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Vol. 51. Núm. 2.
Páginas 86-94 (Abril - Junio 2017)
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Vol. 51. Núm. 2.
Páginas 86-94 (Abril - Junio 2017)
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Relación y grado de contribución del estado neurológico y motor con el grado de autonomía y la calidad de vida del paciente con ictus cerebral agudo
Correlations and contribution of neurological and motor variables with degree of autonomy and quality of life in acute stroke patients
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F. Rodríguez-Expósitoa, A. Cuesta-Vargasb,c,
Autor para correspondencia
acuesta.var@gmail.com

Autor para correspondencia.
a Unidad de Neurorrehabilitación, Hospital Costa del Sol, Marbella, Málaga, España
b Departamento de Fisioterapia, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Málaga, Málaga, España
c School of Clinical Science, Faculty of Health Science, Queensland University Technology, Brisbane, Australia
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Tablas (6)
Tabla 1. Características de la muestra
Tabla 2. Medición basal de variables clínicas y autoinformadas
Tabla 3. Coeficiente de correlación de Pearson entre variables clínicas
Tabla 4. Coeficiente de correlación de Pearson entre variables autoinformadas
Tabla 5. Coeficiente de correlación de Pearson entre variables clínicas y autoinformadas
Tabla 6. Resultados del análisis de regresión lineal múltiple con predictores clínicos y variables dependientes autoinformadas
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Resumen
Introducción

La creciente demanda de tratamiento fisioterápico del ictus agudo requiere una predicción pronóstica temprana que facilite su gestión. Objetivos: 1) evaluar cómo se asocian las variables clínicas y autoinformadas del estado del paciente; 2) identificar el poder predictivo de las variables clínicas sobre el resultado autoinformado de autonomía y calidad de vida.

Material y métodos

Estudio observacional transversal analítico. Se seleccionaron un total de 50 pacientes hospitalizados con ictus agudo, realizándose una medición basal de las variables de resultado clínicas (Escala Neurológica Canadiense [ENC], Test de Control de Tronco [TCT] e índice motor [IM] de miembro inferior [MI] y miembro superior [MS]) y autoinformadas (índice de Barthel [IB], Escala de Impacto del Ictus-16, Escala de Rankin Modificada, Escala Multidimensional de Apoyo Social Percibido y Escala de Calidad de Vida para el Ictus-38 [ECVI-38]).

Resultados

Todas las variables clínicas se correlacionaron de forma estadísticamente significativa entre sí; la mayoría de las variables autoinformadas también correlacionaron entre ellas, y las variables clínicas, con algunas autoinformadas (oscilando entre r=–0,676 [p<0,01] y r=0,286 [p<0,05]). Se obtuvieron 2 modelos de predicción mediante análisis multivariante: 1) TCT y ENC explicaban un 61% de la varianza del IB, contribuyendo más el TCT (β=0,440) y menos la ENC (β=0,260). 2) TCT e IM de MI explicaban un 73% de la varianza de la ECVI-38 en su dimensión «estado de salud general», contribuyendo más el IM-MI (β=–0,479) y menos el TCT (β=–0,352).

Conclusiones

TCT, ENC e IM-MI pueden ser útiles para predecir el estado de salud y la autonomía en el ictus agudo.

Palabras clave:
Ictus agudo
Tratamiento fisioterápico
Resultado funcional
Calidad de vida
Abstract
Introduction

Because of the increasing demand for physical therapy for acute stroke patients, early prognostic prediction is needed to facilitate clinical management. Objectives: 1) To assess the relationship between clinical and self-reported variables regarding the patient's clinical status. 2) To identify the predictive power of clinical variables on self-reported outcome in terms of autonomy and quality of life.

Material and methods

Analytic cross-sectional study of 50 patients hospitalised with acute stroke. Baseline measurements consisted of clinical variables (Canadian Neurological Scale [CNS], Trunk Control Test [TCT], Motricity Index [MI] of lower limb [MI-LL] and upper limb [MI-UL]) and self-reported outcome variables (Barthel Index [BI], Stroke Impact Scale 16 [SIS-16], Modified Rankin Scale, Multidimensional Scale of Perceived Social Support and Stroke-Specific Quality of Life Scale-38 [ECVI-38, Spanish initials]).

Results

All the clinical variables were significantly correlated with each other, as were most of the self-reported variables. The clinical variables were significantly correlated with some of the self-reported variables (ranging from r=–.676 [P<.01] to r=.286 [P<.05]). Multivariate analysis provided two prediction models: 1) TCT and CNS accounted for 61% of the variance in the BI, with a greater contribution being made by TCT (β=.440) than CNS (β=.260). 2) TCT and MI-LL accounted for 73% of the variance of ECVI-38 in the General Health Status domain, with MI contributing more (β=–.479) than TCT (β=–.352).

Conclusions

CNS, TCT and MI-LL may be useful to predict health status and autonomy in acute stroke patients.

Keywords:
Acute stroke
Physical therapy
Functional outcome
Quality of life

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