Seguimiento
Por Indicación Familiar
al
Por Indicación Profesional
al
Total
al
Normal
44 al
1
3
68
116
Estado Cognitivo
emenci
DCL
Demencia
66
emencia
23
00
6
55
4
44
69
44
55
102
55
Total
73
7
12
181
273
En relación con el estado cognitivo valorado, se encontró que solo 51
|
personas (18,7%) fueron encontradas dentro de la distribución normal,
y
64 (23,4%) fueron consideradas en el límite de la normalidad. El 57,9% de
208
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
las personas restantes, presentaron un deterioro cognitivo, con un 20,1% de
personas con algún tipo de demencia (tabla 71, figura 24).
Estos datos revelan la importancia del servicio, por cuanto se trata de
personas que son incorporadas en los sistemas de salud a los fines de su tratamiento y seguimiento ulterior, con la posibilidad de reducción de costes a
largo plazo.
Tabla 71. Distribución y frecuencia de los consultantes según estado cognitivo
Estado Cognitivo
Normal
Limite
DCL- MEMORIA
DCL- MULTIDOMINIO
DCL- NO MEMORIA
DC Moderado
Total
Frecuencia Porcentaje
51
18,7
64
23,4
12
4,4
52
19,0
39
14,3
55
20,1
273
100,0
DCL= deterioro cognitivo leve; DCM= deterioro cognitivo moderado
Estos resultados, destacan además la importancia de observar un 14,3%
de personas con deterioro no memoria. Esto significa que no siempre la memoria es la principal función afectada, aunque las quejas sean de memoria.
Esto se explica considerando que las personas no tienen una representación
mental de todas las funciones cognitivas, y se quejan por lo tanto de aquellas
funciones que consideran son afectadas como la atención y memoria.
Figura 24. Distribución porcentual de los consultantes en función
de su estado cognitivo
209
Mias C. D.
En relación con la exploración de hábitos de la vida diaria que pudieran estar asociados al estado cognitivo, en un primer análisis se encontró
una asociación del estado cognitivo con las variables: Problemas para dormir
(p=0,043); Actividad física (p=0,029); Frecuencia de lectura (p=0,000), y visitas a amigos o familiares (p=0,000).
La tabla 72 refleja los hábitos explorados y el resultado del estadístico
empleado. Estos resultados ratifican hallazgos anteriores en nuestros estudios,
como la frecuencia de lectura cotidiana, y se suma la variable explorada respecto del grado autopercibido de socialización y de actividad física.
Estudios como el presente, permiten desarrollar más precisiones respecto de consideraciones psicoeducativas para la prevención del deterioro, como
de recomendaciones para la estimulación en abordajes terapéuticos ecológicos.
Tabla 72. Exploración de hábitos de la vida diaria asociados al estado cognitivo
Fuma
Chi cuadrado
P valor
0,137
0,715
Toma alcohol Problemas
apetito
5,496
0,13
1,65
0,121
Problemas
dormir
Actividad
física
Lectura
Visita
amigos
4,103
0,043
4,786
0,029
63,096
0,000
15,485
0,000
Prueba Chi cuadrado para la variable de agrupación Normal-Deterioro
Respecto de variables sociodemográficas asociadas al estado cognitivo,
se encontraron algunas asociaciones significativas (tabla 73 y 74). Especialmente en relación con la edad, genero, trabajo y necesidades básicas (nivel
socioeconómico). Sin embargo, en función de la solicitud de profesionales
de este estudio, el servicio atiende una demanda mayor de pacientes que de
voluntarios. Los resultados son representativos del Servicio de Neuropsicología de la Facultad durante el año 2016. Se observa en esta cohorte que se
encuentran factores sociodemográficos asociados al deterioro muy presentes
en la literatura.
dad
enero
o civil
encia
peño
des
Tabla 73. Exploración de variables sociodemográficos asociadas al estado cognitivo
32
Chi cuadrado
P valor
26
2
3
0
9
Fuma 4 Toma alcohol
Problemas
apetito
0
Problemas
dormir
0
Actividad
física
Lectura
Visita
amigos
4,103
0,043
4,786
0,029
63,096
0,000
15,485
0,000
0,137
0,715
5,496
0,13
1,65
0,121
Prueba Chi cuadrado para la variable de agrupación Normal-Deterioro
Para explorar las variables sociodemográficas según su valor de factor
protector o de riesgo de deterioro, se efectuó un análisis de regresión logística,
210
| 166
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
mediante el método Enter. El tal sentido, se encontró que, para la población
evaluada en el servicio de Neuropsicología durante el año 2016, resultaron
ser un factor de riesgo las variables: edad, genero (masculino); la actividad
desempeñada y las necesidades básicas (insatisfechas); y un factor protector
los años de estudios formales realizados (tabla 75).
Tabla 74. Asociación de las variables “Genero” y “Necesidades” con el estado
cognitivo, controlando el efecto edad. Se observa que a partir de los 75 años el
género masculino se asocia con deterioro cognitivo (Chi2=8,05; p=0,001); y entre
los 55-64 años se asocia con las necesidades básicas (Chi=12,9; p=0,000).
Edad
45-54
Genero
Estado Cognitivo
Normal-Deterioro
Normal
Deterioro
Total
55-64
Normal-Deterioro
Normal
Deterioro
Total
65-74
Normal-Deterioro
Normal
Deterioro
Total
75-89
Normal-Deterioro
Normal
Deterioro
Total
Total
Normal-Deterioro
Normal
Deterioro
Total
F
17
12
15
20
22
42
37
28
65
8
26
34
91
94
185
Necesidades
Básicas
SI
NO
16
6
9
11
25
17
23
4
13
20
36
24
35
6
38
7
73
13
12
2
39
4
51
6
92
24
102
54
194
78
Total
M
5
8
12
7
11
18
4
18
22
6
17
23
25
63
88
22
20
27
27
33
60
41
46
87
14
43
57
116
157
273
Total
22
20
42
27
33
60
41
45
86
14
43
57
116
156
272
Tabla 75. Exploración de variables sociodemográficas como factores de riesgo de deterioro
mediante análisis de regresión logística, en la población evaluada en 2016.
Variable
EEdad
dGenero
aAños estudio
dTrabaja
Actividad
Necesidades Básicas
I.C. 95% para EXP(B)
B
E.T.
Wald
gl
Sig.
Exp(B)
Inferior
Superior
0,043
0,963
-0,146
0,396
0,382
0,902
0,015
0,305
0,032
0,308
0,179
0,359
8,348
9,947
20,912
1,658
4,558
6,310
1
1
1
1
1
1
0,004
0,002
0,000
0,198
0,033
0,012
1,044
2,620
0,864
1,486
1,465
2,464
1,014
1,440
0,811
0,813
1,032
1,219
1,076
4,766
0,920
2,717
2,079
4,981
En la exploración de variables de enfermedad antecedentes y su asociación con el estado cognitivo, en este Servicio de Neuropsicología vemos como
ꭕ los antecedentes neurológicos presentados
en otros años, una asociación con
(Chi2=10,8; p=0,001), y el antecedente familiar ( ²=6,5; p=0,010) [tabla 76]. Este
211
nte
nte
nte
nte
Mias C. D.
ꭕ
resultado resulta esperable, en función de la creciente demanda de profesionales neurólogos del estudio realizado.
Tabla 76. Exploración de variables antecedentes asociadas al estado cognitivo
Chi-cuadrado
P valor
Antecedente
neurológico
10,845
0,001
Antecedente
psiquiátrico
0,983
0,331
Antecedente
Medico
0,196
0,653
Antecedente
familiar
6,587
0,010
Prueba chi cuadrado para la variable de agrupación Normal-Deterioro
167
Finalmente, en este informe descriptivo de la población evaluada en
2016 en el Servicio de Neuropsicología, se observan otras diferencias según
el estado cognitivo de normalidad-deterioro cognitivo y la exploración de
distintas variables, tales como: desempeño en tareas de la vida diaria, quejas
subjetivas de memoria y ejecutivas, depresión, reserva cognitiva y observación
de un familiar informante (Ver tabla 77). Estos datos exploratorios aportan
significativa información en las tareas de difusión y prevención del deterioro
cognitivo, además de ser fuente de trabajos de investigación para miembros
del equipo. Sin duda pueden extraerse datos más discriminados en función de
numerosas variables intervinientes, aunque se trata de observaciones valiosas
para los objetivos del presente informe y de conocer diferencias que contribuyan en la prevención general.
Tabla 77. Exploración de diferencias entre la variable Estado cognitivo y otras
relativas al desempeño cotidiano, quejas subjetivas y observación de familiares.
Depresión (GDS)
QS MEMORIA
QS EJECUTIVAS
AVD Instrumentales
AVD Expansivas
Test del Informador
AD8 Informante
Reserva cognitiva
GRUPO
N
Media
DT
Valor t
P valor
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
Normal
Deterioro
104
144
113
157
102
140
102
134
101
133
99
142
98
145
95
143
10,41
12,63
3,58
4,33
24,13
30,39
1,24
4,40
4,08
6,05
42,27
51,22
1,63
3,62
12,47
9,55
4,76
5,70
1,73
1,78
10,41
12,49
2,04
4,46
3,46
4,86
12,43
14,86
1,62
2,52
3,21
4,59
-3,233
0,001
-3,456
0,001
-4,120
0,001
-6,647
0,001
-3,447
0,000
-4,912
0,000
-6,885
0,000
-5,754
0,001
AVD = Actividades de la vida cotidiana; QSM = Quejas subjetivas de memoria; QE= Quejas subjetivas ejecutivas.
Prueba t de student con criterio de homogeneidad de varianza controlada.
212
Capitulo VIII
Ejemplos de redacción y formato de
abstracts para congresos
213
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Edades críticas en el declive de distintas funciones
neurocognitivas en adultos jóvenes y mayores
Mias, C.D.; Bastida, M.; Del Boca, M.L. & Legeren, L.
Servicio de Neuropsicología. Facultad de Psicología UNC, Argentina.
RESUMEN
Introducción. El envejecimiento normal se caracteriza por un declive de
funciones neurocognitivas. El declive no es deterioro, pero en ciertas edades los
cambios son más pronunciados, con la sensación que pueden ser un problema.
Objetivos. 1. Determinar edades críticas del declive cognitivo. 2. Explorar
test neuropsicológicos de valor predictivo de alta-baja instrucción. Materiales
y Métodos. Estudio: Descriptivo. Población: Concurrentes (n=914) Servicio
Neuropsicología UNC; años 2010-15; edad 64,87 (DT=9,35), y 53,24%
femenino. Cognitivamente normales multifunción; que cumplen protocolo
evaluación. Analizamos edades por lustros y décadas, desde 45 a 85 años;
considerando Baja (3-11) y Alta (12-18) instrucción. Instrumentos: Memoria
verbal diferida (Neuropsi), visual diferida (Rey); fluidez verbal semántica (FVS)
y fonológica (FVF). Estadísticos: Anova (Bonferroni) y regresión logística (Wald).
Resultados. El análisis resultó más discriminativo por décadas que por lustros
(Bonferroni). En sujetos baja instrucción el declive revela significativo descenso
en test de memoria verbal en década 65-75 años (p=0,002). En sujetos alta
instrucción, el declive muestra descenso significativo cada 10 diez años, a
partir de los 55, 65 y 75 años; para los test de Memoria verbal (p=0,000), No
verbal (p=0,000), FVS (p=0,003) y FVF (p=0,004). Los test de mayor riesgo
de baja instrucción son: Copia figura Rey (OR=1,57; p=0,01), Dígito-símbolo
(OR=1,13; p=0,00), y Analogías (OR=1,14; p=0,02). Conclusiones: El declive
cognitivo es más visible en sujetos con alta instrucción, que muestran mayor
variabilidad en los test. Independiente del nivel de instrucción, la edad de 65
años marca un cambio significativo para la memoria episódica verbal. En sujetos
alta instrucción, se observa también a los 55 y 75 años, e incluye fluidez verbal.
Los test de riesgo de baja instrucción requieren lápiz y papel, y uso de analogías.
Palabras claves: Declive – Deterioro – Memoria – Edad – Instrucción
215
Mias C. D.
Exploración de factores subjetivos diferenciales entre el declive y
deterioro cognitivo leve
Bazán, I.G.1; Palacio Carranza, I.1; Rosina, M. 1; Mias, C.D. 1,2 & Bastida,
M.1,3
1
Servicio de Neuropsicología. Facultad de Psicología; UNC.
Cátedra de Neuropsicología. Facultad de Psicología, UNC.
3
Cátedra Clínica Psicológica y Psicoterapias. Facultad de Psicología, Universidad Nacional de
Córdoba. Córdoba, Argentina.
2
RESUMEN
Introducción: El proceso de cambio del declive cognitivo a un deterioro
implica diversos cambios, tanto subjetivos como objetivos. Las personas
con Alzheimer, por ejemplo, comienzan con quejas subjetivas de memoria
inicialmente, en ausencia de otros indicadores. Esto amerita el estudio de cambios
subjetivos que pudieran constituir un alerta temprano de consulta. Objetivos: 1.
Analizar la relación entre el estado cognitivo y variables subjetivas, como quejas
de memoria, ejecutivas, sociabilidad, sentimientos de soledad y depresión. 2.
Determinar factores subjetivos de riesgo de deterioro. Materiales y métodos:
Estudio: transversal, descriptivo y comparativo. Diseño: ex post facto. Muestra:
accidental, participantes voluntarios (n=195), entre 50-90 años (m=67,50
DT=7,58); concurrentes al Servicio de Neuropsicología UNC en 2015. Grupo
normal (n=93), deterioro leve (n=102), sin diferencias en género, edad e
instrucción. Instrumentos: Escala Quejas memoria (Marotto), Quejas ejecutivas
(Mías), depresión (Yesavage), sociabilidad (Mías) y soledad (UCLA), controlado
por entrevista. Estadística: Prueba t con control normalidad y homocedasticidad.
Regresión logística lineal (forward Wald). Resultados: Se encontraron diferencias
intergrupales, en relación con la variable depresión (p=0,000), quejas ejecutivas
(p=0,000), quejas de memoria (p=0,009), sociabilidad (p=0,010) y sentimientos
de soledad (p=0,038). Las variables “depresión” (OR=1,15; p=0,006), “necesidad
de compañía” (OR=2,08; p=0,022) y “visita menos personas” (OR=2,44, p=0,003)
constituyen observaciones subjetivas de riesgo de deterioro. Conclusión: Es
importante atender a factores subjetivos como depresión, sociabilidad y algunos
sentimientos de soledad, que pueden implicar una alerta de posibles cambios
cognitivos, conducentes a deterioro leve. La necesidad de compañía y el no
visitar otras personas constituyen factores de riesgo, aumentando dos veces y
media la probabilidad de deterioro.
Palabras claves: Quejas memoria – Quejas ejecutivas – Depresión – Deterioro
- Demencia
216
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Exploración de componentes de reserva cognitiva diferenciales
entre normalidad y deterioro cognitivo (*)
D’Alessandro, D.A. & Mías, C.D.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba.
RESUMEN
Introducción. La reserva cognitiva (RC) representa un factor protector
de la normalidad cognitiva. Distintos componentes a lo lago de la vida implican
un nivel elevado de RC. Objetivos. 1. Analizar los ítems de reserva cognitiva
diferenciales entre adultos normales y con deterioro cognitivo leve. 2. Determinar
los componentes protectores del estado cognitivo. Materiales y Métodos:
Estudio transversal, comparativo. Diseño ex post facto. Muestra: Adultos
mayores (n=195; edad M=67,46 años; instrucción M=12,3), concurrentes al
Servicio de Neuropsicología, UNC. Los grupos: Normal (n=93) y DCL (n=102);
sin diferencias en género, edad y años de estudio. Instrumentos: Escala de
Reserva Cognitiva (Rami, 2008), controlada con entrevista. Estadística: Prueba
t con control de normalidad y homocedasticidad. Regresión logística binaria.
Resultados. Se encontró diferencia significativa entre la puntuación total de
reserva cognitiva (p=0,001), y los componentes de “actividad lectora” (p=0,000)
y “juegos intelectuales” (p=0,001). Ambos componentes resultaron además tener
un efecto protector de la normalidad cognitiva: “actividad lectora” (OR=0,60;
p=0,002) y “juegos intelectuales” (OR=0,51; p=0,003). Conclusiones. Si bien la
reserva cognitiva se adquiere principalmente en la juventud, este estudio sugiere
la importancia de mantener con la edad, la actividad lectora y la realización de
juegos intelectuales (ajedrez, crucigramas, puzzles); ya que estas variables actúan
como protectoras de la normalidad cognitiva y se asocian a la disminución del
riesgo de deterioro. Se resalta la importancia de seguir investigando en esta área,
identificando nuevos componentes que hacen a la RC, que puedan aportar a
programas de ejercitación y estimulación cognitiva con adultos mayores.
Palabras clave. Reserva cognitiva - Deterioro cognitivo - Envejecimiento normal.
(*) Trabajo obtiene PRIMER PREMIO en categoría Poster en el XVIII Congreso Argentino
de Neuropsiquiatría y Neurociencia Cognitiva VII Congreso Argentino de Psicogeriatría.
14° Congreso Latinoamericano de Neuropsiquiatría. 4° Jornada de Investigación y Nuevas
Estrategias en la enfermedad de ALZHEIMER. 31 de agosto, 1 y 2 de septiembre de 2016.
217
Mias C. D.
Análisis comparativo entre participantes de un programa de
estimulación cognitiva y controles en funciones ejecutivas y
quejas ejecutivas (*)
Legeren, A.L.; Mías, C.D.; Luque, L.; Bastida, M.F.
Servicio Extensión de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC
RESUMEN
Introducción: Diversas funciones cognitivas declinan con la edad, como
las denominadas Ejecutivas. La ejercitación y estimulación cognitiva constituyen
intervenciones de elección para mantener las capacidades cognitivas. Las funciones
ejecutivas son muy importantes en la movilización de recursos de compensación,
sustitución o entrenamiento de funciones cognitivas en general. Objetivo: 1.
Comparar el desempeño en pruebas ejecutivas de sujetos cognitivamente normales
con quejas cognitivas, participantes de un programa de estimulación cognitiva,
con sujetos controles. Metodología: Estudio: transeccional comparativo. Diseño:
ex post facto. Muestra: accidental, voluntarios cognitivamente normales, con
quejas de memoria, concurrentes a un Programa de Estimulación Cognitiva en
la Facultad de Psicología UNC, y controles; con 64,36 años edad y 13,21 de
instrucción. Los grupos: 1) Experimental (n=20): participantes del programa
de estimulación. 2) Control (n=20). Grupos apareados por género, edad e
instrucción. Instrumentos: INECO frontal screening, TMT-B, fluidez verbal
fonológica, subtest Ordenamiento Número-Letra (WAIS-III) y Cuestionario de
Quejas Ejecutivas (Mías, 2010). Estadísticos: prueba t con control de normalidad
y homocedasticidad. Resultados: Se encontró una diferencia significativa a
favor del Grupo experimental en test INECO (p=0,001), y los subtest Dígitos
Atrás, Memoria de trabajo espacial, Refranes y Hayling Test; Ordenamiento
número-letra (p=0,001); Fluidez fonológica (p=0,002); y el Cuestionario de
Quejas Ejecutivas (p=0,009). Conclusiones: Sujetos asistentes al programa de
estimulación cognitiva presentan mejor rendimiento en pruebas de funciones
ejecutivas y menos quejas ejecutivas, que los sujetos no asistentes. Resta explorar
en estudios posteriores si la mejora cognitiva observada es superior a sus niveles
basales, como los efectos de su transferencia en la vida cotidiana.
Palabras claves: Estimulación – Memoria – Quejas subjetivas – Funciones
ejecutivas
(*) Trabajo obtiene PRIMER PREMIO en categoría Poster en el XVII Congreso Argentino
de Neuropsiquiatría y Neurociencia Cognitiva VI Congreso Argentino de Psicogeriatría. 13°
Congreso Latinoamericano de Neuropsiquiatría. 3° Jornada de Investigación y Nuevas Estrategias
en la enfermedad de ALZHEIMER. 30, 31 de agosto, 1 de septiembre de 2015
218
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Análisis diferencial de actividades instrumentales y expansivas
de la vida diaria en la normalidad y el deterioro
Flores Bengoechea, M., Puentes, N., Salina, M. & Mias, C.D.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC
RESUMEN
Introducción: Es importante identificar dificultades en actividades
vida diaria instrumentales y expansivas (AVDI y AVDE) diferenciales entre la
normalidad y el deterioro cognitivo, a fin de alertar sobre un posible deterioro
funcional incipiente. Objetivos: 1. Comparar el desempeño en AVDI y AVDE
en participantes cognitivamente normales, deterioro leve (DCL) y moderado
(DCM). 2. Explorar las AVD de riesgo o protección del estado cognitivo.
Materiales y Métodos: Estudio transversal, comparativo. Diseño ex post facto.
Muestra: Accidental. Adultos mayores (M=67,46 años), concurrentes al Servicio
de Neuropsicología, UNC. Los grupos: DCL (n=60), DCM (n=35) y controles
(n=57), sin diferencias de género, edad e instrucción. Instrumentos: Escala AVDI
(Lawton & Brody) y Escala AVDE (Mias), controlados con entrevista. Estadística:
Anova y regresión lineal múltiple (forward Wald). Control de normalidad y
homocedasticidad. Resultados: 1. Existen diferencias intergrupales significativas
en las AVD instrumentales y expansivas. En relación a AVDI: usar el teléfono
(p=0,000), cuidar la casa (p=0,000), preparar la comida (p=0,002), hacer compras
(p=0,006), lavado de ropa (p=0,000), usos medios de transporte (p=0,008),
manejo financiero (p=0,035); y en AVDE: contactos socioafectivos (p=0,010) y
aprender cosas nuevas (p=0,000). Mediante regresión lineal se encontró que las
AVD: “preparar comida”, “usar el teléfono” y “aprender cosas nuevas”, resultan
protectoras de la normalidad cognitiva (p<0,002). Conclusiones: Mantener
niveles funcionales de la vida diaria que impliquen nuevos aprendizajes y
autonomía para alimentarse y comunicarse, puede resultar protector de la
normalidad cognitiva. Su disminución en relación a niveles premórbidos puede
alertar sobre un deterioro cognitivo posible, aunque debe considerarse el factor
depresión como variable interviniente.
Palabras claves: actividades instrumentales - actividades expansivas - deterioro
cognitivo.
219
Mias C. D.
Diferencias de género en el desempeño neuropsicológico en la
normalidad y el deterioro
Bressan, E.; Campoli, P.; Cot, R.; Romano M.; Mías, C.D. & Bastida, M.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC
RESUMEN
Introducción. Existe dimorfismo neuroanatómico y funcional entre
hombres y mujeres, estableciendo diferencias a nivel cognitivo y comportamental,
se desconoce si las diferencias se mantienen en el deterioro cognitivo leve (DCL).
Objetivos. 1. Explorar diferencias en el desempeño neuropsicológico entre hombres
y mujeres. 2. Analizar la interacción entre género y diagnostico con respecto al
desempeño neuropsicológico. Material y método. Tipo de estudio: transversal,
descriptivo. Población: Concurrentes a un Servicio Público de Evaluación
Neurocognitiva entre 2014 a 2017. Muestra: Accidental, emparentada en género
(p=0,18), grupos: normal (n=164) y DCL (n=189); edad promedio 64,81 años
(DE =9,54). Resguardo ético: Aprobado por Comité de ética en investigación en
salud (ODO CAI-CIEIS N° 231). Instrumentos: Protocolo anamnesis, batería
neurocognitiva multifunción. Estadísticos: Prueba t de Student, análisis múltiple
de la varianza (MANOVA). SPSS, significación (p<0,05). Resultados: En la
normalidad cognitiva existen diferencias significativas a favor del género femenino
en pruebas de fluidez verbal, memoria episódica verbal inmediata y largo plazo.
Sin embargo, en el DCL el género femenino obtiene un menor rendimiento
para las pruebas MMSE y fluidez semántica. El análisis de la interacción revela
diferencias significativas en las pruebas MMSE y fluidez fonológica observándose
varianza solo en el género femenino en función del diagnóstico. Conclusiones.
El género femenino obtuvo mejor rendimiento en la normalidad, mientras que
cuando hay deterioro leve, su rendimiento es más pobre en relación con el género
masculino. Si bien existen reportes contradictorios sobre la variable género, estos
resultados está en línea con el hallazgo de Petersen (2010). Mediante un estudio
exhaustivo y riguroso determinó que, si bien existe una mayor prevalencia de
DCL en el género masculino, existe un patrón de deterioro diferencial con los
años. En el género femenino, la transición de la normalidad al deterioro sería más
tardía, pero más abrupta.
Palabras claves: genero - diferencias cognitivas - neuropsicología - memoria
220
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Hábitos asociados al estilo de vida y su relación con el estado
cognitivo en adultos
Bressan, E.; Restovich, G.; Mías, C.D.; Bastida, M.
Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC
RESUMEN
Introducción. Diversos estudios sugieren la existencia de hábitos
relacionados al estilo de vida que actuarían como factores de riesgo o protectores del
estado cognitivo. Realizar actividad física, socialización, dormir sin alteraciones,
comer de forma sana y lectura actuarían como factores protectores; mientras que
fumar y consumo elevado de alcohol actuarían como factores de riesgo. Resulta
relevante identificar dichos hábitos en la población de Córdoba, teniendo en
cuenta la promoción de campañas vigentes. Objetivos. 1. Analizar la relación
de hábitos asociados al estilo de vida, con el estado cognitivo en adultos (45-64
años; n=150) y adultos mayores (65-89 años; n=180). 2. Explorar componentes
de riesgo y protectores de deterioro cognitivo considerando como variables los
hábitos asociados al estilo de vida. Material y método. Tipo de estudio: transversal
ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC)
valorados entre 2014-2017. Muestra: accidental, 330 participantes, distribuidos
en grupos normal (n=177) y con deterioro cognitivo leve (n=153): sin diferencias
de género ni instrucción. Instrumentos: anamnesis, valoración neurocognitiva,
cuestionarios conductuales y reporte familiar. Estadísticos: Prueba U de MannWhitney y análisis de regresión logística binaria con prueba de HosmerLemeshow. Resultados. Se encontraron diferencias significativas (p<0,05) en los
hábitos de lectura y problemas para dormir (ambos grupos etarios); y en actividad
física (grupo <65) y problemas para dormir (grupo >64). Resultaron factores
protectores la actividad física (OR=1,85) y la lectura (OR=1,96). Conclusión.
Se encontraron hábitos relacionados al estado cognitivo de normalidad, como
socializar, lectura, actividad física y dormir bien. Mantener los hábitos de lectura
y de actividad física, implican una significativa reducción de las posibilidades de
riesgo de deterioro. La lectura resultó el hábito de mayor ponderación estadística:
posiblemente esto se deba a que constituye un comportamiento complejo, el
cual involucra comprensión lectora, memoria, atención, razonamiento y
conocimiento del mundo, entre otras funciones.
Palabras claves: estilo de vida – memoria – estado cognitivo - hábitos
221
Mias C. D.
Antecedentes clínicos y familiares diferenciales de la normalidad,
deterioro cognitivo leve y demencia
Legeren, A.L.; Magnotti, L.J. & Mías, C.D.
Servicio Extensión de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC
RESUMEN
Introducción: La demencia se ha convertido en los últimos años en
un problema mayor en salud pública a nivel mundial. Es importante estudiar
variables que podrían estar relacionadas a su desarrollo. Han sido identificado
factores predisponentes de la enfermedad, pero la relación con antecedentes
familiares y clínicos del paciente con deterioro leve no está del todo clara.
Además, el análisis del deterioro cognitivo leve (DCL) resulta importante por
ser en muchos casos expresión de un estadio precoz de la demencia (DCM).
Objetivo: 1. Explorar la relación entre los antecedentes clínicos y familiares,
en relación con el estado cognitivo. 2. Determinar los antecedentes de riesgo
de deterioro. Metodología: Estudio: Transeccional, exploratorio. Diseño: ex post
facto. Muestra: Accidental. Participantes entre 50-85 años (m=67,5; DT=7,58),
con instrucción media (m=12,32; DT=4,71); concurrentes al Servicio de
Neuropsicología UNC, año 2015. Los grupos: Normal (n=93); DCL (n=101);
DCM (n=76), no presentan diferencias significativas en edad, género y nivel
educativo (p>0,05). Instrumentos: Protocolo de entrevista y anamnesis. Estadístico:
chi cuadrado. Regresión lineal múltiple (método forward Wald). Resultados: Se
encontraron diferencias significativas en antecedentes neurológicos (p=0,015);
quejas reportadas por el sujeto (p=0.000); y notan cambios terceras personas
(p=0.000). No se encontraron diferencias significativas en antecedentes
psiquiátricos (p=0,087); antecedentes médicos (p=0,478); y antecedentes
familiares (p=0,443). Los antecedentes que correlacionan con el estado cognitivo
son: “antecedente neurológico” y “notan terceras personas” (r²=0,17; p=0,001).
Conclusiones: La presencia de antecedentes neurológicos, quejas de memoria
y la observación de terceras personas, se asocian con el estado cognitivo. Otras
variables como antecedentes psiquiátricos, médicos o familiares no resultaron
relacionadas al diagnóstico.
Palabras claves: Antecedentes clínicos – Deterioro – Demencia - Memoria
222
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Revisión y propuesta piloto de evaluación neuropsicológica en
Lengua de Señas Argentina (*)
Palacio Carranza, I.; Ponce, L.; Mias, C.D.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC
RESUMEN
Introducción. La evaluación neuropsicológica es una herramienta
reconocida, de gran importancia para el diagnóstico de entidades clínicas como
DCL y demencia. Las diferencias intrínsecas entre lenguaje oral (LO) y señado (LS)
hace difícil la traducción adecuada pruebas neuropsicológicas existentes. Incluso,
resultados obtenidos serían poco confiables aumentando el riesgo de interpretaciones
clínicas erróneas. Los test cognitivos deben ser ideados y administrados en LS.
Además, deben poseer datos normativos propios para aportar información
al diagnóstico de personas sordas. Objetivos. 1. Elaborar un instrumento de
evaluación neurocognitiva piloto apto para adultos que se comunican mediante
Lengua de Señas Argentina (LSA). 2. Determinar confiabilidad y validez del
instrumento elaborado. Metodología. Tipo de estudio: instrumental, psicométrico.
Procedimiento: multimétodo en seis etapas: 1) Revisión bibliográfica. 2) Selección
de dominios cognitivos. 3) Adaptar y crear ítems estímulo. 4) Someter reactivos
a juicio de expertos. 5) Traducción a LSA. 6) Prueba piloto. Resultados. Los
dominios cognitivos que valora el protocolo son: orientación temporal y espacial,
atención, memoria, lenguaje, habilidades visoespaciales y funciones ejecutivas.
El juicio de expertos neuropsicólogos e intérpretes condujo a la adaptación de
estímulos y eliminación ítems no representativos; además, aseguró confiabilidad y
validez de constructo y contenido. Conclusiones. Se construyó una herramienta
de evaluación neuropsicológica en LSA piloto, válida y confiable, específicamente
diseñada considerando diferencias lingüísticas, culturales y educativas propias de
este lenguaje. Su objetivo es aportar al diagnóstico neuropsicológico temprano de
adultos que se comunican mediante LSA. Es útil para evaluar afecciones psicológicas,
neurológicas y psiquiátricas que influyen en el funcionamiento cognitivo, además
del envejecimiento patológico. Es el primer paso hacia la determinación de una
herramienta válida y confiable para diagnosticar y guiar la asistencia, rehabilitación
y tratamiento adultos que se comunican mediante LSA. A futuro se establecerán
normas del envejecimiento cognitivo saludable y patológico.
Palabras claves: Neuropsicología – Lenguaje de señas – Evaluación - Cognitiva
(*) Trabajo obtiene PRIMERA MENCION en categoría Poster en “Congreso regional de
Psiquiatría y Salud”. Organizado por la Asociación de Psiquiatras Argentinos, Filial Centro. 8 y
9 septiembre 2017.
223
Mias C. D.
Efectos del estrés percibido sobre quejas subjetivas y rendimiento en
funciones ejecutivas en adultos mayores con normalidad cognitiva
Toranzo, F.E., Clavero, L.M., Mias, C.D., Bastida M.F.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC
RESUMEN
Introducción: El estrés es una respuesta neurofisiológica a las exigencias
del entorno. El exceso de estrés crónico tiene un efecto desorganizador sobre
el funcionamiento cognitivo, y su movilidad biológica puede llegar a afectar
estructuras prefrontales, corteza entorrinal e hipocampo. El estrés percibido
es la capacidad que tiene el individuo para registrar y administrar sus niveles
de estrés, sin referencia a marcadores biológicos objetivos (cortisol, serotonina,
mopeg, adrenalina, GMPc, etc). Objetivos: Examinar la relación entre estrés
percibido, el desempeño objetivo en pruebas ejecutivas y quejas subjetivas de tipo
ejecutivas; en adultos mayores con normalidad cognitiva. Materiales y Métodos:
Estudio: transeccional, de tipo correlacional, comparativo. Diseño: ex post facto.
Grupos: bajo-alto estrés percibido (según mediana). Muestra: Concurrentes
al Servicio Neuropsicología UNC en 2017 cognitivamente normales (N=30);
Edad promedio 62,6 (DS=4,7) y 70% Femenino. Instrumentos: Escala de Estrés
Percibido (Cohen); Quejas ejecutivas (Mias), Test ejecutivos: TMT-A, TMT-B,
Stroop (PC), Spam Verbal y Dígito-símbolo (WAIS); fluidéz verbal, Analogías,
Figura de Rey (Copia), Estadísticos: Correlación de Pearson, Prueba t, con
control de normalidad y homocedasticidad. Resultados: Se encontró correlación
significativa entre Estrés Percibido y quejas ejecutivas (r=0,42; p=0,000).
En sujetos con alto grado de Estrés Percibido, se encontró una significativa
disminución del spam verbal o test de dígitos (p=0,012), de fluidéz fonológica
(p=0,020. Conclusión: Los niveles de estrés percibido se relacionan positivamente
con la producción de quejas subjetivas de tipo ejecutivas; y la presencia de un
mayor grado de estrés percibido implica una disminución del spam verbal, o
volumen de información que puede ser registrada, como de accesibilidad lexical
de vía fonológica (ambos componentes de regiones prefrontales). Considerando
que los marcadores biológicos del estrés implican procesos de estrés oxidativo e
inflamatorios de efecto neurotóxico en sistema nervioso; y que estos mecanismos
se postulan como una hipótesis complementaria a las de depósitos de proteínas
amiloide, tau y descenso de acetilcolina en la enfermedad de Alzheimer; este
estudio implica un aporte para sostener dicha hipótesis etiológica; requiriendo de
mayores estudios de fineza analítica, con mayor número de casos, determinación
de biomarcadores; como de control de variables de salud.
Palabras Clave: Estrés Percibido - Funciones Ejecutivas - Normalidad Cognitiva.
224
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Diferencias de género en Actividades de la vida diaria
instrumentales (AVD-I) en el deterioro cognitivo leve (DCL)
Bressan E., Carranza I., Bastida M., Mias C.D.
Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC
RESUMEN
Introducción. El cuestionario AVDI evalúa la independencia funcional
en actividades cotidianas sensibles al declive. Es utilizado para el diagnóstico de
envejecimiento patológico. Sin embargo, el resultado puede verse sesgado por
funciones de género. Objetivos. 1. Identificar AVD diferenciadas por género en
la normalidad cognitiva y DCL. 2. Analizar las diferencias de AVD en función
del estado cognitivo y su interacción con el género. Material y método. Tipo de
estudio: transversal, descriptivo. Diseño: ex post facto. Población: concurrentes a
un Servicio de Neuropsicología entre 2014 a 2017. Muestra: Accidental (n=332),
emparentada exacta en género y estado cognitivo (p=0,12), edad promedio
65,11 años (DE =9,78). Grupos: Normal (n=152) y DCL (n=180). Instrumentos:
Protocolo anamnesis, batería neurocognitiva multifunción, Cuestionario
AVDI (Lawton y Brody, 1969). Estadísticos: U de Mann-Whitney, MANOVA.
Programa SPSS, significación (p<0,05). Resguardo ético: Aprobado por Comité
de ética en investigación en salud (ODO CAI-CIEIS N° 231). Resultados. En
el grupo cognitivamente normal existen diferencias (p<0,01) en relación con
el género, siendo el lavado de ropa una actividad menormente realizada por
masculinos. En grupo con DCL se amplían las diferencias incluyendo además
preparar la comida y cuidado de la casa. No se observó interacción entre género
y diagnóstico en ninguna de las AVD-I. La capacidad de usar el teléfono y hacer
compras no se diferenciaron entre la normalidad y el DCL. Conclusiones. 1.
Debe considerarse que el AVDI tendría un sesgo cultural con respecto al género
en particular en el deterioro, observado en tres de sus ítems. 2. A pesar de ello,
las diferencias de género no alteraron la capacidad de los ítems para discriminar
el deterioro leve. 3. La capacidad de usar el teléfono, hacer compras y el manejo
financiero resultaron ítems no diferenciales para el deterioro leve.
Palabras Clave: Genero - Neuropsicologia - Actividades vida diaria - Deterioro
225
Mias C. D.
Perfiles de familiares informantes y su relación con test de
cribado en personas con normalidad y deterioro cognitivo
Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Salina, M.
Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC
Introducción: En adultos mayores es importante una entrevista con
familiares, a fin de obtener referencias sobre la persona en vida diaria. El reporte
del informante forma parte de los criterios de deterioro cognitivo leve (DCL);
sin embargo, pueden no resultar objetivos. Exploramos el perfil de informadores,
y analizar su relación con test de cribado en personas con normalidad cognitiva
y DCL. Objetivos: 1. Determinar perfiles de familiares informantes a través de
entrevistas y cuestionarios administrados. 2. Determinar si sus observaciones
guardan relación con test de cribado administrados. Materiales y métodos:
Estudio transversal, diseño ex post facto, retrospectivo. Población: concurrentes
Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con 869 participantes;
normales (n=453) y DCL (n=416); 70,8% femenino; edad 63,02 (DS=12,01)
e instrucción 13,05 (DS=4,54). Instrumentos: Familiar: interrogantes como,
¿observa problemas de memoria en su familiar? (si-no), y cuestionarios AVD-I
(Lawton & Brody), AVD-E (Mias), AD8 (Galvin). Pacientes: test MMSE
(Folstein), Ineco Frontal test (Torralva) y del Reloj. Estadísticos: Análisis de clúster
Bietápico, seguido de ² (clústers y estado cognitivo) y t de student (con control
de homocedasticidad). Manova para efectos de clúster sobre los test. Resultados:
Obtuvimos dos clústers: a) El primero (71,1% de varianza), el Familiar NO
observa problemas de memoria, sin percepción de cambio cognitivo (AD8=2,01)
y funcional (AVD-I=1,85; AVD-E=4,35). Lo denominamos: “Familiar observa
normalidad cognitiva y funcional”. b) El segundo (28,9%), familiar SI observa
problemas de memoria; con percepción de cambios significativos cognitivos
(AD8=3,38) y funcionales (AVD-I=3,20; AVD-E=6,67). Lo denominamos:
“Familiar observa afectación cognitiva y funcional”. Existe asociación entre los
clústers y el estado cognitivo (p=0,000). Los clústers muestran diferencias con
los test MMSE (p=0,000), y de Ineco (p=0,000). Existe efecto significativo de los
clústers sobre los test MMSE (F=32,29; p=0,000) y de Ineco (F=9,62; p=0,000),
al igual que el diagnóstico como covariable (p<0,001). El test del reloj no mostro
significación alguna. Conclusiones: Existe un perfil diferenciado de informantes,
en función de observar cambios cognitivos y funcionales en los participantes;
que se asocia con el estado de normalidad-DCL. La observación según estos
parámetros es capaz de marcar diferencias con los test de cribado en personas
con y sin diagnóstico de DCL. En consecuencia, se recomienda la entrevista con
familiar a los fines de mayor validez diagnóstica.
Palabras claves: Familiar informante – deterioro cognitivo – test cribado
226
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Funciones cognitivas que subyacen a pruebas neuropsicológicas
en adultos cognitivamente normales y con deterioro leve,
identificadas mediante análisis factorial
Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Murillo, P.
Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC
Introducción: En la determinación del estado cognitivo de adultos mayores,
se emplean diversas pruebas valorativas de distintos dominios cognitivos, aunque
muchas de ellas suelen tener una alta correlación. En función del modelo sistémico
factorial de Luria, mediante el cual, la evaluación neuropsicológica debe explorar
el denominador común en distintas pruebas administradas, vemos la necesidad de
explorar dominios cognitivos que subyacen a las diferentes pruebas utilizadas para
la valoración de DCL. Objetivos: 1. Identificar dominios cognitivos diferenciados
que subyacen a diversas pruebas neuropsicológicas administradas a personas
adultas. 2. Determinar si dichos dominios muestran diferencias en pacientes con
deterioro cognitivo leve (DCL). Materiales y métodos: Estudio transversal,
diseño ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología
(UNC). Muestra: accidental con participantes sin DCL (n=453) y con DCL
(n=416), 70,8% femenino; con 63,02 años edad (DS=12,01) 13,05 (DS=4,54)
de instrucción. Instrumentos: Ineco Frontal Screening (IFS), span de dígitos, digito
símbolo, numero letra y de analogías del WAIS-III, memoria episódica de WMSIII, Test de Rey, denominación de Boston, fluidez verbal semántica y fonológica,
TMT A-B, y stroop (pc). Estadísticos: Análisis factorial exploratorio, método
componentes principales. Prueba KMO y autovalor >1. Rotación varimax. Prueba
t de student (control de homocedasticidad). Resultados: Se obtienen 3 factores
(KMO=0,893) explicativos del 60,89% de la varianza. Un factor agrupa pruebas
de memoria operativa, fluidez fonológica, analogías y de Ineco; con referencia
anatomiaca frontal dorsolateral. El segundo agrupa pruebas de atención, inhibición,
flexibilidad, fluidez semántica y denominación; con referencia a regiones frontales
predominio basal y temporal izquierda. El tercer factor agrupa pruebas de memoria
episódica verbal y no verbal; con referencia a regiones anatómicas posteriores
bilaterales. Estos factores difieren de modo significativo en relación con el estado
cognitivo de normalidad-DCL (p<0,001). Conclusiones: Un set amplio de
diversas pruebas neurocognitivas reconocidas internacionalmente, se agrupan en
tres factores, con referencias anatómicas a regiones frontales dorsolaterales, frontal
basal y temporal medial, como regiones corticales posteriores bilaterales. Dichos
factores guardan correspondencia con el modelo de Luria, en relación con segundo
y tercer sistema funcional, poniendo en evidencia la valoración sistémico-funcional
cortical implicada en un set de valoración multidominio.
Palabras claves: Dominios cognitivos – factorialidad – sistemas funcionales evaluación neuropsicológica.
227
Mias C. D.
Quejas subjetivas de tipo ejecutivas: análisis de efectos sobre
pruebas ejecutivas y de memoria, depresión y estrés en sujetos
cognitivamente normales y con deterioro leve
Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Toranzo F.
Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC
Introducción: Las quejas subjetivas de memoria (QSM) en ocasiones
refieren componentes de tipo ejecutivo. Las personas al no tener una
representación mental de estas funciones, suelen atribuir sus dificultades a la
memoria en general. Dado que las QSM constituyen un criterio de deterioro
cognitivo leve (DCL) y que incluyen referencias a la funcionalidad frontal, se
considera necesario explorar el rol de quejas de tipo ejecutivo (QE). Exploramos
su relación con el estado cognitivo y variables psicológicas que suelen ser fuente
de desorganización funcional frontal, tales como depresión y estrés percibido.
Objetivos: 1. Determinar la relación de QE con pruebas objetivas de memoria
y ejecutivas; como escala de depresión y estrés percibido. 2. Determinar el
efecto de alta-baja frecuencia de QE y QSM sobre las pruebas neurocognitivas y
escalas psicológicas. Materiales y métodos: Estudio transversal, diseño ex post
facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra:
accidental con 737 participantes; sin DCL (n=421) y con DCL (n=316), sin
diferencias de género ni instrucción; 67,6% femenino; con media de edad 64,43
(DS=11,82) y de 12,55 (DS=4,55) de instrucción formal. Instrumentos: span
de dígitos, numero-letra, analogías, TMT A-B, FV semántica y fonológica,
Stroop, memoria episódica de WMS y de Figura de Rey; Cuestionario Quejas
Ejecutivas (Mias), Quejas de memoria (Maroto), depresión geriátrica (Yesavage),
estrés percibido (Cohen). Estadísticos: Correlación de Pearson. Categorización de
variables de frecuencia alta-baja según análisis K-medias. Prueba ². Manova, con
variable “diagnóstico” como covariable. Resultados: No hay correlación entre
puntajes de QE y pruebas objetivas de memoria; pero sí con pruebas ejecutivas,
como dígitos, numero-letra, fluidez fonológica y stroop (p>0,01). Existe una
asociación entre QE y QSM con el estado cognitivo ( ²=35,91 y ²=22,97;
p=0,000); como un efecto débil de las QE sobre test fluidez fonológica (F=5,45;
p=0,035) y analogías (F=5,78; p=0,033). Las QSM tuvieron efecto sobre la
memoria verbal (F=4,37; p=0,043); al igual que la interacción de QE y QSM
(F=4,03; p=0,046). El mayor efecto lo tuvo la depresión (si-no) sobre las QE
(F=121,73; p=0,000) y las QSM (F=39,51; p=0,000). El estrés percibido no tuvo
efecto por si mismo, pero sí su interacción con depresión sobre las QE (F=6,53;
228
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
p=0,001). Conclusiones: Las QE tiene ligera asociación con el DCL, y los test
de FVF y analogías; sin embargo, se ven afectadas de modo significativo por la
depresión y estrés percibido. Estas variables psicológicas podrían ser fuente de
desorganización cognitiva de funciones ejecutivas. Las QSM se asocian de modo
ligero con el DCL y test de memoria verbal, y se ven afectadas por depresión.
Resulta importante considerar las QE en la valoración de DCL, ya que el efecto
interactivo de depresión y estrés percibido podría ser fuente de fluctuaciones de
funciones ejecutivas.
229
Mias C. D.
Medidas discriminantes de deterioro cognitivo
en la entrevista neuropsicológica
Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Luque, L.
Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC
Introducción: Entre los múltiples interrogantes que forman parte de
una anamnesis neuropsicológica, es importante formular hipótesis respecto de
posible deterioro cognitivo, que luego será confrontada con la evaluación. En
consecuencia, proponemos explorar el valor de algunos interrogantes y datos
de la entrevista, a fin de orientar un posible diagnóstico de deterioro leve o
mayor (DCL, DCM). Objetivos: 1. Explorar el valor de algunos datos de las
entrevistas con relación a la posibilidad de deterioro. 2. Explorar dimensiones
ocultas de significación clínica para el diagnóstico. Materiales y Métodos:
Estudio transversal, diseño ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de
Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con participantes cognitivamente
normales (n=453), con DCL (n=416) y DCM (n=253), 67,4% femenino; con
media de edad 64,28 (DS=12,73) y 12,15 (DS=4,37) de instrucción formal.
Instrumentos: Entrevista con indagatoria de antecedentes médicos, neurológicos,
psiquiátricos, antecedente familiar, problemas de memoria y observaciones
de terceros. Estadísticos: Descriptivos y análisis de correspondencias múltiples
(ACM), dimensiones con autovalor >1. Regresión múltiple, método enter.
Resultados: Encontramos dos dimensiones. La primera esexplicativa del 35% de
la varianza y con un alfa de Cronbach aceptable, agrupa las variables: “Las quejas
son un problema” y “Notan terceros (familiares informantes)”. La dimensión 2
explica 18% de la varianza, con un alfa de Cronbach bajo; agrupa las variables:
“Antecedentes psiquiátrico” y “Antecedente médico”. Estas variables no guardan
una relación de dependencia con las demás. Las variables excluidas, tales como
antecedente neurológico y familiar, bien podrán constituir dimensiones en sí
mismas, algo que podría corroborarse solicitando al ACM la generación de más
de dos dimensiones. El análisis de regresión arroja una predicción significativa de
todas las variables comprendidas en las dimensiones (p=0,000). Conclusiones:
En la entrevista clínica, considerar si el paciente tiene problemas de memoria, si
lo observan terceras personas; como si tiene antecedentes psiquiátricos y médicos,
puede orientar hacia la presunción de un deterioro leve a mayor. La evaluación
neuropsicológica es un instrumento confirmatorio en estos casos.
Palabras claves: Deterioro cognitivo – Entrevista – Antecedentes – evaluación
neuropsicológica
230
ANEXOS
231
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
MODELO DE DECLARACION DE CONSENTIMIENTO
INFORMADO
(Basado en recomendaciones de la “Guia para las buenas prácticas de investigación clínica
en seres humanos”. Ministerio de Salud Resol 1480/11). Resguardo ético oportunamente
aprobado por Comité de ética en investigación en salud (ODO CAI-CIEIS N° 231).
Yo, abajo firmant doy mi consentimiento de participación voluntaria en
esta investigación, cuyo principal objetivo es estudiar el estado de la memoria y el
funcionamiento cognitivo en general. En tal sentido:
1. He sido informado que todos mis datos serán tratados de manera confidencial
de modo que no podrá llevarse a cabo identificació alguna y resguardando mi
identidad.
2. Consiento la utilización científic de los resultados de este estudio. Entiendo que,
aunque se guarde un registro de mi participación, los datos tratados científicamente
3. He sido informado de que la participación en este estudio implica sesiones de
trabajo donde me administran test y cuestionarios, que valoran mi memoria y
funcionamiento cognitivo y conductual en general. Entiendo que algunos test serán
fáciles y otros difíciles, pero están destinados a personas de mi edad y condición.
4. He sido informado que mi participación en la evaluación no entraña ningún riesgo
o perjuicio para mi persona. Esta opinión se basa en estudios similares en los que las
personas realizan test de naturaleza parecida, con menor o mayor resultado.
5. He sido informado que puede ser necesaria la presencia de un familiar o bien
contactarse por teléfono con el fi de preguntarle sobre mi estado cognitivo o mental.
6. He sido informado que recibiré los resultados del estudio, y que en dicha ocasión,
se responderá a cualquier pregunta o duda que tenga.
7. He sido informado de que soy libre de retirarme de la evaluación en cualquier
momento sin perjuicio de ningún tipo.
8. He sido informado que ante cualquier dificulta o duda puedo comunicarme con el
Director de la investigación Dr. Juan Libro E-mail: juanlibro@hotmail.com con los
investigadores asociados Dr. Juan Perez E-mail: juanperez@gmail.com, o al Servicio
de Neuropsicología de la Facultad de Psicología, Tels 351-4333176 / 4339125.
233
Mias C. D.
Ante lo informado, doy mi consentimiento de participar en forma voluntaria
a los ______ días del mes de _______________________ de 20_____.--------------------------------Firma del participante:
Aclaración:
DNI:
En caso de discapacidad o deterioro mental
Firma del familiar o responsable:
Aclaración:
DNI:
234
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Cuestionario Quejas Subjetivas Ejecutivas
-QE(Mias CD, 2010)
Nombre:
estudio:
Edad:
Años de
Instrucciones: Por favor, lea cada uno de los siguientes comportamientos de
la vida diaria relativos al funcionamiento mental en general. Marque con una
cruz (X) en qué medida le ocurren actualmente, estableciendo diferencias por
muy pequeñas que sean, considerando todas las opciones según la escala:
0 = Nunca, 1 = Casi nunca, 2 = Algunas veces, 3 = Con frecuencia, 4 =
Siempre
1
2
Me distraigo con facilidad en lo cotidiano
0
0
Necesito un esfuerzo para ponerme en marcha con lo
que proyecto
3 Encuentro dificulta para adaptarme a lo nuevo
0
4 Me siento apático o que todo le da lo mismo
0
5 Encuentro dificulta para controlarme cuando lo necesito 0
6 Desconfío de mi memoria reciente o de corto plazo
0
7 Digo que voy a hacer cosas que nunca inicio o termino
0
de hacer
8 Me cuesta mantener la atención por mucho tiempo
0
9 Me cuesta interesarme o motivarme por cosas nuevas
0
10 Mi humor puede cambiar en repentinamente
0
11 Me resulta trabajoso recordar mensajes luego de unos
0
minutos
12 Necesito que me empujen para que iniciar alguna
0
actividad
13 Me resulta difícil o molesto salirme de la rutina diaria
0
14 Me cuesta tomar decisiones o decidir qué hacer
0
15 Actúo sin pensar mucho, con lo primero que me viene a 0
la mente
1
1
2
2
3
3
4
4
1
1
1
1
1
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
4
4
4
4
1
2
3
4
1
1
1
2
2
2
3
3
3
4
4
4
Factores:
1. Motivación, iniciativa y decisión: ítems 2, 3, 4, 7, 9, 12, 14
2. Control inhibitorio y flexibilidad ítems 5, 10, 13, 15
3. Atención y memoria reciente: 1,6 8, 11.
235
Mias C. D.
ESCALA DE ACTIVIDADES EXPANSIVAS DE LA VIDA
DIARIA
(Mias CD, 2010)
Fecha:
Edad:
/
/
Nombre:
Instrucciones: lea atentamente las opciones de estas actividades propias de la vida
diaria y marque con un círculo aquella opción que más lo representa en los últimos
tres meses.
1) Expresión de necesidades o deseos
0. Puede expresar o comunicar diversas necesidades o deseos apropiadamente.
1. Solo expresa o comunica necesidades o deseos muy básicos o importantes.
2. Le cuesta expresar o comunicar sus necesidades apropiadamente.
3. No logra expresar o comunicar necesidades o deseos. Se debe interpretar qué
necesita.
2) Capacidad de autocontrol
0. Puede controlarse en distintas situaciones de presión, contrariedad o exigencia
emocional.
1. Necesita de un gran esfuerzo para controlarse en tales situaciones.
2. En ocasiones no se controla del todo o actúa en forma desinhibida o desubicada.
3. No logra controlarse o actuar apropiadamente. Más bien reacciona o actúa sin
pensar.
3) Se mantiene informado
0. Se mantiene bien informado de distintos temas (política, deporte, realidad,
familia, cultura, temas particulares etc.) a través de distintos medios o personas.
1. Solo se informa de uno o dos temas de su interés a través de los mismos medios
o personas.
2. No se informa mayormente de las cosas, depende que le digan lo que esta
sucediendo.
3. No se informa de ningún tema o lo hace erráticamente con un medio casual.
4) Contactos socioafectivos
0. Se vincula con gente, familiares o visita amigos o compañeros con satisfacción.
1. Se relaciona con alguna gente o visita a alguien para no permanecer encerrado.
2. No encuentra satisfacción o tiene dificulta para estar con gente.
3. No desea estar con gente o tiene problemas frecuentes con las personas.
236
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
6) Actividades recreativas
0. Realiza actividades recreativas con frecuencia (cine, viajes, juegos etc.)
1. Realiza actividades recreativas ocasionalmente.
2. Es poco frecuente que realice alguna actividad recreativa.
3. No realiza o participa de actividades recreativas.
6) Actividad física (caminar, gimnasia, deporte etc.),
0. Realiza una actividad física en forma regular.
1. Realiza alguna actividad física ocasionalmente.
2. Realiza muy poca actividad física.
3. No logra realizar ninguna actividad física.
7) Aprende cosas nuevas (manualidades, estudio, lectura, juegos, cocina,
reparaciones etc.)
0. Con frecuencia está aprendiendo algo nuevo o desarrollando nuevas habilidades.
1. Ocasionalmente busca aprender algo nuevo o desarrollar alguna habilidad.
2. Rara vez busca aprender algo nuevo o desarrollar alguna habilidad en especial.
3. No busca aprender nada nuevo ni mejorar ninguna habilidad.
237
Mias C. D.
EVE
Escala de Vulnerabilidad al Estrés
(Mias, 2018. En estudio piloto)
Fecha:
/
/
Genero: F – M / Edad:
semanales <35 / >35
/ Trabaja: Si – No / Horas
Marque con una cruz, cómo valora los siguientes ítems relativos a
vivencias de exigencia o estrés en el último año, mediante la siguiente
escala de referencia:
Nunca - Rara vez - A veces - Con frecuencia - Casi Siempre
1. Tengo la sensación de estar en estado de
tensión.
2. Siento cansancio o falta de energía.
3. Siento taquicardia, agitación o temblores
finos.
4. Siento alguna molestia en mi cuerpo.
5. Me cuesta dormir, levantarme o descansar.
6. Siento que tengo preocupaciones que me
estresan.
7. Tengo sentimientos de impotencia o
frustración.
8. Tengo sensaciones de miedo o angustia,
sin motivo.
9. Siento que estoy muy sensible o
vulnerable.
10. Tengo pensamientos negativos sobre el
futuro.
11. Pienso que pueden pasarme cosas
negativas o indeseadas.
12. Pienso que estoy bien y no podría
enfermarme.
13. Tengo dificultad para recrearme o
divertirme.
14. Me tomo las cosas de modo muy
personal.
238
Nunca
Rara vez
1
3
2
4
Algunas
veces
5
6
Con
Casi
frecuencia siempre
7
8
9 10
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
15. Me siento exigido por las
responsabilidades.
16. Me siento irritable o que reacciono
exageradamente.
17. Me siento desmotivado o desganado en
general.
18. Me distraigo o desconcentro fácilmente.
19. Me vienen a la mente imágenes de caer
en desgracia.
20. Pequeñas cosas me generan grandes
reacciones.
21. Siento dificultad o lentitud para tomar
decisiones.
22. Me siento lúcido y rápido para actuar
bien.
23. Siento que ha disminuido mi
rendimiento habitual.
24. A menudo veo que no me alcanza el
tiempo.
25. He disminuido mi creatividad o
capacidad resolutiva.
26. Me agota pensar en salir de casa.
27. Siento que estoy estresado.
28. Siento predisposición a estresarme
29. Siento que siempre tengo cosas
pendientes.
30. Siento que estoy sano y puedo dar más.
239
Mias C. D.
ESCALA DE ACTIVIDADES RECREATIVAS
y FISICAS DE LA VIDA DIARIA
Lea atentamente cada actividad de la vida diaria e informe en qué medida o
con qué frecuencia realiza las siguientes actividades en último año. Emplee la
siguiente escala:
1. Nada 2. Muy poco 3. Poco 4. Bastante 5. Mucho
1
Actividades recreativas en casa
Mira televisión
Juega juegos de mesa (cartas, ajedrez, otros)
Realiza juegos de revistas o del diario (crucigramas, sopa letras,
los siete errores etc.)
Lectura de libros o revistas especializadas
Escucha y atiende la radio
Actividades recreativas fuera de casa
Sale a pasear o entretenerse
Concurre al cine, teatro o espectáculos
Realiza viajes recreativos o de turismo
Actividades de aprendizaje
Realiza cursos o talleres (oficios, manualidades, cocina, huerta,
teatro etc.)
Realiza talleres de memoria
Participa de actividades para adultos mayores
Actividades Sociales
Participa de actividades con amigos
Participa de actividades con familiares
Participa de otras reuniones sociales (misa, religiosas, vecinales,
clubes, etc.)
Actividades físicas
En comparación a hace 10 años atrás,
con qué frecuencia se ejercita actualmente?
En comparación con el año pasado,
con qué frecuencia se ejercita actualmente?
Considerando el trabajo o tiempo libre,
en qué medida se considera activo físicamente?
Gracias por su participación.
240
2
3
4
5
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
IAE-AM
INVENTARIO DE AMBIENTE ENRIQUECIDO
EN ADULTOS MAYORES
(IAE-AM 1.0; Versión original de estudio piloto. Mias et al., 2017.
Ver primeros resultados en capítulo de estadística aplicada, análisis
factorial)
NOMBRE:
EDAD:
GENERO:
El presente Inventario pretende conocer la presencia de algunas fuentes de estimulación
cognitiva presentes en su ambiente cotidiano, mas allá de si las aprovecha o no. En tal
sentido, le solicitamos que marque con una cruz en la columna que más representa la
tenencia o disponibilidad de distintas fuentes de estimulación cotidiana.
0. No tiene
o no está
disponible
1. Relativo.
No siempre
disponible
2. Tiene o
Siempre
disponible
ESTIMULOS DEL HOGAR
Posee televisión de uso casi personal
Posee en su casa de equipo de música o audio
Posee electrodomésticos que necesitó aprender a usar
(microondas, lavarropas, cafeteras, procesadoras, etc.)
Posee en la casa más de 30 libros
Tiene en su casa acceso a diarios o semanarios
Tiene en casa herramientas de jardinearía
Tiene en casa herramientas de reparaciones generales.
Tiene en casa herramientas para hobbies
Tiene en la casa disponibilidad de internet
Tiene en la casa computadora o tablet para uso
personal
Tiene teléfono digital o inteligente
Tiene redes sociales por internet (Facebook, WhatsApp,
etc)
Hay en la casa juegos intelectuales (rompecabezas,
juegos de mesa, ajedrez, cartas, etc).
241
Mias C. D.
ESTIMULOS DE VIVIENDA Y BARRIO
Tiene el interior de la vivienda bien iluminado
Posee espacio para plantas o trabajos con herramientas
La casa tiene muebles suficientes para ser confortable
Tiene la casa razonablemente limpia y ordenada
Tiene vecinos que lo conocen y saludan
Hay negocios cerca de su casa para compras habituales
El entorno exterior de la casa parece seguro para
desplazarse (hacer compras, caminar, etc)
ESTIMULOS VERBALES
Recibe llamados de teléfono frecuentes
Tiene oportunidad de diálogos enriquecedores
Se le pide alguna información o consejo
Tiene oportunidades de contar sus historias
Tiene necesidad o demandas de lectura
Tiene necesidad o demandas de escritura
Tiene oportunidad de juegos verbales (crucigramas, etc)
0. No tiene
o no está
disponible
ESTIMULOS DE RUTINAS
En casa hay horarios marcados
Tiene disponibilidad de comidas variadas
Tiene posibilidad de dormir la siesta
Posee todos los elementos de aseo que necesita
Tiene obligaciones o quehaceres cotidianos
Dispone del suficiente dinero para mantener sus
costumbres o gustos
ESTIMULOS SOCIOAFECTIVOS
Tiene personas amables para conversar durante el día
242
1. Relativo.
No siempre
disponible
2. Tiene o
siempre
disponible
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
Tiene familiares que responden a sus peticiones o
necesidades
Tiene familiares demostrativos de sus afectos
Tiene hijos o hermanos que le demuestran afecto
Tiene nietos o pequeños con los que se relacione
Hay familiares que pueden tranquilizarlo o calmarlo
frente a la ansiedad o el miedo
Tiene amigos o familiares para visitar
Tiene alguna mascota en casa que cuidar
ESTIMULOS CULTURALES
Tiene medios para transportarse donde quiera
Tiene oportunidades de asistir a espectáculos culturales
Tiene oportunidades o medios para viajar
Tiene oportunidades o medios para vacacionar
Tiene capacidad de decisión sobre su dinero
ESTIMULOS PARA EL CUIDADO DE LA SALUD
Tiene cobertura médica
Tiene cobertura de emergencia (servicio a domicilio)
Tiene médico que lo conoce desde hace tiempo
Dispone de los medicamentos que necesita
Tiene posibilidad de realizar los estudios o
intervenciones médicas que sean necesarias
PUNTAJE TOTAL=
243
Mias C. D.
CUPER-DSM
CUESTIONARIO DE PERSONALIDAD CRITERIOS DSM-IV (Mias CD, 2010)
Fecha:
Edad:
/
/
Nombre:
Marque con una cruz en el casillero adecuado, cómo se considera a si mismo y ante los
demás mediante la siguiente escala de referencia de las columnas
1. Soy desconfiado ante los demás.
2. Tengo alguna dificultad para hacer amigos.
3. Siento que tengo una intuición especial,
poco común.
4. Suelo ser iniciador de peleas o conflictos.
5. Soy un tanto inestable de humor o estado
de ánimo.
6. Soy muy emocional, sensible, expresivo.
7. Me siento importante, especial.
8. Me veo inhibido o inferior ante los demás.
9. Busco consejo para tomar decisiones
pequeñas.
10. Me preocupan los detalles, el orden, el
control.
11. Estoy hiperatento ante lo que dicen o
hacen los demás.
12. Prefiero las actividades solitarias.
13. Me considero un tanto raro, excéntrico.
14. Soy un tanto agresivo o impulsivo con los
demás.
15. Me agredo a mí mismo cuando me
descontrolo.
16. Soy exagerado o sobredimensiono las
cosas.
17. Los demás suelen tenerme envidia.
18. Evito correr grandes riesgos.
19. No resisto que me abandonen y o me
dejen solo.
20. Pienso que todo debe realizarse a la
perfección.
21. Siento que los demás pueden aprovecharse
de mi.
22. Soy indiferente a los halagos o críticas de
los demás.
244
Nunca
Rara vez
1
3
2
4
Algunas
veces
5
6
Con
frecuencia
7
8
Casi
siempre
9 10
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
23. Prefiero estar apartado o aislado de la
gente.
24. Considero que primero está el placer.
25. Las personas me defraudarme con
frecuencia.
26. Busco llamar la atención o que me
consideren.
27. Soy un tanto seductor, interesante para los
demás.
28. Me preocupa ser abandonado o no tenido
en cuenta.
29. Me cuesta expresar opiniones contrarias a
los demás.
30. Tengo que chequear mucho las cosas para
estar seguro.
31. Sospecho de la amistad o fidelidad de
algunas personas.
32. Considero que yo soy mi mejor amigo.
33. Tengo sensaciones físicas que no puedo
explicar.
34. Considero que si otros sufren por mí, es su
problema.
35. Tengo sentimientos de vacío o
aburrimiento.
36. Soy exagerado para expresar mis
emociones.
37. Necesito que me admiren o reconozcan.
38. Me preocupa ser criticado o rechazado.
39. Necesito sentirme protegido o cuidado.
40. Me vienen idea a la mente de modo
recurrente u obsesivo
41. Mantengo rencores por mucho tiempo.
42. Soy autosuficiente y no necesito mucho de
las personas.
43. Mis afectos suelen ser limitados o pobres.
44. No respeto mucho los derechos de los
demás.
45. Me siento muy inseguro de mi mismo.
46. Soy influenciable por lo demás.
47. Cada vez que deseo algo, debo tenerlo.
48. Me relaciono con la gente solo si estoy
seguro de agradar.
49. No funciono bien sin el apoyo de los
demás.
50. Tengo que realizar algunos rituales para
estar tranquilo.
245
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
FOLLETO PSICOEDUCATIVO PARA PACIENTES
PSICOEDUCACION: BASE DE UNA BUENA PREVENCION
Factores protectores de la memoria y de riesgo
de Deterioro Cognitivo Leve y el Alzheimer
Introducción
La dificultad para evocar nombres, números de teléfono, lugares donde se
dejan las cosas, retener pequeños mensajes o un listado de compras, constituyen
quejas de memoria frecuentes. La afectación de la memoria puede tratarse de
un síntoma inicial de demencia. Pero, ¿cómo saber la naturaleza y el significado
de nuestros olvidos? Especialmente cuando tienden a ser negados, compensados
por la experiencia individual, o bien retirados de nuestro interés. En ocasiones
se refuerza con ideas idiosincrásicas del tipo “a cierta edad es natural que ocurra”,
“es normal porque me pasa a mi”, “le pasa a todo el mundo”, “estoy más allá de esas
cosas”, etc.
La evidencia clínica indica que es importante atender las quejas de
memoria en personas mayores de 45 años. Aun cuando no se vean afectadas
en su vida diaria o laboral. Frente a esto, la respuesta de un facultativo “no se
preocupe, es normal a su edad” es un grave error si no se respalda con estudios
neuropsicológicos precisos.
Ahora, Ud. se ha realizado un estudio neurocognitivo exhaustivo con
el protocolo y la metodología empleada por el Servicio de Neuropsicología de
la Universidad Nacional de Córdoba, y la primera y más exhaustiva base de
datos local obtenida sobre problemas de la memoria en Cordoba. Este estudio
investiga las principales funciones mentales que se afectan con la edad, y en mayor
grado, en enfermedades como Alzheimer. Si Ud. tiene entre 50 y 64 años y no
presenta mayores dificultades, es aconsejable que lo repita cada cinco o seis años
aproximadamente. Luego de los 65 años, se recomienda hacerlo cada tres o cuatro
años para mayor seguridad.
247
Mias C. D.
Factores de Riesgo y Protectores
Entre los factores de riesgo que no tienen un valor predictivo
determinante, pero que aumentan la probabilidad de pasar de una memoria
normal hacia patologías como la enfermedad de ALZHEIMER, se encuentran:
1. La edad avanzada, 2. Bajo nivel de exposición a situaciones de aprendizaje,
3. Escaso uso de la lecto-escritura, 4. Elevados niveles de estrés crónico, 5.
Problemas de riesgo vascular (p.e. hipertensión, colesterol, triglicéridos, cortisol,
etc), 6. Consumo crónico de drogas que afectan las funciones cognitivas
(p.e. psicofármacos, alcohol), 7. Antecedentes familiares de Alzheimer, 8.
Antecedente familiar de Síndrome de Down, 9. Depresión después de los 64
años, 10. Presencia elevada de la apolipoproteína E4 y D (cromosoma 19), 11.
Enfermedades de la vejez no controladas. Otros factores están en duda, tales
como: factores ambientales y antecedentes de traumatismos craneoencefálicos.
Entre los factores protectores del deterioro cognitivo leve y la demencia
se reconocen: 1. Frecuente participación de situaciones de aprendizaje, 2.
Habilidades con el lenguaje, 3. Bajo nivel de estrés, 4. Estimulación cognitiva
cotidiana, 5. Relaciones familiares o socioafectivas, 6. Personalidad o actitud
positiva, 6. Ejercicio físico regular, 7. Ejercicios mentales regulares. También
están en estudio a partir de los 50 años, el consumo moderado de antioxidantes,
aminoácidos fosforados, vitamina B y la raíz Ginkgo Biloba.
Las personas con mayor “nivel educacional” tienen mayores probabilidades
de mantener sus capacidades cognitivas comparados con personas de
menor educación. Parece que la educación, el continuo aprendizaje, la
interacción socioafectiva y la actividad física y mental favorecen la
conectividad cerebral y aprovechan la “reserva cognitiva cerebral”. Pero
cuidado, también la mayor educación o la inteligencia cristalizada al proveer
mayores recursos para compensar los déficits, también puede enmascarar un
deterioro cognitivo y retrasar la consulta.
Recomendaciones generales
Entre las actividades más recomendadas como hábitos protectores para
mayores de 64 años se cuentan: iniciar nuevos estudios, aprendizaje de idiomas,
aprendizaje de oficios, de instrumentos musicales, teatro, natación o ejercicios de
equilibrio, y actividades lúdicas que impliquen el uso de estrategias variadas (p.e.
ajedrez, bridge etc). También se recomiendan: actividades de uso del lenguaje
(lectura, escritura, conversación, juegos de palabras etc), ser participativo y
opinar con información y lógica sobre diversos temas (esto es muy importante).
Se recomienda también, aprender una palabra nueva del diccionario de lunes a
viernes, y el sábado intentar recordar las mismas. Si lee un libro, ve una película,
248
Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología
obra de teatro o escucha música es muy bueno, siempre y cuando comparta
o intercambie con otras personas sus impresiones. Al acostarse, destinar unos
minutos a repasar lo que se hizo durante el día (mientras más detalles mejor).
En caso de ser insuficiente, en especial cuando existen problemas de
memoria u otras funciones cognitivas que se encuadran dentro del “Deterioro
Cognitivo Leve”, considerar que:
1- A nivel Neuropsicológico, es importante realizar: a- Programa de
entrenamiento de la atención y la memoria con criterio ecológico. b- Adquirir
estrategias compensatorias de los olvidos en la vida diaria y del rendimiento. cRealizar un examen neuropsicológico cada dos años, a fin de valorar la evolución
de las funciones cognitivas. Con el estudio que Ud. se ha realizado ahora, tiene
los primeros datos como para hacer un seguimiento de las funciones cognitivas
con la edad.
2- A nivel Psicológico Conductual, las personas se benefician de un
entrenamiento en: a- Relajación, meditación y autocontrol. b- Manejo de la
ansiedad (inquietud) y situaciones problema. c- Prevención del estrés y depresión.
Esto es muy importante!
3- A nivel farmacológico. Por ahora han revelado una relativa utilidad aquellos
fármacos inhibidores de la acetilcolinesterasa que potencian los niveles del
neurotransmisor acetilcolina en el cerebro, o bien antagonistas de los receptores
NMDA de glutamato. También son útiles altas dosis de vitamina B, aminoácidos
fosforados y citicolina. Un médico neurólogo o psiquiatra sabrá indicarle qué es
conveniente para Ud.
Por otra parte, debido a que alteraciones cerebrovasculares se
encuentran con frecuencia en el envejecimiento, en caso de estar presente, el
tratamiento debe considerar un control medicamentoso estricto de la tensión
arterial, colesterol y glucosa. También es necesario cuidar el estado de salud
general, ya que distintas enfermedades como la diabetes, cardiopatías, renopatías,
hipotiroidismo, reumatismo, inmunológicas y neoplasias entre otras, pueden
afectar las funciones cognitivas.
249
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