Análisis psicométrico de la escala de marcha y equilibrio de Tinetti con el modelo de Rasch

Psychometric analysis of the Performance Oriented Mobility Scale of Tinetti with the Rasch model

J.A. López Pina <sup>a, 

a</sup> Facultad de Psicología, Universidad de Murcia, Murcia, España

Palabras Clave

Escala de marcha y equilibrio. Análisis psicométrico. Modelo de Rasch. Ajuste de modelos.

Keywords

PMOS scale. Psychometric analysis. Rasch model. Fit models.

Resumen

ObjetivoEn este estudio se presenta una aplicación del modelo de crédito parcial de la familia de modelos de Rasch a la escala de movilidad geriátrica PMOS (Tinetti, 1986, 1988) con vistas a determinar si ofrece una estructura unidimensional que permite obtener estimaciones de parámetros de habilidad y dificultad invariantes.
MaterialSe empleó una versión traducida al castellano de la escala PMOS, que se administró individualmente a los pacientes que colaboraron en el estudio.
MétodoDoscientos pacientes fueron evaluados con la escala PMOS. Las valoraciones de los 17 ítems fueron sometidas a un análisis psicométrico con el modelo de crédito parcial utilizando el programa ConQuest.
ResultadosDoce ítems de la PMOS se ajustaron al modelo unidimensional de Rasch, evidenciando que la habilidad de las personas se puede explicar en función de un solo atributo. El resto de ítems (1, 7, 13, 15 y 17) no obtuvieron estadísticos de ajuste que permitiera asegurar que su patrón de respuestas podría explicarse a través del modelo de Rasch.
ConclusionesLa metodología basada en el estudio del ajuste de los ítems a la familia de modelos de Rasch permite obtener estimaciones invariantes de los párametros de dificultad de los ítems y de habilidad de las personas. Además, el modelo de crédito parcial permite obtener estimaciones de los umbrales de las categorías con vistas a probar si los procesos discriminales de las personas son iguales para todos los ítems o varían de ítem a ítem.

Abstract

ObjectivesIn this study, we present an application of the partial credit model of the Rasch family of models to the PMOS scale of geriatric mobility (Tinetti, 1986, 1988) with the aim of determining whether it offers a unidimensional structure that enables us to obtain estimates of invariant parameters of ability and difficulty.
MaterialA Spanish translation of the PMOS scale was used. It was administered individually to the patients who took part in this study.
MethodTwo hundred patients were assessed using the PMOS scale. The evaluations of the 17 items were analyzed psychometrically with the partial credit model using the ConQuest program.
ResultsTwelve items of the PMOS fitted the unidimensional Rasch model, proving that the subjects’ ability can be explained using one single attribute. The other items (1, 7, 13, 15 and 17) did not obtain goodness-of-fit statistics that would guarantee that their response pattern could be explained using the Rasch model.
ConclusionsThe methodology based on the study of the fit of the items to the Rasch family of models enables us to obtain estimates of the invariant difficulty and ability parameters. Furthermore, the partial credit model enables us to obtain estimates of the thresholds of the categories with a view to testing whether the subjects’ discriminatory processes are the same for all the items or whether they vary from item to item.

Artículo

Durante gran parte del siglo pasado, el modelo de medida dominante en las ciencias sociales y de la salud fue el modelo clásico de test (MCT)^1,2,3. El MCT se basa en obtener una evidencia indirecta del error de medida cuando se aplica un test psicométrico a través de evaluar el grado en que la puntuación observada se acerca a la puntuación verdadera de una persona en el test. La puntuación observada es el único valor real que se puede obtener de un test, ya que el error y la puntuación verdadera de la persona son desconocidas, por lo que la puntuación observada o empírica será la herramienta básica del MCT para obtener alguna evidencia de la fiabilidad y validez de las puntuaciones.
Un problema importante del MCT es que no provee ningún procedimiento para asegurar que las puntuaciones observadas recogen realmente todas y cada una de las características del atributo que se desea medir. El MCT, en vez de centrarse en cómo cuantificar la variable que corresponde al atributo medido, asume que cada uno de los ítems que lo componen son ejemplares de las distintas características del atributo que se mide, cuyo peso en la puntuación total es desconocido, por lo que la puntuación observada es un mero conteo (suma) del número de ítems acertados, cuando los ítems son ejecución de tipo dicotómico, o marcados, si los ítems tienen más de dos categorías (ítems politómicos o tipo Likert). Pero contar es una operación matemática muy adecuada en diversos ambientes, por ejemplo, contar el número de estudiantes en una clase universitaria, pero por el mero hecho de contar no podemos asegurar que la variable construida sea una variable cuantitativa. Cuantificar una variable supone tener en cuenta dos operaciones básicas: orden y aditividad^4,5. Es decir, para cada uno de los ejemplares de la variable medida existe un número y sólo uno que lo representa y lo distingue de los demás, y además se pueden ordenar (relación de orden) en función de la cantidad de atributo medido; los números correspondientes a dos ejemplares del atributo se pueden sumar (aditividad), es decir, si a un ejemplar del atributo le corresponde el número 1 y a otro el número 2, existe (o puede existir) un tercero, tal que es propio afirmar que 3=2+1. No obstante, la aditividad dependerá siempre de la decisión de situar un estándar arbitrario contra el que se podrá conocer la cuantificación de ejemplares del atributo.
El MCT confía en la asunción, no probada experimentalmente en el laboratorio, de que un mero conteo de respuestas a los ítems que forman un test produce una variable cuantitativa; pero en realidad sólo confía y asume pero no prueba, sino por medios indirectos, cómo asegurar a través de jueces que los ítems contienen el atributo medido, establecer correlatos con otros instrumentos de medida y criterios externos para asegurar que las puntuaciones ocurren en la misma dirección o a través de estudiar las covarianzas o correlaciones entre los ítems con técnicas más o menos potentes de análisis factorial (componentes principales, ejes principales, máxima verosimilitud) exploratorio y confirmatorio.
Desde mediados del siglo xx , algunos investigadores no estuvieron satisfechos con esta forma de medir los atributos, por lo que volvieron su atención a las respuestas que las personas dan a los ítems evitando en todo momento utilizarlos como meros ejemplares para obtener un conteo. Así, comienza una nueva era en la medida psicológica en la que el eje central es el ítem que forma parte del test y no la puntuación empírica que resulta de contar el número de ítems acertados en el test. Además, este cambio de atención se centra, por una parte, en cómo deben construirse los ítems para que resulten mejores ejemplares de las características del atributo y en la posibilidad de estudiar si cada una de las respuestas a los ítems que componen el test pueden pronosticarse a través de un modelo matemático. Así, Lord⁶ fue uno de los primeros investigadores en ofrecer a la comunidad científica un modelo que estudia las respuestas a los ítems basado en la ojiva-normal, y posteriormente Birnbaum⁷ y Rasch⁸ofrecieron un modelo más simple basado en la función logística. En los últimos treinta años, estos modelos han sido encuadrados bajo el epígrafe de Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI)⁹, aunque el modelo de Rasch⁸ y posteriores extensiones de éste tienen unas características peculiares que lo diferencian de otros modelos de TRI, por lo que se ha generado un ámbito de estudio propio de investigadores que sólo trabajan en este modelo y en otros de la misma familia^10,11,12. La utilización de un modelo matemático para pronosticar cada una de las respuestas que una persona da a cada uno de los ítems de un test supone un cambio importante con respecto al MCT, ya que es necesario probar el ajuste de las respuestas obtenidas al modelo matemático especificado. Si las respuestas obtenidas por las personas siguen el modelo matemático especificado, entonces las propiedades del modelo (unidimensional e independencia local) son generalizables a los procesos de respuestas del test que las ha generado.
Desgraciadamente, en la actualidad es imposible asegurar con absoluta certeza que dos personas de igual habilidad responderán exactamente igual ante el mismo estímulo (el ítem), por lo que los modelos de la TRI, y el modelo de Rasch en concreto, son modelos probabilísticos cuyo objetivo es cuantificar la variable en las personas que de tal suerte que las estimaciones se han obtenido con el mínimo error estadístico posible.
Modelo de RaschEl modelo unidimensional de Rasch afirma que cada persona tiene una y sólo una habilidad esencial (θ) y el ítem tiene una y sólo una dificultad (δ) relacionada con la dimensión que se mide. La habilidad de las personas sólo se puede conocer enfrentando a esas personas con los ítems del test, mientras que la dificultad de los ítems sólo se puede conocer haciendo que las personas de distintas habilidades los contesten. Además, ambos parámetros producen escalas de intervalo cuyo origen y unidad de escala son arbitrarios.

P ( θ i ) = exp ( θ i - D j ) 1 + exp ( θ i - D j )

Para ítems dicotómicos (Acierto/Fallo, Sí/No), Rasch⁸ propuso que la relación entre la habilidad de las personas y la dificultad de los ítems se puede modelar probabilísticamente a través de la siguiente función matemática: donde θ_i es el parámetro de habilidad de la persona i, D_j es el parámetro de dificultad del ítem j, exp es el número e, y P (θ_i) es la probabilidad de que la persona de habilidad θ_iacierte el ítem. La ecuación es una función no lineal que genera una enorme complejidad a la hora de estimar los parámetros de habilidad de las personas y de dificultad de los ítems. No obstante, esta cuestión se simplifica, ya que la suma de las respuestas a través de los ítems o de las personas permite obtener estimadores suficientes¹³ de los correspondientes parámetros.
La relación no lineal entre ambos parámetros genera una complejidad adicional que sólo puede resolverse a través de la utilización de métodos de aproximación numérica cuya complejidad desborda el objetivo de este trabajo, pero que el lector interesado encontrará en cualquier texto de TRI^14,15 o modelo de Rasch^11,12,16 bajo el epígrafe de estimación de parámetros con el método de máxima verosimilitud bajo diversas variantes: condicional, conjunta, marginal.
Una condición esencial del modelo de Rasch y de otros modelos de TRI es que cualquier aplicación del modelo a una matriz de respuestas a los ítems de un test requiere un estudio del ajuste de los ítems y del test completo al modelo especificado. El modelo de Rasch dispone de una pléyade de estadísticos de ajuste para los ítems y para el test completo, entre los que destacan los estadísticos basados en residuales entre la respuesta dada y la probabilidad esperada que se operativizan bajo diversas distribuciones (normal, chi-cuadrado). Si la diferencia entre las respuestas a los ítems y las probabilidades de respuesta se eleva al cuadrado y se suma a través de todas las casillas de la matriz de respuestas, obtendremos medias cuadráticas basadas en residuales cuya distribución se aproxima a la distribución chi-cuadrado, cuya esperanza matemática es 1. La transformación Wilson–Hilferty (en este trabajo, transformación t) permite transformar las medias cuadráticas a la distribución normal.
Si el método de estimación de parámetros converge y los estadísticos de ajuste permiten afirmar que las respuestas de las personas pueden explicarse en función de la dificultad de los ítems que componen el test, entonces podemos asegurar que las estimaciones de los parámetros de las personas y de los ítems son independientes. Es decir que la habilidad estimada de cada persona no depende del número y tipo de ítems que ha contestado, ni la dificultad de los ítems depende del número y tipo de personas que lo han contestado. Este hecho es muy importante en la medida en ciencias de la salud, ya que en el MCT, la puntuación observada de las personas depende del número de ítems que contiene el test y la dificultad de los ítems depende del número de personas que lo contestan. Si el número de ítems cambia, las puntuaciones observadas de las personas cambian, y si el tamaño del grupo aumenta, los índices de dificultad de los ítems cambian en función de las características del grupo.
A diferencia del MCT que se aplica independientemente de la dimensionalidad del test y formato de los ítems, el modelo de Rasch es en realidad un precursor de una familia de modelos que, manteniendo su esencia, se adapta a las condiciones de medida en las que trabajamos. Así, existe una variante del modelo de Rasch para ítems con más de dos categorías (politómicos, también conocidos como tipo Likert) y para rangos antes que puntuaciones resultantes de la ejecución de una tarea. Estos modelos tienen variantes multidimensionales que permiten estimar parámetros en las dimensiones especificadas en el estudio.
Entre los modelos unidimensionales para ítems politómicos destacan el modelo de escalas de valoración¹⁷ y el modelo de crédito parcial¹². Ambos se caracterizan por producir, además de un parámetro de dificultad para cada ítem, k−1 parámetros para las categorías de los ítems. En el modelo de escalas de valoración, los parámetros de las categorías serán iguales para todos los ítems y siempre estarán ordenados de menor a mayor (categoría más baja a más alta), mientras que en el modelo de crédito parcial, los parámetros de las categorías pueden variar de ítem a ítem e incluso no estar ordenados. Para no extender en exceso este trabajo nos centraremos exclusivamente en el modelo de crédito parcial.
El modelo de crédito parcial

P ( θ ) = exp ( ∑ r = 0 k ( θ - D j ) ) ∑ H = 0 K exp ( ∑ r = 0 r ( θ - D j ) )

El modelo de crédito parcial¹² fue diseñado especialmente para ítems de ejecución cuyas categorías suponían un incremento de aprendizaje de una categoría a otra. El modelo, entonces, permite obtener estimaciones de los umbrales entre las categorías (parámetros de paso) que permiten determinar no sólo la dificultad del ítem en el grupo, sino si las categorías están bien ordenadas y espaciadas en cada uno de los ítems que componen el test. La función matemática de este modelo tiene la siguiente forma:donde D j = δ j - δ jk es el parámetro de dificultad del ítem j y δ_jk es el umbral de la categoría k en el ítem j, y el resto de parámetros se interpreta como en .Como en el modelo unidimensional de Rasch, en el modelo de crédito parcial es preciso estimar los parámetros de habilidad de las personas, dificultad de los ítems y de las categorías con un método de máxima verosimilitud, así como probar el ajuste de los datos al modelo.
Objetivo de este estudioEste estudio pretende presentar una didáctica de ambos modelos (Rasch dicotómico y crédito parcial) con una escala de movilidad ampliamente utilizada en el ámbito de las ciencias de la salud conocida como evaluación de la marcha y del equilibrio de Tinetti^18,19 (tabla 1^,tabla 2). La escala consta de 17 ítems (8 de marcha y 9 de equilibrio) que combina ítems con respuestas dicotómicas (ítems 1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 15 y 16) e ítems con respuestas politómicas (6, 7, 10, 11, 12, 13, 14 y 17). Una característica importante de la familia de modelos de Rasch es que los ítems que forman el test no necesariamente deben tener el mismo formato, ya que el algoritmo de estimación de parámetros trata cada ítem con el modelo apropiado en función del número de categorías que contiene. Nótese que el modelo de Rasch dicotómico no es más que un modelo de crédito parcial para ítems politómicos con sólo dos categorías.

Tabla 1a. Tests de evaluación de la marcha y el equilibrio de Tinetti ^18,19

Marcha	Cod	IH
Iniciación de la marcha (inmediatamente después de decir que ande) (ítem 1)
Algunas vacilaciones o múltiples intentos para empezar	0	0,84
No vacila.	1
Longitud y altura del paso
Movimiento del pie derecho (ítem 2) No sobrepasa al pie izquierdo con el paso. Sobrepasa al pie izquierdo. Movimiento del pie izquierdo (ítem 3) No sobrepasa al pie derecho con el paso. Sobrepasa al pie derecho. El pie izquierdo no se separa completamente del suelo con el peso. El pie izquierdo se separa completamente del suelo.
	0	0,69
	1
	0
	1	0,53
	1
	1
Simetría del paso (ítem 4)
La longitud de los pasos con los pies izquierdo y derecho no es igual.	0	0,64
La longitud parece igual.	1
Fluidez del paso (ítem 5)
Paradas entre los pasos	0	0,74
Los pasos parecen continuos.	1
Trayectoria (observar el trazado que realiza uno de los pies durante unos 3 m) (ítem 6)
Desviación grave de la trayectoria	0
Leve/moderada desviación o uso de ayudas para mantener la trayectoria	1	0,84
Sin desviación o uso de ayudas	2
Tronco (ítem 7)
Balanceo marcado o uso de ayudas	0	0,90
No balancea pero flexiona las rodillas o la espalda o separa los brazos al caminar.	1
No se balancea, no reflexiona, ni otras ayudas.	2
Postura al caminar (ítem 8)
Talones separados	0	0,71
Talones casi juntos al caminar	1

Cod: código asignado a cada opción del ítem; IH: índice de homogeneidad del ítem evaluado con la correlación biserial-puntual.

Tabla 1b. Test de evaluación de la marcha y el equilibrio de Tinetti ^18,19

Equilibrio	Cod	IH
Equilibrio sentado (ítem 9)
Se inclina o se desliza en la silla.	0	0,57
Se mantiene seguro.	1
Levantarse (ítem 10)
Es capaz, pero usa los brazos para ayudarse.	0	0,70
Es capaz sin usar los brazos.	1
Intentos para levantarse (ítem 11)
Incapaz sin ayuda	0
Es capaz, pero necesita más de un intento.	1	0,89
Es capaz de levantarse con sólo un intento.	2
Equilibrio en bipedestación inmediata (los primeros 5 s) (ítem 12)
Inestable (se tambalea, mueve los pies), marcado balanceo del tronco	0
Estable pero usa el andador, bastón o se agarra a otro objeto para mantenerse.	1	0,85
Estable sin andador, bastón u otros soportes	2
Equilibrio en bipedestación (ítem 13)
Inestable	0
Estable, pero con apoyo amplio (talones separados más de 10cm)	1	0,51
Estable, pero con bastón u otro soporte	2
Empujar (paciente en bipedestación con el tronco erecto y los pies tan juntos como sea posible). El examinador empuja suavemente en el esternón del paciente con la palma de la mano, tres veces (ítem 14).
Empieza a caerse.	0
Se tambalea, se agarra, pero se mantiene.	1	0,86
Estable	2
Ojos cerrados (en la posición de 6) (ítem 15)
Inestable	0	0,41
Estable	1
Vuelta de 360o (ítem 16)
Pasos discontinuos	0
Continuos	1	0,67
Inestable (se tambalea, se agarra)	0
Estable	1
Sentarse (ítem 17)
Inseguro, calcula mal la distancia, cae en la silla.	0
Usa los brazos o el movimiento es brusco.	1	0,59
Seguro, movimiento suave	2

Cod: código asignado a cada opción del ítem; IH: índice de homogeneidad del ítem evaluado con la correlación biserial-puntual.

MétodoPacientesSe aplicó la escala de evaluación de la marcha y equilibrio de Tinetti^18,19 a un grupo de 200 personas con edad media de 74,38 años y desviación típica de 7,19. La edad mínima fue de 56 años y la edad máxima de 95 años. Del total, 134 (68%) eran mujeres y 64 (32%) eran varones; 45 (22,5%) estaban solteros, 75 (37,5%) estaban casados o convivían en pareja, 7 (3,5%) estaban separados, 72 (36%) estaban viudos y 1 (0,5%) no contestó esta cuestión. Ochenta y dos (41%) no tenían estudios, 87 (43,5%) habían cursado estudios elementales o primarios, 24 (12%) habían cursado estudios secundarios o de formación profesional, 3 (1,5%) habían realizado estudios universitarios y 4 (2%) no contestaron esta cuestión.
Con respecto a la convivencia, 52 (26%) afirmaron vivir solos y 148 (74%) no; 103 (51,5%) vivían en pareja, 92 (46%) no y 3 (2,5%) no contestaron. Por otra parte, 103 (51,5%) afirmaron vivir en el domicilio propio, 6 (3%) en el domicilio familiar, 81 (40,5%) en una residencia y 10 (5%) no contestaron. Además, 145 (72,5%) afirmaron asistir a una residencia durante el día, 46 (23%) no asistían a una residencia durante el día y 9 (4,5%) no contestaron. Por último, actualmente 24 (12%) estaban empleados, 2 (1%) tenían un trabajo independiente, 156 (78%) estaban jubilados, 11 (5,5%) afirmaban estar en otras situaciones y 7 (3,5%) no contestaron.
Estimación de parámetros con el modelo de Rasch dicotómico y el modelo de crédito parcialGeneralmente, la estimación de los parámetros de habilidad de las personas y de la dificultad de los ítems en el modelo de Rasch se lleva a cabo actualmente con alguno de los programas informáticos existentes en el mercado. En realidad, es posible realizar una estimación de parámetros a mano con el método PROX^11,12, pero la velocidad de los programas actuales ha popularizado la utilización de programas informáticos que implementan alguno de los procedimientos que hemos señalado anteriormente. Entre los más populares se encuentran WinSteps, ConQuest y RSP, aunque otros programas (BILOG y MULTILOG), que implementan modelos más generales de TRI, pueden estimar también los modelos de este trabajo. Todos estos programas tienen un coste, aunque no muy elevado. Existen versiones de estudiante y de prueba de estos programas, que se pueden descargar desde las siguientes páginas web: URL: www.rasch.org y desde URL: http://assess.com/xcart/home.php . Un programa libre y gratuito (RM-1) para estimar parámetros con el modelo unidimensional de Rasch para ítems dicotómicos se puede solicitar al autor de este trabajo.
En este trabajo utilizamos el programa ConQuest²⁰. Este programa permite estimar parámetros de una amplia variedad de la familia de modelos de Rasch tanto unidimensionales como multidimensionales. Además, su facilidad de manejo es elevada, al menos en los modelos más simples; es muy versátil, ya que dispone de comandos con muchas opciones y las salidas son directas y fácilmente interpretables e incorporables a cualquier informe técnico con un procesador de textos.
ConQuest admite dos formas de trabajo: una en entorno Windows y otra en entorno MS-DOS. En cualquier caso, en ambas formas, el programa requiere un archivo con las órdenes necesarias para ejecutar el análisis y otro archivo con la matriz de datos, aunque la matriz de datos puede ir en el mismo archivo de las órdenes. Una vez que se ejecuta el archivo de órdenes, si no se produce ningún problema de mala especificación de los comandos, ConQuest producirá un archivo con las estimaciones de los parámetros de los ítems, un mapa donde se despliega la distribución de las habilidades de las personas y las dificultades de los ítems, y de las categorías de los ítems en los ítems politómicos, y si se requiere, en un archivo aparte, una estimación de los parámetros de habilidad de las personas que forman el grupo de acuerdo con el método de estimación seleccionado. El archivo de comandos aparece en la figura 1.

Figura 1.

El comando Title especifica el título del estudio. El comando datafile especifica el nombre del archivo (y su extensión). El comando format especifica la estructura del archivo que contiene las respuestas. Así, en este caso, el archivo contiene 17 columnas, donde la primera columna corresponde al ítem 1 y la columna 17 corresponde al ítem 17. No existen espacios ni delimitadores entre las columnas. El comando model especifica el modelo que se empleará para el análisis. Así, el modelo de crédito parcial se llama en ConQuest: item+item * step. El comando estimate le dice al programa que estime los parámetros del modelo especificado en model. El comando show le dice al programa que escriba los resultados en un nuevo archivo con nombre y extensión (en este caso: tinet2.shw). El comandoitanal realiza un análisis de los ítems con el MCT, y por último, el comando quit cierra el programa y todos los archivos abiertos. Observe que todas las líneas finalizan con un punto y coma (;). Esto es obligatorio, ya que es el formato que se emplea en ConQuest para especificar el final de una orden o comando cualquiera.
ResultadosLas tabla 1^,tabla 2 presentan los índices de homogeneidad de cada ítem en cada una de las dos subescalas (marcha y equilibrio). La mayor parte de los ítems (1, 2, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 14 y 16) tienen índices de discriminación muy cercanos o por encima de 0,7; el resto, por encima de 0,5 (ítems 3, 4, 9, 13 y 17), menos el ítem 15 cuyo índice de discriminación ha sido 0,41. El hecho de que la mayor parte de los ítems tengan índices de discriminación tan elevados aventura la posibilidad de que estos ítems son en realidad prácticamente funciones de paso que permiten discriminar casi perfectamente el grado de marcha y equilibrio de estas personas, situación que no es corriente en otras escalas de medida. Además, este hecho se refleja en el elevado coeficiente de fiabilidad (alfa) encontrado de 0,92, que nos informa de una muy elevada intercorrelación entre las valoraciones dadas en los ítems de la escala.
La figura 2a presenta las estimaciones de los parámetros de dificultad de cada uno de los 17 ítems que componen la escala Tinetti, con sus correspondientes errores típicos y los estadísticos de ajuste basados en medias cuadráticas y sus correspondientes transformaciones t a la distribución normal aproximada. Además, cada estadístico de ajuste lleva aparejado un intervalo de confianza para las medias cuadráticas que permite juzgar si el parámetro obtenido se encuentra en el rango esperado según las características del grupo o no. La interpretación de los estadísticos de ajuste es crucial para decidir si los ítems siguen el modelo de Rasch. Generalmente, esta interpretación se realiza ítem a ítem, aunque otros programas disponen de estadísticos globales para decidir si todos los ítems que forman el test siguen el modelo especificado o no. En este caso, realizaremos la intepretación individualizada en función de cada uno de los ítems. Observe el lector que cada ítem dispone de dos estadísticos de ajuste: uno no ponderado (unweighted) y otro ponderado (weighted). El primero no pondera los residuales, por lo que puede alterarse fácilmente por resultados extremos, sujetos muy hábiles que fallan ítems fáciles o personas poco hábiles que aciertan ítems difíciles. El segundo pondera la estimación del residual en función de la cantidad de información que arrojan los ítems en el intervalo de habilidad, de modo que las personas con habilidad más cercana a la dificultad del ítem suelen influir más en el residual que las personas cuya habilidad está por debajo o por encima de la dificultad del ítem. Generalmente, ambos estadísticos se deben tener en cuenta para decidir si el ítem sigue el modelo de Rasch especificado. Cada uno de estos estadísticos tiene una esperanza matemática de 1, por lo que el ítem que ajusta el modelo perfectamente debe tener este valor. Si la media cuadrática es mayor que 1x, entonces el ítem tiene un x% más de variabilidad que la esperada por el modelo de Rasch, mientras que si la media cuadrática es menor que 1, entonces tiene un x% menos de variabilidad que la esperada por el modelo de Rasch. Como dijimos arriba, la transformación t de Wilson-Hifferty puede utilizarse también para decidir sobre el ajuste de los ítems. Así, esperamos que los ítems que se ajustan al modelo de Rasch tengan sus estadísticos t en el intervalo ± 2. Casi ningún ítem se ajusta al modelo de Rasch si utilizamos el estadístico no ponderado, aunque si tenemos en cuenta el estadístico de ajuste ponderado, la mayor parte de los ítems sigue el modelo de Rasch, excepto los ítems 1, 7, 13, 15 y 17. En principio, la estrategia aconsejada por los investigadores en este campo¹¹ consiste en modificar o eliminar estos ítems hasta encontrar una escala que se ajuste en todos sus ítems al modelo de Rasch. No todos los investigadores están de acuerdo con esta solución, ya que un proceso de eliminación o modificación de ítems poco cuidadosa puede alterar gravemente el contenido del test que estamos construyendo. En principio, pues, los ítems 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 14 y 16 formarían una escala de Rasch unidimensional para evaluar el grado de marcha y equilibrio en una muestra de personas mayores de las características que hemos utilizado en este estudio.

Figura 2.

Ahora podemos observar que los parámetros de dificultad de los ítems aparecen con decimales y números negativos. Esto es consecuencia del proceso de estimación de parámetros, ya que al partir de una muestra donde los parámetros de habilidad y dificultad son desconocidos, el programa informático tiene que fijar una escala para obtener los parámetros de la otra. ConQuest siempre fija la escala de dificultad de los ítems para que su media sea 0, así que los parámetros de dificultad mayores que 0 indican ítems difíciles, mientras que los parámetros de dificultad menores que 0 indican ítems fáciles. Generalmente, los parámetros de los ítems (y también de habilidad) suelen encontrarse en el intervalo ±3, aunque no necesariamente. El ítem 9 (equilibrio sentado) ha resultado ser el más fácil ( δ 9 = - 2 , 642 ) , indicando que las personas evaluadas en este grupo no tienen excesivos problemas de equilibrio cuando están sentados, mientras que el ítem 15 (ojos cerrados) ha resultado el más difícil ( δ 15 = 2 , 965 ) , indicando que ha sido el más difícil de cumplir por las personas que forman este grupo. Para una mejor visualización de las propiedades de estos ítems es corriente graficar las probabilidades de los ítems para cada uno de los posibles niveles de habilidad de las personas en este grupo. Las curvas resultantes se conocen como curvas características de los ítems (CCI), y en ítems dicotómicos son siempre monotónicas crecientes. La figura 3 presenta las CCI de algunos ítems de este test.

Figura 3.

Observe que las tres curvas siempre crecen desde menos habilidad (−3) hasta más habilidad (+3) y además su punto medio (punto de inflexión) coincide con el parámetro de habilidad que es igual a su parámetro de dificultad. Cuanto más fácil es el ítem, más hacia la izquierda estará la CCI, mientras que cuanto más difícil sea el ítem, más a la derecha se encontrará la CCI.
La figura 2b presenta las estimaciones de los parámetros de los umbrales de las catergorías para los ítems politómicos. En el caso de un ítem dicotómico existe un solo parámetro de cambio de categoría, de 0 a 1, por lo que este parámetro coincide con el parámetro de dificultad del ítem. En la tabla aparece cada ítem con sus correspondientes categorías; dado que los ítems politómicos de esta escala tienen tres categorías, el programa estima dos parámetros de umbral: el parámetro de paso de la categoría 0 a la categoría 1, y el parámetro de paso de la categoría 1 a la categoría 2. Observe que los parámetros de las categorías son iguales en cada ítem, ya que el algoritmo de estimación de parámetros impone la restricción de que la suma de los parámetros de las categorías sea 0. Como en el caso de los ítems dicotómicos, también es posible obtener las curvas características de las categorías en cada ítem politómico. La figura 4 presenta estas CCI para el ítem 6.

Figura 4.

En esta figura, la curva monotónica decreciente corresponde a la categoría 0 y la monotónica creciente corresponde a la categoría 2, mientras que la categoría central (1) se asemeja a una curva normal. Los puntos donde se cortan las curvas se corresponden con los parámetros de los umbrales de las categorías en este ítem. Así, las personas con baja habilidad (marcha y equilibrio) tienden a marcar la categoría 0 en este ítem, mientras que las personas con elevada movilidad tienden a marcar la categoría 2. Las personas de habilidad media tienden a marcar la categoría central. La figura 5presenta las CCI del ítem 13 que se interpreta de forma algo diferente.

Figura 5.

En la figura se aprecia que la mayor parte de las personas se sitúa en la categoría intermedia (1) en este ítem, siendo las personas de muy baja habilidad las que suelen marcar la categoría 0 y las personas de muy alta habilidad, que prácticamente no tienen problemas de marcha y equilibrio, las que marcan la categoría 2.
La importancia de estimar los umbrales de las categorías de los ítems politómicos se puede apreciar en la tabla 3. Hasta la aparición de estos modelos, el investigador tenía que asumir que las distancias entre las categorías de los ítems tipo Likert o politómicos eran iguales. Es decir, el proceso discriminal de cada persona para decidir marcar una categoría o la siguiente era igual, independientemente del número de categorías que contuviera el ítem (escalamiento Likert) (parte izquierda de la tabla 3). Pero, como el modelo de crédito parcial, los umbrales de decisión cambian de ítem a ítem y además pueden ser más estrechos o más amplios en función del proceso de decisión de las personas (parte derecha de la tabla 3). Ocurre en ocasiones que si se emplea un número elevado de categorías, como por otra parte es constumbre en los instrumentos construidos bajo el escalamiento Likert, el modelo de crédito parcial puede detectar categorías que no se han utilizado convenientemente, por lo que será necesario unir dos o más categorías adyacentes.

Tabla 2. Distancia entre las categorías en el escalamiento Likert y el modelo de crédito parcial

	Escalamiento Likert			Modelo de Rasch
Ítem 6	0	1	2	0	1	2
Ítem 7	0	1	2	0	1	2
Ítem 10	0	1	2	0	1	2
Ítem 11	0	1	2	0	1	2
Ítem 12	0	1	2	0	1	2
Ítem 13	0	1	2	0	1	2
Ítem 14	0	1	2	0	1	2
Ítem 15	0	1	2	0	1	2
Ítem 17	0	1	2	0	1	2

Dado que los parámetros de dificultad de los ítems y de habilidad de las personas se encuentran en la misma escala, el modelo de Rasch permite comparar sus distribuciones directamente (figura 6). La presentación de ambas distribuciones de forma vertical, una frente a otra, se conoce como mapa de Wright^10,21. Generalmente, el programa ConQuest centra la escala de dificultad de los ítems para tener media 0, con lo que los parámetros de dificultad de todos los ítems se distribuirán con más o menos amplitud alrededor de la media. Un objetivo importante del investigador que construye un test será seleccionar ítems que cubran el mayor rango posible de dificultades, de modo que todas las personas, independientemente de su habilidad, puedan ser evaluadas. En la figura 6 (parte derecha) aparece la distribución de los parámetros de los ítems que, como vemos, se encuentran alrededor de su media 0. La primera columna por la izquierda representa ambas escalas (habilidad y dificultad) en el rango de −4 a 11. El ítem más difícil (ítem 15) aparece en la parte superior de la distribución y el ítem más fácil (ítem 9) aparece en la parte inferior de la distribución. Observamos también que en la parte central se acumulan algunos ítems (5, 14 y 16,y 2, 6, 11 y 12) que quizás provocan cierta redundancia en la medida de las personas que ocupan el centro de la distribución. Sin embargo, esta situación es normal para este test, ya que fue construido bajo el MCT que prioriza los ítems de dificultad media frente a los ítems de dificultad baja o alta. Desde el punto de vista del modelo de Rasch hubiera sido deseable una mayor amplitud de dificultad entre los ítems cubriendo rangos de habilidad (intervalos −1 a −3 y +2 a +3) para los que no se dispone de ítems en este test. No obstante, el modelo de Rasch ofrece (figura 2a, abajo) un coeficiente que permite estimar la separabilidad de los parámetros. Este coeficiente varía entre 0 y 1, y en nuestro caso su cuantía ha sido de 0,986, lo que indica al investigador que la separabilidad de los parámetros de dificultad de estos ítems ha sido suficiente para evaluar la habilidad de las personas que forman este grupo.

Figura 6.

Justo a la izquierda de la distribución de los parámetros de dificultad, aparece la distribución de los parámetros de habilidad de las personas (marcados con una X). Si la habilidad media del grupo fuera igual a la dificultad media del test, ambas distribuciones estarían una frente a otra como en un espejo. Sin embargo, en este caso parece que el grupo de personas evaluado tuvo menos problemas de marcha y movilidad de los esperados, ya que la media de la distribución de la habilidad estuvo aproximadamente 4,5 puntos por encima de la media de dificultad del ítem.
La figura 7 es, de nuevo, un mapa de Wright, pero en este caso para las categorías de los ítems. Observe que los ítems dicotómicos sólo aparecen una vez, mientras que los ítems politómicos se repiten dos veces (p. ej. 11.1 y 11.2), ya que se han estimado dos umbrales para las categorías correspondientes. En esta figura, lo que podemos observar es si las estimaciones de los umbrales están ordenadas, síntoma de que las categorías han sido bien seleccionadas. Efectivamente, todas las estimaciones de los umbrales de la categoría 1 se encuentran por debajo de sus correspondientes estimaciones en la categoría 2 en cada ítem.

Figura 7.

DiscusiónEn este estudio realizado sobre la escala de marcha y equilibrio de Tinetti^18,19 hemos demostrado la potencialidad de la familia de modelos de Rasch para obtener una evaluación más exacta de las personas en el atributo medido, siguiendo un proceso de construcción y análisis de la escala paso a paso, que solventa la mayor parte de las asunciones y dificultades de la metodología ofrecida por el MCT.
La familia de modelos de Rasch no sólo permite obtener una evaluación más exacta del atributo, sino que a la vez es un medio para confirmar la presencia de uno y sólo un atributo medido a través de estadísticos de ajuste de los ítems. Además, las estimaciones de la habilidad de las personas no son un mero conteo de ítems contestados o acertados, sino que se estiman de acuerdo a un modelo matemático que incorpora supuestos a esas puntuaciones, como la unidimensionalidad de la medida y la independencia local de los ítems.
Si los datos presentan un buen ajuste al modelo de Rasch propuesto, entonces es posible afirmar que las estimaciones de los parámetros de los ítems y las estimaciones de los parámetros de habilidad de las personas son independientes entre sí, hecho largamente perseguido en la medida en ciencias de la salud y no conseguido hasta ahora con ningún otro modelo de medida conocido.
Conflicto de interesesLos autores no tienen ningún conflicto de intereses.

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Disnea de esfuerzo, deterioro del patrón ventilatorio y mala tolerancia al ejercicio: ¿signos precoces de insuficiencia respiratoria?

Exertional dyspnea, rapid shallow breathing and poor exercise toleran Early signs of respiratory impairment?

M. Giménez ^ab, , B. Hannhart ^a, E. Abril ^ac, L. Benamghar ^a, P. Vergara ^a, A. Gómez ^ab, E. Servera <sup>ad

a</sup> INSERM-ERI n.^o 11 (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale), Nancy, Francia
^b Servicio de Rehabilitación y Fisioterapia, Hospital Negrín, Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas, España
^c Unidad de Fisioterapia, Centro de Salud El Palmar, El Palmar, Murcia, España
^d Servicio de Neumología, Hospital Clínico Universitario, Valencia, España

Palabras Clave

Espirometría. Test de ejercicio incremental. $\stackrel{}{V}\stackrel{}{\dot{}}$O₂pico. Disnea de esfuerzo. Lactato. Patrón ventilatorio. Ventilación alveolar. Espacio muerto fisiológico. Gasometría arterial.

Keywords

Spirometry. Incremental exercise test. O_{2 peak}. Exertional dyspnea. Lactate. Ventilatory pattern. Alveolar ventilation. Physiological dead space. Arterial blood gases.

Resumen

IntroducciónLa disnea de esfuerzo (DE) es frecuente entre fumadores a pesar de una espirometría normal.
ObjetivosDeterminar si el test de ejercicio y la observación de posibles alteraciones del patrón ventilatorio pueden reflejar una insuficiencia respiratoria precoz.
Material y métodoSe ha comparado a 24 varones fumadores que presentaban DE con 31 varones fumadores sin DE. En ambos grupos se realizó espirometría, pletismografía, estudio del patrón ventilatorio, gasometría arterial y test de ejercicio incremental (30W/3min), empezando por 40W×10min. La se evaluó mediante la escala de Borg.
ResultadosLa espirometría era normal en ambos grupos. Los sujetos con DE presentaron un aumento de la frecuencia respiratoria (fB) y un volumen corriente (VT) significativamente reducido (p<0,001), con un patrón respiratorio más superficial. Además, mostraban una reducción superior al 30% del consumo máximo del V ˙ O₂pico y de la potencia máxima tolerada (W_máx) (p<0,01). Se observó una disminución de la ventilación alveolar ( V ˙ A / V ˙ E ), la PaO₂ y el pulso de O₂ (p<0,01), mientras que la ventilación ( V ˙ E ), la relación ventilación (VE)/ventilación máxima minuto (MVV), el espacio muerto (VD), la lactatemia (AL) y la frecuencia cardiaca (FC) fueron, para un mismo nivel de ejercicio, significativamente mayores (p<0,01) en el grupo de disneicos.
ConclusionesSujetos aparentemente sanos, cuya espirografía es normal, presentan DE, junto con una combinacion de efectos adversos durante el ejercicio (aumento de la demanda ventilatoria central, importantes alteraciones del patrón ventilatorio, con hipoventilación e importante reducción de la máxima cantidad de ejercicio). Tales alteraciones frecuentemente no se exploran, pero se podrían corregir mediante un elaborado tratamiento fisioterapéutico y entrenamiento muscular.

Abstract

Exertional dyspnea (ED) is common among smokers despite a normal spirometry.
ObjectivesThis study aimed to determine whether exercise testing, overbreathing and altered breathing pattern can reflect early respiratory impairment.
Material and methodTwenty-four active ED male smokers aged 33–60 years, with no background of muscular, cardiac or respiratory disease, were compared to 31 healthy smokers (with no ED). Spirometry, plethysmography, ventilatory pattern and arterial blood gases were assessed in both groups and dyspnea was estimated using a Borg scale at every 30W/3min step of incremental maximal exercise, starting with 40W for 10min.
ResultsSpirometry data was normal in both groups. Compared to healthy subjects, the respiratory pattern was significantly (p<0.001) more rapid and shallow with smaller tidal volume (VT) (p<0.001) and less alveolar ventilation ( V ˙ A / V ˙ E ) and PaO₂ while ventilation ( V ˙ E ), the ratio V ˙ E /MVV, ventilatory frequency (fB), dead space ventilation (VD), lactic acidemia, and cardiac frequency (fC) were significantly higher (p<0.01) in the ED group. The significant differences (p<0.05) observed at rest were amplified during exercise and V ˙ O 2 pico and maximal power load were 30% lower (p<0.001) in ED subjects.
ConclusionsApparently healthy subjects, whose spirometry are normal, complain of exertional dyspnea associated with a combination of adverse effects of: increased central ventilatory demand, overbreathing, impairments of ventilatory pattern, hypoventilation, and severe reduction of the maximal levels of exercise. These changes are not often explored, although they are potentially susceptible to correction corrected with sophisticated respiratory physiotherapy and exercise training.

Artículo

IntroducciónLa disnea se define como una sensación subjetiva de trabajo respiratorio que comprende diferentes grados e intensidades^1,2. Algunos adultos sufren disnea durante el ejercicio e incluso con actividades cotidianas como subir escaleras. La disnea no está relacionada únicamente con el deterioro del aparato respiratorio, cuantificable mediante espirografía; también están implicados otros factores, como una relación alterada entre los centros respiratorios y la respuesta mecánica toracopulmonar. La disnea se presenta cuando existe un aumento de la actividad de los centros respiratorios asociada con una respuesta toracopulmonar reducida o normal, cuando el estimulo de los centros respiratorios es normal o está aumentado en asociación con una movilidad toracopulmonar reducida, o cuando la demanda de los centros respiratorios aumenta por acción de los quimiorreceptores para compensar una ventilación ineficiente o disfuncional^2,3,4.
La historia clínica y la exploración física indican que, a veces, posibles alteraciones de los aparatos respiratorio y cardiovascular, el descondicionamiento físico, la debilidad de los músculos respiratorios o las disfunciones mecánicas son causas de disnea crónica de esfuerzo^3,4,5,6. El grado de disnea y las pruebas funcionales respiratorias son parámetros diferentes que caracterizan la severidad de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)¹. Por otro lado, el test de esfuerzo se ha convertido en una importante medida en la EPOC, ya que la capacidad de ejercicio constituye el principal indicador del deterioro en el estado de salud^3,4,6,7 y puede ofrecer otros datos importantes que no se obtienen con las pruebas realizadas en reposo⁸. Oga et al³, en un estudio llevado a cabo durante 5 años, demostraron que la disnea durante el ejercicio era el mejor indicador de supervivencia a 5 años en enfermos con EPOC y que el deterioro de la capacidad de ejercicio era anterior al de las vías aéreas por la obstrucción en pacientes con EPOC moderada o severa.
El objetivo de este estudio es determinar si sujetos aparentemente sanos con disnea de esfuerzo presentan alguna alteración en los parámetros estudiados mediante el test de esfuerzo y/o en el patrón ventilatorio y la gasometría arterial.
Material y métodoSe incluyó a 24 fumadores entre 33 y 60 años de edad que nos fueron derivados desde las consultas externas por disnea de esfuerzo sin otros síntomas. La espirometría, el electrocardiograma y la exploración radiológica torácica, pulmonar y cardíaca estaban dentro de la normalidad. Se excluyó a los pacientes afectados de enfermedades cardiopulmonares, neuromusculares o reumáticas que pudieran interferir en el ejercicio, además de quienes tuvieran antecedentes de asma inducida por el ejercicio.
A los 24 varones con disnea de esfuerzo que aceptaron ser incluidos en el protocolo, se los sometió a una entrevista clínica y un examen clínico y funcional; forman el grupo 2. Se los comparó con 31 sujetos sanos, también fumadores pero sin disnea de esfuerzo, que sirvieron de control (grupo 1), y se los estudió durante el mismo tiempo. Todos los sujetos retenidos, con o sin disnea de esfuerzo, dieron su consentimiento informado, y se aplicaron las recomendaciones contenidas en la Declaración de Helsinki.
Cuestionario y examen físicoAmbos grupos respondieron al cuestionario de la Comunidad Europea del Carbón y del Acero (CECA) para la actividad diaria, historia médica y síntomas respiratorios⁸. El examen físico incluyó la observación de movimiento paradójico toracoabdominal, la expansión de la caja torácica superior, el uso de músculos escalenos y esternocleidomatoideos y la activación muscular abdominal durante la inspiración, es decir, asincronías ventilatorias toracoabdominales durante maniobras ventilatorias.
Evaluación de parámetros cardiorrespiratoriosLas pruebas de función pulmonar incluyeron una espirometría, con la que se determinó la capacidad vital lenta (VC), el volumen espiratorio máximo el primer segundo (FEV₁), la ventilación máxima voluntaria (MVV), los picos de flujo inspiratorio y espiratorio máximos (PIF, PEF) y el índice de Tiffeneau (FEV₁/VC). Seguidamente se realizó un test broncodilatador^9,10. Para cada parámetro espirográfico, el valor registrado fue el mayor de tres medidas técnicamente satisfactorias, de acuerdo con los criterios de la CECA¹¹. Se calcularon los valores espirográficos teóricos de nuestros sujetos y el límite inferior usando las fórmulas para varones (tabla 1). El límite inferior de la normalidad se obtiene sustrayendo el valor 1,64×RSD (también llamado percentil 5) del valor producido por la ecuación (fig. 1)¹¹. La capacidad pulmonar total (CPT), el volumen residual (VR) y la relación entre ambos se determinaron mediante pletismografía^9,11. El análisis metabólico del consumo de oxígeno y de producción de anhídrido carbónico se analizaron mediante un metabológrafo Jaeger's Oxycon Campeon (Eric Jaeger GmbH & Co, Alemania). Antes y después de cada examen, el neumotacógrafo fue calibrado con una bomba de 1l. Los analizadores de CO₂ y O₂ se calibraron con mezclas de concentraciones conocidas⁹. Las presiones máximas inspiratoria (PIM) y espiratoria (PEM) se midieron con la técnica previamente descrita^9,10. Se realizó un electrocardiograma en reposo (Multiscriptor EK-Hellige Inc, Estrasburgo, Francia). La saturación oxihemoglobínica (SaO₂) y la frecuencia cardiaca (FC) fueron controladas mediante pulsioximetría (Biox Pulse Oximeter, Ohmeda, Louisville, Colorado, Estados Unidos). Los gases arteriales (pH, PaCO₂, PaO₂, hematocrito) y la concentración plasmática de lactato se analizaron en muestras arteriales de sangre (ABL 300, radiómetro Medical A/S, Emdrupvege, Copenhague, Dinamarca).

Tabla 1. Fórmulas para el cálculo de los valores espirográficos teóricos¹¹

VC	6,1 × talla (m) – 0,028 × edad (años) – 4,65	−1,64 × RSD=–0,92l
FEV1	4,3 × talla (m) – 0,029 × edad (años) – 2,49	−1,64 × RSD=–0,84l
FEV1/CV	−0,18 × edad (años)+87,2	−1,64 × RSD=–11,8%
PEF	6,14 × talla (m) – 0,043 × edad (años)+0,15	−1,64 × RSD=–1,99l/s

Test de ejercicio incrementalLa prueba incremental de 30W cada 3min en un cicloergómetro electrónico (modelo 1000S, Medifit Inc., Maarn, Países Bajos) fue adaptada con un primer nivel constante de 40 W durante 10min, en lugar de la habitual primera carga de 3min a 30W, con el fin de simular la marcha en terreno llano, a 4km/h^12,13. A continuación, la carga se aumentó progresivamente de 30W cada 3min hasta determinar en cada paciente la potencia máxima tolerada durante 3min (PMT)¹³. La ventilación ( V ˙ E ), el volumen tidal (VT), la frecuencia ventilatoria (fB) y el intercambio gaseoso ( V ˙ O₂ y V ˙ CO₂) se analizaron en los últimos 30s de cada peldaño del ejercicio incremental, escogiendo los valores obtenidos en reposo a 40 y 120W y a la PMT. El valor de O₂ máximo correspondió al más alto alcanzado en los últimos 30s de recogida a la PMT. La presión arterial se controló en reposo, a 40W y a la PMT. La FC se verificó mediante el recuento de las ondas R del electrocardiograma durante los últimos 30s de cada peldaño del ejercicio. Los coeficientes V ˙ E / V ˙ O₂ (REO₂), VT/VC, RQ (CO₂/O₂) y pulso de oxígeno (O₂P= V ˙ O₂/FC) se calcularon en reposo, a 40 y 120W y a la PMT⁹.
Evaluación de la sensación de disnea en ejercicioAntes de la prueba, los sujetos se familiarizaron con el procedimiento de evaluación. Se les explicó que se deseaba valorar la sensación de disnea, entendida como sensación de trabajo respiratorio, sensación incómoda de “respiración restringida”, y que debían separar de ésta todas las demás sensaciones (pinza nasal, boquilla, asiento incómodo, el sudor y salivación importante a causa de la boquilla). Los sujetos estimaron el grado de disnea a 40 y 120W y a la PMT. Para ello se empleó la escala Borg, modificada de su forma original a una escala de 10 puntos con las expresiones verbales de gravedad ancladas a determinados puntos, empleando categorías¹⁴.
Análisis estadísticoHemos estudiado la correlación entre disnea de esfuerzo, fB y los demás parámetros de los valores originales. Para las comparaciones de los dos grupos independientes, utilizamos el test de Wilcoxon-Wallis, prueba de estadística no paramétrica. Para las correlaciones usamos la prueba no paramétrica de Spearman. Una probabilidad de menos de 0,05 se consideró estadísticamente significativa. Todos los cálculos se hicieron con el software estadístico STATA Release 7.0 para Windows¹⁵. Los resultados se expresan como media±desviación estandar (DE).
ResultadosLos valores medios de edad, peso y talla se representan en la tabla 2. La media de edad es ligeramente superior en el grupo de disnea de esfuerzo.

Tabla 2. Comparación de los resultados demográficos, consumo de tabaco y pruebas funcionales en reposo

Parámetros	Grupo 1 (n=31)	Grupo 2 (n=24)	p
Edad (años)	40,3±10,4	45±4,98	< 0,05
Peso (kg)	72,4±7,5	74±7	NS
Talla (cm)	175±7	172±4	NS
Tabaco (cigarrillos/día)	Todos > 10	Todos > 10
VC (l)	5,63±0,91	5,02±0,36	< 0,05
Porcentaje del teórico	143±6,4	137±7,89	< 0,05
FEV1 (l)	4,5±0,75	3,66±0,31	< 0,01
Porcentaje del teórico	139±17	133±8,9	< 0,05
FEV1/CV (%)	80±7	73,1±2,74	< 0,05
VMM (l/min)	180±26	146±12,1	< 0,05
VR (l)	1,68±0,2	1,94±0,13	< 0,05
Porcentaje del teórico	108±14	107±7,15
CPT (l)	7,21±0,24	6,97±0,43	< 0,05
Porcentaje del teórico	111±12	126,7±7,5	< 0,05
VR/CPT (%)	24,2±2,6	27,9±1,58	NS
PEF (l/s)	9,6±0,56	7,4±0,51	< 0,05
PIF (l/s)	8,9±0,37	6,84±0,36	< 0,05
PEM (mmHg)	82±3,6	74,5±4,77	< 0,05
PIM (mmHg)	79±4,2	74,6±5,54	< 0,05

CPT: capacidad pulmonar total; FEV₁: volumen espiratorio máximo el primer segundo; NS: no significativo; PEF: pico de flujo espiratorio; PEM: presión espiratoria máxima; PIF: pico de flujo inspiratorio; PIM: presión inspiratoria máxima; VC: capacidad vital lenta; VMM: ventilación máxima voluntaria; VR: volumen residual.

Cuestionario de salud respiratoria y examen físicoLa actividad física era menor en los sujetos con disnea de esfuerzo que en los controles. Durante una rápida y plena inspiración, todos los sujetos con disnea de esfuerzo mostraron asincronías ventilatorias, con elevación exagerada de los hombros, inspiración bucal, convexidad del tórax y contracción abdominal, con aspecto cóncavo, lo que evidencia una ventilación paradójica diafragmática¹³ que no se observó en los sujetos sin disnea de esfuerzo. La auscultación pulmonar y cardíaca estaba dentro de la normalidad en los dos grupos. Aparece ya que el grupo con disnea de esfuerzo, aunque la espirografía fuera normal, tiene antecedentes y exploración física patológicas.
Función respiratoria en reposoLos resultados correspondientes a la exploración respiratoria en reposo se presentan como valores absolutos y porcentajes de los valores normales^9,12 (tabla 2). Todos los parámetros de la espirometría y la pletismografía estaban dentro de los límites normales en ambos grupos. El test broncodilatador fue negativo en todos los sujetos. No se detectó ningún síndrome ventilatorio, restrictivo u obstructivo. Sin embargo, VC, FEV₁ y el índice de Tiffeneau fueron significativamente más bajos (dentro de la normalidad) en el grupo 2.
Comparación del patrón ventilatorio en reposo y en el ejercicio de 40W ( tabla 3 )De los 24 sujetos con disnea de esfuerzo del grupo 2, 20 tenían PaO₂ ≤75mmHg. Estos valores, incluso al nivel del mar, se consideran patológicos. No presentaban anomalías de la presión sanguínea y la FC o cambios en los complejos del ECG que indicaran isquemia miocárdica. A 40W, en el grupo 2, comparado con el grupo 1, la V ˙ E aumentó significativamente por aumento de fB, pero el VT era significativamente más bajo. En 8 de los 24 sujetos la PaCO₂ fue ≥44mmHg, considerada patológica, y 18 sujetos presentaban PaO₂ ≤75mmHg. El aumento de la ventilación y de fB son simultáneos a la hipoventilación alveolar observada en reposo y a 40W.

Tabla 3. Comparación de los parámetros respiratorios en reposo y en el ejercicio de 40W del ejercicio incremental

Parámetros	En reposo			A 40W
	Grupo 1 (n=31)	Grupo 2 (n=24)	p	Grupo 1 (n=31)	Grupo 2 (n=24)	p
VE (l/min)	8,2±0,5	11,8±1,1	< 0,001	21±1,7	27,6±2,3	< 0,001
VT (ml)	500±100	594±145	< 0,01	1.167±130	970±150	< 0,001
fB (resp/min)	14±1,2	24,3±3,6	< 0,001	18±4	28,9±3,6	< 0,001
O2 (ml/min)	315±39	389±55	< 0,01	741±46	883±69	< 0,01
VA/VE (%)	78±4	58±8,9	< 0,001	84±5	59,3±9,1	< 0,001
VD (ml)	126±15	220±80	< 0,001	189±25	360±130	< 0,001
VD/VT (%)	0,22±0,04	0,49±0,12	< 0,001	0,16±0,08	0,36±0,11	< 0,001
VT/VC (%)	14±2	10,1±2,25	< 0,001	22±4	19,5±3,44	< 0,001
REO2 (VE/VO2)	26±3	33±5,7	< 0,001	28±2	32±3,4	< 0,001
pH arterial	7,43±0,009	7,43±0,02	NS	7,4±0,05	7,42±0,03	NS
PaCO2 (mmHg)	38,5±1,4	37,7±3,52	NS	37,5±1,7	39,5±5,22	< 0,05
PaO2 (mmHg)	86±1,5	73,5±3,51	< 0,001	92±5	74±3,7	< 0,001
Lactato (mEq/l)	1,05±0,18	1,32±0,31	< 0,001	1,8±0,41	2,42±0,55	< 0,001
FC (sístoles/min)	75±2	92±12	< 0,001	90±6	115±10	< 0,001
Pulso de O2(ml/sístole)	3,47±0,4	3,93±0,5	< 0,001	8,44±0,21	7,57±0,53	< 0,001
Disnea	No hay disnea en reposo			0	3,24±0,3	< 0,001

ERO₂: equivalente respiratorio para el oxígeno (VE/VO₂); fB: frecuencia ventilatoria; FC: frecuencia cardíaca; Grupo 1: sujetos sanos; Grupo 2: sujetos con disnea de esfuerzo; PaCO₂: presión parcial arterial de CO₂; PaO₂: presión parcial arterial de O2; VA/VE: ventilación alveolar/ventilación minuto; VD: espacio muerto fisiológico; VE: ventilación minuto; VT/VC: volumen tidal sobre capacidad vital; VT: volumen tidal.
Disnea graduada con la escala de Borg. Los resultados se expresan como media±desviación estándar.

Resultados a niveles superiores al umbral anaeróbico del ejercicio incrementalA 120W se observa un aumento de las alteraciones ventilatoria y cardiocirculatoria observadas en el ejercicio a 40W en régimen constante (tabla 4). Dado que la potencia máxima (PMT) fue inferior en los sujetos ED (−30%), todos los parámetros del ejercicio máximo (tabla 5) fueron diferentes entre los dos grupos, con excepción del ácido láctico. En el grupo 2, la PaCO₂ fue ≥44mmHg en 6 sujetos y la PaO₂fue ≤75mmHg en 15.

Tabla 4. Comparación de los parámetros ventilatorios y cardiorrespiratorios el tercer minuto de 120 W de ejercicio incremental

Parámetros	Grupo 1	Grupo 2	p
VE (l/min)	60±13	73±11	< 0,001
fB (resp/min)	25±8	36±10	< 0,001
VT (ml)	2.547±564	2.131±438	< 0,001
VO2 (ml/min)	2.177±188	2.165±237	NS
RQ	0,99±0,09	1,04±0,12	NS
REO2	27±5	33±6	< 0,001
VT/VC (%)	49±4	43±3	< 0,001
FC (sístoles/min)	145±17	159±12	< 0,001
Pulso de O2 (ml/sístole)	15,6±1,9	13,9±1,5	< 0,001
Disnea de esfuerzo (Borg)	2,5±0,4	8,02±0,35	< 0,001

fB: frecuencia ventilatoria; FC: frecuencia cardíaca; Grupo 1: sujetos sanos; Grupo 2: sujetos con disnea de esfuerzo; REO₂: equivalente respiratorio para el oxigeno (VE/VO₂); RQ: cociente respiratorio ( V ˙ CO₂/ V ˙ O₂); VE: ventilación minuto; VO₂: consumo de oxígeno; VT/VC: relación volumen tidal/capacidad vital; VT: volumen tidal.
Disnea de esfuerzo, graduada con la escala de Borg. Los resultados se expresan como media±desviación estándar.

Tabla 5. Comparación de los parámetros ventilatorios y cardiorrespiratorios el tercer minuto de la potencia máxima tolerada del ejercicio incremental

Parámetros	Grupo 1	Grupo 2	p
Potencia (W)	210±15	148±12	< 0,001
VE (l/min)	105±21	81,9±14,8	< 0,001
fB (resp/min)	38±10	43±7,5	< 0,001
VT (ml)	2,84±0,52	1,9±0,41	< 0,001
VO2 (l/min)	3,14±0,47	2,04±0,26	< 0,001
VO2 (ml/min/kg)	43,7±6,5	27,7±3,3	< 0,001
SaO2 (%)	97±1,2	94,2±2,7	< 0,001
pH arterial	7,32±0,02	7,28±0,03	< 0,01
Lactato (mEq/l)	10,3±1,7	11,1±2,27	NS
FC (sístoles/min)	175±8	171±7,6	< 0,001
Pulso de O2 (ml/sístole)	17,9±2,6	11,9±1,4	< 0,001
Disnea (Borg)	5,1±0,6	8,98±0,33	< 0,001

fB: frecuencia ventilatoria; FC: frecuencia cardíaca; Grupo 1: sujetos sanos; Grupo 2: sujetos con disnea de esfuerzo; REO₂: equivalente respiratorio para el oxigeno (VE/VO₂); RQ: cociente respiratorio (CO₂/O₂); VE: ventilación minuto; VO₂: consumo de oxígeno; VT/VC: relación volumen tidal/capacidad vital; VT: volumen tidal.
Disnea, graduada con la escala de Borg. Los resultados se expresan como media±desviación estándar.

Disnea de esfuerzoNo se observó disnea en reposo en ninguno de los sujetos con disnea de esfuerzo. La disnea durante el ejercicio a 40W se presentó en los sujetos con disnea de esfuerzo. Sólo a 120W aparecía la disnea de esfuerzo en los sujetos control, y a continuación aumentaba regularmente con el aumento del nivel del ejercicio incremental (tabla 3^,tabla 4^,tabla 5). La diferencia del grado de disnea entre ambos grupos fue estadísticamente significativa (p<0,001) en todos los peldaños del ejercicio incremental; los sujetos con disnea de esfuerzo fueron los que presentaron valores más elevados.
DiscusiónEn los fumadores con disnea de esfuerzo, ésta era importante ya desde el primer peldaño del ejercicio y aumentaba sensiblemente en los peldaños superiores hasta cifras exageradamente elevadas al nivel máximo. Simultáneamente se observó un importante aumento de la ventilación, con deterioro del patrón ventilatorio durante el ejercicio, asincronías ventilatorias y una importante disminución de la capacidad de ejercicio en potencia y resistencia. A pesar de que los sujetos con disnea de esfuerzo presentaron datos espirométricos satisfactorios, otros parámetros clínicos y funcionales mostraron deterioro funcional (tabla 3^,tabla 4). Este aparente contraste no es excepcional en la literatura, puesto que los parámetros en reposo no pueden predecir la magnitud de las anomalías relacionadas con el intercambio gaseoso y la respuesta de los gases en sangre arterial inducida por el ejercicio^1,3,5.
Así pues, parece que dos son los signos que pueden ser parámetros fiables de diagnóstico precoz de la insuficiencia respiratoria observada: en primer lugar, la disnea de esfuerzo, el síntoma más común que sienten subjetivamente los sujetos con disnea de esfuerzo y los pacientes con enfermedad pulmonar o cardíaca^1,3,5,6 durante las actividades de la vida diaria (AVD) y durante el ejercicio, y segundo, el patrón ventilatorio anormal de la respiración. A esto viene a añadirse la asincronía toracoabdominal, con participación de los músculos accesorios de la respiración, que aumentan el metabolismo corporal¹⁶ y la disminución de la PaO₂. Estas alteraciones conducen al desacondicionamiento de los músculos periféricos y músculos respiratorios, y este conjunto de disfunciones aumenta la disnea de esfuerzo.
Disnea de esfuerzo como signo patológico precoz de la respiración disfuncionalSe ha señalado que la sensación de disnea se produce por un desequilibrio entre la intensidad generada por el centro respiratorio motor, vinculado a la demanda respiratoria¹⁷ y un inhibidor periférico de la información aferente por los mecanorreceptores de la pared torácica, estimulada por los desplazamientos torácicos^17,18,19. En efecto, varios experimentos demuestran que el movimiento¹⁸ o incluso las vibraciones del tórax²⁰ reducen la disnea.
Movimientos paradójicos de los músculos respiratoriosLa asincronía muscular observada en los sujetos con disnea de esfuerzo, que se debe a la descoordinación de los compartimentos torácico y abdominal²³, se ha estudiado bastante bien cuando la participación de los músculos accesorios de la ventilación disminuye por el ejercicio de las extremidades superiores²¹. Muchos pacientes con EPOC tienen disnea cuando trabajan con las extremidades superiores manteniendo los brazos en alto, como cuando se peinan, se lavan los dientes o se afeitan. En estas condiciones, una parte de la actividad de los músculos accesorios se pierde y éstos no contribuyen a la ventilación y el centro neurológico respiratorio aumenta las demandas y contribuye a empeorar la disnea^20,21,22,23.
El test de ejercicio es una buena herramienta diagnósticaEl ejercicio hace hincapié en el transporte de oxígeno e induce una mayor respuesta de las estimulaciones del centro respiratorio ventilatoria y metabólica^1,3,4,5. Por lo tanto, puede estimular la disnea y se puede utilizarlo para facilitar el diagnóstico de deterioro del sistema pulmonar antes de que aparezcan anomalías espirométricas^3,4,5. Las manifestaciones de intolerancia al ejercicio y disnea de esfuerzo en los pacientes con EPOC no han mostrado correlación con los datos espirométricos en reposo (capacidad vital, FEV₁ o MVV)^1,3,6. Además, Oga et al³, en un estudio llevado a cabo durante 5 años, demostraron que la disnea durante el ejercicio era el mejor indicador de supervivencia a 5 años en enfermos con EPOC y que el deterioro de la capacidad de ejercicio era más precoz que el de las vías aéreas obstructivas moderada o severa en esos pacientes. Recientemente, se han comparado a pacientes con EPOC de poco deterioro espirográfico con sujetos sanos²⁴; se observó que el consumo máximo de O₂ y el W_máx estaban reducidos, significativamente, más del 20% y que la disnea de esfuerzo fue superior para un mismo nivel de ejercicio y de ventilación. Comparado con el grupo control, el grupo con EPOC tenía evidencia de una extensa disfunción de las pequeñas vías aéreas, con aumento de las demandas ventilatorias durante el ejercicio, sobre la base de una mayor anomalía de ventilación/perfusión y de variaciones del volumen pulmonar de fin de expiración (EELV)²⁴.
El desacondicionamiento de los músculos periféricos y respiratorios produce una disminución de la fuerza y la resistencia muscular de las extremidades inferiores (con reducción de V ˙ E , V ˙ O₂ y W máximos), así como de los músculos respiratorios (PE_máx, PI_máx, MVV en reposo y en la cima del ejercicio). Contribuye también a la ineficiencia motriz de los músculos del sistema respiratorio y disminución de la capacidad cardiorrespiratoria³. Por lo tanto, para una determinada intensidad de ejercicio, la demanda ventilatoria y, en consecuencia, del centro motor respiratorio debe ser mayor.
La asincronía ventilatoria, los movimientos paradójicos de los músculos respiratorios, el aumento de la ventilación en reposo y a 40W (tabla 3) y las alteraciones del patrón ventilatorio, que se interpretan como ventilación disfuncional, implican un mayor gasto energético. Midiendo el metabolismo basal ( V ˙ O 2 ), se encuentra aumentado en reposo un 40% en los cifoescolioticos y un 38% en los pacientes con enfisema²⁵ respecto a los sujetos sanos de iguales edad y características físicas. Este aumento de V ˙ O 2 lo han confirmado Lanigan et al²⁶. Además, en las actividades de la vida diaria (AVD) utilizando las extremidades superiores en gestos como lavarse los dientes, peinarse o afeitarse¹⁷aumentan la disnea y el consumo de O₂¹⁷, ya que el rendimiento muscular (relación trabajo/consumo de O₂) es mucho menor (13%) que el de las extremidades inferiores (21%). El conjunto de estos hechos podría explicar el exagerado aumento de la disnea^17,19,23. Pero también aparecen alteraciones del patrón ventilatorio durante esas AVD, con reducción de V ˙ E y VT, al mismo tiempo que pueden aparecer apneas. Jeng et al²⁷ han medido el pico de O₂ y el consumo de O₂ durante las AVD —como estar sentado, de pie, paseando, paseando con un peso de 2kg y subiendo dos pisos— en un grupo de pacientes con EPOC comparado con otro de sujetos sanos. Observan que la disnea es más importante en el grupo con EPOC. Pero cuando se estandarizan el tiempo y la velocidad de marcha o de subida de pisos en ambos grupos, el grupo con EPOC consume significativamente más oxígeno. Los sujetos con disnea de esfuerzo de nuestro estudio también muestran un aumento de V ˙ E del 23% en reposo y el 19% en el ejercicio de 40W (tabla 3). Nuestros resultados confirman los de Jones et al¹⁶. Incluso en reposo, los pacientes con EPOC requieren un mayor esfuerzo para ventilar, lo que genera disnea. Conjuntamente, como los sujetos disneicos tienen un pico de V ˙ O 2 más bajo que los sujetos sanos, la proporción de V ˙ O 2 consumido en esas actividades y en el ejercicio submáximo es mayor. Subjetivamente, este hecho les da la impresión de hacer un trabajo más arduo o más potente, lo que agrava la disnea. También podría reflejar perturbaciones de la circulación pulmonar que se observan en pacientes con EPOC con reducción del pico de V ˙ O 2 y del pulso de oxígeno^5,29,30,31. En la insuficiencia cardíaca congestiva, los pacientes con serios problemas de tolerancia al ejercicio ( V ˙ O_2máx<10ml/min/kg) tienen significativamente mayores presión capilar pulmonar y presión auricular derecha³¹ que aquellos con VO_2máx de 10–18ml/min/kg. También tenían menor fracción de eyección de los ventrículos derecho e izquierdo. Pero sólo la presión capilar pulmonar en reposo estaba significativamente correlacionada con la VO_2máx³¹.
Respiración superficial y rápida durante el ejercicio representa, en los sujetos con disnea de esfuerzo, un signo más de ventilación disfuncionalEn los sujetos con disnea de esfuerzo, el VT fue inferior al del grupo control durante el ejercicio incremental, en todos los niveles de potencia. Esto se suele observar en la EPOC^1,3,4,5. La respiración superficial rápida es una consecuencia de la ventilación ineficaz procedente de las respuestas ventilatorias, que son reguladas para minimizar o reducir la sensación de esfuerzo respiratorio^18,19,20. La reducción de VT se explica esencialmente por la reducción de la duración inspiratoria causada por reflejos inhibidores procedentes de los pulmones o de la pared torácica^17,18,19,20. La hiperinflación durante el ejercicio también contribuye a reducir el VT, como demostraron O’Donnell et al²⁸. En la respiración a altos volúmenes pulmonares, el VT se acerca más a la capacidad pulmonar total y acorta la longitud de funcionamiento de los músculos inspiratorios, con lo que impide que se generen sus presiones habituales. Además de acortar la duración inspiratoria, la hiperinflación acelera la respiración²⁸. Así, la taquipnea origina la fracción ineficaz de la ventilación en cada respiración (relación VD/VT aumentada) y de la reducción de la ventilación alveolar ( V ˙ A / V ˙ E disminuida). El aumento de la ventilación en el ejercicio de los sujetos con disnea de esfuerzo es sólo una compensación parcial, porque la PaCO₂ estaba significativamente elevada respecto a la de los sujetos sanos, lo que refleja una ventilación alveolar inapropiada¹⁷. Por otra parte, los valores significativamente más bajos de PaO₂ observados en el grupo 2 también indican deterioro ventilatorio precoz (de ambas presiones parciales arteriales).
LimitacionesPuesto que sólo se seleccionó a varones, nuestros resultados no pueden extrapolarse automáticamente a las mujeres. Otra es no haber utilizado ecocardiografía u otro tipo de examenes cardíacos para eliminar objetivamente la insuficiencia cardíaca ni medidas de EELV durante el ejercicio, o de difusión pulmonar en reposo, para comprender mejor la limitación ventilatoria. Sin embargo, la capacidad de difusión de CO en reposo es un predictor específico pero insensible a las anomalías de los intercambios gaseosos durante el ejercicio³⁰: el tipo y el grado de anormalidad de los intercambios gaseosos no pueden ser predichos por la capacidad de difusión³⁰. Así, a pesar de la normalidad de la espirografía y en consecuencia la transferenica de CO³⁰, la determinación de los gases en sangre arterial se debe hacer durante el ejercicio³⁰. En consecuencia, en individuos con hábito tabáquico y disnea de esfuerzo, indudablemente hay que plantearse otro tipo de estudios que la simple espirografía para detectar precozmente la insuficiencia respiratoria y poder corregir los problemas de la musculatura respiratoria. Estas alteraciones son susceptibles de fisioterapia^32,34 y entrenamiento muscular^33,34, favorables en estos pacientes, que podrían obtener resultados subjetivos y sociales y beneficios económicos³⁵.
ConclusionesSujetos aparentemente sanos cuya espirografía es normal presentan disnea de esfuerzo junto con una combinacion de efectos adversos durante el ejercicio (aumento de la demanda ventilatoria central, importantes alteraciones del patrón ventilatorio, con hipoventilación alveolar e importante reducción de los niveles máximos de ejercicio). Tales alteraciones frecuentemente no son exploradas, pero se podría corregirlas con una elaborada fisioterapia y entrenamiento muscular.
Agradecimientos
Agradecemos a los profesores Claude Saunier y Julio Marin por su asistencia técnica, y la colaboracion del Dr. Fréderic Gimenez por sus asistencia técnica, y a María del Carmen Lareo y Belinda Lorenzo por su participacion en las pruebas de ejercicio muscular.

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