Evaluación de la funcionalidad en fibromialgia: caracterización de subgrupos funcionales
Autor: Perico-Franco, Hugo Efraín
Asesor: Ortiz-Corredor, Fernando
Fecha: 2019-01-29
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Anestesiología y Reanimación
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: Objetivo: comparar los resultados de 6 pruebas clínicas con el cuestionario FIQ-R en los pacientes con fibromialgia. 
Metodología: El estudio tuvo un diseño descriptivo transversal, se obtuvieron medidas de tendencia central y dispersión adecuadas para cada variable. Se presentan los resultados en tablas de doble entrada y en gráficos adecuados dependiendo de la variable. Para la comparación de las pruebas clínicas con el FIQ-R y la prueba de marcha en 2 minutos, se realizó un análisis bivariado.  Se realizaron coeficientes de correlación según el tipo de variable, entre la escala de FIQ-R y las pruebas clínicas y finalmente se realizó un análisis de árboles de clasificación y regresión para identificar subgrupos de la enfermedad. 
Resultados: se evaluaron 447 mujeres con edad promedio de 51.45 años (Rango 21 - 77 años). Se obtuvo una correlación entre las variables FIQ-R y levantarse y sentarse durante 30 segundos (r=-0,42, p-valor &lt;0.0001) y Up &amp; Go test (r= 0,41, p-valor &lt;0.0001). La correlación de la variable prueba de 2 minutos con las variables velocidad de marcha y levantarse y sentarse 30s fue r:= 0,49 y 0,62 respectivamente, Finalmente, la variable Antecedente de caídas presento pobres correlaciones con todas las variables. 
Conclusión: La funcionalidad medida por pruebas clínicas se correlaciona de forma moderada con el FIQ-R, con los análisis CART se demuestra que a peor desempeño funcional mayor probabilidad de severidad. El riesgo de caídas no se puede predecir con ninguna de las pruebas utilizadas en este estudio

EVALUACIÓN DE LA FUNCIONALIDAD
EN FIBROMIALGIA: CARACTERIZACIÓN
DE SUBGRUPOS FUNCIONALES
Hugo Efraín Perico Franco
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina, Departamento de Medicina física y rehabilitación
Bogotá, Colombia
2019EVALUACIÓN DE LA FUNCIONALIDAD
EN FIBROMIALGIA: CARACTERIZACIÓN
DE SUBGRUPOS FUNCIONALES
Hugo Efraín Perico Franco
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Especialista en Medicina Física y Rehabilitación
Director:
Doctor Fernando Ortiz Corredor
Grupo de Investigación:
Grupo de investigación en fisiatría, electrodiagnóstico y enfermedades neuromusculares
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina, Departamento de Medicina Física y Rehabilitación
Bogotá, Colombia
2019A mi amada esposa y mi querido hijo, que
con su apoyo y cariño me dieron la fortaleza
para completar este difícil camino. A mi
madre y mi padre por toda su vida y a mis
hermanas por la comprensión y compañía.Agradecimientos
Este trabajo no habría sido posible sin los excelentes profesionales del Instituto
Roosevelt, quienes día a día hacen su labor basados en los más altos estándares
académicos y científicos ofreciendo a los pacientes las mejores oportunidades.
Agradezco a Diana Soto, fisioterapeuta del Instituto Roosevelt, María Fernanda
Camacho, fisioterapeuta del Instituto Roosevelt; Edicson Ruiz Ospina, Fisiatra del
Instituto Roosevelt y Docente del departamento de Medicina Física y Rehabilitación de la
Universidad Nacional de Colombia. Al Doctor Fernando Ortiz Corredor, Fisiatra del
Instituto Roosevelt y Docente del departamento de Medicina Física y Rehabilitación de la
Universidad Nacional de Colombia. Al Doctor Juan Camilo Mendoza Pulido, Fisiatra del
Instituto Roosevelt y Docente del departamento de Medicina Física y Rehabilitación de la
Universidad Nacional de Colombia. A Nicolas Molano, Estadístico del Instituto Roosevelt.Resumen y Abstract IX
Resumen
Objetivo: comparar los resultados de 6 pruebas clínicas con el cuestionario FIQ-R en los
pacientes con fibromialgia.
Metodología: El estudio tuvo un diseño descriptivo transversal, se obtuvieron medidas
de tendencia central y dispersión adecuadas para cada variable. Se presentan los
resultados en tablas de doble entrada y en gráficos adecuados dependiendo de la
variable. Para la comparación de las pruebas clínicas con el FIQ-R y la prueba de
marcha en 2 minutos, se realizó un análisis bivariado. Se realizaron coeficientes de
correlación según el tipo de variable, entre la escala de FIQ-R y las pruebas clínicas y
finalmente se realizó un análisis de árboles de clasificación y regresión para identificar
subgrupos de la enfermedad.
Resultados: se evaluaron 447 mujeres con edad promedio de 51.45 años (Rango 21 -
77 años). Se obtuvo una correlación entre las variables FIQ-R y levantarse y sentarse
durante 30 segundos (r=-0,42, p-valor <0.0001) y Up & Go test (r= 0,41, p-valor
<0.0001). La correlación de la variable prueba de 2 minutos con las variables velocidad
de marcha y levantarse y sentarse 30s fue r:= 0,49 y 0,62 respectivamente, Finalmente,
la variable Antecedente de caídas presento pobres correlaciones con todas las variables.
Conclusión: La funcionalidad medida por pruebas clínicas se correlaciona de forma
moderada con el FIQ-R, con los análisis CART se demuestra que a peor desempeño
funcional mayor probabilidad de severidad. El riesgo de caídas no se puede predecir con
ninguna de las pruebas utilizadas en este estudio
Palabras clave: fibromialgia, pruebas clínicas, FIQ-R, funcionalidad.Resumen y Abstract X
Abstract
Objective: to compare 6 clinical test results with FIQ-R questionnaire in fibromyalgia
patients.
Methods: it was a cross sectional study, mean, median, quartiles and standard deviation
was measured. To compare clinical test, FIQ-R, and 2 minutes walk test it was used a
bivariate analysis and Pearson’s coefficient correlation. Finally it was used a CART
analysis to identify disease subgroups.
Results: 447 women with fibromyalgia with 51.45 years old mean age (Range 21-77
years) FIQ-R - stand up and sit down in 30sec r=0,42, p <0.0001. FIQ.R – Up& Go test
r=0,41, p <0.0001. 2mwt – gait speed, - stand up and sit down 30sec r= 0,49 y 0,62. Fall
antecedent has a weak correlation with all the clinical test.
Conclusions: the function measured in fibromyalgia was moderate correlated with the
FIQ-R questionnaire, the CART analysis demonstrate that a worst performance on clinical
test predict a high severity score in the FIQ-R. The fall history cannot predict with the
clinical tests used here.
Keywords: fibromyalgia, clinical tests, FIQ-R, Function.Contenido XI
Contenido
Pág.
Lista de figuras ............................................................................................................. XIII
Lista de tablas .............................................................................................................. XV
Introducción .................................................................................................................... 1
1 OBJETIVOS ............................................................................................................... 5
1.1 Objetivo General .............................................................................................. 5
1.2 Objetivos Específicos....................................................................................... 5
2 MARCO TEORICO .................................................................................................... 7
2.1 Definición ......................................................................................................... 7
2.2 Epidemiología .................................................................................................. 8
2.3 Etiopatogenia ................................................................................................... 9
2.4 Cuadro clínico .................................................................................................. 9
2.5 Diagnóstico .................................................................................................... 10
2.5.1 Cuestionario de discapacidad ............................................................. 12
2.5.2 Frecuencia de caídas .......................................................................... 12
2.5.3 Test de marcha en 2 minutos .............................................................. 12
2.5.4 Prueba de marcha en 10 metros ......................................................... 13
2.5.5 Up & Go test ....................................................................................... 13
2.5.6 Levantarse y sentarse durante 30 segundos ....................................... 13
2.5.7 Levantarse y sentarse 5 veces ............................................................ 13
2.5.8 Equilibrio monopodal ........................................................................... 14
2.6 Tratamiento ................................................................................................... 14
3 METODOLOGÍA ...................................................................................................... 17
3.1 Tipo de estudio .............................................................................................. 17
3.2 Población de estudio ..................................................................................... 17
3.3 Variables........................................................................................................ 17
3.4 Análisis estadístico ........................................................................................ 17
4 RESULTADOS ........................................................................................................ 23
4.1 Análisis CART ............................................................................................... 24
5 DISCUSIÓN ............................................................................................................. 31
6 Conclusiones y recomendaciones ........................................................................ 35XII Título de la tesis o trabajo de investigación
6.1 Conclusiones ..................................................................................................35
6.2 Recomendaciones ..........................................................................................35
A. Anexo: Análisis CART versión 1 ............................................................................37
B. Anexo: Análisis CART versión 2 ............................................................................43
Bibliografía .....................................................................................................................49Contenido XIII
Lista de figuras
Pág.
Figura 1. Ejemplo de una regla de partición. A) regla de partición que separa
observaciones con diferentes valores de la variable 𝑌. B) regla de partición que genera
grupos de observaciones con valores similares de la variable 𝑌. ................................... 19
Figura 2. Ejemplo hipotético de construcción de un árbol de regresión. ......................... 20
Figura 3. Árbol de decisión para la variable FIQ-R ......................................................... 25
Figura 4. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable
FIQ-R ............................................................................................................................. 27
Figura 5. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos .................................. 28
Figura 6. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable
prueba de 2 minutos. ...................................................................................................... 29
Figura 7. Árbol de decisión para la variable FIQ-R versión 1. ......................................... 37
Figura 8. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable
FIQ-R versión 1. ............................................................................................................. 38
Figura 9. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos versión 1. .................. 39
Figura 10. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la
variable Prueba de 2 minutos versión 1. ......................................................................... 40
Figura 11. Árbol de decisión para la variable Antecedente de caídas versión 1.............. 41
Figura 12. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la
variable Antecedente de caídas versión 1. ..................................................................... 42
Figura 13. Árbol de decisión para la variable FIQ-R versión 2. ....................................... 43
Figura 14. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la
variable FIQ-R versión 2. ................................................................................................ 44
Figura 15. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos versión 2. ................ 45XIV Título de la tesis o trabajo de investigación
Figura 16. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la
variable Prueba de 2 minutos versión 2. ......................................................................... 46
Figura 17. Árbol de decisión para la variable Antecedente de caídas versión 2. ............. 47
Figura 18. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la
variable Antecedente de caídas versión 2. ...................................................................... 48Contenido XV
Lista de tablas
Pág.
Tabla 1 Estadística descriptiva de las variables del estudio. Min.: mínimo, Q2: cuantil
25%, Med.: mediana, Q3: cuantil 75%, Max.: máximo, ū: promedio, Sd.: desviación
estándar. ........................................................................................................................ 23
Tabla 2 Correlaciones de Spearman y sus p-valores (H0: Correlación =0) para las
variables Total FIQ-R, prueba de 2 minutos y antecedente de caídas ............................ 24
Tabla 3. Importancia de las variables en la regla de decisión para la variable FIQ-R ..... 26
Tabla 4. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-
R .................................................................................................................................... 26
Tabla 5. Importancia de las variables en la regla de decisión para la prueba de 2 minutos
....................................................................................................................................... 28
Tabla 6. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Prueba de 2 minutos. ..................................................................................................... 29
Tabla 7. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable FIQ-R
versión 1. ........................................................................................................................ 37
Tabla 8. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-
R versión 1. .................................................................................................................... 38
Tabla 9. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Prueba de
2 minutos versión 1. ....................................................................................................... 39
Tabla 10. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Prueba de 2 minutos versión 1. ...................................................................................... 40
Tabla 11. . Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 1. .................................................................................. 41
Tabla 12. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 1. .................................................................................. 42XVI Título de la tesis o trabajo de investigación
Tabla 13. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable FIQ-R
versión 2. ........................................................................................................................ 43
Tabla 14. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 1. ................................................................................... 44
Tabla 15. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Prueba
de 2 minutos versión 2. ................................................................................................... 45
Tabla 16. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Prueba de 2 minutos versión 2. ....................................................................................... 46
Tabla 17. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 2. ................................................................................... 47
Tabla 18. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 2. ................................................................................... 48Introducción
La Fibromialgia (FM) es una entidad clínica compleja de origen multifactorial (Talotta et
al., 2017) que se caracteriza por dolor multifocal, sensibilidad, fatiga, alteración cognitiva,
alteraciones del sueño, ansiedad, depresión (Luciano et al., 2016) alteraciones en la
capacidad física y el balance (Pérez-de-Heredia-Torres, Huertas-Hoyas, Martínez-
Piédrola, Palacios-Ceña, & Alegre-Ayala, 2017) que determinan mayor discapacidad y
menor calidad de vida entre quienes la sufren (Sevimli, Kozanoglu, Guzel, & Doganay,
2015).
El diagnóstico es fundamentalmente clínico, teniendo en cuenta los criterios preliminares
del Colegio Americano de Reumatología de 2010-2011 (Wolfe & Häuser, 2011), usando
el índice de dolor difuso (WPI, por sus siglas en inglés) y el índice de severidad de los
síntomas (Clauw, 2014), modificados en 2016 (Wolfe et al., 2016). Por la extensión de la
sintomatología y el compromiso de las áreas de la vida, la capacidad y la funcionalidad,
esta enfermedad presenta importantes retos tanto en su diagnóstico como en su manejo.
Desafortunadamente los resultados de las intervenciones en muchos casos no son
alentadores y no hay un tratamiento que logre mejorar los síntomas de forma consistente
(Talotta et al., 2017). Uno de los factores que determinan este desenlace desfavorable es
la diversidad de presentación de la enfermedad, la extensión del compromiso y la
variabilidad de la respuesta a las intervenciones.
El dolor generalizado y permanente favorece la inmovilidad de los pacientes con
fibromialgia, reduciendo su nivel aeróbico, equilibrio, fuerza, flexibilidad y resistencia
respecto de sus personas de su misma edad (Aparicio, Ruiz, Aranda, & Tercedor, 2013).
La detección adecuada del compromiso funcional en cada una de esas dimensiones es
fundamental en la aproximación terapéutica de cada uno de los déficits identificados.
Desde finales de la década de los 80 se diseñó la escala más conocida para fibromialgia,
FIQ (Fibromyalgia Impact Questionnaire) siendo su versión más reciente el FIQ-R2 Introducción
(Bennett et al., 2009). Este instrumento permite puntuar la severidad de la enfermedad y
se ha utilizado como medida de la respuesta a los diferentes tratamientos farmacológicos
y no farmacológicos instaurados. Existen algunos instrumentos clínicos valiosos que
permiten medir de forma objetiva la funcionalidad, como la prueba de marcha en seis
minutos, el timed up and go y la prueba de sentarse y levantarse en sus diferentes
versiones, frecuentemente utilizados en rehabilitación como medidas directas e indirectas
de capacidad funcional y que también permiten cuantificar, entre otros, la respuesta al
tratamiento. Si bien ambos métodos permiten medir la funcionalidad y la respuesta a los
tratamientos, pocos estudios han evaluado el perfil funcional de los pacientes con FM a
través de dichos instrumentos en nuestro país.
La FM es la segunda patología reumática más común, con prevalencia general de 1,43 %
con predominio en mujeres (Clauw, 2014; Heidari, Afshari, & Moosazadeh, 2017) y de
curso crónico no progresivo; cerca del 30 % de los pacientes con FM han presentado
algún dolor musculoesquelético difuso o regional a lo largo de su vida (Clauw, 2014) y
mayor prevalencia de comorbilidades; todo este espectro de alteraciones afectan la
funcionalidad e independencia de los pacientes con un importante aumento de costos
directos e indirectos en salud respecto de personas sin la enfermedad (Berger, Dukes,
Martin, Edelsberg, & Oster, 2007)
Los pacientes que padecen FM presentan un importante deterioro de la funcionalidad y
es claro que existen diferencias importantes en los dominios funcionales que podrían
corresponder a diferentes fenotipos de la enfermedad. Dentro de las múltiples estrategias
no farmacológicas para tratar la fibromialgia, se encuentran intervenciones que hacen
parte del arsenal terapéutico de la especialidad de medicina física y rehabilitación, sin
embargo, hasta ahora no se ha logrado identificar con claridad que intervención es más
efectiva para cada paciente. Teniendo en cuenta lo expuesto surgió la pregunta: ¿es
posible identificar diferencias en el perfil funcional de los pacientes con fibromialgia al
aplicar una batería de pruebas clínicas? Para buscar respuesta, se diseñó un plan de
evaluación de los pacientes con fibromialgia atendidos en el Instituto Roosevelt en
Bogotá, Colombia, que abarcó la valoración clínica especializada y la aplicación de una
batería de pruebas clínicas, que permitiera identificar los dominios funcionales más
comprometidos en cada paciente.Introducción 3
Teniendo en cuenta la heterogeneidad clínica, la complejidad de la enfermedad, la
creciente preocupación a nivel mundial por la pobre respuesta a las intervenciones, su
impacto severo sobre la funcionalidad y el alto costo asociado es necesario identificar las
diferencias en el perfil de funcionamiento entre los pacientes, esta diferenciación puede
ser hecha por medio de la cuantificación de los déficits funcionales en áreas como
equilibrio, fuerza, capacidad aeróbica, flexibilidad, etc. Lo que permitirá racionalizar y
definir claramente las intervenciones en rehabilitación más apropiadas para cada
paciente.
El propósito principal del presente estudio es describir la funcionalidad de los pacientes
con diagnóstico de fibromialgia medida por las pruebas clínicas realizadas y comparar
esos resultados con la funcionalidad medida a través del cuestionario FIQ-R; como
propósito secundario se intentará identificar fenotipos clínicos específicos dentro del
espectro de la enfermedad, basados en los resultados de las pruebas.1 OBJETIVOS
1.1 Objetivo General
1. Comparar las mediciones de funcionalidad con pruebas clínicas específicas
contra la medición de la funcionalidad del cuestionario FIQ-R en los pacientes
con fibromialgia atendidos en un centro de referencia de la ciudad de Bogotá
1.2 Objetivos Específicos
1. Determinar las características demográficas de la población estudiada
2. Medir la funcionalidad de los pacientes con fibromialgia con el cuestionario
FIQ-R
3. Medir el nivel funcional, la capacidad aeróbica y la velocidad de marcha con
pruebas clínicas en pacientes con fibromialgia.
4. Comparar el nivel funcional medido por cuestionario FIQ-R con las mediciones
funcionales de las pruebas clínicas en fibromialgia.
5. Determinar si las diferentes pruebas funcionales identifican subgrupos de la
enfermedad.2 MARCO TEORICO
2.1 Definición
La Fibromialgia (FM) es una entidad clínica compleja que se caracteriza por dolor
generalizado, sensibilidad, fatiga, alteración cognitiva, alteraciones del sueño, ansiedad y
depresión, (Luciano et al., 2016) que determinan alteraciones en la capacidad física y el
balance (Pérez-de-Heredia-Torres et al., 2017) llevando a diminución en la
independencia y menor calidad de vida entre quienes la sufren (Sevimli et al., 2015)
Desde el siglo XIX se encuentran esporádicas menciones a un síndrome de dolor
generalizado, fatiga y alteraciones psiquiátricas en mujeres de edad adulta, pero no fue
hasta 1977 que se estructuró el concepto de fibromialgia con el trabajo de Smythe y
Moldofsky titulado ‘Two contributions to the understanding of the “fibrositis” syndrome’
(Wolfe & Häuser, 2011) donde se propusieron los primeros criterios para diagnosticar
este síndrome: dolor generalizado por más de tres meses, fatiga, sueño no reparador y
dolor en 12 de 14 puntos específicos.
La definición inicial se prestó para que el diagnóstico se basara únicamente en la
presencia de puntos dolorosos pero el examen de éstos no estaba estandarizado y se
desconoce que parámetros se usaron para establecer la positividad de los mismos lo que
facilitó que muchos autores publicaran versiones propias de los criterios durante esa
década (Wolfe & Häuser, 2011). En 1990 el American College of Rheumatology realizó
un trabajo multicéntrico donde se establecieron los criterios para diagnosticar
fibromialgia: dolor generalizado y sensibilidad moderada o severa en 11 o más de 18
puntos definidos (Wolfe et al., 1990). Se intentó estandarizar el examen físico, sin
embargo, la presión ejercida en cada punto, a pesar del entrenamiento estandarizado,
presentó importante variabilidad entre los investigadores (Wolfe & Häuser, 2011) Además8 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
se estableció la primera definición de dolor crónico diseminado (por encima y debajo de
la cintura, ambos lados del cuerpo y esqueleto axial, de al menos tres meses de
duración) (Wolfe et al., 1990).
Con la publicación de los criterios, mundialmente se empezó a visibilizar la enfermedad,
se le asignó un código en el sistema internacional de clasificación y se aumentó la
cantidad de trabajos sobre la condición, a su vez, las posiciones en contra de la validez
de considerar la fibromialgia como un desorden medico real también aumentaron.
Estos problemas se intentaron resolver con la publicación de los criterios de 2010, en los
que se definió el diagnóstico de fibromialgia en un paciente con síntomas de similar
intensidad por al menos 3 meses en ausencia de otra enfermedad que explique los
síntomas. Con presencia en la última semana de dolor en alguna de 19 áreas corporales
definidas, la sumatoria de la calificación de severidad de los síntomas: fatiga, sueño no
reparador, síntomas cognitivos y la presencia o ausencia de cefalea, dolor o calambres
en abdomen inferior y depresión; además de establecer el uso de la sumatoria del índice
de dolor (WPI) y de la escala de severidad de síntomas (SSS) para establecer una
medición de la severidad de fibromialgia (FS). (Wolfe et al., 2011, 2016, 2010)
2.2 Epidemiología
La fibromialgia se ha observado en la mayoría de los países, culturas y etnias del
planeta, se presenta 8 a 9 veces más frecuentemente en mujeres y al aumentar la edad
con un importante predominio en las mujeres, mayor prevalencia en personas que sufren
enfermedades crónicas. En un metaanálisis de 2016 se identificaron 65 estudios
reuniendo una población de más de 3 millones de personas a nivel global identificando
una prevalencia global de 1,78%, 3,98% en mujeres y 0,01% en hombres, sin evidenciar
diferencias significativas en la prevalencia entre regiones geográficas ni por el método
usado para el diagnóstico. La prevalencia de fibromialgia fue mayor en poblaciones
específicas, algunas de ellas son enfermedad de Behçet (80%) diabetes mellitus (14,8%)
síndrome de intestino irritable (12,9%) y hemodiálisis (6,3%) (Heidari et al., 2017)Marco teórico 9
2.3 Etiopatogenia
Se considera de origen multifactorial, con predisposición genética, disparadores
ambientales y neuromodulación involucrados en el inicio y curso de la enfermedad
(Talotta et al., 2017) sin embargo hasta ahora no ha sido posible determinar la etiología
precisa de la enfermedad.
En los últimos años se han venido demostrando diferentes alteraciones a nivel de
sistema nervioso central y periférico, neurotransmisores, sistema inmune y endocrino
(Atzeni et al., 2019; Talotta et al., 2017). Con evidencia de neuropatía de fibra pequeña
en cerca del 50% de los pacientes (Grayston, Czanner, Elhadd, Goebel, & Frank, 2019) y
evidencia en pequeños estudios que demuestran también neuropatía axonal periférica
(Caro, Galbraith, & Winter, 2018); alteración en las vías ascendentes y descendentes de
regulación del dolor (Atzeni et al., 2019; Grayston et al., 2019), en adición a una
activación neuroglial crónica que perpetúa las señales inflamatorias (Atzeni et al., 2019).
Todos estos factores indican que el dolor en fibromialgia esta desencadenado por la
perpetuación de señales nociceptivas periféricas intensas percibidas por un sistema
altamente sensible a ellas, lo que causa el cuadro clínico.
2.4 Cuadro clínico
El síntoma cardinal de fibromialgia es un dolor musculoesquelético generalizado,
permanente y crónico que puede empeorar con el tiempo, localizado en cualquier región
del cuerpo y asociado a otros síntomas como fatiga, sueño no reparador, alteraciones
cognitivas, cefalea, dolor abdominal, depresión, rigidez, inflamación entre otra
constelación de síntomas (Clauw, 2014; Talotta et al., 2017; Wolfe & Häuser, 2011).
Con base en las características clínicas se ha logrado determinar que la FM es una
entidad heterogénea, que varía con la severidad de los síntomas (Aparicio et al., 2013)
en la literatura se encuentran múltiples subclasificaciones, basadas principalmente en
cuestionarios específicos como el FIQ-R, F-HAQ, SF-36, entre otros; recientemente
Luciano, et al., identificaron tres subgrupos con diferencias en la funcionalidad a través
de un análisis estadístico robusto: Subgrupo 1 (funcional) pacientes con sensibilidad10 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
moderada y un nivel de catastrofización del dolor y ansiedad moderado. El segundo
subgrupo (disfuncional) pacientes con alta sensibilidad y altos puntajes de ansiedad,
depresión y catastrofización. El tercer subgrupo (altamente disfuncional y angustiado)
sensible al dolor como el subgrupo 2, pero mayores niveles de angustia y catastrofización
(Luciano et al., 2016).
La capacidad aeróbica y funcional de los pacientes con fibromialgia se ha medido en
algunos estudios españoles y han demostrado que el desempeño en las pruebas es muy
variable con rangos que van desde la incapacidad de realizar algunas pruebas hasta el
mejor desempeño posible, lo que llevó a la clasificación del desempeño por percentiles
en cada prueba y demostrando que la funcionalidad en los pacientes medida por las
pruebas en comparación con la medida por el FIQ-R era mejor en la medición objetiva
(Castro-Piñero et al., 2010; Estévez-lópez et al., 2018; Intemann, Aparicio, Ruiz, &
Ortega, 2017; Soriano-maldonado et al., 2015) con la evolución de esa cohorte se
establecieron los subgrupos de Luciano et al. En los que usaron principalmente una
combinación de cuestionarios y pruebas clínicas para categorizar los pacientes, sin
embargo la complejidad de la evaluación hace imposible aplicarla en la práctica clínica
diaria, pero sugieren que realizar la prueba de levantarse y sentarse en 30 segundos
puede diferenciar un paciente con fibromialgia de uno sin ella (Luciano et al., 2016)
2.5 Diagnóstico
El diagnóstico se basa en los criterios del Colegio Americano de Reumatología diseñados
para propósitos de investigación. Los criterios de 1990, se basan en la sensibilidad de 11
o más de 18 puntos específicos en todo el cuerpo, sin embargo su aplicación en la clínica
era limitada y excluía muchos pacientes del espectro; en 2010/2011 se diseñaron nuevos
criterios para estudios epidemiológicos y se pasó a evaluar las características clínicas de
los pacientes a través del índice de dolor difuso (WPI, por sus siglas en inglés) y el índice
de severidad de los síntomas, y se revisaron en 2016 lo que ha facilitado el diagnóstico y
ha permitido identificar pacientes que sufren de la enfermedad con presentaciones
clínicas infrecuentes o sobrepuestas a otros síndromes y descartar la enfermedad en
otros (Clauw, 2014).Marco teórico 11
Según el constructo de la ACR de 2016, el diagnóstico se basa en la clínica del paciente,
que debe tener al menos tres meses de dolor generalizado de similar intensidad definido
como el que se presenta en al menos 4 regiones corporales junto con la presencia de
fatiga, sueño no reparador y alteraciones cognitivas y aclarando que una persona puede
tener fibromialgia sin descartar la presencia de otras enfermedades importantes. Los
criterios exigen el cálculo de dos mediciones, la primera es el índice de dolor
generalizado (WPI) y la segunda es la escala de severidad de síntomas (SSS).
Definiendo que un paciente tiene fibromialgia si presenta un WPI de 7 o más y un SSS de
al menos 5 o WPI 3-6 y SSS de al menos 9. Se introdujo el puntaje de severidad de
fibromialgia (fibromyalgia severity score) que es una sumatoria de los dos anteriores y
permite cuantificar la severidad de la enfermedad de 0 a 31 puntos, definiendo la
presencia de la enfermedad con un puntaje de <12. Además se permitió que se aplicaran
los criterios sin necesidad de un examinador, en estudios poblacionales, aclarando que
los criterios no debían ser utilizados para autodiagnóstico
La especialidad de medicina física y rehabilitación se encarga de identificar las
deficiencias y diseñar e implementar las estrategias que permitan a cada paciente
alcanzar el mejor nivel de independencia y participación posible para su condición. Para
lograr esto es necesario identificar de forma precisa el perfil funcional de cada paciente
por lo que se han diseñado gran diversidad de pruebas clínicas para medir el desempeño
en una o varias áreas específicas.
Las pruebas funcionales son instrumentos clínicos valiosos que permiten medir directa o
indirectamente la funcionalidad de un paciente, por ejemplo, la velocidad de marcha, el
balance, la capacidad aeróbica, entre otros. Sin embargo, pocos estudios han buscado
evaluar el perfil funcional de los pacientes con FM a través de dichos instrumentos. La
mayoría de las pruebas funcionales se relacionan inversamente con la severidad de la
sintomatología (Aparicio et al., 2013) algunas de ellas han logrado determinar con
precisión la presencia de FM, p ej. pararse y sentarse en una silla en 30 segundos
(Intemann et al., 2017); se ha logrado establecer que algunas de aquellas son capaces
de diferenciar la severidad de FM en mujeres (Castro-Piñero et al., 2010; Soriano-
maldonado et al., 2015) pero hasta ahora no se han usado para determinar la capacidad12 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
funcional ni diferenciar, con medidas objetivas, si existen subgrupos funcionales de la
enfermedad.
La batería utilizada para evaluar a los pacientes se compone del cuestionario de
discapacidad FIQ-R, el historial de caídas, test de marcha en 2 minutos, up & go test,
levantarse y sentarse de una silla durante 30 segundos y 5 veces y el equilibrio
monopodal.
2.5.1 Cuestionario de discapacidad
En el cuestionario FIQ, un puntaje mayor a 70 define una fibromialgia severa. El
cuestionario fue modificado en el año 2009 (FIQ-R) (Bennett et al., 2009). Se compone
de 21 ítems que se distribuyen en 3 dominios: función (9 preguntas) impacto total (2
preguntas) y síntomas (10 preguntas). Todos se basan en una escala numérica de 0 a 10
(Bennett et al., 2009).
2.5.2 Frecuencia de caídas
Se define caída como un evento no causado por una fuerza externa ni por ninguna
condición neurológica aguda que produce una caída al nivel del piso. Caer más de dos
veces al año aumenta el riesgo de lesiones de cualquier tipo en el adulto mayor de 65
años y el 10% de estas lesiones son graves (D Collado-Mateo et al., 2015; Phelan,
Mahoney, Voit, & Stevens, 2015; Rutledge, Martinez, Traska, & Rose, 2012).
2.5.3 Test de marcha en 2 minutos
La prueba de 6 minutos se ha utilizado en la evaluación de pacientes con fibromialgia.
Los beneficios del ejercicio acuático han sido demostrados con la prueba de los 6
minutos (diferencia absoluta de 37 m con los controles) (Bidonde et al., 2014). La prueba
ha mostrado una fuerte correlación con los cuestionarios de discapacidad (Mannerkorpi,
Svantesson, & Broberg, 2006). Nosotros utilizamos la prueba de los 2 minutos que ha
sido validada en otras enfermedades, tiene una excelente correlación con la prueba de
seis minutos y sirve para evaluar pacientes con capacidad funcional reducida (Bohannon,Marco teórico 13
Wang, Otr, & Gershon, 2015; BUTLAND, PANG, GROSS, WOODCOCK, & GEDDES,
1982).
2.5.4 Prueba de marcha en 10 metros
La prueba de marcha en 10 metros sirve para evaluar la velocidad de marcha en una
distancia que no causa fatiga importante en condiciones normales. La prueba se
desarrolla en un pasillo de al menos 14 metros de largo con piso liso, el paciente inicia la
marcha dos metros antes del punto de registro con el objetivo de evitar el efecto de
aceleración y desaceleración durante la prueba
2.5.5 Up & Go test
La prueba Up & Go explora las tareas involucradas en los cambios de postura, los giros y
la marcha. Es una prueba confiable que ha sido utilizada en la evaluación de los
pacientes con fibromialgia (Assumpção, Sauer, Mango, & Marques, 2010; Carbonell-
Baeza et al., 2011; Daniel Collado-Mateo et al., 2016; Costa et al., 2017; Fernandes et
al., 2016; Góes et al., 2012). Para realizar la prueba el paciente se levanta de una silla,
camina tres metros, regresa y se sienta. El resultado es el tiempo de ejecución de la
prueba.
2.5.6 Levantarse y sentarse durante 30 segundos
El paciente se debe levantar y sentar lo más rápido que pueda durante 30 segundos con
los brazos cruzados (Jones, Rikli, & Beam, 1999). Esta prueba es muy utilizada en la
evaluación física de los pacientes con fibromialgia y ha mostrado una buena capacidad
discriminativa con puntos de corte para el diagnóstico de la enfermedad y para clasificar
la gravedad de la condición clínica en 9 y 6 repeticiones respectivamente (Aparicio et al.,
2013; Carbonell-Baeza et al., 2011; Collado-Mateo, Adsuar, Dominguez-Munoz, Olivares,
& Gusi, 2016; Goes et al., 2012)
2.5.7 Levantarse y sentarse 5 veces14 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
La prueba de levantarse y sentarse 5 veces, incluida en la batería corta de
funcionamiento físico, ha sido empleada en la evaluación de personas de la tercera edad,
en alteraciones vestibulares y en enfermedad de parkinson (GURALNIK, FERRUCCI,
SIMONSICK, SALIVE, & WALLACE, 1995). También se ha utilizado para evaluar
pacientes con dolor lumbar y osteoartritis.
2.5.8 Equilibrio monopodal
Con los brazos al lado, y utilizando calzado, el paciente levanta la extremidad
contralateral sin apoyarse o tocar el miembro en apoyo. Se mide el tiempo en que logra
mantener el equilibrio monopodal. El cronómetro se detiene en 30 segundos.
2.6 Tratamiento
El tratamiento de la enfermedad se basa en la intervención multimodal, con dos
estrategias principales, la intervención farmacológica y la no farmacológica. La primera
se enfoca en el control de algunos síntomas y comorbilidades como el dolor, la alteración
del sueño y los síntomas depresivos.
La pregabalina, un anticonvulsivante GABAergico de acción central, fue aprobada por la
FDA y la EMA para uso en fibromialgia por haber demostrado efectos sostenidos en el
control del dolor a largo plazo, la segunda clase de medicamentos más usados en
fibromialgia son los inhibidores de la recaptación de serotonina y noradrenalina con un
cuerpo de evidencia fuerte a favor de su uso, con el beneficio de control de síntomas
depresivos y mejoría del patrón de sueño pero no tan buen perfil de control del dolor.
También se han utilizado los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina, pero
su perfil de seguridad es peor que el de otros medicamentos. En general no se
recomienda el uso de opioides en esta patología por el poco beneficio en control del
dolor. El uso de tramadol esta recomendado con evidencia débil a favor en algunas
guías, pero se recomienda precaución en su uso por el riesgo de dependencia y abuso.Marco teórico 15
En la intervención no farmacológica se destaca la actividad física regular (Clauw, 2014)
como principal factor que impacta en funcionalidad y calidad de vida, con evidencia fuerte
a favor en una revisión sistemática de Cochrane, sin embargo, el tipo de ejercicio a
realizar, su intensidad, duración, y progresión no están claros (Atzeni et al., 2019;
Bidonde et al., 2017; Kibar, Yıldız, Ay, Evcik, & Ergin, 2015). Por otro lado, se ha
demostrado con un importante cuerpo de evidencia que la hidroterapia y balneoterapia
son benéficas en el control de los síntomas, por lo que se han diseñado múltiples
programas de ejercicio acuático que brindan un doble beneficio a los pacientes con
buenos resultados a corto y mediano plazo con un efecto no acumulativo y dosis
dependiente (Bidonde et al., 2014; Sevimli et al., 2015). El otro pilar de la intervención no
farmacológica es la educación y la terapia cognitivo conductual con buenos resultados a
mediano plazo (Atzeni et al., 2019; Talotta et al., 2017).
.3 METODOLOGÍA
3.1 Tipo de estudio
Descriptivo transversal
3.2 Población de estudio
Los pacientes atendidos en el servicio de rehabilitación del Instituto Roosevelt, entre el
01 de enero de 2016 y el 31 de diciembre de 2018, con diagnostico confirmado de FM
por un fisiatra de la institución, aplicando los criterios del colegio americano de
reumatología de 2016.
3.3 Variables
Las variables medidas a nivel de intervalo fueron: edad, levantarse y sentarse de una
silla en 30 segundos, velocidad de marcha (prueba de 10 metros), prueba de marcha en
2 minutos, prueba de up and go, equilibrio monopodal, duración de la enfermedad en
meses.
La variable medida a nivel ordinal fue el puntaje FIQ-R.
3.4 Análisis estadístico
Estadísticas descriptivas univariadas son presentadas para todas las variables. Se
reportan el mínimo, el cuantil 25 la mediana, el cuantil 75, el máximo, el promedio y la
desviación estándar. Para evaluar relaciones entre variables de interés se usó la
correlación de Spearman. P-valores para estas correlaciones fueron ajustados usando el
factor de corrección de Bonferroni (ver por ejemplo Miller, 1966)18 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
Para evaluar asociaciones entre una variable dependiente y otras independientes se
usaron arboles de clasificación y regresión (CART por sus siglas en inglés, Breiman
1983.). Se utilizó el paquete rpart para la construcción de estos árboles de decisión
(Terry Therneau and Beth Atkinson 2018).
Todos los análisis estadísticos fueron hechos en el software R version 3.4.3.
Los árboles de clasificación y regresión (CART por sus siglas en inglés) pueden
describirse como un método de regresión no paramétrica. En términos generales, el
espacio abarcado por las variables predictoras (o independientes en la nomenclatura
clásica de los modelos de regresión) es recursivamente particionado en un conjunto de
áreas rectangulares. Estas áreas construidas por el modelo agrupan observaciones
(unidades observacionales) con valores similares de la variable dependiente, la cual es la
variable que se quiere predecir o explicar a través de las variables independientes o
predictoras.
Para explicar cómo funciona el método, haremos algunas definiciones previas. Sea 𝑌 la
variable dependiente que se desea predecir o explicar y sea 𝑋 ,𝑋 ,…,𝑋 un conjunto de
1 2 𝑝
p variables, las cuales se usaran para predecir o explicar a la variable respuesta 𝑌.
Considere también que se tienen 𝑛 observaciones de todas las variables. Los valores de
las variables para el individuo 𝑖 se denotan como 𝑌,𝑋 ,𝑋 ,…,𝑋 donde 𝑖 ∈ {1,2,…,𝑛}
𝑖 𝑖1 𝑖2 𝑖𝑝
El primer paso del método es encontrar una variable 𝑋 donde 𝑗 ∈{1,2,…,𝑝} (es decir
𝑗
encontrar una variable independiente) que genere la mejor división de observaciones.
Para entender esto debemos introducir el tipo de reglas de partición que se pueden
generar.
Si se tiene una variable cuantitativa, por ejemplo, peso, altura, etc. El tipo de reglas de
partición es el siguiente:
𝑋 ≤ 𝑎
𝑗Metodología 19
Donde a es un valor cualquiera de la variable 𝑋. Esta regla divide explícitamente a las
𝑗
observaciones en dos grupos: aquellas que cumplen la condición y aquellas que no la
cumplen Ver figura 1. Adicionalmente la división puede o no lograr grupos de
observaciones con valores similares dentro de cada grupo y diferentes entre grupos.
Figura 1. Ejemplo de una regla de partición. A) regla de partición que separa observaciones con
diferentes valores de la variable 𝑌. B) regla de partición que genera grupos de observaciones con
valores similares de la variable 𝑌.
Si la variable 𝑋 es categórica, la regla de decisión será de la siguiente forma:
𝑗
Suponga ahora que la variable 𝑋 posee las categorías a,b,c,d. entonces una posible
𝑗
regla de partición para esta variable será
𝑋 ∈ {𝑎,𝑐}
𝑗
Así, se logra dividir el conjunto de observaciones en 2: aquellos que cumplen la condición
(observaciones en donde la variable 𝑋 toma valores 𝑎 o 𝑐) y aquellos que no.
𝑗20 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
La regla de partición para la variable categórica puede ser cualquier combinación de
categorías (exceptuando, claramente el conjunto de todas las categorías o el conjunto
vacío).
Volviendo al primer paso del método, para cada variable todas las posibles reglas de
partición son generadas.
En el segundo paso, se evalúa cual es la mejor regla de partición en base a uno de
varios posibles criterios estadísticos. Obsérvese la figura 1 de nuevo. Es claro que la
regla de partición de la figura 1a es mejor que la regla de la figura 1b. Existen criterios
estadísticos (por ejemplo, el índice de Gini, o el índice de entropía) que dan una medida
de separación o diferencia entre los grupos. Al final del segundo paso, se obtiene la
mejor posible división de observaciones en base a la mejor variable con su mejor regla
de decisión. Esta división logró separar las observaciones en dos grupos con valores de
la variable 𝑌 estadísticamente diferentes (por ejemplo, ver figura 1a)
El siguiente paso del método consiste en repetir el proceso anterior, pero ahora en cada
uno de los dos grupos anteriores, y así sucesivamente (ver figura 2).
Figura 2 ejemplo hipotético de construcción de un árbol de regresión.Metodología 21
De esta forma el árbol podría seguir creciendo de forma indefinida hasta lograr separar
cada observación individual en un solo grupo. Sin embargo, esto no es deseable y
simplemente se incurriría en un sobre ajuste innecesario. Así que debe existir criterio de
parada para terminar el crecimiento del árbol.
Los grupos obtenidos al final del árbol se denominan hojas, grupos obtenidos en pasos
intermedios del árbol se denominan nodos.
El número de hojas finales se determina por medio de algoritmos complejos que buscan
lograr la mayor parsimonia posible, parsimonia en términos estadísticos entendida como
la capacidad de discriminar lo mejor posible a las observaciones con el menor número de
hojas posible. Los detalles pueden ser consultados en Breiman 1983.
Este metodo tiene ventajas considerables en comparacion con metodos tradicionales
como los modelos de regresion lineal (Modelos lineales generales y modelos lineales
generalizados). En primera instancia, el metodo CART no supone ninguna forma
funcional sobre la distribucion marginal o condicional de la variable de interes 𝑌, en
comparacion con el modelo de regresion lineal en donde se asume que la variable 𝑌
condicionada a los valores de las variables independeintes 𝑋 ,𝑋 ,…,𝑋 tiene una
1 2 𝑝
distribucion normal. Otra gran ventaje que posee el metodo CART es la selección de las
variables que ingresan al arbol. Esta selección ocurre de forma automática, (como ya se
explico anteriormente) y el metodo es capáz de manejar un gran número de variables sin
ninguna restricción. En cambio, en el contexto de la regresion lineal, no existe un unico
metodo de como seleccionar las variables que ingresan al modelo (metodos clasico como
la selección backward y forward o enfoques combinados) y ademas existe un cierto
numero de variables que se pueden ingresar al modelo, dependiendo del numero de
obseraciones disponibles, antes de incurrir en un sobre ajuste perfecto.
Finalmente, una de las ventajas mas importantes del metodo CART es que, gracias a su
algoritmo de particion recursiva, relaciones no lineales complejas entre las variables
independientes pueden ser adecuadamente detectadas y explicadas por la estructura del
árbol.4 RESULTADOS
En total se evaluaron 447 mujeres con diagnóstico de fibromialgia. Sus características
generales se presentan en la tabla 1.
Tabla 1 Estadística descriptiva de las variables del estudio. Min.: mínimo, Q1: cuantil 25%, Med.:
mediana, Q3: cuantil 75%, Max.: máximo, ū: promedio, Sd.: desviación estándar.
Min. Q1 Med. Q3 Max ū Sd
Edad 21 46 53 57 77 51,45 9,07
FIQ-R 10,5 48,08 59,33 72,16 98,5 59,23 17,60
Antecedente de caídas 0 0 0 2 17 1,27 2,32
Velocidad de marcha 0,19 1 1,18 1,3 1,6 1,12 0,25
Prueba de 2 minutos 30 142 162 185 243 162,10 33,82
Levantarse y sentarse 5 veces 5 11,9 15 20,79 120 18,19 10,98
Levantarse y sentarse durante 30 seg 1 7 10 13 28 10,12 3,90
Equilibrio monopodal derecho 0 7,95 17,8 30 30 17,91 10,60
Equilibrio monopodal izquierdo 0 6,6 17,7 30 30 17,59 10,53
Mejor equilibrio monopodal 0 10,48 22 30 30 20,27 10,03
Up & Go test 5 7,25 8,9 10,7 46 9,95 5,20
La variable Total FIQ-R presenta correlaciones importantes con las variables levantarse y
sentarse durante 30 segundos (r=-0,4212, p-valor <0.0001) y Up & Go test (r= 0,4134, p-
valor <0.0001). La variable prueba de 2 minutos presenta correlaciones importantes con
las variables velocidad de marcha, levantarse y sentarse 5 veces y levantarse y sentarse
30s (r: 0,4921; -0,5787 y 0,6181 respectivamente) Finalmente, la variable Antecedente de
caídas presento pobres correlaciones con todas las variables (ver tabla 2).24 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
Tabla 2 Correlaciones de Spearman y sus p-valores (H0: Correlación =0) para las variables Total
FIQ-R, prueba de 2 minutos y antecedente de caídas
Total FIQ-R Prueba de 2 minutos Antecedente de caídas
ρ p-valor ρ p-valor ρ p-valor
Edad -0,09 1 -0,12 0,19 0,09 1
Velocidad de marcha -0,25 1,84 0,49 3,27 -0,10 0,86
Levantarse y sentarse 5 veces 0,38 6,17 -0,57 6,79 0,18 0,00
Levantarse y sentarse durante 30
-0,42 3,21 0,61 4,98
segundos -0,18 0,00
Equilibrio monopodal izquierdo -0,29 4,09 0,46 1,83 -0,19 0,00
Equilibrio monopodal derecho -0,34 3,85 0,45 4,86 -0,14 0,07
Equilibrio monopodal máximo -0,32 9,41 0,45 7,26 -0,15 0,00
Up Go test 0,41 1,87 -0,59 1,44 0,10 0,81
4.1 Análisis CART
Se realizaron tres modelos CART, en el primero y segundo, anexos A y B
respectivamente, las reglas de decisión fueron confusas al utilizar los resultados de las
pruebas levantarse y sentarse 5 veces y 30 segundos simultáneamente, al igual que
usando equilibrio monopodal derecho e izquierdo. Luego de ajustar las variables
independientes del modelo, la variable antecedente de caídas mantuvo una pobre
correlacion con todas las pruebas por lo que se eliminó de los resultados finales.
Se revisó la correlación de las pruebas levantarse y sentarse 5 veces y levantarse y
sentarse 30 segundos, encontrando un r = -0,91, indicando una relación inversamente
proporcional entre las dos variables, este hallazgo implica que ambas pruebas miden
alteraciones similares en el paciente con fibromialgia. Por la evidencia disponible sobre
estas dos pruebas se decidió utilizar los resultados de la variable levantarse y sentarse
30 segundos para los análisis.Resultados 25
También se revisó la correlación entre el equilibrio monopodal derecho y el izquierdo,
encontrando un r= 0,73, y que las dos variables se correlacionaban de forma similar con
todas las pruebas, por lo que se decidió para los CART utilizar el tiempo máximo
obtenido entre equilibrio monopodal derecho e izquierdo para simplificar las reglas de
decisión.
A continuación, presentamos los resultados del modelo CART en su versión final para
cada una de las 2 variables de interés.
Figura 3. Árbol de decisión para la variable FIQ-R
En la figura 3 se presenta el árbol de decisión para la variable Total FIQ-R. Este Árbol de
decisión obtiene un R2 ajustado de 0.23. En la tabla 3 se presenta la métrica de
importancia de las variables para este árbol. Como se puede observar, las variables más
importantes para la predicción de la variable Total FIQ-R son Up & Go test, Levantarse y
sentarse en 30 s y equilibrio monopodal (ver tabla 3).26 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
Tabla 3. Importancia de las variables en la regla de decisión para la variable FIQ-R
VI
Up & Go test 36,95
Levantarse y Sentarse 30s 26,70
Equilibrio monopodal
17,61
Max
Velocidad de marcha 9,70
Edad 9,03
En la tabla 4 se presenta la estadística descriptiva de la variable Total FIQ-R en cada una
de las hojas. Por ejemplo, la hoja 4, corresponde a la regla de decisión up & go test < 9.6
y Sentarse y levantarse 30s >= 15 tiene un Total FIQ-R promedio de 44,595 con una
desviación estándar de 17,765 y 49 pacientes. La hoja 17 correspondiente a la regla de
decisión up & go test ≥9.6 y equilibrio monopodal máximo < 23 tiene un Total FIQ-R
promedio de 75,03 con una desviación estándar de 13,06 y 62 pacientes. Ver Figura 1
para las reglas de decisión y la tabla 4 para la estadística descriptiva de la variable FIQ-R
de las hojas.
Tabla 4. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R
Hoja n Min. Q1 Med. Q3 Max ū Sd
4 49 12,33 32 44,17 57 84 44,59 17,76
20 99 10,5 42,83 51,17 58,83 84,17 51 14,04
42 25 15,83 44 52,33 59,83 77,83 50,74 17,58
43 43 25 51,67 63,17 70,75 89,17 61,14 14,37
11 56 22,83 53,58 62,25 71,17 93,33 62,03 15,24
12 65 28,66 51,17 62 73,5 90 61,14 15,39
13 21 31,66 67 71,67 80 98,5 72 13,37
14 27 36 54,92 68,5 72,92 93 64,23 15,59
15 62 40,16 65,67 77,17 85,92 96,67 75,03 13,06Resultados 27
Figura 4. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R
En la figura 4 se presenta el diagrama de cajas y barras de cada subgrupo funcional
definido por las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R. Se puede apreciar la
diferencia en el FIQ-R medio entre la primera y última hoja
Finalmente, en la figura 5 se presenta el árbol de decisión para la variable prueba de 2
minutos. Este Árbol de decisión obtiene un R2 ajustado de 0,53, el más alto de las
variables analizadas. En la tabla 5 se presenta la métrica de importancia de las variables
para este árbol. Como se puede observar, las variables más importantes para la
predicción de la prueba de 2 minutos son up & go test, levantarse y sentarse en 30 seg y
velocidad de marcha (ver tabla 5).28 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
Figura 5. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos
En la tabla 6 se presentan estadística descriptiva de la variable prueba de 2 minutos en
cada una de las hojas del árbol.
Tabla 5. Importancia de las variables en la regla de decisión para la prueba de 2 minutos
VI
Up & Go test 42,31
Levantarse y sentarse 30 s 25,11
Velocidad de marcha 19,36
Equilibrio monopodal Max 10,77
Edad 2,43Resultados 29
Tabla 6. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Prueba de 2
minutos.
Hoja n Min. Q1 Med. Q3 Max ū Sd
8 8 30 46 68 78,5 98 63 24,41
9 19 43 82 100 119 189 106,84 40,17
10 84 60 127 140 154 220 140,91 25,60
11 8 142 159,5 163,5 181 206 170,87 21,62
24 11 109 123,5 140 143,25 160 134,04 16,72
25 80 100 142 160 166,25 224 158,06 20,67
13 87 100 160 170 184,5 212 170,74 20,41
28 20 102 143,75 157 177 200 157,25 23,97
29 16 160 173 180 199,25 227 184,06 18,93
15 114 127 176,25 190 200 243 189,97 19,43
Figura 6. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable prueba de
2 minutos.5 DISCUSIÓN
La utilidad de las pruebas físicas en fibromialgia está ampliamente demostrada, con este
estudio logramos discriminar diferentes subgrupos funcionales de la enfermedad
basándonos en las pruebas físicas que pueden ser realizadas en el consultorio.
Fundamentalmente la prueba de Up & Go y la prueba levantarse y sentarse durante 30
segundos reflejan adecuadamente el nivel funcional de los pacientes medido por
cuestionario. El uso de las reglas de decisión (figura 3 y 5) permitiría evaluar rápidamente
la funcionalidad del paciente, facilitará la toma de decisiones en las intervenciones más
apropiadas y permitirá evaluar la respuesta del paciente.
El uso del análisis CART permitió identificar relaciones no lineales entre las pruebas
físicas y el FIQ-R logrando establecer una regla de predicción que es resistente a las
variables de confusión que pueden estar inmersas en la población y no son conocidas.
Esta aproximación estadística resuelve las limitaciones para establecer una predicción de
la funcionalidad “sentida” basados en la funcionalidad “medida” en los estudios de
Soriano – Maldonado y Estéves – López, además de ofrecer una solución a las
limitaciones de tiempo en la práctica clínica cotidiana.
Aparicio reportó que la prueba de levantarse y sentarse en 30 segundos era capaz de
discriminar tanto la presencia como la severidad de la enfermedad y encontró una
correlación significativa entre las diferentes pruebas y el FIQ-R al igual que en este
estudio. Por otro lado, Soriano Maldonado describió las asociaciones entre las pruebas
físicas y el FIQ-R, encontrando que a mejor desempeño en las pruebas físicas menor32 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
severidad de la enfermedad, pero la variabilidad del puntaje fue pobremente explicada
por las pruebas físicas.
Estéves-López demostró que la funcionalidad medida de forma objetiva (senior fitness
test battery) y subjetiva (FIQ-R y SF-36) estaba alterada en el paciente con fibromialgia,
pero tendía a presentar discordancia en relación con pensamientos de catastrofización
altos. Por lo que recomendaron que el paciente con fibromialgia debía ser evaluado tanto
con cuestionario como con una batería de pruebas físicas para definir la mejor
combinación de intervenciones para cada paciente.
En esta población encontramos que el antecedente de caídas no se correlaciona
adecuadamente con las pruebas funcionales al igual que Collado-Mateo, quien encontró
que el antecedente de caídas se correlacionaba con la edad y la percepción de
inestabilidad pero no con la medición instrumental del equilibrio ni con el puntaje del FIQ-
R. (D Collado-Mateo et al., 2015), estos resultados indican que el riesgo de caídas debe
evaluarse e intervenirse en los pacientes con fibromialgia ya que ninguna de las pruebas
predice su ocurrencia. Los riesgos asociados a una caída en un paciente mayor de 50
años son bien conocidos y podrían llevar a un deterioro funcional severo en un paciente
con reserva funcional pobre.
En la comparación con el test de marcha en dos minutos se encontró que la correlación
fue similar para todas las pruebas, todas de forma moderada; este resultado podría ser
explicado porque a pesar de evaluar los mismos dominios, el equilibrio dinámico, fuerza,
resistencia y movilidad, la marcha, en términos generales, requiere menos fuerza y la
participación de más músculos con contracción menos prolongada y de menor
intensidad, que levantarse de una silla en repetidas ocasiones o mantenerse estable en
un solo pie.
La prueba levantarse y sentarse durante 30 segundos explora la fuerza muscular
proximal y el equilibrio dinámico. Una ventaja adicional de esta prueba es que evalúa la
resistencia al ejercicio repetido. Es llamativo que la correlación de esta prueba con el test
de marcha en 2 minutos es mejor que la observada con la velocidad de marcha.Discusión 33
La velocidad de marcha es una prueba utilizada en diferentes situaciones clínicas. Una
disminución de la velocidad de marcha es un signo importante de discapacidad. Nosotros
empleamos una distancia de 10 metros para calcularla. Esta distancia es un obstáculo ya
que se requiere un espacio que normalmente no es accesible en una consulta médica.
Obligaría a salir del consultorio y esto es una incomodidad para el paciente y el médico y
se perdería tiempo valioso y escaso.
Llama la atención que la velocidad de marcha se correlacionó pobremente con el puntaje
del FIQ-R; la fibromialgia es una enfermedad con deterioro de la capacidad física, se ha
propuesto que es determinado por el inmovilismo relativo secundario al dolor
generalizado, por lo que se esperaría que todas las pacientes presenten un deterioro
importante de este parámetro, lo cual explicaría que la correlación sea débil al no lograr
discriminar la severidad de la enfermedad evaluada por el puntaje del FIQ-R. Otra causa
de esta pobre correlación entre la severidad medida por el FIQ-R y la alteración de la
velocidad de marcha sería que el puntaje evalúa muchos otros dominios y es claro qué, a
pesar del compromiso funcional, la enfermedad altera muchas otras áreas e incluso
puede presentarse con afectación diferencial de cada una.
A diferencia de la prueba de marcha en dos minutos, las otras 5 pruebas clínicas se
pueden llevar a cabo dentro del consultorio y en un tiempo relativamente corto. Por otro
lado, estas pruebas muestran una correlación moderada o débil (equilibrio monopodal)
con la prueba de los 2 minutos. La prueba levantarse y sentarse 5 veces, también
explora la fuerza muscular proximal y el equilibrio dinámico, sin embargo, la correlación
con el FIQ-R y la prueba de dos minutos fue débil.
La prueba up & go es muy conocida por médicos y terapeutas. Existen valores de
referencia para diferentes grupos de edad y similar a las pruebas anteriores, se utiliza en
diferentes enfermedades neurológicas y musculoesqueléticas. La prueba explora la
fuerza muscular, la marcha, el equilibrio dinámico y los cambios posturales. La prueba up
& go reproduce diferentes movimientos que son cotidianos en las personas. En nuestro
estudio la prueba se correlaciona de forma moderada con el FIQ-R y la prueba de dos
minutos, este resultado nos permite decir que, al igual que levantarse y sentarse durante34 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia: caracterización de subgrupos
funcionales
30 segundos es una evaluación útil en el consultorio, teniendo en cuenta su facilidad de
realización y amplio conocimiento, puede predecir la severidad y el compromiso funcional
de la enfermedad.
Los árboles de decisión son de utilidad en determinar algún comportamiento o respuesta
específica en un grupo, según una o unas variables definidas. Los árboles para FIQ-R y
prueba de marcha en 2 minutos mostraron que Up & go y levantarse y sentarse en 30
segundos son importantes en la caracterización del desempeño de los pacientes con
fibromialgia, siendo el up & go el más importante seguido por la prueba levantarse y
sentarse en 30 seg, con puntos de corte similares a los ya establecidos en otros estudios.
Estas pruebas son fáciles de aplicar y sirven como una guía rápida para clasificar la
condición funcional de los pacientes con diagnóstico de fibromialgia.
Los árboles de decisión nos brindan reglas que guían la clasificación en subgrupos
funcionales. Las diferentes pruebas clasificaron el FIQ-R en tres principales grupos por
sus medias de puntaje (figura 4) si el Up & Go es menor de 9,6 segundos y el paciente
hace más de 15 repeticiones el FIQ-R estará cerca de 45 puntos, por el contrario, si el Up
& Go es mayor de 9,6 segundos, el paciente es joven (< 53 años) y su equilibrio
monopodal es pobre (<23 segundos) tendrá un FIQ-R en el rango de severo.
En el caso de la prueba de 2 minutos encontramos que las dos principales reglas de
decisión están determinadas por un Up & Go de 11, si es mayor y el equilibrio monopodal
es menor a 4 segundos, el paciente caminará en promedio 63 metros en 2 minutos; por
el contrario, si el Up & Go es menor de 11, se levanta y se sienta más de 12 veces en 30
segundos y el paciente logra un equilibrio monopodal de más de 21 segundos en
promedio caminará 190 metros en 2 minutos.
La consulta del paciente con fibromialgia es difícil y los resultados terapéuticos por lo
general son desalentadores. La aplicación de estas pruebas es sencilla y rápida, son un
buen complemento al interrogatorio y sirven para validar de manera directa la capacidad
física de los pacientes con diagnóstico de fibromialgia, permitiendo iniciar intervenciones
tempranamente.6 Conclusiones y recomendaciones
6.1 Conclusiones
La funcionalidad en fibromialgia se afecta de forma asimétrica, con compromisos
variables en intensidad y dimensiones funcionales. La funcionalidad medida por pruebas
clínicas se correlaciona de forma moderada con el FIQ-R, con los análisis CART se
demuestra que a peor desempeño funcional mayor probabilidad de severidad de la
enfermedad. El riesgo de caídas debe no se puede predecir con ninguna de las pruebas
utilizadas en este estudio.
6.2 RecomendacionesA. Anexo: Análisis CART versión 1
Resultados de la primera versión de los análisis CART
Figura 7. Árbol de decisión para la variable FIQ-R versión 1.
Tabla 7. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable FIQ-R versión 1.
VI
Up & Go test 27,60
Levantarse y sentarse durante 30s 22,13
Levantarse y sentarse 5 veces 20,02
Equilibrio monopodal derecho 14,17
Equilibrio monopodal izquierdo 8,72
Velocidad de marcha 7,07
Edad 0,2938 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 8. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R versión 1.
Hoja n Min. Q1 Med. Q3 Max ū sd
3 49 12,33 32 44,17 57 84 44,60 17,77
5 170 13,67 44,67 53,5 64,33 89,17 53,57 14,90
7 7 10,5 40,58 49,33 65,83 69,83 48,93 21,20
8 46 29,33 54,79 63,75 75,58 93,33 64,59 14,57
10 53 30 51,17 63,33 73,17 89,5 61,75 14,98
12 15 33,33 52,25 58,67 69,08 85,17 59,3 14,25
14 83 28,67 61,58 71,33 80,83 96,67 69,74 14,96
15 24 59,5 72,67 81,08 88,71 98,5 80,10 10,35
Figura 8. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R
versión 1.Anexo A. Análisis CART versión 1 39
Figura 9. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos versión 1.
Tabla 9. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Prueba de 2 minutos
versión 1.
VI
Up & Go test 29,77
Levantarse y sentarse 5 veces 17,83
Levantarse y sentarse durante 30 seg 16,89
Velocidad de marcha 15,69
Equilibrio monopodal derecho 10,06
Equilibrio monopodal izquierdo 8,47
Edad 1,2840 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 10. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Prueba de 2
minutos versión 1.
Hoja n Min. Q1 Med. Q3 Max ū sd
4 10 30 45 68 79,5 98 62,8 23,33
5 17 48 89 107 120 189 112,12 38,59
7 9 60 100 127 141 146 116,44 31,08
9 64 80 130,75 140 154 210 142,11 20,4
10 19 107 141,5 160 184 220 161,11 31,35
13 90 100 140 156 164,75 200 154,42 19,53
14 77 100 160 169 186 212 170,53 21,3
17 10 122 138 143 149 180 144 16,97
19 20 102 160 169,5 180 200 164,2 21,96
20 7 175 187 199 203,5 224 197 16,45
21 124 153 177,5 190 200 243 190,25 18,46
Figura 10. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable Prueba de
2 minutos versión 1.Anexo A. Análisis CART versión 1 41
Figura 11. Árbol de decisión para la variable Antecedente de caídas versión 1
Tabla 11. . Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Antecedente de
caídas versión 1.
VI
Levantarse y sentarse 5 veces 19,44
Up & Go test 18,56
Equilibrio monopodal izquierdo 16,85
Equilibrio monopodal derecho 16,16
Levantarse y sentarse durante 30 seg 12,13
Velocidad de marcha 9,41
Edad 7,4642 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 12. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Antecedente de
caídas versión 1.
Hoja n Min. Q1 Med. Q3 Max ū sd
3 182 0 0 0 1 10 0,68 1,4
5 91 0 0 0 2 5 0,85 1,16
9 39 0 0 0 1 5 0,69 1,10
11 26 0 0 0,5 2 6 1,15 1,54
12 7 3 3 4 4,5 6 4 1,16
13 9 0 0 3 7 15 4 5,15
14 10 0 0,25 1,5 8 15 4,5 5,34
18 37 0 0 0 2 5 0,97 1,55
19 7 0 0 2 3 17 3,57 6,08
20 19 0 1 2 5 12 3,58 3,44
22 13 0 0 1 3 7 2,23 2,52
23 7 2 3,5 7 10 10 6,57 3,65
Figura 12. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 1.B. Anexo: Análisis CART versión 2
Resultados de la segunda versión de los análisis CART.
Figura 13. Árbol de decisión para la variable FIQ-R versión 2.
Tabla 13. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable FIQ-R versión 2.
VI
Up & Go test 35,52
Levantarse y sentarse durante 30 seg 24,98
Equilibrio monopodal derecho 14,16
Equilibrio monopodal izquierdo 9,86
Velocidad de marcha 9,23
Edad 6,2544 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 14. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Antecedente de
caídas versión 1.
Hoja n Min Q1 Med Q3 Max ū Sd
3 49 12,33 32 44,17 57 84 44,59 17,77
5 170 13,67 44,67 53,5 64,33 89,17 53,57 14,90
7 7 10,5 40,58 49,33 65,83 69,83 48,93 21,20
8 46 29,33 54,79 63,75 75,58 93,33 64,59 14,57
11 65 28,67 51,17 62 73,5 90 61,14 15,39
12 21 31,67 67 71,67 80 98,5 72 13,38
14 78 36 61,71 70,42 80,96 96,67 70,15 14,78
15 11 73,33 77,33 83,67 89,08 91,67 83,12 6,89
Figura 14. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable FIQ-R
versión 2.Anexo B. Análisis CART versión 2 45
Figura 15. Árbol de decisión para la variable Prueba de 2 minutos versión 2.
Tabla 15. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Prueba de 2
minutos versión 2.
VI
Up & Go test 35,68
Levantarse y sentarse durante 30 seg 22,50
Velocidad de marcha 16,71
Equilibrio monopodal derecho 12,13
Equilibrio monopodal izquierdo 10,56
Edad 2,4246 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 16. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Prueba de 2
minutos versión 2.
Hoja n Min Q1 Med Q3 Max ū sd
4 10 30 45 68 79,5 98 62,8 23,33
5 17 48 89 107 120 189 112,12 38,59
7 9 60 100 127 141 146 116,44 31,08
9 64 80 130,75 140 154 210 142,11 20,40
10 19 107 141,5 160 184 220 161,11 31,35
13 69 100 140 153 160 207 152,59 22,62
15 77 100 155 164 180 224 164,69 18,92
16 32 142 172,5 182,5 188,25 212 180,22 17,60
18 31 102 146 173 180 207 165,16 25,16
19 119 151 176 190 200 243 190,15 19,06
Figura 16. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable Prueba de
2 minutos versión 2.Anexo B. Análisis CART versión 2 47
Figura 17. Árbol de decisión para la variable Antecedente de caídas versión 2.
Tabla 17. Importancia de las variables para la regla de decisión para la variable Antecedente de
caídas versión 2.
VI
Equilibrio monopodal izquierdo 25,18
upgotest 18,52
Edad 17,33
Equilibrio monopodal derecho 16,82
Velocidad de marcha 11,20
Levantarse y sentarse durante 30 seg 10,9548 Evaluación de la funcionalidad en Fibromialgia:
caracterización de subgrupos funcionales
Tabla 18. Estadística descriptiva para las hojas del árbol de decisión para la variable Antecedente de
caídas versión 2.
Hoja n Min Q1 Med Q3 Max ū sd
3 182 0 0 0 1 10 0,68 1,40
5 91 0 0 0 2 5 0,85 1,16
9 39 0 0 0 1 5 0,69 1,10
11 26 0 0 0,5 2 6 1,15 1,54
12 7 3 3 4 4,5 6 4 1,16
13 9 0 0 3 7 15 4 5,15
14 10 0 0,25 1,5 8 15 4,5 5,34
16 34 0 0 0,5 2 10 1,71 2,47
19 14 0 0 0 1,75 6 1,07 1,73
20 12 0 0,75 2,5 4,25 12 3,25 3,49
22 14 0 0,25 2 4,5 11 2,79 3,12
23 9 0 2 3 10 17 5,89 5,58
Figura 18. Diagrama de cajas y barras para las hojas del árbol de decisión para la variable
Antecedente de caídas versión 2.Bibliografía
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