Tras obtener el consentimiento informado por escrito de los padres, así como el consentimiento oral por parte de los niños / adolescentes para participar en el estudio, dos evaluadores diferentes entrevistaban al padre y al niño simultáneamente. Los entrevistadores habían sido entrenados previamente en el uso de la versión informatizada de la DICA-IV, y en la evaluación mediante el CGAS y la CAFAS. Asimismo, todos ellos tenían experiencia clínica y conocimientos de desarrollo infantil y psicopatología.
En primer lugar se obtenía la información que recoge la DICA-IV, una entrevista que en la muestra estudiada tuvo una media de 80 minutos de duración para cada informador. Después de realizar la entrevista, el evaluador asignaba la puntuación de deterioro perteneciente al CGAS y la CAFAS.
Método
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Una vez realizadas las entrevistas, padres e hijos respondían los cuestionarios CBCL y YSR en formato papel. Éstos los contestaban en sus casas y los retornaban posteriormente al centro. El YSR fue retornado por el 30.2% de los niños de más de 10 años. Tal y como hemos comentado anteriormente, esta diferencia ha sido la que ha originado una submuestra de 108 casos.
3.3.1. Análisis estadístico
La fiabilidad de las escalas DSM del CBCL y YSR se ha estudiado, en primer lugar, mediante el coeficiente de fiabilidad de consistencia interna Alfa de Cronbach. Este índice puede obtener valores comprendidos entre 0 y 1. En la Tabla 17 figuran los criterios seguidos para valorar esta propiedad.
Tabla 17. Criterios para valorar la Consistencia Interna Martínez Arias (1996)
Alfa de Cronbach Consistencia Interna 0.60-0.70 0.70-0.80 0.80-0.90 0.90-1.00 Aceptable Moderada Buena Excelente
La concordancia entre padres e hijos en las escalas DSM se ha estimado mediante el coeficiente de correlación intraclase (CCI). Entre los diferentes índices del CCI se han utilizado los siguientes:
El CCIConsistencia que cuantifica el grado de consistencia sin considerar las
diferencias de tipo aditivo como discrepancias.
El CCIAcuerdo que cuantifica el acuerdo absoluto contemplando cualquier
diferencia entre medidas como una discordancia, independientemente de que sea constante o proporcional.
El CCI puede presentar valores que oscilan entre 0 (ausencia de concordancia) y 1 (concordancia absoluta). La interpretación de los valores obtenidos se ha realizado siguiendo las categorías propuestas por Fleiss (1986) (ver Tabla 18).
La concordancia entre las respuestas del padre y el hijo a los diferentes ítems del CBCL y YSR, respectivamente, se ha determinado con el índice kappa ponderado (Cohen, 1960). Este coeficiente permite, en el caso de respuestas categóricas que contienen información ordinal, incorporar discordancias de diferente gravedad.
El coeficiente kappa comprende valores entre –1 (signo de una discordancia sistemática) y 1 (muestra de una concordancia sistemática). En el caso que la concordancia entre las respuestas sea la misma que la que se obtendría por azar, la kappa presenta un valor igual a 0 (ver Tabla 18).
Método
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Tabla 18. Criterios para valorar el CCI (Fleiss, 1986) y el índice Kappa (Fleiss, 1981)
CCI / Kappa Concordancia < 0.40 Baja
0.41-0.75 Regular/buena > 0.75 Muy buena
Los síntomas psicológicos informados en la DICA se han considerado: Separadamente para padres e hijos
De manera combinada, de modo que, si los padres y/o el niño informaban del síntoma éste se consideraba presente
La información de la DICA se ha considerado mediante dos estrategias distintas con el objetivo de dar respuesta a consideraciones prácticas y metodológicas. En la práctica clínica, es habitual realizar diagnósticos teniendo en cuenta múltiples fuentes de información (preferentemente los niños y sus padres), considerando que un síntoma está presente si el padre o el hijo informan de su existencia (Faraone, Althoff, Hudziak, Monuteaux y Biederman, 2005; Piacentini, 1993). Las fuentes utilizadas para derivar el diagnóstico categorial pueden repercutir directamente en la prevalencia observada de determinados trastornos.
Desde un punto de vista metodológico, en cambio, para comprobar la convergencia entre dos sistemas es importante que la información comparada provenga del mismo informador (Kassius et al., 1997). La comparación, por ejemplo, de las puntuaciones de los padres en el CBCL con los diagnósticos derivados de la entrevista DICA a partir de la información de los hijos puede reflejar tanto discrepancias entre dos tipos de evaluación, como divergencias entre fuentes de información. Mantener la misma fuente de información, variando la estrategia de recogida de datos, permitirá estudiar la varianza atribuible al método utilizado.
La relación entre las Escalas DSM del CBCL y del YSR y los diagnósticos obtenidos a partir de la información de la DICA-IV se ha analizado mediante el cálculo de Curvas ROC, las cuales ofrecen una medida de la capacidad diagnóstica global para todos los posibles puntos de corte de las diferentes escalas. A partir del cálculo de este indicador es posible estimar el área bajo la curva ROC (simbolizada por las iniciales AUC, del inglés “area under curve”). Este valor puede utilizarse como medida de exactitud global siguiendo los siguientes criterios:
AUC = 1 indica una prueba diagnóstica perfecta AUC = 0.5 indica una prueba sin poder diagnóstico
La relación entre las escalas DSM del CBCL y del YSR y estos tres indicadores se ha evaluado mediante el coeficiente de correlación de Pearson. Este índice oscila entre –1 (asociación lineal perfecta negativa) y +1 (asociación lineal perfecta positiva). Un valor igual a 0 indica ausencia de asociación lineal.
Método
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Se ha obtenido también el coeficiente de determinación R2, que expresa la
proporción de la variación total explicada por cada Escala DSM del CBCL y YSR. Este coeficiente toma valores entre 1 (ajuste perfecto) y 0 (ajuste nulo). Para valorar la importancia de la asociación se han señalado en negrita las asociaciones que comparten más del 25% de variabilidad y en cursiva las que comparten más del 10%.
La relación entre las Escalas DSM del CBCL y del YSR y las escalas de síndromes empíricos de los mismos inventarios se han evaluado también mediante el coeficiente de correlación de Pearson. El coeficiente R2 se ha calculado para estudiar
la importancia de la asociación.
La relación de las Escalas DSM del CBCL y el YSR y el deterioro funcional evaluado en el CGAS y la CAFAS (indicador cuantitativo) se ha evaluado mediante el coeficiente de correlación de Pearson.
La relación de las escalas DSM del CBCL y el YSR y las dificultades en el funcionamiento evaluadas en la CAFAS como presentes /ausentes (indicador cualitativo) se ha estudiado mediante el cálculo de Curvas ROC y su AUC.
La validez incremental de las Escalas DSM sobre los diagnósticos DICA-IV en la estimación del CGAS se ha realizado a través del cálculo de regresiones lineales. La variable independiente en el modelo inicial ha sido el trastrono DSM-IV, incluyendo en segundo lugar la Escala DSM para medir lo que añade esta escala. Se ha utilizado como indicador de este tipo de validez el incremento en el coeficiente R2. Este mismo
índice se ha utilizado para el estudio de la validez incremental de las Escalas DSM sobre las Escalas de Síndromes, del mismo inventario, en la estimación de diagnósticos DICA-IV. En este caso, la relación entre estas tres variables se ha estudiado mediante el cálculo de regresiones logísticas. La variable independiente en el modelo inicial ha sido la puntuación obtenida en el Síndrome Empírico, incluyendo en un segundo paso la información de la Escala DSM para medir lo que añade esta escala.
Por último, para estudiar la sensibilidad, especificidad y valores predictivos para diferentes puntos de corte de las Escalas DSM se ha realizado el cálculo de curvas ROC, en función de diagnósticos categoriales DSM-IV (DICA-IV). Las Curvas ROC permiten estimar el área bajo la curva (AUC) utilizado como indicador de la exactitud global. Así mismo, se ha calculado también el Índice de Youden (Sensibilidad + Especificidad - 1) (Youden, 1950). El valor máximo de este índice indica el punto de corte óptimo cuando el coste de un falso positivo es el mismo que el de un falso negativo, y la Escala DSM se aplica a una población con una prevalencia de trastornos del 50%. El estudio de los diferentes puntos de corte de las Escalas DSM se ha realizado mediante la Macro !ROC para SPSS. Roc Analysis (Doménech y Granero, 2009).
El análisis de los datos se realizó con el paquete estadístico SPSS para Windows versión 15.0 (SPSS, 2006).
Método
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Resultados
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