La evaluación de la capacidad funcional aporta una información esencial sobre el nivel de dependencia de los individuos, y tiene un impacto cuantitativo y cualitativo en la intensidad de los cuidados requeridos por los pacientes en las unidades de hospitalización1.

Una de las herramientas más ampliamente utilizadas y aceptadas para evaluar la capacidad funcional es el índice de Barthel (IB). Inicialmente, el IB fue desarrollado para evaluar la evolución de los pacientes con procesos musculoesqueléticos y neuromusculares en los servicios de rehabilitación2, pero su potencia para detectar situaciones de dependencia funcional ha hecho que su uso se generalice para los diferentes tipos de usuarios y niveles de cuidado.

El IB es una medida unidimensional que evalúa la capacidad funcional a través del desempeño de 10 actividades básicas de la vida diaria, con puntuaciones que fluctúan de 0 (totalmente dependiente) a 100 (totalmente independiente) puntos2 (material suplementario 1). Su validez y fiabilidad en las personas mayores de 65 años han sido probadas en diferentes contextos de cuidados1. Sin embargo, esto limita su validez al aplicarse a la población general en unidades de hospitalización, no habiéndose encontrado estudios realizados en España. Además, algunos estudios sugieren que deberían revisarse el número de ítems y la estructura unidimensional3 del IB, ya que pueden variar de acuerdo con el tipo de paciente. Por ello, el objetivo principal de este estudio fue examinar la validez de constructo del IB en unidades de hospitalización de adultos.

Se realizó un análisis secundario de una muestra de 1.342 pacientes ingresados en unidades de hospitalización de adultos entre junio y diciembre de 2020. Utilizamos datos anonimizados extraídos de las historias clínicas electrónicas de uno de los hospitales participantes en el proyecto VALENF. El objetivo general de este proyecto fue diseñar y validar un instrumento que integrara la evaluación de la capacidad funcional, el riesgo de caídas y el riesgo de úlceras por presión. Dicho proyecto fue aprobado por el Comité de Ética e Investigación del Centro (Ref. VALENF. 12/01/2021)4.

La base de datos del proyecto VALENF incluye un gran número de variables relacionadas con la evaluación enfermera. De manera específica, dicho estudio incluyó las variables siguientes: edad agrupada (< 85; 65-84; 35-64; 18-35), sexo (varón; mujer), Unidad de Hospitalización, tipo de proceso (médico; quirúrgico), tipo de ingreso (programado; urgente), enfermedad por coronavirus de 2019 –COVID-19– (positivo; negativo) y puntuación general, y puntuación de los ítems del IB realizados durante la evaluación enfermera al ingreso.

El análisis descriptivo de la muestra se realizó de acuerdo con la naturaleza de las variables. También se realizó un análisis bivariante de la escala IB utilizando las pruebas U de Mann-Whitney (dos grupos) o de Kruskal-Wallis (tres grupos). Se estudió en primer lugar la validez de constructo del IB utilizando el análisis factorial confirmatorio (CFA), utilizando la técnica de estimación de probabilidad máxima y respetando su estructura original (CFA-1)3. Sobre la base de los resultados, se exploraron dos métodos para determinar la estructura factorial del IB con mejor ajuste de los datos del modelo. Por un lado, se obtuvo una solución de dos factores realizando un análisis factorial exploratorio (EFA) utilizando el procedimiento de extracción de residuales mínimos y la rotación de oblimin5 (Kaiser-Meyer-Olkin = 0,954; χ2 de Bartlett = 20.376; df = 45; p < 0,001). Seguidamente, se realizó un segundo CFA sobre dicho modelo (CFA-2). Por otro lado, se analizaron las correlaciones parciales mediante un modelo gráfico gaussiano utilizando el criterio de información de Bayes ampliado, como parámetro de ajuste6. Sobre la base de estos resultados, se realizó un tercer CFA con una solución de tres factores (CFA-3).

Los indicadores de bondad de ajuste absoluta7 utilizados fueron chi cuadrado (χ2, las puntuaciones bajas indican un buen ajuste), el ratio χ2 con respecto a los grados de libertad (χ2/df < 5 indica un ajuste adecuado), y la raíz cuadrada media del error de aproximación (RMSEA ≤ 0,1 indica un ajuste adecuado). Los indicadores de la bondad de ajuste incremental fueron el índice de ajuste comparativo (CFI ≥ 90 indica un buen ajuste) y el índice de Tucker-Lewis (TLI ≥ 0,90 indica un buen ajuste). Los indicadores de ajuste de parsimonia utilizado para comparar los tres CFA fueron los criterios de información de Akaike (AIC) y los criterios de información de Bayes (BIC) (los valores más bajos indican un mejor ajuste). Además, se realizó una extracción de ítems individuales para explorar las mejoras posibles en cuanto a bondad de ajuste, y un análisis post hoc del desempeño del modelo a través de la matriz de correlación de los residuales, para detectar los ítems que podrían eliminarse o agruparse en nuevas dimensiones8. El análisis se realizó utilizando el software JAMOVI 1.6.23.

Nuestros resultados indican que el IB no es una medida unidimensional de la capacidad funcional en las unidades de hospitalización, al contrario de lo que habían sugerido los estudios previos9. En nuestro caso, los resultados de χ2 invalidaron el modelo unidimensional (CFA-1); sin embargo, el tamaño de la muestra pudo enmascarar un modelo válido. Además, los valores de RMSEA indicaron que no existió un buen ajuste de los datos del modelo; los resultados de AIC y BIC mejoraron en el resto de los modelos. Además, tres ítems reflejaron correlaciones residuales, justificando una revisión de la estructura del IB. En tales casos, los investigadores buscan a menudo soluciones con menos ítems que mantengan un buen ajuste, pero la validez de la medida podría verse afectada de reducirse los ítems, dando lugar a una paradoja de atenuación8. Las estructuras del IB con menos ítems han sido ya exploradas, pero, para evitar este sesgo potencial y mantener su utilidad clínica, decidimos utilizar otros procedimientos.

Por ello, Laake et al.3 concluyeron que las dimensiones del IB pueden variar dependiendo del tipo de paciente. De manera específica, dichos autores obtuvieron una estructura bidimensional del IB, idéntica a nuestro modelo CFA-2 (funciones y movilidad del cuerpo), aunque no existió un buen ajuste de los datos del modelo en nuestro caso. Sin embargo, EFA y CFA no se llevaron a cabo en la misma muestra, lo cual no es un procedimiento rutinario, aunque permite el control de los errores de medida que van más allá del alcance del EFA.

Además, el modelo gráfico gaussiano ofreció una nueva solución tridimensional que exhibió los mejores indicadores (CFA-3), aunque no se eliminó el ítem vejiga a fin de encontrar un buen ajuste de los datos del modelo. Por tanto, los ítems agrupados de la primera dimensión relacionados con la higiene (bañarse, vestirse, arreglarse, uso del baño), los ítems agrupados de la segunda dimensión relacionados con las funciones de alimentación y eliminación (alimentarse e intestinos), y los ítems de la tercera dimensión relacionados con la movilidad (trasladarse, movilidad, escaleras). De acuerdo con Mueller et al.1, la estructura unidimensional del IB y la puntuación acumulada limitan su utilidad en la práctica clínica, ocultando aspectos particulares de la capacidad funcional que influyen en la intensidad del cuidado.

Son necesarios más estudios para confirmar esta nueva estructura del IB y utilizar otros enfoques metodológicos, tales como los modelos de ecuación estructurales o la teoría de respuesta al ítem. Independientemente, identificamos un modelo tridimensional válido del IB (higiene, alimentación y eliminación, movilidad) que reconoce los dominios relacionados con las necesidades de cuidados10 y puede aportar información más precisa sobre la capacidad funcional de los pacientes, para una lograr una mejora de la toma de decisiones en las unidades de hospitalización.

El presente trabajo ha sido financiado por la Universitat Jaume I [beca número UJI-A2020-08].

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.