Artículo original
Índice predictivo para la discapacidad moderada a grave por migraña
Predictive index for moderate to severe disability due to migraine
Dr. Andrés José Quesada
Vázquez1*
Dr. Alexis Álvarez
Aliaga1
Dr. Julio César González
Aguilera1
Hospital General Universitario "Carlos Manuel de Céspedes". Bayamo, Granma, Cuba.
*Autor para la correspondencia. Correo electrónico: andresquesada2012@gmail.com
RESUMEN
Se realizó un estudio de casos y testigos en pacientes con migraña, diagnosticados mediante
un estudio transversal efectuado en el municipio Bayamo de la provincia Granma, entre enero
de 2007 y diciembre de 2009, con el objetivo de construir y validar un índice predictivo del riesgo
de desarrollar la discapacidad moderada a grave por migraña. La construcción del índice incluyó
la selección de los factores de riesgo y el cálculo de sus ponderaciones. Se obtuvo un índice
cuantitativo que fue subdividido en 4 categorías de riesgo, mientras que la validez fue satisfactoria en todos
los aspectos evaluados. Dicho índice demostró tener buena capacidad discriminativa (área bajo
la curva ROC 0,937) y permitió diagnosticar correctamente a 89,74 % de los pacientes,
con sensibilidad de 86,73 % y especificidad de 91,12 %. El índice de Kappa interobservador fue
de 0,950 (p=0,000), el global de 0,965 (p=0,000) y el coeficiente Alfa de Cronbach, de 0,627.
Palabras clave: migraña; factores de riesgo; discapacidad; índice de predicción;
validez; confiabilidad.
ABSTRACT
A cases and control study was carried out in patients with migraine, diagnosed by means of
a cross-sectional study in Bayamo municipality, Granma province, between January, 2007
to December, 2009, with the objective of creating and validating a predictive index for the risk
of developing moderate to severe disability due to migraine. The creation of the index included
the selection of risk factors and the calculation of its values. A quantitative index was obtained
which was subdivided in 4 categories of risk, while the validity was satisfactory in all the
evaluated aspects. This index demonstrated to have good discriminative capacity (area under the curve
ROC 0.937) and it allowed to diagnose correctly 89.74 % of the patients, with sensibility of 86.74
% and specificity of 91.12 %. The Kappa index between observers was 0.950 (p=0.000), the
global index was 0.965 (p=0.000) and the coefficient Alpha of Cronbach, 0.627.
Key words: migraine; risk factors; disability; prediction index; validity; confidence.
Recibido: 17/07/2018 Introducción
A pesar de que la migraña es una enfermedad de alta prevalencia en la población general y que
ha sido identificada como la séptima causa mundial de
discapacidad,(1) la atención que reciben
los afectados con este problema importante de la salud pública ha sido mínima en la mayoría de
los países. Métodos
Se realizó un estudio de casos y testigos en pacientes con migraña, diagnosticados mediante
un estudio transversal efectuado en el municipio Bayamo de la provincia Granma, entre enero
de 2007 y diciembre de 2009 y publicado
recientemente,(8) con el objetivo de construir y validar
un índice predictivo del riesgo de desarrollar la discapacidad moderada a grave por migraña. - Definición de
caso: Paciente con diagnóstico de migraña que obtuvo 11 puntos o más en
el resultado final del cuestionario
MIDAS,(7) con DMG por migraña. Análisis estadístico
Para la identificación de los factores de riesgo con influencia independiente de la aparición de
la DMG, se realizó un estudio multivariado mediante la técnica de regresión logística binaria.
- Construcción y validación del modelo de predicción: Una vez identificados los factores
de riesgo con influencia independiente se procedió a la creación del índice predictivo. Se
consideró que este debía estar formado por ítems que se integrarían en un índice global que tomaría
la forma de una combinación lineal entre los ítems. A cada una de las variables retenidas por
el modelo generado mediante la regresión logística se le asignó un puntaje a través de
la amplificación de su coeficiente de regresión (se multiplicó por 10 y se aproximó a
números enteros). Una vez confeccionado el índice predictivo se sometió a un estudio de
eficacia diagnóstica y se generaron curvas receptor- operador (ROC, por sus siglas en inglés). Resultados
En el estudio fueron identificados 8 factores con influencia independiente sobre la DMG
por migraña, entre los que sobresalieron la frecuencia de días con cefaleas en los últimos 3
meses (RPC: 24,23; IC: 95 %; 8,10-72,46), tener asociados otros patrones de cefalea (RPC: 9,04; IC:
95 %; 3,75-21,80), así como una mala calidad del sueño (RPC: 6,06; IC: 95 %; 2,29-16,06).
Otros factores identificados fueron: fonofobia moderada a intensa (RPC: 4,99), náuseas frecuentes
(RPC: 3,24), ansiedad patológica (RPC: 3,06), abuso de medicamentos (RPC: 2,95) y depresión
(RPC: 2,79). Los intervalos de confianza de 95 % no incluyeron el valor nulo. Por otra parte, el índice tuvo la capacidad de diagnosticar correctamente a 89,74 % de los
pacientes, con una sensibilidad de 86,73 % y una especificidad de 91,12 %. El valor predictivo positivo
fue de 81,73 %, el negativo de 93,75 % y la razón de verosimilitud positiva de 9,77. Discusión
La cuantificación del riesgo individual de padecer discapacidad por migraña no es una
prioridad y pocas investigaciones(13,14,15) se han diseñado con ese fin
específico, ya que a partir del 2004,
con la definición de los criterios de migraña
crónica,(9) los esfuerzos se dirigieron principalmente a
la identificación de los factores que permiten predecir su
cronicidad,(16) de manera que existe un número importante de pacientes con migraña episódica que experimentan con frecuencia
altos grados de discapacidad(17) y no se tiene en cuenta que el requisito de tener 15 días o más al
mes con cefalea, en los últimos 3 meses, es un criterio
arbitrario que requiere
revisión.(9) Referencias bibliográficas
1. GBD 2015. Disease and Injury Incidence and Prevalence Collaborators. Global, regional,
and national incidence, prevalence, and years lived with disability for 310 diseases and
injuries, 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet.
2016 [citado 10/12/2016];388(10053):1545-602. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27733282
Aprobado: 01/09/2018
La migraña es una causa frecuente de ausentismo y abandono laboral, de disminución de la
calidad de vida y de mal funcionamiento familiar; asimismo, los elevados costos directos e indirectos
que ocasiona determinan una afectación económica anual de cientos de miles de millones de dólares
en el mundo.(2)
Por otra parte, la discapacidad por migraña ocurre durante los ataques y después de
estos;(3,4) de igual manera, el agobio durante la crisis lo producen el dolor, las náuseas, los vómitos y
la hipersensibilidad a estímulos
ambientales.(2,4) El agobio intercrisis se produce por la
dificultad para hacer planes, el miedo a un nuevo ataque, la reflexión continua sobre la sensación dolorosa
y el catastrofismo ante el dolor, entre otros
factores.(3-5,6)
Teniendo en cuenta la puntuación del cuestionario de evaluación de la discapacidad por
migraña (MIDAS, por sus siglas en
inglés),(7) esta se divide en 4 grupos: discapacidad mínima (0-5
puntos), con limitaciones mínimas y pocas necesidades de tratamiento en los pacientes; discapacidad
ligera (6-10 puntos), con limitaciones y necesidades ligeras de tratamiento; discapacidad moderada
(11-20 puntos) y discapacidad grave (grado IV ), con 21 o más puntos, limitaciones moderadas
y graves, así como con grandes necesidades de tratamiento en ambos casos. A juicio de los
autores del artículo, la discapacidad por migraña puede ser subdividida en 2 grupos: discapacidad
mínima a ligera (DML, 0-10 puntos) y discapacidad moderada a grave (DMG, 11 o más puntos) según
las necesidades de tratamiento.
Según se describe en la bibliografía nacional e internacional, se carece de instrumentos
para predecir la aparición de la discapacidad por migraña, por lo cual los autores realizaron la presente
investigación con el objetivo de construir y validar un índice para tales fines, que se ajuste a
las características de la población cubana y responda a sus necesidades de salud.
Se consideró con migraña a todo paciente que cumpliera con los criterios diagnósticos de la
Segunda Clasificación Internacional de
Cefaleas.(9)
El cálculo del tamaño de la muestra se realizó con el programa Epidat 3.0 y se obtuvo un
tamaño muestral mínimo necesario de 101 casos y 202 testigos. La razón de productos cruzados
(RPC) mínima a detectar fue fijada automáticamente por el programa en 2,154.
- Definición de testigo: Paciente con diagnóstico de migraña que obtuvo 10 puntos o
menos en el resultado final del cuestionario MIDAS, con DML por migraña. Se incluyeron los
505 pacientes que recibieron diagnóstico de migraña durante el estudio transversal y se crearon
2 grupos seleccionados aleatoriamente: el grupo de desarrollo, conformado por 312 pacientes,
de ellos 104 casos y 208 testigos, sirvió para construir el índice de predicción; mientras que
los 193 restantes (de ellos 47 con DMG y 146 con DML) formaron el grupo de validación y
su función fue medir la capacidad del índice para hacer el pronóstico de DMG en nuevos pacientes.
- Delimitación y operacionalización de las variables: Se consideró como variable dependiente
a la DMG, que se midió como presente o ausente. El resto se consideraron
variables independientes: procedencia, sexo, edad, estado civil, nivel de estudios, situación laboral,
náuseas, vómitos, fotofobia, fonofobia, edad al inicio de la migraña, duración de la enfermedad,
cantidad de días con cefalea en los últimos 3 meses, intensidad de la cefalea, abuso de
medicamentos, cefaleas coexistentes, presencia de ansiedad patológica, depresión y mala calidad del
sueño.(10,11,12)
- Validación: Se evaluaron la validez de contenido, la presentación y la construcción, no así
la de criterio, debido a la ausencia en la bibliografía médica consultada, tanto nacional
como internacional, de un índice que permita determinar el riesgo que tiene un paciente con
migraña de sufrir de DMG.
- Validez de contenido y presentación: Se exploraron juntas, mediante una encuesta a
10 expertos competentes, que contenía las 5 propiedades básicas que se preconiza deben
cumplir los índices.
- Validez de construcción: La asociación entre el índice ordinal y la morbilidad se evaluó
a partir de la prueba de Ji al cuadrado y el coeficiente de asociación Eta
(η); los valores promedios entre los pacientes con DMG y sin esta, mediante la prueba no paramétrica U de
Mann-Whitney para muestras independientes.
- Validación externa: El índice
se aplicó al grupo de validación para identificar si continuaba teniendo una buena
capacidad predictiva en una muestra diferente.
- Confiabilidad: La equivalencia se demostró a través de cinco médicos que actuaron
como "jueces" y aplicaron por separado el instrumento a las planillas de los 193 pacientes
que conformaron la muestra de validación. Para determinar la significación estadística se calculó
el índice de kappa global y por categorías. Para la evaluación de la consistencia interna se
calculó el coeficiente Alfa de Cronbach. Todo el procesamiento estadístico se realizó mediante
el programa SPSS en su versión 22.0.
La estructura del índice de
predicción cuantitativo (tabla 1), construido a partir del
análisis multivariado consta de 8 variables, de las cuales la mayor puntuación la obtuvo la relacionada con
la frecuencia de días con cefaleas en los últimos 3 meses (32 puntos).
Al analizar la creación de categorías ordinales de riesgo, basadas en el índice construido y
su relación con el grado de discapacidad (tabla 2), se encontró una excelente asociación
(coeficiente Eta 0,712), donde 97,3 % de los pacientes con alto riesgo de desarrollar DMG fueron clasificados
en la categoría IV.
Cuando se probó la capacidad de predecir la aparición de DMG por migraña, estimada con la
función obtenida por el modelo de regresión (Fig.), se encontró un área bajo la curva ROC
significativamente mayor de 0,75 (0,937; IC: 95 %; 0,911-0,964).
La relación entre los casos observados y esperados en todos los niveles de riesgo resultó
adecuada, con un valor p=0,882 en la prueba de Hosmer y Lemeshow, lo que indica buena calibración
del índice.
La validez de contenido y la presentación se exploraron juntas y la totalidad de los expertos
consideró que el contenido cumplía de forma moderada con las condiciones que se evaluaban; mientras
que la validez de construcción quedó demostrada ya que los valores de puntuación promedio
alcanzados en pacientes con DMG y sin esta, en la muestra de validación, fueron significativamente
mayores en aquellos con DMG (92,659 y 46,205 puntos, respectivamente, para t=11,35 y p< 0,0001).
El área bajo la curva generada por el índice en el grupo de validación (igual a 0,916),
demostró que su capacidad predictiva en nuevos pacientes continúa siendo muy buena; igualmente,
los valores del test de Hosmer y Lemeshow indicaron buena calibración.
Los coeficientes de correlación para todos los pares de observadores fueron superiores a
0,950 (p=0,000) y la concordancia quedó demostrada en las 10 parejas posibles de "jueces" y para
todas las categorías, el coeficiente de kappa global fue de 0,965 (p =0,000).
El coeficiente Alfa de Cronbach para evaluar la consistencia interna fue adecuado para el
índice creado (0,627). Este proceso mostró que los ítems más relevantes fueron: más de 20 días
con cefalea en los últimos 3 meses, cefaleas coexistentes, mala calidad del sueño y depresión, pues
al ser eliminados los valores del coeficiente alfa resultaron menores.
Durante el proceso de construcción del índice propuesto se demostró que posee una
excelente capacidad para predecir la aparición de DMG por migraña, lo cual está avalado por las cifras
de sensibilidad y especificidad alcanzadas, y reafirmado por los excelentes valores predictivos,
así como también por la razón de verosimilitud positiva y la calibración; en tanto, el elevado
valor predictivo negativo indica que es improbable que el índice clasifique de bajo riesgo a
individuos que sufran dicho grado de discapacidad. Por su parte, la asociación entre el riesgo de
discapacidad y la escala propuesta es muy buena, dada la correspondencia entre las puntuaciones más altas de
la escala con la probabilidad de tener DMG, lo cual se hace evidente al observar los valores
del coeficiente Eta. Las variables en las que se basa el índice son factores de importancia de
la discapacidad por migraña y los valores asignados a cada uno de ellos están en consonancia con
el peso fisiopatológico de estos en la génesis de la discapacidad.
Resulta importante señalar que, el hecho de que la población cubana comparta muchas
similitudes étnicas, culturales y epidemiológicas, hace posible la utilización de instrumentos en el resto
del territorio nacional.
Para la validación del índice se emplearon los procedimientos aconsejados en la
bibliografía consultada(18) y para la validez de presentación y contenido se efectuó una exhaustiva
revisión bibliográfica, en la que se identificaron los factores empleados en la presente investigación,
algunos se asociaron de manera individual con el riesgo de padecer la discapacidad por migraña y
se consideraron factores de progresión importantes y de paso a la cronicidad de este tipo
de cefalea.(13,19,20)
De la misma manera, se utilizaron variables bien definidas y se consultó con los expertos en
la materia sobre la pertinencia de los diversos acápites que aparecen en el índice, quienes
los consideraron adecuados.
La validez de construcción del índice quedó demostrada al evidenciarse que la mayoría de
los pacientes con la DMG se encuentran en las categorías de mayor riesgo, lo cual se avala,
además, por el hecho de que los factores empleados en la construcción de dicho índice están muy
vinculados con la patogenia de la migraña y de la discapacidad generada por
ella.(13,19,20) Por su parte, la
validez de criterio no se pudo explorar debido a las razones ya explicadas.
Los elevados coeficientes kappa de concordancia entre jueces revelaron que después de
recibir asesoría, los médicos que asisten a estos pacientes pueden utilizar el índice para predecir
la aparición de discapacidad moderada a grave por migraña con un mínimo de error.
En la presente investigación, los valores del coeficiente Alfa de Cronbachen fueron
satisfactorios, toda vez que una escala destinada a la investigación es válida con valores de 0,5 en adelante, y
más aún cuando no existe otro instrumento con el mismo
objetivo.(18)
Se concluye que el índice propuesto predice el desarrollo de la discapacidad moderada a grave
por migraña y se considera listo para su aplicación.
2. Baigi K, Stewart WF. Headache and migraine: a leading cause of absenteeism. Handbook
of Clinical Neurology. 2015 [citado 10/12/2016];131:447-63. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444626271000251
3. Lampl C, Thomas H, Stovner LJ, Tassorelli C, Katsarava Z, Laínez JM, et al. Interictal burden attributable to episodic headache: findings from the Eurolight project. J Headache Pain.
2016 [citado 20/10/2016];17:9. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4754227/
4. Stovner LJ, Jumah MA, Birbeck GL, Gururaj G, Jensen R, Katsarava Z, et al. The methodology of population surveys of headache prevalence, burden and cost: Principles and
recommendations from the Global Campaign against Headache. J Headache Pain. 2014 [citado
10/01/2017];15:5. Disponible en: https://thejournalofheadacheandpain.springeropen.com/articles/10.1186/1129-2377-15-5
5. Harshal R, Dushad R, Harsha S, Snehal R, Deepa J. Headache disability, suicidality and
pain catastrophization-are they related. J Clin Diag Res. 2016 [citado 15/02/
2017];10(11). Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5198435/
6. Kokonyei G, Szabo E, Kocsel N, Edes A, Eszlari N, Pap D, et al. Rumination in migraine: mediating effects of brooding and reflection between migraine and psychological distress.
Psychol Health. 2016 [citado 09/01/2017];31(12):1481-97. Disponible en: http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08870446.2016.1235166
7. Lipton RB, Steward WF, Sawyer J, Edmeads JG. Clinical utility of an instrument
assessing migraine disability. The Migraine Disability Assessment (MIDAS) questionnary.
Headache. 2001 [citado 10/01/2016];41(9):854-61. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1526-4610.2001.01156.x/pdf
8. Quesada Vázquez AJ, Contreras Maure LJ, Pérez Joa AS, Mendoza Acosta O, Álvarez Aliaga
A, Frómeta Guerra A. Prevalencia y características clínico epidemiológicas de la migraña
en Bayamo. Multimed. 2017 [citado 30/11/2017]; 21(4): 414-29. Disponible en: http://www.revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/download/557/914
9. Headache Classification Subcommittee of the IHS. The internacional classification
of headache disorders. Cephalalgia. 2004 [citado 21/11/2005]; 24(Suppl 1). Disponible
en: https://www.ichd-3.org/wp-content/uploads/2016/08/ihc_II_main_no_print.pdf
10. Olesen J, Bousser MG, Diener HC, Dodick D, First M, Goadsby PJ, et al. New appendix criteria open for a broader concept of chronic migraine. Cephalalgia. 2006; 26(6): 742-6.
11. González Llaneza FM. Instrumentos de evaluación psicológica. La Habana: Editorial
de Ciencias Médicas; 2007 [citado 20/10/2016]. Disponible en: http://www.bvs.sld.cu/libros_texto/ins-eva-psicol/completo.pdf .
12. Luna Solis Y, Robles Arana Y, Agüero Palacios Y. Validación del índice de calidad de Sueño
de Pittsburgh en una muestra peruana. An Salud Mental. 2015 [citado
11/11/2016];31(2):23-30. Disponible en: http://www.insm.gob.pe/ojsinsm/index.php/Revista1/article/view/15
13. Rossi P, Di Lorenzo G, Malpezzi MG, Di Lorenzo C, Cesarino F, Faroni J, et al. Depressive symptoms and insecure attachment as predictors of disability in a clinical population
of patients with episodic and chronic migraine. Headache. 2005 [citado
30/12/2016];45(5):561-70. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15953275
14. Kolotylo CJ, Broome ME. Predicting disability and quality of life in a
community-based sample of women with migraine headache. Pain Manag Nurs. 2000; 1(4):139-51.
15. Ford S, Calhoun A, Kahn K, Mann J, Finkel A. Predictors of disability in migraineurs
referred to a tertiary clinic: neck pain, headache characteristics, and coping behaviors. Headache.
2008 [citado 20/12/2016];48(4):523-8. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18377378
16. Lin YK, Lin GY, Lee JT, Lee MS, Tsai CK, Hsu YW. Associations between sleep quality
and migraine frequency: a cross-sectional case-control study. Medicine (Baltimore). 2016
[citado 30/12/2016];95(17). Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4998727/
17. Aurora SK, Brin MF. Chronic migraine: an update on physiology, imaging, and
the mechanism of action of two available pharmacologic therapies. Headache. 2017 [citado
30/12/2017]; 57(1):109-25. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27910097
18. Álvarez Aliaga A, Maceo Gómez LR, Frómeta Guerra A. Índices de predicción,
algunos aspectos metodológicos para su construcción y validación. Multimed. 2014 [citado
30/12/2016]; 18(2). Disponible en: http://www.revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/view/45/0
19. Kao CH, Wang SJ, Tsai CF, Chen SP, Wang YF, Fuh JL. Psychiatric comorbidities in allodynic
migraineurs. Cephalalgia. 2014; 34(3):211-8.
20. Lipton RB, Buse DC, Saiers J, Fanning KM, Serrano D, Reed ML. Frequency and burden
of headache-related nausea: results from the American Migraine Prevalence and
Prevention (AMPP) study. Headache. 2013 [citado 30/12/ 2016]; 53(1):93-103. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23148774
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