Metodologia-de-investigacion-mias-carlos-daniel-pdf

Metodología de investigación Estadística Aplicada e instrumentos en Neuropsicología

Metodología de investigación Estadística Aplicada e instrumentos en Neuropsicología Guía practica para investigación

Carlos Daniel Mias Prologo Prof. Silvia Tornimbeni

Título: Metodología de investigación Estadística Aplicada e instrumentos en Neuropsicología Guía practica para investigación Autor: Carlos Daniel Mias

Mias, Carlos Daniel Metodología de investigación, estadística aplicada e instrumentos en neuropsicología : guía práctica para investigación / Carlos Daniel Mias ; prólogo de Silvia Tornimbeni. - 1a ed. - Córdoba : Encuentro Grupo Editor, 2018. Libro digital, PDF Archivo Digital: online ISBN 978-987-4078-98-8 1. Evaluación Neuropsicológica. 2. Neuropsicología. 3. Metodología de la Investigación. I. Tornimbeni, Silvia, prolog. II. Título. CDD 001.42

© De todas las ediciones, Carlos Daniel Mias © 2018 Encuentro Grupo Editor 1° Edición. Archivo Digital: online ISBN 978-987-4078-98-8 Queda hecho el depósito que marca la ley 11.723. Ninguna parte de esta publicación, incluido el diseño de tapa, puede ser reproducida, almacenada o transmitida por ningún medio, ya sea electrónico, químico, mecánico, óptico, de grabación o por fotocopia sin autorización previa.

www.editorialbrujas.com.ar [email protected] Tel/fax: (0351) 4606044 / 4691616– Pasaje España 1486 Córdoba–Argentina.

DEDICATORIAS

A Raquel Krawchik Mi reconocimiento siempre A mis hijos Manuel y Gabriel Siempre conmigo A Karina Mi elección

7

AGRADECIMIENTOS

Mis mayores agradecimientos a los colegas del lugar de trabajo donde se desarrolló y aplica la presente obra: El Equipo del Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Córdoba, que hace posible brindar un servicio la comunidad, de carácter público e inclusivo de verdad; y que permite realizar diversas investigaciones como instancias de formación de grado y postgrado. Especial agradecimiento a su Coordinadora General, la Prof. Marisa Bastida, un gran complemento humano y profesional, con la fidelidad que la caracteriza; a los profesores intervinientes Dra. Leticia Luque, Lic. Pablo Murillo y Lic. Maria Laura del Boca siempre presentes; al igual que al Dr. Luciano Ponce y Lic. Marcela Salvetti por su apoyo constante, estímulo y apertura a la creatividad, con gran interés por las actividades de extensión e investigación que desarrollamos. A los pasantes supervisados y de investigación, que desde el año 2004 a la actualidad vienen acompañando los proyectos de trabajo, por sus aportes a través de los seminarios, ateneos clínicos y discusión de artículos, como en las tareas de evaluación y procesamiento de datos; sin olvidar las profundas charlas, viajes y eventos sociales compartidos. Con ellos hemos puesto a prueba y consideración gran parte de los contenidos de la presente obra. A las autoridades de la Facultad de Psicología, que desde un comienzo apoyaron este emprendimiento, con los recursos necesarios y el entendimiento de que se puede jerarquizar la actividad de extensión, tanto como su vinculación con la investigación. Mi eterno agradecimiento a Raquel Krawchik, amiga, formadora y adelantada para su época, siempre presente en todos mis escritos; como a María Elena Isaia, a quien todavía extraño en las aulas de la facultad, y por su enorme aporte como docente y de gestión académica. A los docentes colaboradores del Hospital Nacional de Clínicas, 9

Mias C. D.

Dr. Mario Sassi y Dra. Paola Quevedo, por sus aportes con seminarios de psiquiatría y neurología, como en confiar en nuestros informes y valoraciones neurocognitivas. Por último, siempre tendré un agradecimiento a Juan Sebastian, Wolfang, Ludwing, Gustav y Floyd por lo que me dejan a menudo y su compañía de toda la vida, naturalmente presentes en muchas de las largas horas de inspiración y dedicación al trabajo.

10

Reflexiones sobre Ciencia que me guían “La ciencia no es cara, cara es la ignorancia” Bernardo A. Houssay Argentino. Premio Nobel de Medicina, 1947

“No, la ciencia no es una ilusión, pero sería una ilusión creer que prodríamos encontrar en otra parte, aquello que ella no nos puede dar” Sigmund Freud El porvenir de una ilusión, 1927

“Si se mira el tiempo suficiente, si se mide un número suficiente de atributos, y si se es muy selectivo, a la larga es posible encontrar evidencia estadística que corrobore cualquier afirmación” Stephen Jay Gould, 1980 Biólogo, Historiador de la Ciencia

“Para movernos en el mundo (el territorio) y conocerlo, necesitamos disponer de modelos o teorías (los mapas) que organicen el mundo... aunque por definición todos los mapas difieren de los territorios que representan” Charles S. Claxton, 1984 Académico Cognitivista

“Las reglas básicas de la ciencia: 1. Cuestionar siempre la autoridad científica 2. Tomar las ideas propias como hipótesis 3. Seguir el camino de la evidencia”. Carl Sagan, 1995 Cosmólogo

11

Contenido PRÓLOGO..................................................................................................17 INTRODUCCIÓN.....................................................................................19 Capitulo I Formato para proyectos de investigación......................................................25

A) Sobre componentes de un proyecto............................................ 25 B) La evaluación de un proyecto o artículo de investigación ........... 37 C) Guía referencial para la presentación final de tesis...................... 39 El Cuerpo de la Tesis ...................................................................... 40 Capitulo II Consideraciones útiles de metodología de investigación...............................45

Tipos de investigación..................................................................... 45 Tipo de Estudios............................................................................. 46 Tipos de Variables........................................................................... 47 Técnicas recolección datos............................................................... 48 Diseños de Investigación................................................................. 50 Diseños de investigación ex post facto............................................. 52 Población y muestras....................................................................... 53 El control y la validez interna.......................................................... 55 Alcance y limitaciones de los estudios.............................................. 57

13

Los instrumentos en la evaluación neuropsicológica........................ 58 El análisis estadístico....................................................................... 59 La ficha técnica del estudio.............................................................. 60 Capitulo III Consideraciones de estadística aplicada .......................................................65

1. La Estadística descriptiva ............................................................ 65 2. La Estadística inferencial............................................................. 68 La distribución normal ................................................................... 69 Formulación de hipótesis ................................................................ 71 Capitulo IV Pruebas estadísticas Aplicaciones en estudios de Neuropsicología................73

1) La Distribución normal............................................................... 73 2) La prueba Chi Cuadrado............................................................ 76 3) Medidas de correlación............................................................... 77 4) La prueba t de student................................................................ 80 5) El Test ANOVA .................................................................................... 84 6) Regresión Múltiple lineal ........................................................... 90 7) Regresión Logística Binaria (Odds Ratio).................................... 95 8) Modelos lineales uni (Ancova) y multivariados (Manova).......... 101 9) Sensibilidad y especificidad ...................................................... 110 10) Análisis de correspondencia de variables.................................. 116 Ejemplos de análisis de correspondencia simple (ACS).................. 117 Ejemplos de análisis de correspondencia múltiple (ACM)............. 121 11) Análisis de Clasificación de datos en Conglomerados ............. 124 12) Análisis Factorial Exploratorio para reducción de datos........... 132 13) Análisis de confiabilidad.......................................................... 140 Síntesis referencial de estadística aplicada...................................... 143 Análisis multivariado (Variables múltiples).................................... 144 Referencia para dos o más variables Independientes....................... 145

Capitulo V Consideraciones para el análisis y construcción de instrumentos...............147

Calculo de la confiabilidad............................................................ 149 Cálculo de la validez...................................................................... 149 Construir escalas o inventarios en Neuropsicología........................ 150 Algunas recomendaciones.............................................................. 152 Elegir las escalas para medir........................................................... 154 Los cuestionarios........................................................................... 154 Escalas de cotejo ad-hoc................................................................ 155 Capitulo VI Protocolos e instrumentos en Neuropsicologia...........................................157

A) Protocolo inicial de evaluación neuropsicológica....................... 158 B) Paradigmas de evaluación neuropsicológica .............................. 160 C) Instrumentos de evaluación...................................................... 165 D) Medidas de tendencia central de instrumentos (Baremos)........ 181 Capitulo VII Informes modelo de un Servicio de Neuropsicología para adultos mayores.....185 Capitulo VIII Ejemplos de redacción y formato de abstracts para congresos....................213 ANEXOS....................................................................................................231 BIBLIOGRAFÍA.........................................................................................251

15

PRÓLOGO Este libro es una guía que permite por un lado conocer conceptos y procedimientos útiles de metodología, psicometría y estadística, su aplicación a problemas concretos en neuropsicología, y por otro, muestra los desarrollos más actuales, tales como los avances en paradigmas de evaluación neuropsicológica. El autor pone de manifiesto, tanto los conocimientos científicos como su experiencia en los procesos de investigación, docencia y práctica profesional. Lo que va desarrollando revela su capacidad para poner en palabras y describir la realidad y las vicisitudes del quehacer del docente investigador en Instituciones donde predomina lo formal, pero también la naturaleza, en parte arbitraria, propia de todos los evaluadores. En quiénes se conjuga lo objetivo con las emociones. Esto es, la ciencia no es ni puede ser neutra, particularmente en nuestra disciplina, la psicología. Es de destacar los comentarios, recomendaciones y advertencias, que realiza en diferentes capítulos, acerca de aspectos presentes, pero “no formales” que ocurren en instancias de presentación y evaluación de trabajos, que seguramente resultarán muy útiles, particularmente, para aquéllos que se inician en la investigación. Una de las características salientes de este libro es que cada tema se trabaja desde lo teórico conceptual, pero también en su aplicación práctica con ejemplos de investigaciones. La mayoría de las investigaciones presentes son locales, sobre tópicos trabajados por el autor, otros profesionales y estudiantes de grado y postgrado que colaboran en el Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología de la Universidad Nacional de Córdoba, y de otros Servicios de Hospitales de la Comunidad. El capítulo primero constituye una muy buena síntesis de los pasos a seguir en la elaboración de un proyecto, que es a la vez integral y completa. Expresa 17

Mias C. D.

con suma claridad y fácil comprensión lo más relevante. Se especifican además datos concretos de referencia tanto para búsqueda como para ampliar los ítems considerados. En los capítulos siguientes se abordan conceptos y procedimientos de metodología y estadística descriptiva e inferencial, que si bien son desarrollados en otros textos, en el presente, por su carácter aplicado, permite una lectura ágil e integral de conceptos técnicos complejos, con la particularidad de su análisis mediante el Programa SPSS. Los capítulos V y VI tratan sobre los procedimientos para construcción de Instrumentos en general y específicos para la Evaluación Neuropsicológica, utilizando los conceptos técnicos necesarios, y contemplando en forma permanente su aplicación a pruebas utilizadas en la actualidad y en nuestro medio. Asimismo, en el capítulo VI presenta los paradigmas de evaluación neuropsicológica con novedades de interés para el diagnóstico y tratamiento, sus posibles aportes y limitaciones, tal como el paradigma de Validez Ecológica. Un especial aporte del libro lo constituyen los últimos capítulos que muestran temas de mucha significación en la formación de investigadores y de profesionales, tales como la redacción de informes y la elaboración de abstracts para congresos y publicaciones. Me satisface haber sido convocada para realizar el prólogo de este libro, ya que, durante mis 45 años en la Universidad como docente investigador, me he dedicado a la enseñanza de la Estadística, Psicometría y Metodología, conociendo las dificultades que en general presenta a los estudiantes de grado y postgrado el abordaje de estas temáticas. Por ello considero que este texto, en general será de mucho valor para los lectores, dado que la forma en que está escrito facilita el acceso y la comprensión de estos contenidos. Lic. y Prof. Silvia Tornimbeni Facultad de Psicología Universidad Nacional de Córdoba

18

INTRODUCCIÓN La presente obra ha sido concebida con el formato de una guía referencial para realizar investigaciones en Neuropsicología, y está destinada a los alumnos de grado y postgrado, pasantes e investigadores en general. Sus comienzos fueron esbozados en trabajos de formación del equipo del Servicio de Neuropsicología de la UNC, donde desde el año 2004 hasta la fecha, tenemos una línea de trabajo e investigación sobre los deterioros cognitivos leves y moderados, en personas adultas y mayores. En consecuencia, esta obra ha sido desarrollada en función de frecuentes inquietudes, necesidades e interrogantes recibidos en los últimos años, en los que hemos trabajado con ellos. Es también una resultante de los seminarios, ateneos y comunicaciones científicas que tiene previsto anualmente el Servicio de Neuropsicologia. No obstante, debo decir, que esta obra es el producto de más de 15 años de trabajo, ya que los primeros escritos comenzaron a tomar cuerpo cuando iniciaba mis estudios de doctorado. Por entonces, por cada estudio que hacia quedaba un archivo en la computadora, y así fue como aprendí a convivir con lo aprendido, y a construir mayores experiencias. Durante el proceso formador, me fui haciendo conciente de que doctorarse, al menos en aquellas épocas, implicaba mucho más que hacer un trabajo de investigación de envergadura. El resultado final fue formarse cultural y actitudinalmente para el trabajo y la comprensión de la ciencia en su contexto social; modelando el pensamiento en función de los métodos científicos, y ajustando la conducta y los hábitos en función de un emprendimiento. Así fue como, entre otras cuestiones, debí realizar diversas investigaciones que implicaron distintos métodos, instrumentos y análisis estadísticos. Recuerdo que hicimos estudios bibliométricos, de baremización y determinación de puntos de corte de pruebas neuropsicológicas, de adaptación de escalas, de generación de inventarios, de prevalencia de deterioro cognitivo en la ciudad de Córdoba, de exploración 19

Mias C. D.

de factores protectores y de riesgo, como descriptivos de la normalidad, y comparativos con distintas formas de deterioro en personas adultas. Algunos de estos trabajos fueron publicados, otros solo presentados en congresos, y otros trabajos solo fueron parte del gran motor para el aprendizaje. También debí aprender mucho respecto de los formatos cambiantes y a veces arbitrarios para presentar proyectos, practicar la redacción científica, referenciar bibliografía según distintas normas, cumplir con normas éticas, encontrar canales de apoyo o subsidios; entre otras cuestiones. Eran épocas donde los reglamentos para cualquier emprendimiento estaban haciéndose o actualizándose, y por lo tanto muy cambiantes. En el presente parece haber más calma en estos procesos, y los focos de inestabilidad parecen haberse desplazado hacia niveles de productividad cuantitativos, con análisis complejos que pareciera solo el experto metodólogo puede entender para mantener su rol de imprescindible. Siempre recuerdo algunas anécdotas en tal sentido, como cuando un experto presente en un tribunal de tesis de grado, le exigía al incipiente profesional, conocer un procedimiento estadístico que él mismo había aprendido en un curso del mes anterior (se trataba del último grito de la moda en la estadística); o cuando un evaluador de proyecto doctoral, le exigía al tesista que implementara un diseño de Solomon (diseño experimental, que requiere al menos de 4 grupos), ante la propuesta de desarrollar un programa terapéutico de reorganización cortical del movimiento en la enfermedad de Parkinson (y sin conciencia sobre su ignorancia de modelos clínicos de investigación!). Una actitud muy útil para preservar espacios de poder, pero de entorpecimiento de los procesos formadores. Hoy por suerte, y democracia mediante, todo es más accesible, desde el acceso a internet y bases de datos científicas, hasta el contacto con la metodología y grupos de investigación solidarios en el mundo entero. Una etapa de relevancia en el proceso formador implica la práctica. En este punto, observo que los alumnos activan actitudes latentes, como su curiosidad, deseos de estudio, de análisis estadístico, de juicio crítico, de experimentar o tomar datos, de escribir y tener presencia en los medios de comunicación científica, hasta de sana competitividad y solidaridad. Ofreciendo lugares de practica y capacitación, es como logramos la motivación en la mayoría de los estudiantes y graduados. Pero también leyendo y estudiando. Así es como, en el Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología generamos cada vez más seminarios en función de los intereses de los miembros del

20

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

equipo, como espacios semanales de lectura y análisis crítico de artículos de investigación. En instancias como estas, es donde el alumno se sorprende de las debilidades metodológicas y estadísticas de artículos científicos, muchos de ellos publicados en inglés y en importantes Journals, o por destacados autores. “No todo lo que reluce es oro, ni todo lo opaco es lata”, suele ser la moraleja resultante. Después de todo, leyendo investigaciones se aprende a investigar; quizás como parte de un aprendizaje de tipo vicario. Pero también se aprende a separar la espuma del contenido relevante. Este texto ha sido titulado de modo extenso, pero la idea es que refleje fielmente lo que el lector puede encontrar en sus páginas. En tal sentido, comienza detallando distintos tipos de estudios posibles, como el formato que suele requerirse tanto en los proyectos de investigación, como en tesis de grado y postgrado. Si bien se trata de contenidos multipresentes en la literatura, me he mantenido fiel a mi estilo, de decir lo que no se dice, o se hace de modo muy teórico. Esto deriva de mi experiencia de haber leído varios libros de metodología de investigación, pero ninguno fue tan valioso como los diálogos con mi directora de tesis la Dra. Ruth Fernandez y algunos profesores, cuyas indicaciones no estaban escritas, pero eran fundamentales para el trabajo. Entonces, por qué no escribir justamente eso?. La presente obra ha sido elaborada con el criterio de hacer presente una serie de consideraciones y recomendaciones, que de algún modo reproducen contenidos extraídos de esos diálogos formadores. Indicaciones que permitieron entender el lenguaje sobrio de la ciencia, los métodos de validación del conocimiento, que no es necesario complicarse ni comprender todo, sino lo que se necesita, que deben atenderse a ciertos detalles y formalismos; como también entender la arbitrariedad o discrecionalidad presente en los procesos y tribunales de evaluación. Por ello, resulta importante aprender a blindar un proyecto o tesis, a fin de concientizarse de la experticia requerida, como en reducir el margen de observaciones maliciosas. Después de todo, en ciencia también existen las emociones. Esta una de las primeras lecciones que se debe aprender, y tratar de no hacerlo tardíamente. En esta obra se intenta también poner en evidencia cómo piensa un evaluador de proyectos o de tesis, y cuáles son los puntos más o menos concensuados como imprescindibles para valorar un trabajo. En el capítulo siguiente, se repasan algunos conocimientos básicos de estadística aplicada, hasta llegar a presentar los procedimientos más frecuentemente empleados en

21

Mias C. D.

diversas investigaciones nacionales e internacionales, relativas a nuestra línea de trabajo en el Servicio de Neuropsicología. Se trata no solo de comprender diversos análisis estadísticos posibles, sino de aprender cómo se reportan los procedimientos, tanto como sus resultados en el texto, como en tablas y figuras. En tal sentido, de modo practico, se repasan estadísticos paramétricos y no paramétricos, univariados y multivariados; y en todas las ocasiones, los pasos a seguir en el programa estadístico Statistical Package for the Social Sciences o SPSS (versión 15 en adelante). Quizás esta sea la parte de mayor novedad en toda la obra, ya que se brindan numerosos ejemplos prácticos de investigaciones en Neuropsicología, que el lector interesado seguramente podrá aplicar. Especialmente concebida para tesistas graduados que, habiendo realizado postgrados en análisis estadísticos, se ven inundados de conceptos teóricos que adolecen de la practicidad necesaria para el procesamiento de datos que requieren; o bien no saben afrontar los datos que arroja un software estadístico. En el capítulo siguiente se tratan algunas consideraciones generales para la construcción de escalas e inventarios en Neuropsicología, ya que muchas escalas que aún se implementan, culturalmente han envejecido, o han sido desarrolladas para los deterioros severos como las demencias y no cubren nuevos interrogantes, o bien responden a líneas de investigación extranjeras, con bajo impacto en nuestro medio. Esto se podrá corroborar en el capítulo relativo a instrumentos de evaluación neuropsicológica, en el cual se detallan algunos de los más usados, tanto test como escalas y cuestionarios (algunos propios); a fin de que el investigador tenga una referencia sobre los principales componentes que evalúan. En los capítulos finales se comparten algunos ejemplos de redacción de informes del Servicio de Neuropsicología, y abstracts para presentación en congresos. De este modo, introducimos secundariamente al lector, en algunos trabajos y datos que el Servicio de Neuropsicología viene generando. Finalmente, esta obra intenta superar la sola lectura, e invita a poner en práctica algunos de sus conceptos, análisis estadísticos o consideraciones técnicas de instrumentos de Neuropsicología. Es concebida además como complementaria a la bibliografía especializada y recomendada, como los textos clásicos de Metodología de la Investigación de Hernandez Sampieri (2014), Kazdin (2004), Sierra Bravo (2002), y Montero & León (2002), y los clásicos de estadística de Runyon & Harber (1994) y de Montero Lorenzo (2007). En

22

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

consecuencia, se trata de un escrito de carácter flexible y abierto, practico y referencial, muy direccionado a trabajos dentro de una línea de investigación; con la originalidad de que todos sus ejemplos derivan de trabajos realizados en un Servicio de Neuropsicología público e inclusivo. De este modo se evitan los esfuerzos para comprender ejemplos provenientes de temas alejados de nuestro quehacer, y se estimula el juicio crítico y la innovación para futuros trabajos. Quizás ésta sea una de las fortalezas del presente escrito. Se espera que el lector interesado encuentre en esta obra, el aporte necesario para organizar su trabajo de investigación o de tesis. Se trata de contenidos técnicos que no constituyen lo más importante en una investigación, pero sí lo necesario para poder hacerla. Por todas estas cuestiones introducidas, quiero agradecer a mis siempre profesores y a los estudiantes, colegas y tesistas, que me han obligado (y lo siguen haciendo) a buscar algunas respuestas frente a sus exigencias e inquietudes. Aunque la construcción del edificio del conocimiento nunca termine o se derrumbe lo levantado, igual seguiré cuestionando el presente y buscando lo nuevo. Prof. Dr. Carlos D. Mias Junio de 2018

23

Capitulo I Formato para proyectos de investigación A continuación, se detallan los principales puntos a tener en cuenta en el desarrollo de un proyecto de investigación. Puede que no sea necesario explicitar todos, pero sí es necesario ser conciente de los mismos. Si bien los formatos o su secuencia pueden variar, aquí se detallan los más consensuados, con muchas consideraciones no formales a tener en cuenta. La consideración detenida y respetuosa de los contenidos, puede garantizarle un mayor blindaje a su proyecto o trabajo de investigación.

A) Sobre componentes de un proyecto 1) Titulo del trabajo Es la síntesis del contenido de todo el trabajo. Su mención debe dar una idea precisa y sintética del mismo. Puede referir las variables propias del estudio. Considere que un título, difícilmente se pueda cambiar luego de ser evaluado. 2) Nombre del (de los) autor (es) Nombres de los responsables del trabajo. La secuencia de la presentación no tiene ninguna significación en anteproyectos presentados en grupo. En proyectos individuales todo el peso de la responsabilidad y legalidad del estudio recae en el autor. En las publicaciones de artículos puede ser importante el orden, aunque esté presente un experto. En investigación cuando hay muchos autores, el Junior suele estar primero y el Senior al final. En las publicaciones 25

Mias C. D.

preliminares, es de estilo considerar al director de tesis, ya que habitualmente forma parte de los trabajos realizados. La investigación no se realiza en soledad. 3) Planteo del problema Muy importante delimitar el problema de estudio. Generalmente hace mención a las variables en cuestión y sus posibles relaciones. Es importante la lectura previa y de modo exhaustivo para delimitar el problema. Contar con algunos trabajos de investigación similares como antecedentes directos es una condición de referencia para el correcto planteo, determinación de variables, selección de instrumentos, metodología y análisis estadísticos. Recuerde que “solo se investiga aquello que se conoce muy bien”, y así se sabe qué aspectos del tema deben profundizarse. Por lo tanto, no confunda “investigar” con “estudiar” un tema. No es conveniente apresurarse por tener un problema de investigación, si no se conoce bien el tema. Puede pretender querer descubrir la pólvora, en referencia a algo que ya se conoce. 4) Antecedentes y Fundamentación Es imprescindible poseer abundante información acerca de los antecedentes del tema a investigar, realizando una breve síntesis de estos con el fin de: a) Analizar los trabajos ya realizados en relación con el tema, para no repetir una investigación, b) Analizar la metodología empleada, las hipótesis formuladas, los resultados obtenidos y el contexto de estos, valorando el estado “actual del tema” o “estado del arte”. De esta manera se pueden considerar los puntos no investigados, los nuevos interrogantes que se desprenden, problemas o dificultades del estado actual. Recuerde que luego habrá que fundamentar su investigación. En suma, es una síntesis de los antecedentes en que se inspira el estudio, a fin de precisar la naturaleza del problema a investigar. Es crucial para demostrar que se ha revisado la literatura internacional y que se conoce el tema a investigar. 5) Definición de propósitos y objetivos Es muy importante tener en claro los fines generales que persigue la investigación, ya sea conocer un fenómeno, responder interrogantes planteados, describir o explicar algún evento, contrastar una hipótesis etc., aclarando los objetivos o las finalidades específicas del estudio. Igualmente, los objetivos se pueden formular por etapas de investigación. Generalmente

26

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

se consigna un objetivo general y varios específicos (acciones que conducen al general). Considerar que los objetivos específicos deben enunciarse como acciones que sean comprobables en su realización; por ejemplo, “analizar, determinar, identificar, establecer, reconocer, comparar…”, entre otras. No se deben emplear acciones incomprobables, como “estudiar”, “conocer”, “comprender”, etc. ¡Los evaluadores estarán atentos a que se vean cumplidos los objetivos específicos y alcance el general, y para ello volverán una y otra vez a sus objetivos para ver si los ha cumplido! 6) Marco teórico o supuestos que orientan la investigación Habitualmente no es la presentación de una teoría global, sino de un modelo, marco teórico específico, o conceptos que se toman como principios orientadores o supuestos teóricos. Ejemplo: “Existen diferencias tanto a nivel neurocognitivo, conductual y funcional entre los distintos tipos de deterioro cognitivo leve y las demencias, con mecanismos neurobiológicos diferenciados”. En otras ocasiones, trabajar con dominios cognitivos específicos requiere determinar un modelo teórico de referencia, como en caso de los componentes ejecutivos. En tal caso puede referirse el modelo de Lezak, Miyake u otros autores. Estos supuestos se deben fundar en la bibliografía. Por otra parte, el marco teórico debe ser congruente con las variables que selecciona para el estudio, y con los instrumentos que las hacen operativas. 7) Hipótesis Refiere la relación conjeturable entre dos o más variables, coherentes con el problema o marco teórico, y demostrables con el método de investigación. La demostración requiere de la observación directa o de las consecuencias derivadas, a través de experimentos o estudios de diseño (Hernandez Sampieri, 2014). Si bien toda investigación está orientada por alguna hipótesis, no siempre es necesario explicitarla (estudios cuasiexperimentales). La mayoría de los estudios descriptivos o exploratorios, solo trabajan la relación de variables, sin pretender enunciar a priori los resultados de dichas relaciones. Sin embargo, será bueno asesorarse en las exigencias de la evaluación del proyecto, a fin de evitar sorpresas. En este punto se deben diferenciar claramente, tanto conceptual como operativamente, las variables independientes, las intervinientes (que requieren controlarse), y dependientes.

27

Mias C. D.

8) Tipo de tesis y disponibilidad de bibliografía Estará en función de la orientación del problema y los recursos que se visualizan como posibles y disponibles, para orientarse hacia un tipo de tesis, y reconocer fuentes documentales de información para tal fin (Sierra Bravo, 2005). Lo primero a saber, es que hay distintos tipos de trabajos de investigación (figura 1). Si bien algunos investigadores básicos suelen ser prejuiciosos para estudios aplicados o de revisión; el paradigma experimental solo representa una parte menor de la diversidad de trabajos posibles y publicables. Las tesis pueden considerarse desde distintas perspectivas a tener en cuenta, como su naturaleza, alcance temporal, amplitud, carácter relacional, etc. Por otra parte, es muy necesario para la revisión bibliográfica, especificar bien las fuentes documentales en las cuales se investigará el tema, y el periodo de tiempo que se contemplará en la búsqueda. Estas fuentes son variadas e incluyen libros, revistas, entrevistas, anuarios, abstracts, notas de editor, revisiones, hasta ciertos sitios de internet. No incluye la referencia a blogs o medios sociales de comunicación. Más adelante se verán las bases de datos y sitios sugeridos de consulta electrónica.

28

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Figura 1. Tipos de tesis posibles (Tomado de: Sierra Bravo S., 2005)

9) Definir conceptos y variables Siempre debe haber una definición conceptual y otra operacional de las variables. Ejemplo: qué se entiende por reserva cognitiva, depresión, normalidad o deterioro leve. La siguiente pregunta será: cómo se mide o se valora. Considere que toda variable es susceptible de medición de algún modo, sea en términos de frecuencia, duración o intensidad. Esto es una condición crucial para la investigación, y forma parte del apartado de materiales y métodos. Para las definiciones operacionales: Considerar que desde una misma definición teórica se pueden desprender distintos indicadores operacionales, pero siempre en correspondencia con la teoría. Por ejemplo: Consideremos la variable dependiente “Estado cognitivo”. Definición conceptual: condición estable de un conjunto de funciones neurocognitivas (orientación, atención, memoria, lenguaje, visuoespacial y ejecutiva, entre otras) necesarias y satisfactorias para el desarrollo de la actividad mental en relación con las exigencias de la vida diaria en múltiples 29

Mias C. D.

áreas (cotidiana, laboral, social, etc.). En nuestros estudios puede adquirir las siguientes condiciones (Mias, et al., 2007, 2015, 2017): 1) Normal. Conceptual: condición satisfactoria del funcionamiento neurocognitivo para la adaptación a las exigencias de la vida diaria en todas las áreas. Operacional: resultado obtenido en los test neuropsicológicos seleccionados dentro de una desviación estándar y media (+-1,5 DS) respecto de la media, con relación a la edad y nivel de instrucción. 2) Deterioro Cognitivo Leve. Conceptual: deterioro con afectación de la memoria y otras funciones cognitivas. Los criterios diagnósticos han sido establecidos por Petersen (2001, 2004) y recomendados por el International Working Group on Mild Cognitive Impairment (Winblad, et al., 2004). Operacional: resultados obtenidos en los tests neuropsicológicos con alrededor de una desviación estándar y media por debajo de la media, con relación a la edad y nivel de instrucción. 3) Deterioro cognitivo mayor. Conceptual: deterioro con afectación multidominio, con afectación en actividades funcionales de la vida diaria y signos de demencia. Operacional: rendimiento alrededor de dos desviaciones estándar y media (+-2,5 DS) por debajo de la media en la mayoría de las pruebas neuropsicológicas administradas, con una afectación significativa de las actividades de la vida diaria básicas e instrumentales medidas con escalas de AVD de Katz, Lawton & Brody. Para mayor precisión, se aconseja la lectura del artículo tomado como referencia: Mias CD, Sassi M, Masih ME, Querejeta A, Krawchik R, (2007). Deterioro cognitivo leve: estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la ciudad de Córdoba, Argentina. Rev Neurol 44, (12): 733-738. 10) Metodología En necesario, especificar con todo detalle, teniendo en cuenta que este capítulo es determinante en el valor del trabajo. En este punto, puede consultarse la segunda parte de la presente obra, tanto como complementarse con la bibliografía recomendada en la introducción. Aquí será necesario considerar:

30

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

10.1) Población y Muestra: Se debe consignar la población y muestra que pretende representarla. En caso de tomar una muestra consignar su naturaleza y constitución (considerar técnicas de muestreo). Esta puede implicar determinar criterios de inclusión y exclusión de la muestra. También debe quedar definida la población de alcance de la muestra. Tenga presente que la muestra en un contexto, puede ser la población en otro. Por ejemplo: Los sujetos evaluados en el Servicio de Neuropsicología, pueden ser una muestra de los consultantes a servicios similares, o bien pueden ser la población de estudio en sí misma. Toda dependerá de hasta donde se hacen extensivos los resultados. 10.2) Diseño metodológico: Por ejemplo, si se consideran estudios ex post facto, retrospectivos o prospectivos, descriptivos, grupos control (que pueden generar diseños factoriales), entre otros. En este punto, es importante contar con algunos artículos de investigación muy cercanos a lo que se pretende investigar, ya que son una referencia respecto de la metodología, instrumentos y análisis estadísticos a emplear. También considere que la mayoría de los estudios en ciencias sociales y humanas son de naturaleza descriptiva, exploratoria, comparativa, predictiva, transversales o longitudinales; o de modelización en relación con el efecto de distintas variables (Montero & León, 2002). Son infrecuentes los estudios de relaciones causales. En este punto, es importante recordar que la RELACION ENTRE VARIABLES, puede ser de tres tipos: Asociativa, Correlacional y Causal; siendo las dos primeras de mayor frecuencia de investigación en Ciencias Sociales y Psicología. 10.3) Instrumentos a emplear: Siempre se recomienda emplear instrumentos reconocidos internacionalmente, a fin de tener mayores oportunidades de replicación y publicación. En todos los casos, es importante hacer referencia a datos de confiabilidad y validez de éstos, como el origen de baremos en caso de emplearse. En otros casos, pueden emplearse escalas de cotejo desarrolladas ad hoc, con el fin de observar o cotejar aspectos de una variable; sin tener que contar con un instrumento estandarizado que la mida y establezca comparaciones con la población normal (necesario para tomar decisiones sobre los evaluados). No obstante, requieren de estudios pilotos y de algunas propiedades psicométricas antes de su implementación. Por otro lado, tenga en cuenta que los estudios de adaptación o de estandarización

31

Mias C. D.

de instrumentos menores, suelen NO ACEPTARSE como proyectos de Maestría o Doctorado, en función de que no implican un aporte al desarrollo teórico o estado del arte, sin un destacado fundamento. Solo los investigadores iniciados o de perfil técnico suelen realizar investigaciones con estudios sobre la adaptación o estandarización de instrumentos, aunque ello no implique un avance en el desarrollo de una teoría o el esclarecimiento de un problema. 10.4) Procedimiento: Describir cómo se procederá en la administración de entrevistas, test, cuestionarios, encuestas, escalas de cotejo etc., de manera que se conozca los pasos a realizar tanto en la selección de los participantes, como en la toma de datos. Si se plantean sesiones de trabajo, es importante especificar qué se trabajará en cada sesión. El procedimiento de trabajo es importante para su factible replicación. Tenga en cuenta que es como enunciar una receta de cocina, a fin poder realizarse en otros sitios. Un apartado importante, suele ser referir la administración de un formulario de consentimiento informado. 10.5) Consentimiento informado. Necesario en caso de trabajar con participantes voluntarios o seleccionados, acorde a normas éticas vigentes. En este punto pueden considerarse las Normas APA (American Psychological Association) y su enmienda de 2010 (disponible en español en texto: http:// www.proyectoetica.org/descargas/normativas_deontologicas/APA%202010. pdf; o bien acorde a lo recomendado en la “Guia para las buenas prácticas de investigación clínica en seres humanos”, Ministerio de Salud Argentina, Resol 1480/11 (disponible para su descarga en http://www.buenosaires.gob.ar/sites/gcaba/files/resolucion_1480.pdf ). Considerar que el trabajo con humanos puede requerir aprobación de un Comité de Etica, que suele requerir un engorroso trámite y tomarse un significativo tiempo para expedirse. 10.6) Procedimientos y análisis estadístico. Tenga en cuenta si empleará una estadística descriptiva o inferencial. Si se manejaran pruebas paramétricas o no paramétricas. Es importante prever y detallar el análisis estadístico de antemano, considerando especialmente la naturaleza de las variables y el número de casos. El detalle del procedimiento y análisis estadístico permitirá al evaluador conocer el procesamiento que le dará a los datos recabados, y en base a ello determinar el abordaje empírico del trabajo y la riqueza de

32

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

sus hallazgos. ¡Este es un punto muy importante en la valoración de todo el proceso de investigación! 10.7) Alcances y Limitaciones del estudio. En este apartado se demuestra la conciencia que se tiene de los alcances y las limitaciones que tiene el estudio. Debe aceptarse que la mayoría de las investigaciones aplicadas implican aportes de alcances limitados. Ello es debido a las limitaciones derivadas de las muestras, número de casos, diferencias de instrumentos, de diseño, constructos teóricos, control de variables intervinientes, entre otras cuestiones; y que suelen estar en la base de hallazgos a veces contradictorios con estudios similares. De hecho, es frecuente que un estudio realice hallazgos convergentes o divergentes con otros similares, para concluir que las diferencias se explican por motivos como los descriptos. De este modo se generan múltiples investigaciones de un mismo tema, que no terminan de ser concluyentes, o más bien hablan de una muestra en particular. Por otro lado, resulta muy importante este apartado al momento de realizar investigaciones descriptivas, muy reducidas en su número y procedencia de casos. Mostrar conciencia de los alcances y limitaciones del estudio no constituye una debilidad del trabajo, sino que revela conocimiento y conciencia de su validez externa. 11) Importancia del Proyecto Este punto es muy importante, ya que debe justificarse el estudio en relación con su aporte al estado del arte o toma de decisiones (por ejemplo, determinar un estado clínico, clasificar sujetos para la toma de decisiones, identificar factores de riesgo, justificar recomendaciones, lograr mayor eficiencia o eficacia de procedimientos, fundamentar la reducción de un gasto, o economizar recursos, entre otros). Refiere en forma sintética y categórica la importancia del proyecto en relación con sus aplicaciones y aportes, tanto al problema en cuestión, como a sus posibles alcances secundarios o de impacto regional. Por ello es muy importante el estudio de antecedentes y la determinación del problema, recurriendo a bibliografía actualizada y de mérito científico. Tenga en cuenta que con alguna frecuencia se proponen trabajos de prolijidad metodológica, pero de relativa importancia, o finas variantes de un mismo trabajo. Por ejemplo, estudiar los mecanismos de resiliencia, estrategias de afrontamiento o de regulación emocional en pacientes con un antecedente reciente de traumatismo de cráneo, puede resultar de suma importancia. Sin

33

Mias C. D.

embargo, trasladar el mismo esquema de trabajo a pacientes de cualquier enfermedad, o a estudiantes universitarios frente a los exámenes, puede no serlo. En tal sentido, deberá haber una fundamentación que demuestre la importancia del tema. Esto es especialmente importante en los proyectos de doctorado, ya que se espera impliquen un significativo aporte al estado del arte o a procesos de toma de decisiones. 12) Recursos disponibles En todo proyecto, es importante consignar la disponibilidad de recursos, como: Bibliotecas, instituciones, test, materiales de trabajo, acceso a bases de datos, empleo de software etc., necesarios para la investigación. Esto es importante para valorar la factibilidad del trabajo, y evitar que se quede a medio camino. Por otro lado, también deben especificarse los recursos humanos necesarios y participantes. Respecto del software estadístico, será necesario contar con licencia para un mejor aprovechamiento del recurso. En tal sentido, es muy recomendable trabajar con el paquete SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) versión 15 en adelante, generalmente disponibles en unidades académicas. En caso de no tenerlo, considerar que, escribiendo a los distribuidores de IBM, es posible obtener una licencia provisoria para algunos trabajos de tesis. Puede intentarlo escribiendo a un representante de IBM SPSS en el siguiente sitio: https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/signup. do?source=swgmail-ba&S_TACT=101KR27W&lang=es_ar. De modo alternativo puede usarse un software estadístico gratuito y de código abierto, como el PSPP (descarga en http://www.gnu.org/software/pspp/ ), muy similar al SPSS; u otros programas como el InfoStat cuya licencia es de costo accesible, dado su desarrollo local por docentes investigadores de Estadística, Biometría y de Diseño de Experimentos de la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina (descarga en http://www.infostat.com.ar/ ). 13) Cronograma de trabajo Siempre será importante considerar las acciones de su trabajo en su secuencia temporal. El cronograma de trabajo, es además, una oportunidad para mostrar las acciones y el ritmo de trabajo, a fin de no dejar dudas sobre el cumplimiento temporal de objetivos previstos. A modo de ejemplo, se presentan dos modelos distintos. 34

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Modelo 1: Especificando acciones Meses

Actividades

Febrero-marzo

− Confección de planillas, protocolos y parrillas de los test seleccionados. − Entrenamiento del equipo participante en la administración de pruebas. − Diseño de base de datos intercambiable entre SPSS y MS Excel. − Diseño y determinación de la muestra. − Administración de pruebas de ensayo y ajuste de diversas variables.

Abril

Mayo- septiembre

− Toma de entrevistas y exploración neuropsicológica. − Administración de inventario de Personalidad − Corrección de pruebas y carga de datos en PC.

Octubre

− Procesamiento de los datos. − Confección de informes neuropsicológicos a solicitud de los profesionales. − Trabajo sobre los resultados finales. − Discusión teórica y comunicación de los resultados. − Redacción de tesis o articulo

Noviembrediciembre

Modelo 2: Especificando etapas etapas I II III

Año 2019 jun

jul

X

X

ago sep

Año 2020

oct

nov

dic

X

X

X

ene feb mar abr

may

jun

jul

X

X

X

X X

X

X

X

14- Referencias Bibliográficas Se deberá consignar el material empleado mediante las normas de estilo APA (www.apa.org) citando la bibliografía con el autor, la editorial, y fecha de publicación primera. En relación con revistas especializadas, se debe citar su nombre, título del artículo, volumen, página y fecha de publicación; en el idioma original. Puede consultar la sexta edición de las normas de estilo APA en http://normasapa.com/tag/sexta-edicion/. En toda cita bibliográfica, debe ajustarse a las normas de estilo que se sugiere en la carrera que realiza (APA, Vancouver, etc).

35

Mias C. D.

En Neuropsicología es imprescindible la consulta de bases de datos científicas como PUBMED, EBSCO, SCIENCEDIRECT, SCOPUS, REDALYC, SCIELO, PSICODOC, PSYINFO, HEALTHLINE, ERIC (para educación), para la búsqueda de material actualizado y específico. Eventualmente puede iniciarse con una búsqueda en GOOGLE ACADEMICO, pero luego deberá continuar con las bases de datos. Puede recurrir a las computadoras de una unidad académica, o realizar las búsquedas con los docentes en los horarios de consulta. También será bueno si posee alguna identificación académica, que le permita registrarse en sitios de internet de intercambio de artículos entre investigadores, como por ejemplo ResearchGate (https://www. researchgate.net/topic/Review), o usar un gestor y administrador de bibliografía de intercambio, como la base Mendeley (disponible en https://www. mendeley.com/download-desktop/). También puede ser necesario especificar el periodo temporal de búsqueda, como los principales descriptores del trabajo. Por otro lado, tenga en cuenta que un evaluador de su proyecto o tesis puede tomar las “palabras clave” de su trabajo e introducirlas en alguna base de datos representativa. De este modo puede juzgar en qué medida Ud. posee bibliografía actualizada, tanto cuali como cuantitavamente. Considere que una tesis de postgrado puede verse disminuida, si un evaluador encuentra un estudio más robusto que el suyo, que pone en duda sus resultados; o bien si encuentra abundante y relevante bibliografía no considerada en su trabajo. Por ello, debe estar siguiendo hasta último momento la evolución de las publicaciones en su materia. En caso de contar solo con Abstracts de artículos de interés o relevantes para el trabajo, puede tomar el email del autor y escribirle para solicitar el trabajo original y otros relacionados. En tal sentido, el director del proyecto le indicará cómo hacerlo de manera pertinente y en inglés, respetando las formas académicas. Tenga en cuenta que los investigadores suelen ser generosos para compartir sus trabajos. Por ejemplo, una manera sencilla de hacerlo puede ser:

36

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Dear Dr. Ronald Petersen: I would greatly appreciate receiving a copy of your paper (or review, or chapter, or communication etc.) entitled “Self-rated and informant-rated everyday function in comparison to objective neuropsychological memory test of Alzheimer’s disease.”, published in Alzheimers Dement, Volume 15, Number 3, Pages 552-560, 2015; and, if possible, related papers. Your paper (or review etc.) will be of great importance and very useful for my Magister (or Doctoral) Thesis in Neuropsychology, which I am developing in the Faculty of Psychology, National University of Cordoba, Argentina. Thanks in advance for your help, collaboration and kindness, and waiting for your answer, I remain. Yours Sincerely Firma y título Académico Dirección postal (Unidad Académica) E-mail Cabe aclarar que la calidad y actualidad de la Bibliografía es muy importante en la valoración del trabajo de investigación. La bibliografía debe ser en su mayoría de mérito científico. Esto implica que las publicaciones cuentan con algún tipo de referato. A través de ella Ud. denota la actualidad que tiene sobre el tema, sin por ello tener que asumir los problemas y métodos del mundo anglosajón, dominante en la producción científica (concentra alrededor del 85% de los trabajos a nivel mundial que están presentes en las bases las bases de datos hegemónicas). Este comentario resulta de interés en virtud de que con frecuencia los investigadores descuidan los problemas, métodos o instrumentos de uso regional o análogo, y terminan trabajando según intereses o problemas de un contexto que poco representa la comunidad que los incluye; además de subestimar por desconocimiento, los trabajos científicos de regiones no dominantes o emergentes. Tenga siempre presente la moraleja “No todo lo que reluce es oro, ni todo lo opaco es lata”.

B) La evaluación de un proyecto o artículo de investigación En la valoración de un anteproyecto como de un proyecto final o tesis concluida, considere que los evaluadores siguen cierto orden y se realizan 37

Mias C. D.

ciertos interrogantes. Por ejemplo, es frecuente que comiencen valorando el adecuado planteo del problema, sus objetivos y metodología. Luego pueden seguir con la valoración de la bibliografía que respalda el trabajo, para finalizar con la lectura de los antecedentes o marco teórico. Especial interés cobran las conclusiones y/o discusiones del trabajo, dado que es aquí donde se muestra el mayor desarrollo intelectual y aportes al estado del arte. Si bien no todos los evaluadores son totalmente imparciales, o sin conflictos encubiertos con el tesista, director, o el trabajo mismo; tenga en cuenta que existen evaluadores maliciosos. No son muchos, ya que la mayoría de los docentes o evaluadores actúan honestamente. No obstante, es bueno estar informado acerca del perfil de actuación de un evaluador, a fin de tomar los recaudos necesarios. Debe saber que existen instancias de recusación de jurados. No sea ingenuo en este punto y trate el tema con su director. ¡Tenga en cuenta que en CIENCIA también existen las EMOCIONES! La discrecionalidad, la arbitrariedad sutil y el detallismo obsesivo suelen ser las formas académicas de manifestarse. No obstante, un evaluador imparcial y sin conflictos valorará el proyecto según el tipo de trabajo que se trata (licenciatura, especialidad, maestría, doctorado, etc.) y se orientará en mayor o menor grado por ciertos interrogantes. Por ejemplo: 1. Es satisfactoria la definición del problema? Los objetivos están bien planteados? 2. El diseño del estudio y los instrumentos empleados, son apropiados al objetivo planteado? Están suficientemente descriptos? (población en estudio, tamaño de la muestra, diseño de investigación, datos de validez y confiabilidad, etc). 3. El método de selección y reclutamiento de los sujetos está detalladamente descripto? (Criterios de inclusión, exclusión y convocatoria). 4. La ejecución del proyecto es factible? Tiene posibilidades de concreción y finalización? 5. Es adecuada la descripción o referencia a los procedimientos estadísticos propuestos? Son apropiadas las operaciones estadísticas en función de los objetivos, tamaño de la muestra, variables, distribución, etc? El análisis es suficiente o podría ser mas enriquecedor? 6. Es correcta la presentación del material sintético y estadístico (tablas, figuras)? Son lo suficientemente autoexplicativas?

38

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

7. Son las conclusiones derivadas del análisis de datos y de los resultados? Realiza una discusión con la bibliografía a partir de sus hallazgos? 8. Es el trabajo original, de replicación, descriptivo? Supone algún aporte teórico o aplicado? Describe una realidad de interés o aporta a la teoría? 9. Las conclusiones retoman la teoría y la enriquecen? Aportan datos e implican nuevos interrogantes? 10. La bibliografía es actualizada, abundante y refiere investigaciones similares o pertinentes? Es de mérito científico? Permite deducir que conoce el tema en profundidad? Con las palabras clave del estudio, cuántas referencias bibliográficas aparecen en las bases científicas, y cuántas hay citadas en el estudio? Están las más actuales? En todos los casos, es importante considerar las recomendaciones de los tribunales y reportar avances preliminares a fin de que pueda realizar un seguimiento y se eviten sorpresas. El tribunal, una vez recibida la tesis, no podrá solicitar nuevas modificaciones más allá de las especificadas en el proyecto o en el seguimiento. Finalmente, tenga en cuenta que, llegada la instancia de defensa oral de su tesis, Ud. ya está aprobado, solo que deberá defender el trabajo y ganarse la dimensión de la aprobación. En el caso de artículos enviados a publicar, analice bien la revista donde hacerlo. Siempre será importante ajustarse en un todo a las normas de las revistas, y estar dispuesto a recibir sugerencias o comentarios que puedan implicar desde un replanteo del trabajo hasta detalles menores. ¡Considere que un evaluador parece no ser merecedor de tal función, si no es capaz de hacer observaciones!

C) Guía referencial para la presentación final de tesis Si bien no existe un modelo único para la presentación de una tesis, se reconocen algunas pautas comunes. No obstante, siempre se sugiere abocarse a las pautas de cada carrera de Grado o Postgrado, a fin de evitar conflictos innecesarios. Este es un punto muy importante, ya que forma parte de las cuestiones formales que hacen a la recomendación de imprimir la tesis definitivamente. A continuación, se detallan algunas pautas comunes que debe reunir una tesis:

39

Mias C. D.

Sobre su presentación

Tener en cuenta una generosa presentación visual y un adecuado diseño, de manera de facilitar su lectura. Considere que su trabajo está siendo evaluado de lo general a lo particular. Puede poner al comienzo algunos agradecimientos (se recomienda ser más extenso en agradecimientos académicos y sencillo en los afectivos). Siempre será de peso agradecer a personalidades reconocidas a nivel internacional en el tema, en el caso de haber sido consultadas. Por ello, además del aporte que supone consultar los autores referentes internacionales, resulta muy estratégico demostrar que lo ha hecho. Toda tesis comienza con un resumen o Abstract del trabajo tanto en español como en inglés, con las respectivas palabras claves. Habitualmente el abstract no debe superar las 450 palabras o una página para cada idioma. Procure hacer una traducción prolija y no españolizada, ya que puede no causar buena impresión. Por otro lado, en algunas ocasiones, puede añadirse una nota del director fundamentando por qué el trabajo está en condiciones de ser presentado para su evaluación y defensa oral. ¡Háblelo con su director de tesis! Índice Se debe realizar un índice en el que figura cada título relevante y la página en la que aparece. Lo mismo se puede hacer para los subtemas que se desprendan de cada item y que le dan cuerpo, anticipando al potencial lector lo que encontrará en su desarrollo. Es recomendable su ubicación previa a la presentación del trabajo, en las primeras páginas. Por último, se recomienda incorporar una hoja para realizar los agradecimientos a quienes hayan colaborado en su trabajo, o a las instituciones en que hayan participado. Es muy estratégico agradecer a personalidades expertas o instituciones reconocidas, tanto como mostrar respaldo de trabajo. También será estratégico referir pasantías, becas o subsidios que haya obtenido, denotando su inquietud científica y de aceptación de terceros expertos.

El Cuerpo de la Tesis Aquí se desarrollarán los contenidos del problema estudiado, siguiendo los objetivos planteados. Puede acompañar la presentación del material con formas visuales como dibujos, gráficos, cuadros estadísticos, etc. Todo lo que 40

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

no es texto se consigna como figura o tabla, y debe enumerarse, con una explicación arriba (tablas) o al pie (figuras) que debe ser autoexplicativa. Las tablas y figuras solo se emplean para destacar alguna información, de modo que deben ser cuidadosamente seleccionadas. No haga insertos innecesarios o redundantes, ya que causan mala impresión. No intente ganar volumen en su impreso con tablas o figuras innecesarias, y mucho menos sin el debido estilo de formato. El cuerpo de la investigación debe ser claro, preciso y no redundar en palabras. No escribir de más, ya que hace ruido. Su desarrollo se debe corresponder con los Objetivos y propósitos planteados anteriormente y que justifican la dirección que toma la investigación. El cuerpo consta de cuatro partes:

1. Introducción. Planteo del problema. Fundamentos y antecedentes

de estudios previos, o marco referencial. Revisión de antecedentes específicos, presente en la literatura científica. Si revisa distintos autores o investigaciones similares, es importante sintetizar los revisados en una tabla, donde consigna el autor, métodos y resultados. Finalmente debe arribar de modo natural al planteo del problema y formulación de objetivos. Es aconsejable que este capítulo no exceda más del 30% de la tesis, a riesgo de quedar anclado en aspectos teóricos o innecesarios, que pueden diluir su trabajo, como darle un aspecto de monografía.

2. Materiales y métodos. Describir tipo de estudio, diseño,

población, muestra, criterios de selección y exclusión, instrumentos, análisis estadístico, importancia, alcances y limitaciones del estudio. Es importante que este capítulo no represente menos del 25% de la tesis, a fin de demostrar la arquitectura que sostiene el edificio de las conclusiones. En otras palabras, considere que este punto representa la mayor validez del trabajo, y es el que lo hace replicable por otros autores. Es el capítulo que hace fuerte o vulnerable el trabajo. Por ello, es importante el estudio exhaustivo de antecedentes, a fin de no apartarse sustancialmente de trabajos que ya han sido evaluados y aprobados por algún tipo de Comité Científico.

41

Mias C. D.

3. Resultados. Describir los mismos, siguiendo la secuencia de

objetivos específicos planteados. Es en este capítulo donde se muestran y describen los hallazgos. Puede apoyarse con figuras y tablas seleccionadas, evitando los insertos superficiales. Incorpore solo las tablas y figuras necesarias. Puede incluirse una interpretación preliminar de los resultados. Este capítulo puede representar alrededor de un 25% del trabajo.

4. Conclusiones y discusión. Son los comentarios que necesariamente se desprenden del desarrollo de la investigación, realizando una breve síntesis para visualizar qué se deriva de la misma, como ejemplo: principales hallazgos y aportes, recomendaciones, sugerencias, nuevos interrogantes, nuevos problemas etc. Son muy importantes las discusiones a que dan lugar las conclusiones. Considere que aquí es donde se revela el potencial intelectual del autor, como el dominio del tema. Puede optar por comentar y discutir los resultados en función de la secuencia de los objetivos específicos, dando participación a otros autores o trabajos de investigación para su discusión. Destaque las convergencias o divergencias con otros estudios y autores, ensaye una explicación de las diferencias o los hallazgos nuevos, genere nuevos interrogantes, pero sea concluyente con sus resultados. En las conclusiones y/o discusiones, será importante no adentrarse en temas que desvían los objetivos del trabajo. Recuerde que, en materia de comunicación científica, se deben respetar tres principios: 1- Tener algo que decir. 2. Decirlo con método y sobriedad. 3- No decir nada más. De esta manera se evitan contenidos confusores o que hacen ruido en el trabajo. Finalmente, en una tesis pueden resumirse las conclusiones escribiendo frases abreviadas a modo de tips informativos, considerando no sobrepasar las diez frases. Igualmente de importante, es incluir la Vita de la tesis, o la producción curricular y científica vinculada al proceso formador. Esto incluye las citas de publicaciones realizadas, comunicaciones científicas, cursos realizados, becas obtenidas, pasantías, y toda productividad derivada de su trabajo. Este ultimo apartado es muy importante para demostrar que su trabajo cuenta con estudios diversos, y con aprobaciones parciales de

42

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

otros tribunales científicos. Si bien es un apartado recomendado por la APA, no todas las carreras lo tienen presente. Por ello se recomienda ajustarse en un todo a las normas y formatos de las carreras en curso, a fin de lograr la autorización final para imprimir su trabajo. Tener presente también el estilo narrativo de material científico. El mismo es sobrio, sintético, lleva la menor cantidad de caracteres, es vehículo de información significativa, no es redundante ni perseverativo. Ante cualquier duda o correcciones reiteradas, se sugiere realizar un taller de redacción científica. Tenga presente que una redacción vulgar, redundante, reiterativa o narrativa, puede causar mala impresión, además de sugerir que ha leído o escrito poco en relación con un proceso formador de excelencia. Referencias Bibliográficas Considere las normas de estilo APA que están en vigencia (www.apa. org) citando la bibliografía con el autor, la editorial, y fecha de publicación primera. Puede consultar la sexta edición de las normas de estilo APA en (http://www.normasapa.com). En toda cita bibliográfica, debe ajustarse a las normas de estilo que se le sugiere en la carrera que realiza. Hay que considerar que un evaluador le dará especial importancia a la bibliografía y correcta referencia. En ocasiones consultará las bases de datos científicas con las palabras clave de su trabajo, a fin de observar si ha considerado trabajos de actualidad y con la suficiente abundancia. Tener en cuenta, además, que las citas deben estar incluidas en el texto y manejadas de algún modo.

Apéndice o anexos

Se colocan en este punto los dibujos, esquemas, tablas etc. que no hayan sido colocados en el cuerpo del trabajo. Igualmente, en ocasiones pueden incorporarse los modelos de protocolos, cuestionarios, encuestas, consentimientos, estudios complementarios, y todo otro material que se juzgue pertinente a los fines de valorar la globalidad del trabajo. Finalmente, todo el material de trabajo original debe estar disponible ante un eventual y extraordinario requerimiento.

43

Mias C. D.

El consentimiento informado En general toda investigación con humanos requiere de un consentimiento informado. Se trata de un derecho de todo participante, aún cuando sea voluntario. En consecuencia, se deben prever las acciones necesarias a fin de lograr la aprobación de un Comité de Etica en investigación en Salud. Puede elaborar el consentimiento conforme la Guía para las buenas prácticas de investigación clínica en seres humanos (Argentina, Ministerio de Salud, Resol. 1480/11); o bien siguiendo algunas recomendaciones como las establecidas por la APA. No presuma conocer normas que no ha leído. En el anexo, a fin de visualizar los requerimientos que se suelen exigir, se comparte la declaración de consentimiento que fuera aprobado para investigaciones en el Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología UNC (ODO CAI-CIEIS N° 231).

44

Capitulo II Consideraciones útiles de metodología de investigación En este capítulo veremos algunos conceptos metodológicos que orientan la mayoría de los trabajos de investigación en Neuropsicología, como diversas disciplinas afines. Como ya se dijo, el espíritu de la presente obra es reflejar de modo sintético, algunos conceptos esenciales que todo investigador debe manejar, bajo el formato de Guía Práctica. Por lo tanto, no será necesario desarrollar todos los conceptos en profundidad, ya que para estos temas puede remitirse a textos clásicos de Metodología de la Investigación y estadística como fuente principal. En tal sentido, se recomienda los textos de Hernandez Sampieri (2014) y de Montero & León (2002) entre otros, los cuales tomaremos como referencia en adelante. En consecuencia, seleccionamos algunas consideraciones útiles y frecuentes a tener en cuenta para el desarrollo de una investigación. Sin embargo, no podemos dejar de comentar que los lineamientos metodológicos aún en manuales clásicos no agotan todos los diseños posibles de realizar en una investigación. Esto es importante en la investigación clínica, con estudios de casos, o de análisis cualitativos. En tal sentido, recomendamos la obra de Kazdin (2002) para ampliar diseños de investigación clínica y de caso único, aquí no contemplados.

Tipos de investigación Las Investigaciones pueden definirse desde distintas perspectivas. Si45

Mias C. D.

guiendo a Hernandez Sampieri (2014), las más frecuentes que podemos considerar son: 1. Por su finalidad: a- Básica b- Aplicada 2. Por su profundidad: a- Exploratoria (aproximación a un fenómeno desconocido). b- Descriptiva (sin prueba de hipótesis). c- Explicativa (con hipótesis que se someten a prueba). 3. Por el marco de desarrollo: a. De laboratorio b. De campo

Tipo de Estudios 1. Caso control: Son estudios que pueden ser longitudinales y retrospectivos. Por ejemplo, analizar para atrás en personas que han desarrollado demencia, si tenían quejas de memoria y qué tipo de olvidos, o a que distancia temporal comenzaron los primeros síntomas. 2. Transversal o transeccional: Estudios que implican un momento actual específico. Por ejemplo, estudios descriptivos y prevalencia de deterioro leve y depresión en adultos mayores. La prevalencia se acota a los límites de la muestra, especificando su alcance. 3. Estudios de cohorte: Son estudios longitudinales y prospectivos. Por ejemplo, al cabo de cinco años analizar la evolución del deterioro leve y su tasa de conversión a demencia; o analizar los efectos de un programa de estimulación cognitiva con diversas medidas temporales de seguimiento. 4. Experimentales o pruebas clínicas: a) Controlados: Con grupo control, autocontrol o controles históricos. Cuando el investigador conoce la variable que manipula y el sujeto no, se denomina Ciego. Por ejemplo, cuando los sujetos no conocen el tipo de programa de estimulación cognitiva que recibirán (puede ser de mero aprestamiento o de verdadera estimulación). Cuando ambos desconocen la variable, se denomina Doble Ciego. Estos estudios son infrecuencias en Neuropsicología Aplicada. b) No controlado, sin grupo control. Útil para investigar algunas características de muestras de pacientes. Son novedosos y descriptivos. Hacen visible una realidad poco conocida. En 46

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

especial cuando se cuentan con pocos casos. Por ejemplo, instrumentar un programa de reorganización del movimiento en la enfermedad de Parkinson, valiéndose de la reprogramación cortical; o bien investigar características socioambientales de un grupo etario de adultos mayores.

Tipos de Variables 1. Cuantitativas o Numéricas: a- Discretas ordinales (números enteros. Por ejemplo, cuántos hijos, grado de depresión, reserva cognitiva). b- Continuas (son números y fracciones. Por ejemplo, valores obtenidos en un test, como el de stroop, o de figura de Rey, o en Minimental test, etc). 2. Cualitativas o Categóricas: Son variables no numéricas, cuentan o describen categorías ordenadas. Pueden ser: dicotómicas (genero; normaldeterioro; depresión si-no), nominales (diagnóstico, estado civil, enfermedades antecedentes, etc.), ordinales (grado de sociabilidad alto-medio-bajo), y porcentuales. También pueden ser clasificadas en: 1. Nominal (Son categorías excluyentes. No admiten cálculos aritméticos). Por ejemplo, genero, procedencia, motivo de consulta, estudios realizados, etc. 2. Ordinal (Son formas de medición que indican ordenamiento). Por ejemplo, escalas propias de cuestionarios o inventarios, con referencias a un ordenamiento, al estilo: Nunca-a veces-siempre, poco-mas o menos-mucho. 3. Intervalar (el cero tiene valor). Por ejemplo, Test Stroop. Requiere estudio de distribución de frecuencias. 4. Proporcional (el cero es ausencia de atributos). Por ejemplo, número de palabras evocadas de modo diferido, palabras que denotan fluidez verbal, etc. En el programa informático SPSS (Statistical Package Social Science), las variables se categorizan del siguiente modo: 1) ESCALAR (variables continuas, cuantitativas; intervalares o proporcionales). Por ejemplo, los puntajes obtenidos en test, o puntaje total de escalas y cuestionarios. 2) NOMINAL (implica variables cualitativas, dicotómicas o categóricas). Por ejemplo, el género, diagnóstico, procedencia, antecedentes familiares, estado civil, etc. 47

Mias C. D.

3) ORDINAL (Son variables que refieren un ordenamiento de mayor a menor, de poco a mucho, o viceversa). Por ejemplo, nivel socioeconómico alto-medio-bajo, frecuencia de lectura alta-media-baja-nula; nivel de reserva cognitiva, grado de instrucción, etc. Muchos de los ítems de los cuestionarios o escalas, representan escalas de tipo ordinal. Nota: Será muy importante determinar en el programa SPSS correctamente el tipo de variables que se está introduciendo, a fin de no desvirtuar el análisis estadístico posterior. También debe informarle al programa si la variable implica un carácter numérico, si es una fecha o es en formato de cadena (por ejemplo, nombres de personas). Finalmente, es importante darle un nombre codificado a cada variable, tanto como una breve descripción de etiqueta (como Ud. llama a la variable). A los fines de las pruebas estadísticas que se llevaran a cabo, las variables se clasifican en: 1. Independiente (Es explicativa de la dependiente). Por ejemplo, los puntajes en test de memoria, test ejecutivos, edad, nivel de instrucción o socioeconómico; pueden ser explicativas del estado cognitivo de normalidad o deterioro. 2. Dependiente (es la variable explicada por la independiente). Por ejemplo, el Estado cognitivo o diagnóstico (normal vs. deterioro), puede explicarse por un conjunto de variables independientes, tales, como edad, nivel de instrucción, nivel socioeconómico, enfermedades antecedentes, entre otras. 3. Intervinientes o covariables (deben ser controladas o bien analizar su efecto). Por ejemplo, la presencia de depresión puede influir sobre los resultados en los test, y provocar el riesgo de estar evaluando el desempeño que la depresión provoca, en vez del real estado cognitivo. De este modo podríamos afirmar que una persona posee un deterioro, cuando en realidad se trata de una disminución mientras dura la depresión. Por supuesto, esto será así, en los casos donde la depresión no se considera un síntoma secundario de un cuadro de deterioro cognitivo.

Técnicas recolección datos En Neuropsicologia, observamos que en diversos estudios publicados se emplean distintas técnicas de recolección de datos. Las principales:

48

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

1. Entrevista. Los datos derivan de una entrevista generalmente protocolizada, que indaga, por ejemplo, sobre variables sociodemográficas, enfermedades antecedentes, estudios realizados, percepción de cambios cognitivos, etc. O cuando entrevistamos a familiares observadores, a fin de valorar la discrepancia entre paciente-familiar. Esta técnica es muy rica además en la obtención de datos cualitativos, derivados de la observación meticulosa (por ejemplo, estado de lucidez, comunicación no verbal, apoyo en el lenguaje como estrategia resolutiva, modalidades de procesamiento de la información, etc.). 2. Encuestas. Pueden tener un formato de preguntas breves, cuestionarios, consultas telefónicas, o por medios electrónicos. Por ejemplo, podemos a través de llamada telefónica encuestar a familiares de un paciente respecto de sus niveles funcionales en la vida diaria; o si han observado cambios en el último mes, o de la presencia de estímulos ambientales que definen la variable Ambiente Estimular Enriquecido en Adultos mayores (AEE). 3. Pruebas o test de medición. En este caso, los datos obtenidos derivan directamente de los test o instrumentos administrados, tanto en sus puntajes totales, como en sus subcategorías o ítems. 4. Consultas a registros previos o Historias Clinicas (HC). Por ejemplo, acudimos a historias clínicas para rescatar variables no contempladas inicialmente. 5. Escalas o inventarios estandarizados. Por ejemplo, puntajes obtenidos en la escala de Quejas Subjetivas de Memoria, o de Depresión de Yesavage, o de valoración de Demencia de Blessed. 6. Escalas de cotejo ad hoc (diseñadas para un estudio en particular). Se trata de escalas derivadas de un marco teórico o de criterios concensuados, que indagan sobre aspectos ausentes en la literatura o bien no se cuenta con escalas estandarizadas. Por ejemplo, podemos tomar los criterios de Depresión Mayor del DSM-5, establecer su correlato conductual y valorar la presenciaausencia de estos en un paciente; o bien podemos cotejar sobre la frecuencia de hábitos de riesgo (fumar, alcohol, problemas para dormir, etc.) con una escala tipo likert. Estas escalas de cotejo ad hoc que tienen una validez conceptual y suelen respaldarse con consultas de expertos, requieren sin embargo estudios de confiabilidad. 7. Observación operacionalizada y sistematizada. En estos casos podemos partir, por ejemplo, de un protocolo de observación de la conducta de empatía, fenómenos del lenguaje y el habla etc., para luego organizar y clasificar los datos. 49

Mias C. D.

8. Experimentos o eventos con sujetos. Se trata de obtener datos a partir de intervenciones de diversa índole, por ejemplo, cuando realizamos un postest después de un taller de estimulación cognitiva, o cuando valoramos la percepción del autocuidado en la vejez, después de un programa psicoeducativo.

Diseños de Investigación Hasta ahora, podemos tener definido un marco teórico, tema de investigación, problema de investigación, estudios antecedentes, tipo de estudio, alcance del estudio, principales variables y el planteo de hipótesis de trabajo (o interrogantes orientadores). Sin embargo, el diseño de la investigación será importante para la validez de los resultados que se obtengan. En consecuencia, el diseño implica el plan o estrategia para obtener los datos, de manera de poder dar cuenta de los objetivos del trabajo, y poder dar respuesta a las hipótesis o los interrogantes orientadores. Para un repaso y selección de los principales contenidos que pretendemos destacar, seguimos los desarrollos de Sampieri (2014) y de Montero & León (2002). En tal sentido, comenzamos observando que los diseños tradicionales se determinan según el tipo de investigación: 1. Investigación de tipo experimental Estas investigaciones se caracterizan por tener controladas todas las variables necesarias, menos aquella que se manipula. Requiere por lo tanto de condiciones controladas de modo muy riguroso, a fin de estudiar las consecuencias de la manipulación de las variables seleccionadas. Generalmente son investigaciones básicas que definen una hipótesis de trabajo, con variables operacionalizadas, con experimentos y tratamientos estadísticos posteriores (frecuentemente de comparación de grupos, ya que los controles y experimentales, diferirán solo en la variable manipulada). Dado que no son investigaciones muy presentes en Neuropsicología clínica, no nos detendremos en sus posibles diseños, aunque básicamente se basan en muestras conformadas al azar o emparejadas. 2. Investigación no experimental A. Método transversal: Este diseño implica que se interviene o se recolectan datos en un momento dado. La finalidad de este método es 50

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

describir variables, analizar su incidencia y relación con otras variables (asociación, correlación), todo en un momento dado. En consecuencia, pueden considerarse dentro de este método (Hernandez Sampieri, 2014): Diseños exploratorios: Proponen una exploración inicial sobre una población o muestra específica, a fin de observar el comportamiento de algunas variables. Estos diseños pueden hacer visibles problemas de investigación de mayor envergadura. Diseños transversales descriptivos: son aquellos que tienen como objetivo explorar la frecuencia, incidencia y medidas de tendencia central en que se manifiesta una o más variables. Diseños transversales correlacionales: se encargan de describir relaciones entre dos o más variables en un momento determinado, generalmente como parte de estudios exploratorios y descriptivos en términos de relaciones. Diseños transversales correlacionales/causales: en estos diseños se parte de que las causas y efectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dados y manifestados) y el  investigador los observa y reporta. Por ejemplo, la observación de que personas con menor inteligencia cristalizada, menor nivel de instrucción o nivel socioeconómico, tienen mas probabilidad de presentar un deterioro cognitivo con la edad. B. Método longitudinal: estos diseños implican la recolección de datos a lo largo del tiempo, o bien por intervalos de tiempo o períodos determinados. De este modo, permiten hacer inferencias respecto a cambios observados, sus determinantes y consecuencias. Los principales diseños que consideramos son: Diseños longitudinales de tendencia o trend: son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o sus relaciones), dentro de alguna población en general. Por ejemplo, conocer con el tiempo la incorporación de dispositivos electrónicos en adultos mayores y su relación con medidas neurocognitivas. Diseños longitudinales de evolución de grupo o cohort: son estudios que examinan cambios a través del tiempo en subpoblaciones o grupos específicos, por ejemplo, definidos por el año, periodo de ingreso a sistema de salud, o bien los grupos de cohortes vinculados de alguna manera,  generalmente la edad, grupos por edad, entre otros. Diseños de Panel: Implican estudios que valoran o evalúan cambios en el mismo grupo de sujetos a través del tiempo. Por ejemplo, un Servicio de 51

Mias C. D.

Neuropsicología convoca por vía telefónica a las personas diagnosticas con deterioro cognitivo leve tres años atrás, a fin de ser nuevamente evaluadas y observar los cambios producidos con el tiempo, y analizar posibles variables predictoras.

Diseños de investigación ex post facto En consideración de Hernandez Sampieri (2014), el objetivo de los estudios ex post facto es buscar indicios que permitan hacer inferencias acerca de cuáles pueden ser las posibles causas de los fenómenos sujetos a investigación. En estos diseños no podemos hablar de relaciones causales directas. Existen dos categorías de diseños ex post facto: los retrospectivos, que son aquellos en que las variables ya han sucedido; y los prospectivos, que son aquellos en que la variable independiente no es posible manipularla (ej. edad, sexo, altura, etc). Diseños retrospectivos. En los diseños retrospectivos vamos hacia atrás para encontrar variables independientes (una o más) que afectan a una variable dependiente. Por ejemplo, estudiamos cómo la reserva cognitiva, nivel de instrucción de los padres, y antecedentes familiares, pueden afectar el estado cognitivo actual. Según Hernandez Sampieri (2014), una forma de mejorar los diseños retrospectivos es mediante la consideración de grupos de control: se compara un grupo (grupo casos) que cumple con la variable dependiente y otro grupo (grupo control) que comparte características con el primero, salvo la variable dependiente. De esta forma se pueden comparar los valores de diferentes variables independientes para determinar su importancia en los efectos sobre la dependiente. Por ejemplo, podemos comparar niveles reserva cognitiva en personas con un deterioro cognitivo mayor, con un grupo control conformado por personas cognitivamente normales. Diseños prospectivos. En estos diseños lo que se pretende es conocer cómo una variable independiente en particular con el tiempo afecta a la variable dependiente. Por ejemplo, si se quiere saber cómo afecta al “cálculo” el uso de dispositivos electrónicos; podemos seleccionar un grupo de sujetos que usan estos dispositivos y otros que no los usan, a fin de comparar el nivel de operatoria aritmética frente a una prueba de cálculo neutral.

52

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Diseños evolutivos. Estos diseños se emplean cuando se trata de determinar cómo el paso del tiempo provoca un cambio o efecto sobre una variable dependiente. Por ejemplo, conocer cómo la edad tiene un efecto sobre la evolución de funciones cognitivas como la memoria, el lenguaje o la organización espacial, entre otras. Estos diseños pueden ser de dos clases: 1.  Transversales: cuando se mide la variable dependiente en distintos momentos vitales de distintos sujetos (Por ejemplo, valoramos la frecuencia de quejas de memoria y niveles de estrés en el adulto joven, adulto maduro y adulto mayor). 2. Longitudinales: cuando se mide la variable dependiente en distintos momentos vitales de los mismos sujetos (por ejemplo, años antes y después de la jubilación: o bien estudios de seguimiento del estado cognitivo con el paso de los años, a fin de estudiar variables críticas para la rotación de la normalidad cognitiva al deterioro tipo demencia).

Población y muestras Delimitada la población, la muestra es un subgrupo de la población, por lo que debe conocerse en sus características de contenido, lugar y tiempo. Por ejemplo, podemos definir una población como el conjunto de sujetos adultos mayores evaluados en un Servicio de Neuropsicología en el período comprendido entre los años 2015-2018, que consta de 1000 casos. Luego, podemos tomar una muestra de la población, de alrededor de 120 casos. Según el teorema del límite central una muestra moderada (más de 100 casos) tiene una distribución que tiende a ser normal, y permite realizar pruebas estadísticas más robustas. Lo importante será, no obstante, que la muestra sea lo más representativa de la población de la cual proviene. Los resultados que se obtendrían en este caso serán generalizables a la población definida como los sujetos evaluados en el período 2015-2018; pero no alcanzarían a tener representatividad para referirnos a la población de adultos mayores de la Provincia de Córdoba (Argentina). La población que se considera puede ser: 1- General (es la real, a la cual se pretende alcanzar o representar). 2- Hipotética (en la que se podría aplicar los resultados). 3- Estándar (patrón para comparar con otra población). Las muestras en consecuencia deben ser representativas y no sesgadas. Dependen siempre de cómo se define la población. Las muestras, desde la perspectiva del análisis estadístico, son importantes a partir de los 30 (Medicina) o 40 (Psicología) casos. 53

Mias C. D.

Técnicas de muestreo Considerando que las muestras deben ser representativas de la población en función de cómo se la define, existen diversas tecnicas de muestreo, todas presentes en distintos tipos de estudios en Neuropsicología. A fin de su identificación seguimos los criterios establecidos por Hernandez Sampieri (2014): 1- Aleatorio: a- Simple (realizamos un sorteo dentro de la población, donde todos los sujetos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados). bSistemático (divide la población en dos o tres partes, y sorteamos un número de casos de cada parte. Por ejemplo, si dividimos la población por rangos de edad, podemos tomar el primer y tercer caso de cada categoría; o bien los casos pares, o hacer un sorteo al azar). 2- No aleatorio: a- Accidental (Se constituye con sujetos a mano, que son alcanzados por todos los variables objetos de estudio). Dado que estas muestras no permiten una generalización, no permiten tomar mayores decisiones). Son frecuentes en estudios exploratorios en Neuropsicologia, y su finalidad es aportar estudios previos hacia la validación de una hipótesis de trabajo. Por ejemplo, podemos explorar un patrón de deterioro cortical en enfermedades de naturaleza subcortical, como la enfermedad de parkinson, con los pocos casos que se tienen a mano. Luego, los resultados, pueden justificar estudios mayores, bajo la hipótesis de que la enfermedad en determinado tiempo afecta a procesos cognitivos corticales. b- Intencional (Conformada por criterios delimitados de inclusión y exclusión, en función de cómo se define la población). Por ejemplo, podemos seleccionar los casos que vienen acompaños por sus familiares, y excluimos todos los demás. O bien seleccionamos el mismo numero de casos por décadas de edad, por género y motivo de consulta). 3- Muestreo por etapas. Las muestras se conforman por la selección de sujetos que responden a determinadas características, en un tiempo determinado (por ejemplo, se van incluyendo sujetos por semestre con deterioro leve, con distribución equitativa por rangos de edad, género y ausencia de depresión).

54

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Tipos de Muestras 1. Probabilísticas: Son muestras que garantizan de algún modo, que todos los sujetos comprendidos en una población han tenido la misma probabilidad de ser incluidos. Pueden obtenerse por sorteo, asignando números aleatorios, en forma sistemática, y permiten calcular el margen de error. Para poblaciones grandes, como puede ser los Adultos mayores de la Ciudad de Córdoba (alrededor de 450 mil), es importante conocer cómo se distribuyen en el mapa de la Ciudad, para sectorizar por azar los puntos de recolección de datos esenciales, por ejemplo, a través de encuestas o evaluaciones en distintos puntos sanitarios y de participación comunal. No obstante, las muestras probalilísticas, son muy propias de la investigación experimental o en encuestas de sondeo de opinión en la población general. 2. No probabilísticas: Son consideradas un tanto arbitrarias, ya que no permiten calcular con precisión el error estándar. Su ventaja es para aquellos estudios que no dependen tanto de la representatividad de los sujetos de una población, sino su cuidadosa selección según ciertas características de estudio. Por tales motivos, la mayoría de las investigaciones en Neuropsicología, suelen estar conformadas por muestras no probabilísticas. Estas pueden ser: a) Muestra de sujetos voluntarios: Son muestras accidentales, pero se procura que los sujetos sean homogéneos en edad, sexo, inteligencia, etc. De manera que los resultados no se deban a diferencias individuales significativas, sino a la intervención. Especialmente en Neuropsicología, que requiere controlar variables sociodemográficas que inciden en el desempeño de los test, tales como la edad, género y nivel de instrucción. b) Muestra por cuotas: como en las encuestas en donde se determina a quienes entrevistar. Por ejemplo, se determina evaluar 25% hombres mayores de 64 años, 25 % mujeres de más de 64 años; 25% hombres menores de 64 años, etc.

El control y la validez interna La validez interna se refiere al grado en que una investigación puede explicar cómo la variable independiente afecta a la dependiente; excluyendo 55

Mias C. D.

otras explicaciones alternativas (Hernandez Sampieri, 2014). Esto es muy importante, ya que cualquier otra variable o factor no contemplado que pudiera explicar mejor los resultados, es una debilidad, y constituyen una amenaza para la validez interna (por ejemplo, con frecuencia en la evaluación neuropsicológica debemos tener en cuenta la fatiga, el efecto de fármacos, la presencia de depresión, la motivación y expectativas, el ambiente de evaluación, el entendimiento de las consignas, el uso de instrumentos estandarizados y confiables, la experticia del evaluador, entre otros). De esta forma, la validez interna indica que las explicaciones o interpretaciones que estamos proponiendo, inhiben o ensombrecen múltiples explicaciones alternativas, como cuando consideramos que los resultados obtenidos son debidos al desempeño cognitivo objetivo (sin efectos de fatiga o fármacos que diluyan la interpretación). La validez interna se refuerza mediante (Hernandez Sampieri, 2014): 1. Grupos de comparación (dos como mínimo). En lo posible, controlando algunas variables muy conocidas por sus efectos confusores en neuropsicología, tales como edad, nivel de instrucción, género, y en ocasiones depresión. 2. Equivalencia de los grupos en todo, excepto la manipulación de las variables independientes. Por ejemplo, si queremos conocer el efecto que tiene la depresión en el estado cognitivo, y para ello comenzamos comparando dos grupos normal-deterioro; será bueno que éstos sean equivalentes es número, edad, instrucción, genero, nivel socioeconómico, estado laboral, niveles funcionales de la vida diaria y ansiedad. De esta manera, podremos considerar con mayor validez, que las diferencias de los grupos de deben a los niveles de depresión. Si bien es dificil en investigaciones de carácter aplicado, controlar todas las variables independientes, es bueno tener al menos dos grupos claramente diferenciados por la variable dependiente en estudio (por ejemplo, normal-deterioro, alto-bajo grado de estrés, etc.). Por otro lado, podemos considerar los siguientes métodos: 2.1. Equivalencia inicial Implica que los grupos son similares entre sí en el inicio de la investigación. Por ejemplo, el nivel de instrucción, genero, normalidad cognitiva, inteligencia, entre otras. Si bien no habrá una diferencia simétrica y exacta, decimos que no debe haber una diferencia estadísticamente significativa (p>0,05). 56

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

2.2. Equivalencia durante el estudio Durante el estudio, los grupos deben mantenerse similares, excepto en la manipulación de la variable independiente. Esto supone: mismos evaluadores, maneras de recibirlos, ambientes semejantes, duración de la evaluación, materiales estímulo, consignas; y todo lo que forme parte del proceso de recabar datos con los sujetos. Una buena forma de mantener la equivalencia inicial de los grupos es con la asignación al azar de los sujetos a evaluar en un Servicio de Neuropsicología con múltiples evaluadores. La asignación aleatoria funciona mejor cuanto mayor sea el número de sujetos con que se cuenta para el estudio. 2.3. El emparejamiento Otro método para trabajar la equivalencia de los grupos es el emparejamiento o apareo. Se trata de igualar los grupos en relación con algunas variables específicas que pudieran tener una influencia confusora. Por ejemplo, en Neuropsicologia es bueno igualar los grupos es función de la edad, nivel de instrucción (alto-bajo), genero, y depresión (si-no). En general, las variables seleccionadas para emparejar los grupos deben estar muy relacionadas con la variable dependiente, de manera tal que puede tener una influencia decisiva. En otros casos, si se están estudiando subtipos de deterioro, es muy posible que se deban controlar el efecto de ciertos dominios cognitivos, a fin de obtener grupos emparejados en cuanto al perfil cognitivo (por ejemplo, deterioros amnésicos versus deterioros ejecutivos).

Alcance y limitaciones de los estudios En toda investigación de diseño, es importante ser conciente de los alcances y limitaciones de sus hallazgos. En otras palabras, hasta dónde pueden generalizarse los resultados, y los límites en los que deben ser considerados. Se trata de la validez externa que tienen los resultados. Indica en qué medida pueden ser generalizados a una población, diferentes sujetos, lugares, alcances geográficos, o delimitaciones según ciertas variables independientes. La validez externa puede verse limitada por los sesgos de las muestras, la selección de casos extremos, de evaluaciones previas, entre otras. Por ello debemos recordar que las investigaciones difícilmente sean concluyentes en el problema abordado, sino mas bien, que aportan evidencias para pensar en una determinada dirección; pero que es necesario estudios mayores y mas 57

Mias C. D.

controlados para lograr conclusiones mas sólidas. Quizás por estos motivos, investigaciones similares llevadas en distintos lugares, con procedimientos y muestras diferentes, pueden no obtener los mismos resultados.

Los instrumentos en la evaluación neuropsicológica En general, en Neuropsicologia empleamos instrumentos múltiples, desde distintos test valorativos de diversos dominios cognitivos, hasta escalas y cuestionarios valorativos de aspectos psicológicos, conductuales, funcionales de la vida diaria, ambientales y familiares. La entrevista neuropsicológica y la anamnésis clínicas son también importantes instrumentos que dan contexto a las valoraciones neurocognitivas. Este es un punto muy importante, ya que el neuropsicólogo iniciado suele tener un perfil más técnico y encuentra seguridad en el uso de instrumentos, haciendo prevalecer el criterio estadístico en la interpretación de los resultados finales. En tal sentido, en materia de evaluación neuropsicológica se advierte que nada reemplaza la experticia del evaluador en materia clínica, como su formación en neuropatología (Mias, 2008). Sin embargo, a los fines de emprender una investigación, será importante que, en todos los casos se empleen instrumentos válidos y confiables, y algunos de ellos con sensibilidad o especificad aceptables. Mas adelante se verán estos conceptos, y los distintos tipos de instrumentos que podemos emplear en investigación. Por ahora, en la tabla inferior vemos una síntesis de test neuropsicológicos, diferenciados por sus objetivos, su función y utilidad (Mias, 2008).

58

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Tabla 1. Distintos tipos de test neuropsicológicos, diferenciados por sus objetivos y función Objetivo

Función

Cheking cognitivo Screening

Cribado

Comprensión Global

Valorar sistemas Funcionales

Perfil neurocognitivo por funciones o por patología Valoración ecológica

Valorar constructos cognitivos

Barrido cognitivo amplio

Valoración conductual de los sistemas funcionales

Utilidad

Test

Útil en detección de (+) Útil en hipótesis orientadoras

MMSE, Foto Test, Test Isacs NEUROPSI ADASCOG

Útil en exploración clínica Útil en investigación y en diagnóstico diferencial Útil en la terapéutica

Test basados en modelo de Luria, Test WAIS Test o baterías específicas (p.e. WMS, TAVEC) Test ecológicos Lectura conductual Datos cualitativos

El análisis estadístico Hasta ahora hemos hecho referencia a la importancia de las relaciones de variables independientes, respecto de las variables dependientes. Hemos definido un problema, objetivos, hipótesis o interrogantes orientadores, materiales y métodos (diseño, población, muestra, criterios de inclusión, instrumentos, etc.). Debemos pensar ahora en las pruebas estadísticas que nos permitan contrastar nuestras hipótesis u observar resultados, con el debido procesamiento de los datos. Este es un punto muy sensible, ya que proceder con un análisis equivocado puede conducir a conclusiones erróneas, de bajo fundamento, o bien a falsos hallazgos. La primera recomendación que debe tenerse en cuenta es observar en investigaciones antecedentes, los análisis estadísticos empleados, a fin de considerarlos una referencia. Si bien en la mayoría de las publicaciones no brindan mayores detalles de los procedimientos estadísticos, es importante conocer bien las pruebas que se realizarán y las condiciones o requisitos para su uso. Estos análisis permitirán además un mejor aprovechamiento de los datos, permitiendo ir mas allá de estudios meramente descriptivos y exploratorios. Es muy frecuente ver que investigaciones o tesis doctorales, aun teniendo los datos suficientes, no han enriquecido sus conclusiones con análisis más 59

Mias C. D.

avanzados. En ocasiones posibilitan estudios mixtos, que comienzan siendo exploratorios y terminan siendo explicativos. También el ensayo de modelos predictivos, como de agrupamientos de variables, o de procesamientos multivariados, suelen otorgar una envergadura mayor a la investigación, a la vez de resultados más explicativos. Por supuesto no toda investigación implica un análisis estadístico de carácter empírico muestral, ya que numerosos estudios clínicos o estudios de casos, siguen otros principios basados en análisis más cualitativos (Kazdin, 2002). Sin embargo, en esta obra reflejaremos solo los usos de la estadística descriptiva e inferencial aplicada en nuestra línea de investigación en Neuropsicología. Para el desarrollo de una tesis, es importante el detalle respecto de los pasos a seguir desde una perspectiva estadística, a fin de garantizar una lógica de razonamiento, como de asegurarse los adecuados procedimientos. En consecuencia, para un proyecto de investigación sea lo más descriptivo posible respecto este punto. Puede ocurrir que un evaluador sea un metodólogo obsesivo y no valore su obra, si no es desde esta rigurosa (y a veces tendenciosa) perspectiva. En el próximo capítulo, veremos las numerosas pruebas que podemos emplear en estadística aplicada, con ejemplos prácticos propios de aplicaciones en Neuropsicología.

La ficha técnica del estudio Luego de repasar distintos aspectos metodológicos y de diseños de investigación, podemos sintetizar la estructura del proyecto en una ficha técnica. En tal sentido, se propone un formato modelo de comunicación de la estructura del trabajo de investigación: Ejemplo 1 Tipo de Finalidad Tipo de investigación: Tipo de Diseño: Tipo de información: Tipo de Muestra: Tipo de objetivo: Temporalidad:

60

• • • • • • •

Aplicada. Exploratorio, Descriptivo, Comparativo. No Experimental. Ex post facto. Cuantitativa. Análisis cualitativo secundario. No Probabilística. Muestreo: por etapas. Descriptivo, exploratorio, Predictivo. Transeccional o transversal correlacional.

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Población: Muestra: Instrumentos de Investigación: Estadísticos principales

•

Adultos mayores entre 50-80 años de residencia en ciudad de Córdoba.

•

Participantes concurrentes centros comunitarios, con criterios de inclusión.

• • •

Pruebas Neuropsicológicas Cuestionarios conductuales y psicoafectivos Escalas de funcionalidad en vida diaria.

•

Descriptivos. Anova (Bonferroni). Regresión lineal, método forward Wald.

Ejemplo 2 Tipo de estudio: Aplicado y exploratorio. Descriptivo y analítico. Población: Personas voluntarias comprendidas entre los 50-80 años residentes en la ciudad de Córdoba, que concurren a servicios públicos de evaluación neurocognitiva. Muestra: Muestra no probabilística, con participantes voluntarios concurrentes a los Servicios de Neuropsicologia. Técnica de muestreo por etapas (selección con determinadas características, en un tiempo determinado). Mínimo 180 casos. Criterios de inclusión: Participantes entre 55-85 años que concurren voluntariamente a los lugares de evaluación neuropsicológica, sin enfermedades médicas, neurológicas y psiquiátricas causales en primer grado de un deterioro cognitivo. Sin signos de demencia y alteración significativa de actividades básicas de la vida diaria. De nivel educativo con evidencias de adquisición de lectoescritura y cálculo simple. Que cumplen con todas las evaluaciones neurocognitivas y psicológicas propuestas. Diseño de investigación: Ex post facto, de tipo transeccional, descriptivo y comparativo. Los grupos: Grupo 1 (control): Participantes cognitivamente normales (n=90) con evaluación cognitiva multifunción normal en relación con edad y nivel de instrucción; Grupo 2 (deterioro): Participantes con deterioro cognitivo leve (n=90) que cumplen con los criterios recomendados (Winblad et al., 2004) para el diagnóstico de deterioro cognitivo leve, multidominio, amnésico y frontal. Variables de control: género, edad y nivel de instrucción; sin diferencias estadísticamente significativas (p>0,05). Variables de estudio: La variable dependiente es el estado cognitivo valorado como normal-deterioro; y las variables independientes son: Quejas subjetivas de memoria (QSM), las Quejas ejecutivas (QE), depresión (GDS) 61

Mias C. D.

y estrés traumático (Holmes). Las variables de control son el género, edad y nivel de instrucción. Instrumentos: 1. Protocolo de admisión: El mismo se completa con información relativa a datos sociofamiliares, nivel educativo, profesión, nivel socioeconómico, antecedentes de enfermedades neurológicas y psiquiátricas, presencia de enfermedades somáticas (hipertensión, diabetes entre otras), presencia de medicación que afecta sistema nervioso, horas de sueño, actividad física y consumo de tabaco. Dicho protocolo es importante para la valoración global del estado cognitivo. 2. Valoración Neuropsicológica: 1. Mini Mental State Examination de Folstein; 2. Subtest de Memoria Verbal del Test Weschler Memory Scale; 3. Figura compleja de Rey; 4. Test de denominación de Boston; 5. Test de fluidez verbal semántica; 6. Test de fluidez verbal fonológica; 7. Test WAIS-III (Wechsler, 2002): Subtest de Digito-Símbolos; Subtest de completamiento de figuras; Subtest ordenamiento número-letra; 8. Test de Stroop; 9. Test INECO Frontal Screening; 10. Test del Reloj; 11. Torre de Hanoi. 12. Wisconsin card sorting test. 3. Valoración conductual: 1. Cuestionario de quejas de memoria (Marotto, 2003); 2. Escala de cotejo de Quejas Ejecutivas (Mias, 2010); 3. Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage (GDS 30); 4. Escala de Estrés traumático de Holmes. 4. Consentimiento informado: Considerando el trabajo con humanos, participantes voluntarios, a quienes se realizarán evaluaciones cognitivas verbales y de lápiz y papel, se empleará formulario de consentimiento informado acorde a la “Guía para las buenas prácticas de investigación clínica en seres humanos” (Ministerio de Salud, Resol. 1480/11). Resguardo ético: Aprobado por Comité de ética en investigación en Salud (ODO CAI-CIEIS N° 231). 5. Procedimiento: Participantes voluntarios concurrentes al Servicio de Neuropsicología durante abril de 2018 a diciembre de 2019. Dos sesiones de entrevista y evaluación neuropsicológica de 70 minutos cada una. En la segunda sesión se realiza entrevista con familiar informante, a fin de verificar el estado funcional de las personas, como la presencia de quejas de memoria.

62

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

6. Análisis Estadístico: Se analizan las quejas de memoria y ejecutivas en relación con los test de memoria y estado psicoafectivo en ambos grupos, considerando un nivel de significación de p<0,05. Como primera medida, se calculará el índice de correlación de Pearson para las medidas de QSM, Quejas Ejecutivas y pruebas objetivas de memoria en ambos grupos. Para explorar la asociación de variables dicotómicas se empleará la prueba de 2; por ejemplo, al analizar la asociación entre el bajo-alto grado de QSM, QE y GDS (categorizados mediante método de análisis de clústers de K-medias). Para conocer las diferencias en las medidas de QSM, QE, GDS y Estrés traumático entre los grupos conformados, se realizará una prueba t de Student para muestras independientes (con control de normalidad mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov y de homocedasticidad con prueba de Levene). Asimismo, se aplicará una prueba t para explorar olvidos diferenciales con relación a los grupos. Para explorar las QE, se realizará un análisis factorial a fin de reducir los datos, para emplear luego una prueba t con los mismos. Finalmente se explorará un modelo de factores de riesgo de deterioro cognitivo (odds ratio), mediante análisis de regresión logística con el método forward wald, y la prueba de bondad de ajuste de Hosmer y Lemeshow.

63

Capitulo III Consideraciones de estadística aplicada Luego de recolectar datos propios de nuestras variables de estudio, y siguiendo los objetivos de la investigación, llega el momento del análisis estadístico a fin de describir la muestra, las variables estudiadas, y poner a prueba nuestras hipótesis o interrogantes orientadores. En otras palabras, estudiaremos la relación entre las variables dependientes con las independientes, a través de procedimientos derivados de las matemáticas, y que conforman la estadística aplicada (Runyon & Harber, 1992; Montero, 2007). Desde esta perspectiva, debemos considerar dos aspectos de los procedimientos estadísticos:

1. La Estadística descriptiva Implica operaciones básicamente tendientes a describir, resumir, visualizar la distribución de los datos, como su organización y dispersión en relación con medidas centrales (Montero, 2007). Estima estadísticos descriptivos, como la media, mediana, moda, rango, desviación típica (o estándar), varianza (mide la dispersión de los valores), recuento de casos, porcentajes y percentiles. Los estadísticos más usados son la media (promedio) y la desviación típica o estándar (DT o DS). Luego, los datos pueden ser representados mediante un histograma de frecuencia, diagramas de barras, gráficos circulares o piramidales, etc. La estadística descriptiva es empleada para un primer análisis exploratorio del comportamiento de las variables y de los datos, a fin de realizar luego, análisis más complejos y reveladores. Los principales estadísticos que habitualmente consideramos pueden resumirse en: 65

Mias C. D.

Medidas de tendencia central: moda (para todas las escalas); Mediana (ordinal e intervalar); Media (ordinal e intervalar). IC 95%: intervalo de confianza en el que caería la media poblacional. Medidas de variabilidad o dispersión: Rango o recorrido (incluir máximo y mínimo); Desviación estándar o típica y la Varianza (DS al cuadrado). Porcentajes, Razones y tasas: La razón es, por ejemplo, dos hombres por cada mujer. La tasa es una medida para comparar datos en diferentes poblaciones y tiempos; se trata de la relación entre el número de casos, la frecuencia y una unidad de medida. Por ejemplo 33,4 demencias por mil habitantes mayores de 64 años. Riesgo relativo: relación entre la presencia de un factor y la aparición de una enfermedad. Por ejemplo, frecuencia de enfermos sobre frecuencia de casos expuestos. Odds ratio: es la proporción de pertenecer a una u otra posibilidad de la misma categoría (por ejemplo, normal-deterioro). Primeras pruebas de normalidad: 1) Asimetría o Skewness (cuando se acerca nuestra distribución a una curva normal. Si es =0 es simétrica, si es positiva los valores se agrupan a la izquierda o por debajo de la media); 2) Curtosis o Kurtosis (indica si la curva es picuda o plana. Si es =0 es normal, si es positiva es picuda, y si es negativa es aplanada). Puntuación Z: Es una descripción adicional. Indica la dirección y el grado en que un valor obtenido se aleja de la media en una escala, cuyas unidades son en términos de desviación estándar. Tiene una media de 0 y una DS de 1. Se obtiene con el puntaje original menos la media de esa distribución sobre la desviación estándar de la misma (X – M/DS). Útil para estandarizar la escala de una variable intercalar, de manera de poder comparar puntuaciones de dos distribuciones diferentes (p.e. test y post-test), o comparar mediciones de distintas pruebas con distintas escalas aplicadas a los mismos sujetos. Por ejemplo: un sujeto de 58 años obtiene un puntaje de 26 en el Minimental State de Folstein, y de 7 puntos en el test del reloj. Estos valores no serán comparables, dado que pertenecen a una escala distinta; en consecuencia, pueden ser llevados a puntaje Z. Percentiles y cuartiles: Se trata de una medida de posición indicativa del valor de la variable por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de observaciones. Por ejemplo, el percentil 25 o primer cuartil, indica que un puntaje determinado supera el 25% de los casos de esa distribución.

66

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Ejemplo Veamos las aplicaciones de una estadística descriptiva, en un estudio valorativo de distintas medidasMIASenCARLOS relación con el estado cognitivo de D. normalidad, deterioro leve y deterioro mayor (criterios DSM5). En este ejemplo, analizamos la distribución porcentual de variables de control que Ejemplo caracterizan la muestra, y algunos estadísticos descriptivos con relación a test Veamos las aplicaciones neuropsicológicos de cribado. de una estadística descriptiva, en un estudio valorativo de distintas medidas en relación con el estado cognitivo de normalidad, deterioroTabla leve 2. y deterioro mayor (criterios Endemográficas este ejemplo, la Distribución de casos segúnDSM5). variables de analizamos control. distribución porcentual de variables de control que caracterizan la muestra, y algunos Variables estadísticos descriptivos con relación a testNormal neuropsicológicos deDeterioro cribado. Recuento % Recuento 61,1% de control Tabla 2. Distribución de demográficas F casos según 63 variables 71,6% 58 de control. 61,1%

Genero

M 25 28,4% Normal ALTARecuento 60 68,2% % F 63 71,6% BAJA 28 31,8% M 25 28,4% 42,0% Alto-Bajo Instrucción ALTA 55-64 60 37 68,2% 31,8% Edad Agrupada BAJA 65-74 28 43 48,9% Edad Agrupada 55-64 42,0% 75-89 37 8 9,1% Variables de control Alto-Bajo Genero Instrucción

65-74 75-89

43 8

48,9% 9,1%

37 38,9% Deterioro 56 Recuento 58,9% 61,1% 61,1% 3958 41,1% 37 38,9% 4156 43,2% 58,9% 41,1% 3739 38,9% 43,2% 1741 17,9% 37 17

38,9% 17,9%

Tabla 3. Estadísticos descriptivos del test de memoria Tabla episódica y su histograma de frecuencia derecha) 3. Estadísticos descriptivos del test(figura de

memoria episódica y su histograma de frecuencia (figura derecha) N

1352

Media

5,62

Mediana

6,00

Moda

5,00

Desviación estándar

3,10

Asimetría

-0,17

Curtosis

-0,73

Rango

12,00

Mínimo

0,00

Máximo

12,00

Percentiles

25

4,00

50

6,00

75

8,00

Tabla 4. Medidas de tendencia central de test de cribado neuropsicológico con relación al estado cognitivo Variables independientes

Diagnostico Normal

DCL

Demencia

Media

DS

Media

DS

Media

DS

Minimental State

28,98

1,00

27,81

1,83

22,63

3,86

INECO Frontal

24,98

2,83

19,90

2,06

14,11

3,60

67

Mias C. D.

Tabla 4. Medidas de tendencia central de test de cribado neuropsicológico con relación al estado cognitivo Variables independientes Minimental State INECO Frontal Test del Reloj

Normal Media DS 28,98 1,00 24,98 2,83 9,43 0,83

Diagnostico DCL Media DS 27,81 1,83 19,90 2,06 8,59 1,51

Demencia Media DS 22,63 3,86 14,11 3,60 6,46 1,66

2. La Estadística inferencial Posibilita extender los resultados de una muestra a una población o hacer pruebas de hipótesis a partir de muestras. En otras palabras, implica hacer inferencias a partir de una muestra, explorar asociación o correlación de variables, comparar grupos, generar modelos predictivos de los cambios en la variable dependiente, o bien realizar pronósticos de futuras observaciones de los datos. Posibilita el cálculo de estadísticos de asociación, correlación, análisis comparativos de medias o análisis de varianzas, análisis de regresión lineales o logísticos, entre otros. El objetivo será siempre hacer inferencias a partir de una muestra, que alcancen a una población (Runyon & Harber, 1992). Luego, si las variables en cuestión tienen una distribución normal de los datos, la estadística inferencial será de tipo paramétrica; y si los datos no tienen una distribución normal, será de tipo no paramétrica. La estadística inferencial va más allá de describir las variables, ya que pretende generalizar los resultados de la muestra a la población. Se usa para probar hipótesis o estimar parámetros (medidas poblacionales) a partir de estadísticos (medidas muestrales). Por ejemplo, nos preguntaremos si la media de la muestra está cercana a la media de la población. Para ello es importante el concepto de distribución normal y los niveles de significación. Por ejemplo, para probar hipótesis inferenciales, se debe saber si es alta o baja la probabilidad de que la media de la muestra esté cerca de la media de la distribución muestral (distribución de las medidas de todas las muestras que agotan la población). El nivel de significación: p<0,05 comprende un área alrededor de 2 DS por debajo y arriba de la media, e indica que se tiene el 95% de seguridad para generalizar sin equivocarse y el 5% en contra. El nivel de p<0,01 implica 2,5 68

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

DS, y que se aumenta al 99% de seguridad. Los niveles de significación son fijados por el investigador a priori, según los objetivos de la investigación. No obstante, cuando los resultados obtenidos están al límite de la significación más baja (p=0,05), es bueno incrementar el número de casos o emplear pruebas más robustas o exigentes. Por ejemplo, el test de Brown-Forsythe en caso de la prueba ANOVA. Sin embargo, nunca estamos completamente seguros de la inferencia o estimación para generalizar y pueden cometerse errores, como aceptar una hipótesis falsa (tipo II) o rechazar una hipótesis verdadera (tipo I). Estos errores indeseables se calculan con el error estándar, y se reducen con: muestras representativas probabilísticas, suficiente número de casos, conocimiento de la población, inspección cuidadosa de los datos.

La distribución normal La distribución normal es necesaria para la inferencia estadística. Implica la posibilidad de trasladar los valores de una muestra a una población. Puede calcularse mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov (muestras con más de 50 casos) o de Shapiro-Wilk (muestras con menos de 50 casos). El histograma de frecuencias permite inspeccionar visualmente el grado de normalidad de la distribución. La asimetría y la curtosis son los primeros indicadores que analizar (Montero, 2007). También con el análisis de la asimetría: Lo ideal es que se acerque a cero para ser normal perfecta (p.e. 0,25); si es negativa se tira hacia la derecha (p.e. -3,25) y viceversa. Otro indicador será observar que la media coincida con la mediana (Md) y las varianzas no sean muy disímiles (La prueba de Mat Whitney compara las medianas). Las curvas no simétricas requieren convertir los datos a curva normal, como con el puntaje Z. Caso contrario, se tratan con pruebas No paramétricas, como prueba de porcentajes. Las curvas no normales o binomiales, con un N grande (a partir de 100 casos) se aproximan a lo normal. La Distribución Normal permite el cálculo de la probabilidad de que los resultados obtenidos no se deban al azar. La probabilidad es la relación entre los casos probables y los posibles de obtener. Ejemplo al tirar una moneda al aire, con la esperanza de que caiga del lado de la cara. ¿Qué probabilidad tenemos luego de cinco ensayos? Estimamos la probabilidad (p) del siguiente modo:

69

Mias C. D.

p= casos favorables / casos posibles o ensayos realizados p= ½ = 50% = 0.50 representa una probabilidad que va de 1 a 0. Para comparación de grupos, tendremos en cuenta: 5% = (p < 0.05) 1% = (p < 0.01) 0,1% = (p < 0.001)

ligeramente significativo. Z= 1.96 significativo. Z= 2.58 muy significativo (un caso en mil puede ser al azar)

2 Desvíos Estándar = 95% de la muestra representada. 2,5 DS = 99% de la muestra representada. 2,8 DS = 99,9% (p<0.001) 2 Error Estándar = 95% de la población 2,5 ES = 99% población 2,8 ES = 99,9% (p<0.001) En la figura inferior vemos una curva de distribución normal. En neuropsicología, en función de algunos criterios diagnósticos, se considera que los test comprendidos cuyos puntajes están dentro de 1,5 DS por debajo o encima de la media pueden interpretarse como normales. Esto indica que se asume que el 82% de las personas son normales en una población dada, y que el interés radica en detectar el 9% de las personas cuyo puntaje está por debajo de la media, y que puede interpretarse como deterioro. Sin embargo, si queremos reducir el margen de error al 5%, podemos considerar +- 2 DS con respecto a la media.

Figura 2. La distribución normal y las medidas de desviación estándar por encima y debajo de la media, con el área porcentual de normalidad que representan.

70

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología +-1 DS = +-1,5 DS = +-2 DS = +-2,5 DS = +-3 DS =

Representa el 68,26% de la población normal Representa el 81,85% de la población normal Representa el 95,44% de la población normal Representa el 99,72% de la población normal Representa el 99,98% de la población normal

Tanto la DS y el ES (error estándar) son inversamente proporcionales al tamaño de la muestra o población, y directamente proporcionales a la dispersión. Si ambos son grandes, hay que aumentar el número de casos. Las variaciones admitidas están más arriba, y se expresan: Media +- 2DS. El error estándar de la media indica la diferencia promedio de las distintas medias de las muestras. Nos dice que la media obtenida puede no representar a la población. Pero si tomamos M +-2 ES la media obtenida tiene el 95% de ser representativa (intervalo de confianza). La P o Alfa representa la probabilidad de error. De que los resultados se deban al azar. Cuando se comparan medias o se hacen estadísticos, hay que decidir hasta cuánto error se acepta. Error tipo I: Rechazar algo que era verdadero. Rechaza hipótesis nula cuando es verdadero. Error tipo II: Aceptar algo que es falso. Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa. Si se considera la población (según cómo se la defina), entonces directamente no hay error de muestreo. Las diferencias de medias se deben a lo que mide el test o a cómo se lo administró. Por ejemplo: Datos obtenidos para la población de adultos mayores pertenecientes a un Centro de Participación Comunal. En este caso, la población es pequeña y puede ser abordada en su totalidad. Pero si se trata de evaluar la población de estudiantes ingresantes a Psicología (alrededor de 2500), será necesario tomar una muestra.

Formulación de hipótesis Hipótesis nula: está dada por el conocimiento preestablecido. Por ejemplo, los puntajes obtenidos en un test objetivo de memoria no guardan relación de las quejas subjetivas de memoria. Hipótesis alternativa: Es la que se opone a la nula y por lo tanto se la pone a prueba. A partir de una muestra, y con estadísticos (que admiten un

71

Mias C. D.

error alfa o P de que los resultados se deban al azar). Por ejemplo, los puntajes en test de memoria se verán afectados por la frecuencia de quejas subjetivas de memoria. La distribución de muestreo es la distribución de resultados posibles si fuera cierta la Hipótesis nula. A partir de ese conocimiento se eligen los modelos matemáticos que se emplean en las Pruebas de Hipótesis. Pasos para comprobación de hipótesis 1- Formular hipótesis operativas (mejor si se formulan en términos estadísticos). 2- Determinar las pruebas estadísticas y el nivel de significación. 3- Tomar la muestra y calcular los estadísticos (muestrales). 4- Ver si el estadístico cae en zona de rechazo o no. Concluir sobre la hipótesis alternativa (se acepta o rechaza). Análisis Estadísticos 1. Univariado: se describe una variable por vez. 2. Bivariado: se investiga una variable independiente por vez (por ejemplo, test de fluidéz verbal) con respecto a una dependiente (por ejemplo, DCL-Demencia). 3. Multivariado: Investiga influencia de 2 o más variables independientes por vez (por ejemplo, fluidez verbal semántica y fonológica) que pueden estar juntas con otras covariables o cofactores (p.e. edad y genero); con relación a una o más variables dependientes (por ejemplo, Normal-Demencia; SI-NO depresión). Pruebas paramétricas y no paramétricas En próximo capítulo veremos los principales estadísticos que podemos emplear para el análisis de datos, considerando pruebas de tipo paramétricas y su equivalente no paramétricas (cuando por ejemplo, no se cumplen criterios de distribución normal, o el número de casos es pequeño, o del tipo de variables).

72

Capitulo IV Pruebas estadísticas Aplicaciones en estudios de Neuropsicología Llego el momento de procesar y analizar los datos. De hacer preguntas o de contrastar hipótesis, que la estadística deberá responder; habiendo previsto un adecuado diseño de investigación y correcta carga de datos. Recordamos que estudiaremos siempre relaciones entre variables. El primer paso para tener en cuenta es conocer qué tipo de variables tenemos y cómo se distribuyen los datos considerando el número de casos. De esto dependerá que se seleccionen pruebas paramétricas (distribución normal, propio generalmente de variables numéricas) o no paramétricas (distribución anormal, característica de variables categóricas). En consecuencia, vamos a seguir una secuencia de pruebas estadísticas comenzado por las pruebas más exploratorias, hasta arribar a análisis más avanzados.

1) La Distribución normal Muchos variables para ser sometidas a análisis más avanzados, deben tener una distribución normal de sus datos. La distribución ideal es cuando coincide la media (promedio aritmético), con la mediana (valor de la variable que la divida en dos mitades). También la ideal es simétrica respecto a su media (valor de asimetría). El área que comprende 2 DS (desviaciones estándar) por encima y debajo de la media, es equivalente al 95% de los casos. Para comprobar si una variable tiene una distribución normal se puede recurrir a la prueba de Kolmogorov-Smirnov (Si hay más de 50 casos) o 73

Mias C. D.

de Shapiro-Wilk (si hay menos de 50 casos). Con más de 100 casos, se asume una distribución normal según teoría del límite central. Este teorema supone que cuando el tamaño de la muestra es lo suficientemente grande, la distribución de las medias sigue aproximadamente una distribución normal. Para determinar la normalidad de una variable mediante el Programa SPSS, se debe considerar la siguiente secuencia en su menú: Analizar/Estadísticos descriptivos/Explorar. Luego se selecciona la pestaña Gráficos/ Gráficos con prueba de normalidad. En el campo de las variables dependientes se pone la variable de prueba (p.e. memoria operativa), y en lista de factores la variable que se quiere estratificar (p.e. alta-baja reserva cognitiva). Si se hace para una sola muestra independiente, en el programa SPPS seguir la secuencia: Análisis/Pruebas no paramétricas/K-S de 1 Muestra, y tildar la casilla de normalidad (prueba de Kolmogorov-Smirnov). En los resultados obtenidos, si los valores de P o alfa no dan significativos (p>0,05) la variable tiene una distribución normal. Ejemplo A continuación, vemos un ejemplo de distribución NO normal, en una muestra de 86 casos. En la tabla y figuras inferiores, se observa los resultados obtenidos para la variable “Puntaje Test de Stroop”. Se observa una p<0,01 en la prueba de Shapiro-Wilk (n<50 casos en cada categoría diagnóstica) en todas las categorías de la variable diagnóstico; por lo tanto, no se distribuyen normalmente los datos. En las figuras de dispersión de los datos, se observa cómo se distancian de la línea que representan la distribución normal ideal. Para la variable “Eventos traumáticos”, se obtiene un p>0,05 en la prueba de Shapiro-Wilk, por lo tanto, se asume una distribución normal (tabla 5, figura 3).

74

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Tabla 5. Prueba de normalidad para la variable Test de Stroop en relación a las categorías de la variable de estado cognitivo Diagnostico Test de Stroop Escala Eventos traumáticos

Normal DCL Demencia Normal DCL Demencia

Kolmogorov-Smirnov Estadístico gl Sig. 0,184 0,161 0,239 0,114 0,122 0,129

38 32 15 38 32 15

0,000 0,001 0,000 0,055 0,051 0,057

Shapiro-Wilk Estadístico gl Sig. 0,947 0,916 0,866 0,947 0,916 0,866

58 60 35 38 32 15

0,014 0,001 0,001 0,058 0,061 0,116

Figura 3. Dispersión de datos de la variable Test de Stroop en relación con cada categoría diagnóstica. Nótese cómo la dispersión de los datos se distancia de la línea de normalidad.

75

Mias C. D.

2) La prueba Chi Cuadrado Esta prueba es utilizada para explorar si dos variables están asociadas (no confundir con correlación). Se emplea con datos cualitativos o escalas nominales, categóricas o dicotómicas. De este modo, al cruzar dos variables categóricas, se obtiene un conjunto de celdas definidas por las filas y columnas. En cada celda aparecerá en número de casos correspondiente al cruce de variables. En otras palabras, combina las categorías con las frecuencias observadas en cada una. Se pueden emplear más de dos grupos (con prueba t no es posible). La prueba analiza la discrepancia entre lo observado y lo esperado. Cuanto mayor sea la diferencia entre lo observado y lo esperado, es la mayor probabilidad de que haya asociación entre las variables. Entonces, la prueba Chi-cuadrado ( ) indica si hay asociación entre las variables (significa que hay relación entre filas y columnas). La tabla resultante debe estar integrada por valores esperados que no sea menor a 5 en cada celda (condición deseable). Si fuera así, en este caso se toma el valor de ² de Pearson. En caso de tener una celda con menos de 5 casos, se toma el valor del Estadístico exacto de Fisher; aunque la mejor opción es aumentar el número de casos en la celda correspondiente; o bien combinar categorías si teóricamente es admisible. Para el cálculo de ² en el programa SPSS, se sigue la siguiente secuencia: Analizar/Estadísticos descriptivos/Tablas cruzadas. Allí seleccionamos las variables nominales u ordinales en las filas y columnas; y luego en la pestaña “Estadísticos” seleccionamos la prueba Chi cuadrado ( ²). Para conocer la magnitud de la asociación, seleccionamos el coeficiente Phi o V de Cramer (para variables nominales) o Tau de Kendall (para variables ordinales). Si el número de casos es pequeño se emplea la prueba exacta de Fisher para obtener el ². Cuando las muestras son grandes puede usarse el coeficiente de Pearson o la razón de verosimilitud. Puede calcularse luego, el riesgo relativo del cruce de las dos variables, con el cálculo de índice de confianza IC-95%. Ejemplo Vamos a explorar si hay asociación entre la variable “Estado Cognitivo” (Normal-DCL-Demencia) y la variable “Nivel de Instrucción” (Alta-Baja). En la tabla inferior puede observarse la distribución de frecuencias resultantes del cruce de ambas variables, en una muestra de 153 personas evaluadas en un Servicio de Neuropsicología (tabla 6). Posteriormente, en las figuras 76

MIAS CARLOS D.

Metodología Estadística e instrumentos Vamos a explorar si hay asociación entreenlaNeuropsicología variable “Estado Cognitivo” (Normal-DCL-Demencia) y la variable “Nivel de Instrucción” (Alta-Baja). En la tabla inferior puede observarse la distribución de frecuencias resultantes del cruce de siguientes, se observa el valor de de chi153 cuadrado, como de la en magnitud de lade ambas variables, en una muestra personas evaluadas un Servicio asociación. Con los resultados obtenidos en este caso, se concluyeseque: existeel Neuropsicología (tabla 6). Posteriormente, las figuras siguientes, observa valor de chi cuadrado, como de la magnitud de la asociación. Con los resultados una asociación entre las variables “Estado cognitivo” y “Nivel de Instrucción” obtenidos en este caso, se concluye que: existe una asociación entre las variables que se valora como significativa, pero de baja magnitud ( ²=48,56; p=0,000; “Estado cognitivo” y “Nivel de Instrucción” que se valora como significativa, pero de Phi=0,294) [figura 4]. p=0,000; Phi=0,294) [figura 4]. baja magnitud (χ²=48,56;

Tabla 6. Distribución de contingencia para la variable Instrucción Alta-Baja en Tabla 6. Distribución de contingencia para la variable Instrucción Alta-Baja relación con con el diagnóstico cognitivo en relación el diagnóstico cognitivo Instrucción

Diagnostico

Baja Alta

Normal 16 42

DCL 24 36

Demencia 18 17

Total 58 95

Total

58

60

35

153

Figura 4. Mostración de las tablas y los datos de la prueba de ² ofrecidos por el Figura 4. Mostración de las tablas y los datos de la prueba de χ² ofrecidos por el programa programaSPSS, SPSS,dededonde donde recogemosel el valor de y de ² yPhi de oPhi oV de Cramer. recogemos valor de χ² V de Cramer. 3) Medidas de correlación

3) Medidas de correlación

Esta medida permite expresar cuantitativamente el grado en que dos variables están relacionadas, en distribuciones unimodales o ligeramente simétricas. Esta medida permite expresar cuantitativamente el grado en que dos Su elección depende de: a- El tipo de escala; b- La distribución continua o discreta; variables están relacionadas, en distribuciones unimodales c- La característica lineal o no lineal (si no hay correlación, puede o queligeramente la misma no sea lineal, Su por elección lo que hay que calcular un El coeficiente correlación Por simétricas. depende de: atipo de de escala; b- La curvilineal. distribución ello, será importante ver el diagrama de dispersión. La relación se puede resumir con continua o discreta; c- La característica lineal o no lineal (si no hay correlación, una recta que refleja la tendencia de los valores (recta de regresión).

puede que la misma no sea lineal, por lo que hay que calcular un coeficiente de correlación curvilineal. Por ello,entre serádos importante el diagrama de dispersión. El análisis de correlación variables ver se realiza en el programa SPSS la secuencia: Luego, se selecciona Laconrelación se puedeAnalizar/Correlacionar/Bivariadas. resumir con una recta que refleja la tendencia de losel coeficiente valores (rectadede correlación regresión). pertinente, acorde a la naturaleza de las variables introducidas (Ver tabla inferior). El resultado se expresa en un número que generalmente varía entre el -1 y el 1; donde 0 representa la ausencia total de

El análisis de correlación entre dos variables se realiza en el programa SPSS con la secuencia: Analizar/Correlacionar/Bivariadas. Luego, se selecY ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 54 ciona el coeficiente METODOLOGIA de correlación pertinente, acorde a la naturaleza de las va77

Mias C. D.

riables introducidas (Ver tabla inferior). El resultado se expresa en un número que generalmente varía entre el -1 y el 1; donde 0 representa la ausencia total D. de correlación entre los puntajes,MIAS 1 CARLOS la correlación positiva perfecta (cuando MIAS CARLOS D. una variable aumenta la otra lo hace también en forma proporcional) y -1 la correlación entre los puntajes, la correlación positiva perfecta (cuando variable correlación negativa perfecta1(cuando una variable aumenta la otrauna disminuye correlación entrelolos puntajes, 1 la positiva perfecta una negativa variable aumenta la otra hace también encorrelación forma proporcional) y -1 la(cuando correlación en forma(cuando Enaumenta laentabla siguiente, se observa laproporcional). interpretación aumenta laproporcional). otra lo hace también forma proporcional) -1forma la correlación negativa perfecta una variable la otra disminuye yen En respecto del grado de correlación, que implican los valores obtenidos (cuando se unaobserva variablelaaumenta la otrarespecto disminuye formadeproporcional). En laperfecta tabla siguiente, interpretación delengrado correlación,entre que la tabla siguiente, observa la interpretación respecto implican los valores entre estos valores (tabladel 8). grado de correlación, que estos valores (tablaseobtenidos 8). implican los valores obtenidos entre estos valores (tabla 8).

Tabla 7. 7.Coeficientes la escala escala de de las lasvariables variablesintroducidas. introducidas. Tabla Coeficientesdedecorrelación correlación según según la

Tabla 7. Coeficientes de correlación según la escala de las variables introducidas. Escala Índice Usos Escala Índice Usos tomar dos valores. Dos Nominal Phi - Tetracórica Dos dicotómicas. Otra puede Nominal Phi - Tetracórica Dos dicotómicas. Otra puede tomar dos valores. Dos dicotómicas con continuidad dicotómicas con continuidad Ordinal r de Spearman – Puede haber una intervalo o razón, pero debe Ordinal r de Spearman – Puede haber una intervalo o razón, pero debe Tau Kendall expresarse en orden. No normal Tau Kendall expresarse en orden. No normal Escalares r de Pearson Escalas intervalo y/o razón. Normal Escalares r de Pearson Escalas intervalo y/o razón. Normal

Tabla 8. Interpretación de los coeficientes de correlación en distintas disciplinas

Tabla 8. Interpretaciónde delos loscoeficientes coeficientes de de correlación correlación enendistintas disciplinas Tabla 8. Interpretación distintas disciplinas

MEDICINA MEDICINA r rentre Valoración entre Valoración 0.00 0.00––0.45 0.45 Mala Mala 0.45 0.45––0.65 0.65 Regular Regular 0.65 0.65––0.85 0.85 Buena Buena 0.85––1.00 1.00 Muy MuyBuena Buena 0.85 Perfecta 11 Perfecta

CS. CS. SOCIALES SOCIALES rrentre Valoración entre Valoración 0.00 Baja 0.00 –– 0.40 0.40 Baja 0.40 Moderada 0.40 –– 0.60 0.60 Moderada 0.60 Alta 0.60 –– 0.80 0.80 Alta 0.80>> Significativa 0.80 Significativa Perfecta 11 Perfecta

CONCENSO CONCENSO rr entre entre Valoración Valoración 0,21-0,40 Media Baja Baja Media 0,41-0,60 Media Media 0,61-0,80 Medio Alta Alta Medio Alta 0,81-0,99 Alta 1 Perfecta Perfecta

Ejemplo Ejemplo 11 Ejemplo

1 En una muestraconformada conformada sujetos con DCL (deterioro En una una muestra muestra por por 245 245 sujetos con DCL En conformada por 245 sujetos con DCL (deterioro (deterioro cognitivo cognitivo leve), exploramos la correlación entre el puntaje del Test INECO, con otras pruebas cognitivo leve), exploramos la correlación entre el puntaje leve), exploramos la correlación entre el puntaje del Test INECO,del conTest otrasINECO, pruebas de tipo frontal, como el test de Stroop y TMT-B (todas variables continuas). Se aplicó con otras pruebas tipodefrontal, test de Stroopcontinuas). y TMT-B de tipo frontal, como de el test Stroop ycomo TMT-Bel(todas variables Se(todas aplicó el estadístico coeficiente de correlación de Pearson, que refleja el grado de el estadístico coeficiente de correlación de Pearson, que refleja el grado de variables continuas). Se aplicó el conjuntos estadístico coeficiente (tabla de correlación de correspondencia o relación entre dos de puntuaciones 9). correspondencia o relación entre dos conjuntos de puntuaciones (tabla 9). Pearson, que refleja el grado de correspondencia o relación entre dos conjuntos de puntuaciones (tabla 9). Tabla 9. Correlación entre la variable test Ineco y otros test valorativos de componentes Tabla 9. Correlación entre Nótese la variable testcorrelación Ineco y otros test valorativos frontales. la alta entre estas pruebas.de componentes frontales. Nótese la alta correlación entre estas pruebas. INECO Frontal Stroop PC TMT-B ** INECO1Frontal Stroop TMT-B INECO Frontal Correlación de Pearson 0,607**PC -0,580

INECO Frontal

78

Correlación de Pearson 1 0,607 -0,580 Sig. (bilateral) 0,000** 0,000 ** Sig. 0,000 0,000 N (bilateral) 245 245 1061 Stroop PC 0,607 1 -0,592 NCorrelación de Pearson 245 ** 245 1061** ** Sig. (bilateral) 0,000 0,000 ** Stroop PC Correlación de Pearson 0,607 1 -0,592 N (bilateral) 245 245 245 Sig. 0,000 0,000 ** ** TMT-B -0,580 -0,592 1 NCorrelación de Pearson 245 245 245 Sig. (bilateral) 0,000** 0,000** TMT-B Correlación de Pearson -0,580 -0,592 1 N (bilateral) 245 245 244 Sig. 0,000 0,000 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). Nota: Resultados como se presentan en el programa SPSS. N 245 245 244 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). Nota: Resultados como se presentan en el programa SPSS.

Ejemplo 1

En una muestra conformada por 245 sujetos con DCL (deterioro cognitivo leve), exploramos la correlación entre el puntaje del Test INECO, con otras pruebas de tipo frontal, como el test de Stroop y TMT-B (todas variables continuas). Se aplicó el estadístico coeficiente de correlación de Pearson, que refleja el grado de Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología correspondencia o relación entre dos conjuntos de puntuaciones (tabla 9).

Tabla Correlación la variable test Ineco otros test valorativos de Tabla 9.9. Correlación entreentre la variable test Ineco y otros testy valorativos de componentes frontales. Nótese la alta correlación entre estas pruebas. componentes frontales. Nótese la alta correlación entre estas pruebas. INECO Frontal

Stroop PC

TMT-B

Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N Correlación de Pearson Sig. (bilateral) N

INECO Frontal

Stroop PC

TMT-B

245 0,607** 0,000 245 -0,580** 0,000 245

245 -0,592** 0,000 245

244

1

0,607** 0,000 245 1

-0,580** 0,000 1061 -0,592** 0,000 245 1

**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (bilateral). Nota: Resultados como se presentan en el programa SPSS.

| 55

Ejemplo 2 Se explora la correlación entre la variable “Quejas subjetivas de memoria” MIAS CARLOS D. (QSM) e “Índices de psicopatología”, en relación con los grupos NormalDeterioro. Se2encontró que en el grupo experimental o DCL el puntaje de QSM Ejemplo se correlaciona moderadamente con la dimensión “obsesiva” (r=0,57; p=0,000), Se explora la correlación entre la variable “Quejas subjetivas de memoria” y de “psicoticismo” (r=0,42; p=0,004), y levemente con depresión (r=0,28; (QSM) e “Índices de psicopatología”, en relación con los grupos Normal-Deterioro. Se encontró en el grupo experimental o DCL lugar el puntaje QSM se correlaciona p=0,029). Este que resultado sugiere en primer quedemientras una mente es moderadamente con la dimensión “obsesiva” (r=0,57; p=0,000), y de “psicoticismo” más detallista y dubitativa, con dureza emocional y tendencia al aislamiento, (r=0,42; p=0,004), y levemente con depresión (r=0,28; p=0,029). Este resultado sugiere en primer lugar que mientras una menteMientras es más detallista y dubitativa, con presenta una mayor frecuencia de olvidos. que, en los controles, se dureza emocional y tendencia al aislamiento, presenta una mayor frecuencia de encuentra una correlación moderada entre el puntaje de QSM y casi todas las olvidos. Mientras que, en los controles, se encuentra una correlación moderada entre dimensiones psicopatológicas (p<0,01), indicador de que las quejas se el puntaje de QSM y casi valoradas todas las dimensiones psicopatológicas valoradas (p<0,01), indicador de que las quejas se asocian con un claro malestar psicológico asocian con un claro malestar psicológico general (ver tabla 10). general (ver tabla 10). TablaTabla 10.10. Correlación entre el puntaje total de la escala de quejas subjetivas de Correlación entre el puntaje total de la escala de quejas subjetivas de memoria memoria (QSM) índices de psicopatología de SCL-90R la escala SCL-90R (QSM) y yloslos índices de psicopatología de la escala

Total QSM Índice severidad Global Síntomas positivos Somatización Obsesividad Sensibilidad interpersonal Depresión Ansiedad Hostilidad Ansiedad fóbica Ideación paranoide Psicoticismo

r 1 0,40 0,45 0,36 0,56 0,37 0,33 0,34 0,21 0,17 0,20 0,34

Normal (n=285)

P valor 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 0,003 0,001 NS NS NS 0,002

r 1 0,26 0,25 0,19 0,57 0,22 0,28 0,17 0,22 0,11 0,09 0,42

DCL (n=245)

P valor NS NS NS 0,000 NS 0,029 NS NS NS NS 0,004

r= coeficiente de Pearson; NS = no significativo

4) La prueba t de student Esta prueba de tipo paramétrica es considerada para comparar la media entre dos grupos, para la cual se deben cumplir algunos requisitos. En caso de no

79

Mias C. D.

4) La prueba t de student Esta prueba de tipo paramétrica es considerada para comparar la media entre dos grupos, para la cual se deben cumplir algunos requisitos. En caso de no cumplirse (por ejemplo, cuando la homogeneidad de varianzas es significativa p<0,05); se usa la prueba no paramétrica equivalente: U de MannWhitney, o de Kolmogorov-Smirnov para dos muestras independientes; o de Wilcoxon para dos variables relacionadas. En el programa SPSS se sigue la secuencia: Analizar/Comparar medias/Prueba T para muestras independientes. Allí solo se selecciona la variable independiente, y la referida a los grupos control y experimental. Requisitos: 1) La variable continua debe tener distribución normal en cada grupo, o ser superiores a 30 casos; 2) Las varianzas deben ser homogéneas en todos los grupos (criterio de homocedasticidad). La prueba no paramétrica de U de Mann-Whitney se usa cuando no se cumplen estos requisitos, o cuando tenemos: variable categórica y otra cuantitativa, sin distribución normal. 3) Requiere conocer datos descriptivos como N, M, DS, ES para ambas muestras. La prueba t de Student compara dos medias, sea la media de dos grupos o de dos categorías dentro de una misma variable (pre y pos-test). También se usa para muestras grandes. Cuantos más grados de libertad se obtenga, la distribución t de student se acerca más a ser una distribución normal (gl >120 es normal). La muestra deber ser homogénea, con varianzas similares (próxima a uno). En este sentido el test de Levene no significativo implica asumir que las varianzas no son significativas (o que son homogéneas). Puede usarse con: a- Dos grupos o muestras independientes. b- Dos grupos o muestras dependientes (tipo pre y post-test, o distintos métodos a un mismo sujeto). Su equivalente No paramétrico es la Suma de Rangos de Wilcoxon.

80

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Ejemplo 1 Vamos a explorar en una muestra de 164 casos, si existen olvidos de memoria diferenciales entre la normalidad y el deterioro cognitivo leve, a fin de identificar olvidos que pudieran implicar una mayor alerta en estrategias de prevención. Para ello, se establecieron las diferencias de un listado de veinte olvidos, en relación con los grupos Normal-Deterioro, empleando la prueba t de student, con control de homocedasticidad. Con control de variables intervinientes tales como, genero, edad y nivel de instrucción (p>0,05). Se encontró que los siguientes olvidos son de mayor frecuencia en el grupo experimental o DCL (Tabla 11): Olvidar el nombre de personas bien conocidas (p=0,001), olvidar lo que acaban de decirle (p=0,018), perder el hilo de la conversación (0,015), no encontrar la palabra apropiada (p=0,023), olvidar o no estar seguro de la fecha (p=0,002), olvidar qué se iba a hacer en un sitio que se acaba de ir (p=0,021), olvidar el significado de palabras conocidas (p=0,001) y olvidar cómo se manipulan algunos objetos de la vida diaria MIAS CARLOS D. (p=0,002). Tabla 11.11.Comparación dedistintos distintosolvidos olvidos(M(M y DS) Tabla Comparación de de la la frecuencia frecuencia de y DT) grupocontrol control yy con enengrupo con DCL DCL Control (n=85)

Nombres de personas bien conocidas Caras de personas bien conocidas Citas o compromisos Olvida donde dejó objetos Olvida lo que acaban de decirle Olvida números de teléfono Pierde el hilo de una conversación No encuentra palabra apropiada Olvidos o inseguridad de acciones Listado de compras No está seguro de la fecha Olvida lo que acaba de leer Ir a un sitio y olvida para qué Olvida si tomó los medicamentos Olvida parte de una historia o relato Olvida hecho o suceso reciente Olvida hechos del pasado Olvida significado palabras conocidas Olvida manipulación de objetos Olvida tener que recordar

DCL (n=79)

M

(D.S.)

M

(D.S.)

2,8 2,5 2,3 3,8 3,2 2,7 3,0 3,9 3,7 3,5 2,1 3,7 3,5 2,8 3,8 2,6 3,5 1,5 1,7 3,5

(1,9) (2,1) (1,8) (2,4) (2,2) (2,2) (1,9) (2,0) (2,3) (2,2) (1,1) (2,3) (2,0) (2,5) (2,5) (2,0) (2,3) (0,9) (1,4) (2,2)

4,5 3,2 2,8 4,5 4,2 3,7 4,1 5,0 4,2 3,9 3,3 4,6 4,6 3,3 4,6 3,2 3,2 2,7 2,9 4,4

(2,8) (2,4) (2,3) (2,7) (2,4) (3,0) (2,6) (2,6) (2,7) (2,5) (2,4) (2,7) (2,6) (2,5) (2,9) (2,5) (2,4) (2,2) (2,3) (2,5)

t

P valor

-3,62 -1,62 -1,31 -1,53 -2,39 -1,92 -2,49 -2,32 -1,21 -1,04 -3,20 -2,10 -2,35 -1,32 -1,68 -1,51 0,49 -3,45 -3,26 -2,06

0,001 NS NS NS 0,018 NS 0,015 0,023 NS NS 0,002 NS 0,021 NS NS NS NS 0,001 0,002 NS

NS = No significativo

Ejemplo 2

81

Para realizar los estudios comparativos entre los dos grupos (normal/deterioro), se obtiene primero la media, desviación típica, asimetría y curtosis para realizar un primer análisis respecto de si los datos están normalmente

No está seguro de la fecha Olvida lo que acaba de leer Ir a un sitio y olvida para qué Olvida si tomó los medicamentos Olvida parte de una historia o relato Olvida hecho o suceso reciente Olvida hechos del pasado Olvida significado palabras conocidas Olvida manipulación de objetos Olvida tener que recordar

2,1 (1,1) 3,7 (2,3) 3,5 (2,0) 2,8 (2,5) 3,8 (2,5) 2,6 (2,0) 3,5Mias (2,3) C. 1,5 (0,9) 1,7 (1,4) 3,5 (2,2)

D.

3,3 4,6 4,6 3,3 4,6 3,2 3,2 2,7 2,9 4,4

(2,4) (2,7) (2,6) (2,5) (2,9) (2,5) (2,4) (2,2) (2,3) (2,5)

-3,20 -2,10 -2,35 -1,32 -1,68 -1,51 0,49 -3,45 -3,26 -2,06

0,002 NS 0,021 NS NS NS NS 0,001 0,002 NS

Ejemplo 2 Para realizar los estudios comparativos entre los dos grupos (normal/ Ejemplo 2se obtiene primero la media, desviación típica, asimetría y curtosis deterioro), para realizar un primer análisis respecto de si los datos están normalmente Para realizar los estudios comparativos entre los dos grupos distribuidos. Se utiliza también el la estadístico Levene típica, para contrastar (normal/deterioro), se obtiene primero media, desviación asimetría y la curtosis para realizar un primer análisis respecto de si los datos están normalmente hipótesis de que las varianzas poblacionales de los dos grupos son iguales distribuidos. Se utiliza también el estadístico Levene para contrastar la hipótesis de (homocedasticidad). En función de ello, se observa en tabla inferior la que las varianzas poblacionales de los dos grupos son iguales (homocedasticidad). conveniencia de ello, emplear una estadística no paramétrica paradeel emplear test MMSE En función de se observa en tabla inferior la conveniencia una y estadística no paramétrica para el test MMSE y sus respectivos sub-ítems. sus respectivos sub-ítems. NS = No significativo

Tabla 12. Medidas de tendenciacentral central yy valorativas de de la igualdad de varianzas Tabla 12. Medidas de tendencia valorativas la igualdad de varianzas

Total MMSE Orientación tempo espacial Atención y concentración Recuerdo diferido Lenguaje

Media

DS

Asimetría

Curtosis

28,63 9,73 4,79 2,35 7,84

1,46 0,59 0,54 0,79 0,44

-1,51 -2,61 -3,51 -0,77 -3,27

2,58 8,81 11,99 -0,77 12,34

Estadístico de Levene

24,430 11,999 6,015 4,528 31,491

P valor 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00

En la tabla anterior se puede observar la media, desviación estándar, METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 58 los índices de curtosis y asimetría de cada una de las variables. Su inspección visual permite observar que la mayoría de las variables en estudios presentan valores de asimetría y curtosis superior a -1,5 y 1,5, los que nos indicaría que estas variables se alejarían de una distribución normal. El estadístico de Levene nos indica en este punto que todas las variables presentan niveles de significación menores que 0,05, por lo cual debemos rechazar la hipótesis de igualdad de varianza y concluir que las varianzas no son iguales. En base a estos resultados se opta por aplicar la prueba No Paramétrica de U de MannWhitney. Este estadístico es la mejor alternativa de la prueba t sobre diferencia de medias cuando no se cumplen los supuestos normalidad y homocedasticidad. Con tales hallazgos, se aplica ahora la prueba U de Mann-Whitney. Como se puede observar en la tabla inferior, los dos grupos difieren en el puntaje total del MMSE (p=0,000) y en los ítems: Orientación temporal y espacial (p=0,001), Recuerdo diferido (p=0,000) y Denominación (p=0,000), y donde los rangos promedios del grupo Normal son superiores al del grupo Deterioro. Sin embargo, para el ítem Atención y concentración del MMSE no se observó diferencia estadísticamente significativa (p=0,177) [tabla 13].

82

Con tales hallazgos, se aplica ahora la prueba U de Mann-Whitney. Como se puede observar en la tabla inferior, los dos grupos difieren en el puntaje total del MMSE (p=0,000) y en los ítems: Orientación temporal y espacial (p=0,001), Recuerdo diferido (p=0,000) y Denominación (p=0,000), y donde los rangos promedios del grupo Normal son superiores al del grupo Deterioro. Sin embargo, para el Metodología ítem AtenciónEstadística y concentración del MMSE no se observó diferencia e instrumentos en Neuropsicología estadísticamente significativa (p=0,177) [tabla 13].

TablaTabla 13. Comparación entre dos grupos (Normal y Deterioro) 13. Comparación entre dos grupos (Normal y Deterioro) en el puntaje totaldel del MMSE MMSE y cada ítem: en el puntaje total y cada ítem:

MMSE Puntaje total Orientación tempoespacial Atención y concentración Recuerdo diferido Lenguaje

Normal (n = 53) Rango Promedio 116,90 108,83 104,83 114,19 109,19

Deterioro (n = 61) Rango Promedio 68,74 87,67 97,04 75,11 86,83

Mann Whitney U 2302,000 3457,000 4028,500 2690,500 3405,500

P valor 0,000 0,001 0,177 0,000 0,000

Recordamos que, cuando hay dos variables relacionadas o dependientes, por Recordamos que, cuando hay dos variables relacionadas o dependientes, ejemplo, pre y post test; y si hay una distribución normal se debe usar la prueba T pordeejemplo, post test;relacionadas; y si hay unay sidistribución normal se debe usar Student pre paraymuestras no hay distribución normal, se usa la la prueba de Wilcoxon. Cuando se trata de comparar dos proporciones observadas prueba T de Student para muestras relacionadas; y si no hay distribución en el mismo grupo en dos ocasiones, se usa el test de McNemar.

normal, se usa la prueba de Wilcoxon. Cuando se trata de comparar dos proporciones observadas en el en dos ocasiones, se usa el test Otras ocasiones para el uso de mismo pruebas grupo comparativas de McNemar. Supongamos que en relación con la variable dependiente “estado cognitivo” queremos determinar las diferencias entre sus tres grupos (Normal, DCLa y DCLm) en Otras relaciónocasiones con la variable MMSE y comparativas cada uno de los ítems. Como paraindependiente el uso de pruebas tenemos tres grupos, debemos considerar la prueba H de Kruskal-Wallis (como se Supongamos que en relación con la variable dependiente “estado verá más adelante). En caso de encontrar diferencias significativas entre los tres

cognitivo” queremos determinar las diferencias entre sus tres grupos (Normal, DCLa y DCLm) en relación con la variable independiente MMSE y cada| 59uno de los ítems. Como tenemos tres grupos, debemos considerar la prueba H de Kruskal-Wallis (como se verá más adelante). En caso de encontrar diferencias significativas entre los tres grupos, no sabremos qué grupos difieren entre sí. Por consiguiente, para analizar grupos guardan diferencias, ahora MIASqué CARLOS D. empleamos la prueba de U de Mann-Whitney acompañada de la corrección no sabremos grupos difieren entre sí. paradiferencias analizar de grupos, Bonferroni. En la qué tabla inferior vemos quePorseconsiguiente, encontraron qué grupos guardan diferencias, ahora empleamos la prueba de U de Mann-Whitney significativas entre los tres grupos para todos los test, menos en atención y acompañada de la corrección de Bonferroni. En la tabla inferior vemos que se concentración: encontraron diferencias significativas entre los tres grupos para todos los test, menos en atención y concentración:

Tabla Tabla 14. Prueba H de Kruskal-Wallis sobre los puntajes MMSE 14. Prueba H de Kruskal-Wallis sobre los puntajes MMSE en relación con (tresgrupos) grupos) en relación conelelestado estadocognitivo cognitivo (tres

MMSE – Puntaje Total Orientación tempo-espacial Atención y concentración Recuerdo diferido Lenguaje

Grupo diagnosticado Normal DCLa DCLm (n = 53) (n = 31) (n = 30) 116,90 74,05 63,25 108,83 88,53 86,78 104,83 98,76 95,27 114,19 73,77 76,48 109,19 94,50 78,90

χ² 31,120 10,732 1,951 22,986 19,558

P valor 0,000 0,005 0,377 0,000 0,001

Los análisis posteriores (no incluidos aquí) con la prueba U de Mann-Whitney (p<0,01) indicaron que el solo grupo Normal se diferencia del grupo DCLm, en relación con la variable del puntaje total del MMSE (p=0,000) y los ítems Orientación

83

Mias C. D.

Los análisis posteriores (no incluidos aquí) con la prueba U de MannWhitney (p<0,01) indicaron que el solo grupo Normal se diferencia del grupo DCLm, en relación con la variable del puntaje total del MMSE (p=0,000) y los ítems Orientación temporal y espacial (p=0,002), Recuerdo diferido (p=0,001) y Lenguaje (p=0,005).

5) El Test ANOVA Esta prueba paramétrica se utiliza para comparar tres o más grupos mediante un análisis de varianza. Este tipo de análisis permite determinar si diferentes grupos muestran diferencias significativas, o por el contrario, que sus medias poblacionales no difieren. En caso de no cumplirse algunos requisitos para llevar adelante la prueba, su equivalente no paramétrico es la prueba Kruskal-Wallis para comparar tres o más grupos. El Anova es similar a la prueba T de student, pero no compara los grupos a través de las medias sino a través de la varianza (análisis de varianza). La variabilidad o varianza total que podemos tener en los datos implica la sumatoria de: a) Una varianza entre grupos, que refleja la variabilidad entre las medias de cada grupo respecto a la media total de las observaciones (varianza inter-grupos). b) Una varianza dentro de los grupos, que mide la variabilidad de cada observación respecto a la media de su grupo (varianza intra-grupos). El Anova analiza las variaciones entre dos grupos a nivel intergrupal y la compara con la variación intragrupal para obtener el valor F. Las diferencias (medidas en término de varianza) intergrupos debe ser mayor que la intragrupo. El equivalente en el análisis de varianza multivariado es el MANOVA. Al comparar tres o más grupos, debe considerarse que no sería correcto aplicar la prueba t de Student para comparar las posibles combinaciones entre los grupos, ya que esto incrementa significativamente el error tipo I (resultado falso positivo). La prueba Anova se usa para corroborar que la diferencia entre las medidas de dos o más grupos no es debida al azar. Cuando las diferencias encontradas están al límite de lo significativo (por ejemplo, p=0,048), o bien se incrementa el número de casos, o bien es necesario emplear una prueba más robusta como la de Brown-Forsythe, a fin de exigir más la determinación del nivel de significación definitivo.

84

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Condiciones: 1. La distribución debe ser normal. 2. Con grupos independientes y homogeneidad de varianza (varianza similar). 3. Relación lineal entre la variable y el factor. Si la varianza es muy desigual, se salva con un N igual para cada grupo (o emplear el post-hoc para varianza desigual como el de Games-Howell). La homogeneidad de varianzas (homocedasticidad) se puede valorar mediante la prueba de Levene, de Harley, de Cochran o de Bartlett. Cuando los grupos son de tamaño muy diferente debe tenerse especial cuidado con el cumplimiento de este supuesto. La prueba de Levene es poco sensible a la ausencia de normalidad. Por el contrario, las pruebas de Bartlett y Cochran son bastante sensibles a la falta de normalidad. El test de Levene cuando es significativo (p<0,05) indica que las varianzas de los grupos son diferentes; por lo tanto, debe ser p>0,05 (No significativa). Las varianzas deben ser iguales, o bien se salva con un N igual para ambos grupos. La condición de normalidad hace referencia a que la muestra con que trabajemos está normalmente distribuida (difícilmente de lograr con variables psicológicas); y la condición de homocedasticidad u homogeneidad de la varianza, hace referencia a que todas esas mismas poblaciones normales poseen la misma varianza. Esto se puede realizar en un primer momento prestando atención a tres aspectos básicos: medidas de tendencia central (media), dispersión (desviación típica) y forma de la distribución (asimetría y curtosis) de las variables (tabla 15). Además, para contrastar la hipótesis de que las varianzas poblacionales son iguales (homocedasticidad) se puede utilizar el estadístico Levene. Por ejemplo, en la tabla inferior observamos esta exploración en relación con la distribución de los puntajes de destinos test neuropsicológicos, en una muestra conformada por 356 sujetos cognitivamente normales, con un rango de edad entre 60 y 75 años (m=68; DT=4,5).

85

Mias C. D. MIAS CARLOS D.

Tabla 15. Media, desviación estándar, asimetría, curtosis y la prueba de homocedasticidad mediante el estadístico Levene de los subtest del Wechsler y del Tabla 15. Media, desviación estándar, asimetría, curtosis y la prueba de homocedasticidad mediante el estadístico LeveneNeuropsi. de los subtest del Wechsler y del Neuropsi. Memoria operativa Evocación espontánea Evocación por claves Evocación reconocimiento Memoria Visual: Copia Memoria visual: diferido Denominación Fluidez semántica Fluidez fonológica

Media

D.S.

8,62 3,47 9,45 6,05 33,82 18,36 8,52 14,68 14,68

2,38 2,48 2,54 2,43 2,63 7,04 2,93 4,72 4,72

Asimetría Curtosis 0,04 -0,90 -1,30 0,02 -1,87 0,06 0,05 0,02 0,02

0,43 -0,93 1,60 -0,61 4,91 -0,75 0,35 0,36 0,36

Estadístico de Levene 0,49 2,20 1,77 4,75 8,34 0,17 30,02 0,44 1,63

P valor 0,611 0,131 0,176 0,010 0,000 0,852 0,120 0,651 0,205

Luego de verificadas las condiciones para llevar a cabo un análisis de Luego de verificadas las condiciones para llevar a cabo un análisis de vavarianza con Anova, procedemos a su ejecución. Cuando la diferencia explorada rianza con procedemos a su ejecución.significativa, Cuando lainteresa diferencia explorada entre los Anova, tres o más grupos es estadísticamente explorar ahora la diferencia entre pares de grupos. entre los tres o más grupos es estadísticamente significativa, interesa explorar

ahora la diferencia entre pares de grupos. Para ello empleamos pruebas Post hoc. Los más utilizados son:

1- Test de Tukey; 2- Test de Bonferroni; 3- Test de Duncan (todos para pares de medias). 4- Test de Dunner (compara varias medias con una media global).

Para ello empleamos pruebas Post hoc. Los más utilizados son: 1- Test de Tukey; 2- Test deseBonferroni; 3- Test de Duncan (todos para Pruebas Post Hoc: el que utiliza con más frecuencia para establecer la significación estadística de las diferencias encontradas entre dos grupos es la pares de medias). 4- Test de Dunner (compara varias medias con una media prueba de Bonferroni, que consiste en dividir el error alfa aceptado habitualmente global). (0,05), por el número de comparaciones; de forma que, si hemos llevado a cabo 10

comparaciones, exigimos una probabilidad menor de 0,005. Esta prueba se considera muyPost conservadora, pero se esutiliza adecuada se desea controlar el error Pruebas Hoc: el que concuando más frecuencia para establecer alfa o tipo I (falso positivo). También se puede utilizar la prueba de Tukey cuando la significación estadística(homogeneidad de las diferencias encontradas entre de doslosgrupos existe homocedasticidad de varianzas) y los tamaños grupos es son iguales, ya que ambos tienen buena potencia de control del error o tipo I. Sihala prueba de Bonferroni, que consiste en dividir el error alfaalfa aceptado los tamaños de los grupos son ligeramente distintos se debería usar la prueba bitualmente (0,05), por el número de comparaciones; de forma que, sideheGabriel, dada su potencia; pero si son muy diferentes los tamaños se debe usar la mosprueba llevado a cabo 10 comparaciones, una probabilidad menor de GT2 de Hochberg. En el caso deexigimos que las varianzas sean muy diferentes (heterocedasticidad) se recomienda utilizar la prueba de Games-Howell. 0,005. Esta prueba se considera muy conservadora, pero es adecuada cuando

se desea controlar el error alfa o tipo I (falso positivo). También se puede utiEn el programa SPSS, para llevar a cabo la prueba Anova una vez que lizarhemos la prueba de Tukey existe homocedasticidad (homogeneidad verificado sus cuando requisitos, debemos seguir la siguiente secuencia: de Análisis/Comparación un factor. Allí podemos seleccionar varianzas) y los tamaños de de medias/Anova los grupos sondeiguales, ya que ambos tienen buena las variables dependientes, y el factor o los grupos que se pretender comparar. potencia de control del error alfa o tipo I. Si los tamaños de los grupos son También podemos seleccionar la prueba Post hoc de Bonferroni, y la de Gamesligeramente distintos la prueba dada Howell para el caso se dedebería que lasusar varianzas sean de muyGabriel, diferentes. En su la potencia; pestaña “Opciones” podemos seleccionar los estadísticos descriptivos, la prueba de pero si son muy diferentes los tamaños se debe usar la prueba GT2 de Hochhomogeneidad de varianzas, de Brown-Forsythe y los gráficos de las medias. berg. En el caso de que las varianzas sean muy diferentes (heterocedasticidad) se recomienda utilizar la prueba de Games-Howell. METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

86

| 62

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

En el programa SPSS, para llevar a cabo la prueba Anova una vez que hemos verificado sus requisitos, debemos seguir la siguiente secuencia: Análisis/Comparación de medias/Anova de un factor. Allí podemos seleccionar las variables independientes, y el factor o los grupos que se pretender comparar. También podemos seleccionar la prueba Post hoc de Bonferroni, y la de Games-Howell para el caso de que las varianzas sean muy diferentes. En la pestaña “Opciones” podemos seleccionar los estadísticos descriptivos, la prueba de homogeneidad de varianzas, de Brown-Forsythe y los gráficos de las medias. Ejemplo 1 En una muestra de sujetos evaluados en un Servicio de Neuropsicología, conformada por 1122 sujetos, con un promedio de edad de 68,7 años, y de 12,36 años de instrucción formal, y con un 63% de género femenino; vamos a determinar si existen diferencias entre la variable “Estado Cognitivo” (Normal, DCL, Demencia) y otras variables independientes de interés, como las de “Reserva cognitiva”, “Ambiente enriquecido”, “AVD instrumentales” e “Índice de discrepancia paciente-familiar sobre niveles de funcionalidad”. Para ello, llevamos a cabo la prueba Anova One way (una vía o factor. Ver tabla 16), solicitando la prueba post hoc de Bonferroni y de Games-Howell. La revisión de estudios antecedentes nos permite sostener la hipótesis alternativa de que se encontrarán diferencias en todas las variables independientes. La hipótesis nula indica que no hay diferencia entre los grupos, en relación con las variables independientes. Veamos los resultados:

87

familiar sobre niveles de funcionalidad”. Para ello, llevamos a cabo la prueba Anova One way (una vía o factor. Ver tabla 16), solicitando la prueba post hoc de Bonferroni y de Games-Howell. La revisión de estudios antecedentes nos permite sostener la hipótesis alternativa de que se encontrarán diferencias en todas las variables independientes. La hipótesis nula indica que no hay diferencia entre los grupos, en C. D. los resultados: relación con las variables independientes.Mias Veamos

Tabla 16. Resultado prueba Anova para la variable estado Cognitivo, en relación con Tabla 16. Resultado prueba Anova para la variable estado Cognitivo, en relación con variables de instrumentales ee índice de variables de reserva reservacognitiva, cognitiva, ambiente ambiente enriquecido, enriquecido, AVD AVD instrumentales de discrepanciapaciente-familiar paciente-familiar discrepancia

Reserva cognitiva

Ambiente Estimular Enriquecido

AVD Instrumentales

Discrepancia Paciente- familiar

Normal DCL Demencia Total Normal DCL Demencia Total Normal DCL Demencia Total Normal DCL Demencia Total

N 453 416 253 1122 120 147 91 358 453 416 253 1122 453 416 253 1122

Media 13,12 10,83 8,18 11,16 78,9 75,0 62,1 73,0 1,59 3,20 7,45 3,51 0,57 0,47 -1,10 0,1602

Desviación estándar 3,90 4,36 4,38 4,57 16,64 15,35 18,20 17,78 2,211 3,309 5,329 4,178 5,413 6,506 9,128 6,833

Error estándar 0,183 0,214 0,271 0,136 1,51 1,26 1,90 0,93 0,103 0,162 0,335 0,124 0,254 0,319 0,573 0,203

F 115,379

P valor 0,000

28,577

0,000

226,530

0,000

5,658

0,004

Los queque existen diferencias estadísticamente Los resultados resultados obtenidos obtenidosindican indican existen diferencias estadísticasignificativas en todas las variables estudiadas, en relación con el Estado Cognitivo. mente significativas en todas lasconocer variablesenestudiadas, en relación el EsSin embargo, ahora nos interesa detalle cuáles son los con grupos que tado Cognitivo. embargo, ahoraalnos interesa detalle cuáles difieren entre sí, porSin lo que recurriremos análisis de lasconocer pruebasen post hoc. Para las variables independientes Reserva Enriquecido, son los grupos que difieren entre sí,Cognitiva, por lo queAmbiente recurriremos al análisisydeAVD las Instrumentales, vamos a emplear la prueba de Bonferroni, considerando que para pruebas post hoc. Para las variables independientes Reserva Cognitiva, Amestas variables la prueba de homogeneidad de varianzas no fue significativa biente Enriquecido, y AVD Instrumentales, vamos a emplear la prueba de (p>0,05). Para la variable Índice de discrepancia, vamos a considerar la prueba de Bonferroni, considerando que para variables la prueba de homogeneidad Games-Howell, dado que la prueba de estas homogeneidad resultó significativa (p<0,05).

de varianzas no fue significativa (p>0,05). Para la variable Índice de discre| 63 pancia, vamos a considerar la prueba de Games-Howell, dado que la prueba de homogeneidad resultó significativa (p<0,05). Por razones de espacio en el texto, se muestran en la tabla solo los resultados para la primer y ultima variable. De este modo, encontramos que la variable “reserva cognitiva” difiere en relación a la variable dependiente “estado cognitivo” (F(2,1119)=115,37; p=0,000), y que mediante el análisis post hoc los tres grupos difieren entre si (p=0,000). En relación a la variable “Índice de Discrepancia paciente-familiar”, encontramos que existe una diferencia significativa en relación a la variable “Estado Cognitivo” (F(2,1119)= 5,65; p=0,004); aunque el análisis post hoc indica que solo difieren los grupos Normal y Demencia (p=0,021) [tabla 17]. Esta diferencia puede interpretarse

88

Por razones de espacio en el texto, se muestran en la tabla solo los resultados para la primer y ultima variable. De este modo, encontramos que la variable “reserva cognitiva” difiere en relación a la variable dependiente “estado cognitivo” (F(2,1119)=115,37; p=0,000), y que mediante el análisis post hoc los tres Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología grupos difieren entre si (p=0,000). En relación a la variable “Índice de Discrepancia paciente-familiar”, encontramos que existe una diferencia significativa en relación a la variable “Estado Cognitivo” (F(2,1119)= 5,65; p=0,004); aunque el análisis post en el sentido de que las personas normales tienden a registrar con mas detalle hoc indica que solo difieren los grupos Normal y Demencia (p=0,021) [tabla 17]. Esta sus dificultades en la vida diaria, que de preocupación, mien-a diferencia puede interpretarse en el dado sentido deson quefuente las personas normales tienden tras quecon en las una disminución la conciencia, y tienden a registrar masdemencias detalle sushay dificultades en la vida de diaria, dado que son fuente de preocupación, mientras que en las demencias hay una disminución de la conciencia, responder con la memoria de niveles funcionales premórbidos. y tienden a responder con la memoria de niveles funcionales premórbidos.

Tabla 17. Prueba postdehoc de la variable estado cognitivo en con relación con las de Tabla 17. Prueba post hoc la variable estado cognitivo en relación las variables cognitiva e índice de Discrepancia paciente-familiar variablesreserva de reserva cognitiva e índice de Discrepancia paciente-familiar Diferencia (I) (J) medias Error Diagnostico Diagnostico (I-J) estándar

Variable independiente

Bonferroni Normal

Sig.

Intervalo de confianza al 95% Límite Límite inferior superior

DCL

2,288*

0,283

0,000 1,6090

2,9680

Demencia

4,939*

0,326

0,000 4,1463

5,7170

Normal

-2,288*

0,281

0,000 -2,9680 -1,6090

Demencia

2,643*

0,332

0,000 1,8454

Normal

-4,931*

0,327

0,000 -5,7170 -4,1463

DCL

-2,643*

0,332

0,000 -3,4410 -1,8454

DCL

0,099

0,408

0,968 -0,8587 1,0573

Demencia

1,679*

0,627

0,021 0,2020

Normal

-0,099

0,408

0,968 -1,0573 0,8587

Demencia

1,580*

0,656

0,044 0,0356

Normal

-1,679*

0,627

0,021 -3,1569 -0,2020

DCL -1,580* *. La diferencia de medias es significativa en el nivel 0.05. Nota: Tabla presentada como la arroja el SPSS

0,656

0,044 -3,1247 -0,0356

Reserva cognitiva

DCL Demencia

Índice de Discrepancia Paciente Familiar

Games-

Normal

Howell DCL Demencia

3,4410

3,1569 3,1247

En elel caso caso de En de que queno nosesehubieran hubierancumplido cumplido algunas algunas de de las lascondiciones condiciones referidas para la aplicación del ANOVA, existen alternativas no paramétricas. Entre referidas para la aplicación del ANOVA, existen alternativas no paramétricas. ellas se encuentran la prueba de Kruskal-Wallis (variable de contraste continua) y la Entre ellas se encuentran la prueba de Kruskal-Wallis (variable de contraste prueba de Jonckheere-Terpstra (variable de contraste continua u ordinal) para continua) y la prueba de Jonckheere-Terpstra (variable de contraste continua muestras independientes; y las pruebas de Friedman (variable de contraste u ordinal)lapara las pruebas Friedman (variable continua), W demuestras Kendall independientes; (como medida delyacuerdo entrede dos evaluadores) y la Q de variable de contraste dicotómica) paramedida muestras Estas deCochran contraste(para continua), la W de Kendall (como delapareadas. acuerdo entre pruebas en general tienen menos potencia que el ANOVA, y dado que no se basan dos evaluadores) y la Q de Cochran (para variable de contraste dicotómica) en la distribución normal, no realizan contrastes sobre las medias, sino sobre las para muestras apareadas. Estas pruebas en general tienen menos potencia que medianas. el ANOVA, y dado que no se basan en la distribución normal, no realizan contrastes sobre las medias, sino sobre las medianas. METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 64

89

Mias C. D.

Ejemplo 2 MIAS CARLOS D. Vemos la importancia de explorar la diferencia entre el Estado CogniEjemplo 2 tivo (Normal-DCL-Demencia), en relación con variables subjetivas autopercibidas como el “Estrés percibido”, “Sentimientos de Soledad”, y “Grado de Vemos la importancia de explorar la diferencia entre el Estado Cognitivo sociabilidad”. Considerando una muestra de 90subjetivas sujetos, yautopercibidas que no se cumplen (Normal-DCL-Demencia), en relación con variables como el “Estrés percibido”, “Sentimientos de Soledad”, y “Grado de sociabilidad”. los criterios de normalidad y de homocedasticidad, aplicamos la prueba de Considerando una muestra de 90 sujetos, y que no se cumplen los criterios de Kruskal-Wallis. Enhomocedasticidad, tal sentido, soloaplicamos encontramos unadediferencia significativa normalidad y de la prueba Kruskal-Wallis. En tal diferencia significativa en relación con la[tabla variable en sentido, relaciónsolo conencontramos la variableuna “Sociabilidad” ( ²=45,04; p=0,000) 18]. “Sociabilidad” (χ²=45,04; p=0,000) [tabla 18]. Luego, para conocer los grupos que Luego, para conocer los grupos que difieren entre sí, se procede a un análisis difieren entre sí, se procede a un análisis de pares mediante la prueba de U Mann de pares mediante la prueba de Whitney (No incluido aquí). de U Mann de Whitney (No incluido aquí). Tabla 18. Diferencias del Estado Cognitivo en relación con Tabla 18. Diferencias del Estado Cognitivo en relación con variables subjetivas variables subjetivas autopercibidas. autopercibidas.

Chi-cuadrado gl Sig. asintótica

Estrés Percibido

Sentimientos de Soledad

Sociabilidad

2,831 2 0,243

0,574 2 0,750

45,049 2 0,000

a. Prueba de Kruskal Wallis; b. Variable de agrupación: Diagnostico

6) Regresión Múltiple lineal

6) Regresión Múltiple lineal

Mas allá de pruebas estadísticas comparativas entre grupos respecto de una variable, en ocasiones resulta de interés explorar modelos predictivos respecto una Mas allá de pruebas estadísticas comparativas entre grupos respecto variable dependiente (Por ejemplo, el estado cognitivo). Para ello podemos recurrir a de una variable, en ocasiones resulta delineal interés explorar análisis de regresión. La regresión múltiple se emplea con modelos tres o máspredictivos grupos, o para predecir una variable continua(Por principalmente. variable dependiente respecto una variable dependiente ejemplo, elUnaestado cognitivo). Para numérica (por ejemplo, CI, memoria episódica, fluidez verbal) es explicada por otras elloindependientes, podemos recurrir a análisiscomo de regresión. regresióndemúltiple lineal se tanto numéricas dicotómicasLa (Minimental Fostein, genero, emplea con tres o másetc.). grupos, o para predecir una que variable continua princiantecedente familiar, Debe atenderse a la relación pudiera existir entre la variables independientes o colinealidad, ya que puede generar un efecto confusor palmente. Una variable dependiente numérica (por ejemplo, CI, memoria (por ejemplo, la edad puede influir en una prueba de memoria, porque en los episódica, verbal) esmás explicada por otras independientes, tanto numémayores fluidez las diferencias son pequeñas).

ricas como dicotómicas (Minimental de Fostein, genero, antecedente famiel análisis de regresión lineal se intenta predecir una variable liar, etc.).Con Debe atenderse a la relación que pudiera existir entre la variables dependiente (VD) a partir de variables independientes (VI) explicativas; creando por independientes o colinealidad, ya que puede generar un efecto confusor (por lo tanto un modelo explicativo exploratorio. Además, posibilita descubrir interacciones independientes por sí mismas ejemplo, la edadentre puedevariables influir en una prueba que de memoria, porquenoenserían los masignificativas. Requiere también identificar variables confusoras, que pueden afectar yores las diferencias son más pequeñas). los resultados finales del modelo creado. Con el análisis de regresión lineal se intenta predecir una variable dependiente (VD) a partir de variables independientes (VI) explicativas; crean| 65 90

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

do por lo tanto un modelo explicativo exploratorio. Además, posibilita descubrir interacciones entre variables independientes que por sí mismas no serían significativas. Requiere también identificar variables confusoras, que pueden afectar los resultados finales del modelo creado. Requisitos 1. Linealidad: marca una relación lineal. 2. Normalidad de residuos: son las diferencias entre los valores calculados por el modelo y los realmente observados. Deben ser pequeñas y normales. 3. Contar con 10 casos por cada variable que se incluye el modelo general. 4. Colinealidad: Cuando dos variables independientes están muy relacionadas y se anulan, cuando en realidad una sola de ellas sería significativo. Se detecta examinando los coeficientes de correlación entre ambas, y analizar si los resultados finales se vuelven inestables al introducir una nueva variable. 5. Importante que los grupos estén equilibrados. Los coeficientes alfa cuando varían significativamente pueden estar identificando las variables confusoras. 6. Considerar que los modelos de regresión no siempre son lineales (puede ser cuadrática, logística, etc). Con la prueba Anova vemos las diferencias de grupos; pero no se concluye más. Con el análisis de regresión lineal, interesa ver qué variables influyen en esas diferencias. Con este análisis, es necesario examinar detenidamente los siguientes indicadores que aparecerán una vez ejecutado el análisis estadístico: R2: Indica el porcentaje de la varianza que explica el modelo (su importancia depende de lo que se explica). Pero como mientras más variables se incluyen en el modelo más aumenta; por lo tanto, se apela a una corrección o R2 corregida. R2 corregida: Es más honesta que la anterior por su bondad de ajuste. Beta 1: Indica la correlación de cada variable independiente con la variable dependiente o criterio (cuál aporta más al modelo). Indica la dirección de la asociación y el valor de la fuerza de asociación. Beta 2: Indica la correlación con las otras variables independientes. Es bueno que sea baja, si no se trata de variables que estarán refiriendo lo mismo. T: debe ser mayor a >1,64 para que sea relevante. Muy importante esto. Colinealidad: cuando el valor VIF en el SPSS (que cuantifica la 91

Mias C. D.

intensidad de la multicolinealidad en un análisis de regresión normal) está entre >10 y <30, es significativa. La matriz de correlaciones que aparecerá adicionalmente nos puede indicar cuándo dos variables independientes están muy correlacionadas, para excluir una de ellas (>0,75). Por el contrario, la correlación con la variable dependiente es de interés en este análisis. Para llevar a cabo este análisis en el programa SPSS, se debe seguir los siguientes pasos: Analizar/Regresiones/Lineales. Allí deberemos introducir la variable dependiente (por ejemplo, estado cognitivo, puntaje en test de memoria, etc.); y las variables independientes o predictoras (por ejemplo, test neuropsicológicos, variables sociodemográficas, escalas funcionales o conductuales, etc.). Como método de análisis, se puede seleccionar el denominado Intro, o mejor el denominado Forward-Wald o hacia adelante. En la pestaña “Estadísticos” podemos solicitar las estimaciones de análisis, intervalos de confianza, ajuste del modelo, descriptivos, y diagnósticos de colinealidad. Ejemplo 1 En un estudio de prevalencia de deterioro cognitivo realizado en Córdoba, nos interesa conocer la influencia predictora de variables de carácter sociodemográficos (Edad, genero, nivel de instrucción, estado civil, número de hijos, procedencia, etc). En este caso, al contar con la variable dependiente “Estado Cognitivo” constituida por tres grupos (Normal-DCL-Demencia), para evaluar la influencia de las variables sociodemográficas se empleó un análisis de regresión linear múltiple. La tabla inferior muestra las puntuaciones obtenidas del análisis con el método Intro o Enter (extraída de: Mias CD, Sassi M, Masih ME, Querejeta A, Krawchik R, 2007. Deterioro cognitivo leve. Un estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad de Córdoba, Argentina. Rev Neurol, 44-12: 733-738). De las variables incluidas, se encontró que el género (p=0,000), la edad (p=0,000), los años de instrucción formal (p=0,000), el número de hijos (p=0,021) y el número de hermanos (p=0,020) se encuentran significativamente correlacionadas con el estado cognitivo. El coeficiente de correlación fue r = 0,42 (p < 0,000) y r² = 0,174, lo que explica el 17,4% de la varianza total (Ver tabla 19).

92

(extraída de: Mias CD, Sassi M, Masih ME, Querejeta A, Krawchik R, 2007. Deterioro cognitivo leve. Un estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad de Córdoba, Argentina. Rev Neurol, 44-12: 733-738). De las variables incluidas, se encontró que el género (p=0,000), la edad (p=0,000), los años de instrucción formal (p=0,000), el número de hijos (p=0,021) y el número de hermanos (p=0,020) se Estadística e instrumentos Neuropsicología encuentran Metodología significativamente correlacionadas con elenestado cognitivo. El coeficiente de correlación fue r = 0,42 (p < 0,000) y r² = 0,174, lo que explica el 17,4% de la varianza total (Ver tabla 19).

Tabla 19. Análisis de regresión lineal sobre la variable Estado Cognitivo en relación variables sociodemográficas, en Rev Neurol.enTomado Tabla 19.con Análisis de regresión lineal sobre lapublicado variable Estado Cognitivo relación de con variables sociodemográficas, publicado en Rev Neurol. Tomado de Mias et.al., 2007. Mias et.al., 2007.

Ejemplo 2

Ejemplo 2 Exploramos ahora la influencia de variables psicológicas y funcionales Exploramos ahora la influencia de variables psicológicas y funcionales (Quejas de memoria, quejas ejecutivas, actividades instrumentales, depresión, (Quejas memoria,y quejas eventos de traumáticos reservaejecutivas, cognitiva)actividades en relacióninstrumentales, con la variable depresión, dependiente eventos traumáticos cognitiva) con la variableel “estado Cognitivo”. Para yelloreserva aplicamos un análisisende relación regresión lineal, empleando método Forward-Wald o hacia adelante (considerando que introducimos varias dependiente “estado Cognitivo”. Para ello aplicamos un análisis de regresión lineal, empleando el método Forward-Wald o hacia adelante (considerando | 67 que introducimos varias variables y pretendemos que el programa seleccione MIAS CARLOS D. aquellas que resultan significativas, y que descarte aquellas que no tienen correlación alguna). Encontramos en primer término la siguiente tabla de variables y pretendemos que el programa seleccione aquellas que resultan datos en el programa significativas, y que SPSS: descarte aquellas que no tienen correlación alguna). Encontramos en primer término la siguiente tabla de datos en el programa SPSS:

Tabla 20. Resumen del análisis de regresión lineal visualizado

Tabla 20. Resumen del análisis lineal visualizado en 4 modelos predictores ende4 regresión modelos predictores Error R2 estándar ajustado estimación

R

1

0,883

0,780

0,779

0,98258

0,780

1068,325

1

302

0,000

2

0,904

0,817

0,816

0,89594

0,038

62,234

1

301

0,000

3

0,918

0,843

0,842

0,83179

0,026

49,218

1

300

0,000

4

0,924

0,854

0,852

0,80432

0,011

21,837

1

299

0,000

Modelo

Cambio en R 2

Estadísticos de cambio Cambio en F gl1 gl2

R cuadrado

Sig. Cambio F

En la tabla superior, observamos que del análisis resultante surgen cuatro modelos o agrupamientos de variables independientes. El primero de ellos explica el 93 (R2 ajustado) 77,9% de los cambios en la variable dependiente en función de la presencia de las variables independientes consideradas en el estudio, el segundo el

Error R2 estándar ajustado estimación

R

R cuadrado

1

0,883

0,780

0,779

0,98258

2

0,904

0,817

0,816

0,89594

3

0,918

0,843

0,842

0,83179

Modelo

Cambio en R 2 0,780

Mias 0,038 C. D. 0,026

Estadísticos de cambio Cambio en F gl1 gl2

Sig. Cambio F

1068,325

1

302

0,000

62,234

1

301

0,000

49,218

1

300

0,000

4

0,924 0,854 0,852 0,80432 0,011 299 0,000 En la tabla superior, observamos que del21,837 análisis 1resultante surgen cuatro modelos o agrupamientos de variables independientes. El primero de ellos explica el (R2 ajustado) 77,9% deque los cambios en la variable surgen dependiente En la tabla superior, observamos del análisis resultante cuatro modelos o agrupamientos de variables independientes. El primero de ellos explica en función de la presencia de las variables independientes consideradas en elel (R2 ajustado) 77,9% de los cambios en la variable dependiente en función de la estudio, el segundo el 81,6%, el tercero el 84,3%, y el cuarto el 85,2%. En presencia de las variables independientes consideradas en el estudio, el segundo el principio, nos orientamos el cuarto explicar una 81,6%, el tercero el 84,3%, ya elseleccionar cuarto el 85,2%. En modelo, principio, por nos orientamos porcentaje elmayor, incluir un mayor de variables tablaun21). seleccionar cuartoemodelo, por número explicar un porcentaje mayor,(ver e incluir número

mayor de variables (ver tabla 21).

Tabla 21. Influencia de variables conductuales y funcionales sobre el Estado

Tabla 21. Influencia de variables conductuales y funcionales sobre el Estado Cognitivo. Cognitivo. Nótese la de conveniencia considerar el modelo 4, alnúmero incluirdeelvariables, mayor Nótese la conveniencia considerar eldemodelo 4, al incluir el mayor explicativoexplicativo del 85,2% de casos. de los casos. número de variables, dellos85,2%

Modelo

VD

Coeficientes no estandarizados Error B estándar

Coeficientes estandarizados Beta

t

Sig.

95.0% intervalo de confianza para B Límite Límite inferior superior

1

Quejas Ejecutivas

0,058

0,002

0,883

32,685

0,000

0,054

0,061

2

Quejas Ejecutivas

0,045

0,002

0,683

19,325

0,000

0,040

0,049

AVD Instrumentales

0,087

0,011

0,279

7,889

0,000

0,065

0,108

Quejas Ejecutivas

0,030

0,003

0,453

9,753

0,000

0,024

0,036

AVD Instrumentales

0,094

0,010

0,304

9,199

0,000

0,074

0,114

Reserva cognitiva

0,048

0,007

0,267

7,016

0,000

0,035

0,061

Quejas Ejecutivas

0,016

0,004

0,240

3,743

0,000

0,007

0,024

AVD Instrumentales

0,087

0,010

0,281

8,704

0,000

0,068

0,107

Reserva cognitiva

0,038

0,007

0,212

5,496

0,000

0,024

0,052

Quejas de Memoria

0,120

0,026

0,294

4,673

0,000

0,069

0,170

3

4

a. Variable dependiente: Diagnostico

En la tabla superior puede observarse que las variables “Quejas ejecutivas, la tabla superior puededeobservarse quesignificativas las variables “Quejascon ejeAVD-I, En Reserva Cognitiva y Quejas memoria” son (p<0,000); un valor t >1,64; y un valor beta que indica que las AVD-I tiene mayor peso predictor. cutivas, AVD-I, Reserva Cognitiva y Quejas de memoria” son significativas

(p<0,000); con un valor t >1,64; y un valor beta que indica que las AVD-I METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 68 tiene mayor peso predictor. Observamos también que otras variables han sido excluidas del modelo, ya que no resultaron significativas, y por lo tanto no figuran en la tabla. En un análisis posterior, si pretendemos explorar estas variables como factores de “riesgo o protectores” del estado cognitivo, es necesario un análisis de “regresión logística”; pero en este caso, necesitaremos reclasificar los grupos en dos categorías, por ejemplo, normal-deterioro; o bien descartamos en el análisis a las personas con deterioro de moderado a grave (demencia). En

94

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

el siguiente punto vemos los detalles respecto la utilidad y aplicación de esta prueba.

7. Regresión Logística Binaria (Odds Ratio) Este análisis se emplea cuando pretendemos, por ejemplo, explorar factores de riesgo de deterioro cognitivo y protectores de la normalidad. La regresión logística binaria explora relaciones causales cuando la variable dependiente es de tipo binaria (dicotómica o Dummy), es decir, que tiene solo dos categorías (por ejemplo: normal-deterioro; Quejas de memoria nosi, perfomance alta-baja, etc). Recordamos que, en el análisis de regresión lineal múltiple, la variable dependiente es ordinal o escalar; mientras que en la regresión logística debe ser dicotómica, ya que está basada en la estimación de los Odds ratio y las probabilidades. En este caso, las variables independientes tratan de predecir la probabilidad que ocurra algo (por ejemplo, normalidad cognitiva) en relación con la probabilidad que no-ocurra (por ejemplo, deterioro). En otras palabras, representa la probabilidad de ocurrencia de un suceso cuando está presente un factor. Requiere que las variables predictoras sean dicotómicas o continuas (por ejemplo, alta-baja instrucción, depresión si-no, puntajes obtenidos de los test, etc). Las variables predictoras se eligen en función de un análisis significativo previo (Anova o prueba t). En estas variables, también se requiere que se defina de antemano la categoría de referencia (por ejemplo, indicarle al programa que la categoría “alta reserva cognitiva” es la de referencia para presentar normalidad cognitiva, en contraste con la categoría “baja reserva cognitiva”. También debe cuidarse que la muestra sea numerosa y bien distribuida. Cuantificadores de riesgo Un valor Odds ratio u OR=1 indica que no hay riesgo ya que la oportunidad de expuestos es igual a la de no expuestos. Los valores de OR van de 0 a infinito, por lo tanto, se determinan los IC 95%, pero en ellos no debe caer el 1 (uno). Por lo tanto: Si el OR >1 indica mayor riesgo (factor de riesgo) que los controles y B es positivo. Si el OR <1 indica menor riesgo que los controles (factor protector) y B es negativo. 95

Mias C. D.

En definitiva, es una forma de expresar la proporción del número de veces que un suceso ocurra frente a que no ocurra, o de que se obtenga normalidad frente a la posibilidad de deterioro cognitivo. De tal manera que si una variable independiente (por ejemplo, depresión no-si) obtiene un OR=2,5; indica que ante la presencia de las demás variables, la presencia de depresión implica que tiene la posibilidad de 2,5 veces más de presentar deterioro cognitivo (factor de riesgo). En cambio, si se obtiene un OR=0,5; indicaría que se reduce a la mitad la cantidad de veces que se obtendría deterioro (factor protector). Luego, si queremos conocer su significado en términos de probabilidades, podemos transformar el OR a partir de la fórmula: Probabilidad = Odds ratio / Odds ratio + 1 Ejemplo: 2,5 / (2,5 + 1) = 0,714 = 71,4% En este caso si el OR fue de 2,5 entonces aplicando la fórmula presentada, la probabilidad es de 0,714, o lo que es igual del 71,4%. Mientras que en el caso del OR=1, la probabilidad es del 50%, es decir que existen en este último caso las mismas probabilidades que el evento ocurra estando o no la otra variable en estudio presente. Codificación en el modelo logístico La variable dependiente en el programa SPSS debe codificarse de manera que: 1 = indica ausencia de Deterioro (normalidad). 2 = indica presencia de Deterioro (deterioro). Nota: en la codificación numérica de las categorías en el programa SPSS, se aconseja no utilizar el número cero, a fin de evitar un procesamiento erróneo del número. Por otra parte, siempre debe iniciarse la numeración con la categoría de referencia. Por ejemplo, si preguntamos ¿toma alcohol? La numeración de la escala será: 1. Nada, 2. Poco, 3. Mucho. Queda claro que la categoría de referencia para la normalidad cognitiva sería que no haya ingesta de alcohol. Pero si preguntamos, ¿realiza actividad física? La numeración de la escala será: 1. Mucho, 2. Poco, 3. Nada. De esta manera la referencia teórica que apoya la normalidad cognitiva es la realización de actividad física. Considerar que este ordenamiento incidirá en los resultados, con el riesgo de hacer interpretaciones erróneas.

96

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Las variables independientes o predictoras 1- Dicotómicas: Por ejemplo: 1. No fuma – 2. Fuma 2- Categóricas: Las variables ordinales o continuas deben llevarse a dicotómicas o variables DUMMY, ya que, si se sigue el orden, se interpreta como riesgo proporcionalmente mayor, cuando el orden no es reflejo de linealidad de riesgo. Por ejemplo, en la escala: 1=No fuma, 2=Fuma poco, 3=Fuma mucho, indicaría que “fumar mucho” es 2 veces más riesgoso que “fuma poco”. En el programa SPSS tenemos la opción de convertir la variables ordinales o continuas en variables Dummy. En este punto, pueden considerarse las opciones: 1) “Simple”, cuando cada categoría de la variable predictora (menos la de referencia) es comparada con la categoría de referencia, que es la que se considera sin riesgo. 2) “Difference”, cuando cada categoría de la variable predictora (menos la de referencia) es comparada con el promedio de la categoría previa. 3- Numéricas: pueden usarse tal cual o categorizarse si el aumento no es proporcional. Condiciones para el análisis 1. Muestra numerosa y bien distribuida. 2. Por cada variable predictora contar con 10 casos al menos. 3. Identificar variables confusoras. 4. El test de Wald (chi) debe ser >3. 5. El Exp(B) representa el valor OR. 6. El valor R2 de Cox & Snell o de Nagelkerke, explica el porcentaje de varianza. Estos valores pueden diferir, por lo que algunos autores toman uno u otro, o bien el promedio de ambos. En nuestra opción, consideramos la de Nagelkerke. 7. Identificar colinealidad como problema, cuando los IC: 95% son anormalmente grandes. Esto quiere decir que dos variables predictoras están muy correlacionadas (r> 0,60) y se debe sacar una. Consideraciones importantes Considerar que las variables género, edad, instrucción etc. pueden ser de control o covariables o bien factores de confusión. En la medida que se va construyendo el modelo predictor, cuando una variable se modifica mucho cuando se incorpora una nueva, puede estar interactuando. Por otro lado, cuando hay variables muy correlacionadas no sirve incluir ambas: hay

97

Mias C. D.

colinealidad lo que equivale a haber introducido una misma variable dos veces. Es bueno empezar incluyendo una variable y luego agregar otras (método Forward Wald) o bien empezar con todas y luego sacar de a una (método Back o hacia atrás), o bien proceder paso a paso combinando los anteriores (método Steep o paso a paso). La regresión logística con una variable ordinal (por ejemplo, reserva cognitiva baja-media-alta), se denomina regresión logística multinomial, y se rige por principios y condiciones similares a la binaria. En el programa SPSS, se podrá realizar el análisis de regresión logística binaria, con la siguiente secuencia: Analizar/Regresión/Logística Binaria. En la pantalla que se abre, podrá introducir la variable dependiente, luego las variables independientes, y seleccionar el método de análisis (en nuestra elección, es el Forward-Wald). En el caso de introducir variables ordinales o continuas, se pueden convertir en Dummy en la pestaña categórica, señalando la categoría de referencia y el método “simple” (en nuestra opción). En la pestaña Opciones, debe seleccionarse las casillas de Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow y el CI para exp(B) [intervalos de confianza]. La prueba de Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov es muy importante, ya que permite comprobar si el modelo propuesto puede explicar lo que se observa; al evaluar la distancia entre lo observado y lo esperado en el modelo. Por lo tanto, lo deseable sería que el valor no sea significativo (p>0,05), lo que significa que no hay diferencias entre lo observado y lo esperado por el modelo; o que no hay diferencias significativas entre lo que se predice y los datos reales (o Goodness of Fit <15). En otras palabras, una prueba de bondad de ajuste que no da significativo implica que el modelo permite calcular predicciones de manera satisfactoria. En consecuencia, para dar cumplimiento al objetivo se realiza en primer lugar un análisis de colinealidad, con la finalidad de evitar una correlación excesiva entre las variables independientes. Luego se evalúa la asociación mediante la prueba chi cuadrado para variables cualitativas, y el coeficiente de correlación de Pearson para variables cuantitativas. Se consideran correlaciones importantes cuando los valoren superar la cifra de 0,7. La bondad de ajuste del modelo a los datos se comprueba mediante el empleo el test de Hosmer y Lemeshov. Se considera un ajuste satisfactorio del modelo a los datos, si p>0,05. La prueba de Nagelkerke nos permite observar el porcentaje de cambios en la variable dependiente, consecuencia de la presencia de las variables indepen98

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

dientes seleccionadas. Seguidamente se realiza el análisis de Regresión Logística. Finalmente se determinan los odds ratio para cada variable seleccionada. Punto de corte en el análisis En el programa SPSS también está la opción para realizar el análisis considerando un punto de corte. Por ejemplo, estimar el valor OR para los sujetos con un Minimental (MMSE) igual o mayor a 25 puntos; o bien para analizar la muestra con un punto de corte que la clasifica con o sin depresión (12 puntos en la escala GDS). Para ello se emplea la opción “REGLA”, y se determina el punto de corte para hacer el análisis. También en RULE se puede usar una variable para dividir la muestra (por ejemplo, por género o presencia de antecedentes si-no). De este modo, se hará un análisis solo para el género femenino, o considerando las personas que tienen un antecedente familiar de enfermedad. Cuando se estima que la relación no es lineal se usan los Métodos Probit o Logit. Ejemplo 1 En relación con la variable “Estado Cognitivo” (Normal-DCL), pretendemos conocer factores protectores de la normalidad y de riesgo de deterioro, en una muestra del Servicio de Neuropsicología compuesta por 930 casos (61% normales); considerando la influencia de variables sociodemográficas (género, edad, instrucción) y psicológicas (quejas de memoria, ejecutivas, depresión). Para ello realizamos un análisis de regresión logística binaria con el método Forward Wald, con control de colinealidad y la prueba de Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov. En la tabla siguiente se puede observar un resumen del modelo generado. Puede observarse que aparecen cuatro modelos posibles, que incluyen progresivamente un mayor número de variables. En consecuencia, será interesante explorar el modelo cuatro. En tal sentido, lo primero es observar que el valor de la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov haya resultado no significativa, indicador de que el modelo hace predicciones satisfactorias. Por su parte, el valor de la prueba de Nagelkerke (0,397) sugiere una explicación del 39% de que los cambios en la variable dependiente, se debe a la presencia de las variables independientes consideradas en el estudio (tablas 22 y 23).

99

progresivamente un mayor número de variables. En consecuencia, será interesante explorar el modelo cuatro. En tal sentido, lo primero es observar que el valor de la MIAS CARLOS D. prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshov haya resultado no significativa, indicador de que el modelo hace predicciones satisfactorias. Por su parte, el valor de En la siguiente (0,397) se puedesugiere observaruna un resumen del modelo generado. la prueba detabla Nagelkerke explicación del 39% de que los Puede observarse que aparecen cuatro modelos posibles, que incluyen Mias C. D. cambios en la variable dependiente, se debe a la presencia de las variables progresivamente un mayor número de variables. En consecuencia, será interesante independientes consideradas en el estudio (tablas 22 y 23). explorar el modelo cuatro. En tal sentido, lo primero es observar que el valor de la prueba de ajuste de Hosmer-Lemeshov haya no significativa, Tablas de 22 bondad y 23. Prueba de Hosmer-Lemeshov y resumen delresultado modelo. Nótese que para Tablas 22 de y 23. Prueba de Hosmer-Lemeshov y resumen delPor modelo. Nótese que de para el indicador que el modelo hace predicciones satisfactorias. su parte, el valor el modelo modelo 4, prueba de significativo (p=0,207), y el R2R2 dede 4, la la prueba debondad bondadde deajuste ajustenonoeses significativo (p=0,207), y el la Nagelkerke prueba de Nagelkerke (0,397) sugiere una explicación del 39% de que los 39% casos de ladevariable dependiente. Nagelkerke sugiere sugiereuna unapredicción prediccióndel del 39%dedeloslos casos la variable dependiente. cambios en la variable dependiente, se debe a la presencia de las variables independientes consideradas en el estudio (tablas 22 y 23). Paso Chi-2 gl Sig. 1 10,474 y resumen 8 0,303 Tablas 22 y 23. Prueba de Hosmer-Lemeshov del modelo. Nótese que para el 2 de ajuste 12,638no es8significativo 0,225 (p=0,207), y el R2 de modelo 4, la prueba de bondad 3 14,376 8 casos 0,219 Nagelkerke sugiere una predicción del 39% de los de la variable dependiente. 4 17,863 8 0,207 Paso Chi-2 gl Sig. 1 10,474 8 0,303 de 2 R cuadrado 12,638 de 8 R cuadrado 0,225 Paso Cox y Snell 8 Nagelkerke 3 14,376 0,219 14 0,347 0,463 17,863 8 0,207

2 0,347 0,462 3 0,349 0,460 de 4 R cuadrado 0,356de R cuadrado 0,397

Paso Cox y Snell Nagelkerke 1 0,347 0,463 A continuación, observamos el resultado0,462 final del análisis de regresión binaria, 2 0,347 3 0,349 0,460 continuación, observamos el forward-wald, resultado finalse delfueron análisis de regresión dondeA vemos que al usar el método incluyendo variables, 4 0,356 0,397

en hasta finalizar en cuatro pasos Las variables que nosese incluyen aquí, no binaria, en donde vemos que al(tabla usar 24). el método forward-wald, fueron incluresultaron significativas, lo tanto, no han pasos sido incluidas en Las el modelo. yendo variables, hasta por finalizar en cuatro (tabla 24). variables que A continuación, observamos el resultado final del análisis de regresión binaria, en donde vemos que al usar el método forward-wald, fueron incluyendo variables, no se incluyen aquí, no resultaron significativas,sepor lo tanto, no han sido Tabla 24. Análisis de regresión logística con el método hacia adelante, exploratorio de hasta finalizar en cuatro pasos (tabla 24). Las variables que no se incluyen aquí, no incluidas en eldemodelo. factores riesgo y protección del estado cognitivo de Normalidad-deterioro resultaron significativas, por lo tanto, no han sido incluidas en el modelo.

95% C.I. para Tabla deregresión regresiónlogística logística conelelmétodo método hacia adelante, exploratorio Tabla24. 24. Análisis de con hacia adelante, exploratorio de Variables en Análisis la ecuación Error Exp(B) EXP(B) factoresde deriesgo riesgoyyprotección protección del estado cognitivo B estándar Sig. OR Inferior Superior de factores del estado Wald cognitivogldedeNormalidad-deterioro Normalidad-deterioro Paso 1 QE Baja-Alta 0,225 0,042 28,79 1 0,000 1,252 1,15 1,36 95% C.I. para Paso 2 Instrucción Baja-Alta -1,302 0,184 50,21 1 0,000 0,272 0,19 0,39 Variables en la ecuación Error Exp(B) EXP(B) 0,663 0,080 68,02 1 0,000 1,941 1,65 QE Baja-Alta B estándar Wald gl Sig. OR Inferior Superior 2,27 Paso 1,15 0,22 1,36 0,47 Paso 3 1 Instrucción -1,129 0,042 0,194 28,79 33,80 1 1 0,0000,0001,2520,323 QE Baja-Alta Baja-Alta 0,225 Paso 2 Depresión -1,302 0,19 0,47 0,39 0,89 -0,431 0,184 0,161 50,21 7,15 1 1 0,0000,0070,2720,650 InstrucciónNO-SI Baja-Alta 0,663 0,080 1,65 1,74 2,27 2,42 QEBaja-Alta Baja-Alta 0,720 0,084 68,02 72,87 1 1 0,0000,0001,9412,055 QE Paso 3 -1,129 0,194 33,80 1 0,000 0,323 0,22 0,47 1,47 Instrucción Baja-Alta Paso 4 Edad Agrupada 0,246 0,074 11,05 1 0,001 1,279 1,10 -0,431 0,161 7,15 1 0,007 0,650 0,47 0,89 Depresión NO-SI -1,175 0,198 35,21 1 0,000 0,309 0,21 0,45 Instrucción Baja-Alta 0,720 0,084 72,87 1 0,000 2,055 1,74 2,42 QE Baja-Alta -0,701 0,183 14,69 1 0,000 0,496 0,34 0,71 Depresión NO-SI Paso 4 Edad Agrupada 0,246 0,074 11,05 1 0,001 1,279 1,10 1,47 0,519 0,103 25,56 1 0,000 1,680 1,37 2,05 QE Baja-Alta -1,175 0,198 35,21 1 0,000 0,309 0,21 0,45 Instrucción Baja-Alta QE= Quejas ejecutivas -0,701 0,183 14,69 1 0,000 0,496 0,34 0,71 Depresión NO-SI 0,519 0,103 25,56 1 0,000 1,680 1,37 2,05 QE Baja-Alta QE= Quejas ejecutivas

| 73

En consecuencia, puede verse que en el paso cuatro ingresan cuatro | 73 variables. Dos de ellas pueden considerarse un factor protector, como la “alta instrucción” (OR=0,309, p=0,000 [IC 95% 0,21-0,45]); y la “ausencia 100

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de depresión” (OR=0,496, p=0,000 [IC 95% 0,34-0,71]). Esto sugiere que las dos variables juntas aumentan en 0,15 veces (resultado de 0,309 x 0,496) las posibilidades de presentar deterioro, por lo tanto, al ser menor que 1, constituyen un claro factor protector. En términos de probabilidad, la presencia de las dos variables implican un 13% [0,15/(0,15+1)] de probabilidad de implicar deterioro, por lo tanto son factores protectores. Por otro lado, dos variables se visualizan como factores de riesgo; como la mayor “Edad agrupada” (OR=1,279, p=0,001 [IC 95% 1,10-1,47]); y la “Alta frecuencia de Quejas Ejecutivas” (OR=1,680, p=0,000 [IC 95% 1,372,06]). Esto sugiere que ambas variables de riesgo aumentan en 2,15 veces de posibilidades de presentar un deterioro, o que tienen un 68% [2,15/(2,15+1)] de probabilidad de corresponderse con un deterioro; por lo tanto, son claros factores de riesgo.

8. Modelos lineales uni (Ancova) y multivariados (Manova) Estos análisis se emplean cuando se desea estudiar el efecto de más de un factor sobre la variable dependiente, recurriendo a modelos de análisis de varianza que permiten conocer el efecto de diversos factores, tanto de manera individual, como conjunta. En otras palabras, se lleva a cabo un análisis de la varianza con el fin de explorar el efecto o interacciones de variables independientes, sobre la variable dependiente (análisis univariado) o las variables dependientes (análisis multivariado). Se trata de contrastar la hipótesis alternativa de que las variables independientes tienen un efecto sobre las variables dependientes tomadas de forma conjunta. Utilizando este procedimiento se puede investigar los efectos o interacciones entre los factores y también los efectos individuales de los factores. Las variables dependientes deben ser cuantitativas, y los factores fijos deben ser categóricos (u ordinales). Las variables independientes (predictoras) se especifican como factores fijos. Las interacciones pueden ser positivas, negativas o inversas. En el programa SPSS, podemos realizar estos análisis siguiendo la secuencia: Analizar/Modelo lineal general. Luego podemos seleccionar el análisis Univariado (Ancova) o multivariado (Manova), donde encontraremos espacio para seleccionar las variables dependientes en primer lugar, seguido de los factores fijos (variables independientes) y las covariables. Se presentan 101

Mias C. D.

además pestañas para seleccionar la realización de pruebas post hoc (cuando las variables independientes tienen tres o más categorías), además de requerir pruebas de homogeneidad, estimaciones del tamaño de los efectos y potencia observada. Entonces, si consideramos una variable dependiente, estamos frente a un análisis Univariado. En cambio, se consideramos más de una variable dependiente, se realiza un análisis multivariado de varianzas usando la traza de Pillai, la lambda de Wilks (nuestra elección), la traza de Hotelling y el criterio de mayor raíz de Roy con el estadístico F aproximado. Para comprobar que se pueden utilizar las pruebas se considera el análisis de homogeneidad de varianzas M de Box. Las pruebas post hoc (Bonferroni, Tukey) para estudiar si hay diferencias entre las medias, se realizan por separado para cada variable dependiente. En el análisis mediante modelos lineales univariados (Ancova) o multivariados (Manova), verificamos si la variable independiente afecta a las variables dependientes de forma conjunta. En caso de no controlarse el supuesto de homogeneidad, lo más adecuado es elegir la prueba de la Traza de Pillai. Ejemplo 1. Análisis Univariado (Ancova) Consideremos que en la población concurrente a un Servicio de Neuropsicología entre los años 2015-17 constituida por con 840 casos, con un promedio de edad de 67,8 años, y de 12,6 años de instrucción formal; nos interesa estudiar el efecto que tienen sobre la variable dependiente de “memoria episódica” (puntaje obtenido en la prueba), algunas variables independientes, tales como el estado cognitivo y la alta-baja instrucción. Luego de verificar las condiciones para realizar la prueba, y de verificar que la prueba de igualdad de varianzas de Levene no da significativa (p>0,05); procedemos en el análisis del modelo lineal univariado (consideramos solo una variable dependiente, el puntaje en test de memoria). En las tablas 25 y 26, observamos un resumen sobre la distribución de los casos en función de las variables independientes seleccionadas, y del efecto de las variables sobre el puntaje de memoria.

102

estado cognitivo y la alta-baja instrucción. Luego de verificar las condiciones para realizar la prueba, y de verificar que la prueba de igualdad de varianzas de Levene no da significativa (p>0,05); procedemos en el análisis del modelo lineal univariado (consideramos solo una variable dependiente, el puntaje en test de memoria). En las tablas 25 y 26, observamos un resumen sobre la distribución de los casos en función Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología de las variables independientes seleccionadas, y del efecto de las variables sobre el puntaje de memoria.

Tablas 25 y 26. Análisis Univariado para la variable dependiente de Memoria Tablas 25 y 26. Análisis Univariado para la variable dependiente de Memoria episódica episódica diferida (subtest la WMS) diferida (subtest de ladeWMS) Diagnostico Normal DCL Demencia

Alto-Baja Instrucción ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

Tipo III suma de cuadrados Estado Cognitivo 3376,07 Instrucción alta-baja 27,95 EC + Instrucción 29,04 MODELO

gl 2 1 2

Media 7,80 7,06 5,53 4,84 1,55 1,77

Desviación estándar 1,92 1,87 2,42 2,23 1,77 1,81

Media cuadrática F 1688,036 396,66 27,950 6,56 14,522 3,41

R al cuadrado = 0,893 (R al cuadrado ajustada = 0,892)

N 276 74 183 126 79 102

Parámetro de no Potencia Sig. centralidad observada 0,000 793,33 1,00 0,011 6,56 0,72 0,033 6,82 0,64

Con estos resultados, observamos que el estado Cognitivo, el Nivel de Instrucción, comoresultados, la combinación de ambas, un efecto significativo sobre Con estos observamos quetienen el estado Cognitivo, el Nivel deel puntaje obtenido en una prueba de memoria diferida. En otras palabras, estaríamos Instrucción, como la combinación de ambas, tienen un efecto significativo aceptando la hipótesis alternativa de que las variables independientes de sobre el puntaje obtenido en una prueba de memoria diferida. En otras “Diagnóstico” y de “Nivel de Instrucción”, tienen un efecto sobre la variable

palabras, estaríamos aceptando la hipótesis alternativa de que las variables independientes de “Diagnóstico” y de “Nivel de Instrucción”, tienen un efecto| 75 sobre la variable dependiente: El puntaje en test de “memoria episódica”. Esto es válido tanto para el efecto individual como combinado de las variables independientes (p=0,033). Ejemplo 2. Análisis multivariado (Manova) Ahora supongamos que nos interesa estudiar el efecto que tienen sobre las variables dependientes de Atención (puntaje en el span de dígitos) y de memoria (puntaje obtenido en memoria diferida); algunas variables independientes, tales como el estado cognitivo y la alta-baja instrucción. Luego de verificar las condiciones para realizar la prueba, y de verificar que la prueba de igualdad de varianzas de M de Box y de Levene no dan significativo (p>0,05) para ambas variables dependientes; procedemos al análisis del modelo lineal Manova. En las tablas 27 y 28, observamos un resumen sobre la distribución de los casos en función de las variables independientes seleccionadas, en relación con las variables dependientes de “spam de dígitos” y de “Memoria episódica

103

Ahora supongamos que nos interesa estudiar el efecto que tienen sobre las variables dependientes de Atención (puntaje en el span de dígitos) y de memoria (puntaje obtenido en memoria diferida); algunas variables independientes, tales como el estado cognitivo y la alta-baja instrucción. Luego de verificar las condiciones para realizar la prueba, y de verificar queMias la prueba C. D. de igualdad de varianzas de M de Box y de Levene no dan significativo (p>0,05) para ambas variables dependientes; procedemos al análisis del modelo lineal Manova.

diferida” (evocación espontánea). Observamos que los contrastes multivariaEn las tablas 28, observamos resumen sobre distribución dos obtenidos con27layLambda de Wilksunindican que hay launa diferenciadeenlosla casos en función de las variables independientes seleccionadas, en relación con las interacción de las variables dependientes con elepisódica estado cognitivo variables dependientes de “spam de dígitos”dey acuerdo de “Memoria diferida” y los añosespontánea). de instrucción (Estado que Cognitivo, F=211,78; Años instrucción, (evocación Observamos los contrastes multivariados obtenidos con la Lambda de Wilksy indican que hay diferencia con en la las F=18,65; p<0,001); que también hayuna diferencias la interacción interaccióndeentre variables dependientes de acuerdo con el estado cognitivo y los años de instrucción ambas (F=2,52; p=0,039). En otras palabras, las variables independientes tie(Estado Cognitivo, F=211,78; Años instrucción, F=18,65; p<0,001); y que también nen un efecto sobre las dependientes, tanto en forma individual como conhay diferencias con la interacción entre ambas (F=2,52; p=0,039). En otras palabras, Luego, los efectos intersujetos indican diferenciastanto significativas lasjunta. variables independientes tienen un efecto sobreque lashay dependientes, como en forma conjunta. por Luego, los efectos intersujetos indican que hayy en lasindividual variablescomo dependientes separado, en función del estado cognitivo diferencias significativas en las variables dependientes por separado, en función el nivel de instrucción; pero el efecto interactivo de ambas variables, solodel se estado cognitivo y el nivel de instrucción; pero el efecto interactivo de ambas observa en relación con la variable “span de dígitos” (F=4,49; p=0,011), y no variables, solo se observa en relación con la variable “span de dígitos” (F=4,49; para la variable (p>0,05) [tabla 29]. p=0,011), y no paramemoria la variablediferida memoria diferida (p>0,05) [tabla 29]. Tabla 27. Distribución de casos en función de las variables dependientes e Tabla 27. Distribución de casos en función de las variables dependientes e independientesseleccionadas seleccionadas independientes Variables dependientes

Estado Cognitivo

Alto-Bajo Instrucción ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

Normal DCL Span dígitos

Demencia Normal DCL

Evocación espontanea

Demencia

Media 15,43 13,52 12,01 10,83 10,34 9,50 7,80 7,06 5,53 4,84 1,55 1,77

Desviación típica 2,95 2,65 3,16 3,17 3,68 2,85 1,92 1,87 2,42 2,23 1,77 1,81

N 276 74 183 126 79 102 276 74 183 126 79 102

MIAS CARLOS D.

28. Contrastes multivariados mediante Manova para las variables | 76 TablaTabla 28. Contrastes multivariados mediante Manova para las variables independientes de METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA Estado Cognitivo y Nivel de Instrucción. independientes de Estado Cognitivo y Nivel de Instrucción. Efecto

Estado Cognitivo Años Instrucción Estado cog + Años instrucción

Valor

F

Traza de Pillai Lambda de Wilks Traza de Pillai Lambda de Wilks

0,57 0,43

Traza de Pillai Lambda de Wilks

Sig.

Parámetro de no Potencia centralidad observada 673,851 1,000 847,139 1,000

168,46 211,78

Gl de hipótesis 4,000 4,000

0,000 0,000

0,04 0,95

18,65 18,65

2,000 2,000

0,000 0,000

37,305 37,305

1,000 1,000

0,01 0,98

2,52 2,52

4,000 4,000

0,039 0,039

10,108 10,113

0,720 0,720

En la siguiente tabla analizamos los efectos intersujetos, donde vemos que el

104 efecto interactivo de las variables “Estado Cognitivo” y de “Nivel de Instrucción”, no es significativo en relación con la variable “Memoria” (Evocación). Esto puede visualizarse también en la observación de las figuras inferiores sobre las medias

Efecto

Valor

Estado Cognitivo

Traza de Pillai 0,57 Lambda de 0,43 Wilks Traza de Pillai 0,04 Años Lambda de Wilks 0,95e Instrucción Metodología Estadística

Estado cog + Años instrucción

Traza de Pillai Lambda de Wilks

0,01 0,98

F 168,46 211,78

Gl de hipótesis 4,000 4,000

Sig.

de no Potencia centralidad observada 673,851 1,000 847,139 1,000

0,000 0,000

18,65

2,000

0,000

37,305

1,000 1,000

2,52 2,52

4,000 4,000

0,039 0,039

10,108 10,113

0,720 0,720

18,65 2,000 0,000 37,305 instrumentos en Neuropsicología

En la siguiente tabla analizamos los efectos intersujetos, donde vemos que el efecto interactivo de las variables “Estado Cognitivo” y de “Nivel de En la siguiente tabla analizamos los efectos donde vemos(Evoque el Instrucción”, no es significativo en relación con intersujetos, la variable “Memoria” efecto interactivo de las variables “Estado Cognitivo” y de “Nivel de Instrucción”, no cación). Esto puede visualizarse también en la observación de las figuras infees significativo en relación con la variable “Memoria” (Evocación). Esto puede riores sobre las medias paradelaslasvariables visualizarse también en marginales la observación figuras dependientes, inferiores sobreen lasdonde medias las diferencias se las observan con líneas paralelas. Sin embargo, en la se visualizamarginales para variables dependientes, en donde las diferencias observan con líneas Sin embargo, enlala variable visualización de las medias marginales para ción de las paralelas. medias marginales para “memoria diferida”, se observa la variable “memoria diferida”, se observa superposición o falta de distancias superposición o falta de distancias en relación con las variables de Estadoen relación con las variables de Estado Cognitivo y Nivel de Instrucción. Cognitivo y Nivel de Instrucción. Tabla29. 29.Pruebas Pruebasde deefectos efectosintersujetos intersujetos Tabla Variable dependiente Span dígitos Evocación Estado Cognitivo Span dígitos Evocación Años instrucción Span dígitos Evocación Estado cognit + Span dígitos Años instrucción Evocación Origen Modelo

gl 6 6 2 2 1 1 2 2

Media cuadrática 30437,507 6850,050 1589,966 2083,974 503,778 57,736 41,914 13,695

F 3260,862 1473,328 170,338 448,227 53,971 12,418 4,490 2,946

Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,011 0,053

Eta 2 parcial 0,946 0,888 0,234 0,445 0,049 0,011 0,008 0,005

Potencia observada 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,941 0,769 0,574

Finalmente, variables Finalmente, nos nos interesa interesa conocer conocer en en qué quégrupos gruposdentro dentrode delaslas variables independientes se presentan las lasdiferencias. diferencias. Para Paraello elloacudimos acudimosalalanálisis análisisdedela la independientes se presentan prueba post post hoc hocde deBonferroni, Bonferroni, para para observar observar que, que, respecto respectode delas lascategorías categorías prueba deldel Estado Cognitivo, hay diferencias significativas en relación con los tres grupos entre Estado Cognitivo, hay diferencias significativas en relación con los tres grupos si, tanto para el “span de dígitos” (p=0,000), como para la prueba de “memoria entre si, (p=0,000) tanto para[tabla el “span de figuras dígitos”5 y(p=0,000), parala la prueba dede diferida” 30]. Las 6 permiten como visualizar significación las mediasdiferida” de las pruebas (líneas paralelas “memoria (p=0,000) [tabla 30]. es Lasmejor). figuras 5 y 6 permiten visualizar la significación de las medias de las pruebas (líneas paralelas es mejor).

| 77

105

MIAS CARLOS D.

Tabla 30. Diferencias entre los grupos de los las grupos variables en relación con Tabla 30. Diferencias entre deindependientes, las variables independientes, enelrelación co span de dígitos y la memoria diferida. span de dígitos y la memoria diferida. Mias C. D.

Intervalo de Intervalo de confianza al 95% Variables Diferencia confianza al 9 Variables Diferencia Tabla 30. Diferencias entre los grupos de las variables independientes, en relación dependientes dependientes (I) (J) medias Error Límite Límite Tabla 30. Diferencias entre(I) los grupos de las independientes, en relación con elLímite (J)variables medias Error Lím y la diferida. Diagnostico con Diagnostico (I-J) estándar Sig.estándar inferior Sig.superior elspan spandededígitos dígitos y memoria la memoria diferida. Diagnostico Diagnostico (I-J) inferior sup Normal DCL 3,610* 0,207 3,1131 4,1080 Intervalo Normal DCL 3,610*0,0000,207 0,000de 3,1131 4,1 * confianza al 95% Variables Diferencia Demencia 5,452 0,239 0,000 4,8771 6,0270 * Demencia 5,452 0,239 0,000 4,8771 6,0 (I) (J) medias Error Límite Límite * Span dígitos dependientes DCL Normal -3,610 0,207 0,000 -4,1080 -3,1131 * Span dígitos Diagnostico Diagnostico estándar inferior 0,000 superior DCL Normal (I-J) -3,610 Sig.0,207 -4,1080 -3,1 *3,610* 0,243 Normal DCL 0,207 *0,000 0,000 1,2575 3,1131 4,1080 Demencia 1,841 2,4255 Demencia 1,841 0,243 0,000 1,2575 2,4 * Demencia 5,452 0,239 0,000 4,8771 6,0270 * Demencia Normal -5,452 0,239 0,000 -6,0270 -4,8771 * -5,452 0,239 -4,8 Span dígitos DCL Demencia Normal Normal-3,610* 0,207 0,000 -4,10800,000 -3,1131-6,0270 * * 0,243 DCL -1,8411,841 -2,4255 -1,2575 Demencia 0,243 *0,000 0,000 1,2575 0,000 2,4255 DCL -1,841 0,243 -2,4255 -1,2 * * Demencia Normal 2,381-5,452 0,239 *0,000 0,000 2,0304 -6,0270 -4,8771 Normal DCL 0,146 2,7325 Normal DCL 2,381 0,146 0,000 2,0304 2,7 * DCL -1,841 0,243 0,000 -2,4255 -1,2575 * Evocación Demencia 5,822 0,169 0,000 5,4172 6,2287 * Evocación Demencia 5,822 0,169 6,2 Normal DCL 2,381* 0,146 0,000 2,0304 0,000 2,73255,4172 * espontanea Evocación * 0,146 DCL Normal -2,381 0,000 -2,7325 -2,0304 * espontanea Demencia 5,822 0,169 0,000 5,4172 6,2287 DCL Normal -2,381 0,146 0,000 -2,7325 -2,0 * * espontanea DCLDemencia Normal 3,441-2,381 0,146 0,000 3,0293 -2,7325 -2,0304 Demencia * 0,171 3,441*0,0000,171 0,0003,8536 3,0293 3,8 Demencia 3,441 0,171 0,000 3,0293 3,8536 * Demencia Normal -5,822 0,169 0,000 -6,2287 -5,4172 * Demencia -5,822 0,169 -5,4 Demencia Normal Normal-5,822* 0,169 0,000 -6,22870,000 -5,4172-6,2287 * * DCL -3,441 0,171 0,000 -3,8536 -3,0293 * DCL 0,171 0,000 -3,85360,000 -3,0293-3,8536 DCL -3,441 -3,441 0,171 -3,0 MIAS CARLOS D.

*. Significativo a nivel Tabla p>0,01.como Nota: Tabla comoellaSPSS arroja el SPSS *. Significativo a nivel p>0,01. Nota: laNota: arroja *. Significativo a nivel p>0,01. Tabla como la arroja el SPSS

Figuras 5 y 6. Visualización de las medias marginales para las variables dependientes. Nótese la falta de significación en las medias de la prueba de memoria (derecha), en relación con la variable Estado Cognitivo.

3 Figuras 5 Ejemplo y 6.Figuras Visualización las medias marginales para las las variables 5 y56.y Visualización de las de medias para variables dependientes. Figuras 6. de Visualización las marginales medias marginales paradependientes. las variables dependient Nótese la falta de significación en las medias de la prueba de memoria (derecha), Nótese la falta de significación en las medias de la prueba de memoria (derecha), en Nótese la falta de significación en las de la prueba En este caso, a partir de una muestra de medias 106 participantes, con de un memoria promedio (derecha), relación con la variable Estado Cognitivo. en relación con la variable Estado Cognitivo. de edad de 66,2 años, y deen instrucción de 12,79 años; pretendemos conocer si las relación con la variable Estado Cognitivo.

variables independientes de Estado Cognitivo (normal-deterioro) y la variable género;Ejemplo tienen un3 efecto en el desempeño de la vida diaria (AVD instrumentales, y recreativas). Con las variables independientes diagnóstico y género, se Ejemplo 3 expansivas En este Ejemplo 3 caso, a partir de una muestra de 106 participantes, con un establece un diseño factorial, donde se conforman ahora cuatro grupos: normalpromedio de edad de 66,2 años, y de instrucción de 12,79 años; pretendemos femenino, normal-masculino, deterioro-femenino y deterioro-masculino. De esta conocer sialaseste variables independientes de Estado Cognitivo En este caso,En partir deanálisis una muestra de 106 participantes, con unlugar promedio manera, mediante un linealdemultivariado, obtenemos enparticipantes, primer una caso, a partir una muestra de 106(normal-deterioro) con un tabla como la siguiente: de edad de 66,2 años, y de instrucción de 12,79 años; pretendemos conocer si las

prom de edad de 66,2 años, y de instrucción de 12,79 años; pretendemos conocer s variables independientes de Estado Cognitivo y la variabley la var variables independientes de Estado(normal-deterioro) Cognitivo (normal-deterioro) METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 78 106 género; tienen un efecto desempeño la vida diaria instrumentales, género; tienenenunel efecto en el de desempeño de la(AVD vida diaria (AVD instrument expansivas yexpansivas recreativas). Con las variables independientes diagnóstico ydiagnóstico género, se y géner y recreativas). Con las variables independientes

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

y la variable género; tienen un efecto en el desempeño de la vida diaria (AVD instrumentales, expansivas y recreativas). Con las variables independientes diagnóstico y género, se establece un diseño factorial, donde se conforman ahora cuatro grupos: normal-femenino, normal-masculino, deteriorofemenino y deterioro-masculino. De esta manera, mediante un análisis lineal MIAS CARLOS D. multivariado, obtenemos en primer una MIASlugar CARLOS D. tabla como la siguiente: Tabla 31. los y obtenidos en las Tabla 31. Distribución de losde y promedios obtenidos en las funcionales Tabla 31. Distribución Distribución decasos los casos casos y promedios promedios obtenidos enescalas las escalas escalas funcionales de AVD, en relación con el Estado cognitivo y el género. funcionales de AVD, en relación con el Estado cognitivo y el género. de AVD, en relación con el Estado cognitivo y el género. Variables Variables dependientes dependientes

AVD AVD Instrumentales Instrumentales

Estado Estado Cognitivo Cognitivo Normal Normal Deterioro Deterioro Total Total Normal Normal

AVD AVD Expansivas Expansivas

Deterioro Deterioro Total Total Normal Normal

AVD AVD Recreativas Recreativas

Deterioro Deterioro Total Total

Genero Genero F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total F F M M Total Total

Media Media 1,10 1,10 2,31 2,31 1,46 1,46 1,83 1,83 2,86 2,86 2,13 2,13 1,46 1,46 2,58 2,58 1,79 1,79 2,94 2,94 3,62 3,62 3,14 3,14 4,86 4,86 4,66 4,66 4,80 4,80 3,89 3,89 4,12 4,12 3,96 3,96 62,73 62,73 59,75 59,75 61,85 61,85 53,10 53,10 53,53 53,53 53,23 53,23 57,98 57,98 56,74 56,74 57,62 57,62

D.S. D.S. 1,60 1,60 2,08 2,08 1,82 1,82 2,37 2,37 3,99 3,99 2,93 2,93 2,04 2,04 3,11 3,11 2,44 2,44 2,92 2,92 2,60 2,60 2,82 2,82 4,17 4,17 3,41 3,41 3,94 3,94 3,70 3,70 3,01 3,01 3,50 3,50 12,22 12,22 12,44 12,44 12,24 12,24 10,98 10,98 9,98 9,98 10,60 10,60 12,52 12,52 11,57 11,57 12,21 12,21

N N 38 38 16 16 54 54 37 37 15 15 52 52 75 75 31 31 106 106 38 38 16 16 54 54 37 37 15 15 52 52 75 75 31 31 106 106 38 38 16 16 54 54 37 37 15 15 52 52 75 75 31 31 106 106

Con de cuatro grupos o factorial, podemos Con la lalaconformación conformación de esos esos cuatro grupos o de de diseño diseño factorial,factorial, podemos Con conformación de esos cuatro grupos o de diseño hacer una inspección visual de los puntajes promedio que obtiene cada categoría hacer una inspección visual de los puntajes promedio que obtiene cada categoría de de podemos hacer una inspecciónejemplo, visual de los puntajes promedio que obtiene las las variables variables independientes. independientes. Por Por ejemplo, vemos vemos que que el el género género masculino, masculino, presenta presenta cada categoría delas las variables independientes. Por ejemplo, vemos quesi mayor puntaje en en las escalas de de AVD instrumentales instrumentales expansivas, tanto sielel elgénero estado mayor puntaje escalas AVD yy expansivas, tanto estado cognitivo es normal normal o de de deterioro. Estoen sería sugestivo deAVD que el elinstrumentales género masculino masculino masculino, presenta mayor puntaje las sugestivo escalas dede y cognitivo es o deterioro. Esto sería que género tendría más dificultades en la vida diaria, independientemente de su estado cognitivo tendría más dificultades la vidacognitivo diaria, independientemente de su estado cognitivo expansivas, tanto si el en estado es normal o de deterioro. Esto sería (debe (debe considerarse considerarse además, además, que que estas estas escalas escalas tienen tienen un un sesgo, sesgo, en en donde donde se se sugestivo de queactividades el género masculino tendría más dificultades en la vida diaria, valoran valoran algunas algunas actividades de de mayor mayor tradición tradición cultural cultural femenina). femenina). Realizamos Realizamos ahora ahora independientemente de su estado (debeque considerarse quede un análisis para ver tienen variables un análisis lineal lineal multivariado, multivariado, paracognitivo ver el el efecto efecto que tienen las lasademás, variables de “diagnóstico” y “género”, sobre las variables dependientes en estudio (AVD); pero estas escalas tienen un sesgo, donde se valoran algunas en actividades de mayor “diagnóstico” y “género”, sobreenlas variables dependientes estudio (AVD); pero vamos vamos a a considerar considerar en en esta esta ocasión ocasión la la variable variable “depresión” “depresión” como como covariable. covariable. En En tal tal sentido, obtenemos obtenemos los los siguientes siguientes resultados resultados (tabla (tabla 32): 32): sentido, Tabla 32. 32. Pruebas Pruebas de de efectos efectos intersujetos intersujetos Tabla

107

Eta Eta parcial parcial

Con la conformación de esos cuatro grupos o de diseño factorial, podemos hacer una inspección visual de los puntajes promedio que obtiene cada categoría de las variables independientes. Por ejemplo, vemos que el género masculino, presenta mayor puntaje en las escalas de AVD instrumentales Mias C. D. y expansivas, tanto si el estado cognitivo es normal o de deterioro. Esto sería sugestivo de que el género masculino tendría más dificultades en la vida diaria, independientemente de su estado cognitivo tradición cultural femenina). Realizamos ahora un análisis (debe considerarse además, que estas escalas tienen un lineal sesgo,multivariado, en donde se valoran algunas actividades de mayor tradición cultural femenina). Realizamos ahora para ver el efecto que tienen las variables de “diagnóstico” y “género”, sobre un análisis lineal multivariado, para ver el efecto que tienen las variables de las variables dependientes en estudio (AVD); pero vamos a considerar en esta “diagnóstico” y “género”, sobre las variables dependientes en estudio (AVD); pero ocasióna la variable en “depresión” como covariable. En talcomo sentido, obtenemos vamos considerar esta ocasión la variable “depresión” covariable. En tal los siguientes resultados (tabla 32): sentido, obtenemos los siguientes resultados (tabla 32): Tabla 32. 32. Pruebas Tabla Pruebas de deefectos efectos intersujetos intersujetos Variable Origen dependiente Modelo AVD-I AVD-E AVD-R Depresión AVD-I (Covariable) AVD-E AVD-R Estado Cognitivo AVD-I (normal-DCL) AVD-E AVD-R Genero AVD-I (F-M) AVD-E AVD-R EC + Genero AVD-I AVD-E AVD-R

Media Tipo III MIAS CARLOS gl D.cuadrática 488,170a 5 97,63 2053,866b 5 410,77 35504,784c 5 7100,95 107,947 1 107,94 311,169 1 311,16 1019,454 1 1019,45 0,402 1 0,40 0,399 1 0,39 589,738 1 589,73 29,936 1 29,93 2,332 1 2,33 45,265 1 45,26 0,202 1 0,20 4,426 1 4,42 65,352 1 65,35

F 20,551 46,194 570,646 22,722 34,993 8,192 0,085 0,045 4,739 6,301 0,262 0,364 0,042 0,498 0,525

Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,005 0,772 0,833 0,032 0,014 0,610 0,548 0,837 0,482 0,470

Eta parcial al cuadrado 0,235 0,303 0,197 0,184 0,257| 79 0,075 0,001 0,000 0,045 0,059 0,003 0,004 0,000 0,005 0,005

a. R2 = 0,504 (R2 ajustada = 0,480); b. R2 = 0,696 (R2 ajustada = 0,681); c. R2 = 0,780 (R2 ajustada = 0,742)

En primer lugar, exploramos los niveles de significación, indicativos de las variables tienen un los efecto sobrede la dependiente. tal sentido, Enindependientes primer lugar, que exploramos niveles significación,Enindicativos observamos en primer lugar que la depresión es una variable importante que tiene de las variables independientes que tienen un efecto sobre la dependiente. un efecto sobre todas las AVD (p<0,005) y que condiciona a las demás variables. En En tal sentido, observamos primer lugar que depresión es sobre una variable cambio, vemos que la variableen Estado Cognitivo tienelaun efecto solo las AVD importante(F=4,73; que tienep=0,032); un efectoysobre las AVD (p<0,005) y que condiciona recreativas que todas el Género tiene un efecto sobre las AVD Instrumentales (F=6,30; p=0,014). La interacción dela ambas variables no Cognitivo tiene efecto a las demás variables. En cambio, vemos que variable Estado sobre las AVD. Luego vemos la eta cuadrada parcial, ya que es una medida del tiene un efecto solo sobre las AVD recreativas (F=4,73; p=0,032); y que el tamaño del efecto. Este número indica cuánto de la variable dependiente es Género tiene efecto sobre las AVD El Instrumentales (F=6,30; La controlado por un la variable independiente. número más alto que se p=0,014). puede obtener interacción variables no tiene efecto sobre las vemos es 1. El valorde deambas 0,01 es poco efecto, una eta cuadrada en AVD. torno aLuego 0,06 indica un efecto y una eta cuadrada superior a 0,14 del es ya un efecto grande.Este Los la eta medio cuadrada parcial, ya que es una medida tamaño del efecto. porcentajes máscuánto altos (los cercanos a 1) significan un mayor por efecto. Una eta número indica de más la variable dependiente es controlado la variable cuadrada de 0.73 significa que la variable independiente explica el 73% de los independiente. El número más alto que se puede obtener es 1. El valor de cambios en las variables dependientes. Finalmente, en este ejemplo no es necesario 0,01 esuna poco efecto, una etayacuadrada en tornoindependientes a 0,06 indica un medioy realizar prueba post hoc, que las variables sonefecto dicotómicas, podemos observar las diferencias de medias en ambos grupos. y una eta cuadrada superior a 0,14 es ya un efecto grande. Los porcentajes

más altos (los más cercanos a 1) significan un mayor efecto. Una eta cuadrada de 0.73 significa que la variable independiente explica el 73% de los cambios en

Interpretación con teoría

La depresión como covariable, tiene un efecto importante (en función del valor

eta cuadrado mayor a 0,14) sobre las AVD, siendo mayor el efecto en las AVD-E 108 (explica el 26% de los cambios en esta variable dependiente). Esto sugiere que la depresión (como covariable) tiene un efecto moderado sobre la disminución de las

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

las variables dependientes. Finalmente, en este ejemplo no es necesario realizar una prueba post hoc, ya que las variables independientes son dicotómicas, y podemos observar las diferencias de medias en ambos grupos.

Interpretación con teoría La depresión como covariable, tiene un efecto importante (en función del valor eta cuadrado mayor a 0,14) sobre las AVD, siendo mayor el efecto en las AVD-E (explica el 26% de los cambios en esta variable dependiente). Esto sugiere que la depresión (como covariable) tiene un efecto moderado sobre la disminución de las AVD; debido a que un estado de ánimo caracterizado por tristeza, disminución de intereses, motivaciones y energía emocional, reducen la funcionalidad en la vida diaria, y lo hace aún con mayor efecto sobre actividades expansivas (mantenerse informado, aprender cosas nuevas, expresar deseos o necesidades, socializar, etc.). Por otro lado, se observa que el Estado Cognitivo tiene un efecto (Eta cuadrado = 0,045; valorado como bajo.) sobre las AVD-R, ya que, al conservarse las adaptaciones funcionales, parece tener un efecto significativo sobre actividades recreativas, tales como viajar, mantener hobbies, aprendizajes grupales, participación cultural, actividades al aire libre, etc. Por último, se observa que el Género solo tiene efecto sobre las AVD Instrumentales (Eta cuadrado = 0,059; valorado como medio) [figura 7]. Esto se explicaría en función de que el inventario de AVD-I de Lawton y Brody tendría cierta preferencia por actividades culturalmente atribuidas a lo femenino, tales como hacer la comida, lavar la ropa y hacer las compras, en las cuales los hombres suelen no puntuar igual que las mujeres. Finalmente, se observa que la interacción del estado Cognitivo y el Género, no tienen un efecto significativo sobre las AVD instrumentales, expansivas y recreativas.

109

Mias C. D.

Figura 7. Visualizacion de las medias marginales para las variables independientes genero y estado cognitivo en relacion a su efecto sobre las AVD Instrumentales.

9. Sensibilidad y especificidad Luego de un análisis de regresión, en las actividades relacionadas con la evaluación neuropsicológica, puede interesar un análisis sobre la capacidad de discriminación de un test o variable con un punto de corte determinado, ajustado por edad, género e instrucción (las principales variables intervinientes en neuropsicología). Especialmente para un test de cribado, que es una prueba diagnóstica con características especiales, que debe ofrecer resultados positivos en enfermos, y resultados negativos en sanos. De esta manera, en ocasiones puede ser muy útil clasificar a los sujetos en dos categorías antagónicas, por ejemplo, sanos-enfermos, o cognitivamente normal-deterioro. Contar con un punto de corte, es muy útil en test de cribado o de filtraje inicial, con capacidad predictiva, que se emplean mucho en Atención primaria (por ejemplo, MMSE; test Ineco, test del Reloj, Foto test, Test de Isaac para analfabetos, etc.). Su fin es seleccionar adecuadamente a los sujetos que deben remitirse a nivel especializado (evaluación profunda). Aunque los test de cribado son de diagnóstico inicialmente, tienen características especiales (Carnero Pardo & Montor-Rios, 2004). 110

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

El test de cribado debe ser sencillo de aplicar, aceptado por los pacientes, mínimos efectos adversos y económicamente viable: pero además debe ser confiable, valido, sensible, específico y seguro. Para determinar un punto de corte, se calcula la Sensibilidad y Especificidad con la gráfica ROC [receiver operating characteristics]. La variable dependiente es siempre categórica, y las independientes es mejor cuando son continuas y reflejan puntajes obtenidos en los test. La curva ROC obtenida, permite el análisis de su sensibilidad y especificidad. ¿Pero qué significan estos conceptos? Veamos: Sensibilidad: Puede definirse como la capacidad de un test para detectar la enfermedad de manera correcta. Es la probabilidad de clasificar correctamente sujetos identificados positivamente con una patología. Indica, por ejemplo, que el 90% de los sujetos con deterioro cognitivo son correctamente identificados. En otras palabras, es la proporción de sujetos con deterioro cognitivo que obtuvieron un resultado positivo (bajo puntaje en test MMSE) en el test de cribado. Son los clasificados como verdaderos positivos. Especificidad: Puede definirse como la capacidad del test para detectar los sanos o normales. Indica, por ejemplo, que el 20% de los sujetos sanos podría ser identificado como con deterioro, cuando no queremos que ocurra esto. En otras palabras, es la probabilidad de clasificar correctamente a un sujeto normal, obteniendo un resultado negativo en el test (por ejemplo, alto puntaje en MMSE), o de clasificar incorrectamente un sujeto normal obteniendo un resultado positivo (bajo puntaje). También puede considerarse que indica el porcentaje de personas que puede identificarse sin esa patología (definidas como normales). O el porcentaje de normales, pero que pueden tener otro deterioro. Con la Especificidad se afirma que no tiene deterioro cuando el test no lo indica. Las “pruebas de cribado” deben ser de alta sensibilidad para detectar a los sujetos con deterioro; muy útil en los casos en los que no detectar la enfermedad puede resultar de importancia o gravedad para los pacientes, como en el caso del DCL. En evaluación neuropsicológica, vemos a menudo cómo se seleccionan personas cognitivamente normales, mediante pruebas de cribado como el MMSE (Folstein), ya que es conocido su alto grado de sensibilidad para las demencias. Esto implica que personas con un puntaje inferior a 26, caen en la presunción firme de deterioro. En otras palabras, si

111

Mias C. D.

una persona obtiene un puntaje de 20 en el test MMSE, podemos afirmar que tiene deterioro cognitivo; sin embargo, si obtiene 27 puntos, no podemos afirmar que no lo tenga. La especificidad en cambio debe ser alta en las “pruebas confirmatorias” del diagnóstico para evitar falsos positivos; cuando equivocar un diagnóstico trae consecuencias importantes, o cuando es necesario conocer al menos la ausencia de una enfermedad grave como la demencia tipo Alzheimer en estadio avanzado. En el programa SPSS, podemos realizar estos estudios siguiendo la siguiente secuencia: Analizar/Curva ROC. La Sensibilidad y Especificidad se calcula para el estado cognitivo dicotómico, normal-deterioro (variable de estado en SPSS). Luego se elige el test como variable de prueba (en nuestro caso tomaremos el test Ineco). Seleccionar el casillero de Curva COR, con línea diagonal de referencia, intervalo de confianza y coordenadas de la curva. En la pestaña “Opciones”, verificar que se incluye el valor de punto de corte para la clasificación positiva, la dirección de la prueba, y el supuesto de distribución (puede ser no paramétrico). Con los resultados obtenidos, lo primero que debemos observar es el valor del área explicada, que debe ser superior a 0,80 para una buena discriminación. Luego, debemos determinar el punto de corte que nos indicará el valor de sensibilidad y especificidad del test. Este punto de corte para la determinación en una u otra categoría puede elegirse con el valor chi2 más alto (en caso de escalas de baja dispersión de puntajes), o bien identificando la curva COR el punto de la curva que está más lejos de la diagonal; o bien analizando la tabla generada hasta encontrar un punto de corte con aceptable sensibilidad y especificidad. Siempre será importante definir el grupo etario (rango de edad, instrucción, etc.) sobre el que se estiman los valores. Valores predictivos Desde una perspectiva probabilística, los valores más importantes para un test de clasificación diagnóstica de cribado no es la Sensibilidad y Especificidad, sino el VPP (valor predictivo positivo) y VPN (valor predictivo negativo); o sea, se responde a la pregunta: ¿cuál es la probabilidad de que el paciente esté realmente en una categoría, sea de normalidad o de deterioro? Valor predictivo positivo (VPP): Es la probabilidad de tener enfermedad o deterioro cognitivo (en nuestros ejemplos) si se obtiene un resultado positivo en el test (por ejemplo,

112

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

bajo puntaje en test de Folstein, del reloj, etc.). Se calcula conociendo los sujetos que obtuvieron resultado positivo (o patológico) con el test, y los que resultaron finalmente con la enfermedad. Valor predictivo negativo (VPN): Es la probabilidad de que un sujeto con un resultado negativo esté realmente sano. Se calcula conociendo los sujetos que obtuvieron resultado negativo (o normal) con el test, y los que resultaron finalmente sanos o normales. Estos valores, a diferencia de la Sensibilidad y Especificidad varían según la prevalencia de la enfermedad estudiada en una población. Por ejemplo, un punto de corte puede ser perfecto para descartar deterioro en jóvenes (baja prevalencia de deterioro) [vpn= 0,99], o para confirmar la presencia de demencia en una población de alta prevalencia (ancianos). Cuando la prevalencia es baja, un resultado negativo permite descartar la enfermedad con seguridad, siendo mayor el valor predictivo negativo (VPN). Por el contrario, un resultado positivo no permite confirmar el diagnóstico, por lo que el valor predictivo positivo será bajo (VPP). Razones de verosimilitud Se considera cuando es necesario contar con puntos de corte que sean clínicamente útiles y no dependan de la prevalencia. La razón de verosimilitud o razón de probabilidad miden la probabilidad de un resultado concreto (positivo o negativo) según la presencia o ausencia de enfermedad (o deterioro). Razón de verosimilitud positiva (RVP) = Sensibilidad / 1-Especificidad Razón de verosimilitud negativa (RVN) = 1-Sensibilidad / Especificidad Así, por ejemplo, se puede obtener un cociente de probabilidades positivo de 3,20 que indica que tener un resultado positivo (como bajo puntaje en test de memoria) es 3 veces más probable de identificar un Deterioro. Esto además permite comparar diferentes test para un mismo diagnóstico. En caso de variables ordinales como un puntaje de memoria En el caso que el resultado de una prueba no sea dicotómico (como los puntajes de un test de memoria), debe analizarse un punto de corte que 113

Se considera cuando es necesario contar con puntos de corte que sean clínicamente útiles y no dependan de la prevalencia. La razón de verosimilitud o razón de probabilidad miden la probabilidad de un resultado concreto (positivo o negativo) según la presencia o ausencia de enfermedad (o deterioro). Razón de verosimilitud positiva (RVP) =Mias Sensibilidad C. D. / 1-Especificidad Razón de verosimilitud negativa (RVN) = 1-Sensibilidad / Especificidad por ejemplo,una se puede obtener undicotómica cociente de probabilidades positivo de No permitaAsí, finalmente clasificación (normal-deterioro). 3,20 que indica que tener un resultado positivo (como bajo puntaje en test de se memoria) cuenta ahora conmás un probable único valor se sensibilidad y especificidad, sino un es 3 veces de identificar un Deterioro. Esto además permite compararde diferentes para un mismo diagnóstico. conjunto valorestest que corresponden a distintos niveles de decisión. Para ello, se analiza la curva ROC, el área bajo dicha curva (recuerde que un área En caso de variables ordinales como un puntaje de memoria >0,80 discrimina bien) y los distintos valores de la prueba y sus valores de En elycaso que el resultado de una prueba no sea dicotómico (como los sensibilidad especificad. puntajes de un test de memoria), debe analizarse un punto de corte que permita finalmente una clasificación dicotómica (normal-deterioro). No se cuenta ahora con Ejemplo un único valor se sensibilidad y especificidad, sino un conjunto de valores que corresponden distintos niveles decisión. Para ello, se valores analiza lade curva ROC, el y Vamos aadeterminar un de punto de corte y los sensibilidad área bajo dicha curva (recuerde que un área >0,80 discrimina bien) y los distintos especificidad para las pruebas cribado dey especificad. MMSE (Folstein) y el Test de valores de la prueba y sus valores de de sensibilidad

Ineco Frontal Screening (Torralva, Roca, Gleichgerrcht, Lopez, Manes; 2009) Ejemplo para sujetos con normalidad cognitiva multifunción y con deterioro cognitivo leve (tipos ejecutivo y multidominio). una muestra Vamos a determinar un punto de Para corte ello, y los consideramos valores de sensibilidad y especificidad para las pruebas de cribado de MMSE (Folstein) y el Test de Ineco de 453 personas normales y 415 con DCL. Realizamos en análisis ROC para (Torralva, Roca, Gleichgerrcht, Lopez, Manes; 2009) para sujetos con normalidad determinar punto de corte (sensibilidad y especificidad) en ambos test, para cognitiva multifunción y con deterioro cognitivo leve (tipos ejecutivo y multidominio). la categoría Normal-DCL un grupo entre 50-80yaños). EnDCL. primer Para ello, consideramos una(para muestra de 453 etario personas normales 415 con Realizamos en análisis ROC para punto de para corteuna (sensibilidad y término, observamos para cada testdeterminar el área explicada buena discriespecificidad) en ambos test, para la categoría Normal-DCL (para un grupo etario minación (tabla 33). entre 50-80 años). En primer término, observamos para cada test el área explicada para una buena discriminación (tabla 33).

Tabla 33. Estimación del área explicada para una buena discriminación. Tabla 33. Estimación del área explicada para una buena discriminación. Nótese que, parapara el test dedeFolstein, se observa observaununárea área satisfactoria (<0,80). Nótese que, el test Folstein, no no se satisfactoria (<0,80). Variables de prueba MMSE Test Ineco

Área Error explicada estándar 0,711 0,849

0,018 0,014

Significación asintótica 0,000 0,000

95% de intervalo de confianza asintótico Límite inferior Límite superior 0,676 0,747 0,822 0,876

Se observa que el área explicada de 0,711 para el test MMSE (Folstein) METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 84 nos indica que el test no discrimina bien entre normales y deterioro leve, en consecuencia, deberemos dejarlo de lado. Esto es esperable, dado que este test es empleado para explorar un deterioro mayor propio de las demencias, en consecuencia, no tiene valor para discriminar un deterioro leve (en el cual, es esperable un puntaje dentro de la normalidad, aunque presente una disminución en relación con normales). En otras palabras, una persona con DCL obtendría con facilidad un puntaje normal en este test. Respecto del Test Ineco Frontal Screening (Torralva, et al, 2009) observamos que el área explicada es de 0,849 indicador de que discrimina bien 114

Se observa que el área explicada de 0,711 para el test MMSE (Folstein) nos indica que el test no discrimina bien entre normales y deterioro leve, en consecuencia, deberemos dejarlo del lado. Esto es esperable, dado que este test es empleado para explorar un deterioro mayor propio de las demencias, en consecuencia, no tiene valor para discriminar un deterioro leve (en el cual, es Estadística e instrumentos enpresente Neuropsicología esperable un Metodología puntaje dentro de la normalidad, aunque una disminución en relación con normales). En otras palabras, una persona con DCL obtendría con facilidad un puntaje normal en este test.

entre normales y deterioro leve (ejecutivo y multidominio). Esto sería un haRespectoconsiderando del Test Ineco (Torralva, al, 2009) observamos queidentifiel área llazgo importante, que el testet ha sido diseñado para explicada es de 0,849 indicador de que discrimina bien entre normales y deterioro car deterioro de tipo frontal en las demencias. Sin embargo, vemos en este leve (ejecutivo y multidominio). Esto sería un hallazgo importante, considerando que estudio, que puede discriminar una afectación de estas funciones en sujetos el test ha sido diseñado para identificar deterioro de tipo frontal en las demencias. clasificados como deterioro leve (con ejecutivas y multidominio). Sin embargo, vemos en este estudio, queafectaciones puede discriminar una afectación de estas funciones en sujetos clasificados como deterioro leve (con afectaciones ejecutivas En consecuencia, es importante ahora determinar el punto de corte con nive-y multidominio). En consecuencia, es importante el punto corte les de sensibilidad y especificidad aceptables.ahora Paradeterminar ello, analizamos endeprimer con niveles de sensibilidad y especificidad aceptables. Para ello, analizamos en lugar la curva COR, observando que el punto de la curva mas distante de la primer lugar la curva COR, observando que el punto de la curva mas distante de la diagonalsesepresenta presentaenenlas lascoordenadas coordenadasdedesensibilidad sensibilidad0,81 0,81 y de 1-especificidiagonal y de 1-especificidad dedad 0,24. la tabla observamos que estas coordenadas indican el punto de En 0,24. En lasiguiente, tabla siguiente, observamos que estas coordenadas indican deelcorte de 22. La figura inferior nos muestra la curva ROC. punto de corte de 22. La figura inferior nos muestra la curva ROC. Tabla 34. Punto de corte estimados

Tabla 34. Punto de corte estimados Positivo si es menor que 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

Sensibilidad 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,996 0,980 0,925 0,870 0,810 0,717 0,545 0,448 0,316 0,249 0,088 0,066

1Especificidad 1,000 0,997 0,995 0,986 0,973 0,959 0,927 0,892 0,873 0,803 0,765 0,681 0,568 0,454 0,343 0,246 0,176 0,122 0,089 0,059 0,038 0,011 0,011

Figura 8. Curva ROC. Su inspección visual indica el punto de la curva más alejado de la diagonal en sensibilidad 0,81 y 1-especificidad 0,24.

Figura 8. Curva ROC. Su inspección visual indica el punto de la curva más alejado de la diagonal en sensibilidad 0,81 y 1-especificidad 0,24.

| 85

Finalmente podemos determinar que el Test Ineco discrimina bien entre normales y deterioro leve (ejecutivos y multidominios), con un punto de corte de 22 puntos, que le otorga una sensibilidad del 81% y una especificidad del 76% (resultado de: [1 - 0,270=0,73 x 100= 73]). Nota: esto es solo un 115

Mias C. D.

ejemplo. Los resultados no están previamente ajustados por edad y nivel de instrucción, aunque a la luz de este hallazgo, amerita realizarse este estudio, ya que estaríamos hablando de una buena discriminación de deterioros leves, cuando el test inicialmente fue desarrollado para deterioros mayores.

10. Análisis de correspondencia de variables Estas pruebas se emplean para estudiar las relaciones de dependencia e independencia de un conjunto de variables categóricas. Permite reducir un volúmen importante de información en determinadas dimensiones o factores (generalmente dos o tres). El análisis de correspondencia de variables puede ser simple (ACS: dos variables, requiere especificar filas y columnas en una tabla de contingencia), o múltiple (ACM: más de dos variables nominales). En todos los casos debemos considerar variables cualitativas nominales u ordinales de bajo rango (Por ejemplo: bajo, medio, alto). Informa sobre el grado de proximidad entre dos variables, luego de que se hizo el análisis de asociación con 2 (chi cuadrado). Pero dado que este último análisis no refleja la proximidad entre las distintas categorías de las variables, se realiza el análisis de correspondencia simple (ACS). Se trata de poner en evidencia las aproximaciones de las categorías de dos variables, en función de su frecuencia en los casos evaluados. Cuando tenemos más de dos variables nominales cualitativas, esta técnica supone la construcción de una matriz de doble entrada (filas y columnas) con todas las categorías de cada una de las variables cualitativas del estudio. Esta matriz conocida como Matriz de Hurt, posee en su interior las frecuencias de cada uno de los cruces (como en el caso de dos variables cualitativas). A partir de ella se realiza el análisis de reducción de dimensiones y la representación en un plano de todas las categorías respetando la posición relativa de unos conceptos respecto a los otros. En SPSS iniciamos el proceso con la siguiente secuencia: Analizar/ Reducción de dimensiones/Análisis de correspondencias. Para un ACS, seleccionamos nuestras variables nominales en las respectivas filas y columnas. En la pestaña “Modelo”, seleccionamos la prueba de chi cuadrado. En la pestaña “Estadísticos”, vamos a seleccionar el casillero referido a la Tabla de correspondencias y perfiles de filas y columnas. En la pestaña “Gráficos”, 116

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

puede seleccionarse el Diagrama de dispersión biespacial y los gráficos de líneas. Para realizar un ACM, seguimos la siguiente secuencia en el SPSS: Analizar/Reducción de dimensiones/Escalonamiento óptimo. Allí verificamos que estén seleccionadas las opciones: todas las variables son nominales múltiples, un conjunto, y análisis de correspondencia múltiple. Luego, debemos seleccionar las variables de análisis, y verificar que pretendemos identificar solo dos dimensiones (pueden ser más). En la pestaña “Resultados” seleccionamos las Medidas discriminantes y las correlaciones entre variables. En la pestaña “Gráficos/Objetos” seleccionamos puntos de objetos; y en pestaña “Gráficos/variable”, seleccionamos todas nuestras variables en el campo de “gráficos de categorías conjuntas”. Luego, estamos en condiciones de analizar los resultados de ACM, identificando en las dos dimensiones generadas, las variables que muestren los valores mas altos en las medidas de discriminación.

Ejemplos de análisis de correspondencia simple (ACS) Ejemplo 1 En la población de sujetos concurrentes al Servicio de Neuropsicología en el período comprendido entre 2015-17, se analizan 840 casos, que adquieren distintos diagnósticos, y que a su vez expresan distintos estados de condición social ocupacional. En tal sentido, exploramos en primer término la asociación entre la variable “Diagnóstico” y la variable “Actividad actual”. Con la prueba de 2 observamos que entre ambas hay asociación significativa ( 2=55,345; p=0,001; Phi=0,35). Sin embargo, ahora queremos conocer la proximidad entre las categorías “diagnósticas” y de “actividad actual” (en actividad ocupacional, jubilado, pensionado, otro). Con el análisis de correspondencia de dos variables, en primer lugar, vemos la distribución de casos activos, conforme el cruce de filas y columnas (ver tabla inferior).

117

variable “Diagnóstico” y la variable “Actividad actual”. Con la prueba de ꭕ2 observamos que entre ambas hay asociación significativa (ꭕ2=55,345; p=0,001; Phi=0,35). Sin embargo, ahora queremos conocer la proximidad entre las categorías “diagnósticas” y de “actividad actual” (en actividad ocupacional, jubilado, pensionado, otro). Con el análisis de correspondencia de dos variables, en primer Mias C. D. lugar, vemos la distribución de casos activos, conforme el cruce de filas y columnas (ver tabla inferior).

Tabla Análisisdedecorrespondencias correspondenciasdedecasos casosactivos activos Tabla 35. 35. Análisis Diagnóstico

Normal Limite DCL-MEMO DCL- MULTI DCL- NO MEMO DC Moderado Margen activo

Jubilado

Pensionado

94 102 19 91 53 116 475

1 1 0 3 2 12 19

En actividad ocupacional 58 69 18 40 36 25 246

Otro 11 14 3 23 21 28 100

Margen activo 164 186 40 157 112 181 840

Luego, vemos que con el ACS se visualizan tres dimensiones (Tabla 36).

Luego,“proporción vemos que con ACS se vemos visualizan dimensiones (Tablaexplica 36). En En la casilla deelinercia”, quetres la primera dimensión la casilla “proporción de inercia”, vemos que la primera dimensión explica el 83% el 83% de la varianza, y la segunda dimensión el 14% de la varianza. Entre de la varianza, y la segunda dimensión el 14% de la varianza. Entre ambas ambas dimensiones se está explicando el 97% de la varianza. Con ladimensión primera dimensiones se está explicando el 97% de la varianza. Con la primera sería suficiente, se pueden considerar las dos primeras. dimensión seríapero suficiente, pero seMIAS pueden considerar las dos primeras. CARLOS D.

Tabla de correspondencia correspondenciasimple simple Tabla36. 36.Resumen Resumen de de análisis análisis de Dimensión

Valor singular

Chi Inercia cuadrado

Sig.

Proporción de inercia Valor de confianza Contabilizado Desviación Correlación para Acumulado estándar 2

1

0,254

0,064

0,833

0,833

0,032

2

0,106

0,011

0,146

0,979

0,037

3

0,040

0,002

0,021

1,000

1,000

1,000

0,077 64,955 0,000 Nota: Tabla arrojada por el programa SPSS.

| 87

-0,016

En la figura siguiente, se observa que la categoría de “en actividad” está más Enalladiagnóstico figura siguiente, observa que la categoría de “en“jubilado” actividad” próxima normal, se límite y dcl-memoria; la categoría esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m; y la categoría “otro” más próxima al dclestá más próxima al diagnóstico normal, límite y dcl-memoria; la categoría no memoria. En otras palabras, al considerar las dos dimensiones más explicativas, “jubilado” esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m; y la categoría podemos interpretar que, con los años, mantenerse “en actividad ocupacional” está “otro” más próxima al dcl- no de memoria. En otras palabras, al considerar las más próximo a los diagnósticos menor efecto sobre la funcionalidad de la vida dos dimensiones explicativas, podemos interpretar conellos años, diaria, tales como más la normalidad cognitiva, el estado límite,que, o bien DCL tipo memoria (cuyas al ser solo de está memoria, suelen ser compensadas desde mantenerse “endificultades, actividad ocupacional” más próximo a los diagnósticos de un ejecutivo ordenador). Por otro lado, de la condición de “jubilado” estálamás próximo al menor efecto sobre la funcionalidad la vida diaria, tales como normalidad diagnóstico de mayor impacto en la funcionalidad de la vida diaria, tales como cognitiva, el estado límite, o bien el DCL tipo memoria (cuyas dificultades, al demencia y DCL tipo multidominio (de mayor dificultad compensadora).

ser solo de memoria, suelen ser compensadas desde un ejecutivo ordenador). Por otro lado, la condición de “jubilado” está más próximo al diagnóstico de mayor impacto en la funcionalidad de la vida diaria, tales como demencia y DCL tipo multidominio (de mayor dificultad compensadora).

118

En la figura izquierda, se observa que la categoría de “en actividad” está más próxima al estado cognitivo

diaria, tales como la normalidad cognitiva, el estado límite, o bien el DCL tipo memoria (cuyas dificultades, al ser solo de memoria, suelen ser compensadas desde un ejecutivo ordenador). Por otro lado, la condición de “jubilado” está más próximo al diagnóstico de mayor impacto en la funcionalidad de la vida diaria, tales como demencia y DCL tipo multidominio (de mayor dificultad compensadora). Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

En la figura izquierda, se observa que la categoría de “en actividad” está más próxima al estado cognitivo normal, límite y DCLmemoria; la categoría “jubilado” esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m. Hasta acá se explica el 97% de la varianza.

Figura 9. Proximidad de las de categorías de lasdevariables Figura 9. Proximidad las categorías las variables

Solo como observación no significativa, puede verse que la categoría “otro” es más próxima al DCL-no memoria.

En la figura de arriba, se observa que la categoría de “en actividad” está más próxima al estado cognitivo normal, límite y DCL-memoria; la categoría “jubilado” esta próxima al diagnóstico de demencia y dcl-m. Hasta acá se METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA explica el 97% de la varianza. Solo como observación no significativa, puede verse que la categoría “otro” es más próxima al DCL-no memoria. Ejemplo 2 Vamos a explorar ahora la proximidad o dependencia entre la variable “Diagnóstico” y la variable “Quejas ejecutivas” (baja-media-alta). En primer lugar, observamos que hay una asociación significativa y moderada entre ambas variables ( 2=80,18; p=0,000; Phi=0,38). En la tabla inferior vemos la distribución de correspondencias de casos activos en una población de 907 casos de un Servicio de Neuropsicología Público de la Ciudad de Córdoba.

119

| 88

Ejemplo 2 Vamos a explorar ahora la proximidad o dependencia entre la variable Vamos ya laexplorar la proximidad o dependencia entre la variable “Diagnóstico” variableahora “Quejas ejecutivas” (baja-media-alta). En primer lugar, “Diagnóstico” y lahay variable “Quejas ejecutivas” primer lugar, observamos que una asociación significativa(baja-media-alta). y moderada entreEn ambas variables observamos hay una asociación y moderada entre variables (ꭕ2=80,18; que p=0,000; Phi=0,38). Ensignificativa la tabla inferior vemos la ambas distribución de (ꭕ2=80,18; p=0,000; Phi=0,38). laMias tabla inferior vemos la dedistribución correspondencias de casos activosEn en una población de 907 casos un Servicio de de C. D. correspondencias de casos en de unaCórdoba. población de 907 casos de un Servicio de Neuropsicología Público de activos la Ciudad Neuropsicología Público de la Ciudad de Córdoba. Tabla37. 37. Distribución Distribución dedecasos Tabla casosactivos activos

Tabla 37. Distribución de casos activos QE Categorías Diagnóstico Baja QE Categorías Media Alta Normal 98 100 78 Diagnóstico Baja Media Alta Limite 63 38 29 Normal 98 100 78 DCL- Memo 7 8 10 Limite 63 38 29 DCL- Memo Multi 43 55 60 DCL7 8 10 DCL- Multi NO Memo 21 37 62 DCL43 55 60 DC Moderado 35 48 115 DCLNO Memo 21 37 62 Margen activo 267 286 354 DC Moderado 35 48 115 Margen activo 267 286 354

Masa 276 Masa 130 276 25 130 158 25 120 158 198 120 907 198 907

A con el ACS vemos que que se visualizan dos dimensiones (Tabla A continuación, continuación, con el ACS vemos se visualizan dos dimensiones A continuación, con el ACS vemos que se visualizan dos dimensiones (Tabla 38). En la casilla “proporción de inercia”, vemos que la primera dimensión explica el (Tabla 38). En la casilla “proporción de inercia”, vemos que la primera di38). “proporción de inercia”, vemoselque la primera dimensión explica el 89%En delalacasilla varianza, y la segunda dimensión 10% de la varianza. Entre ambas mensión el 89% de la varianza, laelsegunda elEntre 10% de la 89% de la explica varianza, yexplicando la segunda 10% de dimensión la varianza. ambas dimensiones se está el dimensión 99% dey la varianza. Con la primera dimensión varianza. Entre ambas se de está elsentido, 99% de la dimensión varianza. dimensiones se está explicando 99% la explicando varianza. Con la primera sería suficiente, pero se dimensiones pueden el considerar las dos. En tal observamos las sería suficiente, pero se pueden considerar las dos. En tal sentido, observamos las dos dimensiones en la figura 10. Con la primera dimensión sería suficiente, pero se pueden considerar las dos. dos dimensiones en la figura 10.

En tal sentido, observamos las dos dimensiones en la figura 10. Tabla 38. Resumen de análisis de correspondencias

Tabla 38. 38. Resumen Tabla Resumen de de análisis análisisdedecorrespondencias correspondencias Dimensión Dimensión 1 12 2

Valor singular Valor singular 0,230 0,230 0,080 0,080

Inercia Chi Inercia cuadrado Chi 0,053 cuadrado 0,053 0,006 0,006 0,059 0,059

49,845 49,845

Sig. Sig.

0,000 0,000

Proporción de inercia Proporción de inercia

Contabilizado Acumulado Contabilizado Acumulado 0,891 0,891

0,891 0,109 0,109 1,000

0,891 1,000 1,000 1,000

1,000

1,000

Valor singular de Valorconfianza singular de Correlación Desviación confianza

estándar 2 Desviación Correlación estándar 2 0,031 0,025

0,031 0,034 0,034

0,025

En la inspección visual de la figura siguiente, se observa que la “alta En ladeinspección visual de laa figura siguiente, de se DCL observa que la “altay frecuencia” QE está más próximo los diagnósticos tipo no-memoria En ladeinspección visual de la figura siguiente, seQE observa que lapróximo “alta fre-al frecuencia” QE estáy más diagnósticos DCL no-memoria y deterioro moderado; que próximo la “bajaa los frecuencia” de de estátipo más cuencia” de QE está más próximo a los diagnósticos de DCL tipo no-memodeterioro moderado; que palabras, la “baja alfrecuencia” está más próximo al diagnóstico Límite. Eny otras considerar de las QE dos dimensiones, podemos diagnóstico Límite. En al considerar dimensiones, podemos interpretar que con losotras años, las frecuentes quejaslas dedos tipo ejecutivas, más ria y deterioro moderado; ypalabras, que la “baja frecuencia” de QE está más están próximo interpretar que con los años, las frecuentes quejas de tipo ejecutivas, están más próximas y se tornan dependientes de los diagnósticos que implican afectación leve al diagnóstico Límite. En otras palabras, al considerar las dos dimensiones, próximas y se tornan dependientes de losmoderada diagnósticos que implican afectación leve de componentes ejecutivos y afectación multifunción (incluye ejecutivos). podemos interpretar que con losdeaños, las frecuentes quejas de tipo ejecutivas, de ejecutivos y afectación multifunción (incluye ejecutivos). Porcomponentes otro lado, la “baja frecuencia” QEmoderada está más próxima al diagnóstico Limite, en están más próximas se tornan de dependientes depróxima los diagnósticos que implican Por otro lado, la “baja yfrecuencia” QE está más al diagnóstico Limite, en | 89 afectación leve de componentes ejecutivos y afectación moderada multifun| 89 ción (incluye ejecutivos). Por otro lado, la “baja frecuencia” de QE está más próxima al diagnóstico Limite, en donde las quejas ejecutivas podrían estar asociadas también a fluctuaciones cognitivas por efecto de estrés y depresión. En consecuencia, se justifican mayores estudios en esta dirección, incluyendo a sujetos cognitivamente normales.

120

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Figura 10. Proximidad de las categorías de las variables “estado cognitivo” y “quejas ejecutivas”. Nótese cómo la frecuencia alta de QE esta próxima al DCL no memoria y el DC moderado (incluye componentes ejecutivos)

En la figura 10, se observa que la ALTA frecuencia de QE está más próxima o que depende más de los diagnósticos de DCL no memoria y deterioro moderado; y que la BAJA frecuencia de QE está más próxima al diagnóstico Límite.

Ejemplos de análisis de correspondencia múltiple (ACM) Ejemplo Entre los múltiples interrogantes que forman parte de una anamnésis neuropsicológica, pretendemos observar la proximidad o dependencia de distintas variables en dos dimensiones. Para ello, en una población de 1022 personas evaluadas en un Servicio de Neuropsicología público, seleccionaremos para un ACM algunas variables muy frecuentes propias de la indagatoria,

121

Mias C. D.

tales como cuando preguntamos sobre: antecedentes médicos, neurológicos, psiquiátricos, presentar problemas de memoria y confirmación de un informante (observaciones de terceros familiares). A continuación, lo primero que haremos será observar un resumen del modelo, verificando que las dos dimensiones generadas tengan un autovalor >1, un alfa de Cronbach aceptable, y el porcentaje de la varianza explicada (tabla 39). MIAS CARLOS D.

Tabla 39. Resumen del modelo de ACM en relación con variables de la anamnésis

Tabla 39. Resumen del modelo de ACM en relación con variables de la anamnésis clínica clínica

Dimensión 1 2 Total

Alfa de Cronbach 0,721 0,532

Varianza contabilizada para Total % de (autovalor) Inercia varianza 1,540 1,124 2,664

0,257 0,187 0,444

35,675 18,728

Nota: Tabla que arroja el programa SPSS.

continuación,exploramos exploramosla latabla tablaque quearroja arrojaelelSPSS SPSS respecto respecto de AA continuación, de las las medidas discriminantes para observar el agrupamiento de las variables en las dos medidas discriminantes para observar el agrupamiento de las variables en las dimensiones solicitadas. Esto se inspeccionando los valores mas mas altos dos dimensiones solicitadas. Estorealiza se realiza inspeccionando los valores incluidos en cada dimensión (tabla 40, en negrita), y verificando que no sean muy altos incluidos en cada dimensión (tabla 40, en negrita), y verificando que no alejados. sean muy alejados. E En observamos que enen la la dimensión 1, explicativa del 35% Ennuestro nuestroejemplo, ejemplo, observamos que dimensión 1, explicativa del de la varianza y con un alfa de Cronbach aceptable, se agrupan las variables: “Las 35% de la varianza y con un alfa de Cronbach aceptable, se agrupan las variaquejas son un problema” y “Notan terceros (familiares informantes)”. La dimensión 2 bles: “Las quejas son un problema” y “Notan terceros (familiares informanresulta explicativa de un 18% de la varianza, con un alfa de Cronbach bajo, se tes)”. Lalasdimensión 2 resulta explicativa de un 18% de la varianza, agrupan variables: “Antecedentes psiquiátrico” y “Antecedente familiar”. con un

alfa de Cronbach bajo, se agrupan las variables: “Antecedentes psiquiátrico” y Las variables excluidas de las dimensiones generadas posiblemente “Antecedente familiar”. constituyan una dimensión en sí mismas (por ejemplo, el “antecedente neurológico”), Las variables excluidas de las dimensiones generadas posiblemente consalgo que podríamos corroborar solicitando la generación de tres dimensiones. Por tituyannos unalimitamos dimensión en sí mismas (porvariables ejemplo,no el “antecedente ahora, a afirmar que estas guardan una neurológirelación de co”), algo quecon podríamos corroborar la generación de tres dimendependencia las demás. Estas solicitando observaciones son coincidentes con la inspección la figuraque inferior, en donde siones. Porvisual ahora,que nos hacemos limitamosdea afirmar estas variables no apreciamos guardan unala proximidad de los puntos correspondientes a ambas dimensiones, relación de dependencia con las demás. Estas observaciones son coincidentes con la inspección visual que hacemos de la figura inferior, en donde apreciamos la proximidad de losTabla puntos correspondientes a ambas dimensiones, 40. Medidas discriminantes Dimensión

122

Antecedente neurológico Antecedente psiquiátrico Antecedente Medico Antecedente familiar Quejas son problema Notan terceros

1 0,175 0,111 0,008 0,147 0,554 0,545

2 Media 0,005 0,090 0,336 0,224 0,433 0,221 0,171 0,159 0,074 0,314 0,104 0,325

constituyan una dimensión en sí mismas (por ejemplo, el “antecedente neurológico”), algo que podríamos corroborar solicitando la generación de tres dimensiones. Por ahora, nos limitamos a afirmar que estas variables no guardan una relación de dependencia con las demás. Estas observaciones son coincidentes con la inspección visual que hacemos de la figura inferior, en donde apreciamos la Estadística e instrumentos en Neuropsicología proximidad deMetodología los puntos correspondientes a ambas dimensiones,

Tabla Medidasdiscriminantes discriminantes Tabla 40. 40. Medidas Dimensión 1 2 Media Antecedente neurológico 0,175 0,005 0,090 Antecedente psiquiátrico 0,111 0,336 0,224 Antecedente Medico 0,008 0,433 0,221 Antecedente familiar 0,147 0,171 0,159 Quejas son problema 0,554 0,074 0,314 Notan terceros 0,545 0,104 0,325 Total activo 1,540 1,124 1,332 % de varianza 25,675 18,728 22,201

La inspección visual de la figura 11 permite observar la proximidad o dependencia de variables correspondientes a la dimensión: | 91 1. las “quejas son un problema” y lo “notan terceros”. En menor grado, se observa la proximidad de las variables de la dimensión. 2. “antecedente médico” y “antecedente familiar”. Las variables excluidas, tales como antecedente neurológico y familiar, bien podrán constituir dimensiones en sí mismas, algo que podría corroborarse solicitando al ACM la generación de más de dos dimensiones.

Figura 11. Medidas discriminantes visualizadas en la gráfica. Nótese la proximidad indicadora de dependencia de variables conforme las dimensiones generadas 123

Mias C. D.

11. Análisis de Clasificación de datos en Conglomerados El  Análisis  de clasificación de datos en conglomerados o clúster, es un procedimiento estadístico de carácter multivariante que busca clasificar tanto “casos” como “variables”, a fin de identificar nuevos grupos con la máxima homogeneidad interna, y la mayor diferencia entre ellos. Este es un análisis de exploración diseñado para descubrir agrupaciones naturales en un conjunto de datos, a fin de simplificar análisis posteriores. La clasificación de elementos en conglomerados o clústers permite identificar y describir subgrupos de sujetos o variables homogéneas dentro de un conjunto de datos aparentemente heterogéneo. Este análisis se basa en el estudio de las distancias entre ellos, que permite cuantificar el grado de similitud, en el caso de las proximidades, y el grado de diferencia, en el caso de las distancias. Como resultado aparecen agrupaciones o clústers homogéneos. En este tipo de análisis, se pueden seguir distintos métodos que pasamos a considerar: 11.1 El método Bietápico: El método de análisis de conglomerados Bietápico es empleado para clasificar o identificar perfiles, por ejemplo, de pacientes o de informantes, en relación con ciertas variables críticas. A diferencia de otros análisis, permite trabajar con grandes bases de datos, y permiten de modo automático identificar o crear modelos de conglomerados o clústers con variables tanto categóricas como continuas. Permite además incluir variables independientes, que deben cumplir con criterios de normalidad o multinomial (por ejemplo, mediante Kolmogorov-Smirnov), y ser independientes entre si, o de baja correlación (controlar con 2 o con prueba t de student). Una vez verificadas estas condiciones esenciales, se procede a la exploración inicial de los datos, seleccionando diversas variables de modo progresivo y con sentido teórico. Los resultados que se obtienen permiten verificar la “Calidad de los conglomerados”, cuando en una gráfica de barra, la medida de la silueta se sitúa en la valoración “Correcto” (ver figura 12). En el programa SPSS se sigue la secuencia de comandos: Analizar/Clasificar/Clúster Bietápico. Luego se seleccionan variables categóricas y continuas, y se dejan las opciones marcadas por defecto por el programa. De este modo, se obtiene en primer lugar un resumen del modelo con la observación sobre la cantidad de variables introducidas, y el número de clústers o de subgrupos. También se observa la calidad de los conglomerados o clústers con la 124

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

medida de la silueta en la categoría “correcto o buena”. A continuación, debe realizar doble clic en estos gráficos, y se abrirá una pantalla para analizar el tamaño de los clústers (porcentaje de casos incluidos) y las entradas (o subcategorías identificadas de las variables introducidas). También puede analizarse la comparación entre los clústers obtenidos, como el tamaño de las variables introducidas como predictores. En este punto, es bueno recordar que este procedimiento tiene como fin clasificar variables para detectar y describir subgrupos de sujetos o variables homogéneas; por lo tanto, es recomendable obtener el menor número de clústers posible (de 2 a 6 recomendable, según las variables introducidas). Cuando resulten satisfactorios los clústers identificados, se debe tildar en el SPSS la opción: Resultados/crear la variable del clúster de pertenencia (de este modo encontrará al final de archivo de datos del SPSS, la nueva variable creada en base a los clústeres identificados). Finalmente, con la detección de estos clústeres o subgrupos, se procede a un análisis posterior, por ejemplo, de comparación de grupos mediante las pruebas t de student (2 clústers) o de Anova (3 o más clústers). Vemos a continuación un ejemplo práctico con variables propias del protocolo de un Servicio de Neuropsicología. Ejemplo Considerando que las evaluaciones neuropsicológicas con los pacientes incluyen una entrevista y cuestionarios administrados a familiares informantes; pretendemos conocer si existen distintos perfiles de Informantes, cuyas observaciones pudieran predecir la valoración de test neuropsicológicos de cribado administrados a los pacientes. Trabajaremos con una población de 1022 pacientes evaluados en un Servicio de Neuropsicología, con un promedio de edad de 67,4 años, y de instrucción de 12,64 años. Para nuestro objetivo, generaremos un modelo en el cual introducimos la variable categórica resultante de la pregunta: ¿Observa Ud. problemas de memoria en su familiar? (si-no). Luego introducimos las variables continuas, en este caso, los puntajes derivados de los cuestionarios de AVD-Instrumentales, AVD-Expansivas y el AD8 (Cuestionarios que responden los familiares). Con este modelo, encontramos que se alcanzan a identificar 2 clústers o subgrupos, con una calidad de conglomerado valorada como “correcta o buena” (ver figura inferior). Analizamos también la importancia que tiene cada predictor en el modelo, observando en este caso, que la variable “Familiar observa problemas” resulta de

125

continuas, en este caso, los puntajes derivados de los cuestionarios de AV Instrumentales, AVD-Expansivas y el AD8 (Cuestionarios que responden familiares). Con este modelo, encontramos que se alcanzan a identificar 2 clúster subgrupos, con una calidad de conglomerado valorada como “correcta o buena” ( figura inferior). Analizamos tambiénMias la C.importancia que tiene cada predictor en D. modelo, observando en este caso, que la variable “Familiar observa problem resulta de la mayor importancia, seguida de las variables AD8, AVD-I y AVD la mayor importancia, seguida de las variables AD8, AVD-I y AVD-E (figura (figura 13). Este dato ya nos advierte sobre la importancia y necesidad de entrevis 13). Este dato ya nos advierte sobre la importancia y necesidad de entrevistar a terceros informantes, generalmente familiares cercanos. a terceros informantes, generalmente familiares cercanos.

Figuras 12 y 13. Observamos la calidad del conglomerado como “correcta”, Figurasy 12 y 13. Observamos calidad del en conglomerado la importancia que tiene la cada predictor el modelo. como “correcta”, y la importancia que tiene cada predictor en el modelo.

En la figura 14, observamos que el modelo se conforma por dos clústers o conglomerados. primer clúster tiene uneltamaño equivalente al 60,3% En la figura El 14, observamos que modelo se conforma pordedos clúster la varianza, y el segundo corresponde 39,7% Analizando ahora al las 60,3% de conglomerados. El primer clúster altiene unrestante. tamaño equivalente entradas yen el la tabla (ver figura 14), vemos que: varianza, segundo corresponde al 39,7% restante. Analizando ahora entradas en la tabla (ver figura 14), vemos que: a) El Clúster 1 es el más numeroso, y lo conforma la observación de queClúster el Familiar observa problemasy de paciente, conde unaque el Fam a) El 1 esNO el más numeroso, lo memoria conformaenlaelobservación bajos cambios a nivel cognitivo puntoscon en eluna cuestionario NOpercepción observa de problemas de memoria en el(2,24 paciente, percepción de ba AD8), como en cognitivo AVD-I (2,25) y enpuntos AVD-Een (4,70). Este clúster o AD8), subgrupo, cambios a nivel (2,24 el cuestionario como en AV lo podemos denominar “Familiar observa normalidad funcional y (2,25) y en AVD-E (4,70).entonces: Este clúster o subgrupo, lo podemos denominar entonc cognitiva”. “Familiar observa normalidad funcional y cognitiva”. b) El clúster 2 es menos numeroso, y lo conforma la observación de que el Familiar observa problemas de memoria en el paciente; con una de per-que el Fam b) El clúster 2SIes menos numeroso, y lo conforma la observación cambios significativos a nivel cognitivo (4,35con en una AD8),percepción como en de camb SI cepción observadeproblemas de memoria en el paciente; AVD-I (4,98) en AVD-E (7,67). En consecuencia, este clúster o subgrupo significativos a ynivel cognitivo (4,35 en AD8), como en AVD-I (4,98) y en AVD identificado, lo podemos denominar: “Familiaro observa afectación funcional y lo podem (7,67). En consecuencia, este clúster subgrupo identificado, cognitiva”.“Familiar observa afectación funcional y cognitiva”. denominar: METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

126

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Figura 14. Clústers resultantes del análisis Bietápico, en donde se observa el tamaño de cada uno, como las categorías de entrada. Nota. La figura se presenta como la arroja el programa SPSS.

Finalmente, a partir del análisis realizado, observamos que hay dos tipos de perfiles de informantes bien definidos: 1. Familiar que observa normalidad funcional y cognitiva. 2. Familiar que observa afectación funcional y cognitiva. Ahora, con estos clústers o grupos de conglomerados identificados, nos interesa, por ejemplo, explorar si hay diferencias entre estos perfiles de Infor127

funcional y cognitiva. 2. Familiar que observa funcional y cognitiva.

afectación

Mias C. D.

mantes, y los puntajes obtenidos por los pacientes en las pruebas neuropsicológicas de cribado MMSE, INECO, RELOJ la prueba de memoria episódica Ahora, con estos clústers o grupos de yconglomerados identificados, nos interesa, por ejemplo, explorar si hay diferencias entre estos perfiles de Informantes, (Evocación espontánea y diferida de la WMS-III). Para tal fin, aplicaremos la y los puntajes obtenidos por los pacientes en las pruebas neuropsicológicas de prueba t de student para muestras independientes, considerando que tenemos cribado MMSE, INECO, RELOJ y la prueba de memoria episódica (Evocación dos grupos. Con los (tabla inferior), encontramos que espontánea y diferida deresultados la WMS-III).obtenidos Para tal fin, aplicaremos la prueba t de student los “familiares que observan afectación funcional y cognitiva” los pacientes, para muestras independientes, considerando que tenemos dos en grupos. Con los resultados (tabla en inferior), que los “familiares observan predicen obtenidos bajos puntajes los testencontramos neuropsicológicos de cribadoque administraafectación funcional y cognitiva” en los pacientes, predicen bajos puntajes en los test dos, tales como MMSE (t=11,37; p=0,000), Ineco (t=7,51; p=0,000) y Test neuropsicológicos de cribado administrados, tales como MMSE (t=11,37; p=0,000), del Reloj (t=6,77; p=0,000). Ineco (t=7,51; p=0,000) y Test del Reloj (t=6,77; p=0,000). Tabla 41. Comparación de los perfiles de informantes a los en Tabla 41. Comparación de los perfiles de informantes obtenidosobtenidos respecto arespecto los puntajes pruebas de cribado realizadas por los sujetos. puntajes en pruebas de cribado realizadas por los sujetos. MMSE INECO Frontal Test Reloj

Familiar Observa a nivel funcional Normalidad Afectación Normalidad Afectación Normalidad Afectación

N 316 353 277 341 316 353

Media 27,63 24,25 19,38 16,16 8,39 7,24

D.S. 2,29 4,79 4,54 5,85 1,73 2,54

t 11,37

P valor 0,000

7,51

0,000

6,77

0,000

| 95 11.2. El método de K-Medias. Este procedimiento multivariante lo podemos emplear en nuestros estudios, cuando en la distribución de los puntajes de una o más variables continuas (por ejemplo, test de atención, memoria, fluidez, etc), queremos identificar dos grupos de conglomerados que pudiéramos comparar. Si bien podemos considerar dos grupos considerando la mediana o los cuartiles primero y tercero; la prueba de K-medias emplea un algoritmo distinto, basado en las distancias que tienen los puntajes, respecto del centro o promedio que se va conformando para cada grupo. De este modo, nos garantiza la posibilidad de obtener dos grupos de conglomerados bien diferenciados sin perder casos. Para su realización en el SPSS se sigue la secuencia: Análisis/Clasificar/ K-Medias; y se seleccionan las casillas Opciones/tablas de Anova (para comprobar que ambos grupos difieren) y en Guardar/Clúster de pertenencia (para crear una nueva variable con estos dos clúster o grupos en la base de datos del SPSS).

128

bien podemos considerar dos grupos considerando la mediana o los cuartiles primero y tercero; la prueba de K-medias emplea un algoritmo distinto, basado en las distancias que tienen los puntajes, respecto del centro o promedio que se va conformando para cada grupo. De este modo, nos garantiza la posibilidad de obtener dos grupos de conglomerados bien diferenciados sin perder casos. Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología Para su realización en el SPSS se sigue la secuencia: Análisis/Clasificar/KMedias; y se seleccionan las casillas Opciones/tablas de Anova (para comprobar Ejemplo que ambos grupos difieren) y en Guardar/Clúster de pertenencia (para crear una que, en normales querenuevaSupongamos variable con estos dossujetos clúster cognitivamente o grupos en la base de datos(n=792), del SPSS).

mos conocer las diferencias que habría entre un grupo con frecuencia “Alta Ejemplo quejas de memoria”, y otro con “baja quejas de memoria”; en relación con los puntajes obtenidos en en testsujetos de memoria operativanormales (numero-letra), Supongamos que, cognitivamente (n=792),episódiqueremos caconocer (WMS), verbal (FVS), depresión (Geriatric“Alta Depression lasfluidez diferencias quesemántica habría entre un grupo con frecuencia quejas de memoria”, y otro con “baja quejas&deBrody, memoria”; en Para relación con realizamos los puntajes Scale, Yesavage) y AVD-I (Lawton 1969). este fin obtenidos en test de memoria operativa (numero-letra), episódica (WMS), fluidez un análisis k-medias, introduciendo la variable: puntaje total de cuestionario verbal semántica (FVS), depresión (Geriatric Depression Scale, Yesavage) y AVD-I de(Lawton quejas&subjetivas de Para memoria (QSM). Mediante la prueba de introduciendo k-medias Brody, 1969). este fin realizamos un análisis k-medias, obtenemos clústers: de ellos, incluyesubjetivas 471 casos,decon una media la variable:dos puntaje totalEl deprimero cuestionario de quejas memoria (QSM). Mediante la prueba de k-medias obtenemos dos clústers: El primero de ellos, de 3,49 puntos en la escala de QSM. El segundo, con 321 casos, y con incluye una 471 casos, con una media de 3,49 puntos en la escala de QSM. El segundo, con media de 6,65 puntos en la escala referida (ver tablas 42 y 43). 321 casos, y con una media de 6,65 puntos en la escala referida (ver tablas 42 y 43).

Tablas 42 y 43. Puntajes promedios de cada clúster en relación con las quejas de memoria, Tablas 42 y 43. Puntajes promedios cada clúster enclúster relación con las quejas de memoria, y números de casos de incluidos en cada o grupo y números de casos incluidos en cada clúster o grupo

Centros de clústeres finales Clúster QSM

Número casos en cada clúster Clúster

1

2

3,49

6,65

Válidos

1

471

2

321 792

Luego del análisis realizado, podemos comprobar que el programa SPSS ha Luego del análisis realizado, podemos comprobar que programa creado una nueva variable que aparece al final de la base deeldatos; y queSPSS en este denominaremos “Alta-Baja definal quejas subjetivas memoria”. hacaso creado una nueva variable quefrecuencia aparece al de la base de de datos; y que A estedenominaremos momento, procedemos a comparar estos grupos subjetivas en relacióndecon enpartir estedecaso “Alta-Baja frecuencia de quejas algunas variables de interés, tales como: memoria operativa, episódica, fluidez memoria”. A partir de este momento, procedemos a comparar estos grupos semántica, depresión y AVD-I; empleando la prueba de t de student. Con los enresultados relación obtenidos, con algunas variables de tales como: memoria normales operativa,con observamos queinterés, las personas cognitivamente episódica, fluidezdesemántica, depresión y AVD-I; empleando prueba de t de “alta frecuencia QSM” obtiene un mayor puntaje en los test de:lamemoria operativa

student. Con los resultados obtenidos, observamos que las personas cognitivaY ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA mente normales conMETODOLOGIA “alta frecuencia de QSM” obtiene un mayor puntaje en| 96 los test de: memoria operativa (t=2,94; p=0,005), memoria episódica (t=2,82; p=0,038) y fluidez verbal semántica (t=2,85; p=0,004). En relación con la escala de depresión y funcional, se obtiene significativamente un menor puntaje, indicador de una menor afectación en estas variables. En tal sentido se observan diferencias en la escala de depresión (t=-6,83; p=0,000) y AVD-I (t=-5,87; p=0,000) [tabla 44].

129

MIAS CARLOS D.

(t=2,94; p=0,005), memoria episódica (t=2,82; y fluidez verbal semántica Mias C.p=0,038) D. (t=2,85; p=0,004). En relación con la escala de depresión y funcional, se obtiene significativamente un menor puntaje, indicador de una menor afectación en estas variables. En tal sentido se observan diferencias en la escala de depresión (t=-6,83; Estos resultados, sugieren que las personas con alta frecuencia de QSM p=0,000) y AVD-I (t=-5,87; p=0,000) [tabla 44].

rinden mejor en las pruebas, y se encuentran menos afectadas en su humor, resultados, sugieren que las personas con la altanecesidad frecuenciade deestudios QSM como enEstos la vida diaria. Este hallazgo advierte sobre rinden mejor en las pruebas, y se encuentran menos afectadas en su humor, como másenprofundos que subyacen a la generación de quejas de memoria en persola vida diaria. Este hallazgo advierte sobre la necesidad de estudios más nasprofundos cognitivamente normales, como de presencia de estrés, medique subyacen a la tales generación quejas de memoriaansiedad, en personas cognitivamente normales, tales como presencia de estrés, ansiedad, medidas das compensadoras de los olvidos, etc. compensadoras de los olvidos, etc.

Tabla Tabla 44. Comparación sobrelaslasQSM, QSM, en relación 44. Comparacióndedelos losclústers clústers obtenidos obtenidos sobre en relación con loscon los puntajes en pruebas neurocognitivas, psicológicas y funcionales. puntajes en pruebas neurocognitivas, psicológicas y funcionales. Memoria Operativa Evocación espontanea Fluidéz semántica Depresión AVD Instrumentales

Clúster de quejas ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

N

Media

D.S.

t

P valor

471 321 471 321 471 321 471 321 471 321

8,24 7,63 6,05 5,59 17,82 16,66 11,46 14,57 2,79 4,35

2,88 3,04 3,15 2,89 5,76 5,39 6,02 6,65 3,80 4,760

2,94

0,005

2,82

0,038

2,85

0,004

-6,83

0,000

-5,87

0,000

11.3. El método de clúster jerárquico. Este procedimiento se puede 11.3. El método de clúster jerárquico. Este procedimiento se puede usar usarpara paraclasificar clasificar tanto casos variables, la posibilidad de identificar tanto casos comocomo variables, con la con posibilidad de identificar muchos clústeres de modo jerárquico. Con frecuencia, en investigaciones en Neuropsicología muchos clústeres de modo jerárquico. Con frecuencia, en investigaciones en aplicada, necesitamos reducir un conjunto de variables en clústers o grupos de Neuropsicología aplicada, necesitamos reducir un conjunto de variables en conglomerados que permitan un análisis posterior más simplificado, poniendo en clústers o grupos de conglomerados que permitan undeanálisis más evidencia la agrupación de distintas variables. A diferencia análisisposterior factorial (se verá más adelante), podemos introducir variables tanto categóricas como continuas. simplificado, poniendo en evidencia la agrupación de distintas variables. A diferenciaPara de realizar análisisestefactorial (seelverá más SPSS, adelante), podemos introducir análisis en programa seguimos la secuencia de: Análisis/Clasificar/Clúster Jerárquico; y tildamos las opciones “Variables” y variables tanto categóricas como continuas. “Estadísticos y Gráficos”. Luego, en la pestaña “Estadísticos”, podemos dejar las Para realizar este análisis en el programa SPSS, seguimos la secuencia opciones como están para identificar automáticamente el número clústers, o bien de: seleccionar Análisis/Clasificar/Clúster Jerárquico; y tildamos las opciones “Variael número que estimamos conveniente (deducido del gráfico denominado “Dendograma”). En la pestaña “Gráficos”, seleccionar la opción bles” y “Estadísticos y Gráficos”. Luego, en la pestaña “Estadísticos”, podemos Dendograma; y en la pestaña “Método”, podemos seleccionar estandarizar las dejar las opciones como están para identificar automáticamente el número variables. clústers, o bien seleccionar el número que estimamos conveniente (deducido del gráfico denominado “Dendrograma”). En la pestaña “Gráficos”, seleccio| 97 nar la opción Dendrograma; y en la pestaña “Método”, podemos seleccionar estandarizar las variables.

130

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Ejemplo Dentro de las evaluaciones que se realizan en un Servicio de Neuropsicología, contamos con numerosas valoraciones de distintas variables funcionales, ambientales, psicológicas, conductuales, sociodemográficas, de antecedentes, etc. Supongamos que queremos clasificar varias de estas variables, en términos de sus relaciones, a fin de simplificar análisis posteriores. Para ello hemos seleccionado las siguientes variables: Edad, Años de estudio, Quejas de memoria, AVD Instrumentales, AVD Expansivas, Depresión, Estrés traumático, Reserva Cognitiva y Ambiente enriquecido. Con el análisis de clúster jerárquico, obtenemos el siguiente “Dendrograma” (figura inferior), que nos permite identificar el agrupamiento de variables, y decidir cuantos clústers vamos a considerar.

Figura 15. Dendrograma resultante de un análisis de clústers jerárquico para visualizar el agrupamiento de variables seleccionadas. 131

Mias C. D.

En un primer análisis, una inspección visual del Dendrograma generado, nos permite identificar la conformación de dos clústeres: a) El primero conformado por las variables Reserva Cognitiva, Años de estudios, Ambiente enriquecido y la Edad; b) El segundo conformado por las variables Quejas subjetivas de memoria, Quejas ejecutivas, AVD Expansivas, AVD Instrumentales y Estrés traumático. Sin embargo, si pretendemos identificar un mayor número de clústers, podemos observar el siguiente número: 1) Reserva Cognitiva, Años de Estudio y Ambiente enriquecido; 2) Edad; 3) Quejas Ejecutivas, Quejas de memoria, Depresión, AVD Instrumentales y AVD Expansivas; 4) Estrés traumático. Con estos resultados, podemos ahora realizar estudios posteriores, generando las respectivas variables en el programa SPSS, que resultan de los agrupamientos de los clústers identificados. En tal sentido, si optamos por la consideración de los cuatro clústers, al primer clúster lo podemos denominar “reserva y ambiente protector”, el segundo mantiene el nombre de la variable “edad”; el tercero lo podemos denominar “quejas subjetivas y funcionalidad”; el cuarto clúster mantiene el nombre de la variable de “estrés traumático”.

12. Análisis Factorial Exploratorio para reducción de datos Este análisis es muy útil para explorar factores subyacentes a un conjunto grande de variables, con el fin de reducir las mismas, evitar redundancias y contar con nuevas variables de análisis para ser incluidas en análisis estadísticos más complejos (por ejemplo, de regresión). Estas pruebas muy frecuentes en psicología, se basan en el análisis de la interrelación de una larga lista de variables a fin de comprender la estructura de relaciones subyacente, haciendo posible reducirlo a un número manejable de variables, que finalmente son agregadas a la base de datos del SPSS. Frecuentemente es utilizado para observar factores subyacentes a un conjunto de ítems en un cuestionario, o en ocasiones como solución Ad-Hoc para la simplificación y agregación de nuevas variables. Estos análisis, según el problema que se investigue, pueden requerir análisis factoriales confirmatorios posteriores.

132

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

En el programa SPSS se realiza siguiendo la siguiente secuencia: Analizar/Reducción de dimensiones/factor. Allí debemos considerar las múltiples variables (por ejemplo, diversos test neuropsicológicos para explorar los dominios cognitivos que subyacen en su empleo, los ítems de un cuestionario o escala para explorar los factores subyacentes, etc.). En la pestaña “Descriptivos” marcamos: a) la prueba KMO o esfericidad de Bartlett que nos indicará si es posible llevar a cabo el análisis factorial (debe ser p<0,01); b) la solución inicial basada en el autovalor, y para determinar el porcentaje de la varianza explicada. En la pestaña “Extracción” seleccionamos: c) método de extracción de componentes principales, y d) gráfico de sedimentación. En la pestaña “Rotación” seleccionamos en método Varimax (si se considera que los factores hallados no están relacionados entre sí, o bien Oblimin (si considera que los factores pueden estar relacionados). En la pestaña “Puntuaciones” seleccionamos guardar como variables, con el método Bartlett (esto generará nuevas variables al final de la base del SPSS, producto de los factores resultantes, a los que luego deben denominarse. Este punto se recomienda demorarlo hasta estar seguro respecto de la identificación de los factores. En la pestaña “opciones” seleccionamos la opción de ordenar los datos por tamaño, y suprimir pequeños coeficientes agregando el valor 0,35. Con estas opciones, estamos en condiciones de analizar los resultados progresivamente. Ejemplo 1 Queremos explorar la estructura factorial del Cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mias, 2009; 2010), el cual consta de 15 ítems (o variables), con una escala tipo likert de 0 a 4 puntos; administrado a 295 participantes adultos cognitivamente normales, con edad promedio de 65,4 años, y de 12,8 años de estudio (para realizar este análisis, como mínimo se debe contar -aún en estudio piloto-, con una muestra equivalente a multiplicar por cinco el número de variables introducidas. En nuestro caso, el cuestionario tiene 15 ítems, por lo que debemos considerar una muestra superior a los 75 casos). Los ítems muestran en su mayoría una distribución normal, inspeccionados mediante las medidas de asimetría y curtosis; tanto como correlaciones significativas entre la mayoría de ellos. Con estas condiciones, observamos los resultados del análisis. En primer lugar, vemos que la prueba de KMO es altamente significativa (KMO=0,879; p=0,000), indicador de que es factible

133

estudio (para realizar este análisis, como mínimo se debe contar -aún en estudio piloto-, con una muestra equivalente a multiplicar por cinco el número de variables introducidas. En nuestro caso, el cuestionario tiene 15 ítems, por lo que debemos considerar una muestra superior a los 75 casos). Los ítems muestran en su mayoría una distribución normal, inspeccionados mediante las medidas de asimetría y Mias C. D. curtosis; tanto como correlaciones significativas entre la mayoría de ellos. Con estas condiciones, observamos los resultados del análisis. En primer lugar, vemos que la prueba de KMO es altamente significativa (KMO=0,879; p=0,000), indicador de que de realizarse el análisis factorial (tabla 45). En consecuencia, podemos seguir es factible de realizarse el análisis factorial (tabla 45). En consecuencia, podemos adelante con elcon análisis factorial seguir adelante el análisis factorial

Tablas 45 y 46. Prueba de KMO y Bartlett, con los resultados como los arroja el Tablas 45 y 46. Prueba de KMO y Bartlett, con los resultados como programa SPSS; y visualización del autovalor de los componentes y porcentaje de la los arroja el programa SPSS; y visualización del autovalor de los componentes y varianza porcentajeexplicada de la varianza explicada Medida Kaiser-Meyer-Olkin de adecuación de muestreo 0,879 Prueba de esfericidad de Bartlett Aprox. Chi-cuadrado 2.822,487 gl 105 Sig. 0,000 Autovalores iniciales Componente Autovalor % de % varianza acumulado 1 6,262 41,748 41,748 2 1,503 10,021 51,769 3 1,340 8,931 60,700 4 0,844 5,630 66,330 5 0,800 5,336 71,665 6 0,686 4,571 76,237 7 0,571 3,807 80,044 8 0,507 3,381 83,424 9 0,477 3,182 86,607 10 0,442 2,947 89,554 11 0,414 2,759 92,312 12 0,346 2,307 94,619 13 0,313 2,084 96,703 14 0,281 1,871 98,573 15 0,214 1,427 100,000 METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 100

En la tabla 46 se puede observar que los 15 ítems indican la presencia de 3 componentes o factores (Autovalor >1), explicativos de un 60,7% de la varianza o de los casos. En consecuencia, resultará de interés ahora conocer los ítems que se agrupan en dichos componentes. Para ello se aplica la solución rotada de varimax, ya que se considera que no hay relación entre los distintos factores (tabla 47).

134

MIAS CARLOS D.

En la tabla 46 se puede observar que los 15 ítems indican la presencia de 3 componentes o factores (Autovalor >1), explicativos de un 60,7% de la varianza o de los casos.Metodología En consecuencia, resultará de interésenahora conocer los ítems que se Estadística e instrumentos Neuropsicología agrupan en dichos componentes. Para ello se aplica la solución rotada de varimax, ya que se considera que no hay relación entre los distintos factores (tabla 47).

Tabla 47. Ítems agrupados en tres componentes, resultante de análisis factorial exploratorio con rotación Varimaxde análisis factorial exploratorio Tabla 47. Ítems agrupados en tres componentes, resultante con rotación Varimax

Síntesis del Item Cuesta motivarme Necesito empujón para la iniciativa Esfuerzo para accionar Empiezo y no termino las cosas Dificultad para adaptarme Apático todo da igual Cuesta decidir Dificultad para controlarme Humor cambia abruptamente Actúo sin pensar demasiado Resulta dificil salir de la rutina Desconfía memoria inmediata Cuesta recordar mensajes Me distraigo con facilidad Cuesta mantener atención

1 0,801 0,781 0,767 0,717 0,633 0,629 0,607

Componente 2

0,852 0,818 0,613 0,572

3

0,851 0,809 0,598 0,560

A continuación, corresponde un análisis teórico de los ítems agrupados, para A continuación, undarle análisis teórico de losencontrado. ítems agruver qué pueden tener encorresponde común y poder un nombre al factor En tal sentido, porver los qué resultados obtenidos, quey lapoder escaladarle nos muestra 3 factores pados, para pueden tener envemos común un nombre al que podemos denominar: 1) Motivación, iniciativa y decisión; 2) Control inhibitorio factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que y Atención3y factores memoria que reciente. la flexibilidad; escala nos3)muestra podemos denominar: 1) Motivación,

iniciativa y decisión; 2)nuevas Control inhibitorio y flexibilidad; 3) Atención y la Luego, con estas variables, podemos explorar las diferencias entre memoria variable reciente. Diagnóstico (normal-DCL-demencia). Par ello, como ya se ha visto, se emplea un test post-hoc de Bonferroni tabla inferior), verificando Luego, conAnova estas con nuevas variables, podemos(ver explorar las diferencias primero algunas condiciones oportunamente comentadas. entre la variable Diagnóstico (normal-DCL-demencia). Par ello, como ya se ha visto, se emplea un test Anova con post-hoc de Bonferroni (ver tabla los resultados obtenidos, encontramos una diferencia significativa inferior),Analizando verificando primero algunas condiciones oportunamente comenentre la Normalidad y la Demencia en relación con el Factor 1: Motivación, iniciativa tadas. y decisión (p=0,002) y el Factor 3: Atención y memoria reciente (p=0,019). Sin Analizando los resultados obtenidos, encontramos unaeldiferencia embargo, las mayores diferencias intergrupales aparecen en Factor 2: sigControl nificativa la Normalidad y la Demencia en relación con(p=0,000) el Factory 1: inhibitorioentre conductual, donde la normalidad se diferencia del DCL de la Motivación, iniciativa[tabla y decisión y el Factor Atención y medemencia (p=0,006) 48]. En(p=0,002) adelante, resultaría de3:interés explorar estas diferencias en relación con los subtipos de deterioro leve. intergrupamoria reciente (p=0,019). Sindistintos embargo, las mayores diferencias les aparecen en el Factor 2: Control inhibitorio conductual, donde la normalidad se diferencia del DCL (p=0,000) y de la demencia (p=0,006) [tabla 48]. En adelante, resultaría de interés explorar estas diferencias en relación con los distintos subtipos de deterioro leve.

135

Mias C. D.

MIAS CARLOS D.

Tabla 48. Comparación de grupos en relación con los factores del cuestionario de Tabla 48. Comparación de grupos en relación con los factores del cuestionario de Quejas Quejas Ejecutivas Ejecutivas Variable dependiente

(I) Diagnostico (J) Diagnostico Error estándar Normal DCL 0,1135 Factor Demencia 0,1361 Motivación, Iniciativa, DCL Normal 0,1135 decisión Demencia 0,1518 Demencia Normal 0,1361 DCL 0,1518 Normal DCL 0,1114 Factor Demencia 0,1335 Control inhibitorio DCL Normal 0,1114 conductual Demencia 0,1489 Demencia Normal 0,1335 DCL 0,1489 Normal DCL 0,1142 Factor Demencia 0,1369 Atención y memoria DCL Normal 0,1142 reciente Demencia 0,1527 Demencia Normal 0,1369 DCL 0,1527

Ejemplo 2

P valor 0,559 0,002 0,559 0,100 0,002 0,100 0,000 0,006 0,000 1,000 0,006 1,000 1,000 0,019 1,000 0,176 0,019 0,176

Ejemplo 2 Queremos en este este caso se agrupan agrupandiversas diversasactividades actividades Queremos explorar explorar en caso cómo cómo se recreativas, a fin de simplificar análisis posteriores. Con este fin tomamos el el recreativas, a fin de simplificar análisis posteriores. Con este fin tomamos inventario de cotejo Ad-Hoc de Actividades Recreativas en Adulto Mayores (Mias, inventario de (oActividades Recreativas 2010), el de cualcotejo consta Ad-Hoc de 17 ítems variables), con una escala en tipoAdulto likert deMayores 1a5 (Mias, 2010), el cuala 295 consta de 17 ítems variables), con una con escala puntos; administrado participantes adultos(o cognitivamente normales, edadtipo promedio de 65,4 años, y un promedio de 12,8 años de estudio formal. El inventario likert de 1 a 5 puntos; administrado a 295 participantes adultos cognitivacuenta con validez de contenido, y sus ítems fueron seleccionados entre 20 ítems mente normales, conde edad promedio 65,4 el años, y un arrojó promedio de de 12,8 iniciales con consulta expertos. En estede estudio, inventario un índice confiabilidad alfa de Cronbach de 0,917, valorado como alto. años de estudio formal. El inventario cuenta con validez de contenido, y sus ítems fueron seleccionados entre 20 ítems iniciales con consulta de experEn primer lugar, vemos que la prueba de KMO es significativa (KMO=0,843; tos.p=0,000), En esteindicador estudio,deelqueinventario arrojó un de Luego, confiabilidad alfa podemos continuar con índice el análisis. vemos que se de identificande4 0,917, componentes (autovalor >1), explicativo del 56% de la varianza. Cronbach valorado como alto. Finalmente, en la tabla 49 podemos observar la estructura factorial de la escala, En primer lugar, vemos que la prueba de KMO es significativa conforme el agrupamiento de sus ítems. Se recuerda que el objetivo en este caso es (KMO=0,843; indicador de quepara podemos conaunque el análisimplificar un p=0,000), gran número de variables análisiscontinuar posteriores, secundariamente estaremos conociendo la estructura factorial del inventario para sis. Luego, vemos que se identifican 4 componentes (autovalor >1), explicausos futuros. tivo del 56% de la varianza. Finalmente, en la tabla 49 podemos observar la estructura factorial de la escala, conforme el agrupamiento de sus ítems. Se recuerda que el objetivo en este caso es simplificar un gran número de varia| 102 bles para análisis posteriores, aunque secundariamente estaremos conociendo la estructura factorial del inventario para usos futuros. 136

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología MIAS CARLOS D.

Tabla Ítems agrupados en componentes resultante de análisis Tabla 49. 49. Ítems agrupados en componentes resultante de análisis factorialfactorial exploratorio del inventario de Actividades Recreativas exploratorio del inventario de Actividades Recreativas Ítems Inventario Actividades Recreativas Hace taller de memoria Hace actividades manuales Hace cursos o talleres Participa de reuniones sociales Practica ejercicio físico actualmente Frecuencia ejercicio físico Se mantiene activo físicamente Participa de actividades con amigos Participa de actividades con familiares Realiza viajes recreativos Escucha radio Mira Televisión Juegos de mesa Concurre a espectáculos Juegos de revista o diarios Lectura de libros Escribe de puño y letra

1 0,774 0,753 0,737 0,332

Componente 2 3

-0,888 -0,866 -0,839

0,748 0,697 0,673 0,500 0,482 0,480 0,398

4

0,732 0,636 0,627

AA continuación, hacemosununanálisis análisisteórico teórico ítems agrupados, continuación, hacemos de de los los ítems agrupados, para denominar al factor En tal sentido, los resultados obtenidos, obtevemos para denominar al encontrado. factor encontrado. En tal por sentido, por los resultados que el inventario nos muestra 4 factores que podemos denominar: 1) Actividades de nidos, vemos que el inventario nos muestra 4 factores que podemos denomitalleres y cursos; 2) Actividades de ejercicio físico; 3) Actividad social y recreativa; 4) nar: 1) Actividades de talleres Actividades intelectuales verbales.y cursos; 2) Actividades de ejercicio físico; 3) Actividad social y recreativa; 4) Actividades intelectuales verbales. Ejemplo 3

Ejemplo 3 En este este ejemplo, ejemplo, vamos que En vamos aa presentar presentar elel análisis análisis factorial factorialdeldelInventario Inventario hemos desarrollado en el Servicio de Neuropsicología para dimensionar el que hemos desarrollado en el Servicio de Neuropsicología para dimensionar enriquecimiento estimular en el que viven los adultos mayores. Este inventario es el enriquecimiento el que viveninicialmente los adultosexperimental, mayores. Este indesarrollado sobre la estimular base de unenmarco teórico mediante ventario desarrollado base de un teórico inicialmente expeel cual seesha demostrado sobre que elladesarrollo en marco ambientes enriquecidos en animales implica cambios estructurales y funcionales en el sistema nervioso (Revisión rimental, mediante el cual se ha demostrado que el desarrollo en ambientes realizada por Restovich, 2018). Su importancia ha inspirado la creación de un enriquecidos en animales implica cambios estructurales y funcionales en el inventario de ambiente enriquecido para niños, siendo inexistente una propuesta sistema nervioso (Revisión por Restovich, 2018). Su importancia similar para adultos mayores.realizada En tal sentido, generamos una escala inicialmente ha inspiradopor la 50 creación inventario de ambiente enriquecido para ni-de conformada ítems, de queun a juicio de expertos (dos) resultaron descriptivos componentes presentes una en lapropuesta vida diaria de un adulto mayor, y que En pueden ños, siendo inexistente similar para adultos mayores. tal considerarse de significación estimular a nivel cognitivo. Conceptualmente los ítems sentido, generamos una escala inicialmente conformada por 50 ítems, que a fueron agrupados en: estímulos del hogar, de la vivienda y el barrio, verbales, de juicio expertos (dos) resultaron descriptivos presentes rutinas,desocioafectivos, culturales y estímulos para de el componentes cuidado de la salud. Con en una la vida diaria de un adulto mayor, y que pueden considerarse de significación escala de tipo likert de tres categorías: 1 (no tiene o no está disponible), 2 (Relativo, no siempre disponible) y 3 (Tiene o siempre disponible). Esta versión inicial fue METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 103

137

Mias C. D.

estimular a nivel cognitivo. Conceptualmente los ítems fueron agrupados en: estímulos del hogar, de la vivienda y el barrio, verbales, de rutinas, socioafectivos, culturales y estímulos para el cuidado de la salud. Con una escala de tipo likert de tres categorías: 1 (no tiene o no está disponible), 2 (Relativo, no siempre disponible) y 3 (Tiene o siempre disponible). Esta versión inicial fue administrada como estudio piloto a 102 participantes adultos cognitivamente normales, con edad promedio de 61,18 años, y de 13,4 años promedio de estudio (femenino 65%). Como se verá más adelante, en función de su análisis de asimetría y curtosis de los ítems, como del análisis factorial final, el inventario original se redujo a 35 ítems, con un coeficiente alfa de confiabilidad de 0,902 valorado como alto. Con estas condiciones, presentamos ahora los resultados finales del análisis. En primer lugar, encontramos que la prueba de KMO es altamente significativa (KMO=0,857; p=0,000), indicador de que es factible de realizarse el análisis factorial. Luego, observamos que se identifican 7 componentes (autovalor >1,1), explicativo del 56,64% de la varianza (ver figura inferior con el método scree plot). En la tabla 50 vemos el análisis de confiabilidad resultante, tanto para la escala total, como para cada uno de los componentes aceptados. Finalmente, en la tabla 51 observamos la estructura factorial de la escala, conforme el agrupamiento de los ítems finales.

Figura 16. Método de scree plot para la determinación del número de factores mediante la inspección visual. De los 11 componentes que podrían considerarse, se optó por aceptar 7, asumiendo un autovalor >1,1.

138

Figura 16. Método de scree plot para la determinación del número de factores

mediante la inspección visual. De los 11 componentes que podrían considerarse, se Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología optó por aceptar 7, asumiendo un autovalor >1,1.

Tabla 50. Tabla Índice confiabilidad deldelIAE-AM y sus componentes 50.de Índice de confiabilidad IAE-AM y sus componentes Inventario Ambiente Enriquecido Adultos Mayores (IAEAM) Escala total Estímulos para el cuidado de la salud Estimulación verbal doméstica Estimulación cultural y de viaje Estimulación afectiva Estimulación digital y electrónica Estimulación social verbal Estímulos de Herramientas y mascota

Alfa de Cronbach 0,902 0,821 0,761 0,837 0,754 0,737 0,773 0,584

N° de items 35 5 6 4 6 5 5 4

MIAS CARLOS D.

Tabla 51. Ítems agrupados en componentes resultante de análisis factorial Tabla 51. Ítems agrupados en componentes resultante de análisis factorial exploratorio | 104 exploratoriodel delinventario inventario de Ambiente Enriquecido para Adultos Mayores de Ambiente Enriquecido para Adultos Mayores Ítems IAE-AM Posibilidad de estudios complejos Cobertura médica Cobertura de emergencia Dispone de medicamentos Medico lo conoce bien Necesidad de lectura Necesidad de escritura Juegos verbales Juegos intelectuales Tiene más de 30 libros Tiene acceso a diarios Asiste a espectáculos recreativos Tiene vacaciones Usa medios transporte Tiene medios para viajar Familiares le demuestran afecto Tiene relación hijos o hermanos Tiene relación con niños o nietos Tiene familiar para tranquilizarlo Amigos que visitar Familiares responden demandas Redes sociales internet Celular digital Computadora o tablet Tiene Internet Electrodomésticos varios Oportunidad de diálogos Cuenta historias Negocios cerca Recibe llamados Se le pide información Tiene herramientas jardinería Tiene espacio para trabajos Posee mascota que cuidar Tiene herramientas de reparación

1 0,760 0,739 0,725 0,717 0,633

2

0,780 0,729 0,592 0,574 0,504 0,492

3

Componente 4 5

0,776 0,728 0,670 0,651

0,757 0,723 0,678 0,590 0,555 0,501

0,802 0,760 0,622 0,586 0,505

6

0,679 0,671 0,604 0,579 0,529

7

0,763 0,656 0,612 0,507

A continuación, revisamos los ítems agrupados, para denominar al factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que el inventario nos muestra 7 factores que podemos denominar: 1) Estímulos para el cuidado de la salud (5 ítems); 2. Estimulación verbal doméstica (6 ítems); 3. Estimulación cultural y

139

Mias C. D.

A continuación, revisamos los ítems agrupados, para denominar al factor encontrado. En tal sentido, por los resultados obtenidos, vemos que el inventario nos muestra 7 factores que podemos denominar: 1) Estímulos para el cuidado de la salud (5 ítems); 2. Estimulación verbal doméstica (6 ítems); 3. Estimulación cultural y de viaje (4 ítems); 4. Estimulación afectiva (5 ítems); 5. Estimulación digital y electrónica (5 ítems); 6. Estimulación social verbal (5 ítems); 7. Estímulos de Herramientas y cuidado mascota (5 ítems). Si bien consideramos que el IAE-AM se encuentra en fase de estudio piloto, vamos a explorar el valor de sus principales componentes como facMIAS CARLOS D. tores protectores de la normalidad. Para esto consideramos la administración del IAE-AM a 127 personas con deterioro cognitivo; sin diferencias de géneSi bien consideramos que el IAE-AM se encuentra en fase de estudio piloto, ro y edad que el grupo normal. A continuación, llevamos a cabo un analisis vamos a explorar el valor de sus principales componentes como factores protectores de laregresión logística el método laForward-Wald, de normalidad. Paramediante esto consideramos administracióncontrolando del IAE-AM la a ho127 personas con deterioro cognitivo; sin diferencias de género y (p=0,121). edad que elDicho grupo mocedasticidad mediante la prueba de Hosmer-Lemeshow normal. continuación, llevamos a cabo un el analisis deexplicativo regresión logística mediante análisisAarrojó tres pasos, optando por tercero del 34% de la el método Forward-Wald, controlando la homocedasticidad mediante la prueba de varianza (R2 de Nagelkerke 0,345). En la tabla siguiente vemos que resulHosmer-Lemeshow (p=0,121). Dicho análisis arrojó tres pasos, optando por el tan protectores la normalidad los factores tercero explicativodedel 34% de la varianza (R2 “Estimulación de Nagelkerke verbal 0,345).doméstica” En la tabla (OR=0,51, p=0,000 [IC 95% 0,39-0,65]); “Estimulación cultural“Estimulación y de viaje” siguiente vemos que resultan protectores de la normalidad los factores verbal doméstica” (OR=0,51, p=0,000 [IC 95% y0,39-0,65]); “Estimulación (OR=0,55, p=0,000 [IC 95% 0,43-0,71]); “Estimulación digital ycultural electró-y de viaje” (OR=0,55, p=0,000 [IC 95% 0,43-0,71]); y “Estimulación digital y nica” (OR=0,56, p=0,000 [IC 95% 0,44-0,72]). electrónica” (OR=0,56, p=0,000 [IC 95% 0,44-0,72]).

Tabla Exploracióndedefactores factoresprotectores protectores normalidad mediante Tabla 52. 52. Exploración dede la la normalidad mediante analisis de analisis de regresión logística regresión logística Factores del IAE-AM

B

ES

Wald gl

Sig.

95% C.I. para EXP(B)

Exp(B) Inferior Superior

Estimulación verbal doméstica

-0,674 0,130 26,938 1 0,000

0,510

0,395

0,657

Estimulación cultural y de viaje

-0,598 0,129 21,589 1 0,000

0,550

0,428

0,708

Estimulación digital y electrónica

-0,570 0,125 20,759 1 0,000

0,566

0,443

0,723

13. 13.Análisis Análisisde deconfiabilidad confiabilidad Con vemos queque el reporte de diversos instrumentos, como escalas Confrecuencia frecuencia vemos el reporte de diversos instrumentos, como e inventaros, hacen referencia a medidas de confiabilidad. La confiabilidad es una escalas e inventaros, hacen referencia a medidas de confiabilidad. La confiabipropiedad que implica la consistencia y estabilidad de las puntaciones obtenidas en lidad es una ítems. propiedad que implicaconfiable la consistencia estabilidad de las puntalos diversos Un instrumento implicay que no habrá errores de ciones obtenidas en los diversos ítems.seUn instrumento que medida, y que los resultados obtenidos mantendrían conconfiable sucesivasimplica mediciones (siempre críticas (Hernandez Sampieri, 2014). Por no habráy cuando errores no decambien medida,condiciones y que los resultados obtenidos se mantendrían ejemplo, un paciente puede obtener bajo puntaje en una escala confiable de ansiedad, pero a los 30 días, y próximo a rendir un examen, puede mostrar una 140 variación en la media). La prueba de confiabilidad más empleada consiste en la estimación de la

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

con sucesivas mediciones (siempre y cuando no cambien condiciones críticas (Hernandez Sampieri, 2014). Por ejemplo, un paciente puede obtener bajo puntaje en una escala confiable de ansiedad, pero a los 30 días, y próximo a rendir un examen, puede mostrar una variación en la media). La prueba de confiabilidad más empleada consiste en la estimación de la consistencia interna a través del índice alfa de Cronbach. Este índice es aconsejable que sea mayor a 0,75; y mientras más se acerca a 1, mayor es la medida de confiabilidad del instrumento. En ocasiones, para un instrumento que se está desarrollando con estudios pilotos, pueden ser aceptables valores entre 0,70 y 0,79; pero cuando se finalizan, es bueno un coeficiente alfa de Cronbach superior a 0,80 para la escala total. Incluso, en algunos campos teóricos se exigen coeficientes no menores a 0,90 para la escala total, aun cuando algunos factores dentro de la escala tengan un coeficiente menor. En el programa SPSS podemos realizar un análisis de confiabilidad, siMIAS CARLOS D. guiendo la secuencia: Analizar/Escala/Análisis de fiabilidad. Allí debemos verificar a selección del coeficiente alfa, solicitando conocer los valores descripEn el programa SPSS podemos realizar un análisis de confiabilidad, siguiendo tivos para la escala, para la escala si se elimina un elemento, y las correlaciones la secuencia: Analizar/Escala/Análisis de fiabilidad. Allí debemos verificar a selección del coeficiente alfa, solicitando conocer los valores descriptivos para la inter-elementos. escala, para la escala si se elimina un elemento, y las correlaciones inter-elementos.

Ejemplo Con la muestra considerada para el analisis factorial del cuestionario de Con la muestra considerada paraa el analisisahora factorial del cuestionario de Quejas ejecutivas precedente, vamos calcular su confiabilidad. Para Quejas ejecutivas alprecedente, calcular ahora su confiabilidad. Para ello ello recurrimos cálculo delvamos índicea alfa de Cronbach, tanto para la escala recurrimos al cálculo del índice alfa de Cronbach, tanto para la escala total, como total, como para los factores resultantes del análisis factorial. De esta manera, para los factores resultantes del análisis factorial. De esta manera, obtenemos los obtenemos los siguientes siguientes valores (tabla 53):valores (tabla 53): Ejemplo

Tabla 53. Cálculo del índice Alfa de Cronbach para el inventario de Quejas

Tabla 53. Cálculo del índice dela Cronbach para el inventario de Quejas ejecutivas, tanto ejecutivas, tantoAlfa para escala total, como sus factores internos. para la escala total, como sus factores internos.

Factor Escala total Factor 1 Factor 2 Factor 3

Estadísticas de fiabilidad Alfa de Alfa de Cronbach basada en Cronbach elementos estandarizados 0,918 0,917 0,808 0,801 0,773 0,771 0,755 0,750

N de elementos 15 7 4 4

Con estos resultados, encontramos que el cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mías, 2009, 2010) tiene un índice de confiabilidad alfa de 0,918, que se valora como 141 alto. Para un análisis más pormenorizado del aporte de cada item, se explora la tabla 54 a fin de observar cómo puede variar el coeficiente alfa, si quitamos un elemento

Factor Escala total Factor 1 Factor 2 Factor 3

Estadísticas de fiabilidad Alfa de Alfa de Cronbach basada en Cronbach elementos estandarizados 0,918 0,917 Mias C.0,801 D. 0,808 0,773 0,771 0,755 0,750

N de elementos 15 7 4 4

Con estos resultados, encontramos que el cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mías, 2009, 2010) tiene un índice de confiabilidad alfa de 0,918, que Con estos resultados, encontramos que el cuestionario de Quejas Ejecutivas se valora como alto. Para un análisis más pormenorizado del aporte de cada (Mías, 2009, 2010) tiene un índice de confiabilidad alfa de 0,918, que se valora como item, se explora la tabla 54 a fin de observar cómo puede variar el coeficiente alto. Para un análisis más pormenorizado del aporte de cada item, se explora la tabla alfa, si de quitamos elemento cuestionario. este caso, vemos que no 54 a fin observarun cómo puede del variar el coeficienteEn alfa, si quitamos un elemento del En este caso, hay mayores variaciones, por lo(obque haycuestionario. mayores variaciones, porvemos lo queque no no es necesario quitar ningún item no es necesario quitar ningún item (observar la columna relativa al Alfa de Cronbach servar la columna relativa al Alfa de Cronbach si el elemento es eliminado). si el elemento es eliminado).

Tabla laescala escala sisise se elimina eliminaununelemento elemento Tabla54. 54.Valores Valoresdescriptivos descriptivos para para la deldel Inventario de Quejas Ejecutivas Inventario de Quejas Ejecutivas Media de escala si el elemento se ha suprimido

Varianza de escala si el elemento se ha suprimido

Correlación de elementos corregida

Me distraigo con facilidad 24,9952 123,587 Esfuerzo para accionar 25,4358 116,669 Dificultad para adaptarme 25,7893 120,283 Apático todo da igual 25,9419 119,128 MIAS CARLOS D. Dificultad para controlarme 25,6610 123,220 Desconfío memoria reciente 24,9346 126,289 Empiezo y no termino 25,4843 117,775 Cuesta mantener atención 25,3317 118,776 METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA Cuesta motivarme 25,5617 119,883 Humor cambia abruptamente 25,5448 121,443 Cuesta recordar mensajes 24,9395 120,581 Necesito empujón iniciativa 25,6416 113,818 Dificil salir de la rutina 25,7191 118,683 Cuesta decidir 25,5230 118,401 Actúo sin pensar 25,4625 121,662 Nota: Tabla presentada como la arroja el programa SPSS

142

0,488 0,653 0,596 0,623 0,455 0,364 0,667 0,617 0,618 0,511 0,560 0,710 0,615 0,646 0,477

Alfa de Cronbach si el elemento se ha suprimido

0,914 0,908 0,910 0,901 0,916 0,911 0,908 0,910 | 107 0,910 0,914 0,912 0,905 0,900 0,908 0,905

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Síntesis referencial de estadística aplicada 1) Pruebas paramétricas: Con distribución normal. Con variables numéricas o cuantitativas siempre. Son de mayor potencia y menor margen de error. A- Individuales: 1- Con dos grupos: Para muestras independientes (test t), para muestras dependientes (antes y después) se emplea test t para muestras dependientes. 2- Con 3 o más grupos: ANOVA One way. B- Agrupados: 1- Test Z o de Gauss para diferencia entre medias. 2) Pruebas NO paramétricas: Distribución no normal o Binomial. Generalmente variables Cualitativas. Se pueden usar para las paramétricas, pero le restan potencia. A- Individuales: 1- Con dos grupos: Para muestras independientes (test U de Mann Whitney); para muestras dependientes (prueba de Wilcoxon). 2- Con tres o más grupos: Para independientes (Prueba de Kruskal Wallis); para dependientes (prueba de Friedman). B- Agrupados (empleamos tablas de Contingencia): 1- Chi cuadrado. 2- Diferencia entre porcentajes.

143

2- Con tres o más grupos: Para independientes (Prueba de Kruskal Wallis); para dependientes (prueba de Friedman). B- Agrupados (empleamos tablas de Contingencia): 1- Chi cuadrado. 2- Diferencia entre porcentajes. Mias C. D. REFERENCIA RAPIDA REFERENCIA RAPIDA VARIABLES CUANTITATIVAS Nº de variables Nº de muestras 1 1 1 2 independientes 1 2 dependientes 2 Múltiples 2 1 Múltiples 1 VARIABLES NOMINALES Nº de variables Nº de muestras 1 1 1 2 independientes 1 2 dependientes 1 Múltiples Múltiples 1 2 1

Test M, Md, Mo y DS Test t de student Test t apareado Anova Análisis de regresión Análisis multivariado Test Proporciones – E.S. Fisher – Chi cuadrado Wilcoxon Chi cuadrado – Kruskal-Wallis Chi cuadrado (n x n) Chi cuadrado (2 x 2)

METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

Análisis multivariado (Variables múltiples) MIAS CARLOS D.

Cuando hay varias variables dependientes. Ejemplo: cómo influye la actividadmultivariado física, y el sedentarismo en el estado cognitivo (normal-deterioro) y Análisis (Variables múltiples) la edad (por décadas).

Cuando hay varias variables dependientes. Ejemplo: cómo influye la actividad física, y el sedentarismo el estado cognitivo (normal-deterioro) y la edad (por décadas). 1- Análisisenmultivariado múltiple de varianzas (MANOVA): Hay nu-

merosas variables dependientes, y las variables independientes son nominales.

1- Análisis multivariado múltiple de varianzas (MANOVA): Hay numerosas variables La diferencia ycon que mide unason variable independiente, y MAdependientes, lasANOVA, variables esindependientes nominales. La diferencia con ANOVA, mide una variable independiente, y MANOVA dos o más. NOVA es dosque o más.

Tabla 55.55. Ejemplo unanálisis análisismultivariado multivariado Tabla Ejemplocon contres tresvariables variables para para un Masculino Normal Deterioro Femenino Normal Deterioro

Actividad física Sedentarismo

2- Análisis del logaritmo lineal: Las variables dependientes e indepen2- Análisis del logaritmo lineal: Las variables dependientes e independientes son nominales. Senominales. estudia en tablas de contingencia. lineal determina si hay dientes son Se estudia en tablas Eldelogaritmo contingencia. El logaritmo relación entre las variables (usar en tabla de contingencia el logaritmo de la lineal determina si hay relación entre las variables (usar en tabla de contingenfrecuencia observada). cia el logaritmo de la frecuencia observada).

3- Regresión logística: Las variables independientes incluyen tanto medidas numéricas como nominales u ordinales, y la variable dependiente es binaria o dicotómica. El resultado se presenta como función exponencial de las varianzas 144 independientes. Referencia para dos o más variables Independientes

| 109

Masculino Normal Deterioro Femenino Normal Deterioro

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología 2- Análisis del logaritmo lineal: Las variables dependientes e independientes son nominales. Se estudia en tablas de contingencia. El logaritmo lineal determina si hay Regresión logística:(usar Las variables tantode me-la relación3-entre las variables en tabla independientes de contingenciaincluyen el logaritmo frecuencia observada). didas numéricas como nominales u ordinales, y la variable dependiente es

binaria o dicotómica. El resultado se presenta como función exponencial de

3- Regresión logística: Las variables independientes incluyen tanto medidas las varianzas independientes. numéricas como nominales u ordinales, y la variable dependiente es binaria o dicotómica. El resultado se presenta como función exponencial de las varianzas independientes.

Referencia para dos o más variables Independientes

Referencia para dos o más variables Independientes Independiente Nominal Nominal y numérica Nominal y numérica Nominal Numérica Nominal Nominal

Dependiente Nominal Nominal dicotómica Nominal (2 o más vbles.) Numérica Numérica Numérica Censada

Nominal con factor de Numérica - Nominal confusión

Método Log. Lineal Regresión logística Análisis discriminante ANVA Regresión múltiple Regresión Cox (datos anticipados, como en oncología) ANCOVA – Mantel-Haenzel (tabla 2x2)

| 110

145

Capitulo V Consideraciones para el análisis y construcción de instrumentos En función de los múltiples factores que se exploran en neuropsicología, (psicológicos, ambientales, funcionales, de antecedentes, etc.), es necesario contar con instrumentos de medición confiables y válidos, ya que representan una variable objeto de investigación. Mejor aún si se cuenta con instrumentos desarrollados localmente o en el propio país, ya que se evitan los engorrosos y a veces estériles procesos de estandarizar un cuestionario extranjero, que bien podría desarrollarse en nuestro medio. Es por ello por lo que muchos investigadores iniciados, comienzan sus trabajos realizando estudios muy técnicos, como son los de adaptación y estandarización de escalas o cuestionarios extranjeros, favoreciendo líneas de investigación interesadas o comandadas desde afuera. Como sea, tanto si se genera un instrumento o se adapta uno de otras latitudes, finalmente se deberá contar con estudios de confiabilidad y validez. Para repasar estos conceptos, vamos a tomar como referencia los lineamientos de Hernandez Sampieri (2014). La Confiabilidad indica que su aplicación repetida al mismo sujeto genera iguales resultados. Implica la consistencia y estabilidad de las puntaciones obtenidas en los diversos ítems. Si un puntaje obtenido de un test solo se aproxima al verdadero, siempre hay un error de medida, que se trata de reducir. La confiabilidad indica que ese error es pequeño y los resultados son consistentes con las mediciones. La validez garantiza que se mide lo que se quiere medir, y ello depende del contenido, del criterio y del constructo. Un instrumento puede ser confiable pero no valido. Sin embargo, existen distintos tipos de evidencias internas y externas de validez: Validez de contenido: Grado en que se refleja el contenido del test, de manera que los ítems del test son representativos del atributo a medir. Por 147

Mias C. D.

ejemplo, en la evaluación neuropsicológica no se podría valorar el lenguaje si se excluye alguna operación lingüística. Una variante es cuando un instrumento representa los contenidos teóricos en su estructura (por ejemplo, tomar los criterios diagnósticos de una enfermedad del DSM5 y observar la presencia-ausencia de estos). Está formada por dos componentes: representatividad y relevancia del contenido. Es el caso de las escalas de cotejo o ad hoc. Validez de criterio: Se refiere a la validez de un instrumento comparado con algún criterio externo (Por ejemplo, un comportamiento observado, una entrevista clínica, otro instrumento similar, test o inventario). Luego, si se hace en el momento presente (por ejemplo, encontrar deterioro) el criterio serán los resultados de los estudios finales en su conjunto (validez concurrente); y si el criterio se fija en el futuro (por ejemplo, ecuación para predecir potencial de deterioro) se trata de validez predictiva. La validez referida a un criterio respalda el uso del inventario o escala para pronosticar el futuro o hacer predicciones. Validez de constructo: Utilizada para referir si la prueba es una buena medida de lo que intenta medir. En qué grado una medición se relaciona con otras mediciones de acuerdo con las hipótesis derivadas de la teoría. En otras palabras, determina el “significado” del puntaje de un test conforme una teoría. Un constructo es una variable medida que se crea dentro de una teoría (suele obtenerse por análisis factorial o por grupos contrastados con y sin patología). Por ejemplo, validez de constructo de una escala de memoria medida con una escala de olvidos; o la validez de constructo de un test que valora función ejecutiva. La hipótesis es que, a mayor afectación de la memoria, mayores olvidos se tendrán; o a menor rendimiento en funciones ejecutivas, mayores dificultades en resolución de problemas. Si la correlación es positiva y sustancial, se aporta evidencia para la validez del constructo. Esto requiere que se especifique la relación teórica entre los conceptos y se los correlacione. Ahora bien, existe una serie de factores que pueden afectar la confiabilidad y validez. Entre ellos se destacan: La improvisación de los instrumentos; o usar los desarrollados en el extranjero que no han sido validados a nuestro contexto. Puede también que no sea satisfactorio, o no tenga congruencia con la teoría. También debe considerase que se vea influido por otras condiciones; como ser muy extenso, agotador, exija elevado nivel de abstracción, o requiera alta tolerancia a la fatiga, entre otros. Es por ello que muchos instrumentos han caído en desuso, dado lo engorroso que implica su administración, que termina afectando la confiabilidad de este. Por otro lado, si bien en la práctica es imposible que una medición sea perfecta; los errores posibles deben ser 148

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

reducidos a su mínima expresión. Por ello es necesario recurrir al cálculo de la confiabilidad y determinar su validez.

Calculo de la confiabilidad: Existen varias formas, todas con puntajes que van a oscilar entre 0-1 (Hernandez Sampieri, 2014): A- Coeficiente Alfa de Cronbach: Como se vio con anterioridad, es el método más empleado. Requiere una sola administración para calcular el coeficiente alfa (aceptable a partir de 0.80), y se analiza la correlación item-puntaje. B- Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest): se aplica el instrumento dos o más veces a una misma muestra de sujetos luego de cierto período. Se comparan las varianzas para que no haya diferencias significativas, y se obtienen las correlaciones de los puntajes de las dos aplicaciones mediante la prueba de Pearson o de Spearman (según el nivel de medición). C- Método de mitades partidas: requiere solo una aplicación. Luego, el total de ítems (o componentes) es dividido en dos mitades y se comparan las puntuaciones (prueba t de student), y se las correlaciona (Pearson). No debe haber diferencia en la media, y las puntuaciones deben estar fuertemente correlacionadas para que sea confiable. Considerar que cuantos más ítems más confiabilidad garantiza. D- Coeficiente KR-20 de Kuder: similar al coeficiente alfa, pero se puede aplicar cuando la variable es dicotómica.

Cálculo de la validez Validez de contenido: Implica revisar la literatura para ver problemas de contenido, o cómo fue usada la variable por otros investigadores. Implica elaborar muchos ítems, consultar con expertos, correlacionar los ítems entre sí (deben ser altas), para seleccionar mejores ítems en prueba piloto. Considerando que no siempre se cuenta con instrumentos específicos, o bien resulta novedosa una variable a estudiar, con frecuencia se desarrollan escalas de cotejo o cuestionarios desarrollados ad hoc que poseen validez de contenido. Por ejemplo, podemos desarrollar una escala de síntomas de tipo frontal, recurriendo a la teoría, elaborando ítems y consultando con expertos, hasta realizar una prueba piloto.

149

Mias C. D.

Validez de criterio: Implica correlacionar el instrumento con un criterio de referencia, como por ejemplo, otros cuestionarios, entrevistas, observaciones etc. Por ejemplo, el Cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mias, 2010) de desarrollo local, ha sido correlacionado con otro similar como la Escala Disejecutiva (DEX) de Barbara Wilson, encontrando una correlación alta (r=0,76; p=0,000). De esta manera, el instrumento adquiere validez de criterio, al correlacionar en grado elevado (r>0,7) con otro similar de validez comprobada (evidencia convergente). Validez de constructo: Se obtiene mediante un análisis factorial, en el cual el métodos de los componentes principales suele ser el más usado, tal como se vio en apartado correspondiente a este análisis. Sin embargo, se debe tener en cuenta que las soluciones factoriales pueden ser consideradas no solo de acuerdo con criterios estadísticos, sino también por criterios de significación psicológica o conceptual (debe predominar la teoría psicológica que sustenta el instrumento). Si bien se prevé que algunos ítems puedan correlacionar más que con otros, será importante que todos correlacionen con la escala total.

Construir escalas o inventarios en Neuropsicología El Servicio de Neuropsicología de la Universidad Nacional de Córdoba ha generado diversos cuestionarios e inventarios para ser empleados con adultos mayores, que amplían la valoración de aspectos cognitivos subjetivos (Escala de Quejas de Memoria, Escala de Quejas Ejecutivas), psicológicos (Escala de Vulnerabilidad al Estrés), funcionales de la vida diaria (AVD Expansivas; Inventario de Actividades Recreativas), y ambientales (como la novedosa Escala de Ambiente Enriquecido Estimular). Esto se debe a la necesidad de ampliar las valoraciones de los pacientes, por distintos motivos, entre los que se destacan: 1) Considerar variables novedosas o poco contempladas en la bibliografía (por ejemplo, el grado de enriquecimiento estimular ambiental en que viven los pacientes, o conocer particularidades de las interacciones sociales; o el grado de conciencia de déficits cognitivos, entre otras). 2) Muchas escalas o inventarios han sido desarrollados para las demencias, por lo tanto, resultan poco descriptivas de lo que acontece en los deteriores leves. Otras escalas, pueden considerarse que han envejecido con relación a los cambios culturales de época. 3) La determinación de actividades más complejas o demandantes de mayores recursos cognitivos (Por ejemplo, AVD expansivas), o bien de cons150

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

tructos cognitivos novedosos (como componentes de cognición social, toma de decisiones, etc). 4) Considerar otras perspectivas en diversas variables, sean funcionales, psicológicas o ambientales (por ejemplo, abandonamos algunas escalas de estrés percibido ya que resultaban de bajo efecto discriminante, y optamos por desarrollar una de valoración multicomponente: La Escala de Vulnerabilidad al estrés). 5) Porque es factible mejorar algunos cuestionarios breves de procedencia extranjera (por ejemplo, escalas de olvidos, o de quejas ejecutivas, de estrés, o de insight). En tal caso, algunos instrumentos desarrollados en el exterior pueden emplearse para estudios de evidencia convergente. 6) Desarrollar inventarios o escalas sencillos y simplificados, económicos en su administración; dejando de lado cuestionarios extensos que pueden ser útiles si los empleamos como único instrumento. Ante la necesidad de una evaluación multifactorial y extensa, debe ajustarse el tiempo que se invierte en entrevistas y cuestionarios, con el beneficio de la información final que proveen. Por ejemplo, existen numerosos cuestionarios de personalidad con más de 150 ítems, que resultan muy engorrosos incluirlos en un set de evaluación psicológica, además de que la información que proveen puede no ser sustancial. En otras ocasiones, adaptar un instrumento resulta una tarea muy engorrosa y una gran inversión en tiempo, pudiendo ser más económico desarrollar una escala propia. Lo importante será seguir ciertos principios en la construcción de los instrumentos, de manera de estar seguros de que se comportan de manera confiable y válida. Por supuesto que, en ocasiones, es mejor conservar algunos instrumentos, dado su uso mundialmente extendido, aunque veamos que algunos de ellos son limitados o han envejecido; aunque no por ello han perdido confiabilidad y validez. Por ejemplo, la escala geriátrica de depresión de Yesavage (GDS), es mundialmente conocida y tiene muy buenos valores de confiabilidad y validez, como de sensibilidad y especificidad. Si embargo, la escala no mide muchos aspectos relativos a la depresión, ya que se focaliza más bien en componentes ideatorios y emocionales generales. Podríamos referirnos también a la escala de actividades instrumentales de la vida diaria de Lawton & Brody (1969), la que no solo tiene un sesgo valorativo en relación con el género femenino, si no que en la actualidad se considera una escala envejecida. Sin embargo, es tan difundido su uso, y sus niveles de sensibilidad son tan satisfactorios para la demencia, que todavía se sigue usando.

151

Mias C. D.

En consecuencia, por diversos motivos puede resultar muy conveniente construir un instrumento, a veces con un uso ad hoc; otras para compartir con la comunidad científica. En consecuencia, veremos ahora algunas recomendaciones con tales fines, que de ninguna manera reemplazan el estudio especializado en materia psicométrica. Como en toda la presente obra, se trata de dar una orientación práctica, que a menudo requiere profundizar su estudio a fin de comprender la estructura conceptual de lo que se está realizando.

Algunas recomendaciones Al momento de pensar en la construcción de un instrumento de tipo escala, inventario o cuestionario, es necesario comenzar por revisar la literatura al respecto. Tiene sus ventajas basarse en un instrumento ya desarrollado con satisfactoria confiabilidad y validez. También se recomienda conocer el marco teórico de referencia, y observar cómo se definen operacionalmente las variables. Si se elabora un instrumento propio, debe pensarse previamente en: la teoría, la variable, la definición operacional, las dimensiones y los ítems. Veamos un ejemplo, que consideramos al momento de desarrollar una Escala de AVD Expansivas. Teoría: De tipo conductual. Las personas aprenden y producen diversas adaptaciones a la vida diaria sujetas a condiciones de refuerzo. Algunas de ellas son básicas y otras más complejas, que generan mayores recursos de aprendizaje. Las escalas existentes han sido desarrolladas para las demencias, por lo que resulta oportuno el desarrollo de escalas en relación con conductas de mayores exigencias neurocognitivas, capaces de detectar cambios sutiles que afectan a la funcionalidad de la vida diaria, y que incluye componentes sociales y fuera del hogar. Variable: Actividades de la vida diaria Expansivas (AVD-E). Capacidad funcional para actividades que vinculan a la persona con el mundo social y externo al hogar. Operacional: Capacidad de autocontrol, expresión de necesidades y deseos, mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos, realizar actividades recreativas, realizar ejercicio físico, y aprender cosas nuevas. Dimensiones: Regulación emocional, Actualización, Actividades fuera del hogar. Nivel de medición: Escala de tipo Likert.

152

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Es importante asegurarse que haya suficientes ítems para medir todas las variables y en todas sus dimensiones. Se aconseja una revisión de ítems por expertos para analizar la evidencia de validez de contenido. Luego, la versión preliminar se estudia con muestra piloto (entre 30 y 60 personas. Lo recomendable es contar con un mínimo de 5 casos por cada ítem del instrumento), para luego ver cómo funcionan los ítems, calcular la confiabilidad y si es posible la validez. Luego se mejora el instrumento preliminar y los indicadores de confiabilidad y validez. Un punto que es bueno considerar siempre en toda evaluación que pretende ser psicométrica, es el control de la “Deseabilidad social”, mediante el cual los sujetos, por diversos motivos, no siempre responden con sinceridad. En ocasiones, por desinterés, prejuicios, respuestas basadas en el deseo y no en la realidad que los representa, sus propias distorsiones cognitivas o creencias de cómo deben ser las cosas, sus cualidades de personalidad, o bien por seguir un patrón de respuesta azaroso o que se consideran aceptables para todos. Estas condiciones producen una distorsión en la valoración psicométrica, que puede llevar a invalidar sus resultados. Por lo tanto, la medición no deja de ser auto-perceptiva en estos casos y es bueno ser consciente de ello. Por ejemplo, es frecuente que, en escalas o inventarios de problemas de memoria y olvidos, haya personas que no reporten ningún olvido o distracción (en una escala de 1-10 responden con un promedio de 1; lo que significa que no tienen ningún tipo de olvido nunca. Esta es una medición tan sesgada, como otra que nos responde todos los ítems con una frecuencia promedio de 10). Por eso en Neuropsicología es frecuente la necesidad de contrastar con un informante, a fin de lograr una mejor aproximación a la lectura. También en Neuropsicología forense es necesario contar con preguntas y pruebas control, a fin de corroborar la presencia de simulación con fundamentos objetivos. No obstante, existen algunas formas para reducir estos errores. Lo primero siempre es contar con muestras grandes (>350) que diluyan el efecto de la deseabilidad social; también se pueden identificar y anular los casos con respuestas extremas, ya que la visión dicotómica es poco representativa. También es recomendable, si es posible, incluir ítems control, que son enunciados de modo inverso, para detectar las contradicciones (por ejemplo, en un inventario de estrés, un ítem puede preguntar si la persona está tensa, y otro puede preguntar si está relajada). Otra solución para disminuir los sesgos de las respuestas consiste en incluir una escala de sinceridad (como la de Eysenck) o de preguntas control, en las cuales, si se observan altos puntajes, se sospecha que la persona está haciendo un esfuerzo por dar una imagen positi153

Mias C. D.

va, o sencillamente no está respondiendo con sinceridad. En Neuropsicología forense, es necesario prever algunas pruebas y preguntas control, en las cuales el periciado debiera responder sin dificultad, según el estudio del caso.

Elegir las escalas para medir Las escalas son solo un indicador de la conducta, no una realidad. Es bueno ser consciente de esto, a fin de “no confundir el mapa con el territorio”. Las escalas más conocidas de construcción, según Hernandez Sampieri (2014) son: a- Escala tipo Likert: con ítems presentados como afirmaciones para ver la reacción de los sujetos (muy de acuerdo, de acuerdo, ni de acuerdo ni en desacuerdo, en desacuerdo, muy en desacuerdo / Muy bueno, bueno, regular, malo, muy malo / Nunca, casi nunca, a veces, casi a menudo, muy a menudo). La dirección de las afirmaciones puede ser positiva o negativa. Generalmente hay de ambos, como en escala de ansiedad Staix. La escala Likert es de tipo ordinal, aunque se la puede trabajar como intercalar. Si los sujetos tienen poca capacidad de discriminar deben incluirse tres categorías, por el contrario, pueden usarse hasta siete. En cada escala se considera que todos los ítems tienen igual peso. b- Diferencial semántico: Se usan adjetivos extremos que califican al objeto de estudio, como el de personalidad de Goldberg. Es necesario generar una lista de adjetivos bipolares exhaustiva. Por ejemplo, ansioso-relajado. c- Escalograma de Guttman: Igual que Likert, pero cada afirmación mide la misma dimensión de la misma variable (unidimensional) pero que varían en intensidad.

Los cuestionarios Implican preguntas respecto de una variable a medir con categorías o alternativas a elegir. Por ejemplo, cuestionarios que indagan sobre distintos tipos de olvidos o cuestionarios en los cuales se debe elegir el nivel de funcionalidad en la vida diaria, en una categoría especifica. Siempre será recomendable jerarquizar opciones y categorías. Recordamos que será importante que las preguntas que se van elaborando, estén basadas en cuestionarios previos, o bien impliquen un correlato conductual de criterios conceptuales, o que cuenten con juicio de expertos.

154

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Las preguntas abiertas no delimitan respuestas, pero deben categorizarse luego. Si una pregunta es suficiente, no será importante incluir otras similares, o en la misma dirección. Es conveniente iniciar con la elaboración de preguntas neutrales. Las instrucciones deben se claras, explicitar los objetivos generales de la investigación, agradecer la colaboración y garantizar la confidencialidad. Los cuestionarios autoadministrados en Neuropsicología no debieran durar más de 15 minutos para responderse. Pueden administrarse: sea por entrevista personal y/o con terceros, o en formato autoadministrado. En el caso de emplear cuestionarios o inventarios estandarizados, es importante que sean aplicables al mismo contexto de nuestro estudio y tengan confiabilidad y validez. Si la prueba fue diseñada en otro contexto, debe adaptarse y aplicarse en pruebas piloto para calcular su confiabilidad y validez, como para ajustarla al nuevo contexto. En caso de ser esto muy engorroso, se recomienda desarrollar escalas de cotejo ad hoc.

Escalas de cotejo ad-hoc Se trata de escalas o inventarios con validez de contenido o conceptual; con una clara referencia teórica. Se trata de consultar a los participantes en relación con ítems con valor teórico o descriptivo, a fin de cotejar una serie de indicadores preestablecidos. En ocasiones implican un correlato conductual de criterios conceptuales presentes en la literatura. Es importante que tengan estudios piloto para evaluar el comportamiento de los ítems, como logar un índice de confiabilidad considerable (alfa>0,80). No requieren de validez de criterio o estandarización, ya que se desarrollan para un estudio en particular, y ante la ausencia de escalas válidas preexistentes (o superadoras). Según la relevancia de la escala, será bueno contar con juicio de expertos para aceptar los ítems como representativos de la teoría o de criterios consensuados, sean diagnósticos, funcionales, conductuales, etc. Por ejemplo: si queremos estudiar cómo influye una variable sobre un determinado diagnóstico (por ejemplo, de bipolaridad), y queremos tener certeza de que los participantes cumplen con los criterios diagnósticos; podemos elaborar una escala de cotejo de los principales criterios obtenidos del DSM-5 (criterios valorados como presentes-ausentes), a fin de cotejar y garantizar que los sujetos cumplen con estos. También podemos cotejar si las personas realizan determinadas actividades en su vida diaria, a las que podemos llamar Expansivas, consultando con expertos sobre qué actividades realizan los adultos mayores de tipo social y fuera del hogar. En este caso, la 155

Mias C. D.

validez está dada por la referencia teórica, claramente especificada, y en ocasiones con el aval de expertos. Luego, algunas escalas de cotejo, si muestran un satisfactorio comportamiento, pueden postularse para el desarrollo de un instrumento estandarizado.

156

Capitulo VI Protocolos e instrumentos en Neuropsicologia En un Servicio de Neuropsicología, generalmente se emplean protocolos de evaluación muy exhaustivos, que pueden ser propios de una patología en particular, y que son complementarios a la entrevista neuropsicológica. Un protocolo de trabajo establece los procedimientos a seguir. De este modo, ordena las observaciones, los procedimientos, pasos a seguir, y toda normativa que se considere adecuada para tal fin. Su finalidad es garantizar un estudio profundo y sistemático en función de los objetivos de un Servicio de Neuropsicología; como que distintos evaluadores puedan seguir un mismo procedimiento, y que se aprovechen los datos en su análisis estadístico, entre otros fines. En consecuencia, será muy importante para el investigador aplicar un protocolo adaptado a su trabajo, incluyendo todas las variables de análisis en un contexto mayor, como aprender a codificar las observaciones, datos y respuestas para su procesamiento estadístico posterior. A continuación, y a modo de ejemplo, compartimos algunos aspectos del protocolo general de trabajo del Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba; como algunos de los principales instrumentos empleados, y los baremos de algunas pruebas trabajadas localmente. Todo ello en el marco de un Servicio de Evaluacion que recepta de la comunidad alrededor de 350 personas por año; con solicitudes de profesionales, de familiares, de carácter judicial, y de certificación de discapacidad, entre otras. Su trabajo se enmarca además dentro de un Programa de Extension a la Comunidad, con el fin de detectar tempranamente deterioro cognitivo e iniciar las primeras acciones psicoeducativas; como de aprestamiento, ejercitación y estimulación cognitiva.

157

MIAS CARLOS D.

de carácter judicial, y de certificación de discapacidad, entre otras. Su trabajo se enmarca además dentro de un Programa de Extension a la Comunidad, con el fin de detectar tempranamente deterioro cognitivo e iniciar las primeras acciones Mias C. D. psicoeducativas; como de aprestamiento, ejercitación y estimulación cognitiva.

A) Protocolo inicial de evaluación neuropsicológica

A) Protocolo inicial de evaluación neuropsicológica Protocolo N°

Nombre: Edad: Lateralidad: Genero: Est. Civil: Nº Hermanos: N° hijos: Procedencia: 1. Cba. Capital, 2. Cba. Interior, 3. Capital Prov, 4. Interior Prov, 5. Bs.As. 6. Cap. Federal. Ciudad de residencia: Provincia: Extranjero:

Nivel educativo-socioeconómico

Dedicación o profesión: Años estudio: Títulos: Trabaja actualmente? 1.Si - 2.No / En qué trabaja? (Detalle de su rutina): Estado actual de actividad: 1. Jubilado o pensionado - 2. En actividad - 3. Desocupado - 4. Otro: Tiene casa propia: 1.Si - 2.No / Tiene ingreso propio: 1.Si - 2.No / Tiene obra social: 1.Si - 2.No

Antecedentes y Estado de Salud

Toma medicamentos? 1.No - 2.Si / Cuales? Ha tenido o padece alguna enfermedad: Neurológica? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cual? Psiquiátrica ? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cuál? Médica ? 1.No - 2.Si / Años:_____ Cuál? Padece alguna enfermedad actualmente (dos últimos años) ? 1- Hipertensión, 2. Colesterol, 3- Diabetes, 4Cardiopatía, 5- Neoplasia, 6- Renopatía (riñones), 7- Tiroidismo, 8- Reumatismo, 9- Traumatismo de cráneo, 10- Sobrepeso marcado (más del 20%), 11- Alcoholismo, 12- Adicciones. Otra:

Antecedentes y enfermedades familiares

Padres, hermanos o fliar. con antecedentes neurológicos o psiquiátricos? 1.No - 2.Si / Cual? ____ 1. Alzheimer; 2. Demencia; 3. Parkinson; 4. Epilepsia; 5. ACV; 6. Depresión; 7. Sind. Down; 8. Otro. Detalle:

Quejas y Hábitos

Tiene quejas memoria? 1.No - 2.Si / Es un problema? 1.No - 2.Si / Lo notan los demás? 1.No - 2.Si Índice carga tabáquica= [(años de fumador: ____ x cigarrillos promedio:____) ÷ 20] = ________ (0-50) Ha bebido alcohol últimos 10 años?: 1.Nada, 2.Poco, 3.Más o menos, 4.Mucho, 5. Problema alcohólico. Problemas dormir? 1.No - 2.Si / Problemas apetito? 1.No - 2.Si / Actividad física regular? 1.Si - 2.No Lee regularmente (no diarios): 1.Siempre 2.Bastante 3.Ocasional 4.Casi nunca 5. Nunca. Visita amigos o familiares semanalmente? 1.Si - 2.No / Suele sentirse solo? 1.NO – 2.SI ¿De 1 a 10, en cuanto valora su actividad física promedio en últimos 5 años? ¿De 1 a 10, en cuanto valora su frecuencia de lectura promedio en últimos 5 años? ¿De 1 a 10, en cuánto valora su frecuencia de socialización en los últimos 5 años?

Con Familiar o Informante: Responde el familiar sobre el paciente que consulta:

A. Se queja de su memoria? 1.No-2.Si / Es un problema? 1.No-2.Si / Lo notan los demás? 1.No-2.Si B. Cambios en funcionamiento cotidiano? 1.Nada, 2.Poco, 3.Más o menos, 4.Mucho, 5. Bastante C. El familiar necesita ser acompañado a la consulta? 1.No - 2.Si D. Detalle cómo es un día habitual del familiar:

Motivo de evaluación

1. Voluntario, 2. Seguimiento 3. Indicación familiar 4. Indicación profesional. 5. Indicación judicial.

Motivo de consulta? (especificar al dorso: principales motivos, estudios realizados, olvidos significativos y describir funcionamiento en la vida diaria). | 120

158

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología MIAS CARLOS D.

Medicación

Detalle de nombre comercial, droga, dosis, desde cuando toma. Historial farmacológico anterior.

Impresión Psicológica - Psiquiátrica

Aspecto general: Postura - Aseo - Expresiones faciales - Actitud - Movilidad / Otro : Estado Afectivo Anímico: Deprimido - Ansioso - Irritable – Eufórico - Aplanado - Exaltado - Lábil - Hipotimia CARLOS D. de otros - Inocencia - Juicio moral Cognición Social afectada: Reconoce emociones - SeMIAS pone en lugar Observaciones:

EventosMedicación traumáticos

Detalle de nombrehijo comercial, dosis, desde cuando toma. Historial farmacológico Muerte cónyuge - Muerte - Muertedroga, familiar - Enfermedad - Robo o asalto - Malos tratos - anterior. Mudanza - Migración familiar - Divorcio o separación - Accidente grave - Catástrofe natural - Problema económico - Abuso sexual – Impresión Psicológica Psiquiátrica Problema de género - Juicio o demanda - Privación de libertad - Otro: Aspecto general: Postura - Aseo - Expresiones faciales - Actitud - Movilidad / Otro : Estado Afectivo Anímico: Deprimido - Ansioso - Irritable – Eufórico - Aplanado - Exaltado - Lábil - Hipotimia Impresión Neurocognitiva Cognición Social afectada: Reconoce emociones - Se pone en lugar de otros - Inocencia - Juicio moral SensorialObservaciones: disminuido: Audición - Visión - Olfato - Gusto - Sensibilidad - Cinestesias

Conciencia: Lúcido - Somnolencia - Embotada - Confusional - Crepuscular - Obnubilación - Soporoso Eventos traumáticos Orientación: Tiempo - Espacio - Persona / Atención: Sostenida - Focalizada - Simultánea - Dividida Muerte - Muerte hijo - Muerte familiar- Ataxia - Enfermedad Robo o asalto - Malos -tratos - Mudanza - Migración Movimiento: Ticscónyuge -Temblor - Postural - En reposo - Mov.- parético - Equilibrio Alteración de marcha

familiar - Divorcio o separación - Accidente grave - Catástrofe natural - Problema económico - Abuso sexual – Problema de género - Juicio o demanda - Privación de libertad - Otro:

Impresión de Lenguaje espontáneo – Discurso (acorde a nivel educativo)

Lenguaje:Impresión FonológicoNeurocognitiva – Sintáctico – Semántico – Pragmático / Signos de: Disartria - Disfonía - Afasia Propiedades: Espontáneo – denominación – Comprensión Lectura - Escritura Sensorial disminuido: Audición - Visión–- Repetición Olfato - Gusto - Sensibilidad -– Cinestesias Conciencia: Somnolencia - Embotada - Confusional - Crepuscular - Obnubilación - Soporoso Fluidéz verbal: FluenteLúcido - No -fluente (menos 25 palabras x min) - Lentificado - Anomias - Parafasias - Logorrea Orientación: Tiempo - Espacio - Persona / Atención: Sostenida - Focalizada - Simultánea - Dividida Equilibrio - Alteración de marcha

Movimiento: Tics -Temblor - Postural - En reposo - Ataxia - Mov. parético Pensamiento

Pensamiento: Concreto Disperso - espontáneo Desorganizado– -Discurso Pobreza semántica núcleo semántico Impresión de- Lenguaje (acorde a- Pérdida nivel educativo) Perseverativo - Incoherente - Bradipsiquia - Taquipsiquia - Estereotipado - Disgregado Lenguaje: Fonológico-–Autoreferencial Sintáctico – Semántico – Pragmático / Signos de: Disartria - Disfonía - Afasia Propiedades: Espontáneo – denominación – Repetición – Comprensión – Lectura - Escritura

Fluidéz- verbal: Fluente - No fluente (menos 25 palabras x min) - Lentificado - Anomias - Parafasias - Logorrea Neurología Neuropsicologia

Lateralidad: Diag. Neurológico: Meses evolución: Pensamiento Topografía Lesional: FI - FD - PI - PD - OI - OD - TI - TD - Gang. basales - Sist. limbico - Tallo cerebral. Detalle: Pensamiento: Concreto - Disperso - Desorganizado - Pobreza semántica - Pérdida núcleo semántico Estudios previos: EEG - EMG - TAC - IRMN - SPECT – IRMF – Resultados: Perseverativo - Incoherente - Autoreferencial - Bradipsiquia - Taquipsiquia - Estereotipado - Disgregado

Hallazgos Neuropsicológicos de observación: Orientación - Atención - Memoria - Agnosia - Apraxia Neurología - Neuropsicologia Comprensivo - Expresivo - Confabulaciones - Perseveraciones - Desinhibición - Impulsividad Lateralidad: Diag. Neurológico: Meses evolución: Comprensión emocional Expresión emocional - Abstracción - Visoespacial - Falta iniciativa Topografía Lesional: FI - FD - PI - PD - OI - OD - TI - TD - Gang. basales - Sist. limbico - Tallo cerebral. Detalle: Planificación - Decisión - Anosoagnosia - Latencias – –Empatía - Calculo - Lectura - Escritura Estudios previos: EEG - EMG - TAC - IRMN - SPECT IRMF – Resultados: Hallazgos Neuropsicológicos de observación: Orientación - Atención - Memoria - Agnosia - Apraxia - Perseveraciones - Desinhibición - Impulsividad Considere el siguiente listado de facilitadores y observe aquellos- que pueden beneficiar al paciente Comprensión emocional - Expresión emocional - Abstracción Visoespacial - Falta iniciativa Planificación Latencias – Empatía -Muy Calculo - Lectura -para Escritura en el rendimiento de- Decisión diversas- Anosoagnosia tareas y test -neuropsicológicos. Importante el tratamiento.

Facilitadores de -rendimiento Comprensivo Expresivo - Confabulaciones Facilitadores de rendimiento

Considere el siguiente listado de facilitadores y observe aquellos que pueden beneficiar al paciente en el rendimiento de diversasBeneficio tareas y test Lo neuropsicoFacilitadores de rendimiento No lo beneficia beneficia Considere el siguiente listado de facilitadores y observe aquellos que pueden beneficiar al paciente relativo lógicos. Muy Importante para el tratamiento. en el rendimiento de diversas tareas y test neuropsicológicos. Muy Importante para el tratamiento.

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14.

Auditivo verbal Auditivo no verbal Visual verbal 1. Auditivo verbal Visual no verbal 2. Auditivo no verbal Cinestésico corporal 3. Visual verbal Análisis o fragmentación 4. Visual no verbal Síntesis o globalidad 5. Cinestésico corporal 6. Análisis osecuencial fragmentación Procesamiento 7. Síntesis osimultáneo globalidad Procesamiento 8. Procesamiento Feedback continuo secuencial 9. Procesamiento simultáneo Lenguaje organizador audible 10. Feedback continuo Lenguaje organizador interno 11. Lenguaje organizador audible Organizar la tarea en tercera persona 12. Lenguaje organizador interno Asociación de estímulos 13. Organizar la tarea en tercera persona

No lo beneficia

Beneficio relativo

Lo beneficia

14. Asociación de estímulos

METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 121

| 121

159

Mias C. D.

Modalidades de aprendizaje Considere el siguiente listado deCARLOS modalidades preferenciales para el aprenMIAS D. dizaje (basado en modelo de Hermann, 1996) y observe aquellos que suelen Modalidades de aprendizaje describir al paciente en el rendimiento de diversas tareas de la vida diaria y neuConsidere el siguiente listado de modalidades preferenciales para el aprendizaje (basado en modelo rocognitivas. Muy Importante el tratamiento. de Hermann, 1996) y observe aquellospara que suelen describir al paciente en el rendimiento de diversas tareas de la vida diaria y neurocognitivas. Muy Importante para el tratamiento.

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.

Lógico Intuitivo Organizado Sociable Analítico Imaginativo Controlador Emocional Planificador Sintético Disciplinado Expresivo

1

Poco

2

Más o menos 3 4

5

Mucho

6

Detalle de la vida diaria del paciente (Describir un día de la semana y otro de fin de semana, indagando sobre autonomía, hábitos, praxias, memoria, emociones, usos del lenguaje, decisiones, etc)

Observaciones Generales: Impresión diagnóstica:

B) Paradigmas de evaluación neuropsicológica

B) Paradigmas de evaluación neuropsicológica

En la actualidad, existen diversos modelos de evaluación e intervención En la actualidad, existen diversos modelos de evaluación e intervención neuropsicológica. Algunos de ellos persiguen fines de investigación, y otros neuropsicológica. Algunos de ellos persiguen fines de investigación, y otros son de sonmayor de mayor en la práctica clínicao estimuladora o rehabilitadora. utilidad utilidad en la práctica clínica estimuladora rehabilitadora. Son modelos que a losque objetivos la objetivos evaluación,de que nos hacen pensar: ¿evaluar para Sonhacen modelos hacendea los la evaluación, que nos hacen pensar: diagnosticar, para tratar o para investigar? ¿evaluar para diagnosticar, para tratar o para investigar? Si Si bien noson sonexcluyentes, excluyentes, general prevalece alguno bienestos estosobjetivos objetivos no en en general prevalece alguno de de ellos. ellos. Son Son frecuentes frecuenteslas lasofertas ofertasdedepostgrado postgradosobre sobreevaluación evaluación y diagnóstiy diagnóstico queque se se quedan muymuy cortos con con los planes y dispositivos de co neuropsicológico, neuropsicológico, quedan cortos los planes y dispositivos intervención (aprestamiento, ejercitación, estimulación o rehabilitación cognitiva), y de que intervención (aprestamiento, ejercitación, estimulación o rehabilitación con frecuencia no instruyen sobre la neuropatología, reduciendo la función cognitiva), instruyenconsobre la neuropatología, reduevaluadoray aque una con tareafrecuencia muy técnica no (interpretada criterios estadísticos). En otras ocasiones, no faltan los evaluadores irrumpen un momento dado en un grupo ciendo la función evaluadora a unaque tarea muyen técnica (interpretada con critecon la finalidad de tomar datos para de pacientes riosetario, estadísticos). En otras ocasiones, no alimentar faltan losinvestigaciones, evaluadores que irrumpen que no serán tratados por ellos (por ejemplo, evaluadores en contextos en neuropsiquiátricos, un momento dado unconocen grupo etario, la finalidad detest tomar datos para queen solo sobre elcon desempeño en los de pacientes alimentar investigaciones, de pacientes quelado, no están serán los tratados (por con esquizofrenia, bipolaridad, etc). Por otro clínicos,por queellos hacen 160

| 122

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

ejemplo, evaluadores en contextos neuropsiquiátricos, que solo conocen sobre el desempeño en los test de pacientes con esquizofrenia, bipolaridad, etc). Por otro lado, están los clínicos, que hacen prevalecer las lecturas cualitativas, las modalidades de procesamiento de la información y de desarrollo potencial, en un paciente que debe ser tratado, más allá de la etiología subyacente (consideraciones transdiagnósticas, muy actuales en el presente, mediante las cuales, un abordaje terapéutico es capaz de beneficiar pacientes con patologías similares). Con estas consideraciones, es necesario una revisión de los modelos más utilizados en evaluación y tratamiento en neuropsicología, a fin de entender sus objetivos. En la actualidad, se pueden identificar los siguientes paradigmas presentes en las prácticas profesionales y de investigación (Mias, 2008; 2015; Ruff, 2003; 2014): 1. El paradigma localizacionista. Tiene su fundamento en evaluar para localizar ares cerebrales afectadas, en especial en pacientes próximos a cirugías. Supone el uso de test con el fin de localizar en el cerebro las funciones alteradas, para poder inferir la anatomía involucrada a partir del desempeño en distintas pruebas. Así, a los test se les atribuyen funciones en directa correspondencia anatómica, aunque de modo relativamente global. Los aspectos emocionales se observan con el fin de identificar la anatomía afectada. 2. El paradigma del análisis factorial. Es la propuesta inicial de Alexander Luria (1976, 1978, 1984) que fundamenta la necesidad de un análisis factorial de las funciones cerebrales para determinar el denominador común que subyace a distintas alteraciones funcionales. En esta dirección Ardila (1995) se refiere “al conjunto de factores de naturaleza cognocitiva (o habilidades cognoscitivas básicas) que participan en un proceso psicológico o en la ejecución de una tarea particular (por ejemplo, leer, buscar palabras de acuerdo con determinadas características etc.)”. Según Ardila, en condiciones normales, durante la realización de una tarea como escribir, leer, hacer cálculos u orientarse en el espacio concreto, participan diferentes sistemas cerebrales que representan el sustrato nervioso de los sistemas funcionales correspondientes. Mediante un análisis factorial (cualitativos más que cuantitativo) se intenta conocer los factores de la actividad mental que subyacen a la ejecución en distintas pruebas neuropsicológicas. “Por ejemplo, la coincidencia en la propuesta de dos posibles factores (lingüístico-auditivo y visoespacial) responsables de la dislexia es sorprendente” (Ardila, 1995). En consecuencia, se trata de conocer los elementos básicos o comunes de la actividad cognocitiva.

161

Mias C. D.

Motiva esta perspectiva las importantes diferencias individuales que se observan en la realización de distintas tareas neuropsicológicas. La estrategia de evaluación y tratamiento de estos modelos es laboriosa: conocer el denominador común de distintas funciones afectadas y proponer un abordaje terapéutico sobre aquellos puntos que permitirían un mejoramiento de distintas funciones. Por ejemplo, una afectación del cálculo, la escritura y la lectura, puede tener como objeto de trabajo el espacio como denominador común; o una afectación de la atención, memoria y capacidad asociativa, puede tener a ciertos procesos de la función ejecutiva como denominar común. El modelo requiere de lecturas cualitativas complementarias, y resulta muy útil a los fines terapéuticos. 3. El paradigma neurocognitivo. Asume que el cerebro es un procesador de información, que establece circuitos que pueden constituir módulos independientes de procesamiento. En consecuencia, supone identificar procesos y subprocesos (constructos) que deben ser evaluados de modo diferencial (Parkin, 1999; Ellis & Young, 1992). Estos modelos presuponen que la actuación de un paciente con una lesión cerebral refleja todas las funciones cognitivas, menos los sistemas lesionados (supuesto de la sustractividad). Por consiguiente, hacen hincapié “en la explicación de los síntomas de los pacientes con lesiones cerebrales en términos de afectación de las operaciones mentales que son necesarias para una percepción y una memoria normales y eficientes” (Ellis & Young, 1992). De esta manera, la organización mental es posible gracias a la actividad orquestada de múltiples procesadores cognitivos o módulos (Parkin, 1999). Los aportes de sus investigaciones buscan establecer una arquitectura cognitiva cada vez más compleja y modular, que en la práctica puede ensombrecer la interacción de procesos más sistémicos y complejos (Luria, 1976, 1978). La estrategia terapéutica es prolija: implementar programas de estimulación o rehabilitación de las funciones afectadas (déficits selectivos) y potenciar las conservadas. El trabajo se realiza en consultorios o en laboratorios, y con frecuencia incluye programas informáticos. Si bien existen algunos estudios que sugieren que procedimientos informáticos y el uso de las TICs generan un mejoramiento cognitivo (Fernandez-Calvo, 2011; Gunther et al, 2003; Luque, 2007; Ruiz-Sanchez, 2012), en nuestra experiencia clínica interpretamos muchos de estos resultados como resultantes de un “aprestamiento cognitivo”, ya que todavía falta resolver los problemas en los contextos de la vida diaria. Estos modelos son muy considerados para realizar investigaciones. Con frecuencia los logros reportados desde este paradigma derivan de la superación 162

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de un post-test y algunas escalas funcionales, más que de un reporte genuino del mejoramiento de la vida diaria. Los aspectos cognitivo-afectivos, con las interacciones ambientales y del contexto en la resolución de problemas son considerados; aunque el énfasis está puesto en la medición de las funciones o constructos, en los déficits y en las funciones conservadas, con un tibio alcance a los problemas de la vida real. Es consecuencia, la evaluación por dominios cognitivos es el modelo ideal para promover investigaciones de baja transferencia al mundo profesional, como suele ocurrir en los ámbitos académicos. Estas valoraciones neuropsicológicas suelen seguir procedimientos que implican una arquitectura neurocognitiva basada en numerosos constructos y subprocesos cognitivos, que en la práctica clínica suele resultar artificioso. En opinión de algunos autores (García Molina et al, 2014) “las pruebas diseñadas de acuerdo con este paradigma resultan de poco valor para procedimientos clínicos (diseño de la rehabilitación) por la pobre correspondencia con la realidad clínica del sujeto o paciente”. Se trata de evaluaciones útiles en la identificación de patrones diagnósticos diferenciales, pero pobres en el diseño de esquemas terapéuticos de alcance ecológico. Se trata de evaluaciones más dependientes de constructos teóricos, de la estadística y la baremización; que de la observación cualitativa y del estado potencial de las funciones cerebrales (instrumentos facilitadores, estrategias de resolución, modalidades procesamiento y de aprendizaje). En una revisión de test ecológicos valorativos de las funciones ejecutivas, por ejemplo, Bombín-Gonzalez et al. (2014) observan que “frecuentemente los test de resolución de problemas plantean tareas que nada tienen que ver con las actividades cotidianas, con el fin de que ningún sujeto se beneficie de la experiencia previa y procurar unos criterios de evaluación homogéneos”. Esto sin duda ha promovido numerosas investigaciones y aportes, aunque la mayoría de ellos con beneficios más académicos y personalistas que de aplicación profesional (Ruff, 2003). 4. El paradigma de validez ecológica. Su fundamento radica en que es necesario evaluar y tratar las funciones cerebrales los más cercano al contexto en el cual se organizan y desarrollan. Los test intentan ser representativos de las funciones cerebrales involucradas en la vida real. Implican tareas que deben ser lo suficientemente complejas como para demandar recursos cognitivos y predecir los problemas en la vida diaria. A menudo se complementan con valoraciones conductuales en contextos específicos, como problemas de la vida diaria, relaciones socioafectivas y toma de decisiones. En los últimos años se viene trabajando en la generación de nuevas pruebas neuropsicológicas con validez ecológica (Burgues et al, 1998; Lambert et al, 2002; Manly et al, 2003; 163

Mias C. D.

Levine et al, 2009). La evaluación con fines diagnósticos supone recrear un contexto común a las personas, aunque no hay acuerdo sobre cuál contexto resultaría más ecológico o representativo. No obstante, este es un modelo muy útil y necesario en la práctica clínica. Justifica la observación de las funciones cerebrales a través de su expresión comportamental en tareas cotidianas. Por ejemplo, se le otorga al paciente un dinero o un listado de actividades que debe ejecutar en un ambiente natural simulado; o bien se puede recorrer el barrio a fin de observar su orientación espacial, como mantener una conservación sobre sus temas de interés, a fin de observar sus particularidades lingüísticas. Estas formas ecológicas de observación justifican conocer el ambiente del paciente, y en ocasiones fundamentan la necesidad de un Auxiliar Terapéutico (AXT) instruido en neuropsicología y modelos de aprendizaje (Mias, 2015). El abordaje terapéutico supone atender las exigencias cognitivas que subyacen a problemas de adaptación o integración en áreas críticas como problemas de la vida diaria, familiar, rendimiento laboral y social. En materia de evaluaciones con test de validez ecológica, corresponde decir que no hay acuerdo todavía respecto de qué “contexto” se toma como ecológico, con la consecuente separación de poblaciones marginales, escasamente instruidas, poco desarrolladas, o con particulares destrezas o estilos de vida (Bombín- Gonzalez et al, 2014). Además, si bien el contexto está dado por las reglas, en la práctica, éstas pueden adquirir autonomía funcional y no responder a las particularidades cognitivas del paciente, ni a las contingencias del refuerzo. Es el ejemplo de cuando las reglas controlan la conducta, dejando más vulnerables a las personas que no pueden seguir las mismas, tal como son exigidas (a pesar de que las reglas dan margen de resolución al paciente). Por lo tanto, para un abordaje terapéutico la lectura de las funciones cognitivas como “déficits” o “conservadas” no siempre resulta práctica, ya que en ocasiones el problema no es la función cognitiva, sino el contexto que la exige. Para ello, los procedimientos de re-contextualización, suelen ser de utilidad. Sin embargo, no se trata de cambiar el contexto para que se ajuste la función cognitiva, sino que además se solucione un problema o se logre una mayor adaptación a la vida cotidiana. Operar de este modo implica un paradigma centrado en el paciente. 5. El paradigma centrado en el tratamiento. Se fundamenta en la necesidad de observación y valoración neuropsicológica y conductual en la vida misma del paciente (Mias, 1997; Ruff, 2003). Su fundamento: No hay mejor test que la vida diaria (Mias, 2008). Además del carácter ecológico de la evaluación, supone conocer el efecto de instrumentos facilitadores, estrategias 164

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de resolución, y modalidades de procesamiento y aprendizaje (estilos cognitivos), que aporten a un esquema terapéutico de utilidad en la vida del paciente. En términos de Vigotsky (1934), se trata de valorar no solo un rendimiento efectivo, sino también potencial. En consecuencia, los tiempos y puntajes obtenidos en los test, no serán tan importantes como observar el afrontamiento cognitivo y beneficio de instrumentos facilitadores (mejoradores del rendimiento). La propuesta considera la interacción de aspectos neurocognitivos, conductuales y socioafectivos, en contextos propios del paciente. Se trata además de comprender, los sistemas funcionales y de refuerzo e interacción medio ambiental, como las representaciones y esquemas mentales con significados claves en los procesos de recuperación o desarrollo. Se contempla la elaboración del duelo de pérdida o no desarrollo neurofuncional, hasta encontrar un nuevo significado de vida a través de la conciencia, la aceptación y el realismo (García-Molina et al, 2014). Implica un compromiso del medio ambiente y familiar importante, tanto como la participación de un Auxiliar Terapéutico (AXT) en el dispositivo de trabajo (Mias, 2015). El objetivo de este modelo es la intervención terapéutica, y en caso de desarrollarse investigaciones, requiere de modelos de caso único. Muchas investigaciones que propicia este modelo se enmarcan en estudios clínicos de caso único o diseños de series temporales, descriptivos, de casos controles, entre otros.

C) Instrumentos de evaluación En la evaluación neuropsicológica se emplean diversas pruebas, valorativas de múltiples dominios cognitivos. Debe destacarse, que la implementación de instrumentos no está exenta de observaciones cualitativas respecto de modalidades de procesamiento de la información, de resolución, como de facilitadores de rendimiento. Esto es especialmente importante si se trata de realizar finas discusiones clínicas, como de pensar el tratamiento. Es lo que marca la diferencia entre “evaluar para diagnosticar, o evaluar para tratar” (Mias, 2015). A los fines de la investigación, el criterio estadístico suele ser importante, por lo que se procede con las consignas, estímulos y puntuaciones recomendados para cada prueba. Con la finalidad de que el investigador en Neuropsicología tenga algunas pruebas y medidas de tendencia central de referencia, veremos a continuación algunos instrumentos frecuentemente empleados, la mayoría de ellos multipresentes en la literatura científica, y otros de desarrollo local.

165

Mias C. D.

C.1. Pruebas Neuropsicológicas Minimental State Examination (MMSE) Es un test de cribado de las demencias desarrollado por Folstein & McHugh (1975), aunque ha sido estudiado su perfil en el deterioro leve (Fontan Scheitler et al, 2004). El MMSE es un test de rápida administración que evalúa cinco funciones básicas: orientación espacial y temporal, memoria inmediata y diferida, atención y cálculo, lenguaje con denominación, repetición, comprensión y lectoescritura, y viso-construcción (Simone et al, 2007). La puntuación máxima es de 30 puntos; y para fijar el punto de corte las normas sugieren considerar la edad y el nivel de instrucción del evaluado (Butman et al., 2001). En Argentina se administra según normas determinadas por la Sociedad Neurológica Argentina (Allegri et al, 1999; Butman et al, 2001). Los estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en la literatura científica, y cuenta con adaptación y baremización en Argentina (Butman et al, 2001; Infante & Mias, 2009). Test de Isaac Test desarrollado por Isaac & Akhtar (1972). Es empleado como test de cribado de la demencia en sujetos de muy bajo nivel de instrucción o analfabetos. Valora la fluidez verbal semántica, la flexibilidad cognitiva, la velocidad de procesamiento y el almacén léxico-semántico. Presenta gran similitud a las pruebas de fluidez verbal. En esta prueba el evaluado debe mencionar palabras pertenecientes a categorías semánticas de colores, animales, frutas y ciudades. En la versión que utilizamos en nuestro medio se dispone de un minuto para cada categoría o se pasa a la siguiente cuando haya mencionado 10 palabras correctas. El puntaje máximo final es de 40 puntos (10 por categoría) asignándose 1 punto por palabra correcta. El punto de corte para detectar una demencia es de 29 puntos en los adultos, y de 27 en las personas mayores. El grado de correlación entre el MMSE y el Test Isaac tiene un r= 0,732 valorado como alto (Pascual et al., 1990). Test del reloj a la orden Prueba creada por Freedman y colaboradores en 1994. Se lo utiliza como una herramienta sencilla para recabar información sobre el funcionamiento cognitivo global del paciente y para discriminar personas con demencia (Simone et al, 2007). Además de medir el funcionamiento cognitivo general permite valorar funciones ejecutivas, memoria semántica y habilidades visoespaciales (Jardim et al, 2013). En nuestro medio utilizamos la propuesta 166

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de aplicación y puntuación de Cacho, et al. (1999). La puntuación consiste en una escala de 0 a 10. Una puntuación máxima de dos puntos para la esfera, cuatro puntos para los números y otros cuatro puntos para las agujas. El puntaje de corte para discriminar entre personas sanas y pacientes con demencia es de 6 puntos, con una sensibilidad del 92,8 % y una especificidad del 93,48% (Cacho et al, 1999). INECO Frontal Screening Test Es una prueba desarrollada en el Instituto de Neurociencia Cognitiva de Argentina, por Torralva y colaboradores (2009). Se trata de un cribado de las funciones ejecutivas (Torralva et al, 2008), sensible y específica para detectar disfunción frontal temprana en pacientes con demencia. También ha demostrado ser de utilidad adicional en el diagnóstico diferencial entre pacientes con Alzheimer y demencia frontotemporal (Gleichgerrcht et al, 2011). El test INECO está compuesto por ocho subpruebas breves que permiten medir tres grandes grupos de funciones: respuesta de inhibición y flexibilidad cognitiva, abstracción y memoria de trabajo. Las pruebas comprenden valoración de: programación motora, instrucciones conflictivas, control inhibitorio motor verbal, memoria operativa y agenda visoespacial, interpretaciones de refranes y control inhibitorio verbal. El puntaje máximo es de 30 puntos y el punto de corte es de 25 puntos, con sensibilidad del 96,2% y especificidad del 91,5% (Torralva, Roca, Gleichegercht, López & Manes, 2009). El test cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología (ver más adelante). Subtests del WAIS-III (Wechsler, 2002) A partir de la mundialmente conocida Bateria WAIS (Wechsler, 2002), que cuenta con adaptación y baremización en nuestro país, se seleccionan los subtest de: 1) Subtest de Digito Símbolos que valora atención visual, memoria inmediata y velocidad de procesamiento perceptual; 2) Subtest de completamiento de figuras que valora el análisis visoperceptivo y la función visoespacial; 3) Subtest ordenamiento número-letra para el estudio de la memoria de corto plazo, memoria operativa y estrategia de retención, y cuyo efecto distractor lo torna sensible para el estudio del deterioro en comparación con sujetos normales. 4) Subtest de analogías, que valora la capacidad de abstracción y conceptualización, a través de la habilidad para asimilar y clasificar semejanzas y diferencias entre objetos, hechos o ideas. Su rendimiento se ve muy influido por el nivel de instrucción. Estudios de confiabilidad y validez de las pruebas WAIS son aceptables y multipresentes en la literatura. Estos subtest cuentan 167

Mias C. D.

con baremización en la Ciudad de Córdoba, Argentina (Mias, 2010) y actuales (ver más adelante). Subtest de Memoria Verbal Se trata de la prueba de aprendizaje de palabras del Test Neuropsi Atención y Memoria de Ostrosky-Solís y Ardila. Esta subprueba valora la evocación diferida de 12 palabras, de manera espontánea, por claves y reconocimiento. Valora tanto la memoria inmediata, como la memoria episódica a través de la evocación diferida espontánea; permitiendo diferenciarla de la evocación por claves y reconocimiento; a los fines de establecer diferencias entre la capacidad de almacenamiento y evocación de la información. Cuenta con datos normativos para sujetos entre 6 y 85 años (Ostrosky-Solis et al., 2003), y baremización del subtest de memoria en la Ciudad de Córdoba, Argentina (Mias, 2010) y actuales (ver más adelante). Lista de palabras de la Wechsler Memory Scale La prueba se enmarca en una batería amplia y específica para la valoración de la memoria, como la Wechsler Memory Scale, cuarta edición. La bateria permite puntuaciones de índice para memoria auditiva, memoria episódica visual, memoria de trabajo visual, memoria inmediata y diferida. La subprueba seleccionada con frecuencia implica el aprendizaje de 12 palabras sin relación semántica ni fonológica en cuatro ensayos consecutivos; con la evocación diferida espontánea y por reconocimiento (se leen 24 palabras para su identificación). Estos componentes de la prueba permiten diferenciar procesos de evocación (memoria diferida) versus de almacenamiento (reconocimiento). Estudios de validez y confiabilidad de la prueba son aceptables y multipresentes en la literatura científica. El test cuenta con baremización local para su uso en Neuropsicología (ver más adelante). Subtest Memoria semántica remota Se trata de una subprueba de la Memory Alteration Test (M@T) desarrollada por Rami et al. (2007), que ha demostrado tener capacidad para diferenciar quejas de memoria, de deterioro leve y Alzheimer. Está basada en la teoría de la consolidación de la memoria propuesta por Squire et al. (2004), la cual plantea que el lóbulo temporal medial dirige la codificación y recuerdo de eventos recientes, y que los recuerdos se vuelven independientes del hipocampo y del lóbulo temporal medial consolidándose en los circuitos neocorticales. Consta de 15 preguntas de cultura general orientadas a evaluar la memoria semántica (Rami et al, 2007). Se asigna 1 punto por cada respues168

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

ta exacta correcta, no aceptándose como tal una respuesta aproximada. El test cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología (ver más adelante). Test de la figura compleja de Rey-Osterrieth Esta prueba fue desarrollada por Rey en 1941 para evaluar habilidades viso-constructivas y memoria visual en pacientes con lesión cerebral; y en 1944 fue estandarizada por Osterrieth (Shin, Park, et al, 2006). El test valora la función visoperceptiva en la copia de la figura, y la función de memoria visual en su reconstrucción diferida, y secundariamente, la ejecución de las praxias construccionales (Peña Casanova, Gramunt, & Gich, 2005) dependientes de lápiz y papel. Actualmente, además de habilidades viso-constructivas y memoria visual, se considera que la figura compleja de Rey permite valorar otras funciones y procesos cognitivos, en especial capacidad de planificación, estrategias de organización de la información, habilidades perceptuales y motoras (Ardila y Ostrosky, 2012). Estudios de confiabilidad y validez son aceptables y multipresentes en la literatura; y cuenta con baremización realizada para la Ciudad de Córdoba (Mias, 2010) y actuales (ver mas adelante) Test de denominación de Boston Esta prueba evalúa la función denominativa del lenguaje y el acceso a la memoria semántica. Es una prueba de denominación por confrontación visual, muy empleado en la valoración de las demencias semánticas y demencias tipo Alzheimer (Jaichenco, Wilson & Ruiz, 2007). En Argentina se adaptó y estandarizó una forma abreviada con los 12 ítems con mayor discriminación para demencias, estableciendo un punto de corte de 9 (Serrano et al., 2001). Otro criterio por emplearse son baremos, como los desarrollados para Ciudad de Córdoba (Mias, 2010) y actuales (ver más abajo). Pruebas de Fluidez Verbal Estas pruebas presentes en muchas baterías o protocolos de evaluación neuropsicológica fueron desarrolladas inicialmente por Spreen y Benton (Ruff et al, 1996). Permiten valorar la capacidad de almacenamiento del sistema mnésico semántico, la habilidad de recuperación de información almacenada, y componentes ejecutivos estratégicos de acceso lexical o búsqueda de palabras (Butman et al., 2000). Además, brindan información sobre la amplitud del vocabulario, la velocidad de respuesta, la memoria a corto y largo plazo, la facilidad de producción verbal y la disponibilidad para iniciar una conducta en respuesta ante una tarea novedosa (Ramírez et al, 2005). La habilidad de 169

Mias C. D.

generar palabras indica actividad de las regiones cerebrales frontal y temporal del hemisferio izquierdo. A nivel cualitativo pueden analizarse las perseveraciones, intrusiones, sustituciones y estrategias utilizadas (Butman et al., 2000). Las pruebas de fluidez verbal permiten diferenciar: 1) Test de fluidez verbal semántica: valora memoria semántica y flexibilidad cognitiva (nombrar animales en un minuto). El test cuenta con estudios de adaptación y estandarización en Argentina (Butman et al, 2000), de baremización en la Ciudad de Córdoba (Mias, 2010), y actuales (ver más adelante). 2) Test de fluidez verbal fonológica: Valora memoria de trabajo, habilidad de recuperación verbal y flexibilidad cognitiva (palabras que comiencen con P o F en un minuto). Ha sido adaptado y estandarizado en Argentina (Butman et al., 2000), con baremos obtenidos para la Ciudad de Córdoba (Mias, 2010) y más actuales (ver más abajo). 3) Test de fluidez verbal letra excluida. Consiste en solicitar al sujeto que en un minuto diga la mayor cantidad de palabras posibles que no tengan una letra designada. En nuestro medio se utiliza la versión letra “A” excluida y se valora según la dificultad en la tarea (moderada, leve o sin dificultad). Cuenta con baremos de uso en un Servicio en Neuropsicología (ver mas adelante). El Trail Making test Esta prueba creada por Partington & Leiter (1949), consta de dos partes conocidas como TMT-A y TMT-B. El primero requiere de búsqueda visual, valora atención sostenida y habilidades motoras y visoespaciales. El TMT-B implica además flexibilidad mental y atención dividida (Drake et al., 2008). La puntuación de cada parte consiste en el tiempo empleado para resolver la consigna, señalado en segundos. Además, se anotan los errores para el análisis cualitativo (Drake, 2008). Debe señalarse que, en estas pruebas, a diferencia de las demás, la mayor puntuación (medida en segundos) es indicadora de menor rendimiento. Estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en la literatura; y cuenta con baremos desarrollados para la Ciudad de Córdoba, y más actuales (ver más adelante). Test de Stroop Es una prueba desarrollada originalmente por Stroop en 1935, aunque se emplea la versión de Golden. La prueba evalúa principalmente la capacidad para inhibir una respuesta automática (leer las palabras) y sustituirla por una respuesta poco habitual (decir el color con el que está escrita) definida por un criterio arbitrario. En consecuencia, implica una atención selectiva e inhibición de respuesta automática. El test otorga además un índice de resistencia 170

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

a la interferencia en una situación conflictiva, previa medida de lectura de palabra e identificación de colores. Su fiabilidad ha mostrado ser muy consistente en sus distintas versiones, con índices que varían de 0,71 a 0,73 para la puntuación de interferencia (Golden, 2005). El test de Stroop es sensible a lesiones laterales y mediales de los lóbulos frontales, pero no es específico del funcionamiento frontal general, ya que activa redes neuronales de regiones frontales y no frontales (Torralva & Manes, 2008). En el Servicio de Neuropsicología se emplea únicamente el estímulo de palabra-color, para el cual se cuenta con baremos locales (ver mas adelante). Prueba de reconocimiento de figuras yuxtapuestas Es una prueba basada en el test desarrollado por Poppelreuter en 1917 que consta de 12 láminas que contienen de tres a cinco dibujos superpuestos de objetos comunes. La tarea consiste en presentar cada una de dichas láminas, solicitar al examinado que identifique los objetos que observa y que los señale con el dedo (o eventualmente los denomine). Mas allá de la modalidad de expresión, lo importante es la capacidad para identificar los objetos en una trama de dibujos superpuestos. En nuestro medio utilizamos una versión que consta de dos láminas que contienen cinco figuras superpuestas cada una. Se asigna 1 punto por cada figura identificada correctamente siendo 10 la máxima puntuación posible. Esta prueba permite valorar las gnosias visuales, dado que un paciente con dificultades en el reconocimiento visual es incapaz de separar las figuras e identificarlas (Ardila & Rosselli, 2007). Dado que la prueba es más sensible a las demencias, en el Servicio de Neuropsicología la utilizamos como parte de un set de pruebas con valor cualitativo, orientador respecto de la presencia de agnosias visuales. Valoración de gnosias auditivas de Luria Es una prueba basada en la subprueba “escucha fonémica” de Luria perteneciente a la valoración neuropsicológica de Luria, sistematizada por Christensen (1989). Consta de una parte de discriminación auditiva en la cual se presentan dos fonemas y el examinado debe determinar si son iguales o diferentes; y otra parte de audición fonémica y repetición en la cual el examinado debe repetir tres letras, tres sílabas y tres palabras de baja frecuencia de uso en la lengua española. En la evaluación original propuesta por Luria no se incluía la repetición de sílabas ni de palabras, y es un acierto que esta prueba las incorpore porque en la cotidianeidad la comprensión fonética de consonantes depende de la vocal que le sigue (Christensen et al., 1989). Su análisis no requiere de baremización, sino que admite una lectura cualitativa; 171

Mias C. D.

aunque sus respuestas pueden categorizarse empleando una dimensión según el grado de dificultad observada. Comprensión de texto y abstracción de Luria La valoración de procesos intelectuales a través de la comprensión de textos forma parte de la Batería Neuropsicológica de Luria-Nebraska (Golden et al, 1980). Es una herramienta útil para evaluar las alteraciones en el conocimiento semántico-lexical que suelen presentarse en afasias con lesiones posteriores (Christensen et al,1989). En el Servicio de Neuropsicología empleamos la fábula “El cuervo y las palomas”, aunque hay otras disponibles como “la gallina de los huevos de oro”. En ambos casos, se lee en voz alta y luego se le formula al evaluado cuatro preguntas. Las primeras tres preguntas valoran memoria inmediata y comprensión; y la cuarta apunta a evaluar abstracción y comprensión de metáforas (Burin, 2007). Cada respuesta correcta vale 1 punto, las respuestas poco claras, parcialmente correctas o que requieren de facilitación 0,5 puntos y las respuestas incorrectas 0 puntos. Al tratarse de una prueba cualitativa se valora según la dificultad en la tarea (moderada, leve o sin dificultad), por lo tanto, no requiere de baremización. Memoria episódica con sentido ecológico Es una prueba de memoria episódica considerada de tipo ecológica, propuesta por Mias & Bastida en el Servicio de Neuropsicología de la UNC. En esta prueba se le pregunta al evaluado qué se hizo y habló al principio de la sesión (primeros 10 minutos), cuáles fueron los primeros diálogos y actividades realizadas (preguntas iniciales del protocolo de evaluación, y primeros test). El rendimiento es valorado con una escala de apreciación cualitativa que va de 0 a 5 puntos en función del grado de detalles que el sujeto es capaz de recordar; 0 puntos equivalen a un nulo recuerdo y 5 puntos equivalen a un recuerdo óptimo. La prueba no prevé baremos, sino que emplea una escala likert para valorar el volumen de información recuperado. Se la considera ecológica, ya que el evaluado debe recuperar espontáneamente información presente al momento de iniciar el dialogo; y resulta de correlación moderada (r=0,63; p=0,001) con pruebas tradicionales de aprendizaje de 12 palabras (WMS).

172

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

C.2. Valoración funcional, psicológica y ambiental Cuestionario de quejas subjetivas de memoria El cuestionario indaga la frecuencia de diferentes tipos de olvidos y despistes, dada la necesidad de explorar esta variable subjetiva de modo específico (Adbulrab & Heurn, 2008). La versión original creada por Marotto (1999) está compuesta por 14 ítems sobre olvidos comunes en adultos mayores; pero en nuestro medio utilizamos una versión ampliada de 20 ítems (Mías, 2010) que incluye seis ítems adicionales de olvidos frecuentemente asociados a la demencia (significado de palabras conocidas, de manipulación de objetos cotidianos, de un suceso completo, olvido de tener que acordarse, et sim). La valoración se realiza a través de una escala tipo likert con opciones de respuesta del 1 al 10, en la cual, a mayor puntuación, corresponde mayor frecuencia de olvido. El cuestionario tiene validez de contenido, y el coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach en nuestros estudios es de 0,94 (Mías, et al, 2015a). El cuestionario cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología (ver más adelante). Cuestionario de quejas ejecutivas Se trata de una escala de cotejo desarrollada Ad-Hoc por Mias (2010) para estudios en el Servicio de Neuropsicología UNC. A juicio de dos expertos, implica quejas de tipo ejecutivas en relación con dominios de atención y memoria reciente, control inhibitorio, motivación y apatía, planificación e iniciativa. La escala se desarrolló con 30 ítems iniciales, de los cuales se seleccionan 15 mediante análisis factorial exploratorio. Está compuesta por un total de 15 ítems finales, que se responden con una escala tipo likert de 0 a 4 (Nunca a siempre); agrupados en cinco factores ejecutivos: “atención y memoria inmediata”, “iniciativa y programación”, “flexibilidad conductual”, “apatía y decisión” y “control de la inhibición”. No obstante, un análisis más reciente realizado con 295 adultos cognitivamente normales determinó una estructura de tres factores, explicativos del 60,7% de la varianza: 1) Motivación, iniciativa y decisión; 2) Control inhibitorio conductual; 3) Atención y memoria reciente. Tiene validez de constructo, con un índice alfa de confiabilidad de 0,92, valorado como alto (Mias, 2010). El cuestionario cuenta con baremización local para su uso en un Servicio de Neuropsicología (ver más adelante). Escala de Actividades Instrumentales de la Vida Diaria La escala de Actividades Instrumentales de la Vida Diaria fue desarrollada por Lawton & Brody (1969), con la finalidad de evaluar la autonomía 173

Mias C. D.

funcional y las actividades instrumentales de la vida diaria en la población anciana. Consta de ocho ítems que aluden a distintos quehaceres de la vida diaria, tales como: capacidad para utilizar el teléfono, hacer compras, preparación de la comida, cuidado de la casa, lavado de la ropa, uso de medios de transporte, responsabilidad respecto a su medicación y manejo de sus asuntos económicos. Los ítems se valoran mediante una escala ordinal de tres a seis niveles dependiendo del ítem. El 0 indica siempre capacidad conservada y el mayor puntaje indica el mayor grado de afectación (Montejo et al, 2012). Estudios de confiabilidad y validez son multipresentes en la literatura (Millán Calenti, 2011). En el Servicio de Neuropsicología, esta escala es administrada tanto al paciente como al informante. Escala de Actividades Expansivas de la Vida Diaria La escala es construida inicialmente como una escala ad hoc por Mías (2010) en el Servicio de Neuropsicología de la UNC. La escala fue desarrollada con ítems, que a juicio de dos expertos, valora la capacidad autoreportada de actividades que vinculan a la persona con el mundo social y externo al hogar, tales como: expresar necesidades o deseos, capacidad de autocontrol, mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos, realizar actividades recreativas, realizar actividad física y aprender cosas nuevas. Consta de siete ítems los cuales se valoran de modo similar a la escala de Lawton & Brody, empleando una escala ordinal de cuatro niveles en la cual 1 indica siempre capacidad conservada y el mayor puntaje indica el mayor grado de afectación. La puntación final es la suma del valor de todas las respuestas y en nuestro medio oscila entre 7 (máximo desarrollo) y 28 (desarrollo nulo). La escala tiene validez conceptual y un índice alfa de confiabilidad de 0,89, valorado como alto. En el Servicio de Neuropsicología de la UNC, este cuestionario se administra tanto al paciente como al informante. Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage Instrumento de autoadministración diseñado para valorar depresión geriátrica en adultos mayores (Yesavage et al., 1983). La escala consta de 30 ítems relacionados con los síntomas afectivos y comportamentales de la depresión que permite valorar las siguientes áreas: afecto empobrecido, inactividad, irritabilidad, retraimiento, pensamientos angustiantes y juicios negativos acerca del pasado, el presente y el futuro (Salamero & Marcos, 1992). Cuenta con un formato de respuesta dicotómico categorizado como si-no, y se asigna 1 punto por cada respuesta positiva para depresión. La puntuación total oscila entre 0 y 30 puntos, siendo esta última indicadora de depresión severa. En la 174

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

versión original el punto de corte para discriminar normalidad de la afectividad es de 12 puntos. Posee elevados índices de correlación con otras escalas de depresión como las de Hamilton y de Zung, y buena validez predictiva (sensibilidad 84 %, especificidad 95 %, para un punto de corte de 15 (Burke et al, 1992). Estudios de confiabilidad y validez son satisfactorios y multipresentes en la literatura (Millán Calenti, 2011). Inventario de depresión de Beck Este inventario desarrollado por Beck en 1961, consta en la actualidad con 21 ítems para evaluar la gravedad (intensidad sintomática) de la depresión (Beck et al., 1987). De administración autoadministrada, fue adaptada al castellano y validada al castellano por Vázquez y Sanz (1991), siendo una de las escalas de depresión mas utilizadas. En 1996, se presenta la Beck Depression Inventory II (BDI-II). Su contenido enfatiza más en el componente cognitivo de la depresión, ya que los síntomas de esta esfera representan en torno al 50 % de la puntuación total del cuestionario, siendo los síntomas de tipo somático / vegetativo el segundo bloque de mayor peso; de los 21 ítems, 15 hacen referencia a síntomas psicológico-cognitivos, y los 6 restantes a síntomas somático-vegetativos. Posee adecuada validez como prueba de cribado (Burke, 1992; Millan Calenti, 2011), con índice satisfactorio de confiabilidad en diversos estudios (0,76 a 0,95). Escala de Eventos Traumáticos Internacionalmente es conocida como Social Readjustment Rating Scale. Es un instrumento desarrollado por Holmes & Rahe (1967), con el fin de medir el reajuste social entendido como la intensidad y tiempo necesario para adaptarse a un evento vital significativo (más allá de su deseabilidad). La escala está compuesta por 43 ítems que representan distintos eventos vitales que resultan estresantes, los cuales fueron seleccionados empíricamente en base a la experiencia clínica (Hobson et al., 1998). Se trata de eventos que anteceden al inicio de una enfermedad o que agravan el curso de una enfermedad ya establecida (Bruner et al., 1994). A cada uno de los ítems le corresponde un valor denominado Life Change Unit que oscila entre 11 y 100 y que significa el grado de reajuste vital que demanda dicho evento (Bruner et al., 1994; Morote Rios et al, 2014). El evaluado debe marcar una cruz en aquellos eventos que hayan ocurrido en los últimos 10 años. La escala original tiene un punto de corte de 180 puntos para riesgo bajo de enfermedades somáticas, de 180-320 riesgo intermedio, y más de 320 puntos riesgo alto (Sanchez Cuba, 2010).

175

Mias C. D.

Escala de Estrés percibido Escala desarrollada por Cohen, Kamarck & Mermelstein (1983). Valora el grado en cual las situaciones de la vida son valoradas como estresantes. Este instrumento comprende 14 ítems diseñados para valorar cuan impredecible, incontrolable y sobrecargada perciben a su vida las personas; se trata de los tres componentes centrales en la experiencia de estrés (Cohen et al., 1983). Los ítems consisten en preguntas sobre la frecuencia de diferentes percepciones de tensión, y el evaluado debe responder utilizando una escala que oscila entre 0 “nunca” a 4 “muy a menudo”. El puntaje se obtiene invirtiendo el valor asignado a los 7 ítems positivos que no connotan estrés (4, 5, 6, 7, 9, 10 y 13), y luego sumando el total de los valores (Cohen et al., 1983). En nuestro medio utilizamos la escala traducida al español y una escala que oscila entre 1 “Nunca” a 5 “Muy a menudo”. La escala ha mostrado en nuestros estudios un índice de confiabilidad de 0,87; y cuenta con baremos desarrollados para la población local (ver más adelante). Escala de Sentimientos de Soledad de UCLA Escala de autoreporte desarrollada por Russell, Peplau & Ferguson (1978) con el objetivo de suplir la falta de cuestionarios simples, breves y confiables que midan la soledad. La versión original está compuesta por 20 ítems extraídos de la escala desarrollada por Sisenwein; y consisten en declaraciones que describen la experiencia de soledad. En nuestro medio utilizamos una versión española de la forma abreviada de 10 ítems desarrollada por Knight, Chisholm, Marsh & Godfrey¸ con posteriores estudios psicométricos (Borges, et al., 2008). En esta versión los ítems están planteados como preguntas, lo cual es una de las mejoras que implementó Russell en la tercera versión de la escala a fines de simplificar su formato de respuesta (Rusell, 1996). De este modo, el sujeto debe valorar cuan a menudo siente lo planteado según una escala likert de 1 a 3. A mayor puntuación, mayor presencia de sentimientos de soledad. Inventario de Personalidad criterios DSM IV El CUPER-DSM es un inventario desarrollado por Mias (2010) dada la necesidad de valorar aspectos de la personalidad de un modo breve, con información de tipo clínica. Considerando que los inventarios de personalidad existentes son muy extensos y engorrosos (de 180 a 520 ítems), se optó por desarrollar el presente partiendo de 80 ítems en estudio piloto, y aceptando 50 ítems en su versión final. Este inventario valora comportamientos que configuran propiedades sobresalientes de la personalidad desde la perspec176

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

tiva clínica, con una visión más dimensional que categorial. La base teórica la constituyen los criterios para los trastornos de personalidad del DSM-IV y su entrevista clínica. La determinación de un trastorno de la personalidad debe diagnosticarse con otros métodos complementarios, como la entrevista clínica o la Diagnostic Interview for DSM-IV Personality Disorders (Othmer & Othmer, 1996). En el CUPER-DSM los puntajes para cada estilo de Personalidad van de 0 a 50 puntos en su versión escala likert 0-10 de respuesta. Ítems de corrección: 1) Paranoide: 1, 11, 21, 31, 41. 2) Esquizoide: 2, 12, 22, 32, 42. 3) Esquizotipico: 3, 13, 23, 33, 43. 4) Antisocial: 4, 14, 24, 34, 44. 5) Límite: 5, 15, 25, 35, 45. 6) Histriónico: 6, 16, 26, 36, 46. 7) Narcisista: 7, 17, 27, 37, 47. 8) Evitación: 8, 18, 28, 38, 48. 9) Dependencia: 9, 19, 29, 39, 49. 10) Obsesivo: 10, 20, 30, 40, 50. Exige sumar los puntajes y ordenarlos luego de mayor a menor para observar las características sobresalientes. También admite sumar los puntos de los ítems, para agruparlos como A: grupo Raros y excéntricos; B: Dramáticos y emocionales; C: Ansiosos y temerosos. El agrupamiento se realiza: 1-2-3 (grupo A), 4-5-6-7 (grupo B), y 8-9-10 (Grupo C); donde el resultado de Grupo B se multiplica por 0,75 para ponderar los valores con los grupos A y B. El inventario cuenta con estudios de sus propiedades psicométricas, realizadas con 743 voluntarios del medio universitario, con 30,3 años de edad y 14,9 de instrucción (femenino 62,3%). La prueba KMO (0,887; p=0,000) posibilitó conocer su estructura factorial, mediante método varimax, obteniendo 8 factores que explican el 57,49% de la varianza. Dado el número de factores muy próximo a los generados, y la alta correlación entre los aspectos de personalidad indagados, se optó por mantener los 10 factores conceptuales, con reordenamiento de 7 ítems originales. Luego se obtuvo un coeficiente alfa de Cronbach de 0.87 valorado como satisfactorio, con una correlación ínter ítem de 0.07. Ver la versión definitiva en anexo. Inventario de estrategias de afrontamiento de Tobin El Coping Strategies Inventory, fue desarrollado por Tobin, Holroyd y Reynols (1984). Escala basada en un modelo procesal de la información, mediante el cual tres serían las fases que conforman el proceso de estrés (Lazarus & Folkman, 1987): 1) Evaluación primaria, que se refiere a la valoración que el individuo hace de una situación estresante; 2) Evaluación secundaria, que consiste en la elaboración a nivel mental de una respuesta ante la situación estresante; y 3) Afrontamiento, o “cómo el sujeto responde” frente a la situación. La medida del Afrontamiento implica según estos autores, tener en consideración: a) pensamiento, sentimientos y actos específicos; b) contextos es177

Mias C. D.

pecíficos de evaluación; y c) diferentes períodos temporales. La presente escala permite explorar Subescalas primarias, como: 1. Resolución de problemas; 2. Reestructuración cognitiva; 3. Expresión de emociones; 4. Apoyo social; 5. Evitación de problemas; 6. Pensamientos ansiosos; 7. Autocrítica; 8. Retirada social; Subescalas secundarias, como: 1. Dirigida a la acción y centrada en el problema. Estas estrategias implican esfuerzos cognitivos y conductuales para cambiar la situación o cambiar el significado de tal situación para el sujeto. Se centran en la situación estresante en sí misma. 2. Dirigida a la acción centrada en la emoción. Los esfuerzos de afrontamiento se centran en las reacciones emocionales de los sujetos ante situaciones estresantes. Se expresan las emociones y se busca apoyo psicosocial. 3. No dirigida a la acción centrada en el problema. Reflejan estrategias cognitivas y conductuales de evitación y negación de situaciones estresantes y una falta de habilidad o rechazo a percibir la situación de diferente modo. 4. No dirigida a la acción centrada en la emoción. Refleja un esfuerzo hacia el aislamiento, la no manifestación de los sentimientos a los demás, y autocrítica o autoculpa por lo ocurrido; y Subescalas terciarias, como: 1. Dirigida a la acción. Con estas estrategias los sujetos se involucran activamente en los acontecimientos estresantes, pudiendo llegar hasta modificarlos. 2. No dirigida a la acción. No hay una implicación activa del sujeto en la transacción persona/ambiente. Los sentimientos no son expresados y se evitan las situaciones. En nuestro medio, se estudiaron algunas propiedades psicométricas de la escala con 743 voluntarios de procedencia universitaria, con 14,9 años de instrucción. Se obtuvo un coeficiente alfa de Cronbach de 0.83 valorado como satisfactorio. Cuestionario de Reserva Cognitiva Desarrollado por Rami et al. (2011) con el objetivo de evaluar la RC de forma rápida y práctica, basándose en la valoración de ocho ítems que tendrían más influencia en el desarrollo de la reserva cognitiva (Rami et al., 2011). Estos ítems son: la escolaridad alcanzada, escolaridad de los padres, cursos de formación realizados, ocupación laboral desempeñada a lo largo de la vida, formación musical, dominio de idiomas, frecuencia aproximada de lectura y juegos intelectuales. Para cada aspecto hay de 3 a 6 opciones de respuesta que pueden oscilar entre 0 y 5 puntos y el individuo debe marcar aquella que más se ajusta a su realidad. Para calcular el puntaje total se suman los valores asignados a cada aspecto, siendo el máximo 25 puntos. Puntuaciones totales iguales o menores a 6 estiman una RC baja, entre 7 y 9 media-baja, entre 10 y 14 media-alta y mayores o iguales a 15 alta (Rami et al., 2011).

178

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Inventario de Ambientes Enriquecidos en Adultos Mayores El inventario de ambientes enriquecidos en adultos mayores (IAE-AM), actualmente en versión piloto con 102 casos evaluados, ha sido desarrollado en el Servicio de Neuropsicología por Mías, Restovich, Bressan & Bastida (2017) con la finalidad de valorar el grado de estimulación presente en el ambiente cotidiano de adultos y adultos mayores. Este inventario costa en su versión original con 51 ítems agrupados en siete factores: estímulos del hogar con 13 ítems, estímulos de vivienda y barrio con 7 ítems, estímulos verbales con 7 ítems, estímulos de rutinas con 6 ítems, estímulos socioafectivos con 8 ítems, y estímulos culturales y estímulos para el cuidado de la salud con 5 ítems cada uno. Luego del primer análisis de sus propiedades psicométricas, el inventario se ha reducido a 35 ítems, manteniendo 7 factores: 1) Estímulos para el cuidado de la salud (5 ítems); 2. Estimulación verbal doméstica (6 ítems); 3. Estimulación cultural y de viaje (4 ítems); 4. Estimulación afectiva (5 ítems); 5. Estimulación digital y electrónica (5 ítems); 6. Estimulación social verbal (5 ítems); 7. Estímulos de Herramientas y cuidado mascota (5 ítems). Este inventario es autoadministrado y el formato de respuesta es tipo likert con tres opciones: “No tiene o no está disponible” (0 puntos), “relativo o no siempre disponible” (1 punto) y “tiene o siempre disponible” (2 puntos). El máximo puntaje posible es 70 puntos. En estudios preliminares (Restovich, 2017), el coeficiente de confiabilidad alfa ha sido de 0,91 para la escala total, valorado como alto. Escala AD8 (Alzheimer Disease 8) Se trata de un cuestionario desarrollado por Galvin et al. (2005) con el objetivo de diferenciar individuos cognitivamente normales de aquellos con demencia, de forma más ágil y rápida que utilizando la Clinical Dementia Rating Scale (CDR). La versión original consiste en una breve entrevista de ocho preguntas a un informante acerca de la situación cognitiva y conductual del paciente en el momento actual en relación con su situación previa. Por lo tanto, este cuestionario tiene la ventaja de ofrecer una perspectiva evolutiva del paciente. En nuestro medio utilizamos la versión validada y adaptada al español rioplatense (Blanco et al., 2016) en la cual las preguntas son presentadas en formato de cuestionario. De acuerdo con Muñoz, Núñez, Flores, Behrens & Slachevsky (2010) las ocho preguntas evalúan cambios en las áreas más comprometidas en un síndrome demencial y son las más sensibles para predecir la puntuación en la CDR. Un estudio de validación evidenció que un puntaje mayor que 2 detecta casos de demencia muy leve con excelentes sensibilidad y especificidad (Galvin, Roe, Xiong & Morris, 2006, citado en 179

Mias C. D.

Muñoz et al., 2010). En el Servicio de Neuropsicología UNC, esta escala se administra tanto al paciente (autoaplicada) como al familiar informante. Test del Informador Conocido como el Informant Questionnaire on Cognitive Decline in the Eldery (IQCODE). Se trata de un cuestionario desarrollado por Jorm, Scott & Jacomb (1989), a fin de valorar el declive cognitivo en ancianos a través de un informante. El informante debe valorar el desempeño actual del paciente en tareas de la vida cotidiana en relación con cómo era 10 años atrás, y determinar si el mismo ha mejorado mucho, ha mejorado un poco, apenas ha cambiado, ha empeorado un poco o si ha empeorado mucho (Jorm & Jacomb, 1989). De este modo el IQCODE brinda una perspectiva longitudinal sobre declive cognitivo (Forcano García & Perlado Ortiz de Pinedo, 2002); y a mayor puntuación corresponde mayor declive. En su versión original el cuestionario consta de 26 ítems, pero en nuestro medio utilizamos una versión española abreviada de 17 ítems conocida como SS-IQCODE (Morales, Gonzalez-Montalvo, Bermejo & Del-Ser, 1995), en la cual se toman como referencia 3 años en lugar de 10. El SS-IQCODE puede ser una herramienta de screening útil para la detección funcional de demencia leve, ya que cuenta con una sensibilidad del 86% y una especificidad del 90%, con valores superiores a los del MMSE (Morales et al., 1992). Además, posee como ventaja que los resultados son independientes de la edad, escolarización e inteligencia premórbida del paciente (Jorm & Jacomb, 1989). Escala de la demencia de Blessed Instrumento desarrollado por Blessed, Tomlinson & Roth (1968) que permite cuantificar la capacidad de los pacientes dementes para llevar a cabo distintas tareas de la vida diaria (Mangone, Bauman & Gigena, 2008). Inicialmente fue creada con el objetivo de establecer una correlación anatomo-funcional entre la escala y el número de placas seniles encontradas en las muestras cerebrales de pacientes ancianos. La escala posee 22 ítems divididos en tres apartados: actividades de la vida diaria, hábitos y personalidad y conducta (Blessed et al., 1968). En nuestro medio utilizamos una versión con una escala de respuesta que permite valorar la incapacidad total, parcial o nula ante los distintos ítems, con un rango de puntos que oscilan entre 0 y 3; siendo 28 el puntaje máximo indicativo de incapacidad pronunciada. Este instrumento debe ser siempre administrado al paciente en presencia de un familiar. La BDS ha probado ser un test de screening sensible y específico para detectar demencia; utilizando un punto de corte de 4 puntos posee una 180

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

sensibilidad del 90% y una especificidad del 84% (Erkinjuntti, Hokkanen, Sulkava & Palo, 1988).

D) Medidas de tendencia central de instrumentos (Baremos) A continuación, vemos las medidas de tendencia central (media y desviación típica), obtenidas para algunas pruebas neuropsicológicas y psicológicas. Se trata de medidas obtenidas a partir de 688 casos cognitivamente normales multifunción, evaluados en el Servicio de Neuropsicología de la UNC, entre los años 2014-2016 (ver tabla 56). Los sujetos incluidos no se encuentran afectados por enfermedades orgánicas, a excepción de los problemas propios de la edad, en la medida que se reportan como controlados. Sin antecedentes neurológicos ni psiquiátricos, con plena autonomía funcional, y con adquisición de uso de la lecto-escritura y cálculo. El recuento de casos fue categorizado en función de la edad, por rangos de 10 años, considerando estudios que han mostrado para nuestra población, que las variaciones significativas normales propias del declive se producen cada 10 años (Mias, Bastida, et al, 2017). En nivel de instrucción fue categorizado con el criterio presente en la bibliografía, de valorar como baja la escolaridad incompleta (3 a 11 años) y como alta a partir de la instrucción media completa (12 o más años). A fin de que el investigador tenga una referencia para determinar normalidad cognitiva apoyado en un criterio estadístico, y considerando que la misma se encuadra dentro de +-1,5 DS con respecto a la media, se presentan las medidas de algunas pruebas frecuentemente empleadas en la evaluación neuropsicológica. Para calcular a cuántos desvíos estándar de la media se encuentra un puntaje obtenido, puede aplicarse la formula expresada mas abajo. Se trata tomar el puntaje bruto (PB) obtenido del test, restarle la media (M) del baremo; y al resultado dividirlo por la desviación estándar (DS) del baremo. Fórmula de cálculo de la desviación estándar de un puntaje bruto

DS = [PB (puntaje bruto obtenido) - M (media del baremo)] ÷ [DS (del baremo)]

181

(PB) obtenido del test, restarle la media (M) del baremo; y al resultado dividirlo por la desviación estándar (DS) del baremo. Fórmula de cálculo de la desviación estándar de un puntaje bruto

DS = [PB (puntaje bruto obtenido) - M (media del baremo)] ÷ [DS (del baremo)]

Mias C. D.

TablaTabla 56. 56. Número cognitivamente normales comprendidos en el Númerode decasos casosde de sujetos sujetos cognitivamente normales comprendidos en el cálculo de medidas de tendencia central de diversas pruebas cálculo de medidas de tendencia central de diversas pruebas Edad 45-54 55-64 65-74 75-89 TOTAL

Nivel instrucción ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA MIAS CARLOS D.

Recuento 125 25 221 55 152 47 39 24 688

MIAS CARLOS D.

Tabla Tabla 57. Medidas de tendencia central para los test IFT, dígitos, número-letra| 140 y 57. Medidas de tendencia central para los test IFT, dígitos, número-letra dígito y central dígitosímbolo. símbolo. Tabla 57. Medidas de tendencia para los test IFT, dígitos, número-letra Edad y Nivel Edad y Nivel Instrucción Instrucción 45-54 45-54 55-64 55-64 65-74 65-74 75-89 75-89

ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA

INECO Frontal INECO Frontal test test Media D.S. Media D.S. 26,60 2,19 26,60 2,19 23,60 2,13 23,60 2,13 26,20 2,29 26,20 2,29 23,30 2,69 23,30 2,69 25,22 2,48 25,22 2,48 23,89 2,53 23,89 2,53 24,23 2,44 24,23 2,44 22,70 2,64 22,70 2,64

y dígito símbolo. Span Span dígitos dígitos Media D.S. Media D.S. 15,79 2,16 15,79 2,16 13,60 2,60 13,60 2,60 15,24 2,45 15,24 2,45 13,40 2,25 13,40 2,25 15,52 2,47 15,52 2,47 13,14 2,53 13,14 2,53 13,97 2,28 13,97 2,28 12,16 2,48 12,16 2,48

Número Número Letra Letra D.S. Media Media D.S. 10,57 1,41 10,57 1,41 9,80 1,57 9,80 1,57 10,46 2,06 10,46 2,06 8,60 1,47 8,60 1,47 10,07 2,14 10,07 2,14 9,03 2,24 9,03 2,24 9,41 1,50 9,41 1,50 8,47 2,20 8,47 2,20

Digito Digito Símbolo Símbolo Media D.S. Media D.S. 65,59 13,84 65,59 13,84 49,07 13,03 49,07 13,03 58,78 12,81 58,78 12,81 48,05 9,70 48,05 9,70 51,87 10,56 51,87 10,56 45,22 9,69 45,22 9,69 45,54 9,18 45,54 9,18 38,32 9,85 38,32 9,85

Tabla 58. Medidas de tendencia central para subtest de memoria de la WMS

Tabla Tabla 58. Medidas de tendencia central para de memoria memoriadede la WMS y y central figura de Reysubtest 58. Medidas de tendencia para subtest de la WMS y figurade deRey Rey figura Edad y Nivel Edad y Nivel Instrucción Instrucción

45-54 45-54 55-64 55-64 65-74 65-74 75-89 75-89

182

ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA ALTA ALTA BAJA BAJA

WMS WMS espontanea espontanea Media D.S. Media D.S. 8,61 1,81 8,61 1,81 7,27 2,09 7,27 2,09 8,39 1,63 8,39 1,63 6,95 2,06 6,95 2,06 7,48 2,01 7,48 2,01 7,19 1,63 7,19 1,63 6,91 2,05 6,91 2,05 6,53 1,84 6,53 1,84

WMS WMS reconocimiento reconocimiento Media D.S. Media D.S. 22,80 1,63 22,80 1,63 22,87 1,06 22,87 1,06 22,60 1,81 22,60 1,81 22,55 1,47 22,55 1,47 22,42 1,61 22,42 1,61 22,39 2,14 22,39 2,14 21,65 2,18 21,65 2,18 22,16 1,38 22,16 1,38

Fig. Rey Fig. Rey Copia CopiaD.S. Media Media 34,70 D.S. 1,86 34,70 2,27 1,86 34,10 34,10 34,95 2,27 1,52 34,95 33,38 1,52 2,68 33,38 34,28 2,68 2,21 34,28 33,44 2,21 2,63 33,44 33,65 2,63 2,67 33,65 32,21 2,67 2,80 32,21 2,80

Fig. Rey Fig. Rey Diferido Diferido Media D.S. Media D.S. 21,51 5,10 21,51 5,10 20,57 5,61 20,57 5,61 21,96 4,42 21,96 4,42 20,60 5,92 20,60 5,92 21,03 4,05 21,03 4,05 18,67 4,79 18,67 4,79 18,80 5,15 18,80 5,15 18,19 6,72 18,19 6,72

Tabla 58.1 Medidas de tendencia central para la prueba de memoria del test NEUROPSI de Ostrosky-Solis et al, 2003 (n=596) Tabla 58.1 Medidas de tendencia central para la prueba de memoria del test NEUROPSI de Ostrosky-Solis et al, 2003 (n=596) 1er Evocación Evocación por Evocación Edad y Nivel 1er Evocación Evocación Evocación Edad y Nivel ensayo diferida claves por Reconocimiento Instrucción ensayo diferida clavesD.S. Reconocimiento Instrucción Media D.S. Media D.S. Media Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. 45-54 ALTA 5,4 1,9 7,4 1,9 7,5 2,0 10,8 1,4 45-54 BAJA ALTA 5,4 1,9 7,4 1,9 7,5 2,0 5,2 1,4 7,2 1,8 8,0 1,7 10,8 1,4 5,2 1,4 7,2 1,8 8,0 1,7 10,8 1,4 55-64 BAJA ALTA 5,1 1,5 7,1 1,5 6,9 1,9 10,7 1,3

55-64 65-74 75-89

BAJA 7,27 2,09 22,87 1,06 34,10 2,27 20,57 ALTA 8,39 1,63 22,60 1,81 34,95 1,52 21,96 BAJA 6,95 2,06 22,55 1,47 33,38 2,68 20,60 ALTA 7,48 2,01 22,42 1,61 34,28 2,21 21,03 BAJA 7,19 1,63 22,39 2,14 33,44 2,63 18,67 ALTA 6,91Estadística 2,05 e21,65 2,18 en 33,65 2,67 18,80 Metodología instrumentos Neuropsicología BAJA 6,53 1,84 22,16 1,38 32,21 2,80 18,19

5,61 4,42 5,92 4,05 4,79 5,15 6,72

Tabla 58.1 Medidas de tendencia central para la prueba de memoria del test

Tabla 58.1 Medidas de tendencia central para la prueba de memoria del test NEUROPSI de NEUROPSI de Ostrosky-Solis et al, 2003 (n=596) Ostrosky-Solis et al, 2003 (n=596) Edad y Nivel Instrucción 45-54 55-64 65-74 75-89

ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

1er ensayo Media D.S. 5,4 1,9 5,2 1,4 5,1 1,5 5,0 1,6 5,1 1,6 5,1 1,4 4,6 1,0 4,5 1,2

Evocación diferida Media D.S. 7,4 1,9 7,2 1,8 7,1 1,5 7,1 1,8 6,5 1,6 6,3 1,6 6,3 1,4 6,1 1,6

Evocación por claves Media D.S. 7,5 2,0 8,0 1,7 6,9 1,9 7,7 1,6 6,6 1,7 6,9 1,6 6,1 1,7 6,1 1,3

Evocación Reconocimiento Media D.S. 10,8 1,4 10,8 1,4 10,7 1,3 10,8 1,3 10,4 1,5 10,5 1,3 9,9 1,6 10,1 1,7

MIAS CARLOS D. MIAS CARLOS D.

Tabla 59.METODOLOGIA MedidasY ESTADISTICA de tendencia central para los test verbales APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 141

Tabla 59. Medidas de tendencia central para los test verbales Tabla 59. Medidas de tendencia central para los test verbales

Edad y Nivel Edad y Nivel Instrucción Instrucción 45-54 ALTA 45-54 ALTA BAJA BAJA 55-64 ALTA 55-64 ALTA BAJA BAJA 65-74 ALTA 65-74 ALTA BAJA BAJA 75-89 ALTA 75-89 ALTA BAJA BAJA

Test Boston Fluidéz Test Boston Fluidéz Denominación semántica Denominación semántica Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. 11,33 0,84 22,47 4,62 11,33 0,84 22,47 4,62 11,00 1,10 19,80 4,27 11,00 1,10 19,80 4,27 11,07 1,03 21,55 4,30 11,07 1,03 21,55 4,30 10,90 0,97 17,95 3,17 10,90 0,97 17,95 3,17 11,20 0,96 20,69 4,12 11,20 0,96 20,69 4,12 10,78 1,17 17,94 3,87 10,78 1,17 17,94 3,87 10,51 1,22 20,35 4,01 10,51 1,22 20,35 4,01 9,89 1,29 17,26 3,16 9,89 1,29 17,26 3,16

Fluidéz Fluidéz fonológica fonológica Media D.S. Media D.S. 15,71 2,77 15,71 2,77 13,60 2,20 13,60 2,20 15,04 3,42 15,04 3,42 12,35 3,17 12,35 3,17 14,94 3,36 14,94 3,36 13,08 2,44 13,08 2,44 13,73 3,17 13,73 3,17 12,30 2,29 12,30 2,29

Fluidéz letra Fluidéz letra excluida excluida Media D.S. Media D.S. 10,68 2,49 10,68 2,49 8,36 2,17 8,36 2,17 11,03 2,16 11,03 2,16 8,20 2,07 8,20 2,07 10,26 2,09 10,26 2,09 8,50 2,16 8,50 2,16 10,08 2,30 10,08 2,30 8,63 2,46 8,63 2,46

Tabla 60. Medidas de tendencia central para los test de componentes frontales

Medidasdedetendencia tendencia central loslos testtest de de componentes frontales TablaTabla 60. 60. Medidas centralpara para componentes frontales Edad y Nivel Edad y Nivel Instrucción Instrucción 45-54 ALTA 45-54 ALTA BAJA BAJA 55-64 ALTA 55-64 ALTA BAJA BAJA 65-74 ALTA 65-74 ALTA BAJA BAJA 75-89 ALTA 75-89 ALTA BAJA BAJA

TMT-A TMT-A Media Media 56,28 56,28 71,73 71,73 62,39 62,39 68,25 68,25 64,63 64,63 69,36 69,36 73,59 73,59 76,63 76,63

D.S. D.S. 18,03 18,03 16,04 16,04 19,36 19,36 18,62 18,62 21,26 21,26 21,03 21,03 17,86 17,86 18,68 18,68

TMT-B TMT-B Media D.S. Media D.S. 88,49 24,97 88,49 24,97 107,93 28,60 107,93 28,60 92,52 23,52 92,52 23,52 122,90 24,94 122,90 24,94 102,91 24,71 102,91 24,71 117,28 25,84 117,28 25,84 127,86 24,82 127,86 24,82 132,11 29,82 132,11 29,82

Stroop Stroop PC PC Media D.S. Media D.S. 34,44 6,49 34,44 6,49 25,00 3,41 25,00 3,41 34,37 6,45 34,37 6,45 30,50 4,71 30,50 4,71 31,95 5,71 31,95 5,71 29,83 5,23 29,83 5,23 28,00 4,67 28,00 4,67 21,00 4,24 21,00 4,24

Analogías Analogías Media Media 23,27 23,27 19,00 19,00 23,58 23,58 16,55 16,55 23,12 23,12 18,22 18,22 21,83 21,83 16,09 16,09

D.S. D.S. 3,08 3,08 2,73 2,73 3,74 3,74 2,46 2,46 3,41 3,41 3,30 3,30 3,08 3,08 3,88 3,88

Tabla 60.1 Medidas de tendencia central para test de memoria, velocidad de procesamiento Tabla 60.1 Medidas de tendencia central para test de memoria, velocidad de procesamiento y escala de Blessed y escala de Blessed Edad y Nivel Edad y Nivel Instrucción Instrucción 45-54

ALTA

Memoria Memoria semántica semántica Media D.S. Media D.S. 14,75 0,96

Episódica Velocidad Blessed Episódica Velocidad Blessed 183 ecológica procesam. Dementia Scale ecológica procesam. Dementia Scale Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. Media D.S. 4,0 1,0 65,59 13,84 0,25 0,35

65-74 75-89

BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

68,25 64,63 69,36 73,59 76,63

18,62 21,26 21,03 17,86 18,68

122,90 102,91 117,28 127,86 132,11

24,94 24,71 25,84 24,82 29,82

30,50 31,95 29,83 28,00 21,00

4,71 5,71 5,23 4,67 4,24

16,55 23,12 18,22 21,83 16,09

2,46 3,41 3,30 3,08 3,88

Mias C. D.

Tabla 60.1 Medidas de tendencia central para test de memoria, velocidad de

Tabla 60.1 Medidas de tendencia central para test de memoria, velocidad de procesamiento procesamiento de Blessed y escala ydeescala Blessed Edad y Nivel Instrucción 45-54 55-64 65-74 75-89

ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

Memoria semántica Media D.S. 14,75 0,96 14,46 0,70 14,07 1,10 14,42 0,64 13,55 1,60 12,23 0,84 13,58 1,11 12,73 1,52

Episódica ecológica Media D.S. 4,0 1,0 3,6 0,6 4,1 0,7 4,1 0,8 4,2 1,0 4,0 0,8 4,3 0,8 3,8 0,9

MIAS CARLOS D.

Velocidad procesam. Media D.S. 65,59 13,84 49,07 13,03 58,78 12,81 48,05 9,70 51,87 10,56 45,22 9,69 45,54 9,18 38,32 9,85

Blessed Dementia Scale Media D.S. 0,25 0,35 0,54 0,82 0,77 1,08 0,56 0,64 0,56 0,63 0,63 0,68 0,68 0,94 1,20 0,97

Tabla 61. Medidas de tendencia central para cuestionarios de quejas subjetivas y Tabla 61. Medidas de tendencia central para cuestionarios de quejas subjetivas | 142 ycomponentes componentes psicológicos psicológicos Edad y Nivel Instrucción 45-54 55-64 65-74 75-89

ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA ALTA BAJA

Total QSM Media D.S. 4,29 1,59 5,62 1,79 4,51 1,57 4,21 1,70 4,43 1,66 3,44 1,43 2,84 0,97 3,51 1,00

Total QE Media D.S. 25,73 8,75 27,33 8,65 26,90 8,73 25,30 8,91 22,14 8,66 22,42 8,94 18,27 6,87 19,94 9,94

Total GDS Media D.S. 11,29 4,39 12,13 4,38 10,76 4,06 12,25 4,99 9,37 5,28 10,14 4,77 8,84 4,17 7,95 5,12

Total Estrés Percibido Media D.S. 44,07 3,02 45,50 2,12 43,00 4,71 42,33 2,52 43,91 4,31 43,33 7,76 42,67 8,14 41,50 8,02

QSM = Quejas subjetivas de memoria; QE = Quejas subjetivas ejecutivas; GDS = Escala Depresión de Yesavage

184

Capitulo VII Informes modelo de un Servicio de Neuropsicología para adultos mayores En el presente capitulo veremos algunos informes realizados por el Servicio de Neuropsicología de la Universidad Nacional de Córdoba, que documentan las actuaciones anuales realizadas, a la vez que introducen algunos aspectos de investigación a los fines de tomar decisiones para años siguientes. Esto es muy importante, ya que toda actividad profesional o científica que se desarrolla en un marco institucional requiere de algunos registros estadísticos que otorgan visibilidad a sus acciones, a la vez que aportan datos para toma decisiones futuras. De esta manera, año tras año, se van mejorando la calidad de los Servicios prestados, se incorporan nuevas variables de estudio y se suprimen otras, al igual que los instrumentos, que se ajustan a nuevos requerimientos. Otro punto interesante de llevar registros estadísticos es estudiar las variaciones de la población que consulta, que en nuestro caso, cada vez incluye más personas derivadas por profesionales médicos y psicólogos del medio privado, como las solicitudes de pericias judiciales y certificaciones por discapacidad. Esto nos ha obligado a incluir anexos específicos a los protocolos de base (por ejemplo, incluir pruebas control e indicadores de simulación de déficits neurocognitivos). En definitiva, recomendamos llevar algunos registros estadísticos. Esto nos ha permitido en nuestro caso, contar con la base de datos más grande la Ciudad de la Córdoba, tan necesaria para conocer nuestra población local, y realizar investigaciones secundarias a los proyectos de investigación acreditados.

185

Mias C. D.

Ejemplo 1

Reporte de actividades y Estudio de prevalencia de deterioro cognitivo en Córdoba Campaña multicéntrica de evaluación y prevención del deterioro cognitivo realizada en Cátedra de Neuropsicología, FACULTAD DE PSICOLOGIA Servicio Psicopatología, HOSPITAL NACIONAL DE CLINICAS Servicio de Neurologia, HOSPITAL CORDOBA Servicio de Neuropsicología, FUNDACION SEMAS

Estudio completo Investigación realizada en 2006. Actualización 2013. Resultados parciales publicados en Mias, C.D., Sassi, M., Masih, M.E., Querejeta, A., Krawchik, R. (2007). Deterioro cognitivo leve: Estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad de Córdoba, Argentina. REV NEUROL 2007; 44 (12): 733-738

186

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

FICHA TECNICA Los objetivos generales 1. Describir el estado cognitivo en personas mayores de 50 años residentes en la Ciudad de Córdoba mediante una evaluación neuropsicológica y conductual. 2. Detectar niveles de deterioro cognitivo leve y demencia probable. 3. Reconocer factores sociodemográficos y conductuales de riesgo del deterioro cognitivo. 4. Brindar información de valor psicoeducativo y preventivo de las formas de deterioro cognitivo y demencias. Los objetivos específicos 1. Valorar funciones neuropsicológicas tales como atención, memoria, visoespaciales y ejecutivas, obteniendo un perfil neurocognitivo de las personas voluntarias. 2. Valorar conductualmente niveles de adaptación a la vida diaria, quejas cognitivas y de psicopatología básica. 3. Determinar factores de riesgo predictores de niveles deterioro cognitivo. 4. Determinar la prevalencia de deterioro cognitivo leve en la muestra estudiada. 5. Analizar el efecto de variables intervinientes, tales como edad, género, nivel de instrucción, percepción de salud, necesidades socioeconómicas y antecedentes familiares. 6. Obtener base de datos para el estudio y seguimiento cognitivo de personas mayores en la Ciudad de Córdoba.

Tipo de estudio Transeccional de tipo exploratorio y descriptivo. Diseño ex post facto. Población Personas mayores de 50 años residentes en la Ciudad de Córdoba en los últimos 10 años, de nacionalidad Argentina. Muestra Personas mayores de 50 años que concurren en forma voluntaria a los servicios de valoración neuropsicológica. Muestra no probabilística con sujetos voluntarios compuesta por 447 personas, con un rango de edad 50-87 años. Participantes concurrentes a los Servicios de Neuropsicología reconocidos de la Ciudad de Córdoba. Técnica de muestreo: accidental. Reclutamiento: medios masivos de información, mediante difusión comunitaria sobre detección de deterioro cognitivo.

187

Mias C. D.

Estudio piloto Se realizó estudio piloto para la estandarización de pruebas, que garanticen mayor representatividad local. Personas mayores de 50 años que concurrieron en forma voluntaria. Muestra no probabilística de tipo accidental compuesta por 180 personas, con un rango de edad 50-80 años, pertenecientes a la ciudad de Córdoba. Los instrumentos empleados A- Protocolo de admisión. B- Entrevista estructurada con el interesado y un familiar. C- Valoración Neuropsicológica: 1. Mini Mental State Examination, (Folstein y MacHugh, 1975). 2. Test de Stroop (Golden C, 2005). 3. Subtest ordenamiento número-letra (WAIS III, 2002). 4. Subtest de Memoria Verbal (Neuropsi, 2002). 5. Figura compleja de Rey (Rey, 1954). 6. Subtest de Digito Símbolos -Codificación- (WAIS III, 2002). 7. Subtest de completamiento de figuras (WAIS III, 2002). 8. Test de denominación de Boston. 9. Test de fluidéz semántica y fonológica. D- Valoración psicológica y funcional: 1. Escala Geriátrica de depresión (Yesavage). 2. Escala de actividades instrumentales de la vida diaria (Lawton & Brody). 3. Symptom Checklist SCL-90 R (Derogatis, 2002). Fundamentación En la actualidad existe en la mayoría de los países un aumento de la expectativa de vida y un crecimiento significativo de la población de adultos mayores. Solo en nuestro país, los mayores de 65 años suman 3.887.620 y en la provincia de Córdoba 375.662 personas, según datos del INDEC (Instituto nacional de Estadísticas y censos). Existe una población que envejece y que en algunos países europeos amenaza con superar la población de adultos jóvenes. Frente a esto se ha despertado en el mundo entero un creciente interés por la zona limítrofe entre el envejecimiento normal y ciertas enfermedades asociadas a la edad, como la enfermedad de Alzheimer y otras formas de demencia. Esto condujo al estudio de estados intermedios caracterizados por la aparición de cambios cognitivos, que sin llegar a constituir una demencia establecida, constituyen formas clínicas de riesgo sobre las que puede efectuarse una prevención secundaria. Características cognitivas del envejecimiento normal La edad adulta y el envejecimiento cerebral se caracterizan en la po188

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

blación por cierto grado de declive natural de las funciones cognitivas que responde a múltiples factores (Lapuente et al, 1998; Ollari, 1999; Bartes et al, 1999). Son características una disminución en la capacidad para codificar, retener y evocar información nueva, en las habilidades visoespaciales y la velocidad de procesamiento de información. Sin embargo, el “declive no significa deterioro” (Lorenzo et al, 2003) ni una disminución significativa de las capacidades de aprendizaje, de resolución de problemas y adaptación a la vida diaria. Cambios relacionados con la memoria La dificultad para evocar nombres, números de teléfono, lugares donde se dejan las cosas, retener pequeños mensajes o un listado de compras, constituyen quejas de memoria frecuentes. La afectación de la memoria puede tratarse de un síntoma inicial de demencia (Amariglio et al, 2011; Gallasi et al, 2010). Cualquier cambio de memoria encubre una patología que merece investigarse. Pero, ¿cómo saber la naturaleza y el significado de nuestros olvidos? Especialmente cuando tienden a ser negados; rápidamente compensados por la experiencia individual, o bien retirados de nuestro interés. En ocasiones se refuerza con ideas idiosincrásicas del tipo “a cierta edad es natural que ocurra”, “es normal porque me pasa a mi”, “estoy más allá de esas cosas”, entre otras. La evidencia clínica indica que es importante atender las quejas de memoria en personas mayores de 50 años. Aun cuando no se vean afectadas en su vida diaria o laboral. Frente a esto, la respuesta de un facultativo “no se preocupe, es normal a su edad” es un grave error si no se respalda con estudios neuropsicológicos precisos. Qué es el Deterioro Cognitivo Leve (DCL) Es un diagnóstico neuropsicológico formulado con fines preventivos, intermedio entre el declive normal y el Alzheimer. Conforme los criterios propuestos en 1996 por Petersen en la Mayo Clinic Alzheimer Disease Research Center en EEUU, ampliados en 1999 por el National Institute of Mental Health de ese país, actualizados en 2004 en el Simposio internacional de Estocolmo (Winblad et al, 2004), el diagnóstico de Deterioro Cognitivo Leve (Mild Cognitive Impairment) supone: 1. Quejas subjetivas de memoria formuladas por las personas y preferentemente corroboradas por algún familiar o informante, 2. Objetivación de un deterioro de la memoria u otra función a través de pruebas neuropsicológicas específicas, 3. Conservación de cierta normalidad en el resto de las funciones cognitivas; 4. Normal desempeño de 189

Mias C. D.

las actividades de la vida diaria, 5. Sin elementos de sospecha de demencia. Sin embargo, los problemas de memoria no siempre son las funciones más afectadas, por lo que se aceptan distintos subtipos de DCL: amnésico, multidominio y no memoria. Luego, también existen criterios clínicos para valorar el “DCL atribuible a enfermedad de Alzheimer incipiente”, propuestos en el año 2002, por el Grupo Asesor en Temas de Neuropsicología, del Grupo de Neurología de la Conducta y Demencias de la Sociedad Española de Neurología; con nuevas revisiones sobre el concepto (Rosselli & Ardila, 2012). Naturalmente es necesario considerar variables que excluyen este diagnóstico, tales como: factores asociados a estrés, depresión, trastornos de ansiedad, fatiga crónica, enfermedades cardiovasculares, renales, respiratorias y hepáticas clínicamente significativas, o los efectos de drogas que pueden afectar la memoria u otra función cognitiva. La conversión del Deterioro Cognitivo Leve Las tasas de conversión del DCL a demencia varían de acuerdo con los autores, pero en todos los casos son superiores a la prevalencia de demencia en las poblaciones de sujetos normales. Los valores oscilan del 12% al 20 % anual contra el 2-3% anual para la población normal. Algunos estudios con 3,8 años de seguimiento establecen un 29% de conversión a la demencia de Alzheimer, contra un 11% en los sujetos normales (Lorenzo & Scheitler, 2003). Qué estudios son necesarios para el diagnóstico de DCL? Un estudio neuropsicológico de las funciones cognitivas de atención, memoria, fluidéz verbal, fonológica y ejecutivas, como una evaluación conductual del desempeño en la vida diaria y la vida de rendimiento, resulta ser la combinación de mayor sensibilidad. Adicionalmente, medir la “plasticidad cognitiva” en tareas de aprendizaje contribuiría en reconocer mayores riesgos de Alzheimer; como medir la “Reserva cognitiva” permitiría comprender cierto ralentecimiento de la progresión de un deterioro cognitivo involutivo. Estudios de neuroimágenes funcionales como el SPECT y estructurales como la Resonancia Magnética Nuclear son útiles, aunque sus hallazgos positivos suelen ser observados en etapas más avanzadas. Estudios complementarios de laboratorio y genéticos suelen ser necesarios en caso de presunción de algunas formas de demencia. Cuál es la importancia de prevenir el deterioro? Actualmente se conocen distintos factores de riesgo que sin tener un claro valor predictivo, aumentan la probabilidad de pasar de una memoria 190

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

normal hacia patologías que pueden convertirse en una demencia como la enfermedad de ALZHEIMER. Entre otros, se encuentran: 1. La edad, 2. Bajo nivel de exposición a situaciones de aprendizaje, 3. Elevados niveles de estrés crónico, 4. Problemas de riesgo vascular (p.e. hipertensión, colesterol), 5. Antecedentes familiares, 6. Consumo crónico de drogas que afectan las funciones cognitivas, 7. Presencia elevada de la apolipoproteína E4 y D (cromosoma 19). 8. Concentración y depósito elevado de proteína Tau y amiloides. Otros factores están en duda, tales como: factores ambientales y antecedentes de traumatismos craneoencefálicos. Conocer tempranamente el efecto de dichos factores en consideración de medidas protectoras del deterioro cognitivo, contribuye significativamente en la demora o compensación de procesos con una alta probabilidad de conversión a una demencia. En tal sentido, será importante contar con una medida neuropsicológica de base con la cual realizar el seguimiento con los años en personas mayores, y adquirir hábitos con efectos preventivos. Entre los factores protectores más estudiados se reconocen: 1. Frecuente participación de situaciones de aprendizaje, 2. Habilidades con el lenguaje, 3. Bajo nivel de estrés, 4. Estimulación cognitiva cotidiana, 5. Personalidad o actitud positiva, 6. Ejercicio físico regular. También están en estudio a partir de los 50 años, el consumo moderado de vino tinto (preferentemente Borgoña), de antioxidantes y la raíz Ginko Biloba. Por otra parte, el diagnóstico temprano otorga mayor eficacia a la terapéutica del deterioro cognitivo, tanto a nivel farmacológico, neurocognitivo y conductual. Esto es especialmente importante, si se considera tanto la extensión de la vida en el adulto mayor, como su impacto a nivel familiar y en el presupuesto en salud. Resultados 1- La muestra estudiada Se evaluó un total de 447 personas que acuden voluntariamente a los distintos centros de evaluación: Cátedra de Neuropsicología, Facultad de Psicología; Servicio de Psicopatología, Hospital Nacional de Clínicas y Servicio de Neurología, Hospital Córdoba. Un total de 418 personas completaron todos los protocolos de evaluación y fueron incluidos en el análisis estadístico. El 78% de las personas evaluadas pertenece al género femenino. El promedio de edad es de 64,24 años (DS=8,48) y el de instrucción de 12,76 años (DS= 4,50). Se observa se trata de personas en general bien instruidas con un secundario completo; con una composición familiar de 2,54 (DS=1,60) hijos de promedio, y de 3,18 (DS=2,58) hermanos. 191

Servicio de Psicopatología, Hospital Nacional de Clínicas y Servicio de Neurología, Hospital Córdoba. Un total de 418 personas completaron todos los protocolos de evaluación y fueron incluidos en el análisis estadístico. El 78% de las personas evaluadas pertenece al género femenino. El promedio de edad es de 64,24 años (DS=8,48) y el de instrucción de 12,76 años (DS= 4,50). Se observa se trata de personas en general bien instruidas Mias con C. unD.secundario completo; con una composición familiar de 2,54 (DS=1,60) hijos de promedio, y de 3,18 (DS=2,58) hermanos.

Tabla 62. Datos sociales y familiares de la muestra Tabla 62. Datos sociales y familiares de la muestra

N Media D.S. Mínimo Máximo

Edad 418 64,24 8,48 50 87

Años de estudios 418 12,76 4,50 1 25

Nº de hijos 418 2,54 1,60 0 10

Nº de hermanos 418 3,18 2,58 0 12

Laprocedencia procedencia mayoría de Córdoba Capital e (19%) interiory La es es enen su su mayoría de Córdoba Capital (67%) (67%) e interior en(19%) menory en grado de grado otras capitales y provincias (13%). Su estado es civil en su menor de otras capitales y provincias (13%). Su civil estado es mayoría casado (58%), seguido por viudez (20%). El 60% de las personas es en su mayoría casado (58%), seguido por viudez (20%). El 60% de las personas jubilada o pensionada, y se encuentra en actividad un 31%. Las necesidades es jubilada o pensionada, y se encuentra en actividad un 31%. Las necesidades socioeconómicas se encuentran entre muy cubiertas (42%) y medianamente socioeconómicas se encuentran entre muy cubiertas (42%) y medianamente cubiertas (42%). Solo un 16% de las personas se encuentran con sus necesidades cubiertas Solo un(16%). 16% de las necesidades personas se encuentran con susen necesidapoco o muy(42%). poco cubiertas Estas han sido valoradas función des poco o muy poco cubiertas (16%). Estas necesidades han sido valoradas de si las personas poseen vivienda, automóvil, ingreso y cobertura social propiaen o con el cónyuge. general, se observa que en su mayoría se trata de función de si lasEn personas poseen vivienda, automóvil, ingreso(84%) y cobertura social personas mayores dificultades socioeconómicas propia osincon el cónyuge. En general, se observabásicas. que en su mayoría (84%) se trata de personas sin mayores dificultades socioeconómicas básicas. El estado se salud autopercibido de las personas es regular para el 25% de El estado se salud autopercibido de las personas es regular para el 25% las personas y delicado para el 4%. Solo el 16% manifiesta no tener ninguna de las personas delicado paraElel 52% 4%. restante Solo el 16% manifiesta tener enfermedad, y el y 32% solo una. reconoce padecernomás de ninuna guna enfermedad, y el 32% solo una. El 52% restante reconoce padecer más enfermedad propia de la edad, tales como hipertensión, colesterol, reumatismo, tiroidismo, renopatía, cardiopatía Además, observa que el 83% de las de una enfermedad propia de etc. la edad, tales se como hipertensión, colesterol, personas toma tiroidismo, algún tipo derenopatía, medicamento. Por otraetc. parte, el 40%semanifiesta tener reumatismo, cardiopatía Además, observa que el algún antecedente familiar de demencia o deterioro, de los cuales, el 36% 83% de las personas toma algún tipo de medicamento. Por otra parte, el 40% corresponde a Alzheimer y el 23% a algún tipo de demencia. manifiesta tener algún antecedente familiar de demencia o deterioro, de los cuales, el 36% corresponde a Alzheimer y el 23% a algún tipo de demencia. Respecto de las dimensiones de descriptores básicos de la psicopatolo| 150 gía, se observa que la depresión se presenta en primer lugar, seguido de la somatización y la obsesividad. Estas expresiones se diferencian significativamente del resto (IC 95%) [figura 17]. En forma coincidente con observaciones clínicas, se trata de manifestaciones frecuentes en el adulto mayor, aunque en el estudio presente, no se trata de una observación categorial, sino más bien dimensional. Del mismo modo se indagaron descriptores de la personalidad. Respecto de las categorías de la personalidad reseñadas en el DSM IV-TR (2000), se registra una mayor dimensión del descriptor obsesivo (IC 95%) [figura 18]. En menor grado se observan los descriptores evitativo y paranoi-

192

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de. Por el contrario, los descriptores esquizotípico, esquizoide, límite y de dependencia, son de baja dimensión en la muestra estudiada. Sueño alimentación Psicoticismo Ideación paranoide Ansiedad fóbica Hostilidad Ansiedad Depresión Sensibilidad iterpersonal Obsesividad Somatización

0

1

2

3

4

5

6

95% IC

Obsesivo Dependencia Evitación Narcisista Histriónico Límite Antisocial Esquizotípico Esquizoide Paranoide

2

4

6

8

10

12

95% IC

Figuras 17 y 18. Dimensiones de los principales descriptores de la “psicopatología general” y la “personalidad” de los sujetos que componen la muestra

2- El estado cognitivo Respecto de la valoración de estado cognitivo de la muestra, la misma se realizó siguiendo los criterios propuestos por Petersen (1996) y ampliados 193

Mias C. D.

por la NIMH (1999) para la categoría de Deterioro Cognitivo Leve y Deterioro Global y establecidos por la Quality Standard Subcommittee of the American Academy of Neurology; y revisados en 2004 en el Simposio de Estocolmo (Winblad et al, 2004). Los criterios para el DCL Tipo Memoria han sido: 1. Quejas subjetivas de memoria formuladas por las personas y eventualmente corroboradas por algún familiar o informante, 2. Objetivación de un deterioro de la memoria a través de pruebas neuropsicológicas específicas (<1,5 DS), 3. Conservación de cierta normalidad en otras funciones cognitivas; 4. Normal desempeño de las actividades de la vida diaria (básicas e instrumentales), 5. Sin elementos de sospecha de demencia, 6. MMSE >=24 y =<28. Los criterios para el DCL Global o multidominio han sido: 1. Idem anterior, 2. Objetivación de un deterioro a través de pruebas neuropsicológicas en más de una función como atención, lenguaje, visoespaciales y fluidez (<1,5 DS). Los criterios para el DCL Tipo No Memoria, han sido: 1. Objetivación de un deterioro a través de pruebas neuropsicológicas en una función No memoria (<1,5 DS). Se consideró también la categoría de Deterioro Moderado-Severo para quienes evidenciaban signos de demencia. Se trata de personas que ya traían un diagnóstico, o bien estuvieron por debajo de dos desviaciones estándar en la mayoría de las pruebas neuropsicológicas administradas, con una afectación significativa además en las actividades de la vida diaria básicas e instrumentales. Por otra parte, en este estudio exploratorio, se consideró un estado adicional denominado “Límite”, el cual fue utilizado en los casos que están al límite de una desviación estándar y media en más de dos pruebas neuropsicológicas de memoria, o bien en aquellos casos en los que no fue posible determinar en qué medida han sido afectadas por medicamentos, estados de fatiga o enfermedades somáticas. El protocolo de entrevista no fue lo suficientemente exhaustivo para tal fin, ya que escapa a los objetivos del presente trabajo el establecer diagnósticos diferenciales. Sin embargo, a los casos comprendidos dentro de esta categoría se les recomendó que realizaran una nueva evaluación en un año, a los fines de observar las variaciones cognitivas y psicológicas en el tiempo transcurrido. En el presente estudio, encontramos que un número importante de personas (75,6%, N=316) tuvo un rendimiento normal, tanto a nivel neuropsicológico como conductual. El estado límite ha sido de frecuencia considerable (8,6%, N=36). Si bien estas personas podrían considerarse dentro del estado normal ya que no reúnen criterios para el deterioro cognitivo leve, será interesante observar si al cabo de un año existe un porcentaje de conversión a dicha condición.

194

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Como dato más relevante, se destaca la detección de un 9,1% (N=38) de personas con DCL tipo Memoria, y de un 4,5% (N=19) con DCL Tipo multidominio. En suma, se trata de un 13,6% de personas que tienen mayor probabilidad de desarrollar una demencia en los próximos años. Según algunos estudios, se trata de personas que ya cursarían un estadio muy temprano de demencia, aunque esto debería comprobarse con mayor rigurosidad. Sin duda, será importante realizar un seguimiento de estas personas, a fin de establecer el porcentaje de conversión con los años. En todos los casos, estas personas fueron derivadas a la consulta neurológica o psiquiátrica, a los fines de valorar la posibilidad de un tratamiento adecuado, tanto farmacológico como conductual. Sin embargo, se destaca que escasamente hay en nuestro medio una adecuada oferta terapéutica que vaya más allá del empleo de los fármacos, talleres variopintos y psicoterapia. Por ejemplo, es necesario la realización de talleres de memoria tendientes a adquirir la lógica de la autoestimulación cotidiana, el aprendizaje de hábitos que fortalecen las funciones cognitivas, como de participar de programas con un claro objetivo de estimulación cognitivo-ecológica (incluye ejercicios de aprestamiento y ejercitación cognitiva). Previo a este estudio, se indagó acerca de los lugares donde se pudieran hacer derivaciones con esta finalidad, tanto en lo público como lo privado, y el hallazgo fue muy pobre y heterogéneo, sin un formato definido. En tal sentido, este estudio pone en evidencia la necesidad de desarrollar programas terapéuticos y de investigación que consideren un significativo número de personas potencialmente en consulta. Finalmente, un porcentaje muy bajo (2,2%, N=9) de personas evidenció un deterioro de moderado a severo. Se trata de personas que cursan un estadio demencial, pero que es necesario corroborar su tipología para su mejor orientación y tratamiento. Estas personas han sido derivadas en su mayoría por un profesional tratante, por lo que se recomendó algunos estudios complementarios y un trabajo en equipo en virtud de observarse afectación en múltiples áreas, tanto neurocognitiva, conductual y de adaptación a la vida diaria. 3- La adaptación a la vida diaria: las actividades básicas, instrumentales y expansivas. En la vida diaria las personas requieren del despliegue de una serie de habilidades y acciones para una efectiva adaptación a las exigencias cotidianas. Desde asearse y vestirse apropiadamente, usar medios de transporte y manejar el dinero, hasta mantenerse informado o tener capacidad para el autocontrol. 195

Mias C. D.

Estas actividades son numerosas y se clasifican en: 1. Básicas: Tales como identificarse correctamente, mantener el aseo, vestirse apropiadamente, usar el baño, despertarse y levantarse con autonomía, continencia de esfínteres y comer. 2. Instrumentales: Capacidad para usar el teléfono, ir de compras, trabajar en la casa, usar medio de transporte, responsabilidad con los medicamentos, manejar el dinero, pasear y ubicarse en la ciudad. 3. Expansivas: Son consideradas en este estudio: Capacidad de autocontrol, para expresar necesidades y deseos, mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos y actividades recreativas, realizar algún tipo de actividad física y aprender cosas nuevas. Sobre las actividades básicas de la vida diaria, mediante un análisis de varianza se observó una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de ejecución de actividades básicas [F=(4,413)=12,66 p<0,000]. El test post hoc de Tukey (p<0,001) muestra que es el estado cognitivo de deterioro Moderado-Severo el que marca la diferencia por su mayor afectación de las actividades básicas de adaptación a la vida diaria. Esto significa que en el deterioro cognitivo leve no se registran dificultades significativas en este nivel, tal como se considera en distintos estudios. En la figura 19 se observan las medias en la puntuación obtenida para las actividades básicas de la vida diaria. Respecto las actividades instrumentales, se observa existe una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de ejecución de estas actividades en la vida diaria. [F(4,413)=38,33, p<0,000]. El test post hoc de Tukey muestra que es nuevamente el estado cognitivo de deterioro Moderado-Severo el que marca la diferencia por su mayor afectación de actividades instrumentales. Esto ratifica que en el deterioro cognitivo leve no se observa una alteración significativa de las AVD (Básicas e instrumentales), sino que las mismas se afectan en un estadio de mayor deterioro y demencia probable. En la figura siguiente se observan las medias en la puntuación obtenida para las actividades básicas de la vida diaria.

196

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología 3,0

2,5

Media de AVD Básicas

Media de AVD Instrumentales

8,0

6,0

4,0

2,0

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

0,0 Normal

Limite

DCL- DCL- GLO DCMMEMO SEVERO

Normal

Limite

DCL- DCL- GLO DCMMEMO SEVERO

Figuras 19 y 20. AVD básicas e Instrumentales según el estado cognitivo.

La valoración de las actividades expansivas no tiene mayores precedentes en la bibliografía, siendo original de este estudio. A diferencia de las actividades básicas e instrumentales, se presume que las actividades expansivas se afectan en aquellas personas con deterioro cognitivo leve, en función de su impacto en la autoestima y valoración personal. En tal sentido, se observó que existe una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de ejecución en las actividades expansivas [F(4,413)=13,28, p<0,000)]. El test post hoc de Tukey muestra que el nivel de afectación de estas actividades tiene una mayor dimensión en el Deterioro Cognitivo a diferencia del estado normal; pero no se diferencia del estado límite. El Deterioro Moderado-Severo, sin embargo, se diferencia de ambos. Lo importante de este hallazgo radica en que la observación de dificultades en las actividades expansivas puede contribuir en la sospecha de Deterioro Cognitivo tanto del tipo Memoria como Global o Multidominio (figura 21). Esto significa que las personas mayores de 50 años con quejas de memoria y con la observación de una disminución en sus actividades expansivas, tales como capacidad de autocontrol, expresión de necesidades, mantenerse informado, mantener contactos socioafectivos, actividades recreativas, aprender cosas nuevas etc., que no se explican por otras causas, pueden sugerir una alerta que motive una consulta apropiada y un examen neuropsicológico específico.

197

Mias C. D.

Figura 21. Diferencias en las medias +- 2 ES de AVD Expansivas según el estado cognitivo

Media +- 2 ES AVD Expansivas

14

12

10

8

6

4

2 Normal

Limite

DCLMEMO

DCL- GLO

DCMSEVERO

4- Las quejas de memoria: Respecto de las quejas de memoria operativa, en este estudio fueron indagadas a través de un cuestionario con una escala tipo likert (de nunca a siempre) con los siguientes ítems: Desconfío de mi memoria reciente. Necesito hacer un esfuerzo para recordar lo que quería decir. Me resulta trabajoso recordar mensajes luego de unos minutos. Encuentro dificultad para guardar algo en mi mente. Me olvido lo que estaba diciendo al hablar. De su aplicación, se observa existe una relación significativa entre el estado cognitivo y el nivel de quejas de memoria operativa en la vida diaria [F(4,313)=7,21, p<0,000]. El test post hoc de Tukey muestra que los estados cognitivos de DCL tipo Global y Moderado-Severo se diferencian de la condición normal y límite (p<0,05) por poseer una mayor dimensión de quejas. Sin embargo, el DCL tipo Memoria, pareciera que no presenta mayores quejas que el estado normal y límite. A su vez, el estado Moderado-Severo presenta las mayores quejas con relación al resto. En otras palabras, las personas con un deterioro multidominio o severo expresan un mayor nivel de quejas de memoria con relación a las personas normales. Probablemente incida en ello la percepción de otras quejas cognitivas que repercuten en el cuestionario. Sin embargo, se advierte la necesidad 198

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

de ampliar el instrumento, a fin de obtener mayores precisiones respecto del tipo y frecuencia de quejas cognitivas. En estudios posteriores se empleará un nuevo cuestionario con tal fin. Figura 22. Diferencias en las medias +- 2 ES de las quejas de memoria según el estado cognitivo. Nótese las diferencias significativas de las quejas de memoria para el DCL multidominio y severo, en relación con la normalidad cognitiva.

Media +- 2 ES Quejas Memoria

18

16

14

12

10

8 Normal

Limite

DCLMEMO

DCL- GLO

DCMSEVERO

5. Factores que influyen en el estado cognitivo Para evaluar la influencia de variables demográficas en el estado cognitivo se empleó un análisis de regresión múltiple linear. Con posterioridad se realizó un análisis de regresión jerárquico progresivo para crear un modelo probable de predictores del estado cognitivo a partir de las variables en estudio. La tabla siguiente muestra los puntajes del análisis de regresión múltiple. De las variables sociodemográficas incluidas, se encuentra que el género, la edad, los años de instrucción formal, el número de hijos y el número de hermanos se encuentran significativamente correlacionados con el estado cognitivo. El coeficiente de correlación fue R=0,42 (p<0,000), explicativo del 17,4% de la varianza total. El análisis de regresión jerárquico progresivo generó un modelo en el cual ingresaron en primer lugar el género (B=0,72, ES [B]=0,135; p<0,000); seguido por la edad (B=0,28, ES [B]=0,007; p<0,000), los años de estudio (B=-0,05, ES [B]=0,013, p<0,000), el número de hijos (B=-0,81, ES [B]= 0,035; p<0,021), y el número de hermanos (B= 0,51, ES [B]= 0,022; p<0,020) [tabla 63]. De manera coincidente con la bibliografía, las variables género, edad y años de instrucción han demostrado que deben considerarse para determinar 199

Mias C. D.

el estado cognitivo. Sin embargo, se observa en este estudio que el número de hijos y de hermanos son variables que logran una influencia significativa. Es posible que ello se deba a que los familiares constituyen una fuente de estímulo cognitivo-afectivo en las distintas etapas de la vida. No obstante, en virtud de la novedad de este hallazgo, se espera que nuevos estudios aporten evidencia en este sentido, por lo que debe tomarse con precaución. MIAS CARLOS D.

Tabla 63. Influencia de las variables sociodemográficas sobre el estado cognitivo mediante análisis de regresión múltiple. Tabla 63. Influencia de las variables sociodemográficas sobre el estado cognitivo mediante análisis de regresión múltiple. Variables independientes Edad Años de estudios Genero Estado civil Nº de hijos Nº de hermanos Procedencia Profesión u oficio Necesidades socioeconómicas

B 0,028 -0,047 0,723 0,016 -0,081 0,051 0,019 0,043

Error típ. 0,007 0,013 0,135 0,062 0,035 0,022 0,048 0,040

Beta 0,201 -0,183 0,257 0,013 -0,111 0,111 0,018 0,050

t 4,113 -3,683 5,368 0,259 -2,322 2,331 0,393 1,065

Sig 0,000 0,000 0,000 0,796 0,021 0,020 0,695 0,288

0,037

0,071

0,026

0,525

0,600

Con relación a las pruebas neuropsicológicas y su influencia en la deterCon relación a las pruebas neuropsicológicas y su influencia en la minación del estado cognitivo se aplicó también un análisis de regresión jerárdeterminación del estado cognitivo se aplicó también un análisis de regresión quico progresivo para para crearcrear un un modelo delos losprincipales principales predictojerárquico progresivo modeloprobable probable de predictores. muestra los puntajes del análisis de regresión múltiple.múltiple. De las res. La Latabla tablasiguiente siguiente muestra los puntajes del análisis de regresión neuropsicológicas incluidas, se encuentra que el Minimental State de De pruebas las pruebas neuropsicológicas incluidas, se encuentra que el Minimental Folstein, la evocación de palabras por claves, la evocación diferida espontánea, la State de Folstein, la evocación de palabras por claves, la evocación diferievocación por reconocimiento y las perseveraciones en las pruebas de memoria se da espontánea, la evocación por reconocimiento y las perseveraciones encuentran significativamente correlacionados con el estado cognitivo valorado.enEllas coeficiente de correlación fue r=0,78 (p<0,000), explicativo del 61% de la varianza pruebas de memoria se encuentran significativamente correlacionados con el total. estado cognitivo valorado. El coeficiente de correlación fue r=0,78 (p<0,000), explicativo 61%dederegresión la varianza total.progresivo generó un modelo en el cual El del análisis jerárquico El análisis de regresión jerárquicoState progresivo generó un ES modelo en el ingresaron en primer lugar el Minimental de Folstein (B=-0,22, [B]=0,027, p<0,000), seguido por la evocación por reconocimiento (B=-0,12, ES [B]=0,027; cual ingresaron en primer lugar el Minimental State de Folstein (B=-0,22, ES p<0,000), la evocación por claves (B=-0,11, ES [B]=0,031; p<0,000), la evocación [B]=0,027, p<0,000), seguido por la evocación por reconocimiento (B=-0,12, espontánea (B=-0,10, ES [B]=0,031; p<0,002) y las perseveraciones (B=-0,09, ES ES [B]= [B]=0,027; p<0,000), la evocación por claves (B=-0,11, ES [B]=0,031; 0,033; p<0,008) [tabla 64]. p<0,000), la evocación espontánea (B=-0,10, ES [B]=0,031; p<0,002) y las En definitiva, se observa en este estudiop<0,008) que las puntuaciones perseveraciones (B=-0,09, ES [B]= 0,033; [tabla 64].obtenidas en el Minimental de Folstein, en las pruebas de memoria verbal y la generación de En definitiva, se observa en este estudio que las puntuaciones obtenidas perseveraciones han gravitado significativamente en la determinación del estado en elcognitivo. Minimental de Folstein, en las pruebas de memoria verbal y la genera-

200

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

ción de perseveraciones han gravitado significativamente en la determinación del estado cognitivo. MIAS CARLOS D.

Tabla 64. Influencia de las puntuaciones neuropsicológicas sobre el estado cognitivo análisis deneuropsicológicas regresión múltiple. Tabla 64. Influenciamediante de las puntuaciones sobre el estado cognitivo mediante análisis de regresión múltiple.

Variables independientes MMSE (Folstein) Stroop: Palabra-color Perseveraciones Evocación espontánea Evocación por claves Evocación por reconocimiento Memoria visual: diferido Fluidéz semántica Fluidéz fonológica

B -0,220 -0,001 -0,087 -0,097 -0,111

Error típ. 0,027 0,002 0,033 0,031 0,031

Beta -0,302 -0,014 -0,084 -0,199 -0,227

t -8,072 -0,344 -2,663 -3,181 -3,592

Sig 0,000 0,731 0,008 0,002 0,000

-0,122

0,027

-0,171

-4,472

0,000

-0,008

0,006

-0,049

-1,278

0,202

-0,014 -0,001

0,009 0,008

-0,058 -0,003

-1,526 -0,091

0,128 0,927

6. Conclusiones 6. Conclusiones En los los últimos últimos años existe existe un un notable notable interés por por la limítrofe entre En la zona limítrofe entreel envejecimiento normal y ciertas enfermedades asociadas a la edad, como el envejecimiento normal y ciertas enfermedades asociadas a la edad, como lala enfermedad de formas de demencia. El reconocimiento de estados enfermedad deAlzheimer Alzheimery otras y otras formas de demencia. El reconocimiento de intermedios como el deterioro cognitivo leve constituyen por ahora formas clínicas de estados intermedios como el deterioro cognitivo leve constituyen por ahora alta probabilidad de conversión a algún tipo de demencia (Casanova Sotolongo et al, formas clínicasetdeal,alta probabilidad de conversión a algún tipo de demen2004; Oliveira 2010; Petersen 2000, 2001, 2004). Sin embargo, diversos cia (Casanova Sotolongo et al, 2004; Oliveira et al, 2010; Petersen 2000,un autores consideran que la afectación de la memoria a este nivel constituye síntoma inicialSin de embargo, demencia,diversos aunque autores la diversidad de criterios y metodologías 2001, 2004). consideran que la afectación de requiere de mayores investigaciones ya que los test no siempre revelan deterioro la memoria a este nivel constituye un síntoma inicial de demencia, aunque la (Tian, 2003). Igual es yimportante atender las quejas de memoria en personas diversidad de criterios metodologías requiere de mayores investigaciones ya mayores de 50 años, aun cuando no se vean afectadas en su vida cotidiana.

que los test no siempre revelan deterioro (Tian, 2003). Igual es importante atenderPreviamente, las quejas deesmemoria en personas de 50 años, aun cuando necesario considerarmayores con detenimiento variables que no se veana priori afectadas su vida cotidiana. excluyen esta en posibilidad, tales como factores asociados a estrés, depresión, Previamente, es crónicos, necesarioenfermedades considerar con detenimiento queel trastornos de ansiedad renales, respiratoriasvariables y hepáticas, historial oa los efectos de drogas que pueden memoria ua estrés, otra función excluyen priori esta posibilidad, tales comoafectar factoresla asociados decognitiva. Puede aceptarse, sin embargo, como se hizo en este trabajo, la presencia presión, trastornos de ansiedad crónicos, enfermedades renales, respiratorias algunas enfermedades de alta prevalencia en personas mayores de 60 años ydehepáticas, el historial o los efectos de drogas que pueden afectar la memoria como la hipertensión, el colesterol y la diabetes, en la medida que hayan estado ucontroladas otra función cognitiva. Puede aceptarse, sin embargo, como se hizo en este durante el último año. Por otro lado, hay algunas evidencias que señalan trabajo, la presencia de algunas de altacerebrovasculares prevalencia en personas al deterioro de la memoria y no enfermedades a las enfermedades como un mayores de 60 años como la hipertensión, el colesterol y la diabetes, en la factor que predice la progresión de DCL a una demencia (Lindeboom et al, 2004). En el presente estudio, el primero de envergadura en nuestro medio se trabajó con una muestra compuesta por 418 personas con un promedio de edad de 201 64,24 años (DS=8,48) y de instrucción de 12,76 años (DS=4,50), con una distribución más o menos pareja hasta los 79 años y un descenso significativo a

Mias C. D.

medida que hayan estado controladas durante el último año. Por otro lado, hay algunas evidencias que señalan al deterioro de la memoria y no a las enfermedades cerebrovasculares como un factor que predice la progresión de DCL a una demencia (Lindeboom et al, 2004). En el presente estudio, el primero de envergadura en nuestro medio se trabajó con una muestra compuesta por 418 personas con un promedio de edad de 64,24 años (DS=8,48) y de instrucción de 12,76 años (DS=4,50), con una distribución más o menos pareja hasta los 79 años y un descenso significativo a partir de los 80 años (3%). Se trató de personas en general sin mayores dificultades socioeconómicas básicas (84%). El 40% de ellas manifestó tener algún antecedente familiar de demencia o deterioro significativo, de los cuales, el 36% corresponde a Alzheimer y el 23% a algún otro tipo de demencia. En la valoración del estado cognitivo se encontró que la mayoría (75,6%, N=316) tuvo un rendimiento normal, tanto a nivel neuropsicológico como conductual. El estado “límite” ha sido de frecuencia considerable (8,6%, N=36). Si bien estas personas pueden considerarse dentro de lo normal, será importante realizar un seguimiento para observar si al cabo de un año existe un porcentaje de conversión a dicha condición, sin otra causa que un descenso en las pruebas neuropsicológicas que lo justifique. Como dato más relevante, se destaca la detección de un 9,1% (N=38) de personas con deterioro cognitivo leve tipo Memoria, y de un 4,5% (N=19) con deterioro leve tipo Global. En suma, se trata de un 13,6% de personas que tienen mayor probabilidad de desarrollar una demencia en los próximos años. En términos generales, pareciera ser un porcentaje relativamente elevado si se proyectara a la población en general. Si bien algunos estudios indican una prevalencia del 3-4%, y hasta el 10% de deterioro cognitivo tipo Memoria para mayores de 64 años, pudiendo el porcentaje llegar hasta un 20% si se suman los distintos subtipos de Deterioro. Otros estudios se han realizado en distintas regiones del país, como del Alto valle de Rio Negro y Neuquén, con porcentajes similares (Mias, Ruiz, et al, 2017). No obstante, estos resultados deben tomarse con precaución, en consideración de un significativo sesgo de la muestra. En primer lugar, por el carácter exploratorio del estudio. En segundo lugar, porque las personas que acudieron a la evaluación lo hicieron en forma voluntaria motivadas por conocer su estado cognitivo, sea por poseer importantes quejas de memoria, antecedentes familiares (40%) o bien por indicación profesional entre otros motivos.

202

del país, como del Alto valle de Rio Negro y Neuquén, con porcentajes similares (Mias, Ruiz, et al, 2017). No obstante, estos resultados deben tomarse con precaución, en consideración de un significativo sesgo de la muestra. En primer lugar, por el carácter exploratorio del estudio. En segundo lugar, porque las personas que acudieron a la evaluación lo hicieron en forma voluntaria motivadas Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología por conocer su estado cognitivo, sea por poseer importantes quejas de memoria, antecedentes familiares (40%) o bien por indicación profesional entre otros motivos.

Tabla 65. Resumen de la prevalencia de deterioro cognitivo encontrada en la Tabla 65. Resumen de la prevalencia de deterioro cognitivo encontrada Ciudad de Córdoba (Mias, etetal., en la Ciudad de Córdoba (Mias, al.,2007) 2007) Grupo Etario

Estado Cognitivo DC Moderado severo

N total

Normal

Limite

DCL Amnésico

DCL Multidominio

50-54

49 (81,7%)

7 (11,7%)

3 (5%)

1 (1,7%)

60

55-59

64 (85,3%)

2 (2,7%)

8 (10,7%)

1 (1,3%)

75

60-64

69 (80,2%)

6 (7,0%)

7 (8,1%)

4 (4,7%)

86

65-69

51 (71,8%)

6 (8,5%)

8 (11,3%)

6 (8,5%)

71

70-74

54 (75,0%)

7 (9,7%)

6 (8,3%)

2 (2,8%)

3 (4,2%)

72

75-79

23 (54,8%)

7 (16,7%)

5 (11,9%)

2 (4,8%)

5 (11,9%)

42

80-87

5 (45,5%)

1 (9,1%)

1 (9,1%)

3 (27,3%)

1 (9,1%)

11

Total

316 (75,6%)

36 (8,6%)

38 (9,1%)

19 (4,5%)

9 (2,2%)

418

Aún más importante será realizar unENseguimiento a METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA NEUROPSICOLOGIA de estas personas, | 159 fin de conocer el porcentaje de conversión con los años. Según estudios realizados en otras latitudes, los valores oscilan del 12% al 20 % anual contra el 1-3% anual para la población normal. Algunos estudios con 3,8 años de seguimiento establecen hasta un 29% de conversión a la demencia de Alzheimer, contra un 11% en los sujetos normales. Respecto de los antecedentes familiares no se encontró en este estudio una relación significativa con el estado cognitivo observado. Si bien se considera en la literatura que el antecedente familiar es un factor de riesgo de Alzheimer, en los últimos años han aparecido estudios como el Eurodem en Europa que no confirman una relación significativa ni con el antecedente familiar ni el de traumatismo craneoencefálico con pérdida de conciencia (Launer et al, 1999). En cambio, algunos resultados señalan a la historia familiar con Síndrome de Down como un factor que incrementa el riesgo de Alzheimer. Sin embargo, es conveniente tomar con precaución estos hallazgos. En su interpretación debe tenerse en cuenta las diferencias metodológicas y sesgo muestral de distintas investigaciones, tanto como una generación de personas que no alcanzó los años de vida para manifestar enfermedades involutivas, y otra que la prolongación de los años pone de manifiesto la enfermedad. Por otra parte, si bien las personas con deterioro leve no presentaron una disminución en las actividades básicas e instrumentales de adaptación a la vida diaria con relación a los normales; sí expresaron mayores dificultades en las actividades expansivas y de quejas de memoria con relación a las personas 203

Mias C. D.

normales y límites, particularmente aquellas con deterioro global o Moderado-Severo. Estas observaciones pueden ser empleadas como indicadores de alerta para las personas en general. Si se tiene más de 50 años, si internamente se tienen quejas o desconfianza de la memoria (por ejemplo, necesita un esfuerzo para recordar lo que iba a decir o hacer, olvida mensajes luego de unos minutos o lo que estaba diciendo al hablar, olvida nombres o el lugar de las cosas con frecuencia), y si se observa un descenso injustificado en algunas de las actividades expansivas de la vida diaria (p.e. en mantenerse informado, en la capacidad de autocontrol y de expresar necesidades o deseos, aprender cosas nuevas, mantener contactos socioafectivos, recreativos) es el momento de realizar un examen neuropsicológico preventivo. Claro que deben excluirse otras condiciones que pueden afectar las funciones cognitivas, sean psicológicas como somáticas. Se destaca que la exploración de los descriptores de la psicopatología básica y de la personalidad, como de presencia de enfermedades somáticas controladas no mostraron tener una influencia significativa en el estado cognitivo. Con respecto a la influencia de variables sociodemográficas sobre el estado cognitivo, se encontró que el género, la edad, el nivel de instrucción, el número de hijos y de hermanos se encuentran significativamente correlacionados. La correspondencia del género masculino, la edad a partir de los 60 años, el bajo nivel de instrucción, de número de hijos y de hermanos, parecen ser según este estudio, las variables que más influyen en el estado cognitivo de deterioro leve. En suma, se trata de factores sociodemográficos de riesgo que, sin tener un claro valor predictivo, aumentan la probabilidad de pasar de una memoria normal hacia patologías que pueden convertirse en una demencia como la enfermedad de Alzheimer. Conocer tempranamente las variaciones significativas de la memoria y el efecto de numerosos factores de riesgo tanto sociodemográficos como psicológicos (p.e. depresión, irritabilidad, ansiedad, apatía), contribuye significativamente en la demora o compensación de procesos con una alta probabilidad de conversión a una demencia. Requiere además conocer muy bien el comportamiento de la población normal ante las diferentes pruebas neuropsicológicas, ya que estamos frente a un grupo etario que tiene diversas fuentes de la variabilidad o fluctuaciones cognitivas, que no siempre se corresponden con un deterioro consumado. La figura 23 presenta la evolución de los promedios de las pruebas de memoria con relación a la edad y el estado cognitivo agrupado, en la muestra de voluntarios cognitivamente normales de nuestro estudio. 204

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

La figura 23 permite observar la diferencia entre el “declive y el deterioro cognitivo” en la muestra estudiada. Por tal motivo, es importante contar con una medida neuropsicológica de base con la cual realizar el seguimiento con los años en personas mayores, como adquirir hábitos de vida con efectos preventivos. Desde una perspectiva neurocognitiva, es muy importante conocer el comportamiento de los test en la población normal, desarrollar baremos locales, y considerar si las pruebas que disponemos no han envejecido en relación con las exigencias cognitivas de época. Según este estudio, se estima que realizar un chequeo neuropsicológico cada 5-6 años a partir de los 50 años, y cada 3-4 años a partir de los 60 años será de gran utilidad para la detección precoz del deterioro leve. En este sentido, en los centros donde se realizaron estos estudios, se cuenta actualmente con una importante base de datos para la evaluación y seguimiento de los problemas de memoria. De esta manera, el diagnóstico temprano de este estadio otorgará mayor eficacia a la terapéutica tanto a nivel farmacológico, neurocognitivo y conductual, algo que es precario en el tratamiento de una demencia irreversible. Esto es especialmente importante, si se considera tanto la extensión de vida en el adulto mayor, como su impacto a nivel familiar y en el presupuesto en salud. Quedan numerosos análisis por realizar en este estudio, nuevos interrogantes y problemas que se abren con este reporte parcial. También se observa necesario ampliar la muestra y controlar los numerosos sesgos que pueden limitar el alcance de los resultados. No obstante, se espera que lo actuado por el Servicio de Neuropsicología, implique un aporte para continuar trabajando sobre esta línea de trabajo, a partir de un servicio que se espera sea público, inclusivo y de beneficio comunitario.

205

Mias C. D.

Figura 23. Representación esquemática de la evolución del puntaje de las pruebas de memoria verbal y no verbal diferida con relación a la edad para los estados cognitivos agrupados (Barra error IC95%).

206

MIAS CARLOS D.

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Ejemplo 2

Ejemplo 2

Informe anual y Informe anual y Resultados del Servicio de Neuropsicología

Resultados del Servicio de Neuropsicología

En el año 2016, se realizaron 322 evaluaciones, de las cuales se procesan año 2016 estadísticamente 272 por cumplimentar con todo el protocolo. Muchas de ellas fueron requeridas por profesionales neurólogos o psiquiatras (65,6% [incremento del 23,3% en relación con 2014]) o por indicación familiar (3,7%), En el año 2016, [Tabla se realizaron evaluaciones, de las se procesan o voluntario (26,4%) 68]. El322 promedio de edad fuecuales de 63,65 años estadísticamente 272 por cumplimentar con todo el protocolo. Muchas de ellas (DS=14,2; mínimo 20 y máximo 91), y de instrucción formal de 13,71 años fueron requeridas por profesionales neurólogos o psiquiatras (65,6% [incremento del (DS=4,3; 3 y máximo 26).indicación El 67,3%familiar correspondió género feme23,3% en mínimo relación con 2014]) o por (3,7%), oalvoluntario (26,4%) nino. [Tabla 68]. El promedio de edad fue de 63,65 años (DS=14,2; mínimo 20 y máximo del nivel socioeconómico los consultantes, observa 26). que El 91), yRespecto de instrucción formal de 13,71 añosde(DS=4,3; mínimo 3 se y máximo 67,3% correspondió al género femenino. alrededor de un 28,6% no llega a satisfacer necesidades básicas propias de un adulto mayor, incrementando su vulnerabilidad en función de su edad. Esto Respecto del nivel socioeconómico de los consultantes, se observa que surge de explorar como no medida la posesión de casa propia, alrededor de un 28,6% llega socioeconómica a satisfacer necesidades básicas propias de un ingreso propioincrementando y cobertura social (tablas 66 yen 67). En caso deedad. no tener adulto mayor, su vulnerabilidad función de su Estoalguna surge de como medida socioeconómica posesión de casa ingresobásicas propio y deexplorar estas posesiones, se considera que ellaadulto mayor tienepropia, necesidades cobertura social y 67). En caso de de exploración no tener alguna de estas insatisfechas. Se (tablas trata de66un paradigma sencilla del posesiones, nivel sose considera que el adulto tiene básica necesidades Se trata cioeconómico, basado en lamayor necesidad de los básicas adultos insatisfechas. mayores de contar de un paradigma de exploración sencilla del nivel socioeconómico, basado en la con estos recursos, si bien no agotan las posesiones y disponibilidades que se necesidad básica de los adultos mayores a contar con estos recursos, si bien no pueden considerar como básicas. agotan las posesiones y disponibilidades que se pueden considerar como básicas. Tablas 66Tablas y 67. Visualización del niveldel socioeconómico de los consultantes en relación con 66 y 67. Visualización nivel socioeconómico de los consultantes en relación con necesidades básicas (NBS) satisfechas (NBS) necesidades básicas satisfechas SI NO Total Casa Propia SI NO 83,9% 16,1%

Frecuencia 194 78 273 Ingreso propio SI NO 90,5% 9,5%

Porcentaje 71,1% 28,6% 100% Obra Social SI NO 86,4% 13,6%

Respecto de la ocupación de los consultantes, se observa que son emRespecto de la ocupación de los consultantes, se observa que son empleados pleados y docentes (22%), en actividad o retiro,mayor quienes ma(27,1%),(27,1%), y docentes (22%), estén en estén actividad o retiro, quienes frecuencia yor frecuencia del demandaron del2015. servicio en 2016. puede advertir sobrede demandaron servicio en Esto puede Esto advertir sobre el nivel y sensibilidady del estado cognitivo en personas elconcientización nivel de concientización sensibilidad del estado cognitivomás en instruidas; personas y sobre la necesidad de llegar a poblaciones socialmente más vulnerables. más instruidas; y sobre la necesidad de llegar a poblaciones socialmente más vulnerables. METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA | 163 207

Mias C. D. MIAS CARLOS D. MIAS CARLOS D. MIAS CARLOS D.

Tabla Distribución de su Ocupación Tabla 68.68. Distribución de los los consultantes consultantesen enfunción función Ocupación Tabla 68. Distribución de de los consultantes en función dede susu Ocupación Tabla 68. Distribución de los consultantes en función de su Ocupación Ocupación Ocupación Empleado Ocupación Empleado Autónomo Empleado Autónomo Profesional Autónomo Profesional Ama de Profesional Ama de casa casa Docente Ama de casa Docente Otro Docente Otro Total Otro Total Total



Frecuencia Frecuencia 74 Frecuencia 74 38 74 38 35 38 35 45 35 45 60 45 60 21 60 21 273 21 273 273

Porcentaje Porcentaje 27,1 Porcentaje 27,1 13,9 27,1 13,9 12,8 13,9 12,8 16,5 12,8 16,5 22,0 16,5 22,0 7,7 22,0 7,7 100,0 7,7 100,0 100,0

Respecto deldel motivo se observa un porcentaje porcentajecreciente creciente Respecto motivo de consulta, observa de Respecto del motivo de de consulta, consulta, se se observa un un porcentaje creciente de de derivaciones de profesionales y obras sociales, que este año alcanzó el récord de Respecto del motivo de consulta, se observa un porcentaje creciente de derivaciones obrassociales, sociales, que alcanzó el récord derivacionesdedeprofesionales profesionales yyobras que esteeste añoaño alcanzó el récord de 65,6% (con un incremento de más del 20% en relación con años anteriores). derivaciones de profesionales y obras sociales, que este año alcanzó el récord de 65,6% (con un incremento de de másmás del del 20% en relación con con años años anteriores). de También 65,6% (con un incremento 20% en relación anterioexiste un porcentaje en crecimiento de personas que arriban al servicio por 65,6% (con un incremento de más del 20% en relación con años anteriores). También existe un porcentaje en crecimiento de personas que arriban al servicio por res).demanda También existe un porcentaje en crecimiento de personas que arriban al voluntaria (26,4%). También existe un porcentaje demanda voluntaria (26,4%). en crecimiento de personas que arriban al servicio por demanda servicio por voluntaria demanda(26,4%). voluntaria (26,4%). En base al motivo consulta, se la entre variable yy En base almotivo motivo de de consulta, se exploró exploró la asociación asociación entre esta esta variable En base al de consulta, se exploró la En asociación entre esta vala presencia de normalidad o deterioro cognitivo posterior. tal sentido, vemos que En base al motivo de consulta, se exploró la asociación entre esta variable la presencia de normalidad o deterioro cognitivo posterior. En tal sentido, vemos quey riable y la presencia de o deterioro cognitivo posterior. En el de consulta se asocia en moderado al estado cognitivo (ꭕ2=24,65; la motivo presencia normalidad o deterioro cognitivo posterior. En tal sentido, vemos quetal el motivo de de consulta se normalidad asocia en grado grado moderado al estado cognitivo (ꭕ2=24,65; Phi=0,30; p=0,000), siendo las personas que arriban por indicación profesional o familiar el motivo de consulta se asocia en grado moderado al estado cognitivo (ꭕ2=24,65; sentido, vemos que el motivo de consulta se por asocia en grado moderado al esPhi=0,30; p=0,000), siendo las personas que arriban indicación profesional o familiar las de riesgo de Phi=0,30; p=0,000), siendo las personas que arriban por indicación profesional o familiar las de mayor mayor riesgo de deterioro. deterioro. tado cognitivo (ꭕ 2=24,65; Phi=0,30; p=0,000), siendo las personas que arriban por las de mayor riesgo de deterioro. indicación profesional o familiar las de mayor riesgo de deterioro. Tabla

Tabla Tabla 69. 69. Distribución Distribución de de los los consultantes consultantes en en función función del del motivo motivo de de consulta consulta Tabla 69. Distribución de los consultantes en función del motivo de consulta 69. Distribución de los consultantes en función del motivo de consulta Motivo Frecuencia Porcentaje Motivo consulta consulta Frecuencia Porcentaje Voluntarios 72 26,4 Motivo consulta Frecuencia Porcentaje Voluntarios 72 26,4 Seguimiento 6 2,2 Voluntarios 72 26,4 Seguimiento 6 2,2 Familiar Indicación 10 3,7 Seguimiento 6 2,2 Familiar Indicación 10 3,7 Profesional Indicación 179 65,6 Familiar Indicación 10 3,7 Profesional Indicación 179 65,6 Otro 66 2,2 Profesional Indicación 179 65,6 Otro 2,2 Total 273 100,0 Otro 6 2,2 Total 273 100,0 Total 273 100,0 Tabla Tabla 70. 70. Distribución Distribución yy asociación asociación del del estado estado cognitivo cognitivo en en relación relación

al consulta Phi=0,30) 70. Distribución yasociación asociación del cognitivo en relación Tabla Tabla 70. Distribución delestado estado cognitivo en relación al motivo motivoyde de consulta (p=0,000; (p=0,000; Phi=0,30) al motivo de consulta (p=0,000; Phi=0,30) Estado Estado Cognitivo Cognitivo Motivo Motivo consulta consulta Normal EstadoDCL CognitivoDemencia Normal DCL Demencia Motivo consulta Voluntarios 44 23 66 Normal DCL Demencia Voluntarios 44 23 Seguimiento 1 6 006 Voluntarios 44 23 Seguimiento 1 6 Por Indicación 331 446 550 Seguimiento Por Indicación Familiar Familiar Por Indicación Profesional 68 69 44 Por Indicación Familiar 3 4 5 Por Indicación Profesional 68 69 44 Total 116 102 55 Por Indicación Profesional 68 69 44 Total 116 102 55 Total 116 102 55

Total Total 73 Total 73 7 73 7 12 7 12 181 12 181 273 181 273 273

En relación con el estado cognitivo valorado, se encontró que solo 51 | 164 | 164 personas (18,7%) fueron encontradas dentro de la distribución normal, y | 164 64 (23,4%) fueron consideradas en el límite de la normalidad. El 57,9% de 208

MIAS CARLOS D.

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

En relación con el estado cognitivo valorado, se encontró que solo 51 personas (18,7%) fueron encontradas dentro de la distribución normal, y 64 (23,4%) consideradas el límite deun la deterioro normalidad.cognitivo, El 57,9% con de las las fueron personas restantes,enpresentaron unpersonas 20,1% restantes, presentaron un deterioro cognitivo, con un 20,1% de personas con algún personas con algún tipo71,defigura demencia (tabla 71, figura 24). tipo de demencia (tabla 24).

de

Estos datos revelan la importancia del servicio, por cuanto se trata de datosincorporadas revelan la importancia del servicio, por a cuanto se trata personasEstos que son en los sistemas de salud los fines de sudetrapersonas que son incorporadas en los sistemas de salud a los fines de su tamiento y seguimiento ulterior, con la posibilidad de reducción de costes a tratamiento y seguimiento ulterior, con la posibilidad de reducción de costes a largo largo plazo. plazo. 71. Distribución yy frecuencia frecuencia dede loslos consultantes según estado cognitivo TablaTabla 71. Distribución consultantes según estado cognitivo Estado Cognitivo Normal Limite DCL- MEMORIA DCL- MULTIDOMINIO DCL- NO MEMORIA DC Moderado Total

Frecuencia Porcentaje 51 18,7 64 23,4 12 4,4 52 19,0 39 14,3 55 20,1 273 100,0

DCL= deterioro cognitivo leve; DCM= deterioro cognitivo moderado

Estos resultados, destacan además la importancia de observar un 14,3% de Estoscon resultados, destacan además la importancia de observar unes 14,3% personas deterioro no memoria. Esto significa que no siempre la memoria la de principal personasfunción con deterioro no memoria. Esto significa que noEsto siempre la meafectada, aunque las quejas sean de memoria. se explica considerando que las función personas afectada, no tienen una representación mental las moria es la principal aunque las quejas seandedetodas memoria. funciones cognitivas, y se quejan por lo tanto de aquellas funciones que consideran Esto se explica considerando que las personas no tienen una representación son afectadas como la atención y memoria.

mental de todas las funciones cognitivas, y se quejan por lo tanto de aquellas funciones que consideran son afectadas como la atención y memoria.

Figura 24. Distribución porcentual de los consultantes en función de su estado cognitivo

METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 165

Figura 24. Distribución porcentual de los consultantes en función de su estado cognitivo 209

Mias C. D. MIAS CARLOS D.

En relación con la exploración de hábitos de la vida diaria que pudieran En estar asociados estado cognitivo, ende unlaprimer análisis se encontró relación con laalexploración de hábitos vida diaria que pudieran estar asociados al estado cognitivo, en un primer análisis se encontró una para asociación una asociación del estado cognitivo con las variables: Problemas dormirdel estado cognitivo con lasfísica variables: Problemas para dormir (p=0,043); Actividad física (p=0,043); Actividad (p=0,029); Frecuencia de lectura (p=0,000), y visi(p=0,029); Frecuencia de lectura (p=0,000), y visitas a amigos o familiares (p=0,000). tas a amigos o familiares (p=0,000). La tabla 72 refleja los hábitos explorados y el resultado del estadístico La tabla 72 refleja los hábitos explorados y el resultado del estadístico empleado. empleado. Estos Estos resultados resultados ratifican ratifican hallazgos hallazgos anteriores anteriores en ennuestros nuestrosestudios, estudios, como la frecuencia de lectura cotidiana, y se suma la variable explorada respec-del como la frecuencia de lectura cotidiana, y se suma la variable explorada respecto grado de socialización y de actividad física. to del autopercibido grado autopercibido de socialización y de actividad física. Estudios como el presente, permiten desarrollar más precisiones respecEstudios como elpsicoeducativas presente, permiten más precisiones respecto to de consideraciones paradesarrollar la prevención del deterioro, comode consideraciones psicoeducativas para la prevención del deterioro, como de de recomendaciones para la estimulación en abordajes terapéuticos ecológirecomendaciones para la estimulación en abordajes terapéuticos ecológicos. cos. Tabla Exploración hábitosde delalavida vida diaria Tabla 72.72. Exploración dedehábitos diariaasociados asociadosalalestado estadocognitivo cognitivo Fuma Chi cuadrado P valor

0,137 0,715

Toma alcohol Problemas Problemas MIAS CARLOS D. dormir apetito

5,496 0,13

1,65 0,121

4,103 0,043

Actividad física

4,786 0,029

Lectura

63,096 0,000

Visita amigos

15,485 0,000

Encuadrado relación con la exploración de hábitos de la vida diaria que pudieran estar Prueba Chi para la variable de agrupación Normal-Deterioro asociados al estado cognitivo, en un primer análisis se encontró una asociación del estado cognitivo con las variables: Problemas para dormir (p=0,043); Actividad física (p=0,029); Frecuencia de lectura (p=0,000), y visitasasociadas a amigos al o familiares (p=0,000). Respecto de variables variables sociodemográficas se Respecto de sociodemográficas asociadas al estado estado cognitivo, cognitivo, encontraron algunas asociaciones significativas (tabla 73 y 74). Especialmente en se encontraron algunas asociaciones significativas (tabla (nivel 73 y socioeconómico). 74). EspecialLacon tabla 72 refleja lostrabajo hábitos explorados básicas y el resultado del estadístico relación la edad, genero, y necesidades mente en relación con de la edad, genero, trabajo y necesidades básicas (nivel empleado. Estos resultados hallazgos anteriores en nuestros estudios, Sin embargo, en función laratifican solicitud de profesionales de este estudio, el servicio socioeconómico). Sin embargo, en función de la solicitud de profesionales como la frecuencia de lectura y se suma la voluntarios. variable explorada respecto del atiende una demanda mayorcotidiana, de pacientes que de Los resultados son grado socialización y una de actividad de esteautopercibido estudio,del el de servicio atiende demanda dedurante pacientes que2016. de representativos Servicio de Neuropsicología defísica. lamayor Facultad el año Se observa Los en resultados esta cohorte se encuentran sociodemográficos voluntarios. sonque representativos del factores Servicio de NeuropsicoEstudios como el presente, permiten desarrollar más precisiones respecto de asociados al deterioro muy presentes en la literatura. logía de la Facultad durante el año 2016. Se observa en esta cohorte que se consideraciones psicoeducativas para la prevención del deterioro, como de encuentran factores sociodemográficos asociados al deterioro muy presentes recomendaciones para la estimulación en abordajes terapéuticos ecológicos. 73. Exploración de variables sociodemográficos asociadas al estado cognitivo en laTabla literatura. Edad

Genero Estado civil Procedencia Desempeño

Trabaja

Necesidades

laboral al estado básicas Exploración hábitos de la vida diaria asociados cognitivo TablaTabla 73. 72. Exploración dede variables sociodemográficos asociadas al estado cognitivo Chi cuadrado P valor

16,432 15,426 2,768 13,952 26,843 0,004 Toma 0,000 Fuma alcohol 0,429 Problemas 0,030 Problemas 0,000 Actividad Prueba Chi cuadrado para la variable de agrupación Normal-Deterioro apetito dormir física Chi cuadrado 0,137 5,496 1,65 4,103 4,786 P valor 0,715 0,13 0,121 0,043 0,029

Para explorar las devariables sociodemográficas Prueba Chi cuadrado para la variable agrupación Normal-Deterioro

12,442

9,357

0,000 Lectura

0,002 Visita

63,096 0,000

15,485 0,000

amigos

según su valor de factor protector o de riesgo de deterioro, se efectuó un análisis de regresión logística, mediante el método Enter. El tal sentido, se encontró que, para la población Respecto de variables sociodemográficas asociadas al estado cognitivo, evaluada el servicio Neuropsicología durante el año 2016, resultaron ser se un Paraenexplorar las de variables sociodemográficas según su valor de factor encontraron algunas asociaciones significativas (tabla 73 y 74). Especialmente en factor de riesgo las variables: edad, genero (masculino); la actividad desempeñada y protector o de riesgogenero, de deterioro, se efectuó un análisis de regresión logística, relación con la edad, trabajo y necesidades (nivel las necesidades básicas (insatisfechas); y un factorbásicas protector los socioeconómico). años de estudios Sin embargo, en función la solicitud de profesionales de este estudio, el servicio formales realizados (tablade 75). atiende una demanda mayor de pacientes que de voluntarios. Los resultados son 210 representativos del Servicio de Neuropsicología de la Facultad durante el año 2016. | 166 Se observa en esta cohorte que se encuentran factores sociodemográficos

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

mediante el método Enter. El tal sentido, se encontró que, para la población evaluada en el servicio de Neuropsicología durante el año 2016, resultaron ser un factor de riesgo las variables: edad, genero (masculino); la actividad desempeñada y las necesidades básicas (insatisfechas); y un factor protector los años de estudios formales realizados (tabla MIAS CARLOS D. 75). Tabla 74. Asociación de las variables “Genero” y “Necesidades” con el estado

Tabla 74. Asociación de las “Genero” y “Necesidades” conde el los estado cognitivo, cognitivo, controlando el variables efecto edad. Se observa que a partir 75 años el controlando el efecto edad. Se observa que a partir de los 75 años el género masculino se género masculino se asocia con deterioro cognitivo (Chi2=8,05; p=0,001); y entre asocia con deterioro cognitivo (Chi2=8,05; p=0,001); y entre los 55-64 años se asocia con necesidades básicas (Chi=12,9; los 55-64 años selas asocia con las necesidades básicasp=0,000). (Chi=12,9; p=0,000). Edad

Edad

Estado Cognitivo

Genero Genero F M

Estado Cognitivo Normal

Normal Normal-Deterioro 45-54 Deterioro Deterioro 45-54 Total Total Normal Normal Normal-Deterioro 55-64 Deterioro Normal-Deterioro Deterioro 55-64 Total Total Normal Normal-Deterioro Normal 65-74 Deterioro Normal-Deterioro Deterioro 65-74Total Total Normal Normal-Deterioro Normal 75-89 Deterioro Normal-Deterioro Deterioro 75-89 Total Total Normal Normal-Deterioro Normal Total Deterioro Normal-Deterioro Deterioro Total Total Total Normal-Deterioro

F 17 17 12 12 15 15 20 20 22 22 42 42 37 37 28 6528 8 65 26 8 3426 9134 9491 18594 185

Total

Necesidades Necesidades Básicas Total Básicas Total SI NO

22 22 20 20 27 27 27 27 33 33 60 60 41 41 46 46 87 87 14 14 43 43 57 57 116 116 157 157 273 273

22 22 20 20 42 42 27 27 33 33 60 60 41 41 45 4586 8614 1443 4357 57116 116 156 156 272 272

Total

M 5 5 8 8 12 12 7 7 11 11 18 18 4 4 18 2218 622 176 2317 2523 6325 8863 88

SI 16 16 9 9 25 25 23 23 13 13 36 36 35 35 38 38 73 73 12 12 39 39 51 51 92 92 102 102 194 194

NO 6 6 11 11 17 17 4 4 20 20 24 24 6 6 7 7 13 13 2 24 46 6 24 2454 5478 78

Tabla como factores factoresdederiesgo riesgo deterioro Tabla75. 75.Exploración Exploracióndedevariables variablessociodemográficas sociodemográficas como dede deterioro mediante análisis de regresión logística, en la población evaluada en 2016. mediante análisis de regresión logística, en la población evaluada en 2016. Variable EEdad dGenero aAños estudio dTrabaja Actividad Necesidades Básicas

B

0,043 0,963 -0,146 0,396 0,382 0,902

E.T.

0,015 0,305 0,032 0,308 0,179 0,359

Wald

8,348 9,947 20,912 1,658 4,558 6,310

gl

1 1 1 1 1 1

Sig.

0,004 0,002 0,000 0,198 0,033 0,012

Exp(B)

1,044 2,620 0,864 1,486 1,465 2,464

I.C. 95% para EXP(B)

Inferior

1,014 1,440 0,811 0,813 1,032 1,219

Superior

1,076 4,766 0,920 2,717 2,079 4,981

En la exploración de variables de enfermedad antecedentes y su asociación la exploración deeste variables dede enfermedad antecedentes y su asociacon el En estado cognitivo, en Servicio Neuropsicología vemos como en otros ción con estado cognitivo, este Servicioneurológicos de Neuropsicología vemos como años, unaelasociación con losen antecedentes presentados (Chi2=10,8; p=0,001), el antecedente familiar con (ꭕ2=6,5; p=0,010) [tabla 76]. Este resultado resulta en otrosy años, una asociación los antecedentes neurológicos presentados esperable, en función de la creciente demanda de profesionales neurólogos del (Chi2=10,8; p=0,001), y el antecedente familiar ( ²=6,5; p=0,010) [tabla 76]. Este estudio realizado. Tabla 76. Exploración de variables antecedentes asociadas al estado cognitivo Antecedente neurológico

Antecedente psiquiátrico

Antecedente Medico

Antecedente familiar

211

dTrabaja Actividad Necesidades Básicas

0,396 0,382 0,902

0,308 0,179 0,359

1,658 4,558 6,310

1 1 1

0,198 0,033 0,012

1,486 1,465 2,464

0,813 1,032 1,219

2,717 2,079 4,981

En la exploración de variables de enfermedad antecedentes y su asociación C. D. con el estado cognitivo, en este ServicioMias de Neuropsicología vemos como en otros años, una asociación con los antecedentes neurológicos presentados (Chi2=10,8; p=0,001), y el antecedente familiar (ꭕ2=6,5; p=0,010) [tabla 76]. Este resultado resulta resultado resulta esperable, en función de la creciente demandaneurólogos de profesioesperable, en función de la creciente demanda de profesionales del estudio realizado. del estudio realizado. nales neurólogos Tabla76. 76.Exploración Exploración de Tabla de variables variablesantecedentes antecedentesasociadas asociadasalalestado estadocognitivo cognitivo

Chi-cuadrado P valor

Antecedente neurológico 10,845 0,001

Antecedente psiquiátrico 0,983 0,331

Antecedente Medico 0,196 0,653

Prueba chi cuadrado para la variable de agrupación Normal-Deterioro

Antecedente familiar 6,587 0,010

METODOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA EN NEUROPSICOLOGIA

| 167

Finalmente, en este informe descriptivo de la población evaluada en 2016 en el Servicio de Neuropsicología, se observan otras diferencias según MIAS CARLOS D. el estado cognitivo de normalidad-deterioro cognitivo y la exploración de distintas variables, tales como: desempeño en tareas de la vida diaria, quejas Finalmente, en este informe descriptivo de la población evaluada en 2016 en subjetivas de memoria y ejecutivas,sedepresión, reserva cognitiva y observación el Servicio de Neuropsicología, observan otras diferencias según el estado de un familiar informante (Ver tabla 77). yEstos datos exploratorios aportan cognitivo de normalidad-deterioro cognitivo la exploración de distintas variables, tales como: desempeño en tareas de la vida diaria, quejas subjetivas de memoria y significativa información en las tareas de difusión y prevención del deterioro ejecutivas, depresión, reserva cognitiva y observación de un familiar informante (Ver cognitivo, serexploratorios fuente de aportan trabajos de investigación para miembros tablaademás 77). Estosde datos significativa información en las tareas de difusión del deterioro cognitivo, de ser fuente de de de del equipo. Siny prevención duda pueden extraerse datos además más discriminados entrabajos función investigación para miembros del equipo. Sin duda pueden extraerse datos más numerosas variables intervinientes, aunque se trata de observaciones valiosas discriminados en función de numerosas variables intervinientes, aunque se trata de para losobservaciones objetivos delvaliosas presente y de conocer diferencias parainforme los objetivos del presente informe yque de contribuconocer que contribuyan yan en diferencias la prevención general.en la prevención general. Tabla Tabla 77. Exploración diferencias entre la variable Estado cognitivo y otras 77. Exploración de de diferencias entre la variable Estado cognitivo y otras relativas al desempeño cotidiano, quejas subjetivas y observación de familiares. relativas al desempeño cotidiano, quejas subjetivas y observación de familiares. Depresión (GDS) QS MEMORIA QS EJECUTIVAS AVD Instrumentales AVD Expansivas Test del Informador AD8 Informante Reserva cognitiva

GRUPO

N

Media

DT

Valor t

P valor

Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro Normal Deterioro

104 144 113 157 102 140 102 134 101 133 99 142 98 145 95 143

10,41 12,63 3,58 4,33 24,13 30,39 1,24 4,40 4,08 6,05 42,27 51,22 1,63 3,62 12,47 9,55

4,76 5,70 1,73 1,78 10,41 12,49 2,04 4,46 3,46 4,86 12,43 14,86 1,62 2,52 3,21 4,59

-3,233

0,001

-3,456

0,001

-4,120

0,001

-6,647

0,001

-3,447

0,000

-4,912

0,000

-6,885

0,000

-5,754

0,001

AVD = Actividades de la vida cotidiana; QSM = Quejas subjetivas de memoria; QE= Quejas subjetivas ejecutivas. Prueba t de student con criterio de homogeneidad de varianza controlada.

212

Capitulo VIII Ejemplos de redacción y formato de abstracts para congresos

213

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Edades críticas en el declive de distintas funciones neurocognitivas en adultos jóvenes y mayores Mias, C.D.; Bastida, M.; Del Boca, M.L. & Legeren, L.

Servicio de Neuropsicología. Facultad de Psicología UNC, Argentina.

RESUMEN Introducción. El envejecimiento normal se caracteriza por un declive de funciones neurocognitivas. El declive no es deterioro, pero en ciertas edades los cambios son más pronunciados, con la sensación que pueden ser un problema. Objetivos. 1. Determinar edades críticas del declive cognitivo. 2. Explorar test neuropsicológicos de valor predictivo de alta-baja instrucción. Materiales y Métodos. Estudio: Descriptivo. Población: Concurrentes (n=914) Servicio Neuropsicología UNC; años 2010-15; edad 64,87 (DT=9,35), y 53,24% femenino. Cognitivamente normales multifunción; que cumplen protocolo evaluación. Analizamos edades por lustros y décadas, desde 45 a 85 años; considerando Baja (3-11) y Alta (12-18) instrucción. Instrumentos: Memoria verbal diferida (Neuropsi), visual diferida (Rey); fluidez verbal semántica (FVS) y fonológica (FVF). Estadísticos: Anova (Bonferroni) y regresión logística (Wald). Resultados. El análisis resultó más discriminativo por décadas que por lustros (Bonferroni). En sujetos baja instrucción el declive revela significativo descenso en test de memoria verbal en década 65-75 años (p=0,002). En sujetos alta instrucción, el declive muestra descenso significativo cada 10 diez años, a partir de los 55, 65 y 75 años; para los test de Memoria verbal (p=0,000), No verbal (p=0,000), FVS (p=0,003) y FVF (p=0,004). Los test de mayor riesgo de baja instrucción son: Copia figura Rey (OR=1,57; p=0,01), Dígito-símbolo (OR=1,13; p=0,00), y Analogías (OR=1,14; p=0,02). Conclusiones: El declive cognitivo es más visible en sujetos con alta instrucción, que muestran mayor variabilidad en los test. Independiente del nivel de instrucción, la edad de 65 años marca un cambio significativo para la memoria episódica verbal. En sujetos alta instrucción, se observa también a los 55 y 75 años, e incluye fluidez verbal. Los test de riesgo de baja instrucción requieren lápiz y papel, y uso de analogías. Palabras claves: Declive – Deterioro – Memoria – Edad – Instrucción

215

Mias C. D.

Exploración de factores subjetivos diferenciales entre el declive y deterioro cognitivo leve Bazán, I.G.1; Palacio Carranza, I.1; Rosina, M. 1; Mias, C.D. 1,2 & Bastida, M.1,3 Servicio de Neuropsicología. Facultad de Psicología; UNC. Cátedra de Neuropsicología. Facultad de Psicología, UNC. 3 Cátedra Clínica Psicológica y Psicoterapias. Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba. Córdoba, Argentina. 1

2

Resumen Introducción: El proceso de cambio del declive cognitivo a un deterioro implica diversos cambios, tanto subjetivos como objetivos. Las personas con Alzheimer, por ejemplo, comienzan con quejas subjetivas de memoria inicialmente, en ausencia de otros indicadores. Esto amerita el estudio de cambios subjetivos que pudieran constituir un alerta temprano de consulta. Objetivos: 1. Analizar la relación entre el estado cognitivo y variables subjetivas, como quejas de memoria, ejecutivas, sociabilidad, sentimientos de soledad y depresión. 2. Determinar factores subjetivos de riesgo de deterioro. Materiales y métodos: Estudio: transversal, descriptivo y comparativo. Diseño: ex post facto. Muestra: accidental, participantes voluntarios (n=195), entre 50-90 años (m=67,50 DT=7,58); concurrentes al Servicio de Neuropsicología UNC en 2015. Grupo normal (n=93), deterioro leve (n=102), sin diferencias en género, edad e instrucción. Instrumentos: Escala Quejas memoria (Marotto), Quejas ejecutivas (Mías), depresión (Yesavage), sociabilidad (Mías) y soledad (UCLA), controlado por entrevista. Estadística: Prueba t con control normalidad y homocedasticidad. Regresión logística lineal (forward Wald). Resultados: Se encontraron diferencias intergrupales, en relación con la variable depresión (p=0,000), quejas ejecutivas (p=0,000), quejas de memoria (p=0,009), sociabilidad (p=0,010) y sentimientos de soledad (p=0,038). Las variables “depresión” (OR=1,15; p=0,006), “necesidad de compañía” (OR=2,08; p=0,022) y “visita menos personas” (OR=2,44, p=0,003) constituyen observaciones subjetivas de riesgo de deterioro. Conclusión: Es importante atender a factores subjetivos como depresión, sociabilidad y algunos sentimientos de soledad, que pueden implicar una alerta de posibles cambios cognitivos, conducentes a deterioro leve. La necesidad de compañía y el no visitar otras personas constituyen factores de riesgo, aumentando dos veces y media la probabilidad de deterioro. Palabras claves: Quejas memoria – Quejas ejecutivas – Depresión – Deterioro - Demencia 216

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Exploración de componentes de reserva cognitiva diferenciales entre normalidad y deterioro cognitivo (*) D’Alessandro, D.A. & Mías, C.D.

Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba.

RESUMEN Introducción. La reserva cognitiva (RC) representa un factor protector de la normalidad cognitiva. Distintos componentes a lo lago de la vida implican un nivel elevado de RC. Objetivos. 1. Analizar los ítems de reserva cognitiva diferenciales entre adultos normales y con deterioro cognitivo leve. 2. Determinar los componentes protectores del estado cognitivo. Materiales y Métodos: Estudio transversal, comparativo. Diseño ex post facto. Muestra: Adultos mayores (n=195; edad M=67,46 años; instrucción M=12,3), concurrentes al Servicio de Neuropsicología, UNC. Los grupos: Normal (n=93) y DCL (n=102); sin diferencias en género, edad y años de estudio. Instrumentos: Escala de Reserva Cognitiva (Rami, 2008), controlada con entrevista. Estadística: Prueba t con control de normalidad y homocedasticidad. Regresión logística binaria. Resultados. Se encontró diferencia significativa entre la puntuación total de reserva cognitiva (p=0,001), y los componentes de “actividad lectora” (p=0,000) y “juegos intelectuales” (p=0,001). Ambos componentes resultaron además tener un efecto protector de la normalidad cognitiva: “actividad lectora” (OR=0,60; p=0,002) y “juegos intelectuales” (OR=0,51; p=0,003). Conclusiones. Si bien la reserva cognitiva se adquiere principalmente en la juventud, este estudio sugiere la importancia de mantener con la edad, la actividad lectora y la realización de juegos intelectuales (ajedrez, crucigramas, puzzles); ya que estas variables actúan como protectoras de la normalidad cognitiva y se asocian a la disminución del riesgo de deterioro. Se resalta la importancia de seguir investigando en esta área, identificando nuevos componentes que hacen a la RC, que puedan aportar a programas de ejercitación y estimulación cognitiva con adultos mayores. Palabras clave. Reserva cognitiva - Deterioro cognitivo - Envejecimiento normal. (*) Trabajo obtiene PRIMER PREMIO en categoría Poster en el XVIII Congreso Argentino de Neuropsiquiatría y Neurociencia Cognitiva VII Congreso Argentino de Psicogeriatría. 14° Congreso Latinoamericano de Neuropsiquiatría. 4° Jornada de Investigación y Nuevas Estrategias en la enfermedad de ALZHEIMER. 31 de agosto, 1 y 2 de septiembre de 2016.

217

Mias C. D.

Análisis comparativo entre participantes de un programa de estimulación cognitiva y controles en funciones ejecutivas y quejas ejecutivas (*) Legeren, A.L.; Mías, C.D.; Luque, L.; Bastida, M.F. Servicio Extensión de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC RESUMEN Introducción: Diversas funciones cognitivas declinan con la edad, como las denominadas Ejecutivas. La ejercitación y estimulación cognitiva constituyen intervenciones de elección para mantener las capacidades cognitivas. Las funciones ejecutivas son muy importantes en la movilización de recursos de compensación, sustitución o entrenamiento de funciones cognitivas en general. Objetivo: 1. Comparar el desempeño en pruebas ejecutivas de sujetos cognitivamente normales con quejas cognitivas, participantes de un programa de estimulación cognitiva, con sujetos controles. Metodología: Estudio: transeccional comparativo. Diseño: ex post facto. Muestra: accidental, voluntarios cognitivamente normales, con quejas de memoria, concurrentes a un Programa de Estimulación Cognitiva en la Facultad de Psicología UNC, y controles; con 64,36 años edad y 13,21 de instrucción. Los grupos: 1) Experimental (n=20): participantes del programa de estimulación. 2) Control (n=20). Grupos apareados por género, edad e instrucción. Instrumentos: INECO frontal screening, TMT-B, fluidez verbal fonológica, subtest Ordenamiento Número-Letra (WAIS-III) y Cuestionario de Quejas Ejecutivas (Mías, 2010). Estadísticos: prueba t con control de normalidad y homocedasticidad. Resultados: Se encontró una diferencia significativa a favor del Grupo experimental en test INECO (p=0,001), y los subtest Dígitos Atrás, Memoria de trabajo espacial, Refranes y Hayling Test; Ordenamiento número-letra (p=0,001); Fluidez fonológica (p=0,002); y el Cuestionario de Quejas Ejecutivas (p=0,009). Conclusiones: Sujetos asistentes al programa de estimulación cognitiva presentan mejor rendimiento en pruebas de funciones ejecutivas y menos quejas ejecutivas, que los sujetos no asistentes. Resta explorar en estudios posteriores si la mejora cognitiva observada es superior a sus niveles basales, como los efectos de su transferencia en la vida cotidiana. Palabras claves: Estimulación – Memoria – Quejas subjetivas – Funciones ejecutivas (*) Trabajo obtiene PRIMER PREMIO en categoría Poster en el XVII Congreso Argentino de Neuropsiquiatría y Neurociencia Cognitiva VI Congreso Argentino de Psicogeriatría. 13° Congreso Latinoamericano de Neuropsiquiatría. 3° Jornada de Investigación y Nuevas Estrategias en la enfermedad de ALZHEIMER. 30, 31 de agosto, 1 de septiembre de 2015

218

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Análisis diferencial de actividades instrumentales y expansivas de la vida diaria en la normalidad y el deterioro Flores Bengoechea, M., Puentes, N., Salina, M. & Mias, C.D. Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC RESUMEN Introducción: Es importante identificar dificultades en actividades vida diaria instrumentales y expansivas (AVDI y AVDE) diferenciales entre la normalidad y el deterioro cognitivo, a fin de alertar sobre un posible deterioro funcional incipiente. Objetivos: 1. Comparar el desempeño en AVDI y AVDE en participantes cognitivamente normales, deterioro leve (DCL) y moderado (DCM). 2. Explorar las AVD de riesgo o protección del estado cognitivo. Materiales y Métodos: Estudio transversal, comparativo. Diseño ex post facto. Muestra: Accidental. Adultos mayores (M=67,46 años), concurrentes al Servicio de Neuropsicología, UNC. Los grupos: DCL (n=60), DCM (n=35) y controles (n=57), sin diferencias de género, edad e instrucción. Instrumentos: Escala AVDI (Lawton & Brody) y Escala AVDE (Mias), controlados con entrevista. Estadística: Anova y regresión lineal múltiple (forward Wald). Control de normalidad y homocedasticidad. Resultados: 1. Existen diferencias intergrupales significativas en las AVD instrumentales y expansivas. En relación a AVDI: usar el teléfono (p=0,000), cuidar la casa (p=0,000), preparar la comida (p=0,002), hacer compras (p=0,006), lavado de ropa (p=0,000), usos medios de transporte (p=0,008), manejo financiero (p=0,035); y en AVDE: contactos socioafectivos (p=0,010) y aprender cosas nuevas (p=0,000). Mediante regresión lineal se encontró que las AVD: “preparar comida”, “usar el teléfono” y “aprender cosas nuevas”, resultan protectoras de la normalidad cognitiva (p<0,002). Conclusiones: Mantener niveles funcionales de la vida diaria que impliquen nuevos aprendizajes y autonomía para alimentarse y comunicarse, puede resultar protector de la normalidad cognitiva. Su disminución en relación a niveles premórbidos puede alertar sobre un deterioro cognitivo posible, aunque debe considerarse el factor depresión como variable interviniente. Palabras claves: actividades instrumentales - actividades expansivas - deterioro cognitivo.

219

Mias C. D.

Diferencias de género en el desempeño neuropsicológico en la normalidad y el deterioro Bressan, E.; Campoli, P.; Cot, R.; Romano M.; Mías, C.D. & Bastida, M. Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC

RESUMEN Introducción. Existe dimorfismo neuroanatómico y funcional entre hombres y mujeres, estableciendo diferencias a nivel cognitivo y comportamental, se desconoce si las diferencias se mantienen en el deterioro cognitivo leve (DCL). Objetivos. 1. Explorar diferencias en el desempeño neuropsicológico entre hombres y mujeres. 2. Analizar la interacción entre género y diagnostico con respecto al desempeño neuropsicológico. Material y método. Tipo de estudio: transversal, descriptivo. Población: Concurrentes a un Servicio Público de Evaluación Neurocognitiva entre 2014 a 2017. Muestra: Accidental, emparentada en género (p=0,18), grupos: normal (n=164) y DCL (n=189); edad promedio 64,81 años (DE =9,54). Resguardo ético: Aprobado por Comité de ética en investigación en salud (ODO CAI-CIEIS N° 231). Instrumentos: Protocolo anamnesis, batería neurocognitiva multifunción. Estadísticos: Prueba t de Student, análisis múltiple de la varianza (MANOVA). SPSS, significación (p<0,05). Resultados: En la normalidad cognitiva existen diferencias significativas a favor del género femenino en pruebas de fluidez verbal, memoria episódica verbal inmediata y largo plazo. Sin embargo, en el DCL el género femenino obtiene un menor rendimiento para las pruebas MMSE y fluidez semántica. El análisis de la interacción revela diferencias significativas en las pruebas MMSE y fluidez fonológica observándose varianza solo en el género femenino en función del diagnóstico. Conclusiones. El género femenino obtuvo mejor rendimiento en la normalidad, mientras que cuando hay deterioro leve, su rendimiento es más pobre en relación con el género masculino. Si bien existen reportes contradictorios sobre la variable género, estos resultados está en línea con el hallazgo de Petersen (2010). Mediante un estudio exhaustivo y riguroso determinó que, si bien existe una mayor prevalencia de DCL en el género masculino, existe un patrón de deterioro diferencial con los años. En el género femenino, la transición de la normalidad al deterioro sería más tardía, pero más abrupta. Palabras claves: genero - diferencias cognitivas - neuropsicología - memoria 220

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Hábitos asociados al estilo de vida y su relación con el estado cognitivo en adultos Bressan, E.; Restovich, G.; Mías, C.D.; Bastida, M. Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC

RESUMEN Introducción. Diversos estudios sugieren la existencia de hábitos relacionados al estilo de vida que actuarían como factores de riesgo o protectores del estado cognitivo. Realizar actividad física, socialización, dormir sin alteraciones, comer de forma sana y lectura actuarían como factores protectores; mientras que fumar y consumo elevado de alcohol actuarían como factores de riesgo. Resulta relevante identificar dichos hábitos en la población de Córdoba, teniendo en cuenta la promoción de campañas vigentes. Objetivos. 1. Analizar la relación de hábitos asociados al estilo de vida, con el estado cognitivo en adultos (45-64 años; n=150) y adultos mayores (65-89 años; n=180). 2. Explorar componentes de riesgo y protectores de deterioro cognitivo considerando como variables los hábitos asociados al estilo de vida. Material y método. Tipo de estudio: transversal ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC) valorados entre 2014-2017. Muestra: accidental, 330 participantes, distribuidos en grupos normal (n=177) y con deterioro cognitivo leve (n=153): sin diferencias de género ni instrucción. Instrumentos: anamnesis, valoración neurocognitiva, cuestionarios conductuales y reporte familiar. Estadísticos: Prueba U de MannWhitney y análisis de regresión logística binaria con prueba de HosmerLemeshow. Resultados. Se encontraron diferencias significativas (p<0,05) en los hábitos de lectura y problemas para dormir (ambos grupos etarios); y en actividad física (grupo <65) y problemas para dormir (grupo >64). Resultaron factores protectores la actividad física (OR=1,85) y la lectura (OR=1,96). Conclusión. Se encontraron hábitos relacionados al estado cognitivo de normalidad, como socializar, lectura, actividad física y dormir bien. Mantener los hábitos de lectura y de actividad física, implican una significativa reducción de las posibilidades de riesgo de deterioro. La lectura resultó el hábito de mayor ponderación estadística: posiblemente esto se deba a que constituye un comportamiento complejo, el cual involucra comprensión lectora, memoria, atención, razonamiento y conocimiento del mundo, entre otras funciones. Palabras claves: estilo de vida – memoria – estado cognitivo - hábitos 221

Mias C. D.

Antecedentes clínicos y familiares diferenciales de la normalidad, deterioro cognitivo leve y demencia Legeren, A.L.; Magnotti, L.J. & Mías, C.D. Servicio Extensión de Neuropsicología, Facultad de Psicología, UNC

RESUMEN Introducción: La demencia se ha convertido en los últimos años en un problema mayor en salud pública a nivel mundial. Es importante estudiar variables que podrían estar relacionadas a su desarrollo. Han sido identificado factores predisponentes de la enfermedad, pero la relación con antecedentes familiares y clínicos del paciente con deterioro leve no está del todo clara. Además, el análisis del deterioro cognitivo leve (DCL) resulta importante por ser en muchos casos expresión de un estadio precoz de la demencia (DCM). Objetivo: 1. Explorar la relación entre los antecedentes clínicos y familiares, en relación con el estado cognitivo. 2. Determinar los antecedentes de riesgo de deterioro. Metodología: Estudio: Transeccional, exploratorio. Diseño: ex post facto. Muestra: Accidental. Participantes entre 50-85 años (m=67,5; DT=7,58), con instrucción media (m=12,32; DT=4,71); concurrentes al Servicio de Neuropsicología UNC, año 2015. Los grupos: Normal (n=93); DCL (n=101); DCM (n=76), no presentan diferencias significativas en edad, género y nivel educativo (p>0,05). Instrumentos: Protocolo de entrevista y anamnesis. Estadístico: chi cuadrado. Regresión lineal múltiple (método forward Wald). Resultados: Se encontraron diferencias significativas en antecedentes neurológicos (p=0,015); quejas reportadas por el sujeto (p=0.000); y notan cambios terceras personas (p=0.000). No se encontraron diferencias significativas en antecedentes psiquiátricos (p=0,087); antecedentes médicos (p=0,478); y antecedentes familiares (p=0,443). Los antecedentes que correlacionan con el estado cognitivo son: “antecedente neurológico” y “notan terceras personas” (r²=0,17; p=0,001). Conclusiones: La presencia de antecedentes neurológicos, quejas de memoria y la observación de terceras personas, se asocian con el estado cognitivo. Otras variables como antecedentes psiquiátricos, médicos o familiares no resultaron relacionadas al diagnóstico. Palabras claves: Antecedentes clínicos – Deterioro – Demencia - Memoria

222

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Revisión y propuesta piloto de evaluación neuropsicológica en Lengua de Señas Argentina (*) Palacio Carranza, I.; Ponce, L.; Mias, C.D.

Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC

RESUMEN Introducción. La evaluación neuropsicológica es una herramienta reconocida, de gran importancia para el diagnóstico de entidades clínicas como DCL y demencia. Las diferencias intrínsecas entre lenguaje oral (LO) y señado (LS) hace difícil la traducción adecuada pruebas neuropsicológicas existentes. Incluso, resultados obtenidos serían poco confiables aumentando el riesgo de interpretaciones clínicas erróneas. Los test cognitivos deben ser ideados y administrados en LS. Además, deben poseer datos normativos propios para aportar información al diagnóstico de personas sordas. Objetivos. 1. Elaborar un instrumento de evaluación neurocognitiva piloto apto para adultos que se comunican mediante Lengua de Señas Argentina (LSA). 2.  Determinar confiabilidad y validez del instrumento elaborado. Metodología. Tipo de estudio: instrumental, psicométrico. Procedimiento: multimétodo en seis etapas: 1) Revisión bibliográfica. 2) Selección de dominios cognitivos. 3) Adaptar y crear ítems estímulo. 4) Someter reactivos a juicio de expertos. 5) Traducción a LSA. 6) Prueba piloto. Resultados. Los dominios cognitivos que valora el protocolo son: orientación temporal y espacial, atención, memoria, lenguaje, habilidades visoespaciales y funciones ejecutivas. El juicio de expertos neuropsicólogos e intérpretes condujo a la adaptación de estímulos y eliminación ítems no representativos; además, aseguró confiabilidad y validez de constructo y contenido. Conclusiones. Se construyó una herramienta de evaluación neuropsicológica en LSA piloto, válida y confiable, específicamente diseñada considerando diferencias lingüísticas, culturales y educativas propias de este lenguaje. Su objetivo es aportar al diagnóstico neuropsicológico temprano de adultos que se comunican mediante LSA. Es útil para evaluar afecciones psicológicas, neurológicas y psiquiátricas que influyen en el funcionamiento cognitivo, además del envejecimiento patológico. Es el primer paso hacia la determinación de una herramienta válida y confiable para diagnosticar y guiar la asistencia, rehabilitación y tratamiento adultos que se comunican mediante LSA. A futuro se establecerán normas del envejecimiento cognitivo saludable y patológico. Palabras claves: Neuropsicología – Lenguaje de señas – Evaluación - Cognitiva (*) Trabajo obtiene PRIMERA MENCION en categoría Poster en “Congreso regional de Psiquiatría y Salud”. Organizado por la Asociación de Psiquiatras Argentinos, Filial Centro. 8 y 9 septiembre 2017.

223

Mias C. D.

Efectos del estrés percibido sobre quejas subjetivas y rendimiento en funciones ejecutivas en adultos mayores con normalidad cognitiva Toranzo, F.E., Clavero, L.M., Mias, C.D., Bastida M.F. Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC

RESUMEN Introducción: El estrés es una respuesta neurofisiológica a las exigencias del entorno. El exceso de estrés crónico tiene un efecto desorganizador sobre el funcionamiento cognitivo, y su movilidad biológica puede llegar a afectar estructuras prefrontales, corteza entorrinal e hipocampo. El estrés percibido es la capacidad que tiene el individuo para registrar y administrar sus niveles de estrés, sin referencia a marcadores biológicos objetivos (cortisol, serotonina, mopeg, adrenalina, GMPc, etc). Objetivos: Examinar la relación entre estrés percibido, el desempeño objetivo en pruebas ejecutivas y quejas subjetivas de tipo ejecutivas; en adultos mayores con normalidad cognitiva. Materiales y Métodos: Estudio: transeccional, de tipo correlacional, comparativo. Diseño: ex post facto. Grupos: bajo-alto estrés percibido (según mediana). Muestra: Concurrentes al Servicio Neuropsicología UNC en 2017 cognitivamente normales (N=30); Edad promedio 62,6 (DS=4,7) y 70% Femenino. Instrumentos: Escala de Estrés Percibido (Cohen); Quejas ejecutivas (Mias), Test ejecutivos: TMT-A, TMT-B, Stroop (PC), Spam Verbal y Dígito-símbolo (WAIS); fluidéz verbal, Analogías, Figura de Rey (Copia), Estadísticos: Correlación de Pearson, Prueba t, con control de normalidad y homocedasticidad. Resultados: Se encontró correlación significativa entre Estrés Percibido y quejas ejecutivas (r=0,42; p=0,000). En sujetos con alto grado de Estrés Percibido, se encontró una significativa disminución del spam verbal o test de dígitos (p=0,012), de fluidéz fonológica (p=0,020. Conclusión: Los niveles de estrés percibido se relacionan positivamente con la producción de quejas subjetivas de tipo ejecutivas; y la presencia de un mayor grado de estrés percibido implica una disminución del spam verbal, o volumen de información que puede ser registrada, como de accesibilidad lexical de vía fonológica (ambos componentes de regiones prefrontales). Considerando que los marcadores biológicos del estrés implican procesos de estrés oxidativo e inflamatorios de efecto neurotóxico en sistema nervioso; y que estos mecanismos se postulan como una hipótesis complementaria a las de depósitos de proteínas amiloide, tau y descenso de acetilcolina en la enfermedad de Alzheimer; este estudio implica un aporte para sostener dicha hipótesis etiológica; requiriendo de mayores estudios de fineza analítica, con mayor número de casos, determinación de biomarcadores; como de control de variables de salud. Palabras Clave: Estrés Percibido - Funciones Ejecutivas - Normalidad Cognitiva. 224

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Diferencias de género en Actividades de la vida diaria instrumentales (AVD-I) en el deterioro cognitivo leve (DCL) Bressan E., Carranza I., Bastida M., Mias C.D. Servicio de Neuropsicología, Facultad de Psicología UNC

RESUMEN Introducción. El cuestionario AVDI evalúa la independencia funcional en actividades cotidianas sensibles al declive. Es utilizado para el diagnóstico de envejecimiento patológico. Sin embargo, el resultado puede verse sesgado por funciones de género. Objetivos. 1. Identificar AVD diferenciadas por género en la normalidad cognitiva y DCL. 2. Analizar las diferencias de AVD en función del estado cognitivo y su interacción con el género. Material y método. Tipo de estudio: transversal, descriptivo. Diseño: ex post facto. Población: concurrentes a un Servicio de Neuropsicología entre 2014 a 2017. Muestra: Accidental (n=332), emparentada exacta en género y estado cognitivo (p=0,12), edad promedio 65,11 años (DE =9,78). Grupos: Normal (n=152) y DCL (n=180). Instrumentos: Protocolo anamnesis, batería neurocognitiva multifunción, Cuestionario AVDI (Lawton y Brody, 1969). Estadísticos: U de Mann-Whitney, MANOVA. Programa SPSS, significación (p<0,05). Resguardo ético: Aprobado por Comité de ética en investigación en salud (ODO CAI-CIEIS N° 231). Resultados. En el grupo cognitivamente normal existen diferencias (p<0,01) en relación con el género, siendo el lavado de ropa una actividad menormente realizada por masculinos. En grupo con DCL se amplían las diferencias incluyendo además preparar la comida y cuidado de la casa. No se observó interacción entre género y diagnóstico en ninguna de las AVD-I. La capacidad de usar el teléfono y hacer compras no se diferenciaron entre la normalidad y el DCL. Conclusiones. 1. Debe considerarse que el AVDI tendría un sesgo cultural con respecto al género en particular en el deterioro, observado en tres de sus ítems. 2. A pesar de ello, las diferencias de género no alteraron la capacidad de los ítems para discriminar el deterioro leve. 3. La capacidad de usar el teléfono, hacer compras y el manejo financiero resultaron ítems no diferenciales para el deterioro leve. Palabras Clave: Genero - Neuropsicologia - Actividades vida diaria - Deterioro

225

Mias C. D.

Perfiles de familiares informantes y su relación con test de cribado en personas con normalidad y deterioro cognitivo Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Salina, M. Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC

Introducción: En adultos mayores es importante una entrevista con familiares, a fin de obtener referencias sobre la persona en vida diaria. El reporte del informante forma parte de los criterios de deterioro cognitivo leve (DCL); sin embargo, pueden no resultar objetivos. Exploramos el perfil de informadores, y analizar su relación con test de cribado en personas con normalidad cognitiva y DCL. Objetivos: 1. Determinar perfiles de familiares informantes a través de entrevistas y cuestionarios administrados. 2. Determinar si sus observaciones guardan relación con test de cribado administrados. Materiales y métodos: Estudio transversal, diseño ex post facto, retrospectivo. Población: concurrentes Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con 869 participantes; normales (n=453) y DCL (n=416); 70,8% femenino; edad 63,02 (DS=12,01) e instrucción 13,05 (DS=4,54). Instrumentos: Familiar: interrogantes como, ¿observa problemas de memoria en su familiar? (si-no), y cuestionarios AVD-I (Lawton & Brody), AVD-E (Mias), AD8 (Galvin). Pacientes: test MMSE (Folstein), Ineco Frontal test (Torralva) y del Reloj. Estadísticos: Análisis de clúster Bietápico, seguido de ² (clústers y estado cognitivo) y t de student (con control de homocedasticidad). Manova para efectos de clúster sobre los test. Resultados: Obtuvimos dos clústers: a) El primero (71,1% de varianza), el Familiar NO observa problemas de memoria, sin percepción de cambio cognitivo (AD8=2,01) y funcional (AVD-I=1,85; AVD-E=4,35). Lo denominamos: “Familiar observa normalidad cognitiva y funcional”. b) El segundo (28,9%), familiar SI observa problemas de memoria; con percepción de cambios significativos cognitivos (AD8=3,38) y funcionales (AVD-I=3,20; AVD-E=6,67). Lo denominamos: “Familiar observa afectación cognitiva y funcional”. Existe asociación entre los clústers y el estado cognitivo (p=0,000). Los clústers muestran diferencias con los test MMSE (p=0,000), y de Ineco (p=0,000). Existe efecto significativo de los clústers sobre los test MMSE (F=32,29; p=0,000) y de Ineco (F=9,62; p=0,000), al igual que el diagnóstico como covariable (p<0,001). El test del reloj no mostro significación alguna. Conclusiones: Existe un perfil diferenciado de informantes, en función de observar cambios cognitivos y funcionales en los participantes; que se asocia con el estado de normalidad-DCL. La observación según estos parámetros es capaz de marcar diferencias con los test de cribado en personas con y sin diagnóstico de DCL. En consecuencia, se recomienda la entrevista con familiar a los fines de mayor validez diagnóstica. Palabras claves: Familiar informante – deterioro cognitivo – test cribado

226

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Funciones cognitivas que subyacen a pruebas neuropsicológicas en adultos cognitivamente normales y con deterioro leve, identificadas mediante análisis factorial Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Murillo, P. Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC

Introducción: En la determinación del estado cognitivo de adultos mayores, se emplean diversas pruebas valorativas de distintos dominios cognitivos, aunque muchas de ellas suelen tener una alta correlación. En función del modelo sistémico factorial de Luria, mediante el cual, la evaluación neuropsicológica debe explorar el denominador común en distintas pruebas administradas, vemos la necesidad de explorar dominios cognitivos que subyacen a las diferentes pruebas utilizadas para la valoración de DCL. Objetivos: 1. Identificar dominios cognitivos diferenciados que subyacen a diversas pruebas neuropsicológicas administradas a personas adultas. 2. Determinar si dichos dominios muestran diferencias en pacientes con deterioro cognitivo leve (DCL). Materiales y métodos: Estudio transversal, diseño ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con participantes sin DCL (n=453) y con DCL (n=416), 70,8% femenino; con 63,02 años edad (DS=12,01) 13,05 (DS=4,54) de instrucción. Instrumentos: Ineco Frontal Screening (IFS), span de dígitos, digito símbolo, numero letra y de analogías del WAIS-III, memoria episódica de WMSIII, Test de Rey, denominación de Boston, fluidez verbal semántica y fonológica, TMT A-B, y stroop (pc). Estadísticos: Análisis factorial exploratorio, método componentes principales. Prueba KMO y autovalor >1. Rotación varimax. Prueba t de student (control de homocedasticidad). Resultados: Se obtienen 3 factores (KMO=0,893) explicativos del 60,89% de la varianza. Un factor agrupa pruebas de memoria operativa, fluidez fonológica, analogías y de Ineco; con referencia anatomiaca frontal dorsolateral. El segundo agrupa pruebas de atención, inhibición, flexibilidad, fluidez semántica y denominación; con referencia a regiones frontales predominio basal y temporal izquierda. El tercer factor agrupa pruebas de memoria episódica verbal y no verbal; con referencia a regiones anatómicas posteriores bilaterales. Estos factores difieren de modo significativo en relación con el estado cognitivo de normalidad-DCL (p<0,001). Conclusiones: Un set amplio de diversas pruebas neurocognitivas reconocidas internacionalmente, se agrupan en tres factores, con referencias anatómicas a regiones frontales dorsolaterales, frontal basal y temporal medial, como regiones corticales posteriores bilaterales. Dichos factores guardan correspondencia con el modelo de Luria, en relación con segundo y tercer sistema funcional, poniendo en evidencia la valoración sistémico-funcional cortical implicada en un set de valoración multidominio. Palabras claves: Dominios cognitivos – factorialidad – sistemas funcionales evaluación neuropsicológica. 227

Mias C. D.

Quejas subjetivas de tipo ejecutivas: análisis de efectos sobre pruebas ejecutivas y de memoria, depresión y estrés en sujetos cognitivamente normales y con deterioro leve Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Toranzo F. Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC

Introducción: Las quejas subjetivas de memoria (QSM) en ocasiones refieren componentes de tipo ejecutivo. Las personas al no tener una representación mental de estas funciones, suelen atribuir sus dificultades a la memoria en general. Dado que las QSM constituyen un criterio de deterioro cognitivo leve (DCL) y que incluyen referencias a la funcionalidad frontal, se considera necesario explorar el rol de quejas de tipo ejecutivo (QE). Exploramos su relación con el estado cognitivo y variables psicológicas que suelen ser fuente de desorganización funcional frontal, tales como depresión y estrés percibido. Objetivos: 1. Determinar la relación de QE con pruebas objetivas de memoria y ejecutivas; como escala de depresión y estrés percibido. 2. Determinar el efecto de alta-baja frecuencia de QE y QSM sobre las pruebas neurocognitivas y escalas psicológicas. Materiales y métodos: Estudio transversal, diseño ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con 737 participantes; sin DCL (n=421) y con DCL (n=316), sin diferencias de género ni instrucción; 67,6% femenino; con media de edad 64,43 (DS=11,82) y de 12,55 (DS=4,55) de instrucción formal. Instrumentos: span de dígitos, numero-letra, analogías, TMT A-B, FV semántica y fonológica, Stroop, memoria episódica de WMS y de Figura de Rey; Cuestionario Quejas Ejecutivas (Mias), Quejas de memoria (Maroto), depresión geriátrica (Yesavage), estrés percibido (Cohen). Estadísticos: Correlación de Pearson. Categorización de variables de frecuencia alta-baja según análisis K-medias. Prueba ². Manova, con variable “diagnóstico” como covariable. Resultados: No hay correlación entre puntajes de QE y pruebas objetivas de memoria; pero sí con pruebas ejecutivas, como dígitos, numero-letra, fluidez fonológica y stroop (p>0,01). Existe una asociación entre QE y QSM con el estado cognitivo ( ²=35,91 y ²=22,97; p=0,000); como un efecto débil de las QE sobre test fluidez fonológica (F=5,45; p=0,035) y analogías (F=5,78; p=0,033). Las QSM tuvieron efecto sobre la memoria verbal (F=4,37; p=0,043); al igual que la interacción de QE y QSM (F=4,03; p=0,046). El mayor efecto lo tuvo la depresión (si-no) sobre las QE (F=121,73; p=0,000) y las QSM (F=39,51; p=0,000). El estrés percibido no tuvo efecto por si mismo, pero sí su interacción con depresión sobre las QE (F=6,53;

228

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

p=0,001). Conclusiones: Las QE tiene ligera asociación con el DCL, y los test de FVF y analogías; sin embargo, se ven afectadas de modo significativo por la depresión y estrés percibido. Estas variables psicológicas podrían ser fuente de desorganización cognitiva de funciones ejecutivas. Las QSM se asocian de modo ligero con el DCL y test de memoria verbal, y se ven afectadas por depresión. Resulta importante considerar las QE en la valoración de DCL, ya que el efecto interactivo de depresión y estrés percibido podría ser fuente de fluctuaciones de funciones ejecutivas.

229

Mias C. D.

Medidas discriminantes de deterioro cognitivo en la entrevista neuropsicológica Mias, C.D., Bastida, M., Del Boca, M.L., Luque, L. Servicio de Neuropsicología, Facultad Psicología UNC

Introducción: Entre los múltiples interrogantes que forman parte de una anamnesis neuropsicológica, es importante formular hipótesis respecto de posible deterioro cognitivo, que luego será confrontada con la evaluación. En consecuencia, proponemos explorar el valor de algunos interrogantes y datos de la entrevista, a fin de orientar un posible diagnóstico de deterioro leve o mayor (DCL, DCM). Objetivos: 1. Explorar el valor de algunos datos de las entrevistas con relación a la posibilidad de deterioro. 2. Explorar dimensiones ocultas de significación clínica para el diagnóstico. Materiales y Métodos: Estudio transversal, diseño ex post facto. Población: concurrentes al Servicio de Neuropsicología (UNC). Muestra: accidental con participantes cognitivamente normales (n=453), con DCL (n=416) y DCM (n=253), 67,4% femenino; con media de edad 64,28 (DS=12,73) y 12,15 (DS=4,37) de instrucción formal. Instrumentos: Entrevista con indagatoria de antecedentes médicos, neurológicos, psiquiátricos, antecedente familiar, problemas de memoria y observaciones de terceros. Estadísticos: Descriptivos y análisis de correspondencias múltiples (ACM), dimensiones con autovalor >1. Regresión múltiple, método enter. Resultados: Encontramos dos dimensiones. La primera esexplicativa del 35% de la varianza y con un alfa de Cronbach aceptable, agrupa las variables: “Las quejas son un problema” y “Notan terceros (familiares informantes)”. La dimensión 2 explica 18% de la varianza, con un alfa de Cronbach bajo; agrupa las variables: “Antecedentes psiquiátrico” y “Antecedente médico”. Estas variables no guardan una relación de dependencia con las demás. Las variables excluidas, tales como antecedente neurológico y familiar, bien podrán constituir dimensiones en sí mismas, algo que podría corroborarse solicitando al ACM la generación de más de dos dimensiones. El análisis de regresión arroja una predicción significativa de todas las variables comprendidas en las dimensiones (p=0,000). Conclusiones: En la entrevista clínica, considerar si el paciente tiene problemas de memoria, si lo observan terceras personas; como si tiene antecedentes psiquiátricos y médicos, puede orientar hacia la presunción de un deterioro leve a mayor. La evaluación neuropsicológica es un instrumento confirmatorio en estos casos. Palabras claves: Deterioro cognitivo – Entrevista – Antecedentes – evaluación neuropsicológica 230

ANEXOS

231

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

MODELO DE DECLARACION DE CONSENTIMIENTO INFORMADO (Basado en recomendaciones de la “Guia para las buenas prácticas de investigación clínica en seres humanos”. Ministerio de Salud Resol 1480/11). Resguardo ético oportunamente aprobado por Comité de ética en investigación en salud (ODO CAI-CIEIS N° 231).

Yo, abajo firmant doy mi consentimiento de participación voluntaria en esta investigación, cuyo principal objetivo es estudiar el estado de la memoria y el funcionamiento cognitivo en general. En tal sentido: 1. He sido informado que todos mis datos serán tratados de manera confidencial de modo que no podrá llevarse a cabo identificació alguna y resguardando mi identidad. 2. Consiento la utilización científic de los resultados de este estudio. Entiendo que, aunque se guarde un registro de mi participación, los datos tratados científicamente 3. He sido informado de que la participación en este estudio implica sesiones de trabajo donde me administran test y cuestionarios, que valoran mi memoria y funcionamiento cognitivo y conductual en general. Entiendo que algunos test serán fáciles y otros difíciles, pero están destinados a personas de mi edad y condición. 4. He sido informado que mi participación en la evaluación no entraña ningún riesgo o perjuicio para mi persona. Esta opinión se basa en estudios similares en los que las personas realizan test de naturaleza parecida, con menor o mayor resultado. 5. He sido informado que puede ser necesaria la presencia de un familiar o bien contactarse por teléfono con el fi de preguntarle sobre mi estado cognitivo o mental. 6. He sido informado que recibiré los resultados del estudio, y que en dicha ocasión, se responderá a cualquier pregunta o duda que tenga. 7. He sido informado de que soy libre de retirarme de la evaluación en cualquier momento sin perjuicio de ningún tipo. 8. He sido informado que ante cualquier dificulta o duda puedo comunicarme con el Director de la investigación Dr. Juan Libro E-mail: [email protected] con los investigadores asociados Dr. Juan Perez E-mail: [email protected], o al Servicio de Neuropsicología de la Facultad de Psicología, Tels 351-4333176 / 4339125.

233

Mias C. D.

Ante lo informado, doy mi consentimiento de participar en forma voluntaria a los ______ días del mes de _______________________ de 20_____.--------------------------------Firma del participante: Aclaración: DNI: En caso de discapacidad o deterioro mental Firma del familiar o responsable: Aclaración: DNI:

234

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Cuestionario Quejas Subjetivas Ejecutivas -QE-

(Mias CD, 2010)

Nombre: estudio:

Edad:

Años de

Instrucciones: Por favor, lea cada uno de los siguientes comportamientos de la vida diaria relativos al funcionamiento mental en general. Marque con una cruz (X) en qué medida le ocurren actualmente, estableciendo diferencias por muy pequeñas que sean, considerando todas las opciones según la escala: 0 = Nunca, 1 = Casi nunca, 2 = Algunas veces, 3 = Con frecuencia, 4 = Siempre 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Me distraigo con facilidad en lo cotidiano Necesito un esfuerzo para ponerme en marcha con lo que proyecto Encuentro dificulta para adaptarme a lo nuevo Me siento apático o que todo le da lo mismo Encuentro dificulta para controlarme cuando lo necesito Desconfío de mi memoria reciente o de corto plazo Digo que voy a hacer cosas que nunca inicio o termino de hacer Me cuesta mantener la atención por mucho tiempo Me cuesta interesarme o motivarme por cosas nuevas Mi humor puede cambiar en repentinamente Me resulta trabajoso recordar mensajes luego de unos minutos Necesito que me empujen para que iniciar alguna actividad Me resulta difícil o molesto salirme de la rutina diaria Me cuesta tomar decisiones o decidir qué hacer Actúo sin pensar mucho, con lo primero que me viene a la mente

0 0

1 1

2 2

3 3

4 4

0 0 0 0 0

1 1 1 1 1

2 2 2 2 2

3 3 3 3 3

4 4 4 4 4

0 0 0 0

1 1 1 1

2 2 2 2

3 3 3 3

4 4 4 4

0

1

2

3

4

0 0 0

1 1 1

2 2 2

3 3 3

4 4 4

Factores: 1. Motivación, iniciativa y decisión: ítems 2, 3, 4, 7, 9, 12, 14 2. Control inhibitorio y flexibilidad ítems 5, 10, 13, 15 3. Atención y memoria reciente: 1,6 8, 11. 235

Mias C. D.

ESCALA DE ACTIVIDADES EXPANSIVAS DE LA VIDA DIARIA (Mias CD, 2010)

Fecha: Edad:

/

/

Nombre:

Instrucciones: lea atentamente las opciones de estas actividades propias de la vida diaria y marque con un círculo aquella opción que más lo representa en los últimos tres meses. 1) Expresión de necesidades o deseos 0. Puede expresar o comunicar diversas necesidades o deseos apropiadamente. 1. Solo expresa o comunica necesidades o deseos muy básicos o importantes. 2. Le cuesta expresar o comunicar sus necesidades apropiadamente. 3. No logra expresar o comunicar necesidades o deseos. Se debe interpretar qué necesita. 2) Capacidad de autocontrol 0. Puede controlarse en distintas situaciones de presión, contrariedad o exigencia emocional. 1. Necesita de un gran esfuerzo para controlarse en tales situaciones. 2. En ocasiones no se controla del todo o actúa en forma desinhibida o desubicada. 3. No logra controlarse o actuar apropiadamente. Más bien reacciona o actúa sin pensar. 3) Se mantiene informado 0. Se mantiene bien informado de distintos temas (política, deporte, realidad, familia, cultura, temas particulares etc.) a través de distintos medios o personas. 1. Solo se informa de uno o dos temas de su interés a través de los mismos medios o personas. 2. No se informa mayormente de las cosas, depende que le digan lo que esta sucediendo. 3. No se informa de ningún tema o lo hace erráticamente con un medio casual. 4) Contactos socioafectivos 0. Se vincula con gente, familiares o visita amigos o compañeros con satisfacción. 1. Se relaciona con alguna gente o visita a alguien para no permanecer encerrado. 2. No encuentra satisfacción o tiene dificulta para estar con gente. 3. No desea estar con gente o tiene problemas frecuentes con las personas.

236

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

6) Actividades recreativas 0. Realiza actividades recreativas con frecuencia (cine, viajes, juegos etc.) 1. Realiza actividades recreativas ocasionalmente. 2. Es poco frecuente que realice alguna actividad recreativa. 3. No realiza o participa de actividades recreativas. 6) Actividad física (caminar, gimnasia, deporte etc.), 0. Realiza una actividad física en forma regular. 1. Realiza alguna actividad física ocasionalmente. 2. Realiza muy poca actividad física. 3. No logra realizar ninguna actividad física. 7) Aprende cosas nuevas (manualidades, estudio, lectura, juegos, cocina, reparaciones etc.) 0. Con frecuencia está aprendiendo algo nuevo o desarrollando nuevas habilidades. 1. Ocasionalmente busca aprender algo nuevo o desarrollar alguna habilidad. 2. Rara vez busca aprender algo nuevo o desarrollar alguna habilidad en especial. 3. No busca aprender nada nuevo ni mejorar ninguna habilidad.

237

Mias C. D.

EVE

Escala de Vulnerabilidad al Estrés (Mias, 2018. En estudio piloto)

Fecha: / / Genero: F – M / Edad: semanales <35 / >35

/ Trabaja: Si – No / Horas

Marque con una cruz, cómo valora los siguientes ítems relativos a vivencias de exigencia o estrés en el último año, mediante la siguiente escala de referencia: Nunca - Rara vez - A veces - Con frecuencia - Casi Siempre

1. Tengo la sensación de estar en estado de tensión. 2. Siento cansancio o falta de energía. 3. Siento taquicardia, agitación o temblores finos. 4. Siento alguna molestia en mi cuerpo. 5. Me cuesta dormir, levantarme o descansar. 6. Siento que tengo preocupaciones que me estresan. 7. Tengo sentimientos de impotencia o frustración. 8. Tengo sensaciones de miedo o angustia, sin motivo. 9. Siento que estoy muy sensible o vulnerable. 10. Tengo pensamientos negativos sobre el futuro. 11. Pienso que pueden pasarme cosas negativas o indeseadas. 12. Pienso que estoy bien y no podría enfermarme. 13. Tengo dificultad para recrearme o divertirme. 14. Me tomo las cosas de modo muy personal.

238

Nunca

Rara vez

1

3

2

4

Algunas veces 5 6

Con Casi frecuencia siempre 7 8 9 10

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

15. Me siento exigido por las responsabilidades. 16. Me siento irritable o que reacciono exageradamente. 17. Me siento desmotivado o desganado en general. 18. Me distraigo o desconcentro fácilmente. 19. Me vienen a la mente imágenes de caer en desgracia. 20. Pequeñas cosas me generan grandes reacciones. 21. Siento dificultad o lentitud para tomar decisiones. 22. Me siento lúcido y rápido para actuar bien. 23. Siento que ha disminuido mi rendimiento habitual. 24. A menudo veo que no me alcanza el tiempo. 25. He disminuido mi creatividad o capacidad resolutiva. 26. Me agota pensar en salir de casa. 27. Siento que estoy estresado. 28. Siento predisposición a estresarme 29. Siento que siempre tengo cosas pendientes. 30. Siento que estoy sano y puedo dar más.

239

Mias C. D.

ESCALA DE ACTIVIDADES RECREATIVAS y FISICAS DE LA VIDA DIARIA Lea atentamente cada actividad de la vida diaria e informe en qué medida o con qué frecuencia realiza las siguientes actividades en último año. Emplee la siguiente escala: 1. Nada 2. Muy poco 3. Poco 4. Bastante 5. Mucho 1 Actividades recreativas en casa Mira televisión Juega juegos de mesa (cartas, ajedrez, otros) Realiza juegos de revistas o del diario (crucigramas, sopa letras, los siete errores etc.) Lectura de libros o revistas especializadas Escucha y atiende la radio Actividades recreativas fuera de casa Sale a pasear o entretenerse Concurre al cine, teatro o espectáculos Realiza viajes recreativos o de turismo Actividades de aprendizaje Realiza cursos o talleres (oficios, manualidades, cocina, huerta, teatro etc.) Realiza talleres de memoria Participa de actividades para adultos mayores Actividades Sociales Participa de actividades con amigos Participa de actividades con familiares Participa de otras reuniones sociales (misa, religiosas, vecinales, clubes, etc.) Actividades físicas En comparación a hace 10 años atrás, con qué frecuencia se ejercita actualmente? En comparación con el año pasado, con qué frecuencia se ejercita actualmente? Considerando el trabajo o tiempo libre, en qué medida se considera activo físicamente?

Gracias por su participación.

240

2

3

4

5

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

IAE-AM INVENTARIO DE AMBIENTE ENRIQUECIDO EN ADULTOS MAYORES (IAE-AM 1.0; Versión original de estudio piloto. Mias et al., 2017. Ver primeros resultados en capítulo de estadística aplicada, análisis factorial) NOMBRE:

EDAD:

GENERO:

El presente Inventario pretende conocer la presencia de algunas fuentes de estimulación cognitiva presentes en su ambiente cotidiano, mas allá de si las aprovecha o no. En tal sentido, le solicitamos que marque con una cruz en la columna que más representa la tenencia o disponibilidad de distintas fuentes de estimulación cotidiana. 0. No tiene o no está disponible

1. Relativo. No siempre disponible

2. Tiene o Siempre disponible

ESTIMULOS DEL HOGAR Posee televisión de uso casi personal Posee en su casa de equipo de música o audio Posee electrodomésticos que necesitó aprender a usar (microondas, lavarropas, cafeteras, procesadoras, etc.) Posee en la casa más de 30 libros Tiene en su casa acceso a diarios o semanarios Tiene en casa herramientas de jardinearía Tiene en casa herramientas de reparaciones generales. Tiene en casa herramientas para hobbies Tiene en la casa disponibilidad de internet Tiene en la casa computadora o tablet para uso personal Tiene teléfono digital o inteligente Tiene redes sociales por internet (Facebook, WhatsApp, etc) Hay en la casa juegos intelectuales (rompecabezas, juegos de mesa, ajedrez, cartas, etc).

241

Mias C. D.

ESTIMULOS DE VIVIENDA Y BARRIO Tiene el interior de la vivienda bien iluminado Posee espacio para plantas o trabajos con herramientas La casa tiene muebles suficientes para ser confortable Tiene la casa razonablemente limpia y ordenada Tiene vecinos que lo conocen y saludan Hay negocios cerca de su casa para compras habituales El entorno exterior de la casa parece seguro para desplazarse (hacer compras, caminar, etc) ESTIMULOS VERBALES Recibe llamados de teléfono frecuentes Tiene oportunidad de diálogos enriquecedores Se le pide alguna información o consejo Tiene oportunidades de contar sus historias Tiene necesidad o demandas de lectura Tiene necesidad o demandas de escritura Tiene oportunidad de juegos verbales (crucigramas, etc) 0. No tiene o no está disponible ESTIMULOS DE RUTINAS En casa hay horarios marcados Tiene disponibilidad de comidas variadas Tiene posibilidad de dormir la siesta Posee todos los elementos de aseo que necesita Tiene obligaciones o quehaceres cotidianos Dispone del suficiente dinero para mantener sus costumbres o gustos ESTIMULOS SOCIOAFECTIVOS Tiene personas amables para conversar durante el día

242

1. Relativo. No siempre disponible

2. Tiene o siempre disponible

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Tiene familiares que responden a sus peticiones o necesidades Tiene familiares demostrativos de sus afectos Tiene hijos o hermanos que le demuestran afecto Tiene nietos o pequeños con los que se relacione Hay familiares que pueden tranquilizarlo o calmarlo frente a la ansiedad o el miedo Tiene amigos o familiares para visitar Tiene alguna mascota en casa que cuidar ESTIMULOS CULTURALES Tiene medios para transportarse donde quiera Tiene oportunidades de asistir a espectáculos culturales Tiene oportunidades o medios para viajar Tiene oportunidades o medios para vacacionar Tiene capacidad de decisión sobre su dinero

ESTIMULOS PARA EL CUIDADO DE LA SALUD Tiene cobertura médica Tiene cobertura de emergencia (servicio a domicilio) Tiene médico que lo conoce desde hace tiempo Dispone de los medicamentos que necesita Tiene posibilidad de realizar los estudios o intervenciones médicas que sean necesarias PUNTAJE TOTAL=

243

Mias C. D.

CUPER-DSM

CUESTIONARIO DE PERSONALIDAD CRITERIOS DSM-IV (Mias CD, 2010) Fecha: Edad:

/

/

Nombre:

Marque con una cruz en el casillero adecuado, cómo se considera a si mismo y ante los demás mediante la siguiente escala de referencia de las columnas

1. Soy desconfiado ante los demás. 2. Tengo alguna dificultad para hacer amigos. 3. Siento que tengo una intuición especial, poco común. 4. Suelo ser iniciador de peleas o conflictos. 5. Soy un tanto inestable de humor o estado de ánimo. 6. Soy muy emocional, sensible, expresivo. 7. Me siento importante, especial. 8. Me veo inhibido o inferior ante los demás. 9. Busco consejo para tomar decisiones pequeñas. 10. Me preocupan los detalles, el orden, el control. 11. Estoy hiperatento ante lo que dicen o hacen los demás. 12. Prefiero las actividades solitarias. 13. Me considero un tanto raro, excéntrico. 14. Soy un tanto agresivo o impulsivo con los demás. 15. Me agredo a mí mismo cuando me descontrolo. 16. Soy exagerado o sobredimensiono las cosas. 17. Los demás suelen tenerme envidia. 18. Evito correr grandes riesgos. 19. No resisto que me abandonen y o me dejen solo. 20. Pienso que todo debe realizarse a la perfección. 21. Siento que los demás pueden aprovecharse de mi. 22. Soy indiferente a los halagos o críticas de los demás.

244

Nunca

Rara vez

1

3

2

4

Algunas veces 5 6

Con frecuencia 7 8

Casi siempre 9 10

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

23. Prefiero estar apartado o aislado de la gente. 24. Considero que primero está el placer. 25. Las personas me defraudarme con frecuencia. 26. Busco llamar la atención o que me consideren. 27. Soy un tanto seductor, interesante para los demás. 28. Me preocupa ser abandonado o no tenido en cuenta. 29. Me cuesta expresar opiniones contrarias a los demás. 30. Tengo que chequear mucho las cosas para estar seguro. 31. Sospecho de la amistad o fidelidad de algunas personas. 32. Considero que yo soy mi mejor amigo. 33. Tengo sensaciones físicas que no puedo explicar. 34. Considero que si otros sufren por mí, es su problema. 35. Tengo sentimientos de vacío o aburrimiento. 36. Soy exagerado para expresar mis emociones. 37. Necesito que me admiren o reconozcan. 38. Me preocupa ser criticado o rechazado. 39. Necesito sentirme protegido o cuidado. 40. Me vienen idea a la mente de modo recurrente u obsesivo 41. Mantengo rencores por mucho tiempo. 42. Soy autosuficiente y no necesito mucho de las personas. 43. Mis afectos suelen ser limitados o pobres. 44. No respeto mucho los derechos de los demás. 45. Me siento muy inseguro de mi mismo. 46. Soy influenciable por lo demás. 47. Cada vez que deseo algo, debo tenerlo. 48. Me relaciono con la gente solo si estoy seguro de agradar. 49. No funciono bien sin el apoyo de los demás. 50. Tengo que realizar algunos rituales para estar tranquilo.

245

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

FOLLETO PSICOEDUCATIVO PARA PACIENTES PSICOEDUCACION: BASE DE UNA BUENA PREVENCION

Factores protectores de la memoria y de riesgo de Deterioro Cognitivo Leve y el Alzheimer

Introducción La dificultad para evocar nombres, números de teléfono, lugares donde se dejan las cosas, retener pequeños mensajes o un listado de compras, constituyen quejas de memoria frecuentes. La afectación de la memoria puede tratarse de un síntoma inicial de demencia. Pero, ¿cómo saber la naturaleza y el significado de nuestros olvidos? Especialmente cuando tienden a ser negados, compensados por la experiencia individual, o bien retirados de nuestro interés. En ocasiones se refuerza con ideas idiosincrásicas del tipo “a cierta edad es natural que ocurra”, “es normal porque me pasa a mi”, “le pasa a todo el mundo”, “estoy más allá de esas cosas”, etc. La evidencia clínica indica que es importante atender las quejas de memoria en personas mayores de 45 años. Aun cuando no se vean afectadas en su vida diaria o laboral. Frente a esto, la respuesta de un facultativo “no se preocupe, es normal a su edad” es un grave error si no se respalda con estudios neuropsicológicos precisos. Ahora, Ud. se ha realizado un estudio neurocognitivo exhaustivo con el protocolo y la metodología empleada por el Servicio de Neuropsicología de la Universidad Nacional de Córdoba, y la primera y más exhaustiva base de datos local obtenida sobre problemas de la memoria en Cordoba. Este estudio investiga las principales funciones mentales que se afectan con la edad, y en mayor grado, en enfermedades como Alzheimer. Si Ud. tiene entre 50 y 64 años y no presenta mayores dificultades, es aconsejable que lo repita cada cinco o seis años aproximadamente. Luego de los 65 años, se recomienda hacerlo cada tres o cuatro años para mayor seguridad.

247

Mias C. D.

Factores de Riesgo y Protectores Entre los factores de riesgo que no tienen un valor predictivo determinante, pero que aumentan la probabilidad de pasar de una memoria normal hacia patologías como la enfermedad de ALZHEIMER, se encuentran: 1. La edad avanzada, 2. Bajo nivel de exposición a situaciones de aprendizaje, 3. Escaso uso de la lecto-escritura, 4. Elevados niveles de estrés crónico, 5. Problemas de riesgo vascular (p.e. hipertensión, colesterol, triglicéridos, cortisol, etc), 6. Consumo crónico de drogas que afectan las funciones cognitivas (p.e. psicofármacos, alcohol), 7. Antecedentes familiares de Alzheimer, 8. Antecedente familiar de Síndrome de Down, 9. Depresión después de los 64 años, 10. Presencia elevada de la apolipoproteína E4 y D (cromosoma 19), 11. Enfermedades de la vejez no controladas. Otros factores están en duda, tales como: factores ambientales y antecedentes de traumatismos craneoencefálicos. Entre los factores protectores del deterioro cognitivo leve y la demencia se reconocen: 1. Frecuente participación de situaciones de aprendizaje, 2. Habilidades con el lenguaje, 3. Bajo nivel de estrés, 4. Estimulación cognitiva cotidiana, 5. Relaciones familiares o socioafectivas, 6. Personalidad o actitud positiva, 6. Ejercicio físico regular, 7. Ejercicios mentales regulares. También están en estudio a partir de los 50 años, el consumo moderado de antioxidantes, aminoácidos fosforados, vitamina B y la raíz Ginkgo Biloba. Las personas con mayor “nivel educacional” tienen mayores probabilidades de mantener sus capacidades cognitivas comparados con personas de menor educación. Parece que la educación, el continuo aprendizaje, la interacción socioafectiva y la actividad física y mental favorecen la conectividad cerebral y aprovechan la “reserva cognitiva cerebral”. Pero cuidado, también la mayor educación o la inteligencia cristalizada al proveer mayores recursos para compensar los déficits, también puede enmascarar un deterioro cognitivo y retrasar la consulta.

Recomendaciones generales Entre las actividades más recomendadas como hábitos protectores para mayores de 64 años se cuentan: iniciar nuevos estudios, aprendizaje de idiomas, aprendizaje de oficios, de instrumentos musicales, teatro, natación o ejercicios de equilibrio, y actividades lúdicas que impliquen el uso de estrategias variadas (p.e. ajedrez, bridge etc). También se recomiendan: actividades de uso del lenguaje (lectura, escritura, conversación, juegos de palabras etc), ser participativo y opinar con información y lógica sobre diversos temas (esto es muy importante). Se recomienda también, aprender una palabra nueva del diccionario de lunes a viernes, y el sábado intentar recordar las mismas. Si lee un libro, ve una película, 248

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

obra de teatro o escucha música es muy bueno, siempre y cuando comparta o intercambie con otras personas sus impresiones. Al acostarse, destinar unos minutos a repasar lo que se hizo durante el día (mientras más detalles mejor). En caso de ser insuficiente, en especial cuando existen problemas de memoria u otras funciones cognitivas que se encuadran dentro del “Deterioro Cognitivo Leve”, considerar que: 1- A nivel Neuropsicológico, es importante realizar: a- Programa de entrenamiento de la atención y la memoria con criterio ecológico. b- Adquirir estrategias compensatorias de los olvidos en la vida diaria y del rendimiento. cRealizar un examen neuropsicológico cada dos años, a fin de valorar la evolución de las funciones cognitivas. Con el estudio que Ud. se ha realizado ahora, tiene los primeros datos como para hacer un seguimiento de las funciones cognitivas con la edad. 2- A nivel Psicológico Conductual, las personas se benefician de un entrenamiento en: a- Relajación, meditación y autocontrol. b- Manejo de la ansiedad (inquietud) y situaciones problema. c- Prevención del estrés y depresión. Esto es muy importante! 3- A nivel farmacológico. Por ahora han revelado una relativa utilidad aquellos fármacos inhibidores de la acetilcolinesterasa que potencian los niveles del neurotransmisor acetilcolina en el cerebro, o bien antagonistas de los receptores NMDA de glutamato. También son útiles altas dosis de vitamina B, aminoácidos fosforados y citicolina. Un médico neurólogo o psiquiatra sabrá indicarle qué es conveniente para Ud.

Por otra parte, debido a que alteraciones cerebrovasculares se encuentran con frecuencia en el envejecimiento, en caso de estar presente, el tratamiento debe considerar un control medicamentoso estricto de la tensión arterial, colesterol y glucosa. También es necesario cuidar el estado de salud general, ya que distintas enfermedades como la diabetes, cardiopatías, renopatías, hipotiroidismo, reumatismo, inmunológicas y neoplasias entre otras, pueden afectar las funciones cognitivas.

249

BIBLIOGRAFÍA Abdulrab, K., Heurn, R. (2008). Subjective memory impairment. A review of its definitions indicated the need for a comprehensive set of standardized and validated criteria. European Psychiatry; 23(5): 321-330. Allegri, R.F., Ollari, J.A., Mangone, C.A., Arizaga, R.L., De Pascale, A., Pellegrini, M., Baumann, D., Burin, D., Burutarán, K., Candal, A., Delembert, W., Drake, M., Elorza, P., Feldman, M., Fernández, P., Harris, P., Kremer, J., Stein, G., Taragano, F.E. (1999). El “Mini-Mental State Examination” en la Argentina: Instrucciones para su administración. Grupo de Trabajo de Neuropsicología Clínica de la Sociedad Neurológica Argentina; 31-35. Amariglio, R. B., Townsend, M. K., Grodstein, F., Sperling, R. A., & Rentz, D. M. (2011). Specific subjective memory complaints in older persons may indicate poor cognitive function. Journal of the American Geriatrics Society; 59(9): 16121617. Ardila, A., Ostrosky-Solis, F., Roselli, M., Gomez, C. (2000). Age-related cognitive decline during normal aging: the complex effect of education. Archives of Clinical Neuropsychology; 15 (6): 495-513. Ardila, A. (1995). Estructura de la actividad cognocitiva: Hacia una teoría neuropsicológica. Neuropsychologia Latina; 1(2): 21-32. Ardila, A., Ostrosky, F. (2012). Guía para el diagnóstico neuropsicológico. Disponible en: http://ineuro.cucba.udg.mx/libros/bv_guia_para_el_diagnostico_ neuropsicologico.pdf Bartrés, D., Clemente, I., Junqué, C. (1999). Alteración cognitiva en el envejecimiento normal: nosología y estado actual. Rev Neurol; 29 (1): 64-70. Beck, A.T., Steer, R.A. (1987). Manual for the Revised Beck Depression Inventory. San Antonio, TX: Psychological Corporation. Blanco, R., Román, F., Iturrya, M., Leisa, A., Russo, M.J., Barceló, E., Allegri, R.F. (2016). Cuestionario de detección de deterioro cognitivo AD8-arg para su uso Atención Primaria de la salud en Argentina. Neurol Arg; 8(4):231-236. Blessed, G., Tomlinson, B.E., Roth, M. (1968). The association between quantitative measures of dementia and of senile change in the cerebral grey matter of elderly subjects. Brit. J. Psychiat; 114:797-811. Bombín-González, I., Cifuentes-Rodríguez, A., Climent-Martínez, G., Luna-Lario, P., Cardas-Ibáñez, J., Tirapu-Ustárroz, J., Díaz-Orueta, U. (2014). Validez ecológica y entornos multitarea en la evaluación de las funciones ejecutivas. Rev Neurol; 59 (2): 77-87. Borges, A., Prieto, P., Ricchetti, G., Hernández-Jorge, C. Rodríguez-Naveiras, E. (2008). Validación cruzada de la factorización del Test UCLA de Soledad. Psicothema;

251

Mias C. D.

20(4): 924-92. Bruner, C.A., Acuña, L., Gallardo, L.M., Atri, R., Hernández, A., Rodríguez, W., Robles, G. (1994). La escala de reajuste social (SRRS) de Holmes y Rahe en México. Revista Latinoamericana de Psicología; 26: 253-269. Burguess, P.W., Alderman, N., Evans, J., Emslie, H., Wilson, B. (1998). The ecological validity of the test of executive function. Journal of the Internacional Neuropsychological Society; 4: 457-558. Burin, D.I., Drake, M.A., Harris, P. (2013). Evaluación neuropsicológica en adultos. Buenos Aires; Paidós. Burke, M. & Mathews, A. (1992). Autobiographical memory and clinical anxiety, Cognition and Emotion; 6: 23-35. Burke, W.J., Rodney, L.N., Roccaforte, W.H. et al. (1992). A prospective evaluation of the Geriatric Depression Scale in an outpatient Geriatric Assessment Center. J Am Geriatr Soc; 43: 674-679. Burns, A., Zaudig, M. (2002). Mild cognitive impairment in older people. The Lancet; 360: 1963-65. Butman, J., Allegri, R.F., Harris, P., Drake, M. (2000). Fluencia verbal en español: datos normativos en Argentina. Medicina, 60(5), 561-564. Butman, J., Arizaga, R.L., Harris, P., Drake, M., Baumann, D., de Pascale, A., Mangone, C.A., & Ollari, J.A. (2001). El “Mini-Mental State Examination” en español. Normas para Buenos Aires. Revista Neurológica Argentina; 26(1), 11-15. Cacho, J., García-García J.R., Arcaya, J., Vicente, J.L., Lantada, N. (1999). Una propuesta de aplicación y puntuación del test del reloj en la enfermedad de Alzheimer. Revista de Neurología; 28(7): 648-655. Casanova-Sotolongo, P., Casanova-Carrilo, P., Casanova Carrillo, C. (2004). La memoria: introducción al estudio de los trastornos cognitivos en el envejecimiento normal y patológico. Rev Neurol; 38 (5):469-472. Carnero-Pardo, C., Montoro-Ríos, M.T. (2004). Evaluación preliminar de un nuevo test de cribado de demencia (Eurotest). Rev Neurol; 38:201-209. Christensen, A.L., Randrup, J., Risberg, J. (1989). Luria’s neuropsychological and neurolinguistic testing. Journal of Neurolinguistics; 4(1): 137-154. Cianciarullo Minett, T.S., Vieria Da Silva, R., Zazo Ortiz, K., Ferreira Bertolucci, P.H. (2008). Subjective memory complaints in an elderly sample: a cross-sectional study. Int J Geriatr Psychiatry 23 (1): 49-54. Cohen, S., Kamarck, T., Mermelstein, R. (1983). A global measure of perceived stress. J Health Soc Behav; 24(4):385-96. Cohen, S., Williamson, G.M. (1988) Perceived stress in a probability sample of the United States. En: Spacapan, S. & Oskamp, S. (Eds.) The social psychology of health. Newbury Park, CA: Sage.Conde, J.L. (2003). Factores de riesgo psicosocial y personalidad premórbida en enfermos con demencia: un estudio de casos y controles. Rev Esp Geriatr Gerontol; 38(1)10-24. De Simone, V., Serrano, C.D., Allegri, R.F. (2007). Evaluación Neuropsicológica en Adultos. Buenos Aires: Paidos. Derogatis, L.R. (2002). SCL-90-R. Cuestionario de 90 síntomas revisado. Manual. Madrid: TEA Ediciones. Drake, M., Harris, P. (2008) Evaluación de la atención. En Labos, E., Slachevsky, A., Fuentes, P. & Manes, F. (Comp.) Tratado de Neuropsicología Clínica (pp.339252

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

355). Buenos Aires: Akadia Editorial. Ellis, A., Young, A. (1992). Neuropsicología Cognitiva Humana. Barcelona: Masson S.A. Pp. 2-25; 191-223. Erkinjuntti, F., Hokkanen, L., Sulkava, V., Palo, J. (1988). The Blessed Dementia Scale as a screening test for Dementia. International Journal of Geriatric Psychiatry; 3(4): 267-273. Fernández-Calvo, B., Rodríguez-Pérez, R., Contador, R., Rubio-Santorum, A., Ramos, F. (2011). Eficacia del entrenamiento cognitivo basado en nuevas tecnologías en pacientes con demencia tipo Alzheimer. Psicothema; Vol. 23, N1: 44-50. Folstein, M.F., Folstein, S.E., McHugh, P.R. (1975). Mini-mental state. A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J Psychiatr Res; 12(3):189-98. Fontán Scheitler, L.E., Lorenzo Otero, J., Silveira Brussain, A. (2004). Perfil de la alteración en el Minimental State Examination en pacientes con deterioro cognitivo leve. Rev Neurol; 39(4):316-321. Forcano García, M., Ortiz de Pinedo, F. (2002), Deterioro cognitivo: uso de la versión corta del Test del Informador (IQCODE) en consultas de geriatría. Rev Española de Psiq; 37(2): 71-109. Galvin, J.E., Roe, C.M., Powlishta, K.K., Coats, M.A., Muich, S.J., Grant, E., Miller, J.P., Storandt, M., Morris, J.C. (2005). The AD8: a brief informant interview to detect dementia. Neurology; 65(4):559-64. Gallassi, R., Oppi, F., Poda, R., Scortichini, S., Stanzani, M., Marano, G., & Sambati, L. (2010). Are subjective cognitive complaints a risk factor for dementia? Neurological Sciences; 31(3): 327-336. García-Molina A, Roig-Rovira T, Enseñat-Cantallops A, Sánchez-Carrión R, (2014). Neuropsicoterapia en la rehabilitación del daño cerebral. Rev Neurol; 58 (3): 125-132. Gleichgerrcht, E., Roca, M., Manes, F., Torralva, T. (2011). Comparing the clinical usefulness of the INECO Frontal Screening (IFS) and the Frontal Assessment Battery (FAB) in Frontotemporal Dementia. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology; 33(9): 997-1004. Golden, C.J. (1995). Stroop. Test De Colores y Palabras. Madrid: TEA ediciones. Golden, C.J. Ariel, Rona, N., McKay, S.E., Wilkening, G.N., Wolf, B.A., MacInnes, W.D. (1982). The Luria-Nebraska Neuropsychological Battery: Theoretical orientation and comment. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 50(2): 291-300. Herrmann, N. (1996). The whole brain business. New York: McGraw Hill. Hernandez Sampieri, R., Fernandez Collado, C., Baptista, M.P. (2014). Metodología de la Investigación. Sexta Edición. México: McGraw-Hill Interamericana Editores. Hobson, C.J., Kamen, J., Szostek, J., Nethercut, C.M., Tiedmann, J.W., Wojnarowicz, S. (1998). Stressful Life Events: A Revision and Update of the Social Readjustment Rating Scale. International Journal of Stress Management; 5(1):11-12. Holmes, T.H., Rahe, R. H. (1967). The social readjustment rating scale. Journal of Psychosomatic Research; 11(5): 213–218. Infante, L., Mias, C.D. (2009). MMSE. Normas para la región litoral Argentina. Revista Argentina de Neuropsicología, 14, 33-53. Isaacs, B., Akhtar, A.J. (1972). The set test: a rapid test of mental function in old people. 253

Mias C. D.

Age Ageing; 1(4):222-6. Jaichenco, V.; Wilson, M. & Ruiz, A. (2007). Evaluación del Lenguaje. En Burin, Drake y Harris (Compiladores) Evaluación Neuropsicológica en Adultos, Buenos Aires: Paidós. Jardim, D.P., Marques, M., Nunes, M., Fernandes, M.D. (2013). Mapping the clockworks: what does the Clock Drawing Test assess in normal and pathological aging? Arq. Neuro-Psiquiatr; 71(10): 13-15. Jorm, A.F., Scott, R., Jacomb, P.A. (1989). Assessment of cognitive decline in dementia by informant questionnaire. Geriatric Psychyatric; 4(1):35-39. Kazdin, A.E. (2002). Métodos de investigación en psicología clínica. Tercera Edición. México: Prentice Hall. Lamberts, K.F., Evans, J.J., Spikman, J.M. (2009). A real-life, ecologically valid test of executive functioning: the executive secretarial task. J Clin Exp Neuropsychol; 32: 56-65. Lapuente, F.R., Sanchez Navarro, J.P. (1998). Cambios neuropsicológicos asociados al envejecimiento normal. Anales de Psicología; 14(1):27-43. Launer, L.J., Andersen, K., Dewey, M., Letenneur, L., Amaducci, L.A., Brayne, C., Copeland, J.R., Dartigues, J.F., Kragh-Sorensen, P., Lobo, A., Martinez-. Lage, J.M., Stijnen, T., Hofman, A (1999). The EURODEM Incidence Research Group and Work Groups. Rates and risk factors for dementia and Alzheimer’s disease. Results from EURODEM pooled analyses. Neurology; 52:78. Lawton, M.P., Brody, E.M. (1969). Assessment of older people; self-maintaining and instrumental activity of daily living. Gerontologist; 9:179-186. Lazarus, R., Folkman, S. (1987). Transactional theory and research on emotions and coping. European Journal of Personality; 1(3): 141-169. Lima-Silva, T. B., Sanchez, M.S. (2009). The relationship between memory complaints and age in normal aging. Dementia & Neuropsychologia, 3(2), 94-100. Lindeboom, J., Weinstein, H. (2004). Neuropsychology of cognitive ageing, minimal cognitive impairment, Alzheimer´s disease, and vascular cognitive impairment. European Jour of Pharmacology; 490:83-86. López, O.L. (2003). Clasificación del deterioro cognitivo leve en un estudio poblacional. Rev Neurol; 37(2): 140-144. Lorenzo, O.J., Montan Scheitler, L. (2003). Las fronteras entre el envejecimiento cognitivo normal y la enfermedad de Alzheimer. El concepto de deterioro cognitivo leve. Rev Med Uruguay; 19: 4-13. Lozoya-Delgado, P., Ruiz-Sánchez de León, J. M., & Pedrero-Pérez, E. J. (2012). Validación de un cuestionario de quejas cognitivas para adultos jóvenes: relación entre las quejas subjetivas de memoria, la sintomatología prefrontal y el estrés percibido. Revista de Neurología, 54(3), 137-150. Luque, L. (2007). Estimulación cognitiva mediante recursos informáticos. Rev Asoc Colomb Gerontol Geriatr; Vol. 21 (4): 1093-1098. Luria, A.R. (1976). El cerebro en acción. Barcelona: Martinez Roca Editores. Luria, A.R. (1978). Los procesos psíquicos superiores en el hombre. Barcelona: Martinez Roca Editores. Luria, A.R. (1984). Exploración de las funciones corticales superiores. Barcelona: Martinez Roca Editores. Manly. T., Hawkins, K., Evans, J., Woldt, K., Robertson, I.H. (2002). Rehabilitation of 254

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

executive function: facilitation of effective goal management on complex tasks using periodic auditory alerts. Neuropsychologia; 40: 271-81. Marotto, M. A. (2003). Manual de taller de memoria. Madrid: TEA Ediciones. Mendes, T., Ginó, S., Ribeiro, F., Guerreiro, M., de Sousa, G., Ritchie, K., de Mendonça, A. (2008). Memory complaints in healthy young and elderly adults: Reliability of memory reporting. Aging & Mental Health; 12(2): 177-182. Mias, C.D. (1997). Integración de la Multifactorialidad de la Conducta. Hacia un Modelo referencial. Rev Avances en Psic Clín Lat; 15: 19-43. Mias, C.D. (2008). Neuropsicología Clínica Ecológica: Aspectos teóricos y procedimentales. Tercera Edición. Argentina, Córdoba: Encuentro Grupo Editor. Mias, C.D. (2009). Funciones ejecutivas: Quejas subjetivas en la normalidad y el deterioro cognitivo leve. V Jornadas Internacionales de Salud Pública [investigación original]. Revista de Salud Pública; I-17, 13. Mias, C.D. (2010). Quejas de memoria y deterioro cognitivo leve. Concepto, evaluación y prevención. Argentina, Córdoba: Encuentro Grupo Editor. Mias, C.D. (2015). El auxiliar terapéutico en neuropsicología. Intervenciones en patologías con deterioro cognitivo diverso. En Tolosa Dante; Del Acompañante Terapéutico al Auxiliar Terapéutico. Buenos Aires: Akadia Editorial. Mias, C.D., Bastida, M; Del Boca M.L., Legeren, L. (2017). Edades Críticas en el Declive de Distintas Funciones Neurocognitivas en Adultos Jóvenes y Mayores. Anuario de Investigaciones de la Facultad de Psicología; Vol. 3, N°2, 248-264. Mias, C.D., Fernandez, R., Querejeta, A., Vargas, C., Crostelli, A. (2007). Baremización de pruebas neuropsicológicas en mayores de 50 años en la Ciudad de Córdoba y estimación de la sensibilidad y especificidad de una prueba de memoria episódica para la detección de deterioro cognitivo leve. Revista Neuropsicológica Argentina, 10: 135-136. Mias, C.D., Luque, L., Bastida, M., Correche, M.S. (2015). Quejas subjetivas de memoria, olvidos de riesgo y dimensiones psicopatológicas: aspectos diferenciales entre el declive y deterioro cognitivo leve. Revista de Neuropsiquiatría, Neuropsicología y Neurociencias. V15, N2:53-70. Mias, C.D., Querejeta, A., Batista, L. (2004). Funciones ejecutivas: aproximación a una medida conductual y su relación con actividades de la vida diaria y en una muestra de adultos mayores de 55 años. Revista Argentina de Neuropsicología, 3:19-20. Mias, C.D., Ruiz, A., Caucce, B., Puig, M.V., Etcheberry Domeño, A.L. (2017). Detección de Deterioro Cognitivo y factores demográficos asociados en adultos mayores de 50 años de la Región del Alto Valle: Neuquén y Río Negro. Revista Argentina de Neuropsicología; 30, 34-49. Mias, C.D., Sassi, M., Masih, M.E., Querejeta, A., Krawchik, R. (2007). Deterioro cognitivo leve. Un estudio de prevalencia y factores sociodemográficos en la Ciudad de Córdoba, Argentina. Rev Neurol, 44(12): 733-738. Millán Calenti, J.C. (2011). Gerontología y Geriatría. Valoración e intervención. Buenos Aires: Panamericana. Modrego, P.J., Ferrandez, J. (2004). Depresión in patients with mild cognitive impairment increases the risk of developing dementia of Alzheimer type. Arch Neurol; 61:1290-93. 255

Mias C. D.

Montejo, P., Montenegro, M., Fernández, M.A., Maestú, F. (2012). Memory complaints in the elderly: quality of life and daily living activities. A population-based study. Arch Gerontol Geriatr; 54(2): 298-304. Montero Lorenzo, J.M. (2007). Estadística descriptiva. Madrid: ParanaInfo S.A. Montero, O.G., & León, I. (2002). Método de investigación en Psicología y Educación. Tercera Edición. España: S.A. McGraw-Hill. Morales González, J.M., González-Montalvo, J.I., Del Ser Quijano, T., Bermejo Pareja, F. (1992). Validation of the S-IQCODE: the Spanish version of the informant questionnaire on cognitive decline in the elderly. Arch Neurobiol (Madr); 55(6): 262-6. Morote Rios, R., Hjemdal, O., Martinez Uribe, P., Corveley, J. (2014). Life stress as a determinant of emotional well-being: development and validation of a SpanishLanguage Checklist of Stressful Life Events. Health Psychol Behav Med; 2(1): 390-411. Muñoz-Neira, C., Núñez, J., Flores, P., Behrens P, M. I., Slachevsky, A. (2010). Utilidad de un cuestionario breve dirigido al informante para el diagnóstico temprano de casos de demencia: La versión chilena del AD8 (AD8-Ch). Revista médica de chile; 138(8): 1063-1065. Oliveira Aguiar, A.P., Ribeiro, M., Ferrari, A. (2010). Subjective memory complaints in the elderly may be related to factors other than cognitive deficit. Dementia e Neuropsychologia; 4(1): 54-57. Ollari, J. (1999). Declinación cognitiva y deterioro cognitivo. Envejecimiento normal y enfermedades de la senescencia. Sociedad Neurológica Argentina; (1):3-7. Othmer, E., Othmer, A.C. (1996). La Entrevista Clínica, DSM-IV. Tomo I. Barcelona: Masson. Ostrosky-Solis, F., Gomez M. E., Matute, E., Rosselli, M., Ardila, A., & Pineda, D. (2003). NEUROPSI Atención y Memoria. Manual Instructivo y puntuaciones totales. México: American Book Store & Teletón. Parkin, A.J. (1999). Exploraciones en Neuropsicología Cognitiva. Buenos Aires: Panamericana Editorial. Partington, J.E., & Leiter, R. G. (1949). Partington’s Pathways Test. Psychological Service Center Journal, 1, 11-20. Peña-Casanova, J., Gramunt, N., Gich, J. (2005). Test neuropsicológicos. Barcelona: Masson. Petersen, R.C. (2000). Aging, mild cognitive impairment and alzheimer disease. Dementia; 4:789-805. Petersen, R.C. (2001). Doody Rachelle, Kurz A, Mohs R, Morris JC, Rabins PV, Ritchie K, Rossor M, Winblad B. Current concepts in mild cognitive impairment. Arche Neurol; 58:1985-1991. Petersen, R.C. (2003). MCI Conceptual Overview. In Mild Cognitive Impairment. Ed. Oxford University Press; Chapter 1:1-13. Petersen, R.C. (2003). Mild cognitive impairment clinical trials. Nature Reviews 2003; 2:646-653. Petersen, R.C. (2004). Mild cognitive impairment as a diagnostic entity. Journal of Internal Medicine; 256:183-194. Petersen, R.C. (2016). Mild cognitive impairment. Continuum Review Article; 22(2): 404–418. 256

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

Petersen, R.C., Stevens. J.C., Ganguli, M., Tangalos, E.G., Cummings, J.L. et al. (2001). Practice parameter: early detection of dementia: mild cognitive impairment. Report of the quality standards subcomité of the American Academy of Neurology. Neurology; 56:1133-1142. Poeck, K., Kerschensteiner, M.M., Orgass H.B. (1973). Impairment in visual recognition of geometric figures in patients with circumscribed retrorolandic brain lesions. Neuropsychologia; 11(3): 311-317. Prigatano, G.P. (2003). Challenging dogma in neuropsychology and related disciplines. Archives of Clinical Neuropsychology; 18: 811–825. Quijano del Ser, T., García, M.J., Sanchez, F., Frades Payo, B. et al. (2004). Evaluación cognitiva del anciano. Datos normativos de una muestra poblacional española de más de 70 años. Med Clin (Barc); 122(19):27-40. Rami, L., Molinuevo, J.L., Sanchez-Valle, R., Bosch, B., Villar, A. (2007). Screening for amnestic mild cognitive impairment and early Alzheimer’s disease with M@T (Memory Alteration Test) in the primary care population. Int J Geriatr Psychiatry; 22(4): 294-304. Ramírez, M., Ostrosky-Solís, F., Fernández, A., Ardila, A. (2005). fluidez verbal semántica en hispanohablantes: Un estudio comparativo. Rev Neurol; 41(8): 463-468464. Restovich, G. (2018). Exploración de la medida de reserva cognitiva y ambiente enriquecido en relación con adultos mayores cognitivamente normales y con deterioro leve. Tesis de Integración Final. Facultad de Psicología, Universidad Nacional de Córdoba. Inédito. Rosselli, M., & Ardila, A. (2012). Deterioro cognitivo leve. Definición y clasificación. Revista Neuropsicología, Neuropsiquiatría y Neurociencias, 12(1), 151-162. Ruff, R.M., Chester, S.K. (2014). Effective Psychotherapy for Individuals with Brain Injury. New York: Editor Guilford Publications. Ruff, R.M. (2003). A friendly critique of neuropsychology: facing the challenges of our future. Archives of Clinical Neuropsychology; 18 (8): 847-64 Ruff, R.M., Light, R.H., Parke, S.B., Levin, S. (1996). Benton controlled oral word association test: Reliability and updated norms. Archives of Clinical Neuropsychology; 11(4): 329-338. Ruiz Sanchez de León, J. (2012). Cognitive stimulation in healthy aging, mild cognitive impairment and dementia: Intervention strategies and theoretical considerations for clinical practice. Rev de Logopedia, Foniatría y Audiología; Vol 32, (2): 57–66 Runyon, R. & Haber, A. (1992). Estadística para las Ciencias Sociales. Washington: Addison-Wesley Iberoamericana S.A. Russell, D., Peplau, L.A., Ferguson, M.L. (1978). Developing a measure of loneliness. J Pers Assess; 42(3): 290-2944. Russell, D. (1996). UCLA Loneliness Scale (Version 3): Reliability, validity and factor structure. Journal of Personality Assessment; 66: 2040. Salamero, M., Marcos, T. (1992). Factor study of the Geriatric Depression Scale. Acta Psychiatrica Scandinavica; 86(4): 283-286. Schofield, P. W., Marder, K., Dooneief, G., Jacobs, D. M., Sano, M., & Stern, Y. (1997). Association of subjective memory complaints with subsequent cognitive decline in community-dwelling elderly individuals with baseline cognitive impairment.

257

Mias C. D.

American Journal of Psychiatry, 154(5), 609-615. doi: http://dx.doi.org/10.1176/ ajp.154.5.609 Schotte, C.K., Maes, M., Cluydts, R, et al. (1997) Construct validity of the Beck Depression Inventory in a depressive population. J Affect Disord; 46:115-125. Serrano, C., Allegri, R. F., Drake, M., Butman, J., Harris, P., Nagle, C., & Ranalli, C. (2001). Versión abreviada en español del test de denominación de Boston: su utilidad en el diagnóstico diferencial de la enfermedad de Alzheimer. Revista de Neurología, 33(7), 624-627. Shin, M.S., Park, S.Y., Park, S.R., Seol, S.H., Kwon, J.S. (2006). Clinical and empirical applications of the Rey-Osterrieth Complex Figure Test. Nat Protoc; 1(2):892899. Sierra Bravo, S. (2005). Tesis doctorales y trabajos de investigación científica. Tercera edición. Madrid: Editorial Paraninfo. Silva, D., Guerreiro, M., Faria, C., Maroco, J., Schmand, B., & Mendonça, A. (2014). Significance of subjective memory complaints in the clinical setting. Journal of Geriatric Psychiatry and Neurology, 27(4), 259-265. Sohlberg, M.M., Mateer C.A. (2001). Cognitive rehabilitation. An integrative neuropsychological approach. New York: The Guilford Press. Squire, L.R., Stark, C.E., Clark, R.E. (2004). The medial temporal lobe. Annu Rev Neurosci; 27: 279-306. Suarez Cuba, M.A. (2010). La importancia del análisis de los acontecimientos vitales estresantes en la práctica clínica. Rev Med La Paz V16 N2: 1-4. Sweeney, J.A., Rosano, C., Berman, R., Luna, B. (2003). Inhibitory control of atencion declines more than working memory during normal aging. Neurobiology Aging; 22: 39-47. Tian, J., Bucks, R. S., Haworth, J., Wilcock, G. (2003). Neuropsychological prediction of conversion to dementia from questionable dementia: Statistically significant but not yet clinically useful. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry, 74(4), 433-438. Torralva, T., Roca, M., Gleichgerrcht, E., López, P., Manes, F. (2009). INECO Frontal Screening (IFS): a brief, sensitive, and specific tool to assess executive functions in dementia. J Int Neuropsychol Soc; 15(5):777-86. Torralva, T., Manes, F. (2008) Funciones ejecutivas y trastornos del lóbulo frontal. En Labos, E., Slachevsky, A., Fuentes, P. & Manes, F. (Comp.) Tratado de Neuropsicología Clínica (pp.339-355). Buenos Aires: Akadia Editorial. Vázquez, C., Sanz, J. (1991). Fiabilidad y validez factorial de la versión española del inventario de depresión de Beck. Barcelona: III Congreso de Evaluación Psicológica, Agosto de 1991. Vygotsky, L. (1934). Lenguaje y pensamiento. Buenos Aires: Pleyade. Edición 1979. Wechsler, D. (2002). Wais III: Test de inteligencia para adultos de Wechsler. Tercera Edición. Buenos Aires: Paidós. Wilson, B. (1991). Theory, Assesment and Treatment in Neuropsychological Rehabilitation. Neuropsychology; 5 (4): 281-291. Wilson, R.S., Mendes de Leon, C.F., Bennett, D.A., Bienias, J.L., Evans, D.A. (2004). Depressive symptoms and cognitive decline in a community population of older persons. J Neurol Neurosurg Psychiatry; 75:126-129. Winblad, B., Palmer, K., Kivipelto, M., Jelic ,V., Ritchie, K., Van Duijn, C., Visser, 258

Metodología Estadística e instrumentos en Neuropsicología

P., Petersen, R.C. (2004). Mild cognitive impairment beyond controversias, towards a consensus: report of the Internacional Working Group on Mild Cognitive Impairment. Journal of Internacional Medicine; 256:240-246. Yesavage, J.A., Brink, T.L., Rose, T.L. (1983). Development and validation of a geriatric depression screening scale: a preliminary report. J Psychiatry Res; 17: 37-49. Yesavage, J.A., O´Hara, R., Kraemer, H., Noda, A., Taylor, J.L. et al. (2002). Modeling the prevalence and incidence of Alzheimer disease and mild cognitive impairment. Journal of Psychiatric Research; 36: 281-286.

259