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AVALADO POR
COMITÉ EJECUTIVO
2002 - 2003
Dr. Marco Antonio López Butrón
Presidente
Dr. Luis Enrique Rivero Almanzor
Presidente Electo
Dr. Eduardo Núñez Bernal
Secretario General
Dr. Omar Kawas Valle
Tesorero
VICEPRESIDENTES REGIONALES
Dr. Aarón Gamez Robles
Norte
Dr. Jaime Orozco Ibarra
Centro
Dr. Jesús Orueta Alvarez
Sur
Evaluación clínica
en Psiquiatría
LIBRO 3
AUTORA
Dra. María del Carmen Lara Muñoz
ESTE ES UN SERVICIO EDUCATIVO
APOYADO POR
PSIQUIATRÍA-4PSIQUIATRÍA-4
PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN CONTINUA EN PSIQUIATRÍA
Autor
Dra. María del Carmen Lara Muñoz
Médica Cirujana (Universidad Autónoma de Puebla)
Lic. En Psicologia (Universidad Autónoma de Puebla)
Especialista en Psiquiatra (UNAM)
Maestra en Ciencias Médicas (UNAM)
Doctora en Ciencias Médicas (UNAM)
Estancia postdoctoral en la Universidad de Yale(Anfitrión: Dr. Alvan R. Feinstein)
Profesora Investigadora. Titular de Posgrado en la Facultad de Medicina
de la Universidad Autónoma de Puebla
Profesora de Posgrado, Facultad de Medicina
de la Universidad Nacional Autónoma de México
Miembro-Director del Consejo Mexicano de Psiquiatria
Expresidenta del Consejo Mexicano de Psiquiatria
Miembro de la Academia Nacional de Medicina
PAC® PSIQUIATRÍA-4
Primera Edición 2003
Copyright © 2003 Intersistemas, S.A. de C.V.
Todos los derechos reservados. Este libro está protegido por los derechos de autor. Ninguna par-
te de esta publicación puede ser reproducida, almacenada en algún sistema de recuperación, o
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ISBN 970-655-597-8 Edición completa
ISBN 970-655-600-1 Libro 3
En función de los rápidos avances en las ciencias médicas, el diagnóstico, tratamiento, tipo de
fármaco, dosis, etc., deben verificarse en forma individual; por lo que el autor, editor y patroci-
nador no se hacen responsables de ningún efecto adverso derivado de la aplicación de los con-
ceptos vertidos en esta publicación, cuya aplicación queda a criterio exclusivo del lector.
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Contenido
Autoevaluación inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
Clinimetría para psiquiatras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Definiciones fundamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Características generales de los instrumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
Sensatez en la medición clínica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
Justificación y propósito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
Validez de apariencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
Validez de contenido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133
Formato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
Facilidad de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
Consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
El concepto básico de consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
El papel de las instrucciones operacionales y los criterios . . . . . . . . 138
Consistencia interna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140
Expresión estadística de la consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
Validez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
Validez de criterio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
Validez de constructo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
La validez de constructo como un sustituto
de la validez de criterio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
Principios generales de las escalas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
Las categorías deben ser mutuamente excluyentes . . . . . . . . . . . . . 153
Las categorías deben ser exhaustivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
Las categorías deben tener valores reales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154
Las categorías deben tener una discriminación adecuada . . . . . . . 155
Las escalas deben ser coherentes tanto biológica
como estadísticamente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
Entrevistas diagnósticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
PRIME-MD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
Depresión y ansiedad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163
Escala de depresión de Hamilton (Ham-D) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
Inventario de depresión de Beck (Beck-Dep) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
Lista de los 90 síntomas de Hopkins (Symptom checklist SCL-90) . . 170
Otros instrumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
INSTRUCCIONES PARA OBTENER PUNTAJE CON VALOR PARA
RECERTIFICACIÓN
La Asociación Psiquiátrica Mexicana avala el Programa de Actualización
Continua (PAC) Psiquiatría con puntos válidos para la recertificación de
médicos psiquiatras.
Para solicitar los puntos es necesario que conteste todas las preguntas inclui-
das en el cuadernillo de evaluación que acompaña al libro 10.
Anote con claridad los datos de identificación que se le solicitan y entregue el
cuadernillo al representante de Pfizer quien lo hará llegar a la Asociación
Psiquiátrica Mexicana, donde le expedirán la constancia correspondiente en
el caso de que cubra 80% o más de aciertos.
Evaluación de síntomas psicóticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
Escala Breve de Apreciación Psiquiátrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
Escala del Síndrome Positivo y Negativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
Escala para la evaluación de manía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176
Movimientos anormales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
Calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
Evaluación de la calidad de vida y del funcionamiento . . . . . . . . . . 179
Escala de calidad de vida de Dunbar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
El cuestionario de calidad de vida y satisfacción de Endicot . . . . . . 180
La lista para evaluar la calidad de vida
de los enfermos esquizofrénicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
Entrevista para evaluar la calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183
La escala de calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185
Calidad de vida de los usuarios de los programas de salud mental . . . 187
Cuestionarios de calidad de vida
de la Organización Mundial de la Salud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
Encuesta del estado de salud SF-36 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
Evaluación de la discapacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
Apoyo social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
Cuestionario de apoyo social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
Cuestionario de apoyo social funcional DUKE-UNC . . . . . . . . . . . . . 195
Evaluación en Geriatría . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Evaluación en el área cognitiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Examen mental Breve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
Examen mental abreviado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
Escala de depresión geriatrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
Evaluación del funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
Respuestas de la autoevaluación inicial . . . . . . . . . . . . . . . 205
121
VER RESPUESTAS
EN LA PÁGINA 205
Autoevaluación inicial
1. La “sensatez” de un instrumento puede ser obviada si su consistencia
y validez son adecuadas:
Falso Verdadero
2. La sensibilidad y la especificidad son indicadores de consistencia:
Falso Verdadero
3. La validez de un instrumento se prueba contra un estándar de oro:
Falso Verdadero
4. Para aplicar la Entrevista Diagnóstica Internacional se requiere de
entrenamiento en centros autorizados:
Falso Verdadero
5. La Escala de Depresión de Hamilton es un instrumento de diagnóstico:
Falso Verdadero
6. La escala original de Simpson-Angus permite valorar acatisia y aquinesia:
Falso Verdadero
7. El PANSS y el BPRS pueden ser comparados:
Falso Verdadero
8. La valoración de ancianos requiere de instrumentos especialmente
adaptados:
Falso Verdadero
9. Actualmente, no es posible medir el apoyo social:
Falso Verdadero
10. Por ser subjetiva, no se recomienda evaluar la calidad de vida:
Falso Verdadero
Evaluación clinica en psiquiatría pac
123
INTRODUCCIÓN
Al iniciar la lectura de este libro es necesa-
rio hacer un comentario y dos aclaracio-
nes. Primero el comentario; el término
“Clinimetría” se ha incluido en el título
como un homenaje al Dr. A. Feinstein,
quien acuñó y definió el término.
Las dos aclaraciones: aunque en el título se
menciona que el texto va dirigido a psiquia-
tras, es evidente que no es exclusivo para ellos.
Se pretende que sea útil para cualquier perso-
na interesada en el trabajo clínico en el área de
la salud mental. El objetivo es fundamental-
mente clínico. Por esto, los médicos de cual-
quier especialidad, los psicólogos, el personal
de enfermería, trabajo social, rehabilitación,
etc. encontrarán útil este texto.
La segunda aclaración es que no se trata de
un catálogo de instrumentos, sino de una
guía para el empleo sensato de éstos. Hay
varios textos excelentes en los que se pue-
den encontrar listados muy completos de
instrumentos de evaluación (American
Psychiatric Association, 2000) incluso en
español (Bulbena et al, 2000). En este libro
presentaremos una introducción a la clini-
metría y las características generales de al-
gunos instrumentos. Trataremos de ubicar
el instrumento en el contexto de las inves-
tigaciones en las que se han empleado co-
mo ejemplo de un uso que suponemos
“sensato”. Al anotar las características gene-
rales de los instrumentos, se proporciona-
rán las referencias pertinentes. Aunque
muchos de los instrumentos mencionados
no tienen restricciones para su uso acadé-
mico, no lucrativo, algunos de ellos tienen
protegidos los derechos de autor. Los con-
tactos para solicitar las autorizaciones co-
rrespondientes, pueden encontrarse en el
texto de la Asociación Psiquiátrica Ameri-
cana (2000).
En varios cursos y talleres dedicados al te-
ma, con frecuencia hemos escuchado la
pregunta “¿Y qué escalas tiene?”. Al inda-
gar sobre el propósito, nos enteramos que
en realidad no se tiene una idea clara de lo
que se pretende hacer con la “escala” sino
que más bien en función de la “escala” a la
que se tenga acceso se pensará lo que lo se
hará. Con este texto, pretendemos ubicar
el uso de instrumentos de evaluación en el
contexto de una práctica clínica con obje-
tivos definidos, sean de investigación o de
intervención clínica.
Los primeros talleres de Clinimetría que
se ofrecieron en el Instituto Nacional de
Psiquiatría (entonces Instituto Mexicano
de Psiquiatría), se dirigían hacia las perso-
nas interesadas en la investigación clínica.
Al pasar el tiempo, cada vez es más evi-
dente que la clinimetría es o deberá ser
una parte importante de la cínica psiquiá-
trica; la evaluación de las intervenciones
que se realizan permitirá valorar la efecti-
vidad de las mismas.
Independientemente de que se empleen o
no instrumentos (o escalas formales o con
epónimos), es evidente que la clinimetría
está presente en la clínica independiente-
mente de que se le reconozca como tal.
Cuando decimos que un paciente “ha mejo-
rado”, estamos empleando una categoría de
una escala de transición; la otras categorías
de esta hipotética escala serían: “el paciente
está igual” o “el paciente ha empeorado”.
DEFINICIONES FUNDAMENTALES
¿Podemos medir el estado clínico de los
pacientes? ¿Podemos medir el efecto de
los antidepresivos sobre la depresión? Si
consideramos que medir es asignar un va-
lor a objetos, eventos o características de
acuerdo con ciertas reglas, cuando tene-
Clinimetría para psiquiatras
Este texto va dirigido a
cualquier persona con
actividad clínica dentro
del área de la salud mental
y no es un simple relato
de instrumentos, sino una
guía para su empleo
La Clinimetría es una
actividad aplicable en
cualquier actividad
relacionada con la primera
parte del vocablo: la clínica.
Aunque originalmente se
aplicó al estudio de síntomas
(manifestaciones de
enfermedad) se ha extendido
ahora a herramientas y
procedimientos auxiliares
y complementarios.
124
mos las “reglas” podemos medir cualquier
objeto, evento o característica, incluyendo el
estado clínico de los pacientes. Estos objetos,
eventos o características se designan como
“variables”.
Una variable es una clase de datos, una
propiedad observada o cualquier caracte-
rística que nos interese medir u observar.
En la clínica, los síntomas, los signos, los
antecedentes de los pacientes son “varia-
bles”. Si estamos interesados en determi-
nar las diferencias entre hombres y
mujeres, el sexo es una variable. En un es-
tudio sobre el pronóstico de los pacientes
de acuerdo a la edad de inicio del padeci-
miento, tanto el pronóstico como la edad
de inicio del padecimiento son variables.
Una escala es el conjunto de categorías que
definen a una variable. La escala de la varia-
ble sexo tiene dos categorías: femenino y
masculino. La escala de la variable “edad de
inicio del padecimiento” tiene un gran nú-
mero de categorías (cualquier edad puede
estar dentro de la escala). Es frecuente que
asociemos el término escala con diferencias
de intensidad; así, los episodios depresivos
mayores pueden ser leves, moderados, o se-
veros. Sin embargo, la clasificación de la es-
quizofrenia en paranoide, desorganizada,
catatónica, indiferenciada o residual, tam-
bién constituye una escala.
Una categoría es una de las diferentes for-
mas de expresión que la variable puede
adoptar. En los ejemplos mencionados,
“femenino” es una categoría de la variable
sexo; “leve” es una categoría de la escala
“intensidad”; “catatónica” es una catego-
ría de “esquizofrenia”.
Hay diferentes niveles en la expresión de
una escala y es práctica común identificar a
las variables de acuerdo a su escala de me-
dición. Así, tenemos escalas (o variables):
nominales, ordinales y dimensionales.
Las variables nominales o de atributo, tam-
bién son conocidas como variables categó-
ricas. Las categorías que conforman la es-
cala no tienen orden o rango. Por ejem-
plo, las categorías de la escala de religión
no tienen rango (cristiano, musulmán, ju-
dío, otro), ocupación (empleado, campe-
sino, artesano, otros), etc. Las categorías
de estas escalas se describen con frecuencias,
porcentajes, proporciones. Por ejemplo: “el
70% de los pacientes eran mujeres”. La Cla-
sificación Internacional de Enfermedades
10a. revisión, (CIE-10) es una escala nomi-
nal o categórica, constituida por un conjun-
to de “categorías diagnósticas”. En su forma
más sencilla, las escalas categóricas son dico-
tómicas (con dos categorías) por ejemplo,
hombre/mujer, esquizofrénico/no esquizo-
frénico, fumador/no fumador.
En la escala ordinal el atributo se posee con
mayor o menor magnitud, pero se desco-
noce la relación exacta entre las categorías,
por ejemplo: depresión leve, moderada, o
grave. Las puntuaciones en los diferentes
instrumentos de uso frecuente en psiquia-
tría son escalas ordinales. Por ejemplo: si al
paciente “A” se le asigna una puntuación
de 36 en la escala de Hamilton de depre-
sión, está mas deprimido que el paciente
“B”, que obtuvo 18; sin embargo no se
puede asegurar que el paciente “A” tiene el
doble de depresión que el paciente “B”, so-
lo sabemos que está mas deprimido. Las
puntuaciones en la escala de Hamilton no
tienen una relación exacta entre sí. Algunos
autores han llamado cuasidimensionales a
las escalas como la de Hamilton, ya que la
escala resultante de la suma de diferentes
reactivos parece tener características di-
mensionales. En este rubro también se in-
cluyen las escalas análogas visuales. Las
variables ordinales se describen con media-
nas o percentiles, aunque con frecuencia se
emplea el promedio para su descripción.
En las escalas dimensionales, la relación
entre las categorías (o valores) es constan-
te, se pueden hacer todas las operaciones
aritméticas con ellas. Se llaman de razón
cuando tienen cero absoluto, se llaman de
intervalo cuando el cero no es absoluto si-
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
Es útil reconocer términos
como escala (conjunto de
categorías que definen a una
variable) y categoría que es
una de las diferentes formas
de expresión que la variable
puede adoptar.
125
no arbitrario (por ejemplo la talla o la
edad ya que nadie puede tener 0 de esta-
tura ni de edad). Una escala dimensional
es continua cuando puede tener valores
fraccionarios o discontinua o discreta si
no tiene valores fraccionarios (número de
hijos o número de ojos). La edad es una
variable dimensional ya que alguien que
tiene 40 años tiene exactamente el doble
de edad de alguien que tiene 20 años.
CARACTERÍSTICAS GENERALES
DE LOS INSTRUMENTOS
Una característica de los instrumentos de
evaluación clínica es que se conforman
con información que se obtiene mediante
un formato en el que se incluyen pregun-
tas o reactivos que el sujeto que está sien-
do evaluado tiene que responder, o que,
basado en sus observaciones del sujeto, el
clínico responde.
Los estímulos (preguntas o reactivos) pue-
den ser de respuestas cerradas: sí o no, op-
ción múltiple o pueden ser preguntas
abiertas que deben ser interpretadas por
un experto.
Como ya se mencionó, una escala es un
conjunto de categorías que definen una va-
riable. La variable puede ser individual, es
decir, es la respuesta a una sola pregunta o
reactivo. Sin embargo, es frecuente que las
variables que se emplean en el área de la sa-
lud mental sean variables complejas. La va-
riable “depresión” está compuesta por una
serie de características que llamamos signos
y síntomas. Para la exploración de estas va-
riables complejas es necesario construir ins-
trumentos de evaluación que incluyan
todas las características que define a la va-
riable en estudio. De este modo, tenemos
escalas individuales para variables indivi-
duales e “instrumentos” formados por un
conjunto de variables que al agruparse con-
forman una variable compleja.
En clínica, las variables suelen ser caracte-
rísticas, signos o síntomas de los pacien-
tes. Estas variables pueden tener expresio-
nes naturales o arbitrarias. Por ejemplo, la
edad en años es una expresión natural pe-
ro si la transformamos en niño, joven y
viejo, ésta es una expresión arbitraria.
En algunos casos sólo se cuenta con expre-
siones arbitrarias como por ejemplo para
describir los reflejos neurológicos. Siem-
pre es preferible trabajar con expresiones
naturales y si es necesario, después se
transforman o codifican.
Como se mencionó al principio, cuando
medimos, asignamos una categoría a una
condición de acuerdo a ciertas reglas. Las
reglas son los criterios operacionales que
empleamos para definir a las variables y
sus categorías. Estas “reglas” en clínica son
los criterios diagnósticos. Por ejemplo, pa-
ra decir que un paciente es “esquizofréni-
co” tenemos las reglas anotadas en el
DSM IV o en la CIE-10. De esta manera
podemos distinguir entre la categoría de
esquizofrénico y no esquizofrénico.
Para asignar la categoría de mujer a una
persona, podemos elegir entre varias re-
glas: la apariencia exterior de la persona, la
exploración física, o el sexo cromosómico.
De acuerdo a la “regla” que seleccione-
mos, se demarcan las categorías.
En algunos casos la demarcación de catego-
rías se deja al “juicio clínico”. Por ejemplo,
en la evaluación clínica global, el médico
debe decidir, de acuerdo a su experiencia si
la mejoría del paciente ha sido “mucha” o
“poca”. En este caso, no hay criterios espe-
cíficos para separar “mucha mejoría” de
“poca mejoría”.
Instrumentos vs variables individuales
Los datos que se emplearon en la evalua-
ción de los pacientes pueden ser variables
individuales o variables compuestas.
Las variables compuestas incluyen un
conjunto de variables. Estas son llamadas
Clinimetría para psiquiatras
Una característica de los
instrumentos de evaluación
clínica es que se conforman
con información que se
obtiene mediante un formato
en el que se incluyen
preguntas que el sujeto
o el clínico responden.
126
“variables componentes” y se deben espe-
cificar claramente.
Las escalas llamadas globales son usadas
constantemente en la clínica y éstas carecen
de variables componentes explícitas. Cuan-
do la mejoría del pacientes se determina
como “mucha” o “poca”, se está empleando
una escala global en la cual no se ha iden-
tificado qué se toma en cuenta cuando se
dice “mucha” o “poca”. En las escalas glo-
bales los componentes son implícitos.
Los elementos que componen a un instru-
mento son preguntas o resultados observa-
dos que ocurren espontáneamente, como
reacciones del paciente a los eventos de la
vida o de la enfermedad o bien a otros estí-
mulos específicos individuales. En otros ca-
sos, se registra la respuesta del paciente a un
estímulo; por ejemplo, la respuesta a una
prueba neuropsicológica, o a un estímulo
del cerebro. Tanto el estímulo como la res-
puesta a observar deben ser claramente es-
pecificadas. Se debe prestar atención al
grado de cooperación del paciente.
Si un instrumento se emplea para la eva-
luación de una variable compleja, en la que
se incluyen muchas variables, éstas deberán
combinarse para tener una expresión final.
En algunos casos se combinan un gran nú-
mero de variables en una sola expresión
que permite la evaluación de una condi-
ción clínica, por ejemplo depresión.
La escala final puede expresarse de dife-
rentes formas: como un perfil o como un
resultado único.
La combinación de variables puede hacer-
se mediante puntajes aritméticos; lo más
frecuente en el área de la salud mental,
mediante la adición de variables o con al-
gún otro arreglo aritmético, por ejemplo,
un cociente (índice de obesidad).
En otros casos, a unas variables se les da más
puntuación que a otras (“pesan más”), a lo
que se llama ponderación.
Otra forma de obtener el resultado de la
combinación de variables es mediante
agrupaciones que Feinstein ha llamado
“boleanas”. El diagnóstico en psiquiatría
se hace de esta manera: el paciente debe
reunir ciertas variables y no debe tener
otras para que se pueda decir que es esqui-
zofrénico por ejemplo.
El perfil contiene una serie de variables
componentes citadas juntas en combina-
ción sin haber sido fusionadas en una ex-
presión nueva. La expresión final es un
perfil que identifica el estado individual
de cada componente por separado y por
lo tanto no se pierde información pero no
es fácilmente codificado para análisis y
comparaciones es descriptivo.
En algunos caso, antes de formar una es-
cala final, las variables componentes son
agregadas en variables compuestas llama-
das ejes o subescalas. El resultado final
puede ser el conjunto de estas subescalas o
la combinación de estas subescalas para
dar una escala final. Por ejemplo, el SCID
de personalidad da como resultado un
conjunto de subescalas y no un resultado
final. La prueba de Wechsler para la eva-
luación de inteligencia proporciona el re-
sultado de varias subescalas que a su vez se
combinan en dos (verbal y de ejecución),
que a su vez se combinan en una sola (CI
total). En este caso se especifica el método
de agregación de variables a ejes, el esque-
ma de puntaje para cada eje y el método
de combinarlos en la escala final.
En ocasiones se deben modificar las escalas
de las variables originales antes de integrar-
las en un índice compuesto. Se puede de-
gradar una variable dimensional, para
eliminar las distinciones finas que afectarían
los resultados (el peso se transforma en:
obeso/no obeso, la temperatura en: fiebre/
no fiebre). Las variables ordinales también
se pueden transformar en dicotómicas, por
ejemplo la puntuación en el Inventario de
Depresión de Beck se transforma en: depri-
mido/no deprimido. Se puede convertir
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
127
una variable nominal en una ordinal, por
ejemplo: muy deprimido, regularmente
deprimido, poco deprimido. Una variable
nominal se transforma en dicotómica: es-
quizofrenia simple, paranoide, catatónica y
no esquizofrenia, se transforma en: esquizo-
frenia/no esquizofrenia.
Antes de que se combinen las variables en
un índice se deben tomar varias decisio-
nes. El investigador debe tener una idea
clara del propósito del índice y el ambien-
te o escenario donde se aplicará.
El siguiente paso incluye una serie de de-
cisiones conceptuales que preceden a la
elección de las variables o componentes.
Al término de este proceso, las variables
candidatas son elegidas, examinadas y re-
sumidas, conservando las variables com-
ponentes.
Revisión de antecedentes
Se puede trabajar empíricamente a partir
de la información disponible. Si no se
dispone de datos empíricos, entonces se
pueden utilizar:
a. Variables elegidas por costumbre: sin
evidencias documentales en la litera-
tura.
b. Sabiduría convencional: creencias ge-
nerales de la comunidad clínica.
c. Experiencia personal del investigador
d. Reunión de grupos colegiados o auto-
ridades: para alcanzar un consenso.
La información adicional se puede obte-
ner por lo menos de 4 diferentes fuentes:
1) Observación clínica de otros fenómenos.
2) Información de laboratorio
3) Familia del paciente u otros recursos
para indicar o verificar exposición pre-
via a agentes ocupacionales, farmacéu-
ticos entre otros.
4) Observación clínica de la evolución
del paciente.
Este tipo de información adicional es muy
útil para los clínicos. La información extra
mejora los datos que los clínicos pueden
utilizar para elegir y evaluar a las variables
candidatas.
¿Qué tipo de evidencia se va a incluir
en el índice?
La evidencia es intrínseca o proximal
cuando corresponde a la descripción di-
recta del fenómeno observado.
La evidencia es extrínseca o distal cuan-
do refleja una consecuencia o un efecto
indirecto del fenómeno observado. Esta
puede tener al menos 3 niveles de separa-
ción del fenómeno proximal:
1) La evidencia refleja una consecuencia
inmediata aunque indirecta del fenó-
meno.
2) La evidencia refleja una respuesta sub-
jetiva del paciente o una reacción a las
consecuencias del fenómeno.
3) La evidencia refleja la manera en que
otro responde o reacciona al fenóme-
no observado en el paciente.
Los clínicos con frecuencia usan directa-
mente la evidencia intrínseca cuando es
posible, a pesar de la ausencia de valores
estandarizados. Sin embargo, no debe
omitirse la evidencia extrínseca.
Importancia de la relación
interpersonal
La relación interpersonal es un elemento
que debe ser tomado en cuenta cuando se
diseñan instrumentos de evaluación; en la
práctica médica, los pacientes están acos-
tumbrados a proporcionar información
muy íntima y personal. Usualmente esperan
y responden de buena forma a preguntas
respecto a evacuación, micción, actividad
sexual, otras funciones del cuerpo y varios
aspectos de sus hábitos y sentimientos.
Sin embargo, este intercambio de infor-
mación entre el investigador y el sujeto,
Clinimetría para psiquiatras
128
difícilmente ocurre en cierto tipo de inves-
tigaciones. Para evitar invadir la privacidad
personal y para permitir respuestas libres
de miedos u oprobio moral o ético las pre-
guntas se hacen de manera impersonal e
indirecta. Sin embargo, esto puede ser una
desventaja pues el que responde puede ci-
tar actitudes públicas generales más que
creencias personales. Otra desventaja del
abordaje impersonal es la evitación del ata-
que directo y frontal del objetivo; así, la
respuesta que se ofrece da valores indirectos
o poco útiles.
La ventaja del enfoque médico tan perso-
nal es que se enfoca específicamente al pa-
ciente y permite preguntar muchas cosas y
tener respuestas directas.
Identificación del “constructo”
Muchas de las variables utilizadas en la clí-
nica se refieren a conceptos intelectuales
llamados “constructos” que no existen de
manera tangible. De hecho, los diagnósti-
cos son constructos: “esquizofrenia para-
noide” es un término en el que se incluyen
ciertas características de un sujeto, y es un
constructo porque “esquizofrenia paranoi-
de” no es una característica tangible, obje-
tiva, como puede ser, “ojos negros”.
Otros constructos que emplean los clíni-
cos se refieren a la severidad de la enfer-
medad, efectos de la comorbilidad o
grados de incapacidad funcional.
Muchas de las ideas expresadas como ín-
dices también son constructos intangibles
(inteligencia, relación intrafamiliar, pre-
juicio étnico, etc). Otros tipos de cons-
tructos no son fáciles de identificar. Los
constructos se proponen como explicacio-
nes para ciertos agregados de variables que
emergen de un análisis matemático. Si es-
te es el caso, el investigador tendría que
probar que los constructos realmente exis-
ten y que se identifican apropiadamente
como entidades conceptuales. Para la ma-
yoría de los constructos que aparecen en
los índices clínicos, el reto principal es
medirlo, no probar que existen.
¿Cómo se seleccionan las variables a incluir
en un índice?
De acuerdo al DSM IV, un sujeto tiene
un “Trastorno de ansiedad generalizada”
cuando ocurren
• Ansiedad y preocupación excesivas so-
bre una amplia gama de acontecimien-
tos o actividades, que se prolongan más
de 6 meses
• Le resulta difícil controlar este estado
de constante preocupación
• La ansiedad y preocupación se asocian
a tres (o más) de los 6 síntomas si-
guientes (algunos de los cuales han
persistido más de 6 meses). En los ni-
ños sólo se requiere uno de estos sín-
tomas: inquietud o impaciencia,
fatigabilidad fácil, dificultad para con-
centrarse o tener la mente en blanco,
irritabilidad, tensión muscular, altera-
ciones del sueño.
¿Cómo se llegó a estos criterios? Evidente-
mente, por la observación directa de los
pacientes. En clínica, las variables que se
incluyen en los índices suelen obtenerse
mediante la observación.
La actividad clinimétrica implica “dise-
car” el fenómeno observado, para lo cual
el clínico emplea su intuición “ilustrada”.
En la actividad psicométrica, el proceso
suele ser diferente. A partir de una teoría, se
desarrolla una gran cantidad de variables en
forma de reactivos, preguntas o items indi-
viduales pertinentes para el fenómeno bajo
investigación. Estos reactivos, preguntas o
items serán sometidos a la evaluación de
jueces o expertos y también serán someti-
dos a procedimientos estadísticos sofistica-
dos y finalmente darán un resultado,
En este proceso, las decisiones fundamenta-
les dependen de los datos proporcionados
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
La actividad
clinimétrica implica
“disecar” el fenómeno
observado, para lo
cual el clínico emplea su
intuición “ilustrada”.
129
por los jueces externos y por el modelo teó-
rico particular que se utilizó al revisarlos.
Las diferencias en los enfoques empleados
en clínica y en el campo psicosocial fue-
ron revisadas previamente (Lara y Ortega)
por lo que no se detallarán mas.
Sin embargo, vale la pena aclarar que más
que dos enfoques diferentes tendríamos
que hacer referencia al tipo de variables
que son estudiadas. Actualmente, los clí-
nicos cada vez con mayor frecuencia tie-
nen la necesidad de valorar constructos
psicosociales como “apoyo social” o “cali-
dad de vida”.
Ya que la disección intuitiva y la selección
analítica no han sido deliberadamente
comparadas, ninguna de las dos estrate-
gias puede ser considerada superior a la
otra. La selección analítica es apropiada al
estudio de las actitudes psicosociales
cuando no está disponible ninguna corre-
lación etiológica particular, diagnóstica,
pronóstica o terapéutica. El enfoque de
disección intuitiva es apropiado para estu-
diar los fenómenos clínicos en los que se
pueden obtener correlaciones etiológicas,
diagnósticas, pronósticas o terapéuticas.
Los clínicos a menudo seleccionan las varia-
bles a incluir en un índice disecando sus in-
tuiciones previas u observaciones globales.
Sin embargo, no siempre se incluyen las
variables importantes.
Si una variable elemental tiene una escala
para ser medida, seguramente será inclui-
da en el índice. Si por el contrario, no se
ha desarrollado una escala para medir la
variable, o no hay consenso para la medi-
ción de la misma, entonces no se incluirá.
¿Qué se debe incluir en un índice com-
puesto? ¿Muchas o pocas variables en el
índice? La decisión acerca de lo que es im-
portante es un acto complejo. El clínico
deberá incluir todas las variables conside-
radas importantes, pero éstas no deben ser
excesivas ya que entonces la extensión del
instrumento hará difícil su aplicación.
Para que un índice sea fácil de usar debe
tener pocas variables componentes; pero
para que haga su trabajo de manera efec-
tiva ninguna variable potencialmente im-
portante debe omitirse. Se sugiere que los
instrumentos tengan un número relativa-
mente pequeño de variables entre las que
se incluyan las que son importantes.
Para decidir cuáles son las variables impor-
tantes se emplea el juicio clínico basado en
las costumbres, sabiduría convencional, ex-
periencia personal o por consenso de auto-
ridades. Sin embargo, para ciertos índices
se necesita otro tipo de juicios que requie-
ren de la colaboración directa de los pa-
cientes. Cuando las variables involucran
temas como satisfacción, capacidad funcio-
nal o calidad de vida, la mejor indicación
de importancia se obtiene de las preferen-
cias expresadas por los mismos pacientes,
no a partir de juicios hechos por clínicos o
paneles de autoridades.
La elección de las variables que van a in-
cluirse en un índice puede ser consecuen-
cia de un modelo matemático.
La elección de los modelos depende del ti-
po de variables y del tipo de escala final que
se desea. Las variables se pueden arreglar de
diferentes formas. El resultado matemático
puede ser una calificación aritmética o un
agrupamiento. Cuando se aplica este enfo-
que, la escala final puede ser una ecuación
de regresión lineal múltiple o logística o
una serie de factores.
Para evitar los extremos del juicio clínico
que no tiene evidencias confirmatorias o
modelos matemáticos que no tienen un
juicio clínico que los corrobore, se puede
utilizar una combinación de ambos. Por
ejemplo, algunos índices pronósticos se
construyeron como racimos de categorías
elegidas originalmente de acuerdo al juicio
Clinimetría para psiquiatras
130
clínico, pero se agruparon según sus efectos
estadísticos en el resultado que se predijo.
Este tipo de juicio clínico-estadístico se uti-
liza también cuando la variable candidata
para incluirse en un índice se somete a un
panel de jueces, expertos y no expertos y
después se realiza un análisis estadístico.
Después de ser elegidas las variables com-
ponentes, deben identificarse adecuada-
mente para ser reproducidas. Las variables
componentes podrían no ser identificadas
o que no se liste su escala de evaluación o
que las categorías de la escala se citen sin
criterios de demarcación.
Podemos tener una buena idea de lo que se
debe cubrir si recordamos que un índice se
crea al identificar los componentes combi-
nándolos en ejes y combinando éstos en las
escalas de resultados. Necesitaremos identi-
ficar cada una de las variables componentes
y su escala. Si se usan ejes, se necesita iden-
tificar las escalas de evaluación para cada
eje y los mecanismos por los que los com-
ponentes se agregan en ellos. Finalmente,
hay que identificar la escala final y la ma-
nera en que los ejes o los componentes bá-
sicos se agregan para formar ésta.
Objetivos de las escalas
de evaluación clínica
Las escalas clínicas son instrumentos de
evaluación que se utilizan para
1. detectar una enfermedad o una condi-
ción en un grupo de población
2. confirmar la enfermedad o condición,
excluir otras
3. medir la intensidad o magnitud de la
enfermedad, condición
4. valorar la evolución de la misma tras la
terapéutica implementada o cualquier
intervención.
Estos cuatro objetivos deberán ser recor-
dados pues serán abordados nuevamente
en la sección de validez. ■
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
Las escalas clínicas
son instrumentos
de evaluación que se utilizan
para detectar una enfermedad
(o una condición), confirmarla,
excluir otras, medir su
intensidad y valorar la
evolución de la misma tras
la terapéutica implementada
o cualquierintervención
131
E
n contraste con los principios bien
definidos que constituyen la teoría
de la medición en psicología, los ín-
dices clinimétricos usualmente se desarro-
llan de manera intuitiva.
De acuerdo a los textos de psicometría, un
instrumento de evaluación debe tener va-
lidez y confiabilidad.
La Psicometría cita principios y fórmulas
para determinar la confiabilidad (o repro-
ducibilidad) y la validez (o precisión) de las
pruebas psicométricas, pero no se han da-
do especificaciones análogas para determi-
nar las características óptimas de un instru-
mento de evaluación clínica. Feinstein ha
propuesto un conjunto de especificaciones
que se puedan usar tanto para construir ín-
dices clinimétricos como para evaluarlos.
Este conjunto de especificaciones es lo que
Feinstein llama “sensatez”. Antes de deter-
minar la validez y la confiabilidad de un
instrumento de medición clínica, conviene
determinar su “sensatez”.
Cuando evaluamos un índice en particular,
¿cómo decidimos si es bueno o malo, sa-
tisfactorio o insatisfactorio?. Estas, entre
otras, son preguntas necesarias cuando eva-
luamos un índice nuevo o uno viejo y
cuando decidimos qué índice utilizar si hay
varios disponibles para describir el mismo
fenómeno. En el trabajo de laboratorio, el
sistema de evaluación requiere que las me-
diciones sean reproducibles cuando el pro-
ceso se repite y sean precisas, es decir, sean
similares a la cantidad que se obtiene cuan-
do la substancia se mide con un procedi-
miento de referencia (estándar de oro).
Un atributo importante de un sistema
científico de medición es su consistencia
para obtener el mismo resultado cuando
el proceso de medición se repite con el
mismo método o el mismo observador
(variabilidad intraobservador) o por otro
observador (variabilidad interobservador).
El término consistencia parecer ser mejor
que el término de confiabilidad para des-
cribir este atributo. Otro término alterna-
tivo es reproducibilidad y confiabilidad.
Independientemente del término que se
emplee es claro que la condición impres-
cindible para que una medición sea consi-
derada científica debe ser consistente.
Otro atributo importante de la medición es
la validez o exactitud. Éste se evalúa deter-
minando el acuerdo entre la medición ob-
servada y el resultado obtenido con el siste-
ma de referencia estándar. Desafortunada-
mente, la idea de la exactitud no siempre
puede aplicarse a los índices clinimétricos
porque la referencia estándar inequívoca no
existe o no se puede obtener. No tenemos
una referencia estándar con la cual compa-
rar puntuaciones de ansiedad, dolor o capa-
cidad funcional. Entonces, se ha reemplaza-
do el término exactitud por el de validez.
Para los psicólogos, un instrumento tiene
validez si mide lo que se pretende medir.
Para Feinstein, este término se refiere a qué
tan bien el índice hace su trabajo. Ya que un
índice realiza muchos trabajos, se distin-
guen varios tipos de validez, que a menudo
resultan confusos para el clínico.
Para Feinstein, la “sensatez” es “sentido
común ilustrado”, que es una mezcla de
sentido común más conocimientos sobre
fisiopatología y clínica. La evaluación de
la sensatez de los instrumentos incluye 5
puntos principales:
1. Justificación y propósito
2. Validez de apariencia
3. Validez de contenido
4. Formato
5. Facilidad de uso
Sensatez en la medición clínica
Sensatez es, para
los fines de este capítulo,
un conjunto de
especificaciones utilizables
para construir y evaluar
índices clinimétricos.
La “sensatez” es “sentido
común ilustrado”, que es
una mezcla de sentido
común más conocimientos
sobre fisiopatología y clínica.
132
JUSTIFICACIÓN Y PROPÓSITO
Antes de que se evalúe un índice necesita-
mos saber qué se supone que hace. ¿Identi-
fica un estado, denota un cambio, predice
un resultado u ofrece una guía?. ¿Para qué
se necesita, en qué tipo de situación clínica
se aplica?. Las respuestas a estas preguntas
acerca de la función clínica, la justificación
y la aplicabilidad se necesitan al principio y
al final de la evaluación. Al principio, el
evaluador necesita la información para
orientarse acerca de lo que el índice hace.
Al final, la información es necesaria para las
decidir si el índice ha logrado su propósito.
Cada índice tiene un propósito que se de-
muestra con su función clínica y la justifica-
ción de su existencia. Cada índice se desarro-
lla y se aplica dentro de una estructura parti-
cular de pacientes e instalaciones clínicas.
Justificación clínica
Cuando se reporta un índice nuevo, se espe-
ra que el investigador demuestre porqué se
necesita y porqué es superior a índices pare-
cidos que ya existen. El investigador no
construye un índice clinimétrico nuevo a
menos que se pretenda que haga algo dife-
rente o que lo haga mejor que lo que ya es-
taba disponible. Las razones para construir
un índice y el motivo fundamental de su
aparente superioridad constituyen la justifi-
cación del mismo. A veces esto se demuestra
al comparar los resultados de los índices
nuevos y antiguos, pero usualmente, la jus-
tificación es un recuento verbal de lo que el
investigador tiene en mente. Si el índice
ofrece una expresión completamente nueva
del fenómeno, entonces la justificación es
evidente. Si ofrece una nueva expresión al-
ternativa a algo ya citado, el investigador
tendrá una razón especial para crearlo.
Función Clínica
Las 4 funciones principales de un índice
son describir un estado, denotar un cam-
bio, estimar un pronóstico y ofrecer una
guía. El estado descrito puede ser un sus-
tantivo, cuando el índice muestra la exis-
tencia de una entidad particular (deprimi-
do/no deprimido), o un adjetivo cuando
delinea la severidad o el grado de una con-
dición existente (leve, moderado, grave).
Los cambios en el estado pueden notarse
después del uso repetido de un índice de es-
tado o de índices especiales de transición.
Cuando se añade información conveniente,
un índice de estado o de cambio puede pro-
ducir una estimación pronóstica o una guía
de tratamiento. Un solo índice puede usar-
se para una o más de estas funciones.
Aplicabilidad clínica
La evaluación de la aplicabilidad involu-
cra la atención de la función y la estructu-
ra del índice. En la función, un índice que
fue satisfactorio para un rol no necesaria-
mente lo será para otro. Por ejemplo, un
índice que fácilmente se aplica para diag-
nosticar la existencia de depresión podría
no ser adecuado para distinguir cambios
en la severidad de la misma. Otro índice
que sea excelentemente aplicado para
identificar cambios en un estado podría
no ser efectivo para predecir resultados fu-
turos. La estructura del índice tiene parti-
cular importancia para evaluar sus varia-
bles componentes y el espectro clínico de
subgrupos en los que se puede aplicar.
Una revisión de este espectro ayudará a
demostrar si el índice es demasiado fino o
grueso para su pertinencia clínica.
Un índice que parezca satisfactorio en su
construcción clinimétrica puede ser insa-
tisfactorio en la aplicación clínica.
VALIDEZ DE APARIENCIA
Este término se utiliza para la evaluación
inmediata del índice, sin una atención pro-
funda a sus componentes. El término en in-
glés es “face validity” y nos indica si “en apa-
riencia” (o por lo que se ve a primera vista)
el índice es adecuado. Lo que se observa en
este tipo validez es, de acuerdo a Feinstein,
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
En este capítulo
resaltan los conceptos
de validez de apariencia
y validez de contenido.
El término “validez de
apariencia” (face validity) se
emplea para la evaluación
inmediata del índice, sin una
atención profunda a sus
componentes; nos indica si
“en apariencia” (o por lo que
se percibe a primera vista)
el índice es adecuado.
La validez de contenido
corresponde al juicio
sobre los componentes
de un índice y se evalúa
la omisión de variables
importantes, la inclusión
de variables inadecuadas,
la importancia de las
variables, la conveniencia
de la escala y la cualidad
de los datos básicos.
133
la naturaleza del intercambio personal, la
elección de evidencia básica, la coherencia
de las variables a incluirse y la colaboración
adecuada de la persona a quien el índice es-
tá dirigido.
Aunque este tipo de validez se aprecia de
manera obvia recibe poca atención direc-
ta porque no se puede medir estadística-
mente y es difícil de definir. Sin embargo,
la validez de apariencia es a menudo el
atributo más importante del índice.
Cuando se aplica un índice, se produce un
intercambio interpersonal entre el usuario
y el evaluador (o las preguntas). Si esto no
se toma en cuenta se hace el tipo incorrec-
to de preguntas o se obtiene de manera ina-
propiada información personal. Esto tam-
bién puede ocurrir con preguntas autoapli-
cadas, diseñadas para ser contestadas sin
ayuda, no se entienden bien y se responden
otras cosas.
¿Cuál es la evidencia que elegimos para
incluir en un índice? La evidencia básica
puede ser desplazada de diferentes mane-
ras. El fenómeno que se pretende descri-
bir puede alterarse a partir de una entidad
blanda como dolor en el pecho hasta un
dato duro como es un hallazgo en el elec-
trocardiograma. Otro ejemplo sería la
evaluación del funcionamiento: ¿Qué de-
seamos saber? ¿Cuál es el funcionamiento
del paciente en sus actividades de la vida
diaria? o ¿Cuál es su funcionamiento en
una actividad realizada en el laboratorio?
En algunas ocasiones, estas sustituciones y
los desplazamientos pueden ser apropia-
dos y justificados, pero inconvenientes en
otras. La decisión acerca de su convenien-
cia dependerá del fenómeno particular
descrito por el índice y del propósito espe-
cífico del mismo. Si el propósito del índi-
ce y la evidencia elegida están en acuerdo,
el resultado será conveniente. De lo con-
trario, el índice podría tener un foco ina-
propiado. Por ejemplo una evaluación de
ansiedad basada en la respuesta galvánica
de la piel.
La coherencia biológica se refiere a la mane-
ra en que las variables se acomodan juntas.
El tema de la coherencia es parte impor-
tante de la validez de apariencia cuando
muchas variables se han agregado de ma-
nera arbitraria en un índice compuesto
Los índices derivados de la observación clí-
nica directa generalmente no tienen este
problema porque si se han agregado es por-
que previamente se han observado juntas.
Otro elemento a considerar dentro de la
validez de apariencia es la motivación del
paciente, el esfuerzo y el apoyo durante la
realización de la tarea. Si esto se omite,
una calificación puede no ser válida ni re-
producible. ¿Sería válido preguntar sobre
la actividad sexual en una sala de espera?
VALIDEZ DE CONTENIDO
El juicio sobre los componentes de un índi-
ce se denominan a menudo, validez de con-
tenido. Como la validez de apariencia, la de
contenido no se puede evaluar con métodos
estadísticos porque las decisiones se refieren
a la conveniencia en la selección y agrega-
ción de los componentes. Como parte de la
validez de contenido se evalúa la omisión de
variables importantes, la inclusión de varia-
bles inadecuadas, la importancia (el peso)
de las variables, la conveniencia de la escala
y la cualidad de los datos básicos.
Omisiones importantes
Las cosas que se dejan fuera de un índice
son a veces más importantes que las que se
incluyeron. Después de considerar las va-
riables que parecen ser clínicamente im-
portantes y convenientes y después de dis-
tinguir lo que se incluyó en el índice; el
examinador puede determinar lo que se
omitió. Hay varias razones para ello:
La variable se probó y se encontró que no
era importante. En este caso, los investi-
gadores mostrarán la evidencia.
Sensatez en la medición clínica
134
La variable se probó y se encontró que se
correlacionaba cercanamente con otra va-
riable que se utilizó en su lugar. Por ejem-
plo, el valor de hemoglobina pudo haber-
se omitido de un índice que utiliza el va-
lor del hematocrito.
La variable se consideró y se desechó sin
probarse, debido a que otra variable se es-
cogió como un sustituto preferente.
La variable pudo haberse considerado pe-
ro no se incluyó porque no tiene su pro-
pio índice o escala de medición clinimé-
trica (es decir, el investigador no supo có-
mo medir la variable de interés).
La importancia de la variable no se reco-
noció.
Inclusiones inapropiadas
La conveniencia de la inclusión de la varia-
ble depende del propósito del índice. La de-
cisión de incluir variables requiere de juicios
clínicos en los que no todos los examinado-
res concordarán. Por estas razones, los com-
ponentes incluidos en un índice son proba-
blemente mejor calificados como claramen-
te convenientes, claramente inconvenientes
o equívocamente convenientes. El evalua-
dor puede decidir si una variable en parti-
cular es claramente conveniente o inconve-
niente. Los componentes que sean equívo-
camente convenientes pueden calificarse
mejor si uno se basa en las justificaciones es-
tablecidas para su inclusión.
Peso de los componentes
Otro atributo distintivo es la sensatez de los
pesos relativos (o importancia) asignada a
los diferentes componentes de un índice.
Los juicios utilizados en el proceso de pon-
deración pueden realizarse de manera dife-
rente por gente distinta, en particular con
decisiones que requieren de juicios de valor.
El peso de los componentes es importante
cuando se construyen índices para fenóme-
nos complejos tales como incapacidad fun-
cional, calidad de vida, estado de salud o sa-
tisfacción con los servicios médicos. Debido
a la importancia de cada una de las variables
componentes, éstas pueden calificarse de
manera diferente por pacientes y clínicos.
El problema de la ponderación es particu-
larmente importante cuando los pesos se
escogen por modelos matemáticos más
que por mecanismos de juicio. Con mo-
delos diferentes, los coeficientes de ciertas
variables en el mismo conjunto de datos
pueden tener diferencias notables en los
pesos o aun diferentes direcciones (en sig-
nos positivos o negativos). La evaluación
de la sensatez de los pesos asignados a las
diferentes variables componentes es muy
importante cuando la asignación se hizo
sin un juicio clínico.
Escalas elementales satisfactorias
Aun si un índice tiene todos los componen-
tes básicos y los pesos que hacen parecer a su
contenido como conveniente, las variables
componentes podrían no ser expresadas de
manera satisfactoria. Algunas de las escalas
elementales podrían adolecer de una catego-
ría neutral conveniente como incierta o in-
determinada, que se necesitarían para diag-
nóstico u otras decisiones que no siempre se
expresan en un sí o no definitivo.
Otras escalas elementales puede ser dema-
siado gruesas (como viejo o joven, para
edad) o demasiado finas (como 1,2,3, ...
98, 99, 100 para volumen clínico de un
murmullo) para permitir la adecuada dis-
criminación del fenómeno descrito. Quizá
el problema más grande de las escalas ele-
mentales es su no-existencia. La ausencia
de una escala apropiada es probablemente
la razón principal para la omisión de varia-
bles componentes en índices clínicos.
Calidad de los datos básicos
Finalmente, aun cuando todo parezca sa-
tisfactorio, el evaluador puede tener sus
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
135
reservas científicas acerca del proceso de
evaluación y reporte de los fenómenos bá-
sicos. En este nivel de la evaluación, el te-
ma se refiere a la calidad científica de los
datos básicos más que a la construcción
del índice clinimétrico.
En laboratorios ordinarios, los datos básicos
son las mediciones directas de una sola va-
riable como el colesterol o la glucosa. En las
actividades clinimétricas, los datos básicos
pueden ser observaciones primarias directas
como presión diastólica (77 mm Hg) o de-
signaciones secundarias como petequia, que
representa la interpretación de una observa-
ción primaria inexpresada de la piel.
FORMATO
Independientemente de cómo se hayan es-
cogido y acomodado los contenidos, todos
los índices se expresan con un formato. És-
te puede ser una sola oración con una sola
respuesta, o una larga lista de múltiples ora-
ciones o preguntas. Algunas características
importantes son: la comprensibilidad, ¿en-
tendemos que entra y que surge después?, la
reproducibilidad, ¿las instrucciones de ope-
ración estipulan claramente los ingredientes
del índice y cómo se mezclan?. Otra carac-
terística es la conveniencia de la escala de re-
sultados, ¿tiene un alcance adecuado, un
patrón lógico de puntuaciones, una capaci-
dad satisfactoria de discriminación?.
En contraste con el juicio clínico que se
necesita para evaluar la pertinencia de un
índice para su propósito y estructura, cier-
tos atributos importantes pueden exami-
narse sin ningún conocimiento clínico es-
pecífico, por alguien que está familiariza-
do con los 3 principales retos que pertene-
cen a cualquier actividad métrica. Estos
desafíos son: comprensibilidad, reprodu-
cibilidad y conveniencia de la escala final.
Comprensibilidad
La comprensibilidad, como la belleza, está en
el ojo y la mente del espectador y no se pue-
de definir con un conjunto de reglas fijas. Sin
embargo, existen 4 principios para que la
comprensibilidad se note de las observacio-
nes de los índices y sea popular y útil. Estos
principios son: simplicidad, pocas variables,
transparencia y connotación biológica.
La simplicidad, si es adecuada, es siempre
una virtud. Ayuda a entender, recordar y a
utilizar las variables o instrumentos que se
emplean. La simplicidad de un índice se
observa en la expresión de la escala de re-
sultados. Un índice será más fácil de mane-
jar si todos sus componentes se identifican
de manera clara y si las expresiones origina-
les de los datos evitan transformaciones
esotéricas o inusuales.
Otra manera de mantener las cosas simples
es limitar el número de variables contenidas
en el índice. Si el Apgar hubiera incluido diez
variables en lugar de cinco, lo atractivo del
índice podría haberse reducido drásticamen-
te y quizás nunca hubiera tenido su popula-
ridad actual. Por otra parte, las ventajas de
una escala simple y con pocas variables, po-
drían no compensar las desventajas produci-
das si la escala no funciona efectivamente.
Aunque Feinstein menciona que el núme-
ro de variables debe limitarse es necesario
mantener el equilibrio entre el número de
variables y qué tan exhaustivo se pretende
que sea el índice.
La transparencia se refiere a la posibilidad
de “ver” a los componentes en la califica-
ción final. Entre menos variables, más fá-
cilmente el usuario “verá” en la escala fi-
nal a los componentes de una calificación
particular del índice. Otro determinante
de la transparencia es el número de cate-
gorías en la escala de medición utilizada
en cada variable componente. Una tercera
característica es la variación en la ponde-
ración de los elementos individuales en
una calificación aditiva.
La connotación biológica de un instru-
mento es un atributo que indica por un
Sensatez en la medición clínica
Tanto la validez
de apariencia como
la de contenido
no se evalúan
con métodos estadísticos
sino por consenso.
136
lado lo que es posible biológicamente y
por el otro, lo que biológicamente es re-
levante.
Reproducibilidad
La reproducibilidad de un índice depende,
en primer lugar, de la claridad y minuciosi-
dad de las instrucciones para su uso. Cuan-
do se utiliza por otra persona además del
creador, ¿pueden discernir fácilmente que
hacer y cómo hacerlo?. La reproducibilidad
se determina por un juicio cualitativo deri-
vado de la lectura de las instrucciones ope-
racionales que acompañan al índice. Ve-
mos la descripción operacional del índice y
preguntamos si todos los ingredientes se
han estipulado de manera adecuada. Si no
podemos determinar exactamente lo que
entra al índice y cómo se junta, el índice no
tendrá una alta reproducibilidad a pesar de
que tan bueno parezca con las estadísticas
de los estudios cuantitativos de variabili-
dad. Otro problema surge cuando el índi-
ce se expresa como una escala global, sin
criterios explícitos para demarcar las pun-
tuaciones que se citan en la escala. En au-
sencia de tales criterios, una escala global
tendrá la desventaja de que las puntuacio-
nes dadas por personas diferentes podrían
no estar estandarizadas.
Un problema distinto surge de los instru-
mentos autoaplicados. Es necesario asegu-
rarse que el usuario entiende las instruc-
ciones. El reto para el creador es ponerse
en el lugar de los usuarios y decidir cómo
reaccionarán a las instrucciones. Otros
puntos implican la estandarización para
los aparatos u otros procedimientos que
acompañan el uso del índice.
Un aspecto más, se refiere al papel del es-
fuerzo y apoyo y también de la elección
del umbral de los síntomas del paciente o
de la máxima tolerancia cuando la magni-
tud se cita para la ejecución de una tarea.
Si estas distinciones no se manejan ade-
cuadamente, la “magnitud” reportada po-
drá variar de manera sustancial sin haber-
se presentado ningún cambio real.
Conveniencia de la escala final
La escala debe incluir todas las categorías
posibles (exhaustividad) y éstas deben ser
mutuamente excluyentes. Debe tener va-
lores reales y debe discriminar adecuada-
mente entre diferentes valores.
FACILIDAD DE USO
No importa que tan bien está construido
el índice, la medición será poco atractiva
si es demasiado difícil de hacer. Conse-
cuentemente, el último aspecto de la sen-
satez de un instrumento se refiere a la can-
tidad de tiempo, personal, riesgos y es-
fuerzos involucrados en obtener y organi-
zar la información necesaria para expresar
el resultado del índice.
Aunque citado al último, la importancia de
este atributo es obvia. Se refiere a la canti-
dad de tiempo, los esfuerzos, los riesgos y el
tipo de personal necesario para recolectar la
información utilizada en el índice. No im-
porta que esté bien construido, probado o
reportado; no puede ser satisfactorio si
consume demasiado tiempo, es riesgoso o
muy costoso el aplicarlo. Si la adquisición
de los datos requiere instalaciones especia-
les como un programa de computadora
con video terminal o si necesita otras técni-
cas especiales, las características y la com-
plejidad de la tecnología deben identificar-
se y reconocerse. Otra característica es la
aceptación que tenga en la gente a quien se
aplica. Si contiene preguntas sobre infor-
mación sexual, familiar, económica o per-
sonal, podría haber gente renuente a discu-
tirlas con un extraño y si las preguntas no
se redactan de manera discreta el índice
puede fallar porque no reciba adecuada
cooperación. Finalmente otro aspecto es el
procedimiento en sí mismo, como ser muy
largo, o muy complejo (por ejemplo, con
múltiples patrones de salto). ■
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
137
D
espués de que se ha desarrollado
un índice, debe validarse. El proce-
so es algo confuso para los clínicos,
porque a menudo involucra expresiones es-
tadísticas que no le son familiares. En el
campo psicométrico, las principales activi-
dades de validación son: a) determinar la
confiabilidad del instrumento y b) determi-
nar su validez.
Confiabilidad o consistencia se pueden
referir a dos cosas diferentes: la “variabili-
dad externa”, en la cual un índice es usa-
do en diferentes ocasiones o por diferentes
observadores y la consistencia interna de
los elementos del índice.
Validez se puede referir al menos a cuatro
ideas diferentes, las cuales han sido desig-
nadas con nombres tales como validez de
apariencia, validez de contenido, validez
de criterio y validez de “constructo”.
En clínica, la validación empieza cuando
se evalúa la sensatez del instrumento; en
esta evaluación se incluyen la validez de
apariencia y la validez de contenido.
A continuación, se procede a determinar
la consistencia (o confiabilidad) del índice
y su validez de criterio y de “constructo”.
EL CONCEPTO BÁSICO
DE CONSISTENCIA
El término consistencia suele emplearse co-
mo sinónimo de confiabilidad. Un índice
tiene consistencia externa si arroja resulta-
dos similares cuando se aplica repetida-
mente a la misma persona. Este tipo de
consistencia se prueba cuando los mismos
pacientes son evaluados nuevamente por el
mismo clínico o por otros usando el índi-
ce. Cuando el índice se reaplica por la mis-
ma persona se determina su variabilidad
intraobservador. Cuando es aplicado por
otra persona se determina la variabilidad
interobservador. Si las aplicaciones repeti-
das dan resultados similares, el índice se
considera consistente.
Un índice puede ser inconsistente por tres
razones:
a) El evento es variable. La entidad bajo es-
tudio puede cambiar de un examinador
a otro. Por ejemplo: una sustancia sérica
inestable, la condición del paciente es al-
terada por observaciones sucesivas.
b) El procedimiento en sí mismo es varia-
ble. Por ejemplo, un reactivo químico
inestable, las instrucciones dadas en un
cuestionario o un formato vago o am-
biguo acerca de lo que hay que hacer.
Se le ha llamado variabilidad del méto-
do o variabilidad del instrumento.
c) Variabilidad de la persona que aplica el
procedimiento; también se le llama va-
riabilidad del usuario.
Las variaciones en cualquiera de estos tres
elementos producirán desacuerdo en los re-
sultados cuando el índice se aplica de ma-
nera repetida.
¿Porqué es importante la consistencia?
La mayoría de la gente piensa que un dato
es científico cuando es “duro”. Sin embar-
go, no suele definirse lo que es duro o lo
que es blando.
Un dato es considerado “duro” si posee
características tales como 1) precisión, 2)
objetividad, 3) dimensionalidad y 4) pre-
servabilidad. La información es precisa si
la medida obtenida con un proceso en
particular concuerda con el resultado ob-
tenido con el procedimiento estándar. Es
objetiva si la medición está libre de prejui-
Consistencia
El término confiabilidad
o consistencia se refiere tanto
a la “variabilidad externa”,
en la cual un índice es usado
en diferentes ocasiones o por
diferentes observadores, como
a la consistencia interna de
los elementos del índice.
138
cios que pueden ocurrir en los observado-
res humanos. Es dimensional si no se ex-
presa en categorías o puntajes arbitrarios
sino en una escala numérica de valores di-
mensionales (categorías equiintervalares).
Es preservable si la entidad-muestra de
suero, de tejido, imagen radiológica- pue-
de ser guardada para reexaminarse en una
fecha posterior.
Sin embargo, hay información considerada
científica que no posee estas cuatro caracte-
rísticas. Por ejemplo el estado del clima no
puede ser preservado y aun así la informa-
ción meteorológica es considerada científi-
ca; los organelos de una célula no son
descritos en escalas dimensionales. Más aun,
a una gran cantidad de observaciones repor-
tadas como datos científicos no se le puede
determinar su precisión porque no existe un
estándar. Por ejemplo, la información dada
por un patólogo, un radiólogo, etc.
Si para que un dato sea considerado duro no
es necesario que se demuestre su precisión,
objetividad, dimensionalidad o preservabili-
dad, entonces podemos concentramos en el
principal requerimiento de la información
científica: la consistencia. Los datos tendrán
calidad científica si los resultados de la medi-
ción son consistentemente reproducidos por
el mismo u otro observador.
A menudo se olvida que muchos de los es-
tándares empleados “científicamente” fue-
ron obtenidos mediante acuerdos que
pueden ser considerados arbitrarios, por
ejemplo, la duración de una hora, la longi-
tud del metro, el volumen de un litro. Lo
que las hace científicas es la consistencia,
un metro siempre es un metro y un litro
siempre es un litro.
Es frecuente que la información clínica sea
considerada blanda y permanece blanda
porque no se realizan esfuerzos para “endu-
recerla”. La solución a este problema está en
reconocer la importancia de los datos clíni-
cos y de los índices clinimétricos. Cuando
se reconoce que variables clínicas tales co-
mo el malestar del paciente, el estado fun-
cional o la calidad de vida son a menudo
más relevantes para el cuidado clínico que
otras variables como datos de laboratorio
y/o gabinete, y cuando se reconoce que ob-
tener esta información es sensato, podre-
mos empezar a mejorar su consistencia.
La medición en el laboratorio implica toda
una serie de actividades como la calibra-
ción de los equipos, la preparación de los
reactivos, de las muestras, el registro de las
operaciones y la observación de los resulta-
dos. De igual manera se requiere de todo
un proceso para hacer que un índice sea
consistente.
EL PAPEL DE LAS INSTRUCCIONES
OPERACIONALES Y LOS CRITERIOS
Así como un cocinero necesita una receta
para preparar algo nuevo, a una persona
que va a utilizar un índice se le deben pro-
porcionar un conjunto de instrucciones
adecuadas. Si hay variaciones en el produc-
to que emerge cuando cocineros diferentes
emplean la misma receta, las diferencias
pueden deberse a los hábitos personales de
los cocineros, pero otra fuente de inconsis-
tencia puede ser una receta poco clara. Un
grupo de cocineros cuya conducta culinaria
es suficientemente similar para producir
exactamente la misma cosa con una receta
bien especificada podría tener grandes va-
riaciones en el producto si la receta es am-
bigua o confusa. Al aplicar un índice
clinimétrico en una situación clínica parti-
cular, el usuario cursa por un proceso en
tres fases. Primero el usuario observa la en-
tidad (paciente, muestra histológica, placa
radiológica, etc). En la segunda fase el usua-
rio convierte esas observaciones en datos
crudos. En el tercer paso los datos son con-
vertidos en una categoría de la escala final.
La primera fase es el proceso de observa-
ción que los clínicos usan durante la elabo-
ración de la historia clínica o de la
exploración física. Los métodos para mejo-
rar la calidad científica de estas observacio-
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
Una medición puede
ser inconsistente porque
el evento cambie, porque el
procedimiento de medición sea
variable, o porque la persona
que está midiendo lo haga
de manera diferente.
Muchos de los estándares
empleados “científicamente”
fueron obtenidos mediante
acuerdos arbitrarios, por
ejemplo, la duración de una
hora, la longitud del metro,
el volumen de un litro.
La consistencia es lo que hace
que estas mediciones sean
científicas, un metro
siempre es un metro y
un litro siempre es un litro.
Los datos tendrán
calidad científica
si los resultados
de la medición son
consistentemente
reproducidos por
el mismo u otro
observador.
139
nes básicas han sido extensamente descri-
tos. En ocasiones, la observación se realiza
en un expediente clínico o en otro registro
médico. Por ejemplo, un paciente mani-
fiesta que es el presidente de la república.
La segunda fase involucra especificaciones
operacionales para convertir los datos cru-
dos en las variables que forman parte del ín-
dice. Estas especificaciones hacen que el
proceso pueda reproducirse. La definición
de ideas delirantes dice que son ideas que no
corresponden a la realidad, que no son acce-
sibles a la razón y que no son compartidas
por el grupo. La creencia que el paciente tie-
ne de que es presidente de la república (sin
serlo), cumple los criterios de idea delirante.
En la tercera fase, las variables incluidas se
combinan y convierten en una categoría en
la escala final. Esta fase será defectuosa si las
categorías de la escala final no están clara-
mente demarcadas o si el rango y/o la dis-
criminación son inadecuadas. Los criterios
del DSM IV especifican los síntomas y la
duración, que además de las ideas delirantes
deberá tener un paciente para ser considera-
do esquizofrénico o no esquizofrénico.
Por ejemplo, si no se especifica qué son
ideas delirantes, habrá dificultad en repro-
ducir un diagnóstico que incluya como cri-
terio la presencia de este tipo de ideas.
Cualquiera de estos u otros defectos en las
especificaciones operacionales de las varia-
bles que componen el índice o de los cri-
terios que se emplean para combinarlas
pueden llevar a variabilidad en el uso del ín-
dice porque el usuario tendrá incertidum-
bre sobre qué hacer. Por ejemplo, si no se
especificara el tiempo de duración de los
síntomas para asignar la categoría de “esqui-
zofrénico” a un paciente, habría variabili-
dad (como solía ocurrir) en la asignación de
esta categoría a los pacientes.
Los detalles operacionales y los criterios de un
índice determinan que la evaluaciones que se
realicen con el mismo sean reproducibles.
Las fuentes de variabilidad del procedi-
miento deben ser evaluadas cuidadosamen-
te y son a menudo más importantes que la
variabilidad del evento o la del usuario en
la variabilidad observada.
Si la consistencia es la característica funda-
mental para considerar que un dato es cientí-
fico ¿Porqué a veces no se reporta este dato?
En ocasiones, la consistencia se evalúa en un
estudio piloto que no se reporta formalmente.
En otras ocasiones, determinar la consisten-
cia es difícil o imposible. Por ejemplo, ya
que no podemos programar el nacimiento
de los bebés y porque los recién nacidos a
menudo cambian su condición rápidamen-
te, no es posible realizar estudios de consis-
tencia de la escala de Apgar, podríamos
determinar la variabilidad entre observado-
res que están presentes en cada nacimiento,
pero tendríamos una gran dificultad en ar-
mar el mismo grupo de observadores para
una serie de nacimientos diferentes.
Las pruebas completas de la variabilidad
interobservador serían imposibles para pro-
cedimientos como broncoscopía o varios
tipos de endoscopias cuya repetición puede
implicar un gran malestar para los pacien-
tes. Podríamos hacer que los examinadores
realizaran sus observaciones después de
que el endoscopio haya sido previamente
insertado, pero los pacientes estarían muy
molestos si cada observador repitiera el
proceso desde el principio.
Por otro lado, sería muy difícil determinar
la consistencia intraobservador en cir-
cunstancias en las cuales los clínicos pue-
den recordar lo que los pacientes dijeron
previamente, si la segunda prueba se reali-
za poco tiempo después de la primera. Un
retraso en la segunda prueba, esperando
darle al clínico la oportunidad de olvidar lo
que anotó previamente, sería pertinente só-
lo si la condición del paciente es estable o
permanece sin cambio en ese intervalo. A
causa de este problema a muchos índices
Consistencia
140
clinimétricos se les determina la consisten-
cia entre observadores y no intra-observa-
dor. Ambos tipos de consistencia pueden
ser evaluados si el usuario trabaja con datos
grabados más que con un paciente vivo o
con muestras biológicas que no cambian
entre observaciones.
En otras ocasiones, no se hace un estudio
formal para determinar la variabilidad en
el uso de un índice debido a la tradición
médica de no confirmar la consistencia
de los datos subjetivos. Por ejemplo, los
epidemiólogos rara vez determinan la
consistencia de la información acerca de
exposiciones a agentes que se sospecha
que son nocivos; los clínicos, no corro-
boran los datos acerca de síntomas y sig-
nos físicos.
Sin embargo, en el campo clínico, la eva-
luación de la consistencia no es totalmente
desconocida. En algunos casos, particular-
mente cuando se trata de una situación de
la que depende un tratamiento radical co-
mo una cirugía, los radiólogos tenderán a
corroborar la interpretación de imágenes y
los patólogos las designaciones de citología
e histopatológica. Antes de cualquier pro-
cedimiento radical, es práctica común bus-
car una “segunda opinión”.
La consistencia deberá evaluarse en cada
elemento del índice y en la composición
del mismo.
Quizá la razón más común para no hacer
un estudio formal de la consistencia de un
índice es el valor de la información que
proporciona. Cuando este valor no es tan
aparente, el creador del índice tenderá a ha-
cer estudios en los que demuestre la “con-
fiabilidad” del índice como una de las
principales formas de atraer usuarios po-
tenciales. La demostración de que un índi-
ce es consistente será un punto importante
para su empleo en la medición de un atri-
buto. Por ejemplo. Es tan aparente la im-
portancia de muchas observaciones clínicas
y de los resultados producidos por la histo-
patología, radiología, o tomografía compu-
tarizada que no se considera necesario de-
terminar formalmente su consistencia.
En los casos en los que la información clí-
nica proporcionada por un índice es consi-
derada inmediatamente como valiosa, el
índice puede resultar aceptado en base a su
validez de apariencia y validez de conteni-
do sin estudios de variabilidad entre obser-
vadores o del mismo observador. Un nuevo
índice clínico se difunde y se emplea antes
de ser sujeto a cualquier prueba que pudie-
ra demostrar inconsistencia.
De esta manera, a causa de las diferentes
tradiciones en los campos médico y psico-
lógico, los índices se desarrollan con algu-
nas paradojas. Muchos índices psicológicos
tienen alta consistencia pero un valor du-
doso y muchos índices clínicos que tienen
alto valor tienen consistencia dudosa.
CONSISTENCIA INTERNA
Cuando un índice está formado por la su-
ma de puntajes de una serie de variables
individuales, por ejemplo la Escala de De-
presión de Hamilton o un examen para
certificar la competencia clínica, debe eva-
luarse la relación de las variables individua-
les (unas con otras).
El punto aquí no es la variabilidad externa
de los usuarios sino la homogeneidad inter-
na, es decir, la coherencia de los items en su
intercorrelación de unos con otros.
Supongan que desarrollamos un índice de
competencia clínica con una serie de 200
preguntas. Si aleatoriamente dividimos las
200 preguntas en dos grupos de 100 pre-
guntas cada uno, podríamos esperar que el
candidato reciba puntajes similares en cada
mitad de las preguntas. Este tipo de prue-
ba de la consistencia de un índice es llama-
do “consistencia de mitades”. Es expresada
estadísticamente como un coeficiente de
correlación entre los rangos de los puntajes
obtenidos en las dos mitades.
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
141
Otra forma es el desarrollo de formas alter-
nativas del instrumento. En esta situación, el
foco básico de las preguntas individuales se
mantiene, pero las preguntas en sí mismas
son alteradas para producir una segunda
evaluación diferente. Por ejemplo, si la pri-
mera evaluación contiene tres preguntas
acerca de farmacología, cuatro preguntas
acerca de anatomía y cinco preguntas acerca
de criterios diagnósticos, la segunda evalua-
ción podría contener un número similar de
preguntas acerca de los mismos tópicos ex-
cepto que las preguntas se referirían a una se-
rie diferente de farmacología, anatomía y
criterios diagnósticos. Los mismos candida-
tos tomarían ambas evaluaciones y se espera-
ría una correlación cercana de su desempeño
en las dos evaluaciones como una buena evi-
dencia de su confiabilidad. Las formas alter-
nativas de la prueba de Wechsler de memoria
es un ejemplo de esto. Se recomienda tener
formas alternativas de un instrumento cuan-
do el efecto del recuerdo puede producir re-
sultados inconsistentes.
La intercorrelación de variables o items
componentes es una forma útil de deter-
minar si un índice es unidimensional. Si
las variables individuales (o items) pare-
cen correlacionar bien, o si cada par de
componentes tiene iguales correlaciones, los
componentes pueden ser considerados como
relativamente homogéneos. Entonces medi-
rían presumiblemente la misma cosa y pro-
ducirían un índice unidimensional. Es decir,
todas las variables, aunque diferentes, miden
la misma dimensión. Por ejemplo, todos los
reactivos del Inventario de depresión de Beck
miden la dimensión “depresión”.
Uno de los mecanismos estadísticos utiliza-
dos para evaluar la magnitud de estas corre-
laciones son el cálculo del alfa de Cronbach.
Cuando los items son expresados en una
forma binaria como si/no, verdadero/falso
el resultado calculado es llamado el coefi-
ciente de Kuder-Richardson-20. El alfa de
Cronbach (o su análogo de Kuder-Richard-
son) es un coeficiente de correlación que re-
presenta el promedio ponderado de las
interrelaciones que existen entre las varia-
bles componentes del índice. Los valores
del alfa de Cronbach pueden ir de 0 a 1.
Los valores se consideran “buenos” si son
>0.8 y excelentes si >0.9 (aunque para
Nunnally 0.70 es suficiente). El ejemplo ci-
tado por Feinstein ilustra claramente este
concepto: un investigador quiere desarrollar
un índice de “eritematosidad” de la sangre
utilizando medidas de hemoglobina, hema-
tocrito, conteo de células rojas, de reticulo-
citos y de células blancas como posibles
variables componentes del índice. Cuando
lo aplica a un gran grupo de pacientes, los
cinco componentes podrían no tener un ni-
vel particularmente elevado de intercorrela-
ción mostrado por el alfa de Cronbach.
Un análisis factorial, sin embargo, podría
mostrar que la hemoglobina, el hemato-
crito y el conteo de células rojas están co-
rrelacionadas entre sí mientras que el
conteo de reticulocitos y de células blancas
parecen variables separadas. El investigador
elimina estos últimos componentes y cons-
truye el índice de “eritematosidad” única-
mente con las tres primeras variables. Con
estas tres variables el índice podría tener
una alfa de Cronbach extremadamente ele-
vada, lo que sugeriría que las tres variables
son homogéneas y probablemente miden
el mismo fenómeno.
Por supuesto que las variables contenidas
en el índice serían redundantes ya que es-
tos tres elementos con frecuencia se em-
plean como sinónimos.
Si se hubiera pensado en la sensatez de un
índice de este tipo más que en sus caracte-
rísticas estadísticas, antes de desarrollar el
índice el investigador habría tenido algunas
dudas acerca del propósito y de la función
de un índice de “eritematosidad”.
El alfa de Cronbach casi no suele calcular-
se para los índices clinimétricos porque és-
tos a menudo son construidos “como el
Apgar o los estadios TNM– como una
composición deliberada de variables múlti-
ples que tiene roles individuales diferentes;
Consistencia
En el área de salud mental,
es recomendable la realización
de un estudio preliminar de
variabilidad interobservador
siempre que participen varios
observadores en un estudio.
142
sin embargo, como ya se ha mencionado,
la mayoría de los índices clinimétricos sur-
gen de la observación de ciertos fenómenos
en los pacientes, que el clínico “diseca”, por
lo tanto, es razonable esperar que cuando
se evalúan ciertos atributos que el clínico
ha observado que generalmente se presen-
tan juntos, el alpha de Cronbach sea eleva-
do. Por ejemplo, esperaríamos que los
componentes de un índice de depresión
(Escala de depresión de Hamilton) tuviese
un alpha elevado. Por otro lado, si una va-
riable componente hace una contribución
distinta al índice, los clínicos deberán in-
cluir esa variable y aceptar algunos de los
problemas subsecuentes que ocurren cuan-
do se agregan variables diferentes.
Si el resultado compuesto es utilizado para
identificar el agregado total de una condi-
ción particular, el clínico deseará incluir to-
das las distinciones importantes en la
expresión compuesta. Por el otro lado, si
ciertas variables están tan cercanamente re-
lacionadas (como hemoglobina y hemato-
crito) que una puede ser substituida por
otra, una de estas variables podría ser elimi-
nada porque no hace una contribución dis-
tinta al índice compuesto. La aparente
redundancia de las variables correlacionadas
a menudo se evita cuando los índices clini-
métricos son construidos con modelos ma-
temáticos más que con un tipo de juicio
como el que llevó a la escala de Hamilton.
En tales procedimientos matemáticos, co-
mo la regresión lineal múltiple, las variables
serán eliminadas si no contribuyen lo sufi-
ciente al índice total. En algunos instru-
mentos de evaluación psicológica, sin
embargo, la redundancia puede ser delibe-
radamente buscada como un mecanismo
para obtener un grado razonable de homo-
geneidad para un grupo de variables. Por
ejemplo un índice que contiene tres varia-
bles con correlaciones de 0.3 tendrán un al-
fa de Cronbach de 0.56. Si el índice tiene
20 variables con correlaciones de 0.3 el alfa
de Cronbach será de 0.90. Debido a que un
número incrementado de variables interrre-
lacionadas eleva el alfa de Cronbach, a veces
se tiende a incrementar el número de varia-
bles de un índice. Sin embargo, en clínica
ésta no es una práctica común ya que por
restricciones de tiempo puede ser deseable
acortar el número de variables eliminando
aquellas que parecen redundantes.
Otra forma de evaluar la consistencia es lla-
mada confiabilidad prueba-contraprueba.
Dependiendo del objetivo de la medición,
en algunos casos se puede realizar un análi-
sis de la consistencia prueba-contraprueba
empleando el procedimiento de mitades.
Para la primera prueba el candidato res-
ponde una muestra aleatorizada de la mi-
tad de las preguntas. En la segunda prueba
el candidato responde el resto de las pre-
guntas. En clínica, no se han desarrollado
estas formas alternas de los índices. Gene-
ralmente lo que se ha incluido es la infor-
mación que se requiere, por lo tanto la
creación de una segunda forma, o la divi-
sión en dos mitades no sería algo sensato;
aunque si el proceso involucró nuevas pre-
guntas de una serie escogida al azar de las
preguntas previas, la confiabilidad prueba-
contraprueba requiere una evaluación de
dos versiones diferentes del mismo índice.
Si en ambas ocasiones es usado el mismo
índice el investigador no se enfrenta con el
desempeño del índice sino con la variabili-
dad de los usuarios.
Para evaluar la competencia clínica rara vez
se repite la misma serie de preguntas para la
misma serie de candidatos porque proba-
blemente recordarán las primeras respues-
tas. Debe construirse una versión diferente
del mismo tipo de preguntas para determi-
nar la confiabilidad prueba-contraprueba.
Ya que no es fácil desarrollar estas versiones
diferentes, muchos de los análisis psicomé-
tricos determinan la consistencia dividien-
do a la mitad más que haciendo realmente
una prueba-contraprueba. Ocasionalmen-
te algunas preguntas de evaluación que fue-
ron usadas en un año podrían ser repetidas
al año siguiente. Los resultados de estas
pruebas repetidas -si los dos grupos de can-
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
143
didatos son razonablemente similares pue-
den entonces ser comparados para confia-
bilidad prueba-contraprueba (aunque los
sujetos sean diferentes). En clinimetría,
cuando se habla de prueba-contraprueba
no se está probando en sí al índice, lo que
se está probando es la consistencia de los
sujetos en sus respuestas.
EXPRESIÓN ESTADÍSTICA
DE LA CONSISTENCIA
A diferencia de la sensatez, la cual puede ser
evaluada cualitativamente, la consistencia es
evaluada cuantitativamente. Los estudios
que se realicen se diseñan de acuerdo al tipo
de consistencia (interna, intra-observador,
inter-observador) que se desea determinar.
Para los estudios de variabilidad intra-obser-
vador, cada serie de observaciones está hecha
por el mismo observador en ocasiones dife-
rentes. Para la variabilidad inter-observador
cada grupo de observaciones es hecha por
observadores diferentes. El acuerdo entre las
diferentes observaciones puede ser expresa-
do de maneras directas e indirectas.
En la forma directa, cada par de observacio-
nes se compara y se anota el acuerdo o el de-
sacuerdo entre ellas, con diferencias de
puntuación o con proporciones o porcenta-
jes de acuerdo. Las formas directas de expre-
sión de la consistencia no se emplean con
frecuencia.
Por ejemplo si se evalúa a una persona que
obtiene una calificación de 18 puntos en
la escala de Hamilton cuando es valorado
por el observador A y 20 por el observa-
dor B, el desacuerdo puede ser citado co-
mo un incremento de 2 (20-18) puntos.
Otro método es citar la diferencia del in-
cremento como una proporción del valor
promedio. En el ejemplo el valor prome-
dio de los dos observadores es 19
(20+18/2). El desacuerdo proporcional
sería 2/19=0.10. Después de que se deter-
minan estos valores para cada par de ob-
servaciones, se puede obtener el valor
promedio de todo el grupo como la expre-
sión directa de la consistencia observada.
Este proceso es adecuado cuando los datos
se expresan en dimensiones o en valores
cuasi dimensionales. Para los datos expresa-
dos en grados ordinales los desacuerdos
pueden ser citados de acuerdo al número
de categorías de disparidad. Entonces, si
un puntaje es de 2+ y otro de 3+ estos di-
fieren en un grado, si un puntaje es de 1+
y otro 4+ difieren en tres grados. Para datos
binarios, donde sólo dos categorías están
disponibles, pueden ocurrir cuatro tipos de
resultados para dos observadores: dos tipos
de acuerdo (SÍ-SÍ y NO-NO) y dos tipos
de desacuerdo (SÍ-NO y NO-SÍ).
Para datos ordinales, binarios o nominales
la expresión de resumen más comúnmente
utilizada es el porcentaje de acuerdo. El nú-
mero de acuerdos exactos es dividido entre
el número total de observaciones pareadas.
Entonces si dos observadores están com-
pletamente de acuerdo en 37 de 50 pares
de observaciones tendrán un porcentaje de
acuerdo del 74%. Esta expresión es satis-
factoria para datos binarios, pero no refleja
la magnitud de categorías de desacuerdo en
datos nominales u ordinales.
Las expresiones que más se emplean y se re-
portan cuando se describen las característi-
cas de un instrumento son los métodos
indirectos.
En los métodos indirectos, el patrón ente-
ro de acuerdos y desacuerdos se cita con
una sola expresión estadística.
El coeficiente expresa la relación entre los re-
sultados observados y los resultados espera-
dos para un modelo matemático particular.
El modelo matemático más usado para los
datos dimensionales es el coeficiente de corre-
lación. Un valor cercano a uno para este coe-
ficiente indica una relación cercana entre las
dos series de observaciones, un valor cercano
a cero indica una relación pobre o nula.
Consistencia
Aunque los coeficientes de correlación se han
vuelto expresiones estadísticas estándares de
acuerdo, en realidad indican tendencias más
que concordancias. Por ejemplo, si un proce-
dimiento se basa en resultados que siempre
son elevados el uno con respecto al otro, 2 o
10 veces, las dos series de observaciones nun-
ca serán concordantes pero tendrán un a
correlación positiva de 1. Por ejemplo, un clí-
nico siempre califica como más graves a los
pacientes que otro clínico, sus evaluaciones
nunca serán concordantes pero la correlación
entre sus evaluaciones será cercana a 1.
En datos dimensionales una correlación
cercana llevará a que el valor de una varia-
ble fácilmente sea convertida en el valor de
otra. Tales correlaciones han sido usadas en
los laboratorios químicos como procedi-
mientos estándares de transformaciones en
los cuales los resultados dimensionales me-
didos por un método se convierten en los
resultados obtenidos por otro método.
Cuando una correlación es suficientemen-
te cercana el proceso de conversión es pre-
ciso y efectivo. En circunstancias en las
cuales el investigador está especialmente
preocupado por el acuerdo más que la ten-
dencia de los datos dimensiónales, el coefi-
ciente de correlación intraclase sustituye al
coeficiente de correlación ordinario.
El acuerdo para los datos no dimensionales
se expresa estadísticamente como un coefi-
ciente de concordancia más que de tenden-
cia. Los coeficientes de concordancia son
además deseables porque toman en cuenta
la concordancia esperada por azar.
Para los datos binarios el mejor coeficiente
de concordancia es kappa y, para los datos
ordinales, la kappa ponderada. No se han
establecido estándares cuantitativos para el
nivel en el cual la concordancia es conside-
rada buena, excelente, etc. Sin embargo,
Landis y Koch han sugerido los valores
anotados en el Cuadro 1.
A pesar de las grandes ventajas de cualquier
cita cuantitativa, las expresiones estadísticas
de variabilidad observada deben ser evalua-
das con un juicio cualitativo cuidadoso.
¿Cuándo es necesario hacer un estudio formal
de consistencia?
Si el índice tiene una excelente sensatez, los
estudios piloto y su aplicación clínica de
rutina no indican mayores discrepancias en
su uso, el organizar un estudio formal de
variabilidad únicamente servirían para sa-
tisfacer los deseos cuantitativos de un eva-
luador (o de su comité de revisión).
Aunque algunos estudios muestren inconsis-
tencia entre los diferentes usuarios, general-
mente los valores de coeficientes como kappa
son de alrededor de 0.6, indicando un acuer-
do substancial que fue reconocido ya antes
del estudio. El estudio puede satisfacer los de-
seos cuantitativos de un evaluador riguroso,
pero el investigador clínico puede creer que el
estudio no es particularmente productivo pa-
ra el tiempo, esfuerzo y recursos que se em-
plean en los estudios de consistencia.
Aunque este tipo de juicio clínico a veces
permite desechar la idea de realizar un es-
tudio de campo de variabilidad, a menudo
esta decisión es injustificada; y es necesario
o deseable realizar estudios de campo.
Los estudios de campo son necesarios cuan-
do el índice requiere de un juicio más que de
una observación. Si el diagnóstico de anemia
se establece a partir de cierto nivel de hemo-
globina o de eritrocitos, no será necesario
realizar un estudio de variabilidad; si por otro
lado lado, anemia será identificada por “pa-
lidez de tegumentos” será necesario realizar
un estudio de variabilidad interobservador.
Cuadro 1. Valores para el nivel de concordancia
VALOR DE KAPPA ACUERDO
< 0 Pobre
0-0.20 Leve
0.21–0.40 Regular
0.41-0.60 Moderado
0.61-0.80 Sustancial
0.81-1.00 Casi perfecto
144
PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
Para expresar consistencia
se emplean coeficientes
de concordancia que toman
en cuenta la concordancia
esperada por azar como
kappa o kappa ponderada.
145
En el área de salud mental, es recomendable
la realización de un estudio preliminar de va-
riabilidad interobservador siempre que parti-
cipen varios observadores en un estudio. Por
ejemplo, un psiquiatra entrenado en una ins-
titución psiquiátrica de tercer nivel de la Se-
cretaría de Salud seguramente tenderá a
calificar a un paciente con agitación psicomo-
tora de manera diferente que un psiquiatra
entrenado en un servicio de psiquiatría de
una institución privada. En este caso, será ne-
cesario determinar que ambos psiquiatras,
cuando observen a un paciente con agita-
ción psicomotora, lo identifiquen de la
misma forma: leve, moderada o grave, y
esto solo será posible determinarlo me-
diante un estudio de variabilidad (o con-
sistencia interobservador). ■
Consistencia
Evaluación clinica en psiquiatría pac
147
L
a validez es probablemente uno de los
aspectos mas difíciles de establecer en
los índices de evaluación clínica. Este
término aparece en el lenguaje común, pe-
ro se le da especial significado cuando es
empleado en clinimetria.
A la validez se han aplicado términos como
consistencia, exactitud, precisión, relevan-
cia etc. La idea de exactitud o precisión es
familiar y es sencilla; por ejemplo, en las
mediciones químicas se refiere a la cercanía
con que los resultado de un procedimiento
en particular se conforma a los resultados
obtenidos con un estándar definitivo o con
otros procedimientos que están midiendo
la misma entidad.
La exactitud es un problema mayor en la
clínica debido diferentes circunstancias. En
primer lugar cuando hay una ausencia de
un estándar definitivo y en segundo lugar
cuando este estándar no puede ser fácil-
mente utilizado.
En ciertos tipos de mediciones clínicas
no hay estándares definitivos y en algu-
nos casos el índice o el instrumento se va
a convertirse en el estándar definitivo.
Por ejemplo cuando se hace un diagnós-
tico de cáncer a través de un Papanico-
laou, podemos utilizar la biopsia como
un estándar definitivo. Por otro lado
cuando diferentes histopatólogos desig-
nan un tipo celular de tejido pero no se
tiene un estándar definitivo, uno de los
patólogos puede ser identificado como el
estándar incuestionable.
Para la mayor parte de instrumentos con
escalas ordinales no hay estándares de oro,
por ejemplo ,para la depresión, para la an-
siedad, etc. En general, la mayoría de los
síntomas y trastornos psiquiátricos carecen
de un “estándar de oro”.
Hay casos en los que el índice se convierte en
el estándar definitivo porque no hay con qué
compararse. Por ejemplo, cuando un clínico
emplea los criterios del DSM IV, o de la Cla-
sificación Internacional de Enfermedades los
reconoce como “estándares de oro”. Aunque
algunos clínicos no estén de acuerdo con los
criterios del índice y como no hay un están-
dar definitivo para confirmar o refutar los
criterios diagnósticos, se emplean consensos.
Este es un mecanismo para crear un están-
dar de referencia y en realidad más que va-
lidez estamos probando conformidad con
el estándar. Es decir si no tenemos un es-
tándar de oro, lo que se prueba es la con-
formidad con el estándar adoptado por
consenso y aquí esto se produce mediante
un proceso que se llama validación de con-
senso, un grupo de expertos deliberan so-
bre alguna cosa en particular y se ponen de
acuerdo o proponen un estándar.
Los procesos consensuales pueden ser utili-
zados para establecer estándares para una
variedad de índices, desde el diagnóstico
definitivo de una muestra de tejido hasta la
evaluación de la condición clínica del pa-
ciente. Este proceso se utiliza constante-
mente aunque no se reconoce como tal.
Por ejemplo cuando un comité establece
las respuestas correctas para preguntas en
un examen que certifica la competencia clí-
nica o cuando se desarrollan índices para
evaluar la calidad de la atención, después
de que el estándar es establecido consen-
sualmente se puede establecer el grado de
conformidad del que está realizando el pro-
cedimiento y entonces la actividad del que
está realizando el procedimiento puede ser
adecuada o correcta pero aquí no estamos
hablando precisamente de exactitud.
Además, la exactitud es un rasgo perma-
nente, mientras que lo correcto o lo que
Validez
Para los instrumentos
clinimétricos no hay
estándares para compararlos,
por lo que es difícil establecer
la validez de criterio de
instrumentos que midan
depresión, ansiedad, etc.
Evaluación clinica en psiquiatría pac
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Evaluación clinica en psiquiatría pac

  • 1. AVALADO POR COMITÉ EJECUTIVO 2002 - 2003 Dr. Marco Antonio López Butrón Presidente Dr. Luis Enrique Rivero Almanzor Presidente Electo Dr. Eduardo Núñez Bernal Secretario General Dr. Omar Kawas Valle Tesorero VICEPRESIDENTES REGIONALES Dr. Aarón Gamez Robles Norte Dr. Jaime Orozco Ibarra Centro Dr. Jesús Orueta Alvarez Sur Evaluación clínica en Psiquiatría LIBRO 3 AUTORA Dra. María del Carmen Lara Muñoz ESTE ES UN SERVICIO EDUCATIVO APOYADO POR PSIQUIATRÍA-4PSIQUIATRÍA-4 PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN CONTINUA EN PSIQUIATRÍA
  • 2. Autor Dra. María del Carmen Lara Muñoz Médica Cirujana (Universidad Autónoma de Puebla) Lic. En Psicologia (Universidad Autónoma de Puebla) Especialista en Psiquiatra (UNAM) Maestra en Ciencias Médicas (UNAM) Doctora en Ciencias Médicas (UNAM) Estancia postdoctoral en la Universidad de Yale(Anfitrión: Dr. Alvan R. Feinstein) Profesora Investigadora. Titular de Posgrado en la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Puebla Profesora de Posgrado, Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México Miembro-Director del Consejo Mexicano de Psiquiatria Expresidenta del Consejo Mexicano de Psiquiatria Miembro de la Academia Nacional de Medicina PAC® PSIQUIATRÍA-4 Primera Edición 2003 Copyright © 2003 Intersistemas, S.A. de C.V. Todos los derechos reservados. Este libro está protegido por los derechos de autor. Ninguna par- te de esta publicación puede ser reproducida, almacenada en algún sistema de recuperación, o transmitida de ninguna forma o por ningún medio, electrónico o mecánico, incluyendo fotoco- pia, sin autorización previa del editor. PAC® Es una marca registrada de Intersistemas S. A. de C. V. ISBN 970-655-597-8 Edición completa ISBN 970-655-600-1 Libro 3 En función de los rápidos avances en las ciencias médicas, el diagnóstico, tratamiento, tipo de fármaco, dosis, etc., deben verificarse en forma individual; por lo que el autor, editor y patroci- nador no se hacen responsables de ningún efecto adverso derivado de la aplicación de los con- ceptos vertidos en esta publicación, cuya aplicación queda a criterio exclusivo del lector. Cuidado de la edición: Dr. Luis Velásquez Jones Diseño de portada: DG. Edgar Romero Escobar Diseño y diagramación: DCG. Dulce Ma. Lomelí / DCG. Marco A. M. Nava Impreso en México Una edición de: Intersistemas, S.A. de C.V. Aguiar y Seijas 75 Lomas de Chapultepec 11000, México, D.F. Tel.: (5255) 55202073 Fax: (5255) 55403764 intersis@data.net.mx www.intersistemas.com.mx
  • 3. Contenido Autoevaluación inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 Clinimetría para psiquiatras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 Definiciones fundamentales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 Características generales de los instrumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 Sensatez en la medición clínica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 Justificación y propósito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 Validez de apariencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 Validez de contenido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 Formato . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 Facilidad de uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 Consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 El concepto básico de consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 El papel de las instrucciones operacionales y los criterios . . . . . . . . 138 Consistencia interna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 Expresión estadística de la consistencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Validez . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 Validez de criterio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 Validez de constructo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 La validez de constructo como un sustituto de la validez de criterio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Principios generales de las escalas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 Las categorías deben ser mutuamente excluyentes . . . . . . . . . . . . . 153 Las categorías deben ser exhaustivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 Las categorías deben tener valores reales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 Las categorías deben tener una discriminación adecuada . . . . . . . 155 Las escalas deben ser coherentes tanto biológica como estadísticamente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 Entrevistas diagnósticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 PRIME-MD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 Depresión y ansiedad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 Escala de depresión de Hamilton (Ham-D) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 Inventario de depresión de Beck (Beck-Dep) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 Lista de los 90 síntomas de Hopkins (Symptom checklist SCL-90) . . 170 Otros instrumentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
  • 4. INSTRUCCIONES PARA OBTENER PUNTAJE CON VALOR PARA RECERTIFICACIÓN La Asociación Psiquiátrica Mexicana avala el Programa de Actualización Continua (PAC) Psiquiatría con puntos válidos para la recertificación de médicos psiquiatras. Para solicitar los puntos es necesario que conteste todas las preguntas inclui- das en el cuadernillo de evaluación que acompaña al libro 10. Anote con claridad los datos de identificación que se le solicitan y entregue el cuadernillo al representante de Pfizer quien lo hará llegar a la Asociación Psiquiátrica Mexicana, donde le expedirán la constancia correspondiente en el caso de que cubra 80% o más de aciertos. Evaluación de síntomas psicóticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 Escala Breve de Apreciación Psiquiátrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 Escala del Síndrome Positivo y Negativo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 Escala para la evaluación de manía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 Movimientos anormales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 Calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 Evaluación de la calidad de vida y del funcionamiento . . . . . . . . . . 179 Escala de calidad de vida de Dunbar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 El cuestionario de calidad de vida y satisfacción de Endicot . . . . . . 180 La lista para evaluar la calidad de vida de los enfermos esquizofrénicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 Entrevista para evaluar la calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 La escala de calidad de vida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 Calidad de vida de los usuarios de los programas de salud mental . . . 187 Cuestionarios de calidad de vida de la Organización Mundial de la Salud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 Encuesta del estado de salud SF-36 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 Evaluación de la discapacidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 Apoyo social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 Cuestionario de apoyo social . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 Cuestionario de apoyo social funcional DUKE-UNC . . . . . . . . . . . . . 195 Evaluación en Geriatría . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 Evaluación en el área cognitiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 Examen mental Breve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 Examen mental abreviado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 Escala de depresión geriatrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 Evaluación del funcionamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 Respuestas de la autoevaluación inicial . . . . . . . . . . . . . . . 205
  • 5. 121 VER RESPUESTAS EN LA PÁGINA 205 Autoevaluación inicial 1. La “sensatez” de un instrumento puede ser obviada si su consistencia y validez son adecuadas: Falso Verdadero 2. La sensibilidad y la especificidad son indicadores de consistencia: Falso Verdadero 3. La validez de un instrumento se prueba contra un estándar de oro: Falso Verdadero 4. Para aplicar la Entrevista Diagnóstica Internacional se requiere de entrenamiento en centros autorizados: Falso Verdadero 5. La Escala de Depresión de Hamilton es un instrumento de diagnóstico: Falso Verdadero 6. La escala original de Simpson-Angus permite valorar acatisia y aquinesia: Falso Verdadero 7. El PANSS y el BPRS pueden ser comparados: Falso Verdadero 8. La valoración de ancianos requiere de instrumentos especialmente adaptados: Falso Verdadero 9. Actualmente, no es posible medir el apoyo social: Falso Verdadero 10. Por ser subjetiva, no se recomienda evaluar la calidad de vida: Falso Verdadero
  • 7. 123 INTRODUCCIÓN Al iniciar la lectura de este libro es necesa- rio hacer un comentario y dos aclaracio- nes. Primero el comentario; el término “Clinimetría” se ha incluido en el título como un homenaje al Dr. A. Feinstein, quien acuñó y definió el término. Las dos aclaraciones: aunque en el título se menciona que el texto va dirigido a psiquia- tras, es evidente que no es exclusivo para ellos. Se pretende que sea útil para cualquier perso- na interesada en el trabajo clínico en el área de la salud mental. El objetivo es fundamental- mente clínico. Por esto, los médicos de cual- quier especialidad, los psicólogos, el personal de enfermería, trabajo social, rehabilitación, etc. encontrarán útil este texto. La segunda aclaración es que no se trata de un catálogo de instrumentos, sino de una guía para el empleo sensato de éstos. Hay varios textos excelentes en los que se pue- den encontrar listados muy completos de instrumentos de evaluación (American Psychiatric Association, 2000) incluso en español (Bulbena et al, 2000). En este libro presentaremos una introducción a la clini- metría y las características generales de al- gunos instrumentos. Trataremos de ubicar el instrumento en el contexto de las inves- tigaciones en las que se han empleado co- mo ejemplo de un uso que suponemos “sensato”. Al anotar las características gene- rales de los instrumentos, se proporciona- rán las referencias pertinentes. Aunque muchos de los instrumentos mencionados no tienen restricciones para su uso acadé- mico, no lucrativo, algunos de ellos tienen protegidos los derechos de autor. Los con- tactos para solicitar las autorizaciones co- rrespondientes, pueden encontrarse en el texto de la Asociación Psiquiátrica Ameri- cana (2000). En varios cursos y talleres dedicados al te- ma, con frecuencia hemos escuchado la pregunta “¿Y qué escalas tiene?”. Al inda- gar sobre el propósito, nos enteramos que en realidad no se tiene una idea clara de lo que se pretende hacer con la “escala” sino que más bien en función de la “escala” a la que se tenga acceso se pensará lo que lo se hará. Con este texto, pretendemos ubicar el uso de instrumentos de evaluación en el contexto de una práctica clínica con obje- tivos definidos, sean de investigación o de intervención clínica. Los primeros talleres de Clinimetría que se ofrecieron en el Instituto Nacional de Psiquiatría (entonces Instituto Mexicano de Psiquiatría), se dirigían hacia las perso- nas interesadas en la investigación clínica. Al pasar el tiempo, cada vez es más evi- dente que la clinimetría es o deberá ser una parte importante de la cínica psiquiá- trica; la evaluación de las intervenciones que se realizan permitirá valorar la efecti- vidad de las mismas. Independientemente de que se empleen o no instrumentos (o escalas formales o con epónimos), es evidente que la clinimetría está presente en la clínica independiente- mente de que se le reconozca como tal. Cuando decimos que un paciente “ha mejo- rado”, estamos empleando una categoría de una escala de transición; la otras categorías de esta hipotética escala serían: “el paciente está igual” o “el paciente ha empeorado”. DEFINICIONES FUNDAMENTALES ¿Podemos medir el estado clínico de los pacientes? ¿Podemos medir el efecto de los antidepresivos sobre la depresión? Si consideramos que medir es asignar un va- lor a objetos, eventos o características de acuerdo con ciertas reglas, cuando tene- Clinimetría para psiquiatras Este texto va dirigido a cualquier persona con actividad clínica dentro del área de la salud mental y no es un simple relato de instrumentos, sino una guía para su empleo La Clinimetría es una actividad aplicable en cualquier actividad relacionada con la primera parte del vocablo: la clínica. Aunque originalmente se aplicó al estudio de síntomas (manifestaciones de enfermedad) se ha extendido ahora a herramientas y procedimientos auxiliares y complementarios.
  • 8. 124 mos las “reglas” podemos medir cualquier objeto, evento o característica, incluyendo el estado clínico de los pacientes. Estos objetos, eventos o características se designan como “variables”. Una variable es una clase de datos, una propiedad observada o cualquier caracte- rística que nos interese medir u observar. En la clínica, los síntomas, los signos, los antecedentes de los pacientes son “varia- bles”. Si estamos interesados en determi- nar las diferencias entre hombres y mujeres, el sexo es una variable. En un es- tudio sobre el pronóstico de los pacientes de acuerdo a la edad de inicio del padeci- miento, tanto el pronóstico como la edad de inicio del padecimiento son variables. Una escala es el conjunto de categorías que definen a una variable. La escala de la varia- ble sexo tiene dos categorías: femenino y masculino. La escala de la variable “edad de inicio del padecimiento” tiene un gran nú- mero de categorías (cualquier edad puede estar dentro de la escala). Es frecuente que asociemos el término escala con diferencias de intensidad; así, los episodios depresivos mayores pueden ser leves, moderados, o se- veros. Sin embargo, la clasificación de la es- quizofrenia en paranoide, desorganizada, catatónica, indiferenciada o residual, tam- bién constituye una escala. Una categoría es una de las diferentes for- mas de expresión que la variable puede adoptar. En los ejemplos mencionados, “femenino” es una categoría de la variable sexo; “leve” es una categoría de la escala “intensidad”; “catatónica” es una catego- ría de “esquizofrenia”. Hay diferentes niveles en la expresión de una escala y es práctica común identificar a las variables de acuerdo a su escala de me- dición. Así, tenemos escalas (o variables): nominales, ordinales y dimensionales. Las variables nominales o de atributo, tam- bién son conocidas como variables categó- ricas. Las categorías que conforman la es- cala no tienen orden o rango. Por ejem- plo, las categorías de la escala de religión no tienen rango (cristiano, musulmán, ju- dío, otro), ocupación (empleado, campe- sino, artesano, otros), etc. Las categorías de estas escalas se describen con frecuencias, porcentajes, proporciones. Por ejemplo: “el 70% de los pacientes eran mujeres”. La Cla- sificación Internacional de Enfermedades 10a. revisión, (CIE-10) es una escala nomi- nal o categórica, constituida por un conjun- to de “categorías diagnósticas”. En su forma más sencilla, las escalas categóricas son dico- tómicas (con dos categorías) por ejemplo, hombre/mujer, esquizofrénico/no esquizo- frénico, fumador/no fumador. En la escala ordinal el atributo se posee con mayor o menor magnitud, pero se desco- noce la relación exacta entre las categorías, por ejemplo: depresión leve, moderada, o grave. Las puntuaciones en los diferentes instrumentos de uso frecuente en psiquia- tría son escalas ordinales. Por ejemplo: si al paciente “A” se le asigna una puntuación de 36 en la escala de Hamilton de depre- sión, está mas deprimido que el paciente “B”, que obtuvo 18; sin embargo no se puede asegurar que el paciente “A” tiene el doble de depresión que el paciente “B”, so- lo sabemos que está mas deprimido. Las puntuaciones en la escala de Hamilton no tienen una relación exacta entre sí. Algunos autores han llamado cuasidimensionales a las escalas como la de Hamilton, ya que la escala resultante de la suma de diferentes reactivos parece tener características di- mensionales. En este rubro también se in- cluyen las escalas análogas visuales. Las variables ordinales se describen con media- nas o percentiles, aunque con frecuencia se emplea el promedio para su descripción. En las escalas dimensionales, la relación entre las categorías (o valores) es constan- te, se pueden hacer todas las operaciones aritméticas con ellas. Se llaman de razón cuando tienen cero absoluto, se llaman de intervalo cuando el cero no es absoluto si- PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 Es útil reconocer términos como escala (conjunto de categorías que definen a una variable) y categoría que es una de las diferentes formas de expresión que la variable puede adoptar.
  • 9. 125 no arbitrario (por ejemplo la talla o la edad ya que nadie puede tener 0 de esta- tura ni de edad). Una escala dimensional es continua cuando puede tener valores fraccionarios o discontinua o discreta si no tiene valores fraccionarios (número de hijos o número de ojos). La edad es una variable dimensional ya que alguien que tiene 40 años tiene exactamente el doble de edad de alguien que tiene 20 años. CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LOS INSTRUMENTOS Una característica de los instrumentos de evaluación clínica es que se conforman con información que se obtiene mediante un formato en el que se incluyen pregun- tas o reactivos que el sujeto que está sien- do evaluado tiene que responder, o que, basado en sus observaciones del sujeto, el clínico responde. Los estímulos (preguntas o reactivos) pue- den ser de respuestas cerradas: sí o no, op- ción múltiple o pueden ser preguntas abiertas que deben ser interpretadas por un experto. Como ya se mencionó, una escala es un conjunto de categorías que definen una va- riable. La variable puede ser individual, es decir, es la respuesta a una sola pregunta o reactivo. Sin embargo, es frecuente que las variables que se emplean en el área de la sa- lud mental sean variables complejas. La va- riable “depresión” está compuesta por una serie de características que llamamos signos y síntomas. Para la exploración de estas va- riables complejas es necesario construir ins- trumentos de evaluación que incluyan todas las características que define a la va- riable en estudio. De este modo, tenemos escalas individuales para variables indivi- duales e “instrumentos” formados por un conjunto de variables que al agruparse con- forman una variable compleja. En clínica, las variables suelen ser caracte- rísticas, signos o síntomas de los pacien- tes. Estas variables pueden tener expresio- nes naturales o arbitrarias. Por ejemplo, la edad en años es una expresión natural pe- ro si la transformamos en niño, joven y viejo, ésta es una expresión arbitraria. En algunos casos sólo se cuenta con expre- siones arbitrarias como por ejemplo para describir los reflejos neurológicos. Siem- pre es preferible trabajar con expresiones naturales y si es necesario, después se transforman o codifican. Como se mencionó al principio, cuando medimos, asignamos una categoría a una condición de acuerdo a ciertas reglas. Las reglas son los criterios operacionales que empleamos para definir a las variables y sus categorías. Estas “reglas” en clínica son los criterios diagnósticos. Por ejemplo, pa- ra decir que un paciente es “esquizofréni- co” tenemos las reglas anotadas en el DSM IV o en la CIE-10. De esta manera podemos distinguir entre la categoría de esquizofrénico y no esquizofrénico. Para asignar la categoría de mujer a una persona, podemos elegir entre varias re- glas: la apariencia exterior de la persona, la exploración física, o el sexo cromosómico. De acuerdo a la “regla” que seleccione- mos, se demarcan las categorías. En algunos casos la demarcación de catego- rías se deja al “juicio clínico”. Por ejemplo, en la evaluación clínica global, el médico debe decidir, de acuerdo a su experiencia si la mejoría del paciente ha sido “mucha” o “poca”. En este caso, no hay criterios espe- cíficos para separar “mucha mejoría” de “poca mejoría”. Instrumentos vs variables individuales Los datos que se emplearon en la evalua- ción de los pacientes pueden ser variables individuales o variables compuestas. Las variables compuestas incluyen un conjunto de variables. Estas son llamadas Clinimetría para psiquiatras Una característica de los instrumentos de evaluación clínica es que se conforman con información que se obtiene mediante un formato en el que se incluyen preguntas que el sujeto o el clínico responden.
  • 10. 126 “variables componentes” y se deben espe- cificar claramente. Las escalas llamadas globales son usadas constantemente en la clínica y éstas carecen de variables componentes explícitas. Cuan- do la mejoría del pacientes se determina como “mucha” o “poca”, se está empleando una escala global en la cual no se ha iden- tificado qué se toma en cuenta cuando se dice “mucha” o “poca”. En las escalas glo- bales los componentes son implícitos. Los elementos que componen a un instru- mento son preguntas o resultados observa- dos que ocurren espontáneamente, como reacciones del paciente a los eventos de la vida o de la enfermedad o bien a otros estí- mulos específicos individuales. En otros ca- sos, se registra la respuesta del paciente a un estímulo; por ejemplo, la respuesta a una prueba neuropsicológica, o a un estímulo del cerebro. Tanto el estímulo como la res- puesta a observar deben ser claramente es- pecificadas. Se debe prestar atención al grado de cooperación del paciente. Si un instrumento se emplea para la eva- luación de una variable compleja, en la que se incluyen muchas variables, éstas deberán combinarse para tener una expresión final. En algunos casos se combinan un gran nú- mero de variables en una sola expresión que permite la evaluación de una condi- ción clínica, por ejemplo depresión. La escala final puede expresarse de dife- rentes formas: como un perfil o como un resultado único. La combinación de variables puede hacer- se mediante puntajes aritméticos; lo más frecuente en el área de la salud mental, mediante la adición de variables o con al- gún otro arreglo aritmético, por ejemplo, un cociente (índice de obesidad). En otros casos, a unas variables se les da más puntuación que a otras (“pesan más”), a lo que se llama ponderación. Otra forma de obtener el resultado de la combinación de variables es mediante agrupaciones que Feinstein ha llamado “boleanas”. El diagnóstico en psiquiatría se hace de esta manera: el paciente debe reunir ciertas variables y no debe tener otras para que se pueda decir que es esqui- zofrénico por ejemplo. El perfil contiene una serie de variables componentes citadas juntas en combina- ción sin haber sido fusionadas en una ex- presión nueva. La expresión final es un perfil que identifica el estado individual de cada componente por separado y por lo tanto no se pierde información pero no es fácilmente codificado para análisis y comparaciones es descriptivo. En algunos caso, antes de formar una es- cala final, las variables componentes son agregadas en variables compuestas llama- das ejes o subescalas. El resultado final puede ser el conjunto de estas subescalas o la combinación de estas subescalas para dar una escala final. Por ejemplo, el SCID de personalidad da como resultado un conjunto de subescalas y no un resultado final. La prueba de Wechsler para la eva- luación de inteligencia proporciona el re- sultado de varias subescalas que a su vez se combinan en dos (verbal y de ejecución), que a su vez se combinan en una sola (CI total). En este caso se especifica el método de agregación de variables a ejes, el esque- ma de puntaje para cada eje y el método de combinarlos en la escala final. En ocasiones se deben modificar las escalas de las variables originales antes de integrar- las en un índice compuesto. Se puede de- gradar una variable dimensional, para eliminar las distinciones finas que afectarían los resultados (el peso se transforma en: obeso/no obeso, la temperatura en: fiebre/ no fiebre). Las variables ordinales también se pueden transformar en dicotómicas, por ejemplo la puntuación en el Inventario de Depresión de Beck se transforma en: depri- mido/no deprimido. Se puede convertir PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
  • 11. 127 una variable nominal en una ordinal, por ejemplo: muy deprimido, regularmente deprimido, poco deprimido. Una variable nominal se transforma en dicotómica: es- quizofrenia simple, paranoide, catatónica y no esquizofrenia, se transforma en: esquizo- frenia/no esquizofrenia. Antes de que se combinen las variables en un índice se deben tomar varias decisio- nes. El investigador debe tener una idea clara del propósito del índice y el ambien- te o escenario donde se aplicará. El siguiente paso incluye una serie de de- cisiones conceptuales que preceden a la elección de las variables o componentes. Al término de este proceso, las variables candidatas son elegidas, examinadas y re- sumidas, conservando las variables com- ponentes. Revisión de antecedentes Se puede trabajar empíricamente a partir de la información disponible. Si no se dispone de datos empíricos, entonces se pueden utilizar: a. Variables elegidas por costumbre: sin evidencias documentales en la litera- tura. b. Sabiduría convencional: creencias ge- nerales de la comunidad clínica. c. Experiencia personal del investigador d. Reunión de grupos colegiados o auto- ridades: para alcanzar un consenso. La información adicional se puede obte- ner por lo menos de 4 diferentes fuentes: 1) Observación clínica de otros fenómenos. 2) Información de laboratorio 3) Familia del paciente u otros recursos para indicar o verificar exposición pre- via a agentes ocupacionales, farmacéu- ticos entre otros. 4) Observación clínica de la evolución del paciente. Este tipo de información adicional es muy útil para los clínicos. La información extra mejora los datos que los clínicos pueden utilizar para elegir y evaluar a las variables candidatas. ¿Qué tipo de evidencia se va a incluir en el índice? La evidencia es intrínseca o proximal cuando corresponde a la descripción di- recta del fenómeno observado. La evidencia es extrínseca o distal cuan- do refleja una consecuencia o un efecto indirecto del fenómeno observado. Esta puede tener al menos 3 niveles de separa- ción del fenómeno proximal: 1) La evidencia refleja una consecuencia inmediata aunque indirecta del fenó- meno. 2) La evidencia refleja una respuesta sub- jetiva del paciente o una reacción a las consecuencias del fenómeno. 3) La evidencia refleja la manera en que otro responde o reacciona al fenóme- no observado en el paciente. Los clínicos con frecuencia usan directa- mente la evidencia intrínseca cuando es posible, a pesar de la ausencia de valores estandarizados. Sin embargo, no debe omitirse la evidencia extrínseca. Importancia de la relación interpersonal La relación interpersonal es un elemento que debe ser tomado en cuenta cuando se diseñan instrumentos de evaluación; en la práctica médica, los pacientes están acos- tumbrados a proporcionar información muy íntima y personal. Usualmente esperan y responden de buena forma a preguntas respecto a evacuación, micción, actividad sexual, otras funciones del cuerpo y varios aspectos de sus hábitos y sentimientos. Sin embargo, este intercambio de infor- mación entre el investigador y el sujeto, Clinimetría para psiquiatras
  • 12. 128 difícilmente ocurre en cierto tipo de inves- tigaciones. Para evitar invadir la privacidad personal y para permitir respuestas libres de miedos u oprobio moral o ético las pre- guntas se hacen de manera impersonal e indirecta. Sin embargo, esto puede ser una desventaja pues el que responde puede ci- tar actitudes públicas generales más que creencias personales. Otra desventaja del abordaje impersonal es la evitación del ata- que directo y frontal del objetivo; así, la respuesta que se ofrece da valores indirectos o poco útiles. La ventaja del enfoque médico tan perso- nal es que se enfoca específicamente al pa- ciente y permite preguntar muchas cosas y tener respuestas directas. Identificación del “constructo” Muchas de las variables utilizadas en la clí- nica se refieren a conceptos intelectuales llamados “constructos” que no existen de manera tangible. De hecho, los diagnósti- cos son constructos: “esquizofrenia para- noide” es un término en el que se incluyen ciertas características de un sujeto, y es un constructo porque “esquizofrenia paranoi- de” no es una característica tangible, obje- tiva, como puede ser, “ojos negros”. Otros constructos que emplean los clíni- cos se refieren a la severidad de la enfer- medad, efectos de la comorbilidad o grados de incapacidad funcional. Muchas de las ideas expresadas como ín- dices también son constructos intangibles (inteligencia, relación intrafamiliar, pre- juicio étnico, etc). Otros tipos de cons- tructos no son fáciles de identificar. Los constructos se proponen como explicacio- nes para ciertos agregados de variables que emergen de un análisis matemático. Si es- te es el caso, el investigador tendría que probar que los constructos realmente exis- ten y que se identifican apropiadamente como entidades conceptuales. Para la ma- yoría de los constructos que aparecen en los índices clínicos, el reto principal es medirlo, no probar que existen. ¿Cómo se seleccionan las variables a incluir en un índice? De acuerdo al DSM IV, un sujeto tiene un “Trastorno de ansiedad generalizada” cuando ocurren • Ansiedad y preocupación excesivas so- bre una amplia gama de acontecimien- tos o actividades, que se prolongan más de 6 meses • Le resulta difícil controlar este estado de constante preocupación • La ansiedad y preocupación se asocian a tres (o más) de los 6 síntomas si- guientes (algunos de los cuales han persistido más de 6 meses). En los ni- ños sólo se requiere uno de estos sín- tomas: inquietud o impaciencia, fatigabilidad fácil, dificultad para con- centrarse o tener la mente en blanco, irritabilidad, tensión muscular, altera- ciones del sueño. ¿Cómo se llegó a estos criterios? Evidente- mente, por la observación directa de los pacientes. En clínica, las variables que se incluyen en los índices suelen obtenerse mediante la observación. La actividad clinimétrica implica “dise- car” el fenómeno observado, para lo cual el clínico emplea su intuición “ilustrada”. En la actividad psicométrica, el proceso suele ser diferente. A partir de una teoría, se desarrolla una gran cantidad de variables en forma de reactivos, preguntas o items indi- viduales pertinentes para el fenómeno bajo investigación. Estos reactivos, preguntas o items serán sometidos a la evaluación de jueces o expertos y también serán someti- dos a procedimientos estadísticos sofistica- dos y finalmente darán un resultado, En este proceso, las decisiones fundamenta- les dependen de los datos proporcionados PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 La actividad clinimétrica implica “disecar” el fenómeno observado, para lo cual el clínico emplea su intuición “ilustrada”.
  • 13. 129 por los jueces externos y por el modelo teó- rico particular que se utilizó al revisarlos. Las diferencias en los enfoques empleados en clínica y en el campo psicosocial fue- ron revisadas previamente (Lara y Ortega) por lo que no se detallarán mas. Sin embargo, vale la pena aclarar que más que dos enfoques diferentes tendríamos que hacer referencia al tipo de variables que son estudiadas. Actualmente, los clí- nicos cada vez con mayor frecuencia tie- nen la necesidad de valorar constructos psicosociales como “apoyo social” o “cali- dad de vida”. Ya que la disección intuitiva y la selección analítica no han sido deliberadamente comparadas, ninguna de las dos estrate- gias puede ser considerada superior a la otra. La selección analítica es apropiada al estudio de las actitudes psicosociales cuando no está disponible ninguna corre- lación etiológica particular, diagnóstica, pronóstica o terapéutica. El enfoque de disección intuitiva es apropiado para estu- diar los fenómenos clínicos en los que se pueden obtener correlaciones etiológicas, diagnósticas, pronósticas o terapéuticas. Los clínicos a menudo seleccionan las varia- bles a incluir en un índice disecando sus in- tuiciones previas u observaciones globales. Sin embargo, no siempre se incluyen las variables importantes. Si una variable elemental tiene una escala para ser medida, seguramente será inclui- da en el índice. Si por el contrario, no se ha desarrollado una escala para medir la variable, o no hay consenso para la medi- ción de la misma, entonces no se incluirá. ¿Qué se debe incluir en un índice com- puesto? ¿Muchas o pocas variables en el índice? La decisión acerca de lo que es im- portante es un acto complejo. El clínico deberá incluir todas las variables conside- radas importantes, pero éstas no deben ser excesivas ya que entonces la extensión del instrumento hará difícil su aplicación. Para que un índice sea fácil de usar debe tener pocas variables componentes; pero para que haga su trabajo de manera efec- tiva ninguna variable potencialmente im- portante debe omitirse. Se sugiere que los instrumentos tengan un número relativa- mente pequeño de variables entre las que se incluyan las que son importantes. Para decidir cuáles son las variables impor- tantes se emplea el juicio clínico basado en las costumbres, sabiduría convencional, ex- periencia personal o por consenso de auto- ridades. Sin embargo, para ciertos índices se necesita otro tipo de juicios que requie- ren de la colaboración directa de los pa- cientes. Cuando las variables involucran temas como satisfacción, capacidad funcio- nal o calidad de vida, la mejor indicación de importancia se obtiene de las preferen- cias expresadas por los mismos pacientes, no a partir de juicios hechos por clínicos o paneles de autoridades. La elección de las variables que van a in- cluirse en un índice puede ser consecuen- cia de un modelo matemático. La elección de los modelos depende del ti- po de variables y del tipo de escala final que se desea. Las variables se pueden arreglar de diferentes formas. El resultado matemático puede ser una calificación aritmética o un agrupamiento. Cuando se aplica este enfo- que, la escala final puede ser una ecuación de regresión lineal múltiple o logística o una serie de factores. Para evitar los extremos del juicio clínico que no tiene evidencias confirmatorias o modelos matemáticos que no tienen un juicio clínico que los corrobore, se puede utilizar una combinación de ambos. Por ejemplo, algunos índices pronósticos se construyeron como racimos de categorías elegidas originalmente de acuerdo al juicio Clinimetría para psiquiatras
  • 14. 130 clínico, pero se agruparon según sus efectos estadísticos en el resultado que se predijo. Este tipo de juicio clínico-estadístico se uti- liza también cuando la variable candidata para incluirse en un índice se somete a un panel de jueces, expertos y no expertos y después se realiza un análisis estadístico. Después de ser elegidas las variables com- ponentes, deben identificarse adecuada- mente para ser reproducidas. Las variables componentes podrían no ser identificadas o que no se liste su escala de evaluación o que las categorías de la escala se citen sin criterios de demarcación. Podemos tener una buena idea de lo que se debe cubrir si recordamos que un índice se crea al identificar los componentes combi- nándolos en ejes y combinando éstos en las escalas de resultados. Necesitaremos identi- ficar cada una de las variables componentes y su escala. Si se usan ejes, se necesita iden- tificar las escalas de evaluación para cada eje y los mecanismos por los que los com- ponentes se agregan en ellos. Finalmente, hay que identificar la escala final y la ma- nera en que los ejes o los componentes bá- sicos se agregan para formar ésta. Objetivos de las escalas de evaluación clínica Las escalas clínicas son instrumentos de evaluación que se utilizan para 1. detectar una enfermedad o una condi- ción en un grupo de población 2. confirmar la enfermedad o condición, excluir otras 3. medir la intensidad o magnitud de la enfermedad, condición 4. valorar la evolución de la misma tras la terapéutica implementada o cualquier intervención. Estos cuatro objetivos deberán ser recor- dados pues serán abordados nuevamente en la sección de validez. ■ PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 Las escalas clínicas son instrumentos de evaluación que se utilizan para detectar una enfermedad (o una condición), confirmarla, excluir otras, medir su intensidad y valorar la evolución de la misma tras la terapéutica implementada o cualquierintervención
  • 15. 131 E n contraste con los principios bien definidos que constituyen la teoría de la medición en psicología, los ín- dices clinimétricos usualmente se desarro- llan de manera intuitiva. De acuerdo a los textos de psicometría, un instrumento de evaluación debe tener va- lidez y confiabilidad. La Psicometría cita principios y fórmulas para determinar la confiabilidad (o repro- ducibilidad) y la validez (o precisión) de las pruebas psicométricas, pero no se han da- do especificaciones análogas para determi- nar las características óptimas de un instru- mento de evaluación clínica. Feinstein ha propuesto un conjunto de especificaciones que se puedan usar tanto para construir ín- dices clinimétricos como para evaluarlos. Este conjunto de especificaciones es lo que Feinstein llama “sensatez”. Antes de deter- minar la validez y la confiabilidad de un instrumento de medición clínica, conviene determinar su “sensatez”. Cuando evaluamos un índice en particular, ¿cómo decidimos si es bueno o malo, sa- tisfactorio o insatisfactorio?. Estas, entre otras, son preguntas necesarias cuando eva- luamos un índice nuevo o uno viejo y cuando decidimos qué índice utilizar si hay varios disponibles para describir el mismo fenómeno. En el trabajo de laboratorio, el sistema de evaluación requiere que las me- diciones sean reproducibles cuando el pro- ceso se repite y sean precisas, es decir, sean similares a la cantidad que se obtiene cuan- do la substancia se mide con un procedi- miento de referencia (estándar de oro). Un atributo importante de un sistema científico de medición es su consistencia para obtener el mismo resultado cuando el proceso de medición se repite con el mismo método o el mismo observador (variabilidad intraobservador) o por otro observador (variabilidad interobservador). El término consistencia parecer ser mejor que el término de confiabilidad para des- cribir este atributo. Otro término alterna- tivo es reproducibilidad y confiabilidad. Independientemente del término que se emplee es claro que la condición impres- cindible para que una medición sea consi- derada científica debe ser consistente. Otro atributo importante de la medición es la validez o exactitud. Éste se evalúa deter- minando el acuerdo entre la medición ob- servada y el resultado obtenido con el siste- ma de referencia estándar. Desafortunada- mente, la idea de la exactitud no siempre puede aplicarse a los índices clinimétricos porque la referencia estándar inequívoca no existe o no se puede obtener. No tenemos una referencia estándar con la cual compa- rar puntuaciones de ansiedad, dolor o capa- cidad funcional. Entonces, se ha reemplaza- do el término exactitud por el de validez. Para los psicólogos, un instrumento tiene validez si mide lo que se pretende medir. Para Feinstein, este término se refiere a qué tan bien el índice hace su trabajo. Ya que un índice realiza muchos trabajos, se distin- guen varios tipos de validez, que a menudo resultan confusos para el clínico. Para Feinstein, la “sensatez” es “sentido común ilustrado”, que es una mezcla de sentido común más conocimientos sobre fisiopatología y clínica. La evaluación de la sensatez de los instrumentos incluye 5 puntos principales: 1. Justificación y propósito 2. Validez de apariencia 3. Validez de contenido 4. Formato 5. Facilidad de uso Sensatez en la medición clínica Sensatez es, para los fines de este capítulo, un conjunto de especificaciones utilizables para construir y evaluar índices clinimétricos. La “sensatez” es “sentido común ilustrado”, que es una mezcla de sentido común más conocimientos sobre fisiopatología y clínica.
  • 16. 132 JUSTIFICACIÓN Y PROPÓSITO Antes de que se evalúe un índice necesita- mos saber qué se supone que hace. ¿Identi- fica un estado, denota un cambio, predice un resultado u ofrece una guía?. ¿Para qué se necesita, en qué tipo de situación clínica se aplica?. Las respuestas a estas preguntas acerca de la función clínica, la justificación y la aplicabilidad se necesitan al principio y al final de la evaluación. Al principio, el evaluador necesita la información para orientarse acerca de lo que el índice hace. Al final, la información es necesaria para las decidir si el índice ha logrado su propósito. Cada índice tiene un propósito que se de- muestra con su función clínica y la justifica- ción de su existencia. Cada índice se desarro- lla y se aplica dentro de una estructura parti- cular de pacientes e instalaciones clínicas. Justificación clínica Cuando se reporta un índice nuevo, se espe- ra que el investigador demuestre porqué se necesita y porqué es superior a índices pare- cidos que ya existen. El investigador no construye un índice clinimétrico nuevo a menos que se pretenda que haga algo dife- rente o que lo haga mejor que lo que ya es- taba disponible. Las razones para construir un índice y el motivo fundamental de su aparente superioridad constituyen la justifi- cación del mismo. A veces esto se demuestra al comparar los resultados de los índices nuevos y antiguos, pero usualmente, la jus- tificación es un recuento verbal de lo que el investigador tiene en mente. Si el índice ofrece una expresión completamente nueva del fenómeno, entonces la justificación es evidente. Si ofrece una nueva expresión al- ternativa a algo ya citado, el investigador tendrá una razón especial para crearlo. Función Clínica Las 4 funciones principales de un índice son describir un estado, denotar un cam- bio, estimar un pronóstico y ofrecer una guía. El estado descrito puede ser un sus- tantivo, cuando el índice muestra la exis- tencia de una entidad particular (deprimi- do/no deprimido), o un adjetivo cuando delinea la severidad o el grado de una con- dición existente (leve, moderado, grave). Los cambios en el estado pueden notarse después del uso repetido de un índice de es- tado o de índices especiales de transición. Cuando se añade información conveniente, un índice de estado o de cambio puede pro- ducir una estimación pronóstica o una guía de tratamiento. Un solo índice puede usar- se para una o más de estas funciones. Aplicabilidad clínica La evaluación de la aplicabilidad involu- cra la atención de la función y la estructu- ra del índice. En la función, un índice que fue satisfactorio para un rol no necesaria- mente lo será para otro. Por ejemplo, un índice que fácilmente se aplica para diag- nosticar la existencia de depresión podría no ser adecuado para distinguir cambios en la severidad de la misma. Otro índice que sea excelentemente aplicado para identificar cambios en un estado podría no ser efectivo para predecir resultados fu- turos. La estructura del índice tiene parti- cular importancia para evaluar sus varia- bles componentes y el espectro clínico de subgrupos en los que se puede aplicar. Una revisión de este espectro ayudará a demostrar si el índice es demasiado fino o grueso para su pertinencia clínica. Un índice que parezca satisfactorio en su construcción clinimétrica puede ser insa- tisfactorio en la aplicación clínica. VALIDEZ DE APARIENCIA Este término se utiliza para la evaluación inmediata del índice, sin una atención pro- funda a sus componentes. El término en in- glés es “face validity” y nos indica si “en apa- riencia” (o por lo que se ve a primera vista) el índice es adecuado. Lo que se observa en este tipo validez es, de acuerdo a Feinstein, PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 En este capítulo resaltan los conceptos de validez de apariencia y validez de contenido. El término “validez de apariencia” (face validity) se emplea para la evaluación inmediata del índice, sin una atención profunda a sus componentes; nos indica si “en apariencia” (o por lo que se percibe a primera vista) el índice es adecuado.
  • 17. La validez de contenido corresponde al juicio sobre los componentes de un índice y se evalúa la omisión de variables importantes, la inclusión de variables inadecuadas, la importancia de las variables, la conveniencia de la escala y la cualidad de los datos básicos. 133 la naturaleza del intercambio personal, la elección de evidencia básica, la coherencia de las variables a incluirse y la colaboración adecuada de la persona a quien el índice es- tá dirigido. Aunque este tipo de validez se aprecia de manera obvia recibe poca atención direc- ta porque no se puede medir estadística- mente y es difícil de definir. Sin embargo, la validez de apariencia es a menudo el atributo más importante del índice. Cuando se aplica un índice, se produce un intercambio interpersonal entre el usuario y el evaluador (o las preguntas). Si esto no se toma en cuenta se hace el tipo incorrec- to de preguntas o se obtiene de manera ina- propiada información personal. Esto tam- bién puede ocurrir con preguntas autoapli- cadas, diseñadas para ser contestadas sin ayuda, no se entienden bien y se responden otras cosas. ¿Cuál es la evidencia que elegimos para incluir en un índice? La evidencia básica puede ser desplazada de diferentes mane- ras. El fenómeno que se pretende descri- bir puede alterarse a partir de una entidad blanda como dolor en el pecho hasta un dato duro como es un hallazgo en el elec- trocardiograma. Otro ejemplo sería la evaluación del funcionamiento: ¿Qué de- seamos saber? ¿Cuál es el funcionamiento del paciente en sus actividades de la vida diaria? o ¿Cuál es su funcionamiento en una actividad realizada en el laboratorio? En algunas ocasiones, estas sustituciones y los desplazamientos pueden ser apropia- dos y justificados, pero inconvenientes en otras. La decisión acerca de su convenien- cia dependerá del fenómeno particular descrito por el índice y del propósito espe- cífico del mismo. Si el propósito del índi- ce y la evidencia elegida están en acuerdo, el resultado será conveniente. De lo con- trario, el índice podría tener un foco ina- propiado. Por ejemplo una evaluación de ansiedad basada en la respuesta galvánica de la piel. La coherencia biológica se refiere a la mane- ra en que las variables se acomodan juntas. El tema de la coherencia es parte impor- tante de la validez de apariencia cuando muchas variables se han agregado de ma- nera arbitraria en un índice compuesto Los índices derivados de la observación clí- nica directa generalmente no tienen este problema porque si se han agregado es por- que previamente se han observado juntas. Otro elemento a considerar dentro de la validez de apariencia es la motivación del paciente, el esfuerzo y el apoyo durante la realización de la tarea. Si esto se omite, una calificación puede no ser válida ni re- producible. ¿Sería válido preguntar sobre la actividad sexual en una sala de espera? VALIDEZ DE CONTENIDO El juicio sobre los componentes de un índi- ce se denominan a menudo, validez de con- tenido. Como la validez de apariencia, la de contenido no se puede evaluar con métodos estadísticos porque las decisiones se refieren a la conveniencia en la selección y agrega- ción de los componentes. Como parte de la validez de contenido se evalúa la omisión de variables importantes, la inclusión de varia- bles inadecuadas, la importancia (el peso) de las variables, la conveniencia de la escala y la cualidad de los datos básicos. Omisiones importantes Las cosas que se dejan fuera de un índice son a veces más importantes que las que se incluyeron. Después de considerar las va- riables que parecen ser clínicamente im- portantes y convenientes y después de dis- tinguir lo que se incluyó en el índice; el examinador puede determinar lo que se omitió. Hay varias razones para ello: La variable se probó y se encontró que no era importante. En este caso, los investi- gadores mostrarán la evidencia. Sensatez en la medición clínica
  • 18. 134 La variable se probó y se encontró que se correlacionaba cercanamente con otra va- riable que se utilizó en su lugar. Por ejem- plo, el valor de hemoglobina pudo haber- se omitido de un índice que utiliza el va- lor del hematocrito. La variable se consideró y se desechó sin probarse, debido a que otra variable se es- cogió como un sustituto preferente. La variable pudo haberse considerado pe- ro no se incluyó porque no tiene su pro- pio índice o escala de medición clinimé- trica (es decir, el investigador no supo có- mo medir la variable de interés). La importancia de la variable no se reco- noció. Inclusiones inapropiadas La conveniencia de la inclusión de la varia- ble depende del propósito del índice. La de- cisión de incluir variables requiere de juicios clínicos en los que no todos los examinado- res concordarán. Por estas razones, los com- ponentes incluidos en un índice son proba- blemente mejor calificados como claramen- te convenientes, claramente inconvenientes o equívocamente convenientes. El evalua- dor puede decidir si una variable en parti- cular es claramente conveniente o inconve- niente. Los componentes que sean equívo- camente convenientes pueden calificarse mejor si uno se basa en las justificaciones es- tablecidas para su inclusión. Peso de los componentes Otro atributo distintivo es la sensatez de los pesos relativos (o importancia) asignada a los diferentes componentes de un índice. Los juicios utilizados en el proceso de pon- deración pueden realizarse de manera dife- rente por gente distinta, en particular con decisiones que requieren de juicios de valor. El peso de los componentes es importante cuando se construyen índices para fenóme- nos complejos tales como incapacidad fun- cional, calidad de vida, estado de salud o sa- tisfacción con los servicios médicos. Debido a la importancia de cada una de las variables componentes, éstas pueden calificarse de manera diferente por pacientes y clínicos. El problema de la ponderación es particu- larmente importante cuando los pesos se escogen por modelos matemáticos más que por mecanismos de juicio. Con mo- delos diferentes, los coeficientes de ciertas variables en el mismo conjunto de datos pueden tener diferencias notables en los pesos o aun diferentes direcciones (en sig- nos positivos o negativos). La evaluación de la sensatez de los pesos asignados a las diferentes variables componentes es muy importante cuando la asignación se hizo sin un juicio clínico. Escalas elementales satisfactorias Aun si un índice tiene todos los componen- tes básicos y los pesos que hacen parecer a su contenido como conveniente, las variables componentes podrían no ser expresadas de manera satisfactoria. Algunas de las escalas elementales podrían adolecer de una catego- ría neutral conveniente como incierta o in- determinada, que se necesitarían para diag- nóstico u otras decisiones que no siempre se expresan en un sí o no definitivo. Otras escalas elementales puede ser dema- siado gruesas (como viejo o joven, para edad) o demasiado finas (como 1,2,3, ... 98, 99, 100 para volumen clínico de un murmullo) para permitir la adecuada dis- criminación del fenómeno descrito. Quizá el problema más grande de las escalas ele- mentales es su no-existencia. La ausencia de una escala apropiada es probablemente la razón principal para la omisión de varia- bles componentes en índices clínicos. Calidad de los datos básicos Finalmente, aun cuando todo parezca sa- tisfactorio, el evaluador puede tener sus PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
  • 19. 135 reservas científicas acerca del proceso de evaluación y reporte de los fenómenos bá- sicos. En este nivel de la evaluación, el te- ma se refiere a la calidad científica de los datos básicos más que a la construcción del índice clinimétrico. En laboratorios ordinarios, los datos básicos son las mediciones directas de una sola va- riable como el colesterol o la glucosa. En las actividades clinimétricas, los datos básicos pueden ser observaciones primarias directas como presión diastólica (77 mm Hg) o de- signaciones secundarias como petequia, que representa la interpretación de una observa- ción primaria inexpresada de la piel. FORMATO Independientemente de cómo se hayan es- cogido y acomodado los contenidos, todos los índices se expresan con un formato. És- te puede ser una sola oración con una sola respuesta, o una larga lista de múltiples ora- ciones o preguntas. Algunas características importantes son: la comprensibilidad, ¿en- tendemos que entra y que surge después?, la reproducibilidad, ¿las instrucciones de ope- ración estipulan claramente los ingredientes del índice y cómo se mezclan?. Otra carac- terística es la conveniencia de la escala de re- sultados, ¿tiene un alcance adecuado, un patrón lógico de puntuaciones, una capaci- dad satisfactoria de discriminación?. En contraste con el juicio clínico que se necesita para evaluar la pertinencia de un índice para su propósito y estructura, cier- tos atributos importantes pueden exami- narse sin ningún conocimiento clínico es- pecífico, por alguien que está familiariza- do con los 3 principales retos que pertene- cen a cualquier actividad métrica. Estos desafíos son: comprensibilidad, reprodu- cibilidad y conveniencia de la escala final. Comprensibilidad La comprensibilidad, como la belleza, está en el ojo y la mente del espectador y no se pue- de definir con un conjunto de reglas fijas. Sin embargo, existen 4 principios para que la comprensibilidad se note de las observacio- nes de los índices y sea popular y útil. Estos principios son: simplicidad, pocas variables, transparencia y connotación biológica. La simplicidad, si es adecuada, es siempre una virtud. Ayuda a entender, recordar y a utilizar las variables o instrumentos que se emplean. La simplicidad de un índice se observa en la expresión de la escala de re- sultados. Un índice será más fácil de mane- jar si todos sus componentes se identifican de manera clara y si las expresiones origina- les de los datos evitan transformaciones esotéricas o inusuales. Otra manera de mantener las cosas simples es limitar el número de variables contenidas en el índice. Si el Apgar hubiera incluido diez variables en lugar de cinco, lo atractivo del índice podría haberse reducido drásticamen- te y quizás nunca hubiera tenido su popula- ridad actual. Por otra parte, las ventajas de una escala simple y con pocas variables, po- drían no compensar las desventajas produci- das si la escala no funciona efectivamente. Aunque Feinstein menciona que el núme- ro de variables debe limitarse es necesario mantener el equilibrio entre el número de variables y qué tan exhaustivo se pretende que sea el índice. La transparencia se refiere a la posibilidad de “ver” a los componentes en la califica- ción final. Entre menos variables, más fá- cilmente el usuario “verá” en la escala fi- nal a los componentes de una calificación particular del índice. Otro determinante de la transparencia es el número de cate- gorías en la escala de medición utilizada en cada variable componente. Una tercera característica es la variación en la ponde- ración de los elementos individuales en una calificación aditiva. La connotación biológica de un instru- mento es un atributo que indica por un Sensatez en la medición clínica Tanto la validez de apariencia como la de contenido no se evalúan con métodos estadísticos sino por consenso.
  • 20. 136 lado lo que es posible biológicamente y por el otro, lo que biológicamente es re- levante. Reproducibilidad La reproducibilidad de un índice depende, en primer lugar, de la claridad y minuciosi- dad de las instrucciones para su uso. Cuan- do se utiliza por otra persona además del creador, ¿pueden discernir fácilmente que hacer y cómo hacerlo?. La reproducibilidad se determina por un juicio cualitativo deri- vado de la lectura de las instrucciones ope- racionales que acompañan al índice. Ve- mos la descripción operacional del índice y preguntamos si todos los ingredientes se han estipulado de manera adecuada. Si no podemos determinar exactamente lo que entra al índice y cómo se junta, el índice no tendrá una alta reproducibilidad a pesar de que tan bueno parezca con las estadísticas de los estudios cuantitativos de variabili- dad. Otro problema surge cuando el índi- ce se expresa como una escala global, sin criterios explícitos para demarcar las pun- tuaciones que se citan en la escala. En au- sencia de tales criterios, una escala global tendrá la desventaja de que las puntuacio- nes dadas por personas diferentes podrían no estar estandarizadas. Un problema distinto surge de los instru- mentos autoaplicados. Es necesario asegu- rarse que el usuario entiende las instruc- ciones. El reto para el creador es ponerse en el lugar de los usuarios y decidir cómo reaccionarán a las instrucciones. Otros puntos implican la estandarización para los aparatos u otros procedimientos que acompañan el uso del índice. Un aspecto más, se refiere al papel del es- fuerzo y apoyo y también de la elección del umbral de los síntomas del paciente o de la máxima tolerancia cuando la magni- tud se cita para la ejecución de una tarea. Si estas distinciones no se manejan ade- cuadamente, la “magnitud” reportada po- drá variar de manera sustancial sin haber- se presentado ningún cambio real. Conveniencia de la escala final La escala debe incluir todas las categorías posibles (exhaustividad) y éstas deben ser mutuamente excluyentes. Debe tener va- lores reales y debe discriminar adecuada- mente entre diferentes valores. FACILIDAD DE USO No importa que tan bien está construido el índice, la medición será poco atractiva si es demasiado difícil de hacer. Conse- cuentemente, el último aspecto de la sen- satez de un instrumento se refiere a la can- tidad de tiempo, personal, riesgos y es- fuerzos involucrados en obtener y organi- zar la información necesaria para expresar el resultado del índice. Aunque citado al último, la importancia de este atributo es obvia. Se refiere a la canti- dad de tiempo, los esfuerzos, los riesgos y el tipo de personal necesario para recolectar la información utilizada en el índice. No im- porta que esté bien construido, probado o reportado; no puede ser satisfactorio si consume demasiado tiempo, es riesgoso o muy costoso el aplicarlo. Si la adquisición de los datos requiere instalaciones especia- les como un programa de computadora con video terminal o si necesita otras técni- cas especiales, las características y la com- plejidad de la tecnología deben identificar- se y reconocerse. Otra característica es la aceptación que tenga en la gente a quien se aplica. Si contiene preguntas sobre infor- mación sexual, familiar, económica o per- sonal, podría haber gente renuente a discu- tirlas con un extraño y si las preguntas no se redactan de manera discreta el índice puede fallar porque no reciba adecuada cooperación. Finalmente otro aspecto es el procedimiento en sí mismo, como ser muy largo, o muy complejo (por ejemplo, con múltiples patrones de salto). ■ PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
  • 21. 137 D espués de que se ha desarrollado un índice, debe validarse. El proce- so es algo confuso para los clínicos, porque a menudo involucra expresiones es- tadísticas que no le son familiares. En el campo psicométrico, las principales activi- dades de validación son: a) determinar la confiabilidad del instrumento y b) determi- nar su validez. Confiabilidad o consistencia se pueden referir a dos cosas diferentes: la “variabili- dad externa”, en la cual un índice es usa- do en diferentes ocasiones o por diferentes observadores y la consistencia interna de los elementos del índice. Validez se puede referir al menos a cuatro ideas diferentes, las cuales han sido desig- nadas con nombres tales como validez de apariencia, validez de contenido, validez de criterio y validez de “constructo”. En clínica, la validación empieza cuando se evalúa la sensatez del instrumento; en esta evaluación se incluyen la validez de apariencia y la validez de contenido. A continuación, se procede a determinar la consistencia (o confiabilidad) del índice y su validez de criterio y de “constructo”. EL CONCEPTO BÁSICO DE CONSISTENCIA El término consistencia suele emplearse co- mo sinónimo de confiabilidad. Un índice tiene consistencia externa si arroja resulta- dos similares cuando se aplica repetida- mente a la misma persona. Este tipo de consistencia se prueba cuando los mismos pacientes son evaluados nuevamente por el mismo clínico o por otros usando el índi- ce. Cuando el índice se reaplica por la mis- ma persona se determina su variabilidad intraobservador. Cuando es aplicado por otra persona se determina la variabilidad interobservador. Si las aplicaciones repeti- das dan resultados similares, el índice se considera consistente. Un índice puede ser inconsistente por tres razones: a) El evento es variable. La entidad bajo es- tudio puede cambiar de un examinador a otro. Por ejemplo: una sustancia sérica inestable, la condición del paciente es al- terada por observaciones sucesivas. b) El procedimiento en sí mismo es varia- ble. Por ejemplo, un reactivo químico inestable, las instrucciones dadas en un cuestionario o un formato vago o am- biguo acerca de lo que hay que hacer. Se le ha llamado variabilidad del méto- do o variabilidad del instrumento. c) Variabilidad de la persona que aplica el procedimiento; también se le llama va- riabilidad del usuario. Las variaciones en cualquiera de estos tres elementos producirán desacuerdo en los re- sultados cuando el índice se aplica de ma- nera repetida. ¿Porqué es importante la consistencia? La mayoría de la gente piensa que un dato es científico cuando es “duro”. Sin embar- go, no suele definirse lo que es duro o lo que es blando. Un dato es considerado “duro” si posee características tales como 1) precisión, 2) objetividad, 3) dimensionalidad y 4) pre- servabilidad. La información es precisa si la medida obtenida con un proceso en particular concuerda con el resultado ob- tenido con el procedimiento estándar. Es objetiva si la medición está libre de prejui- Consistencia El término confiabilidad o consistencia se refiere tanto a la “variabilidad externa”, en la cual un índice es usado en diferentes ocasiones o por diferentes observadores, como a la consistencia interna de los elementos del índice.
  • 22. 138 cios que pueden ocurrir en los observado- res humanos. Es dimensional si no se ex- presa en categorías o puntajes arbitrarios sino en una escala numérica de valores di- mensionales (categorías equiintervalares). Es preservable si la entidad-muestra de suero, de tejido, imagen radiológica- pue- de ser guardada para reexaminarse en una fecha posterior. Sin embargo, hay información considerada científica que no posee estas cuatro caracte- rísticas. Por ejemplo el estado del clima no puede ser preservado y aun así la informa- ción meteorológica es considerada científi- ca; los organelos de una célula no son descritos en escalas dimensionales. Más aun, a una gran cantidad de observaciones repor- tadas como datos científicos no se le puede determinar su precisión porque no existe un estándar. Por ejemplo, la información dada por un patólogo, un radiólogo, etc. Si para que un dato sea considerado duro no es necesario que se demuestre su precisión, objetividad, dimensionalidad o preservabili- dad, entonces podemos concentramos en el principal requerimiento de la información científica: la consistencia. Los datos tendrán calidad científica si los resultados de la medi- ción son consistentemente reproducidos por el mismo u otro observador. A menudo se olvida que muchos de los es- tándares empleados “científicamente” fue- ron obtenidos mediante acuerdos que pueden ser considerados arbitrarios, por ejemplo, la duración de una hora, la longi- tud del metro, el volumen de un litro. Lo que las hace científicas es la consistencia, un metro siempre es un metro y un litro siempre es un litro. Es frecuente que la información clínica sea considerada blanda y permanece blanda porque no se realizan esfuerzos para “endu- recerla”. La solución a este problema está en reconocer la importancia de los datos clíni- cos y de los índices clinimétricos. Cuando se reconoce que variables clínicas tales co- mo el malestar del paciente, el estado fun- cional o la calidad de vida son a menudo más relevantes para el cuidado clínico que otras variables como datos de laboratorio y/o gabinete, y cuando se reconoce que ob- tener esta información es sensato, podre- mos empezar a mejorar su consistencia. La medición en el laboratorio implica toda una serie de actividades como la calibra- ción de los equipos, la preparación de los reactivos, de las muestras, el registro de las operaciones y la observación de los resulta- dos. De igual manera se requiere de todo un proceso para hacer que un índice sea consistente. EL PAPEL DE LAS INSTRUCCIONES OPERACIONALES Y LOS CRITERIOS Así como un cocinero necesita una receta para preparar algo nuevo, a una persona que va a utilizar un índice se le deben pro- porcionar un conjunto de instrucciones adecuadas. Si hay variaciones en el produc- to que emerge cuando cocineros diferentes emplean la misma receta, las diferencias pueden deberse a los hábitos personales de los cocineros, pero otra fuente de inconsis- tencia puede ser una receta poco clara. Un grupo de cocineros cuya conducta culinaria es suficientemente similar para producir exactamente la misma cosa con una receta bien especificada podría tener grandes va- riaciones en el producto si la receta es am- bigua o confusa. Al aplicar un índice clinimétrico en una situación clínica parti- cular, el usuario cursa por un proceso en tres fases. Primero el usuario observa la en- tidad (paciente, muestra histológica, placa radiológica, etc). En la segunda fase el usua- rio convierte esas observaciones en datos crudos. En el tercer paso los datos son con- vertidos en una categoría de la escala final. La primera fase es el proceso de observa- ción que los clínicos usan durante la elabo- ración de la historia clínica o de la exploración física. Los métodos para mejo- rar la calidad científica de estas observacio- PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 Una medición puede ser inconsistente porque el evento cambie, porque el procedimiento de medición sea variable, o porque la persona que está midiendo lo haga de manera diferente. Muchos de los estándares empleados “científicamente” fueron obtenidos mediante acuerdos arbitrarios, por ejemplo, la duración de una hora, la longitud del metro, el volumen de un litro. La consistencia es lo que hace que estas mediciones sean científicas, un metro siempre es un metro y un litro siempre es un litro.
  • 23. Los datos tendrán calidad científica si los resultados de la medición son consistentemente reproducidos por el mismo u otro observador. 139 nes básicas han sido extensamente descri- tos. En ocasiones, la observación se realiza en un expediente clínico o en otro registro médico. Por ejemplo, un paciente mani- fiesta que es el presidente de la república. La segunda fase involucra especificaciones operacionales para convertir los datos cru- dos en las variables que forman parte del ín- dice. Estas especificaciones hacen que el proceso pueda reproducirse. La definición de ideas delirantes dice que son ideas que no corresponden a la realidad, que no son acce- sibles a la razón y que no son compartidas por el grupo. La creencia que el paciente tie- ne de que es presidente de la república (sin serlo), cumple los criterios de idea delirante. En la tercera fase, las variables incluidas se combinan y convierten en una categoría en la escala final. Esta fase será defectuosa si las categorías de la escala final no están clara- mente demarcadas o si el rango y/o la dis- criminación son inadecuadas. Los criterios del DSM IV especifican los síntomas y la duración, que además de las ideas delirantes deberá tener un paciente para ser considera- do esquizofrénico o no esquizofrénico. Por ejemplo, si no se especifica qué son ideas delirantes, habrá dificultad en repro- ducir un diagnóstico que incluya como cri- terio la presencia de este tipo de ideas. Cualquiera de estos u otros defectos en las especificaciones operacionales de las varia- bles que componen el índice o de los cri- terios que se emplean para combinarlas pueden llevar a variabilidad en el uso del ín- dice porque el usuario tendrá incertidum- bre sobre qué hacer. Por ejemplo, si no se especificara el tiempo de duración de los síntomas para asignar la categoría de “esqui- zofrénico” a un paciente, habría variabili- dad (como solía ocurrir) en la asignación de esta categoría a los pacientes. Los detalles operacionales y los criterios de un índice determinan que la evaluaciones que se realicen con el mismo sean reproducibles. Las fuentes de variabilidad del procedi- miento deben ser evaluadas cuidadosamen- te y son a menudo más importantes que la variabilidad del evento o la del usuario en la variabilidad observada. Si la consistencia es la característica funda- mental para considerar que un dato es cientí- fico ¿Porqué a veces no se reporta este dato? En ocasiones, la consistencia se evalúa en un estudio piloto que no se reporta formalmente. En otras ocasiones, determinar la consisten- cia es difícil o imposible. Por ejemplo, ya que no podemos programar el nacimiento de los bebés y porque los recién nacidos a menudo cambian su condición rápidamen- te, no es posible realizar estudios de consis- tencia de la escala de Apgar, podríamos determinar la variabilidad entre observado- res que están presentes en cada nacimiento, pero tendríamos una gran dificultad en ar- mar el mismo grupo de observadores para una serie de nacimientos diferentes. Las pruebas completas de la variabilidad interobservador serían imposibles para pro- cedimientos como broncoscopía o varios tipos de endoscopias cuya repetición puede implicar un gran malestar para los pacien- tes. Podríamos hacer que los examinadores realizaran sus observaciones después de que el endoscopio haya sido previamente insertado, pero los pacientes estarían muy molestos si cada observador repitiera el proceso desde el principio. Por otro lado, sería muy difícil determinar la consistencia intraobservador en cir- cunstancias en las cuales los clínicos pue- den recordar lo que los pacientes dijeron previamente, si la segunda prueba se reali- za poco tiempo después de la primera. Un retraso en la segunda prueba, esperando darle al clínico la oportunidad de olvidar lo que anotó previamente, sería pertinente só- lo si la condición del paciente es estable o permanece sin cambio en ese intervalo. A causa de este problema a muchos índices Consistencia
  • 24. 140 clinimétricos se les determina la consisten- cia entre observadores y no intra-observa- dor. Ambos tipos de consistencia pueden ser evaluados si el usuario trabaja con datos grabados más que con un paciente vivo o con muestras biológicas que no cambian entre observaciones. En otras ocasiones, no se hace un estudio formal para determinar la variabilidad en el uso de un índice debido a la tradición médica de no confirmar la consistencia de los datos subjetivos. Por ejemplo, los epidemiólogos rara vez determinan la consistencia de la información acerca de exposiciones a agentes que se sospecha que son nocivos; los clínicos, no corro- boran los datos acerca de síntomas y sig- nos físicos. Sin embargo, en el campo clínico, la eva- luación de la consistencia no es totalmente desconocida. En algunos casos, particular- mente cuando se trata de una situación de la que depende un tratamiento radical co- mo una cirugía, los radiólogos tenderán a corroborar la interpretación de imágenes y los patólogos las designaciones de citología e histopatológica. Antes de cualquier pro- cedimiento radical, es práctica común bus- car una “segunda opinión”. La consistencia deberá evaluarse en cada elemento del índice y en la composición del mismo. Quizá la razón más común para no hacer un estudio formal de la consistencia de un índice es el valor de la información que proporciona. Cuando este valor no es tan aparente, el creador del índice tenderá a ha- cer estudios en los que demuestre la “con- fiabilidad” del índice como una de las principales formas de atraer usuarios po- tenciales. La demostración de que un índi- ce es consistente será un punto importante para su empleo en la medición de un atri- buto. Por ejemplo. Es tan aparente la im- portancia de muchas observaciones clínicas y de los resultados producidos por la histo- patología, radiología, o tomografía compu- tarizada que no se considera necesario de- terminar formalmente su consistencia. En los casos en los que la información clí- nica proporcionada por un índice es consi- derada inmediatamente como valiosa, el índice puede resultar aceptado en base a su validez de apariencia y validez de conteni- do sin estudios de variabilidad entre obser- vadores o del mismo observador. Un nuevo índice clínico se difunde y se emplea antes de ser sujeto a cualquier prueba que pudie- ra demostrar inconsistencia. De esta manera, a causa de las diferentes tradiciones en los campos médico y psico- lógico, los índices se desarrollan con algu- nas paradojas. Muchos índices psicológicos tienen alta consistencia pero un valor du- doso y muchos índices clínicos que tienen alto valor tienen consistencia dudosa. CONSISTENCIA INTERNA Cuando un índice está formado por la su- ma de puntajes de una serie de variables individuales, por ejemplo la Escala de De- presión de Hamilton o un examen para certificar la competencia clínica, debe eva- luarse la relación de las variables individua- les (unas con otras). El punto aquí no es la variabilidad externa de los usuarios sino la homogeneidad inter- na, es decir, la coherencia de los items en su intercorrelación de unos con otros. Supongan que desarrollamos un índice de competencia clínica con una serie de 200 preguntas. Si aleatoriamente dividimos las 200 preguntas en dos grupos de 100 pre- guntas cada uno, podríamos esperar que el candidato reciba puntajes similares en cada mitad de las preguntas. Este tipo de prue- ba de la consistencia de un índice es llama- do “consistencia de mitades”. Es expresada estadísticamente como un coeficiente de correlación entre los rangos de los puntajes obtenidos en las dos mitades. PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
  • 25. 141 Otra forma es el desarrollo de formas alter- nativas del instrumento. En esta situación, el foco básico de las preguntas individuales se mantiene, pero las preguntas en sí mismas son alteradas para producir una segunda evaluación diferente. Por ejemplo, si la pri- mera evaluación contiene tres preguntas acerca de farmacología, cuatro preguntas acerca de anatomía y cinco preguntas acerca de criterios diagnósticos, la segunda evalua- ción podría contener un número similar de preguntas acerca de los mismos tópicos ex- cepto que las preguntas se referirían a una se- rie diferente de farmacología, anatomía y criterios diagnósticos. Los mismos candida- tos tomarían ambas evaluaciones y se espera- ría una correlación cercana de su desempeño en las dos evaluaciones como una buena evi- dencia de su confiabilidad. Las formas alter- nativas de la prueba de Wechsler de memoria es un ejemplo de esto. Se recomienda tener formas alternativas de un instrumento cuan- do el efecto del recuerdo puede producir re- sultados inconsistentes. La intercorrelación de variables o items componentes es una forma útil de deter- minar si un índice es unidimensional. Si las variables individuales (o items) pare- cen correlacionar bien, o si cada par de componentes tiene iguales correlaciones, los componentes pueden ser considerados como relativamente homogéneos. Entonces medi- rían presumiblemente la misma cosa y pro- ducirían un índice unidimensional. Es decir, todas las variables, aunque diferentes, miden la misma dimensión. Por ejemplo, todos los reactivos del Inventario de depresión de Beck miden la dimensión “depresión”. Uno de los mecanismos estadísticos utiliza- dos para evaluar la magnitud de estas corre- laciones son el cálculo del alfa de Cronbach. Cuando los items son expresados en una forma binaria como si/no, verdadero/falso el resultado calculado es llamado el coefi- ciente de Kuder-Richardson-20. El alfa de Cronbach (o su análogo de Kuder-Richard- son) es un coeficiente de correlación que re- presenta el promedio ponderado de las interrelaciones que existen entre las varia- bles componentes del índice. Los valores del alfa de Cronbach pueden ir de 0 a 1. Los valores se consideran “buenos” si son >0.8 y excelentes si >0.9 (aunque para Nunnally 0.70 es suficiente). El ejemplo ci- tado por Feinstein ilustra claramente este concepto: un investigador quiere desarrollar un índice de “eritematosidad” de la sangre utilizando medidas de hemoglobina, hema- tocrito, conteo de células rojas, de reticulo- citos y de células blancas como posibles variables componentes del índice. Cuando lo aplica a un gran grupo de pacientes, los cinco componentes podrían no tener un ni- vel particularmente elevado de intercorrela- ción mostrado por el alfa de Cronbach. Un análisis factorial, sin embargo, podría mostrar que la hemoglobina, el hemato- crito y el conteo de células rojas están co- rrelacionadas entre sí mientras que el conteo de reticulocitos y de células blancas parecen variables separadas. El investigador elimina estos últimos componentes y cons- truye el índice de “eritematosidad” única- mente con las tres primeras variables. Con estas tres variables el índice podría tener una alfa de Cronbach extremadamente ele- vada, lo que sugeriría que las tres variables son homogéneas y probablemente miden el mismo fenómeno. Por supuesto que las variables contenidas en el índice serían redundantes ya que es- tos tres elementos con frecuencia se em- plean como sinónimos. Si se hubiera pensado en la sensatez de un índice de este tipo más que en sus caracte- rísticas estadísticas, antes de desarrollar el índice el investigador habría tenido algunas dudas acerca del propósito y de la función de un índice de “eritematosidad”. El alfa de Cronbach casi no suele calcular- se para los índices clinimétricos porque és- tos a menudo son construidos “como el Apgar o los estadios TNM– como una composición deliberada de variables múlti- ples que tiene roles individuales diferentes; Consistencia En el área de salud mental, es recomendable la realización de un estudio preliminar de variabilidad interobservador siempre que participen varios observadores en un estudio.
  • 26. 142 sin embargo, como ya se ha mencionado, la mayoría de los índices clinimétricos sur- gen de la observación de ciertos fenómenos en los pacientes, que el clínico “diseca”, por lo tanto, es razonable esperar que cuando se evalúan ciertos atributos que el clínico ha observado que generalmente se presen- tan juntos, el alpha de Cronbach sea eleva- do. Por ejemplo, esperaríamos que los componentes de un índice de depresión (Escala de depresión de Hamilton) tuviese un alpha elevado. Por otro lado, si una va- riable componente hace una contribución distinta al índice, los clínicos deberán in- cluir esa variable y aceptar algunos de los problemas subsecuentes que ocurren cuan- do se agregan variables diferentes. Si el resultado compuesto es utilizado para identificar el agregado total de una condi- ción particular, el clínico deseará incluir to- das las distinciones importantes en la expresión compuesta. Por el otro lado, si ciertas variables están tan cercanamente re- lacionadas (como hemoglobina y hemato- crito) que una puede ser substituida por otra, una de estas variables podría ser elimi- nada porque no hace una contribución dis- tinta al índice compuesto. La aparente redundancia de las variables correlacionadas a menudo se evita cuando los índices clini- métricos son construidos con modelos ma- temáticos más que con un tipo de juicio como el que llevó a la escala de Hamilton. En tales procedimientos matemáticos, co- mo la regresión lineal múltiple, las variables serán eliminadas si no contribuyen lo sufi- ciente al índice total. En algunos instru- mentos de evaluación psicológica, sin embargo, la redundancia puede ser delibe- radamente buscada como un mecanismo para obtener un grado razonable de homo- geneidad para un grupo de variables. Por ejemplo un índice que contiene tres varia- bles con correlaciones de 0.3 tendrán un al- fa de Cronbach de 0.56. Si el índice tiene 20 variables con correlaciones de 0.3 el alfa de Cronbach será de 0.90. Debido a que un número incrementado de variables interrre- lacionadas eleva el alfa de Cronbach, a veces se tiende a incrementar el número de varia- bles de un índice. Sin embargo, en clínica ésta no es una práctica común ya que por restricciones de tiempo puede ser deseable acortar el número de variables eliminando aquellas que parecen redundantes. Otra forma de evaluar la consistencia es lla- mada confiabilidad prueba-contraprueba. Dependiendo del objetivo de la medición, en algunos casos se puede realizar un análi- sis de la consistencia prueba-contraprueba empleando el procedimiento de mitades. Para la primera prueba el candidato res- ponde una muestra aleatorizada de la mi- tad de las preguntas. En la segunda prueba el candidato responde el resto de las pre- guntas. En clínica, no se han desarrollado estas formas alternas de los índices. Gene- ralmente lo que se ha incluido es la infor- mación que se requiere, por lo tanto la creación de una segunda forma, o la divi- sión en dos mitades no sería algo sensato; aunque si el proceso involucró nuevas pre- guntas de una serie escogida al azar de las preguntas previas, la confiabilidad prueba- contraprueba requiere una evaluación de dos versiones diferentes del mismo índice. Si en ambas ocasiones es usado el mismo índice el investigador no se enfrenta con el desempeño del índice sino con la variabili- dad de los usuarios. Para evaluar la competencia clínica rara vez se repite la misma serie de preguntas para la misma serie de candidatos porque proba- blemente recordarán las primeras respues- tas. Debe construirse una versión diferente del mismo tipo de preguntas para determi- nar la confiabilidad prueba-contraprueba. Ya que no es fácil desarrollar estas versiones diferentes, muchos de los análisis psicomé- tricos determinan la consistencia dividien- do a la mitad más que haciendo realmente una prueba-contraprueba. Ocasionalmen- te algunas preguntas de evaluación que fue- ron usadas en un año podrían ser repetidas al año siguiente. Los resultados de estas pruebas repetidas -si los dos grupos de can- PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3
  • 27. 143 didatos son razonablemente similares pue- den entonces ser comparados para confia- bilidad prueba-contraprueba (aunque los sujetos sean diferentes). En clinimetría, cuando se habla de prueba-contraprueba no se está probando en sí al índice, lo que se está probando es la consistencia de los sujetos en sus respuestas. EXPRESIÓN ESTADÍSTICA DE LA CONSISTENCIA A diferencia de la sensatez, la cual puede ser evaluada cualitativamente, la consistencia es evaluada cuantitativamente. Los estudios que se realicen se diseñan de acuerdo al tipo de consistencia (interna, intra-observador, inter-observador) que se desea determinar. Para los estudios de variabilidad intra-obser- vador, cada serie de observaciones está hecha por el mismo observador en ocasiones dife- rentes. Para la variabilidad inter-observador cada grupo de observaciones es hecha por observadores diferentes. El acuerdo entre las diferentes observaciones puede ser expresa- do de maneras directas e indirectas. En la forma directa, cada par de observacio- nes se compara y se anota el acuerdo o el de- sacuerdo entre ellas, con diferencias de puntuación o con proporciones o porcenta- jes de acuerdo. Las formas directas de expre- sión de la consistencia no se emplean con frecuencia. Por ejemplo si se evalúa a una persona que obtiene una calificación de 18 puntos en la escala de Hamilton cuando es valorado por el observador A y 20 por el observa- dor B, el desacuerdo puede ser citado co- mo un incremento de 2 (20-18) puntos. Otro método es citar la diferencia del in- cremento como una proporción del valor promedio. En el ejemplo el valor prome- dio de los dos observadores es 19 (20+18/2). El desacuerdo proporcional sería 2/19=0.10. Después de que se deter- minan estos valores para cada par de ob- servaciones, se puede obtener el valor promedio de todo el grupo como la expre- sión directa de la consistencia observada. Este proceso es adecuado cuando los datos se expresan en dimensiones o en valores cuasi dimensionales. Para los datos expresa- dos en grados ordinales los desacuerdos pueden ser citados de acuerdo al número de categorías de disparidad. Entonces, si un puntaje es de 2+ y otro de 3+ estos di- fieren en un grado, si un puntaje es de 1+ y otro 4+ difieren en tres grados. Para datos binarios, donde sólo dos categorías están disponibles, pueden ocurrir cuatro tipos de resultados para dos observadores: dos tipos de acuerdo (SÍ-SÍ y NO-NO) y dos tipos de desacuerdo (SÍ-NO y NO-SÍ). Para datos ordinales, binarios o nominales la expresión de resumen más comúnmente utilizada es el porcentaje de acuerdo. El nú- mero de acuerdos exactos es dividido entre el número total de observaciones pareadas. Entonces si dos observadores están com- pletamente de acuerdo en 37 de 50 pares de observaciones tendrán un porcentaje de acuerdo del 74%. Esta expresión es satis- factoria para datos binarios, pero no refleja la magnitud de categorías de desacuerdo en datos nominales u ordinales. Las expresiones que más se emplean y se re- portan cuando se describen las característi- cas de un instrumento son los métodos indirectos. En los métodos indirectos, el patrón ente- ro de acuerdos y desacuerdos se cita con una sola expresión estadística. El coeficiente expresa la relación entre los re- sultados observados y los resultados espera- dos para un modelo matemático particular. El modelo matemático más usado para los datos dimensionales es el coeficiente de corre- lación. Un valor cercano a uno para este coe- ficiente indica una relación cercana entre las dos series de observaciones, un valor cercano a cero indica una relación pobre o nula. Consistencia
  • 28. Aunque los coeficientes de correlación se han vuelto expresiones estadísticas estándares de acuerdo, en realidad indican tendencias más que concordancias. Por ejemplo, si un proce- dimiento se basa en resultados que siempre son elevados el uno con respecto al otro, 2 o 10 veces, las dos series de observaciones nun- ca serán concordantes pero tendrán un a correlación positiva de 1. Por ejemplo, un clí- nico siempre califica como más graves a los pacientes que otro clínico, sus evaluaciones nunca serán concordantes pero la correlación entre sus evaluaciones será cercana a 1. En datos dimensionales una correlación cercana llevará a que el valor de una varia- ble fácilmente sea convertida en el valor de otra. Tales correlaciones han sido usadas en los laboratorios químicos como procedi- mientos estándares de transformaciones en los cuales los resultados dimensionales me- didos por un método se convierten en los resultados obtenidos por otro método. Cuando una correlación es suficientemen- te cercana el proceso de conversión es pre- ciso y efectivo. En circunstancias en las cuales el investigador está especialmente preocupado por el acuerdo más que la ten- dencia de los datos dimensiónales, el coefi- ciente de correlación intraclase sustituye al coeficiente de correlación ordinario. El acuerdo para los datos no dimensionales se expresa estadísticamente como un coefi- ciente de concordancia más que de tenden- cia. Los coeficientes de concordancia son además deseables porque toman en cuenta la concordancia esperada por azar. Para los datos binarios el mejor coeficiente de concordancia es kappa y, para los datos ordinales, la kappa ponderada. No se han establecido estándares cuantitativos para el nivel en el cual la concordancia es conside- rada buena, excelente, etc. Sin embargo, Landis y Koch han sugerido los valores anotados en el Cuadro 1. A pesar de las grandes ventajas de cualquier cita cuantitativa, las expresiones estadísticas de variabilidad observada deben ser evalua- das con un juicio cualitativo cuidadoso. ¿Cuándo es necesario hacer un estudio formal de consistencia? Si el índice tiene una excelente sensatez, los estudios piloto y su aplicación clínica de rutina no indican mayores discrepancias en su uso, el organizar un estudio formal de variabilidad únicamente servirían para sa- tisfacer los deseos cuantitativos de un eva- luador (o de su comité de revisión). Aunque algunos estudios muestren inconsis- tencia entre los diferentes usuarios, general- mente los valores de coeficientes como kappa son de alrededor de 0.6, indicando un acuer- do substancial que fue reconocido ya antes del estudio. El estudio puede satisfacer los de- seos cuantitativos de un evaluador riguroso, pero el investigador clínico puede creer que el estudio no es particularmente productivo pa- ra el tiempo, esfuerzo y recursos que se em- plean en los estudios de consistencia. Aunque este tipo de juicio clínico a veces permite desechar la idea de realizar un es- tudio de campo de variabilidad, a menudo esta decisión es injustificada; y es necesario o deseable realizar estudios de campo. Los estudios de campo son necesarios cuan- do el índice requiere de un juicio más que de una observación. Si el diagnóstico de anemia se establece a partir de cierto nivel de hemo- globina o de eritrocitos, no será necesario realizar un estudio de variabilidad; si por otro lado lado, anemia será identificada por “pa- lidez de tegumentos” será necesario realizar un estudio de variabilidad interobservador. Cuadro 1. Valores para el nivel de concordancia VALOR DE KAPPA ACUERDO < 0 Pobre 0-0.20 Leve 0.21–0.40 Regular 0.41-0.60 Moderado 0.61-0.80 Sustancial 0.81-1.00 Casi perfecto 144 PAC PSIQUIATRÍA-4 ■ Libro 3 Para expresar consistencia se emplean coeficientes de concordancia que toman en cuenta la concordancia esperada por azar como kappa o kappa ponderada.
  • 29. 145 En el área de salud mental, es recomendable la realización de un estudio preliminar de va- riabilidad interobservador siempre que parti- cipen varios observadores en un estudio. Por ejemplo, un psiquiatra entrenado en una ins- titución psiquiátrica de tercer nivel de la Se- cretaría de Salud seguramente tenderá a calificar a un paciente con agitación psicomo- tora de manera diferente que un psiquiatra entrenado en un servicio de psiquiatría de una institución privada. En este caso, será ne- cesario determinar que ambos psiquiatras, cuando observen a un paciente con agita- ción psicomotora, lo identifiquen de la misma forma: leve, moderada o grave, y esto solo será posible determinarlo me- diante un estudio de variabilidad (o con- sistencia interobservador). ■ Consistencia
  • 31. 147 L a validez es probablemente uno de los aspectos mas difíciles de establecer en los índices de evaluación clínica. Este término aparece en el lenguaje común, pe- ro se le da especial significado cuando es empleado en clinimetria. A la validez se han aplicado términos como consistencia, exactitud, precisión, relevan- cia etc. La idea de exactitud o precisión es familiar y es sencilla; por ejemplo, en las mediciones químicas se refiere a la cercanía con que los resultado de un procedimiento en particular se conforma a los resultados obtenidos con un estándar definitivo o con otros procedimientos que están midiendo la misma entidad. La exactitud es un problema mayor en la clínica debido diferentes circunstancias. En primer lugar cuando hay una ausencia de un estándar definitivo y en segundo lugar cuando este estándar no puede ser fácil- mente utilizado. En ciertos tipos de mediciones clínicas no hay estándares definitivos y en algu- nos casos el índice o el instrumento se va a convertirse en el estándar definitivo. Por ejemplo cuando se hace un diagnós- tico de cáncer a través de un Papanico- laou, podemos utilizar la biopsia como un estándar definitivo. Por otro lado cuando diferentes histopatólogos desig- nan un tipo celular de tejido pero no se tiene un estándar definitivo, uno de los patólogos puede ser identificado como el estándar incuestionable. Para la mayor parte de instrumentos con escalas ordinales no hay estándares de oro, por ejemplo ,para la depresión, para la an- siedad, etc. En general, la mayoría de los síntomas y trastornos psiquiátricos carecen de un “estándar de oro”. Hay casos en los que el índice se convierte en el estándar definitivo porque no hay con qué compararse. Por ejemplo, cuando un clínico emplea los criterios del DSM IV, o de la Cla- sificación Internacional de Enfermedades los reconoce como “estándares de oro”. Aunque algunos clínicos no estén de acuerdo con los criterios del índice y como no hay un están- dar definitivo para confirmar o refutar los criterios diagnósticos, se emplean consensos. Este es un mecanismo para crear un están- dar de referencia y en realidad más que va- lidez estamos probando conformidad con el estándar. Es decir si no tenemos un es- tándar de oro, lo que se prueba es la con- formidad con el estándar adoptado por consenso y aquí esto se produce mediante un proceso que se llama validación de con- senso, un grupo de expertos deliberan so- bre alguna cosa en particular y se ponen de acuerdo o proponen un estándar. Los procesos consensuales pueden ser utili- zados para establecer estándares para una variedad de índices, desde el diagnóstico definitivo de una muestra de tejido hasta la evaluación de la condición clínica del pa- ciente. Este proceso se utiliza constante- mente aunque no se reconoce como tal. Por ejemplo cuando un comité establece las respuestas correctas para preguntas en un examen que certifica la competencia clí- nica o cuando se desarrollan índices para evaluar la calidad de la atención, después de que el estándar es establecido consen- sualmente se puede establecer el grado de conformidad del que está realizando el pro- cedimiento y entonces la actividad del que está realizando el procedimiento puede ser adecuada o correcta pero aquí no estamos hablando precisamente de exactitud. Además, la exactitud es un rasgo perma- nente, mientras que lo correcto o lo que Validez Para los instrumentos clinimétricos no hay estándares para compararlos, por lo que es difícil establecer la validez de criterio de instrumentos que midan depresión, ansiedad, etc.