Bueno, pasamos a la última ponencia de esta mesa.
Modelo de predicción de los niveles de hemoglobina
glicosilada en pacientes con diabetes tipo 2 y depresión comórbida
a partir de los resultados del ensayo controlado aleatorizado
del proyecto TLDD.
Ahora explico todo.
Por María José Bañeres Serramalera.
Sí, sí, casi es una clave de wifi de apellido.
Pues cuando quiera.
A ver, un momento que me pongan, tenga acceso a.
Bueno, pues buenos días.
Soy María José Bañeres
y como muy bien ha dicho la presentadora de la ponencia hoy,
pues lo que les voy a presentar es el resumen de mi trabajo
fin de máster de metodología de ciencias del comportamiento
y de la salud que acabo de presentar recientemente.
Que me ha dirigido Rodrigo Chámez y que he tenido la suerte
de contar con los datos que me han proporcionado Curro Roy,
María Teresa Fernández y María Luisa Lozano,
que fueron los que llevaron a cabo el proyecto TLED
y el ensayo controlado aleatorizado del cual me he basado los datos.
No sé si están familiarizados con la diabetes,
ese problema de salud global.
Pero por si acaso, les comento que la hemoglobina glicosilada
es una de las medidas biológicas de control de diabetes.
Entonces, hay también situaciones en las que hay muchos estudios
que comentan que existe una relación bidireccional
entre diabetes y depresión.
Y de hecho se habla de comorbilidad
en muchas de las situaciones entre personas diabéticas
y que tienen depresión comorbida.
Entonces, para estudiar la adherencia al tratamiento de esta población,
se puso en marcha, creo que en 2018,
el proyecto TLEDD.
En el que era un estudio prospectivo longitudinal
que se llevó a cabo en Zaragoza
en el sector 2 del Servicio Aragonés de Salud
y que se desarrolló en tres fases.
La primera fase fue un estudio poblacional
para ver la prevalencia de diabetes y depresión comórbida
y la adherencia a los tratamientos.
La segunda fase fue el ensayo controlado aleatorizado
que me ha proporcionado los datos.
En el que se quería probar la eficacia
de una intervención psicoeducacional telefónica, de ahí lo de tele,
en la adherencia a los tratamientos con grupo de intervención y control
y con un seguimiento de 18 meses, con mediciones 0, 6, 12 y 18 meses.
Y ahora estamos en la fase 3,
en la que se incluye mi estudio de predicción,
a partir de esos resultados del ensayo
controlado aleatorizado, hacer modelos predictivos
de los niveles de hemoglobina glicosilada.
Digamos que ese es el primer objetivo,
hacer un modelo de predicción de la hemoglobina glicosilada
como variable respuesta.
Y ya que se trataba de un TFM de metodología,
pues, aportamos un poquito más y quisimos detallar
y justificar estas decisiones metodológicas que se fueron tomando
para acabar obteniendo ese modelo de predicción,
combinando por una parte los modelos clásicos,
los métodos clásicos de selección de variables
y los resultados que nos ofrecía la técnica del promedio
de modelos bayesianos, que tiene en cuenta la incertidumbre
de que varios modelos sean plausibles.
En concreto, los participantes fueron las 428 personas,
pacientes diagnosticados de diabetes y depresión comórbida
de los 19 centros de salud del sector 2 de Zaragoza,
que son prácticamente los de Zaragoza capital.
Hubo grupo control, grupo intervención
y quiero llamarles la atención por las características,
las peculiaridades de esta muestra.
Prácticamente son casi todas mujeres.
Con la edad más frecuente, 75 años, con sobrepeso y obesidad
y polimedicadas.
Esta muestra es representativa de la población,
pero esta muestra es la que es y después veremos que nos da
los resultados que nos da.
Como variables que tuvimos en cuenta fueron, por una parte,
la hemoglobina glicosilada, la variable respuesta.
Tuvimos en cuenta la adherencia al tratamiento,
que se midió con el cuestionario de Martín Vallarregrau.
La depresión,
pero ya venían diagnosticadas de depresión,
les recuerdo.
Y se midió depresión con un test que medía estado afectivo,
el PHQ-9.
Y después se tuvo en cuenta también el distrés relacionado
con la diabetes, que se midió con la escala DDS de Polonsky.
Nos centramos sobre todo en las subescalas que nos proporcionaba
esta escala, no en la puntuación global.
Primer problema que nos encontramos.
Primero, que las puntuaciones de adherencia
y de depresión las teníamos categorizadas
en los datos originales.
El segundo problema, que lo verán después en los datos,
las subescalas de DIS3 no seguían normalidad
por ningún lado.
Hemoglobina, sí, la hemoglobina glicosilada
se tenía que.
Después lo verán en resultados.
Separando por grupo, intervención, control y por medición,
seguía normalidad y por eso a partir de ahí fuimos siguiendo.
Las otras variables que se consideraron fueron la edad,
el sexo, el índice de masa corporal.
Después tres preguntas que hemos llamado de automanejo,
que se les preguntaba si se encuentra bien,
cuida la alimentación, realiza ejercicio,
el grupo, intervención, control y la medición.
Mixtos de medidas repetidas, se valoró el incluir centros de salud
para explorar la posibilidad de ajustar modelos
sanidados en centros de salud y el nivel de estudios
como posible variable moderadora.
Estas se exploraron, ahora verán resultados
que al final no se incluyeron.
¿Cuál fue el procedimiento del análisis de datos que se hizo?
Primero, normalidad de las cuantitativas.
Y ya les digo, conseguimos valorar y conseguir normalidad
en la variable respuesta con la prueba de Kolmogorov-Smirnov,
pero complementada con los gráficos
CUCU normal.
Valoramos el ajuste del modelo multinivel
anidado en centro de salud,
primero haciendo un análisis de varianza
para ver si había diferencias en la hemoglobina glicosilada debida
a los diferentes centros de salud y valorando el coeficiente
de correlación intraclase que incluían esos centros de salud
como efecto aleatorio.
Se valoró también con una nova la posible variable moderadora
a nivel de estudios y después la joya de la corona.
Cómo seleccionamos las variables,
con qué orden entran las variables en el modelo.
Bueno, pues primero buscamos coeficientes de correlación
entre la variable respuesta y las candidatas a predictoras
y después es donde entra en juego el promedio de modelos bayesianos.
El resultado que nos da la aplicación de esa técnica,
que es la probabilidad de inclusión a posteriori,
la PIP de cada variable.
Y después se compararon.
Mediante prueba de razón de verosimilitudes
entre modelos alternativos para ver la onda de ajuste,
que ahí pues Chema me ha dado el ok porque como es un modelo anidado
pues lo puedo aplicar.
Procedimiento.
Primero el modelo nulo, como siempre, en este caso solo
incluyendo a los sujetos.
Y después la valoración de ¿me vale la pena
meter los centros de salud para modelos
anidados en centros de salud?
Bueno, pues con el coeficiente de correlación intraclase,
después verán el resultado de la NOVA,
que ya me decían casi no, pero el coeficiente de correlación
intraclase verán ustedes que me acaba diciendo pues casi mejor
que no lo uses.
Pero bueno,
siempre se le puede dar una vuelta.
Al final decidimos ajustar solo modelos mixtos
utilizando a los sujetos como efecto aleatorio.
¿Con qué formato fueron entrando las variables en el modelo?
Pues fue un formato stepwise,
pero el orden me lo marcó la probabilidad de inclusión
a posteriori de cada variable.
Al final, el modelo final con el que me quedé
fue ese en el que la variable incluida no me mejoró el ajuste,
después de aplicar el test de razón de verosimilitudes,
no resultó significativo el coeficiente y además vi
que la probabilidad de inclusión a posteriori ya era pequeñita.
Bueno, pequeñita,
no sabemoslo que es pequeño y grande,
pero aquí ya bajaba bastante el nivel.
Como les he dicho, comparé modelos alternativos
con el test de razón de verosimilitudes,
valoré la coeficiente de correlación intraclase de cada modelo,
estudié también la significación de los coeficientes
de los efectos fijos y en el modelo final.
Que quedó ganador, obtuve el R cuadrado marginal
y el R cuadrado condicional.
¿Qué es lo de las probabilidades de inclusión a posteriori?
¿Por qué me basé en esto?
Bueno, pues lo que hice
fue aplicar la técnica del promedio de modelos bayesianos,
que me lo proporciona el paquete BMSDR con la función BMSR.
Esa función lo que me hace es ajustar los dos elevado a K
posibles modelos que me pueden salir con K variables predictoras.
Computa las probabilidades a posteriori de esos modelos.
Y después una de las salidas que me da como resultado
es la probabilidad de inclusión a posteriori de cada variable.
Y a partir de ahí yo los puedo ordenar, que es lo que hice.
Ordene las variables predictoras,
teniendo en cuenta que valores cercanos a uno quiere decir
que es muy probable que esa variable concreta
forme parte del modelo verdadero, dados los datos,
tengan en cuenta que esto es aplicación de modelos bayesianos,
siempre voy dando los datos, dados los datos,
y probabilidades de inclusión a posteriori son bajitos.
Quiere decir que no es probable que esa variable
forme parte del modelo verdadero, dados los datos.
Utilicé tanto RStudio como SPSS para los análisis
y aquí empezamos con los resultados.
Como pueden ver,
se puede asumir normalidad de la variable respuesta,
además también de la edad y del índice de masa corporal,
con lo cual lo que hice fue después centrarlas
para poder interpretarlas mejor a la hora de ajustar los modelos.
Las subescalas de distrés diabético no había manera
ni eliminando sujetos,
tenía que hacer muchas transformaciones y al final
lo que decidí fue categorizarlas y solo trabajar con variables
categorizadas también en aras de una mejor interpretación
de resultados.
Las categoricé según el criterio de Fisher.
Estudié las correlaciones entre la variable de respuesta
y las variables candidatas a predictoras.
Fueron significativas.
No son muy elevados los valores en valor absoluto,
pero bueno, vamos a empezar.
Podemos entrar por aquí.
Hice todos los casos
cuando sería normalidad Pique-Pearson,
cuando no sería normalidad Spearman y si había variable dicotómica
o una de ellas, pues utilizaba B-serial puntual.
Y ahí empezamos con los resultados.
Valoración de los centros de salud
como posible variable en la que yo pueda anidar.
El ANOVA sí que me salió significativo,
pero las comparaciones múltiples solo me salió que había
diferencias significativas entre dos centros de salud
de todo Zaragoza.
Uno del barrio más rico de Zaragoza
y otro del barrio más pobre de Zaragoza.
Y aparte, los coeficientes de correlación intraclase
me estaban saliendo muy pequeñitos.
Me estaban diciendo que el posible efecto aleatorio
que yo estaba intentando conseguir con ese anidamiento,
pues igual en aras de una buena parsimonia del modelo,
pues igual no valía la pena hacerlo.
El nivel de estudios,
como ya no resultó en la nueva significativo,
ya decidí que no iba a incluirlo en el modelo
como variable mediadora,
con lo cual ya me quedé con modelos multinivel con efectos aleatorios
exclusivamente los sujetos.
Las probabilidades de inclusión a posteriori.
Me sale que las que tienen probabilidad de inclusión
a posteriori más elevada son medición y grupo,
que estas ya tenían que estar porque sí,
porque si no, no había normalidad de variable de respuesta.
Y después, si realizaban ejercicio o no.
Esta es una de las curiosidades que me llamó la atención.
Después me venía el índice de masa corporal,
pero ya en bastante distancia, el sexo,
carga emocional y automanejo.
Y después, primera gran sorpresa del día, yo esperaba que la depresión,
porque eran personas con diabetes y depresión
y que en teoría esperabas comorbilidad,
la depresión, la medida de depresión es la que menos probabilidad había
de que apareciera en el mismo modelo.
Pero bueno,
los números son los que son y dicen lo que dicen.
Entonces.
Gráficamente, esto también es
una salida que me proporciona, se puede ver lo mismo.
Estos son la representación gráfica
de los diez primeros modelos que genera el software.
Me entra la medición, el grupo realiza el ejercicio
y luego ya me aparecen en menos modelos
el índice de masa corporal y sexo y cada vez me va bajando.
Vale.
Final, ¿qué modelos ajusto?
Bueno, primero el modelo en uno, solo con los sujetos.
Después fui generando modelos, uno solo con el grupo,
otro solo con la medición, otro con el grupo y la medición.
Y después incluyendo las variables según el orden.
Verán ustedes que me he parado en el modelo 6,
que tiene grupo, medición, realiza ejercicio,
índice de masa corporal centrado y sexo.
¿Por qué?
Porque cuando yo apliqué el test de razón de verosimilitudes,
ya la diferencia entre el modelo 5 y el modelo 6,
ya no había diferencias significativas en el ajuste.
Y aparte, el modelo 6,
el coeficiente que acompañaba la variable sexo
ya no era significativo.
Primer detalle también llamativo, los coeficientes de correlación
intraclase, todos alrededor del sesenta y tantos por ciento.
Con lo cual, aquí hay una diferencia de vida
a los sujetos muy importante.
El peso del modelo lo tiene la diferencias individuales.
Pero esto, consultándolo con mis compañeros más abezados
en temas de comportamiento de medidas biológicas,
me dijeron que esto era muy habitual,
que incluso en.
Comportamiento animal, que trabajas con gallinas híbridas
que todos tienen el mismo fenotipo,
pues te encuentras con este tipo de coeficientes
de correlación intraclásica, con lo cual lo di por bueno.
El modelo final, al final,
lo que resultó es con estos coeficientes.
8,3 es la media de hemoglobina glicosilada en la medición basal
para el grupo de intervención que no realiza ejercicio
y que tiene el índice de masa corporal medio.
Vemos que.
Cuando realiza ejercicio, esa hemoglobina glicosilada baja.
Cuando pasamos del grupo de intervención al grupo control,
es decir, los que no han tenido la intervención,
la hemoglobina sube.
Y luego, a medida que van pasando mediciones,
la hemoglobina está disminuyendo.
La diferencia entre la medición 3 y 4,
que no he incluido aquí
porque si no se hacía muy larga la presentación,
hice cambios de referencia en las categorías de referencia
y se mantenían los niveles.
Y me daba que entre la medición 3 y la medición 4
ya no había diferencias significativas,
con lo cual podíamos decir que este ensayo controlado
y actualizado se podía haber acabado tranquilamente
a los 12 meses.
Porque a los 18 ya no había diferencias significativas,
al menos en las variables que yo he estudiado.
El R cuadrado marginal
y el R cuadrado condicional ahondan en la idea
de que el efecto de los sujetos es el que está teniendo más peso
en lo que es la explicación de los niveles de hemoglobina
glicosilada.
Porque cuando solo tienes en cuenta la proporción de varianza explicada
de los efectos fijos es del 19% y cuando incluyes a los sujetos,
que es el único efecto aleatorio que había,
ya sube al 74%.
Con lo cual, ¿con qué nos quedamos?
Pues que ese modelo final
tiene que incluir a los sujetos como efecto aleatorio,
al grupo la medición.
Al realizar ejercicio y al índice de masa corporal
centrado como efectos fijos, que hemos visto también
que los resultados que me están saliendo en mi modelo,
en este resultado de aquí, corroboran los obtenidos en el ensayo
controlado aleatorizado, porque están diciendo
que la intervención telefónica, la intervención ha tenido efecto,
ha hecho disminuir el nivel de hemoglobina
porque, de hecho,
aumentó la adherencia al tratamiento.
Y que el modelo tiene mucho más peso,
en ese modelo tiene mucho más peso los efectos aleatorios
que los efectos fijos.
Entonces, aquí es donde nos encontramos
con la primera gran bueno, ya llevamos tiempo pensando,
pero aquí las variables candidatas a predictoras
las habíamos seleccionado porque tenían relación
con la diabetes según la bibliografía que habíamos consultado.
Pero hemos visto que nuestro modelo,
siguiendo la probabilidad de inclusión a posteriori,
no las incluye.
Entonces, nos preguntamos por qué.
Porque eran datos categorizados,
se había perdido información a que podía ser debido
y, sobre todo, llamaba especialmente la atención
el tema de que la depresión estuviera en la última de la lista.
Porque, en teoría.
Eran depresión y diabetes, los estudios previos
nos están diciendo de relación bidireccional
y encima comorbilidad.
Entonces, ¿a qué puede ser debido?
¿Por qué no la incluye mi modelo?
Bueno, pues entre otras cosas,
puede ser que sea por los datos categorizados,
pero yo también digo que es que los pacientes que estábamos estudiando
eran con unas características muy especiales.
Sí que son representativos de la población,
pero que ya me venían con depresión, niveles de depresión elevados.
Aunque la intervención que se haya hecho haya podido modificar,
yo creo que la variabilidad entre esos sujetos
no era lo suficientemente importante para que me apareciera mi variable
de presión como una variable para entrar en ese modelo.
Entonces, ¿qué conclusiones he sacado?
Bueno, pues que la técnica me parece interesante,
porque siempre tenemos el mismo problema.
¿Con qué orden hacemos entrar las variables?
¿Qué hago?
¿Las meto todas a la vez?
¿Entra primero?
¿Qué hago?
Pues el utilizar la probabilidad de inclusión a posteriori creo
que es un método interesante que, combinado con técnicas clásicas,
nos puede complementar muy bien.
El ajuste de los modelos,
porque además conseguimos argumentos más objetivos acerca de la relevancia
de cada variable para explicar la variable de respuesta,
dados los datos.
Y yo considero que se enriquece la metodología de ajuste
de modelos lineales.
La cuestión está de que en este caso nos hemos encontrado con unos datos
muy concretos que puede que no haya salido eso que esperábamos,
pero yo estoy esperando encontrarme con otros datos
y a ir aplicando esto y a ver si voy encontrando cositas que me lleven
por este camino.
De momento esto es un máster de metodología clínica.
Un trabajo fin de máster de metodología,
quién sabe si acabará siendo una tesis doctoral por este camino.
Si alguien quiere consultar mis referencias,
he puesto este código QR porque tenía bastantes,
entonces os las dejaré un ratito después si la queréis.
Perfecto, pues te espero.
Y nada, pues muchísimas gracias por escucharme.
Pues muchas gracias María José.
Paso el turno de preguntas.
A ver.
María José, entonces el software que habéis utilizado
para hacer los procedimientos de las probabilidades de inclusión
posteriori era BRMS, ¿has dicho?
Sí, era la función.
Espera, te lo digo ahora.
La función BMS del paquete BMS de.
Vale, vale, perfecto.
Y luego entonces, ¿tú piensas que, por ejemplo,
si el estudio con las mismas variables
las repitieras con una muestra más general,
piensas que sí que hubieras encontrado la asociación
entre la variable de depresión y las variables que has medido?
Yo creo que sí.
Creo que sí porque todos los estudios,
es que hay muchísimos estudios que están hablando
de que hay relación entre diabetes y depresión.
De hecho, es que lo que pasa es que las personas,
hay una diapositiva que no he incluido para.
Porque no me cabía en lo que pensaba decir.
Pero es que hay muchos estudios en los que,
tenga en cuenta que personas con diabetes se encuentran mal.
¿Qué me ha subido el azúcar hoy?
Hay mucha situación de ansiedad y de distrés que en muchos casos
acaba derivando en diabetes en mayor cantidad.
Menor, perdón, en depresión.
Y después personas depresivas,
pues muchos de ellos no tienen el ánimo suficiente
para poder tener el control que necesita un paciente diabético
y estar pendiente de si come bien, si hace ejercicio,
porque no tiene ganas de nada.
Entonces, esto son la mayoría de los estudios
lo que indican.
Y mis números no me salían.
¿Qué pasa?
¿Cuál es la razón?
Pues yo considero que es que me venían todos igualitos de casa.
Y como me venían todos con poca variabilidad,
lo que he aplicado no he encontrado las suficientes diferencias
como para que me indicara que yo esa variable sí tiene
que entrar.
No sé si en un posible estudio de simulación,
que también estoy dando vueltas a esto a ver si podemos funcionar.
No sé, a ver, estoy dándole vueltas porque, bueno,
por una parte están estos datos,
que tengo que agradecer, pues como les he dicho,
a las personas que me los han enviado.
Hemos cedido para que yo pudiera hacer mi trabajo
fin de máster y hemos sacado cosas interesantes,
pero la cosa es que lo que es la técnica metodológica
yo creo que es buena y que el camino es bueno, es una buena línea,
porque al fin y al cabo es el problema que siempre
estábamos hablando con Rodrigo,
con qué orden entran unas variables en un modelo.
Esto me puede ser un poco más objetivo,
no solo fiarme que sí, que es válido
fiarte de bibliografías y referencias previas,
pero esto lo complementa, creo yo.
Entonces, yo creo que sí que podría darse,
no sé.
Bueno, ahora la lectura de acá.
Vale, Mara José, muchísimas gracias por la presentación
y por haber dado una ilustración de cómo aplicar un modelo lineal.
Lo pudiera poner tal cual en la asignatura de parto,
así que a tu disposición.
Muchísimas gracias.
Bueno, yo lo primero que me ha gustado
cuando no te salía la ley de presión
es restricción del rango, efecto techo,
como que me parecía una.
Sí, lo has comentado luego, así que eso lo resalto.
Te quería preguntar por dos cosas.
¿No has metido el efecto de la interacción grupo-tiempo?
No, todavía no.
No, porque es que digamos que lo que quería explorar O sea,
esto era una primera fase.
Yo lo que quería explorar, a ver si la técnica me funcionaba.
Vale.
Me quedé un poquito así cuando vi que la depresión no entraba,
pero digo, bueno, primeros resultados.
Pero sí, la idea es A ver.
A partir de aquí el siguiente paso es interacción.
Claro, es que es lo que responde realmente a tu pregunta, ¿no?
Si a lo largo del tiempo el grupo que recibe la intervención
muestra cambios más grandes.
Sí, de hecho sí.
A ver, no lo he incluido en mi trabajo
ni aquí, pero en el estudio de María Luisa Lozano de Loyo,
que fue el ensayo controlado aleatorizado,
sí aparecía interacción.
Sí, sí aparecía interacción,
porque partían todos, que tenía un gráfico chulísimo,
pero claro, era de su trabajo, no era de mí, entonces no lo incluí.
Pero que era un gráfico chulísimo
porque empezaban aquí todos los dos grupos,
los niveles de hemoglobina
glicosilada en el grupo de intervención iba bajando
y en el control se mantenía, pero iba bajando también
porque quieras que no, pues el hecho de formar parte,
yo supongo que el efecto placebo también funcionaba,
es que formó parte de una investigación
y pues me igual prestaban más atención a las medidas que tenían
que hacer y lo hacían más.
A ver, y no les he comentado por defecto del tiempo,
pero la intervención era una intervención telefónica.
Que una vez al mes el personal de enfermería de los centros de salud
que formaban parte del equipo de investigación llamaban
a las personas y entre otras cosas pues te encuentras bien
cómo estás no sé qué les hablaban un ratito fíjense
ustedes eran mujeres mayores yo creo que aquí el efecto coach
también tenía efecto de eso de sentirte escuchado valorado
y tal Oye que mira.
Y además, en el último hay un metaanálisis que han publicado
ahora, hace poquito,
en que se ha incluido este estudio y que el tamaño del efecto que sale
es el más grande, el de este estudio.
Si os interesa la referencia, no lo incluí aquí
porque fue posterior a mi presentación de mi TFM,
pero que esta intervención.
Sí, tenía otra pregunta más, lo siento,
es que me interesa mucho por qué has utilizado Stepwise
después de utilizar la probabilidad de inclusión a posteriori.
Es decir, tú ya tienes un orden de entrada,
¿por qué después utilizar Stepwise?
No, no, no, a ver,
igual me he equivocado al explicar esto.
El formato, no utilicé Stepwise.
El formato que yo hice fue un Stepwise,
pero versión.
Pero en vez de fiarme de lo que daba el formato Stepwise,
lo que hice fue fiarme del orden que me daba la postura.
Yo me he confundido con un Stepwise Allusion.
No, no apliqué Stepwise Allusion.
No sé si era el término, igual no era el término correcto,
pero digamos que mi Stepwise era este.
Es que estaba backwards, forwards.
Sí, mi Stepwise era este.
Lo que pasa que digamos por tanto
yo también un poquito yo sabía que tenía que entrar medición y grupo
para garantizar normalidad de variable respuesta
y después las demás bueno ahora siguiente
si veis aquí el siguiente modelo grupo y medición
y la siguiente ese fueron mi formato yo.
La parte metodológica me pierdo un poquito
pero sí que bueno me ha parecido súper interesante me parece además
que si es un trabajo de máster me parece brillante
la verdad que me parece de verdad un gran trabajo
y os felicito por ello.
Bueno, tengo alguna cosa,
que no os haya salido la variable de presión,
como quiero decir, es que a lo mejor es insuficiente.
O sea, una cosa es que tú te baje la hemoglobina glicosilada,
que es algo que es lógico por la adherencia al tratamiento
y es bastante rápido como se ve esa bajada
de ese parámetro.
Pero claro, los efectos emocionales son muchísimo más lentos,
con lo cual, lógicamente, a través de una llamada de teléfono,
por una intervención de ese tipo,
me parecería muy difícil que eso cambiara.
Entonces, no sé si es un problema metodológico
o realmente es un resultado.
No lo sé, no lo sé.
A ver, la cuestión es esa.
Eso también me lo planteé yo.
Igual no se ha medido.
Niveles de, bueno, pseudo depresión, altos, lógicamente, altos.
Estaban diagnosticados de depresión y además son muchos de los medicados
por depresión.
Bajar eso en un tiempo es muy complicado.
Y la otra cosa que te quería comentar también
es la adherencia al tratamiento, ¿por qué no es una variable?
¿Por qué no habéis?
Porque, claro, la clave ahí es tomarse la metformina
o lo que estén tomando para bajar el parámetro biológico.
Es decir.
¿Cómo se controlaba que realmente esos pacientes estaban tomándose
su medicamento, que es lo que básicamente hace que baje
la enfomina?
O sea, el ejercicio bien,
pero el barro.
La adherencia es imprescindible y simplemente el recuerdo,
o sea, la llamada de la enfermera te recuerda
que tienes que tomar el fármaco.
Entonces, no sé por qué eso no aparece dentro de la.
Sí, a ver, no sé si me he explicado bien,
pero.
Yo no lo he entendido, ¿eh?
No, no, no, puede ser que no me haya explicado bien
porque he hablado muy deprisa.
Se les pasaba el cuestionario de Martín Vallarrigrao cada seis meses,
o sea, me dicen 0, 6, 12 y 18.
Entonces, esa era la medida de adherencia a tratamiento
que estaban utilizando.
Pero no se debería valorar como una de las variables que.
Es decir, habría algunos que tendrían una buena adherencia
y otros peor, ¿no?
Igual que estas variables.
Como variable tienes, realiza ejercicio.
Sí, no, pero es que estaba A ver.
La novena.
Ah, vale.
Lo que pasa es que, como dijese usted,
también con una probabilidad
de incluirse en ese modelo de datos muy bajísima.
Muy baja.
Lo que pasa es que, a ver, ahora no lo recuerdo muy bien
porque, claro, esto ha pasado ya un cierto tiempo
y ya estoy en otras cosas.
Pero en el estudio poblacional, en el estudio de Roy,
ahí tenían otra medición.
En el estudio de Roy, que tengo aquí,
ahí sí se tenía en cuenta otro tipo de medición
de la adherencia al tratamiento en el poblacional.
Pero después, no sé por qué razón,
en el ensayo controlado al autorizado, no la llevaron.
Es que quizás además 0,6 es poco, ¿no?
Me parece como poco para la adherencia
a un fármaco como ese.
Sí, sí.
Entonces, esto es cuando,
y ahora ya puedo poner la cuña que pongo siempre, que es
pongan un metodólogo antes de empezar la investigación.
Claro.
Claro, porque este tipo de cositas,
antes nos reíamos cuando lo estaba comentando
porque siempre acabo en algún momento soltando esta frase,
porque igual este tipo de cosas pues no se han tenido en cuenta.
A ver, también hay que decirlo todo,
ese ensayo controlado aleatorizado fue una tesis doctoral
de una enfermera.
Había muchísimas variables relacionadas con tratamiento
de enfermería que yo no tuve en cuenta.
Entonces, pues quizás.
Sí, sacando de ahí.
No, y sacando a lo mejor datos de ahí se podría a lo mejor.
No tanto, no tanto,
porque eran más que nada tensiones arteriales,
eran más medidas biológicas de control de enfermería.
Yo lo que me dio la sensación,
trabajo con los datos que me han dado,
y me dio la sensación que pues había.
Colocado el PHQ-9 como medida de depresión,
cuando todos los expertos que he consultadome han dicho
que no es la mejor del mundo,
y que el Martín vaya regrado como medida de la adherencia,
cuando también me han comentado otros que hay otros.
Pero yo creo que le daban otra importancia,
le daban más importancia al resultado hemoglobina glicosilada.
Luego todas las demás,
pues como es una base de datos muy chula
y que tiene muchos datos y muchas variables,
pues a mí me la ceden y pues claramente he sacado esto.
Ahora iré a mirar a ver qué pasa con el distrés,
que también me ha gustado.
Y te voy a preguntar otra cosa que me ha parecido muy interesante,
pero que ahí yo creo que no me he enterado yo.
El tema de lo de los centros de salud, que haces un comentario,
que había una gran diferencia entre centros de salud del barrio
Rico respecto a.
Solo en esos dos.
En los demás.
En los demás estaba todo.
No había diferencias.
Vale, vale.
Es que no había.
No había, si lo había entendido yo bien.
No, que las únicas diferencias significativas me aparecieron.
En dos centros.
O sea, que la hemoglobina glicosilada había diferencias significativas
entre un centro de salud del barrio más rico de Zaragoza
y un centro de salud del barrio más pobre,
en el único sitio.
El resto, bueno, a ver, Zaragoza
es lo grande que es y es una ciudad bastante homogénea, ¿no?
A ver si hay gente de todo tipo y tal,
pero que, digamos, tampoco es una ciudad muy grande
como para que se vean diferencias muy espectaculares.
Yo creo que este estudio hecho en Madrid
daría otros resultados.
Vale, pues será eso.
Muchísimas gracias a vosotros.
Sí, dime.
Bueno, yo quería solo complementar un poco, yo creo,
con respecto a lo que dice Nuria.
Igual hay un efecto de mediación que no hemos llegado a probar.
O sea, puede que todas estas variables
predigan la adherencia
y que esto tenga el efecto sobre la hemoglobina.
O sea, que es real.
Es que claro, es que aquí hay una puerta abierta muy grande,
que yo que estos datos de momento, si me los siguen prestando,
yo seguiré dándoles vueltas a sacar cosas,
porque es una base de datos preciosa.
Bueno, no sé si esto solo lo podemos decir los metodólogos
cuando vemos una base de datos que es preciosa, pero bueno,
que es una base de datos que yo creo que se le puede sacar mucho jugo
y evidentemente pues hay.
Este tipo de cosas que en algún sitio teníamos que cortar,
tampoco era cuestión de hacer.
Bueno, para una tesis doctoral me lo voy a ir planteando,
pero que en algún sitio teníamos que cortar
y teníamos que decidir hasta dónde llegamos,
pues llegamos hasta aquí.
Pero sí que es lo que dice Rodrigo,
que aquí hay efectos de mediación que se tendrían que estudiar
y que se tendrían que valorar también para ir complementando
estos resultados.
¿Hay más preguntas?
Pues nada, muchas gracias.