Predicción del grado de minusvalía en pacientes con esclerosis múltiple

Resumen

Introducción y objetivos

La esclerosis múltiple (EM) es la enfermedad neurológica crónica más frecuente y discapacitante en adultos jóvenes.

El objetivo de este trabajo fue partiendo de la relación que existe entre la escala ampliada del estado de discapacidad de Kurtzke (con las siglas en inglés EDSS [Expanded Disability Status Scale of Kurtzke])y el porcentaje de minusvalía en pacientes con EM, obtener un predictor del porcentaje de minusvalía, que permita a los clínicos, orientar al paciente acerca de las ayudas y beneficios fiscales a los que tendrían derecho.

Material y métodos

Estudio transversal en 67 pacientes con EM que tenían asignado un índice de discapacidad utilizando la escala EDSS en base a su última exploración neurológica. Valoramos en estos pacientes su grado de minusvalía, empleando el baremo para la calificación del grado de minusvalía (RD 1971/1999, de 23 de diciembre). Se realizó el análisis estadístico de los datos obtenidos mediante el paquete estadístico de última generación: R Development Core Team (R).

Resultados

La representación gráfica de los EDSS y sus respectivos porcentajes de minusvalía nos permitió estimar un modelo de regresión lineal simple:

P.Mi = probabilidad de minusvalía para un valor del EDSS

α = -14.23

β = 12.49

e_i = variabilidad biológica.

A partir de este modelo, calculamos los porcentajes de minusvalía para cada valor del EDSS con un intervalo de confianza del 95%.

Conclusión

El modelo estadístico obtenido nos permite utilizar el índice de discapacidad de Kurtzke como un predictor de la minusvalía de los pacientes con EM.

Abstract

Introduction and objectives

Multiple sclerosis (MS) is most frequent and disabling chronic neurological disease in young adults. This study has aimed to, based on the relation between EDSS (Expanded Disability Status Scale of Kurtzke) and the grade of handicap of MS patients, obtain a predictor of the handicap grade that would allow the clinicians to orient the patient on the social aid program and tax benefits that they are entitled to.

Material and methods

A cross-sectional study was performed on 67 MS-diagnosed patients who had been previously assigned a EDSS grade of disability during their respective neurological evaluations. After, we evaluated the individual handicap grade in these patients, using the scale for the “The Grade of handicap” (RD 1971/1999, of 23 december). The statistical study of the data was performed using the last generation statistical program of R Development Core Team (R).

Results

The graphical representation of the EDSS and the respective handicap grades allowed us to develop a statistical model of simple linear regression, which is as follows:

P.Mi = handicap degree (EDSS value dependent)

α = -14.23

β = 12.49

e_i = biological variability

Using this model, we calculated the percentages of handicap for each value of the EDSS with a 95% confidence interval.

Conclusions

The statistical model allows us to use the Kurtzke Expanded Disability Status Scale as a predictor of the handicap grade of MS patients.