Warning: file_put_contents(/var/www/html/w_abstracts/administrator/logs/eshiol.log.php): Failed to open stream: Permission denied in /var/www/html/w_abstracts/libraries/vendor/joomla/filesystem/src/File.php on line 263

Warning: file_put_contents(/var/www/html/w_abstracts/administrator/logs/eshiol.log.php): Failed to open stream: Permission denied in /var/www/html/w_abstracts/libraries/vendor/joomla/filesystem/src/File.php on line 263
Índice de Cambio Fiable Basado en Regresión: Limitaciones Para Su Uso En La Evaluación Neuropsicológica

Índice de Cambio Fiable Basado en Regresión: Limitaciones Para Su Uso En La Evaluación Neuropsicológica

COMUNICACIÓN ORAL | 20 noviembre 2024, miércoles | Hora: 17:30

AUTORES

Oltra Cucarella, Javier 1; de Andrade Moral, Rafael 2; Pérez Elvira, Ruben 3; Bonete López, Beatriz 4; Iñesta Carrizosa, Clara 4; Sitges Maciá, Esther 4


CENTROS

1. Departamento de Psicología de la Salud. Universidad Miguel Hernández de Elche; 2. Servicio: . ; 3. Servicio: . Universidad Pontificia de Salamanca; 4. Servicio: . Universidad Miguel Hernández de Elche

OBJETIVOS

El Índice de Cambio Fiable (ICF) basado en regresión permite analizar estadísticamente el cambio entre dos evaluaciones sucesivas. En neuropsicología se utiliza un grupo de control para generar la regresión y se aplica a pacientes para identificar problemas de memoria longitudinales. Sin embargo, generalmente los grupos clínicos puntúan fuera del rango de los grupos cognitivamente sanos utilizados para generar los datos de la regresión. El objetivo de este trabajo es analizar la bondad del modelo para datos a) en la parte baja del rango del predictor, y b) fuera del rango del predictor.

MATERIAL Y MÉTODOS

Generamos una muestra aleatoria de 1 millón de puntuaciones en el Free and Cued Selective Reminding Test entre 0-16 (modelo completo) y entre 9-16 (modelo parcial) tanto en PRE como en POST. La regresión de cada modelo fue utilizada para identificar cambio fiable en individuos con puntuaciones entre 0-8, de manera que el modelo completo analiza a los individuos en el rango inferior y el modelo parcial a individuos que puntúan fuera del rango del predictor.

RESULTADOS

Las puntuaciones en el modelo parcial fueron mayores que las del modelo completo. La proporción de puntuaciones bajas fue la esperada del 10% para el modelo original, entre el 12-15% para el modelo completo y entre el 71-72% para el modelo parcial.

CONCLUSIONES

Utilizar modelos de regresión para individuos que puntúan fuera del rango del predictor proporciona una tasa de error inaceptablemente elevada. Se recomienda utilizar grupos más homogéneos para el uso del ICF en la práctica clínica y la investigación.

video


Dirección

Madrid: Fuerteventura 4, 28703, San Sebastián de los Reyes, Madrid

Barcelona: Vía Laietana 23, Entlo A-D, 08003, Barcelona