DOC

Adaptation of linguistic tools to measure health in rehabilitation

By Jay Jackson,2014-08-08 21:14
9 views 0
Adaptation of linguistic tools to measure health in rehabilitation

Adaptation of linguistic tools to measure health in rehabilitation

    Adaptación de los instrumentos lingüísticos de medida de salud en rehabilitación

    ECHEVARRÍA RUIZ DE VARGAS, C.*, GARCÍA DÍAZ, J.** y ZARCO PERIÑÁN, M.ª J. ***

    *Médico Adjunto del Departamento de Rehabilitación. Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla. **Médico Especialista en Rehabilitación. FREMAP-Cádiz.

    ***Médico Adjunto del Servicio de Rehabilitación. Hospital Puerta del Mar. Cádiz.

    Correspondencia:

    Carmen Echevarría Ruiz de Vargas

    C/ Gallinato, 3, 2.º B

    41018 Sevilla

INTRODUCCION

    El conocido epidemiólogo inglés Archie Cochrane (1) pensaba que era imposible aumentar la eficiencia de los sistemas sanitarios sin mejorar la eficacia y efectividad de los procedimientos médicos. Y en consonancia con esta idea, han sido los modelos gerenciales los que han prevalecido en las ultimas décadas. Hoy en día sin embargo, se sospecha que los sistemas de control económico-sanitario del siglo XXI no serán modelos gerenciales puros. La alternativa a estos modelos tendrán que contemplar la organización de los sistemas de salud basados en el servicio clínico y en el análisis de la complejidad de los pacientes (case-mix).

    El Case-Mix introduce un cambio sustancial en la administración, al pasar de una gestión centrada en la actividad de los servicios, a una gestión por ?producto? o ?líneas de producto? (2, 3). Por ello, tenemos que definir cada vez mejor tres objetivos básicos: 1) los servicios sanitarios que deben prestarse a los ciudadanos, 2) los procedimientos que deben emplearse en la asistencia sanitaria y 3) cuáles son las tecnologías más eficientes (4).

    La rehabilitación no está fuera de este marco, y quizás tenga que esforzarse más que otras especialidades en medir los resultados de sus procedimientos y técnicas terapéuticas, ya que su eficacia es aún discutible metodológicamente. Del mismo modo tiene que desarrollar indicadores cuantitativos y cualitativos (5, 6), tanto de la actividad hospitalaria como de la actividad en consultas externas, siendo la medida de esta actividad uno de los grandes retos del futuro (7).

    La evaluación de la actividad médica en rehabilitación se entiende a través de tres parámetros: 1) la medida de la funcionalidad/discapacidad, 2) de la satisfacción, y 3) de la calidad de vida de los pacientes. El desarrollo de instrumentos que capten estas dimensiones está emergiendo y perfeccionándose (8, 9) con numerosos instrumentos basados en la metodología y técnicas de análisis desarrolladas desde la psicometría y la bioestadística (10-13).

    Estos análisis matemáticos utilizan en muchas ocasiones encuestas que al igual que las máquinas u otros instrumentos de medida tienen una calibración y poseen capacidad de discriminación y de clasificación (14). En general, estos instrumentos son denominados como cuestionarios, perfiles inventarios o escalas; y pueden estar destinadas a la medida del Estado de Salud general del sujeto a la medida del impacto que causan patologías específicas. Difieren entre sí en dos puntos: 1) tipo de estrategia utilizada para su construcción y 2) tipo de respuesta que exigen al sujeto; es decir, que la variable con que cuantificamos nuestra variable en estas escalas sea nominal, ordinal o de intervalo (15).

    Pero con independencia del diseño utilizado en su construcción, y como decíamos anteriormente la mayoría de los test son de elaboración anglosajona y tienen que ser adaptados a las lenguas y costumbres del país donde se vayan a aplicar. Y cómo último paso, debe de obtenerse de las ponderaciones que los

    ítems que componen la escala antes de que sean usados con propiedad en el nuevo entorno al que se van a aplicar como indicadores de calidad o salud.

    METODOLOGIA

    La sistemática para la adaptación de instrumentos es relativamente reciente, por lo que en la literatura encontraremos que se proponen diferentes metodologías (16-21), en ocasiones dispares, para afrontar un mismo problema. En nuestro país, Badia et al (22) han revisado el grado de adaptación de 25 tests, entre ellos algunos muy utilizados en rehabilitación (23, 24). Después de su revisión, nos proponen una guía estandarizada basada en trabajos de autores relevantes (25-27). Estos autores realizan también una evaluación cuantitativa en función del grado de desarrollo que haya alcanzado la adaptación del instrumento (tabla 1). En total evalúan XX apartados que puntúan de 0 a 2 en función del grado de contraste demostrado para cada apartado, aunque consideran la posibilidad de que no proceda realizarlo indicándolo expresamente con ?Np? (No procede). Esta ?no evaluación? de algún apartado concreto, puede ocurrir en el desarrollo de la traducción y retrotraducción para una escala de aplicación local; o también en el desarrollo de escalas de medida funcional donde lo más importante sería la fiabilidad interobservador y test-retest como índices que implican un buen entrenamiento del evaluador en la evaluación (28). Lógicamente, mientras más aspectos subjetivos y de costumbres propias tenga una escala, más completa tendrá que ser la adaptación.

    TABLA 1.

     1. Traducción y retrotraducción 0 2 Np

    2. Prueba piloto de la adaptación 0 2 Np

    3. Validación la adaptación de las ponderaciones 0 2 Np

    4. Validación estructural 0 2 Np

    5. Validación convergente-discriminante 0 2 Np

    6. Validación/adaptación de puntos de corte 0 2 Np

    7. Sensibilidad en distintas poblaciones 0 2 Np

    8. Fiabilidad interna 0 2 Np

    9. Fiabilidad test-retest 0 2 Np

    10. Fiabilidad entre observadores 0 2 Np

    11. Sensibilidad al cambio 0 2 Np

     Tabla 1. Donde:

    NP = No procede

    0 = No se ha efectuado o no se conoce

    2 = Se ha efectuado

    Por tanto el índice GRAQoL es = a la suma de la puntuación de los

    criterios procedentes x 100/ Máxima puntuación entre los criterios

    procedentes donde un

    IG < 50% indica un nivel de desarrollo pobre

    IG entre 51% y 70% indica un nivel de desarrollo aceptable

    IG > 71% indica un nivel de desarrollo bueno

    Badia X, Salamero M, Alonso J, Ollé A. Introducción. En La Medida de la

    Salud. Ed. PPU, S.A.; 1996. p. 11-24 (22).

El proceso de adaptación cultural en líneas generales supone:

    1. Traducción por bilingües españoles.

    2. Reunión de expertos para asignar las preguntas a tres categorías: a) las correctas semántica y culturalmente en español; b) las que ofrezcan dudas; c) sin sentido en español.

    3. Reajuste de los ítems que conforman finalmente el cuestionario en español.

    4.-Retrotraducción por bilingües anglosajones con una reunión de expertos para juzgar si la retrotraducción es equivalente al original.

    5. Constatación de la equivalencia de la métrica (fiabilidad, validez, peso de las preguntas en el total, dimensiones, sensibilidad al cambio en el estado de salud de los pacientes, etc.) del instrumento en español.

    La metodología clásica de los estudios de fiabilidad y validez (29-31) es larga y costosa. Además, este proceso no aporta datos sobre la precisión de nuestra medida, y más aún seguimos obteniendo con nuestra escala datos que son ordinales; que no podemos utilizarlos con propiedad metodológica, para realizar estudios mediante análisis no paramétricos. Una alternativa al modelo clásico, consiste en desarrollar estudios para demostrar la validez de una escala, utilizando el modelo matemático del análisis RASCH (32-34). En este análisis se construye una matriz de datos cruzados con las puntuaciones brutas de una escala traducida, enfrentando ítems de dificultad creciente contra individuos de habilidad creciente. El RASCH transforma dichas puntuaciones en sus logaritmos naturales, pasando la representación gráfica de una curva sigmoidea a una recta, que representa a ítems que pertenecen a una dimensión, por ej. la motora del FIM (Fig. 1).

    Fig. 1.--Puntuaciones brutas de la FIM: no linealidad. Transformaciones de las puntuaciones brutas de

    tres ítems de la FIM por el análisis RASCH.

    A: Relación entre las puntuaciones brutas de la FIM y la medición lineal.

    B: Relación no lineal entre el nivel de puntuación de los diferentes ítems de la FIM.

    C: Relación lineal entre la medida de la FIM que corresponde al nivel de puntuación de los diferentes

    ítems de la FIM.

    Tomado de Wrigh B, Linacre J, Heineman AW. New Development in Functional Assessment. Phys Med

    Rehab. Clinics of North America. 1993. p. 482-3.

    En la construcción de esta recta, el modelo impone dos condiciones: unidimensionalidad y aditividad. Estas condiciones implican que los intervalos de nuestra escala redimensionada sean equivalentes, y por tanto se puedan aplicar estadísticos no paramétricos. Estos cálculos son facilitados por un programa de ordenador denominado BIGSTEPS (35) que sigue el modelo RASCH con cuatro procedimientos que van dando progresivamente, ajustes mas refinados sobre los datos brutos iniciales. El análisis RASCH es un apoyo a la adaptación, así como a la creación de test locales, ya que incluso para Streiner y Norman, empiezan a cuestionarse los esfuerzos que precisa una adaptación transcultural frente al esfuerzo de desarrollar uno local (36-38). Siguiendo a Patrick (39), hemos de indicar que el interés para el desarrollo y ajuste de estos instrumentos es triple.

    1. La toma de decisiones diarias basadas en logros reales de nuestra población, y en base a la revisión sistemática de la evidencia científica (40). En rehabilitación, gran parte de las publicaciones hacen referencia a la toma decisiones en la clínica, y a los cambios producidos sobre el nivel de funcionalidad y de calidad de vida de los pacientes, medidos con instrumentos desarrollados para el mundo anglosajón. Tomar decisiones sobre estas puntuaciones daría lugar a tomar decisiones erróneas para nuestro entorno. Por ejemplo: consideramos una escala cualquiera de 11 ítems, en la que cada ítem tiene igual peso sobre la puntuación total de la escala. Si en este caso, cada ítem se puntuara de 0-10, el valor máximo de la puntuación sería 110. Pero si al traducirla al castellano, existiese un ítem que fuese por ejemplo ??Cuánto

    tiempo dedica a cortar el césped al día?? en mi ciudad, el peso de este ítem sería 0. Por tanto, el total

    máximo no pasaría de 100 puntos. Por lo que sí la decisión del alta médica se aconsejase para 85 puntos en la escala original, nuestros pacientes estarían en desventaja frente a los de la escala original. Sería como jugar al fútbol con 10 jugadores, ya que en realidad nuestros pacientes estarían sometidos a un criterio que llevaría a un alta precoz.

    2. La adaptación de cuestionarios y escalas es un tema de investigación clínica de interés en rehabilitación. Si queremos medir con precisión y con base científica los cambios en el nivel de Salud que se producen en los pacientes o entre grupos de pacientes (41-45) es necesario la adaptación si se utilizan como base en los conciertos económicos de pagos o de incentivos en los Servicios. Pero sobre todo, son útiles cuando se utilicen como variable para definir sistemas de agrupación de pacientes para la comparación nacional o internacional mediante un case-mix.

    3. Los instrumentos de medida deben estar adaptados a nuestro medio para que los gestores tomen correctas decisiones en políticas sanitarias. Ya que si utilizamos un cuestionario o escala como indicador de Calidad cometeríamos no solo errores individuales con un paciente, sino que los errores acumulados

    darían sesgos importantes en la comparación de nuestros datos con los de otros hospitales (46), y en especial en la comparación con datos de estándares y de calidad (47).

    Actualmente, las mejores propuestas realizadas sobre Case-Mix en rehabilitación se construyen sobre la clasificación internacional de enfermedades y toman diferentes variables para agrupar a los pacientes. En ellas, se utilizan las escalas funcionales o de deterioro para medir las AVDs fundamentalmente (48-51). Con su uso se están obteniendo mejores resultados a la hora de explicar la variabilidad clínica. Pero no hemos de olvidar que el reto actual esta en la búsqueda de sistemas de clasificación de pacientes que funcionen correctamente para la medicina que desarrollamos en consultas externas y en la atención primaria de pacientes ambulatorios (52-57).

    Corolario

    Sería necesario un consenso desde la Sociedad Española de Rehabilitación y Medicina Física para priorizar qué escalas deben adaptarse y qué sistemas de información deben validarse.

BIBLIOGRAFIA

    1. Bonfill X. La colaboración Cochrane. En Medicina Basada en la Evidencia (MBE): Evaluación, Tecnología y Práctica Clínica. 2.ª Reunión Cientifica de la Asociación Española de Evaluación de

    Tecnologías Sanitarias. Ed. Jarpyo; 1997. p. 113-24.

    2. Andrés MA, Arce JM, Polo M. La medida del ?producto hospitalario?. En: Temes JL, Díaz JL, Parra B, eds. El case-mix. El coste por proceso hospitalario. Ed. McGraw-Hill-Inteamericana de España; 1994. p. 13-23.

    3. Segal ME, Whyte J. Modeling case mix adjustement of stroke rehabilitation outcomes. Am J Phys Med Rehabil 1997;76:154-61.

    4. Vázquez Albertino R. Conferencia Inaugural. Noticias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias. Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía 1998; (Supl 1):5-6.

    5. Mora E, Marti E, Gaja JM, Peñalver L, Chumillas S, Ruiz CA, et al. Análisis económico de la actividad de un servicio de Rehabilitación. Rehabilitación (Madr) 1995;29: 340-50.

    6. García-Alsina Goncharov. J. Política de calidad en los servicios de Rehabilitación. Rehabilitación (Madr) 1997; 31:13-6.

    7. Pynsent P, Fairbank J, Carr A. Prefacio. En: Pynsent P, Fairbank J, Carr A., eds. Medición de los resultados en ortopedia. Masson; 1996.

    8. Granger CV. The Emerging Science of Functional Assessment: Our Tool for Outcomes Analysis. Arch Phys Med Rehabil 1998;79:235-40.

    9. Saboe LA, Darrah JM, Pain KS, Guthrie J. Early Predictors of Functional Independence 2 Years After Spinal Cord Injury. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:644-50.

    10. Mauthe RW, Haaf DC, Hayn P, Krall JM. Predicting Discharge Destination of Stroke Patients Using a Matematical Model Based on Six Items From the Functional Independence Measure. Arch Phys Med Rehabil 1996; 77:10-3.

    11. Otttenbacher KJ, Hsu Y, Granger CV, Fiedler RC, The Reliabity of the Functional Independence Measure: A Quantitative Review. Arch Phys Med Rehabil 1998;77: 1226-32.

    12. Ottenbacher KJ, Msall ME, Lyon NR, Duffy LC, Granger CV, Braun S. Interrater agreement and stability of the Functional Independence Measure for Children (WeeFIMTM): use in children with developmental disabilities. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:1309-15.

    13. Fisber WP, Harvey RF, Taylor P, Kilgore KM, Kelly CK. Rehabit: a common language of functional assessment. Arch Phys Med Rehabil 1995;76:113-22.

    14. Vázquez Mata G. Papel de la evaluación de tecnologías en la calidad asistencial. Noticias de Evaluación de Tecnologías Sanitarias. Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía.1998; (Supl 1):39-44.

    15. Fernández-Ballesteros R. Los Autoinformes. En: Introducción a la evaluación psicológica I. ED. Pirámide; 1993. p. 218-51.

    16. Guillemin F. Cross-cultural Adaptación y Validación of Health Status Measures. Scan J Rheumatol 1995;24: 61-3.

    17. Grau Fibla G, Eiroa Patiño, Cayuela Domínguez A. Versión Española del OARS Multidimensional Functional Assess Questionaire: Adaptación Transcultural y medida de validez. Aten Primaria 1996;17:486-95.

    18. Esteve-Vives J, Batle E y el Grupo para la Adaptación del HAQ a la población Española. Adaptación del Health Assessmant Questionnaire (HAQ) a la Población Española. Rev Esp Reumatol 1991;18:258-62.

    19. Fernández-López JA, Siegrist J, Hernández-Mejía R, Broer M, Cueto-Espinar A. Evaluación de la equivalencia transcultural de la versión española del perfil de calidad de vida para enfermos crónicos (PEVEC). Med Clin (Barc) 1997;109:245-50.

    20. Liu M, Toikawa H, Seki M, Domen K, Chino N. Functional Independence Measure for Children (WeeFIM): a preliminary study in nondisabled Japanese children. Am J Med Rehabil 1998;77:36-43.

    21. Navarro MJ, Pérez de Lucia B, Trénor C, Ruiz L, Pérez A, Peiró S. Validación de un cuestionario para la medida de la satisfacción en Rehabilitación. Rehabilitación (Madr) 1998;32:255-62.

    22. Badia X, Salamero M, Alonso J, Ollé A. Introducción. En: La Medida de la Salud. Ed. PPU; 1996. p. 11-24.

    23. Rodríguez Rodríguez LP en Badia X, Salamero M, Alonso J, Ollé A. Medida de Incapacidad funcional y menoscabo. En La Medida de la Salud. Ed. PPU; 1996. p. 29-34.

    24. Álvarez M. Índice de Katz. En: Badia X, Salamero M, Alonso J, Ollé A., eds. Medida de Incapacidad funcional y menoscabo. En La Medida de la Salud. Ed. PPU; 1996. p. 25-8.

    25. Streiner DL, Norman Gr. Basic concepts. En: Health measurement scales. A pratical guide to their development and use. 2th ed. Oxford University Press; 1995. p. 4-14.

    26. Scientific Advisory Committee. Instrument Review Criteria. Medic Outcomes Trust Bull 1995;3:1-4.

    27. Guillemin. Qualité de vie en rhumatologie. Encycl Med Chir (Elsevier, Paris-France), Appareil locomoteur, 15-907-A-10, 1997, 4p.

    28. Granger CV, Deutsch A, Linn RT. Rasch analysis of the Functional Independence Measure (Fl MTM) Mastery Test. Arch Phys Med Rehabil 1998;79:52-7.

    29. Cress ME, Buchner DM, Questad KA, Esselman PC, de Lateur BJ, Schwartz RS. Continuous-Scale Physical Functional Performance in Healthy Older Adults: A Validation Study. Arch Phys Med Rehabil 1996;77:1243-50.

    30. Pruitt SD, Varni JW, Setoguchi Y. Functional Status in Children With Limb Deficiency: Development and Initial Validation of an Outcome Measure. Arch Phys Med Rehabil 1996;77:1233-8.

    31. Corrigan JD, Smith-Knapp K, Granger CV. Validity of the Functional Independence Measure for persons with traumatic brain injury. Arch Phys Med Rehabil 1997; 78:828-34.

    32. Segal ME, Heineman AW, Schall RR, Wrigt BD. Rasch Analysis of a Brief Physical Ability Scale For Long-Term outcomes of Stroke. Phys Med Rehabil 1997;11:385-95.

    33. Grimby G, Andrén E, Holgren E, Wrigth B, Linacre JM, Sundh V. Structure of a Combination of Functional Independence Measure and Instrumental Activity Measure Items in Community-Living Persons: A Study of Individual With Cerebral Palsy and Spina Bifida. Arch Phys Med Rehabil 1996;77:1109-14.

    34. Baker JG, Granger CV, Fiedler RC. A Brief Outpatient Functional Assessment Measure. Validity Using Rasch Measures. Am J Phys Med Rehabil 1997;76:8-13.

    35. Linacre JM, Wright BD,: A User''s Guide to BIGSTEP Rasch-Model Computer Program (version 2.6). Chicago: MESA Press; 1996.

    36. Florez M, García MA, García F, Armenteros J, Álvarez A, Martínez MD. Adaptación Transcultural a la población española de la escala de incapacidad por dolor lumbar de Osvestry. Rehabilitación (Madr) 1995;29:138-45.

    37. Zarco MJ. ?Valoración del Handicap en Individuos con Lesión Medular. Adaptación Transcultural de un Instrumento de Medida: Versión Española de la Craig Handicap Assessment and Reporting Technique?. Tesis doctoral. Universidad de Sevilla; 1997.

    38. Climent JM, Reig A, Sánchez J, et al. Construction and validation of a specific quality of life instrument for adolescents with spine deformities. Spine 1995;20:2006-11.

    39. Patrick DL. Prólogo. En: La Medida de la Salud. Ed. PPU, S.A.; 1996. p. 9-10.

    40. Gol J. Bienvenidos a la medicina basada en la evidencia. JAMA (Esp) Ed. PPI; 1997. p. 5-14.

    41. Leung EC-C, Rush PJ, Devlin M. Predicting prosthetic rehabilitation outcome in lower limb amputee patients with the Functional Independence Measure. Arch Phys Med Rehabil 1996;77:605-8.

    42. Heinemann AW, Kirk P, Hastie BA, Semik P, Hamilton BB, Linacre JM, et al. Relationships between disability measures and nursing effort during medical rehabilitation for patients with traumatic brain and spinal cord injury. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:143-9.

    43. Marciniak CM, Sliwa JA, Spill G, Heinemann AW, Semik PE. Functional outcome following rehabilitation of the cancer patient. Arch Phys Med Rehabil 1996;77:54-7.

    44. Ring H, Feder M, Schwartz J, Samuels G. Functional Measures of First-Stroke Rehabilitation Inpatiens: Usefulness of the Functional Independence Measure Total Score With a Clinical Rationale. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:630-5.

    45. Casas M. GRD. Una guía práctica para médicos. Ed. IASIST; 1995. p. 14-26.

    46. Aguilar Naranjo JJ, Santos Andrés JF, Real Collado C, Acebes O, Usabiaga Bernal T, Renau E, et al. Importancia de los datos uniformes y de la eficiencia en la valoración de la actividad en rehabilitación. Rehabilitación (Madr) 1997;31:48-56.

    47. Fiedler RC, Granger CV. Uniform data system for medical rehabilitation Report of First Admissions for 1995. Am J Phys Med Rehabil 1997;76:76-81.

    48. Stineman MG. Case-Mix measurement in medical rehabilitation. Arch Phys Med Rehabil December 1995; 76:1163-70.

    49. Stineman MG, Escarce JJ, Tassoni CJ, Goin JE, Granger CV, Williams SV. Diagnostic coding and medical rehabilitation length of stay: their relationship. Arch Phys Med Rehabil 1998;79:241-8.

    50. Turpin RS, Ratner DH. A Method to Risk-Adjust rehabilitation outcomes using Functional related Groups. Am J Phys Med Rehabil. 1997;76:138-43.

    51. Fries BE, Scheneider DP, Foley WJ, Gavazzi M, Burke R, Cornelius E. Refining a case-mix measure for nursisng homes: Resource Utilizations Groups (RUG-III). Med Care 1994;23:669-85.

    52. Goicoechea Salazar J, Martínez Jiménez R. Modelos de Gestión: Análisis de la producción hospitalaria en el Servicio Andaluz de Salud (SAS). Hospitalaria 1994;4:28-32.

    53. Juncosa S, Carrillo E, Bolíbar B, Prados A, Gervás J. Sistemas de Clasificación en Grupos de Iso-consumo (Case-Mix) en Atención Ambulatoria. Perspectivas para Nuestra Atención Primaria. Aten Primaria 1996;17:102-10.

    54. Carmona G, Prados A, Sánchez-Cantalejo E. Los Grupos de Atención Ambulatoria. Resultados Parciales del Proyecto: ?Evaluación de los Grupos de Atención Ambulatoria en nuestro entorno de Atención Primaria?. Hospitalaria 1997. p. 1.

    55. Williams BC, Li Y, Fries BE, Warren RL. Predicting Patient Scores Between the Functional Independence Measure and the Minimum Data Set: Development and Performance of a FIM-MDS ?Crosswalk?. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:48-54.

    56. Hérbert R, Spiegelhalter DJ, Brayne C. Setting the Minimal Metrically Detectable Change on Disability Rating Scales. Arch Phys Med Rehabil 1997;78:1305-8.

    57. Baker JG, Granger CV. Application of Rasch Analysis in the development of the medical rehabilitation follow along measure (MRFA) Phys Med Rehabil. Filadelfia: Hanley & Belfus; 1997;11:305-13.

Report this document

For any questions or suggestions please email
cust-service@docsford.com