En este capítulo vamos a describir cómo los diagramas causales de tipo pictórico, a los que denominamos diagramas analítico-funcionales de casos clínicos (FACCD, por sus iniciales en inglés: Functional Analytical Clinical
Case Diagram), pueden ser una manera eficiente y efectiva de describir y
comunicar un análisis funcional. Para ello presentaremos uno a uno los elementos del FACCD y los ejemplificaremos con el caso de María, que hemos presentado en el capítulo anterior, así como con otros ejemplos de casos clínicos. También discutiremos las ventajas y las limitaciones de los FACCD. En el apéndice presentaremos las ventajas de cuantificar las variables en la representación mediante FACCD.
1. INTRODUCCIÓN A LOS DIAGRAMAS ANALÍTICO-
FUNCIONALES DE CASOS CLÍNICOS (FACCD)
En el primer capítulo hemos presentado los conceptos y los objetivos del análisis funcional, enfatizando su finalidad principal: la de facilitar la identificación de variables causales modificables importantes para el problema del paciente. En última instancia, la finalidad del análisis funcional es ayudar al clínico a seleccionar las variables sobre las que resulta más beneficioso intervenir.
Recordemos que el desarrollo de un análisis funcional, y de todas las formas de formulación de casos clínicos, constituye un desafío para el clínico a causa del gran número de juicios complejos que se deben integrar y de la multitud de 42
fuentes de error que pueden actuar al formular dichos juicios.
Debido a la cantidad y complejidad de los juicios clínicos de que consta un análisis funcional, también constituye una tarea ardua la de comunicárselo a otras personas. Si difícil resulta integrar de forma efectiva y eficiente todos los juicios que constituyen un análisis funcional, incluso para el propio clínico que los ha formulado, más difícil aún es comunicárselos de forma completa, integrada y coherente al paciente o a otros profesionales.
El método tradicional de presentar la formulación de un caso es a través de un texto escrito (o de una intervención hablada), generalmente en forma de historia del caso. Sin embargo, las descripciones escritas (o habladas) del caso suelen ser largas y contener información, sin duda de interés, pero irrelevante para la formulación clínica del caso (v.g., excesivos detalles sobre la educación académica o la vida laboral del paciente). La representación pictórico- diagramática, por su parte, puede constituir una alternativa que aumente el impacto de la información presentada y que se preste mejor para comunicar información complejamente interrelacionada1. La finalidad de los diagramas analítico-funcionales de casos clínicos es precisamente ésta.
Un diagrama analítico-funcional de un caso clínico (FACCD) es un diagrama causal que representa visualmente los componentes del análisis funcional.
2. INTRODUCCIÓN A LOS DIAGRAMAS CAUSALES
Los diagramas causales (también llamados diagramas gráficos, gráficos orientados, diagramas de vías o análisis de vías) son representaciones visuales esquemáticas de las relaciones causales más importantes de un determinado fenómeno. En general suelen emplearse tanto para explicar como para describir un fenómeno y los factores que lo afectan.
Los diagramas causales son comunes en muchas disciplinas. Se han utilizado para explicar y predecir las cosechas (v.g., en función de las precipitaciones o del empleo de pesticidas), el grado y severidad de los huracanes (v.g., en función de las temperaturas y corrientes oceánicas), los índices de mortalidad (v.g., en función de la desnutrición o de enfermedades), los índices de infección (v.g., en función de actividades sexuales o condiciones de higiene) o el rendimiento 43
económico (v.g., en función de determinadas políticas fiscales). Pearl (2000) ha descrito la utilidad que suele darse a los diagramas causales en varias disciplinas.
Los diagramas causales son representaciones visuales de los elementos más importantes de un modelo causal2. Los FACCD son un tipo de diagrama que representa visualmente el modelo causal (propuesto por el clínico en su análisis funcional) de los problemas u objetivos del tratamiento de un paciente. Todos los diagramas causales tienen varios elementos centrales, representados generalmente mediante símbolos: a) las variables de input o de entrada; b) las variables de output o de salida, y c) la conexión entre variables.
Estos elementos son los componentes de un FACCD y codifican la información esencial sobre el análisis funcional. Las variables de input son aquéllas cuyos valores pueden modificarse o se consideran precedentes de las variables de output.
En el análisis funcional, las variables de input son las variables causales que se supone están produciendo los problemas de comportamiento del paciente.
Las variables de output son aquellas cuyos valores varían en función de cambios en las variables de input. En el análisis funcional, las variables de output son generalmente la probabilidad, la duración y la gravedad de los problemas de comportamiento de un paciente.
Las flechas de un diagrama causal describen la forma y la fuerza de las relaciones entre las variables de input y de output.
Pongamos un ejemplo. Supongamos un paciente que, con frecuencia, cuando se está durmiendo, tiende a despertarse por completo sobresaltado por imágenes o pensamientos de los acontecimientos estresantes que ha vivido durante el día. La variable de input en este caso es el pensamiento o imagen del duermevela sobre los acontecimientos estresantes del día, que le hacen despabilarse sobresaltado. La variable de output sería el tiempo que necesita el paciente para volver a dormirse. La flecha del diagrama causal para representar esta relación, y que va desde el «despabilarse sobresaltado» hasta «volver a dormirse», puede ser débil, moderada o fuerte, y unidireccional o bidireccional. Es decir, los pensamientos del duermevela y el despertar pueden tener efectos relativamente débiles, moderados o fuertes sobre lo que tarda en dormirse, dependiendo de la actuación de otros factores que afectan el sueño, tales como el consumo de alcohol, la dieta, el ejercicio o el ambiente de la habitación.
El FACCD ayuda al clínico a organizar y comunicar sus juicios clínicos y facilita comprobar los límites y las condiciones de validez del análisis funcional. Más importante aún, el FACCD permite que el clínico se haga una idea precisa de los efectos que probablemente producirá el tratamiento si se centra sobre una u otra variable causal.
El FACCD de un paciente permite prever los efectos sobre los problemas del paciente cuando se cambia cada una de las variables causales propuestas (v.g., disminuyendo la intensidad de un estresor, cambiando los pensamientos negativos, modificando las respuestas de un padre con su hijo). Esto, a su vez, permite apreciar los pros y los contras de cambiar una variable causal en comparación con cambiar otras.
Para que el lector pueda comprender el funcionamiento y la construcción de los diagramas analítico-funcionales, vamos a ir enumerando sus elementos y la forma de representarlos.
Los diagramas esquemáticos siguientes ilustran cómo el FACCD simboliza y representa visualmente la información importante del análisis funcional. Estos diagramas se utilizarán a lo largo de este libro para ilustrar los conceptos expuestos en el capítulo anterior y para presentar ejemplos de análisis funcional.
Los elementos y los principios del análisis funcional y de los FACCD (v.g., problemas múltiples de comportamiento, relaciones causales, variables moderadoras) se discuten en mayor detalle en capítulos posteriores. Por ahora, téngase presente lo siguiente:
Los elementos que son representados en un FACCD deben tener como finalidad la de señalar cuál es el mejor tratamiento posible, indicando al mismo tiempo los efectos esperables si se interviniera sobre cada una de las variables causales representadas. Esto es, la finalidad principal de los FACCD es la estimación de la magnitud relativa del efecto del tratamiento cuando se dirige la intervención sobre cada una de las variables causales (Virués y Haynes, 2005). En el FACCD debe quedar representado cuál es el mejor tratamiento para el paciente, qué otros posibles tratamientos podrían aplicarse y por qué esos otros tratamientos alternativos no es esperable que sean tan efectivos como el mejor.