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Vol. 12. Núm. 4.
Páginas 232-241 (Octubre - Diciembre 2019)
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Vol. 12. Núm. 4.
Páginas 232-241 (Octubre - Diciembre 2019)
ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.rpsm.2019.01.007
Modelo predictivo de la funcionalidad en la esquizofrenia: una aproximación desde el modelado de ecuaciones estructurales
An outcome prediction model for schizophrenia: A structural equation modelling approach
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Natalia Ojedaa,
Autor para correspondencia
nojeda@deusto.es

Autor para correspondencia.
, Pedro Sánchezb,c, Ainara Gómez-Gastiasoroa, Javier Peñaa, Edorta Elizagárateb,c,d, Jesús Ezcurrab, Naroa Ibarretxe-Bilbaoa, Miguel Gutiérrezc,d,e
a Facultad de Psicología y Educación, Universidad de Deusto, Bilbao, España
b Unidad de Psicosis Refractaria, Hospital Psiquiátrico de Álava, Vitoria, España
c Departamento de Neurociencias, Universidad del País Vasco, Leioa, Bizkaia, España
d CIBERSAM, Centro de Investigación Biomédica en Red de Salud Mental, Madrid, España
e Departamento de Psiquiatría, Hospital Universitario de Álava-Sede Santiago, Vitoria, España
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Tabla 1. Características demográficas y clínicas (medias y desviaciones estándar [DE]; frecuencias)
Resumen
Introducción

Aunque la relación de los síntomas y las funciones cognitivas con la funcionalidad de pacientes con esquizofrenia es bien conocida, la complejidad de la patología hace necesario el estudio de esta relación por medio de un método más analítico que los enfoques de relaciones simples.

Material y métodos

Ciento sesenta y cinco pacientes con esquizofrenia se sometieron a una evaluación clínica (síntomas clínicos, insight, síntomas afectivos y ajuste premórbido). La neurocognición fue representada mediante una estructura de 5 factores obtenida por medio del análisis factorial confirmatorio. La funcionalidad se obtuvo mediante la escala DAS-WHO y la calidad de vida mediante la Escala de Calidad de Vida.

Resultados

Utilizando el modelado de ecuaciones estructurales (MEE), específicamente el «measured-variable path analysis», el modelo de mediación formado por la capacidad neurocognitiva, los síntomas clínicos y el funcionamiento premórbido mostró un buen ajuste con los datos observados (Satorra-Bentler χ2=604,83; RMSEA=0,08; SRMR=0,11; NNFI=0,96; CFI=0,97). La velocidad de procesamiento, la memoria verbal y el funcionamiento premórbido predijeron directamente la funcionalidad. La fluidez verbal predijo la funcionalidad de manera directa e indirecta, a través de los síntomas negativos. Las funciones ejecutivas, el insight, los síntomas afectivos y los datos cognitivos adicionales no contribuyeron de manera significativa al modelo.

Conclusiones

Los resultados indican que los síntomas negativos y el funcionamiento premórbido predicen directamente la funcionalidad, mientras que los factores cognitivos muestran interacciones más complejas con los síntomas negativos y la funcionalidad. Estos resultados deberían ser considerados para nuevas estrategias de intervención.

Palabras clave:
Síntomas clínicos
Cognición
Modelado de ecuaciones estructurales
Funcionamiento premórbido
Esquizofrenia
Abstract
Introduction

Although it is well-known that several factors such as symptoms and cognition are related with functional outcome in schizophrenia, the complex nature of the disorder makes necessary to study their interaction by means of a more analytic method than simple linkages approaches.

Material and methods

One hundred and sixty-five patients with schizophrenia underwent a clinical evaluation (including clinical symptoms, insight, affective symptoms and premorbid adjustment). Neurocognition was represented by a 5-factor structure obtained by confirmatory factor analysis from a neurocognitive battery. The estimation for outcome was obtained throughout the DAS-WHO scale, and quality of life with the Quality of Life Scale.

Results

Using structural equation modeling (SEM), specifically measured-variable path analysis, a mediational model consisting of neurocognitive capacity linked to clinical symptoms and premorbid functioning showed good fit to the observed data (Satorra-Bentler χ2=604.83; RMSEA=.08; SRMR=.11; NNFI=.96; CFI=.97). Processing speed, verbal memory and premorbid functioning directly predicted outcome. Verbal fluency predicted outcome both directly and indirectly via negative symptoms. Executive functions, insight, affective symptoms, and additional cognitive data did not significantly contribute to the model.

Conclusions

Results suggest that negative symptoms and premorbid functioning directly predict outcome, whereas cognitive factors show more complex interactions with negative symptoms and outcome. These results should be considered for new intervention strategies.

Keywords:
Clinical symptoms
Cognition
Structural equation modeling
Premorbid functioning
Schizophrenia

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