INTRODUCCIÓN

En la actualidad muchas personas dedican sus esfuerzos a lo que se denomina plena calidad de vida en el envejecimiento, que consiste en llegar a ser un adulto mayor con buenas condiciones físicas, mentales y sociales, de modo a enriquecer todas las dimensiones que involucran la calidad de vida de los adultos mayores^1-3. La calidad de vida es el estado de bienestar físico, social, emocional, espiritual, intelectual y ocupacional que le permite al individuo satisfacer apropiadamente sus necesidades individuales, colectivas y por ende mantener un buen estado de salud^4-5. Existen varios factores asociados a la calidad de vida de los adultos mayores^6-7. Además, su estudio en hogares de ancianos o geriátricos ha sido objeto de investigación en los últimos años^8-9.

Tradicionalmente la determinación del estado de salud o enfermedad de los individuos se ha centrado en métodos objetivos basados en la elaboración e implementación de mediciones de parámetros, tales como marcadores bioquímicos, fisiológicos y anatómicos, o simplemente empleando el uso de indicadores epidemiológicos para caracterizar una población. Sin embargo, existía un vacío instrumental para medir la calidad de vida o estado de salud individual en función de la definición de salud planteada por la Organización Mundial de la Salud. Su medición no ha sido sencilla, pero varias investigaciones han logrado definir instrumentos para evaluarla^10-11.

En la presente investigación se ha utilizado la Escala FUMAT, Escala Integral de la Calidad de Vida. Esta escala de Calidad de Vida es aplicable a personas mayores como una estrategia para evaluar y mejorar la calidad de sus servicios, programas y apoyos, y está adaptada a este grupo de población y a sus necesidades y realidad. La importancia del instrumento radica principalmente en que no existen en nuestro contexto muchos instrumentos adecuados para medir la calidad de vida en una población. La calidad de vida es evaluada a través de 57 ítems distribuidos en ocho subescalas: Bienestar emocional, Relaciones interpersonales, Bienestar material, Desarrollo personal, Bienestar físico, Autodeterminación, Inclusión social y Derechos. Según se vayan seleccionando los ítems son asignadas calificaciones que dan lugar a las puntuaciones por dimensión y luego haciendo una sumatoria de las dimensiones se obtendrá el diagnóstico del Índice de Calidad de Vida (ICV)^12-13.

Por otro lado, la estadística inferencial permite, entre otras cosas, proponer modelos matemáticos o correlaciones, a partir de una base de datos, que le permiten obtener tendencias para todos los datos numéricos, así como para predecir estos valores para otras condiciones iniciales¹⁴. Los modelos de regresión permiten encontrar una correlación entre las diferentes variables de entrada y salida. Por esta razón, hay varias técnicas de regresión para problemas lineales y no lineales.

Para problemas de correlación lineal, la regresión múltiple lineal utiliza el método de los mínimos cuadrados para encontrar los coeficientes de los diferentes términos lineales de la ecuación, de forma tal a que los valores estimados por la ecuación sean los más cercanos posible a los valores de la variable de salida¹⁵.

Dado que el método tradicional para la estimación del ICV exige el uso de tablas, y por lo tanto se hace difícil identificar rápidamente cuáles son las dimensiones más importantes, el objetivo de este trabajo es el de proponer una ecuación matemática que permita estimar el ICV directamente a partir de los valores de diferentes dimensiones, y sin requerir el uso de ninguna tabla. De esta manera, este modelo permitirá una predicción de valores del ICV en otras bases de datos, y al mismo tiempo identificará qué dimensiones tienen mayor peso en la estimación del ICV.

Dado que la correlación entre el ICV y las diferentes dimensiones tiene una dependencia lineal, en este trabajo, hemos elegido el método de regresión múltiple lineal para obtener el modelo de regresión entre dichas variables.

En el artículo titulado Calidad de vida en ancianatos de zonas periurbanas de Asunción, Paraguay¹⁶, se abordaron todas las variables de estudio usando la encuesta FUMAT, de modo que el trabajo actual puede considerarse una continuación de dicho artículo.

Este trabajo se organiza de la siguiente manera. En la Sección 2, se detalla la metodología para obtener la base de datos generada y se describe la forma en que se obtiene el modelo de regresión lineal. Los resultados de la base de datos se presentan en la Sección 3. Finalmente, la regresión del ICV se presenta en la Sección 4.

MATERIALES Y MÉTODOS

Modelo de regresión

Para proceder a la formulación de una correlación confiable entre las distintas dimensiones y el respectivo ICV en adultos mayores, el primer paso fue la selección de un tamaño adecuado de la muestra representativa con los valores informados, que fueron descritos en la Sección 2.1.

Nuestra intención es utilizar una muestra lo suficientemente amplia para que el modelo propuesto sea robusto. Particularmente en lo que respecta a las dimensiones elegidas para la correlación, estas fueron las anteriormente presentadas. La ecuación de regresión elegida para el análisis de regresión lineal múltiple es de la forma:

con los coeficientes A, a₁-a₈ a ser calculados usando el método de los mínimos cuadrados. x₁ a x₈ son los valores de las ocho dimensiones: Bienestar emocional (x₁), Relaciones interpersonales (x₂), Bienestar material (x₃), Desarrollo personal (x₄), Bienestar físico (x₅), Autodeterminación (x₆), Inclusión social (x₇) y Derechos (x₈).

La correlación obtenida se comparará luego con datos obtenidos en la base de datos, con el fin de evaluar su capacidad predictiva.

RESULTADOS

En la Tabla 1 se aprecia cada uno de los aspectos del ICV de los adultos mayores que fueron evaluados por dimensión tras la aplicación de la encuesta FUMAT (12).

Como se puede ver en la Tabla 1, dentro del bienestar material se encontró que el mayor porcentaje refirió no tener problemas de comportamiento (88%, n=29) y que nunca o casi nunca se muestran satisfechos con los servicios que recibe (85%, n=28). En cuanto a las relaciones interpersonales manifestaron que nunca o casi nunca tienen buena relación con los profesionales del hogar en el que se encuentran (82%, n=27). Expresaron también que el lugar en el que se encuentran albergados no es confortable (82%, n=27) por lo que el bienestar material es un aspecto evidentemente muy abandonado. A pesar de ello y tras evaluar el desarrollo personal de los adultos mayores, los mismos mostraron responsabilidad en la toma de sus medicamentos (55%, n=18). Respecto al bienestar físico, la mayoría expresó no tener problemas de continencia (85%, n=28) ni de movilidad (64%, n=21) visualizado claramente en el elevado número de adultos mayores que a pesar del estado de salud individual por el que se encontraban pasando podían salir a la calle siempre o casi siempre (30%, n=10). El mayor porcentaje de los encuestados no ha elegido el lugar en el que se encuentra actualmente (61%, n=21) y frecuentemente son otras las personas quienes toman decisiones importantes en la vida de los adultos mayores (45%, n=15). De hecho, otro aspecto bastante desfavorecido es el de los derechos ya que nunca o casi nunca los respetan o defienden (48%, n=16), así como también solo algunas veces reciben información adecuada y suficiente sobre los tratamientos e intervenciones que reciben (39%, n=13).

Al evaluar el promedio general y la desviación estándar del ICV tras la evaluación de todos los indicadores, se encontró que corresponde a 58±23 (valores mínimo y máximo de 14 y 93, respectivamente), encontrándose de esta forma una gran dispersión en los valores del ICV en los 33 adultos mayores (ver Tabla 2).

Por último, la Tabla 3 presenta de forma resumida y concisa los valores obtenidos en las ocho dimensiones de estudio, así como el ICV estimado usando tablas, de los 33 adultos mayores encuestados. Dicha tabla muestra una gran dispersión en los valores del ICV en los 33 adultos, indicando la utilidad de una ecuación matemática en la predicción de dichos valores con gran precisión.

En la Figura 1 representamos en la coordenada de las abscisas los valores de ICV presentados en la Tabla 3, en el rango disponible de datos. En el eje de ordenadas representamos los valores de ICV estimados por la regresión propuesta en este trabajo. También se muestra una línea roja con pendiente 1 (recta a 45°). Cuando los valores obtenidos a través de la regresión se encuentran en esta recta, una concordancia perfecta entre el valor de la Tabla 3 y el valor obtenido con la regresión se puede observar. Cuando yacen lejos, la precisión de la ecuación de regresión es bastante pobre para aproximarse a los datos iniciales.

Figura 1.  Predicción del ICV usando la ecuación propuesta, en función a los datos presentados en la Tabla 3. 

DISCUSIÓN

Tras la aplicación de la encuesta FUMAT, se encontró que el promedio más bajo con respecto a los indicadores, es decir, los más desfavorecidos corresponden a los aspectos relacionados al derecho, el bienestar material y la autodeterminación de los adultos (ver Tabla 2). Mientras que dentro de la escala de calidad de vida, el promedio más alto fue para desarrollo personal. Estos hallazgos contrastan con el estudio de Quintanar Guzmán¹⁸, realizado en una población adulta mayor institucionalizada del estado de Hidalgo en el 2010, Colombia, que concluyó que los aspectos concernientes a la inclusión social y relaciones interpersonales son los más afectados. Sin embargo, cabe resaltar que tanto en este estudio como en el mencionado se encontró un porcentaje importante de insatisfacción o de calidad de vida baja relacionado al bienestar material, que está relacionado al lugar donde viven, a la jubilación, entre otros. Las diferencias entre ambas observaciones podrían deberse a que la investigación de Quintanar Guzmán fue realizada con voluntarios que se trasladaron al lugar de toma de datos mientras que la presente investigación fue hecha en cada hogar. Asimismo, el WHOQOL-BREF^19-21, cuestionario utilizado por Quintanar, es un instrumento de 26 ítems mientras que el FUMAT evalúa 57 preguntas. Asimismo, los datos de esta observación no coinciden con lo reportado por Ramírez et al.²², en el que se distinguen las puntuaciones más bajas para las dimensiones de rol emocional y la función social. Cabe destacar que en la investigación de Ramírez se empleó la escala de Cuestionario de Salud General (SF-12), que resulta de una versión resumida de otro instrumento. Asimismo, ésta es la ideal para la evaluación pretratamiento, evaluación durante el tratamiento, y evaluación post-tratamiento. La escala FUMAT es un instrumento para evaluar la calidad de vida objetiva de personas mayores que son usuarias de servicios sociales o institucionalizados, por lo que los resultados son diferentes debido a que los instrumentos empleados no son los mismos^12-13.

Como se describe en la Sección 2.2, una regresión múltiple lineal se implementó en este trabajo. El mejor acuerdo (menor error cuadrático medio, o RMSE por sus siglas en inglés) con respecto a ​​la base de datos presentada en la Tabla 3, se encontró usando la ecuación². Dicha ecuación se compone de un término constante, y términos lineales para cada dimensión. Cabe señalar que otras técnicas de regresión consideran ecuaciones con términos cuadráticos, cúbicos o de orden superior, e incluso términos no lineales para todas las variables independientes (dimensiones). Sin embargo, estos modelos fueron descartados ya que el modelo de regresión lineal muestra un buen acuerdo con la base de datos, lo que sugiere que el ICV se puede estimar correctamente usando esta sencilla ecuación.

Aplicando el análisis de regresión lineal múltiple con el método de los mínimos cuadrados, la ecuación¹ se transforma en:

El primer término (constante) en la ecuación (2) es relativamente bajo, teniendo en cuenta el rango de valores del ICV de la Tabla 3, por lo que el peso de los restantes 8 términos dependientes de las distintas dimensiones es bastante importante. Los signos positivos de a₁ a a₈ indican que el ICV aumenta al aumentar los valores de las distintas dimensiones. Por lo tanto, la ecuación matemática es coherente con la dependencia de las distintas dimensiones y el valor estimado del ICV. Por lo que además de tener un buen acuerdo matemático, reproduce la dependencia del ICV con las distintas dimensiones. Los valores de a₁ a a₈ son del mismo orden de grandeza. Esto indica que el peso de cada dimensión es aproximadamente el mismo en la estimación del ICV. Sin embargo, valores ligeramente inferiores se encuentran para las dimensiones x₈ (Derechos) y x₅ (Bienestar físico), indicando una dependencia ligeramente menos fuerte para estas dimensiones, en relación al resto.

La Figura 1 muestra que los valores predichos por la ecuación de regresión siguen la tendencia de los datos iniciales. Los coeficientes estadísticos del modelo usando los 33 datos son muy buenos (valores de error estándar y RMSE de 0.22% y 0.10, respectivamente), ya que los valores predichos son consistentes con las dependencias de ICV con las distintas dimensiones.

En conclusión, el modelo de regresión del ICV obtenido a partir de los valores de las distintas dimensiones muestra una muy buena correlación con los datos iniciales, lo que demuestra la capacidad de predicción de la ecuación propuesta.

Para futuros análisis, se podrá establecer la dependencia del ICV con términos cruzados de las distintas dimensiones, de forma tal a evaluar la posibilidad de incluir dichos términos en la ecuación de regresión.