Otros aspectos de la relevancia clínica en terapia ocupacional

Con respecto al post de relevancia clínica en terapia ocupacional siempre se queda uno con cosas que decir, y cosas que al a posteriori considera más importantes que las que dijo.

Existen una serie de conceptos estadísticos fundamentales que hay que manejar para entender cómo funciona la relevancia clínica pero lo fundamental es saber cómo se determina.

En el fondo, es poner un punto de corte donde podamos decir este proceso terapéutico que hemos realizado ha sido lo suficientemente bueno, para este perfil de paciente y en unas condiciones dadas. Comentaba los datos del Barthel en el post anterior,  20 puntos de mejora serían adecuados para sujetos con ictus en unidad de geriatría (hospitalaria) durante un mes  aproximado de intervención.  Ese dato lo saco un grupo de expertos y como dato podemos estar de acuerdo o no, pues es un dato de opinión.

Existen otros estadísticos que nos permiten buscar una situación parecida, los primeros de ellos serían unos previos a la relevancia clínica.
El error estándar de la prueba y el mínimo cambio detectable. Muchos instrumentos tienen calculados estos datos (recomiendo visitarrehabmeasure.org) y los que nos dicen son cosas interesantes.  El error estándar de la prueba sería el dato ante el que no debemos prestar atención,  es un dato estimado del error que tiene la prueba para medir y de los posibles errores de cálculo del evaluador. Es decir si un sujeto mejora en proporción a ese dato podemos desechar esa mejora.
El mínimo cambio detectable es un dato por el cual calculamos cual es el dato mínimo al que ese instrumento muestra que es capaz de detectar el cambio (no confundir con la sensibilidad que es otra cosa).
Partiendo de esta base pasamos a un dato que puede ser más interesante el cambio mínimo clínicamente relevante. Un dato que nos daría un punto de corte mínimo.  Por cómo está construido matemáticamente este dato siempre será mayor que el error estándar de la prueba. Y además tiene en cuenta la percepción de mejora de los sujetos, algo que puede ser muy importante en algunos casos (en todos donde no haya alteración de la conciencia).
Pero existe algún problema con ese dato, genera alguna situación incoherente,  pero eso daría para un post, lo que acabo provocando que se propusieran otras cuestiones.

El último constructo serían los índices de cambio fiable, en especial la prueba de Jacobson y Truax, que teniendo en cuenta el error de la prueba, datos previos a la lesión o datos de salud, y datos pre y post intervención calcula un dato  como punto de corte. Destacar que ese dato es bastante más exigente que los anteriores.  Como ejemplo, el índice de Barthel (y lo pongo pues es gold estándar para medir AVDs)
error estándar de la prueba: 1,45 puntos

Cambio mínimamente detectable 4,02 puntos

Cambio mínimo clínicamente relevante: 1,85puntos

Índice de cambio fiable (calculado por uno mismo con una muestra de 205 sujetos con ictus subagudo): 15,65 puntos

Dato clínico sacado de un grupo de expertos: 20 puntos

Conclusión se necesitan más estudios para terminar de cerrar este dato o por lo menos debemos elegir el dato en función del colectivo con el que trabajemos.

Conocer estos estadísticos es algo fundamental y aporta mucha información,  utilicémoslos en nuestras publicaciones.   Os dejo el último de los artículos que prometí, este es sobre el índice del cambio fiable.

Author: Miguel Gómez

Terapeuta ocupacional, licenciado en antropología social, máster universitario en investigación y docencia universitaria, máster en Prevención de Riesgos Laborales, especialista en Ergonomía y Seguridad, y Doctor en ciencias de la Salud y Psicología por la Universidad Católica de Valencia. En la actualidad su labor docente e investigadora la desempeña en la Facultad de Ciencias de la Salud del Centro Superior de Estudios Universitarios La Salle. Investigador Principal en el Grupo de investigación en terapia ocupacional en el Centro Superior de Estudios Universitarios La Salle

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2 Comments

  1. Gracias por la información. Sólo quería hacer una pregunta, ¿el análisis de la curva ROC, también nos permitiría lo que propones? ¿O son cuestiones diferentes? Con el análisis de la curva ROC conseguimos conocer el índice de discriminabilidad por el cual, según la puntuación en una escala, permite situar a una persona en una categoría u otra, calculando la sensibilidad y la especificidad.

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    • Hola ocupación con sentido, lo primero disculparme por tardar en contestar. Hay algunos que utilizan esto en sus cálculos, y es una medida muy utilizada para el cálculo del cambio mínimo clínicamente relevante pero personalmente creo que la situación es a la inversa. Cuando tienes variables dicotómicas calcular la sensibilidad y la especificidad de una prueba diagnóstica es sencillo, pero cuando hablamos de otro tipo de variables, como por ejemplo la fuerza de la mano, que es una variable continua es difícil calcularlo, podemos hablar de un rango de fuerza normal, un rango de fuerza disminuido, y de un rango de alteración, es decir me permite estratificar la sensibilidad y la especificidad. Calcularlo de manera distinta a la clásica tabla de contingencia. De ahí se pasó a varios modelos pero son muy similares a los que hablábamos del tamaño del efecto, me dice grados de mejoría (en este caso para una muestra) pero no exactamente un punto de corte. Personalmente creo que es una opción más, pero seguramente también más asociada a medir la capacidad de sensibilidad y especificidad que de calcular la relevancia científica, pero para nada desdeñable. Lo bueno de los blogs es que si se nos olvida algo siempre hay gente que lo propone y aprendemos todos. Te dejo un enlace sobre curvas ROC.

      http://www.fisterra.com/mbe/investiga/curvas_roc/curvas_roc2.pdf

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