La fragilidad de adulto mayor es un concepto clave en Geriatría y Gerontología cuyas implicaciones epidemiológicas y clínicas son de primer orden1. Aunque la definición óptima de la fragilidad sigue siendo elusiva2, generalmente se acepta que la fragilidad se relaciona más con la edad biológica que con la edad cronológica de las personas3–5, sin que exista consenso sobre una edad cronológica de corte para la definición de la fragilidad. Una de las conceptualizaciones más aceptadas de la fragilidad es la de Campbell y Buchner, los cuales la definieron como un «síndrome resultante de la reducción de la capacidad de reserva en múltiples sistemas, de manera que varios sistemas fisiológicos están cerca, o ya pasados, del umbral del fracaso clínico sintomático; y como consecuencia, la persona frágil tiene un elevado riesgo de discapacidad y muerte por estresores externos menores»6. De manera empírica, Fried y Walston operativizaron el constructo de la fragilidad con cinco criterios bien definidos: «sentirse exhausto, pérdida involuntaria de peso, pobre fuerza muscular de prensión, lentitud en la marcha y baja actividad física»7. Dichos criterios han sido muy útiles en el área de investigación8.

En una editorial reciente de la Revista, García-García y Alfaro Acha señalaban que el gran problema para la aplicación generalizada de los criterios de Fried y Walston a la clínica diaria es que los puntos de corte de algunos criterios requieren de marcos referenciales adecuados a la población bajo estudio, siendo necesarios estudios poblacionales que proporcionen referencias estandarizadas1. Es por esta razón que los criterios de Fried y Walston no se han podido aplicar a la práctica clínica diaria en nuestro medio, especialmente en el marco de Atención Primaria donde se ha reconocido que la adopción del paradigma de la fragilidad se ajustaría muy bien a la necesidad de mejorar el proceso de identificación de personas que requieren el uso preferente de recursos más especializados y/o de valoración comprensiva9. Sin embargo, esta aspiración se ha visto impedida por la falta de herramientas simples y fiables para la identificación estandarizada de la fragilidad en Atención Primaria10.

Con el objetivo de proporcionar dicha herramienta, nuestro grupo de investigación publicó los resultados de la validación de constructo y predictiva del Instrumento de Fragilidad para Atención Primaria de la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa (SHARE-FI)11. SHARE-FI se basa en una modificación de los criterios originales de Fried y Walston (previamente propuesta para SHARE por Santos-Eggimann et al12) aplicados a una muestra representativa de ciudadanos de 12 países europeos (Austria, Alemania, Suecia, Holanda, España, Italia, Francia, Dinamarca, Grecia, Suiza, Bélgica e Israel), de edad igual o superior a los 50 años y no residentes en instituciones. SHARE-FI se facilita en el formato de dos calculadoras de fragilidad (una para cada sexo), las cuales son de acceso libre a través de la página web de la revista BMC Geriatrics (http://www.biomedcentral.com/1471-2318/10/57)11. La traducción al español de dichas calculadoras está disponible en http://sites.google.com/a/tcd.ie/share-frailty-instrument-calculators/. Con esta comunicación se dan a conocer los resultados específicos de la muestra española.

Se utilizó la versión 2.3.0 de la base de datos de SHARE (publicada el 13 de noviembre de 2009 y accesible mediante registro gratuito a través de la página web http://www.share-project.org). Basándose en muestras aleatorias en todos los países participantes, SHARE representa a la población de 50 y más años (nacidos en 1954 o con anterioridad) que no vive en instituciones. Las parejas de los seleccionados también fueron entrevistadas, incluso si tenían menos de 50 años13.

La muestra de respondientes españoles de la primera ola del estudio (entrevistados en el año 2004) se compuso de 2.396 personas, siendo la tasa de respuesta a nivel de hogares del 53,0% y a nivel individual (intra-hogar) del 73,7%13. De los 2.396 participantes, sólo 42 (1,8%) tenían menos de 50 años, y 2.212 (92,3%; 1.279 mujeres y 933 hombres) tenían datos completos para las variables indicadoras de la fragilidad, según una modificación de los criterios de Fried y Walston previamente propuesta para SHARE por Santos-Eggimann et al12:

• –

  Sentirse exhausto: definido como respuesta afirmativa a la pregunta: «en el último mes, ¿ha sentido que no tenía suficiente energía para hacer las cosas que quería hacer?».

• –

  Pérdida de apetito: «disminución del apetito» durante el último mes o, en ausencia de una respuesta a dicha pregunta, haber estado comiendo «menos de lo habitual».

• –

  Fuerza muscular de prensión manual: se midió en kg usando el dinamómetro Smedley (S Dynamometer, TTM, Tokyo, 100 kg), de acuerdo con el protocolo de medida publicado por Mohd Hairi et al14. Se tomaron dos medidas consecutivas en cada mano y se seleccionó la mayor de las cuatro.

• –

  Dificultades funcionales: el criterio se consideró presente si hubo una respuesta afirmativa a la pregunta: «a causa de problemas físicos o de salud, le resulta difícil caminar 100 metros o subir un tramo de escalera sin descansar (excluyendo dificultades que crea que puedan durar menos de tres meses)?».

• –

  Actividad física: se preguntó: «¿Con qué frecuencia lleva a cabo ejercicios físicos que requieran un nivel de actividad moderado, como la jardinería, limpiar el coche o dar un paseo?». Las respuestas se clasificaron de acuerdo al siguiente orden: 1) Más de una vez a la semana; 2) Una vez a la semana; 3) De una a tres veces al mes, y 4) Casi nunca, o nunca.

Dichas variables de la fragilidad (tres dicotómicas, una continua y una ordinal) se sometieron a un análisis de clases latentes usando el programa estadístico LatentGOLD® (versión 4.5.0, http://www.statisticalinnovations.com), de acuerdo con la metodología detallada en nuestra publicación principal11.

La fragilidad puede ser considerada como una variable latente, ya que como otros conceptos en el campo de la medicina se trata de un concepto abstracto (o una característica subyacente) que no tiene un valor único de medida. El estudio de una variable latente puede llevarse a cabo mediante variables observadas (manifiestas) que se consideran indicadoras de esta variable latente, y la definen o la miden15. Desde ese punto de vista, los criterios de Fried y Walston se han considerado como variables indicadoras del concepto de la fragilidad16.

Desde un punto de vista teórico, un investigador puede postular qué tipo de variable es la variable latente que quiere estudiar. Por ejemplo, una variable latente puede ser métrica o categórica, siendo un tipo de variable categórica la variable ordinal15. Las clases ordenadas de la fragilidad (no-frágil, pre-frágil y frágil) pueden verse como una variable latente de tipo ordinal.

Mediante el análisis factorial discreto (DFactor analysis), el programa estadístico LatentGOLD® puede establecer si un grupo de variables (que el programa puede aceptar como ordinales, nominales o continuas) son suficientemente indicadoras de una variable latente de tipo ordinal, y después clasificar la muestra en dichas clases latentes17. En nuestro estudio europeo11 realizamos dicho análisis separadamente para mujeres y hombres, en base a previas observaciones de que la fragilidad se puede manifestar de forma diferente en hombres y mujeres18,19.

En el presente estudio se utilizó la submuestra española del análisis europeo. Separadamente para cada sexo se correlacionaron las clases de fragilidad con la siguiente selección de variables biopsicosociales del cuestionario de SHARE20 correspondientes a la primera ola (2004) del estudio:

Estado de ánimo y cognitivo

• –

  Puntuación en la escala EURO-D de síntomas depresivos21.

• –

  Fluidez verbal: máximo número de animales diferentes que el participante puede nombrar en 60 segundos.

• –

  Memoria reciente de palabras: máximo número de palabras (de una lista de diez) que el participante puede recordar después de una distracción breve.

La validez predictiva de los grupos de fragilidad se estableció gracias a información sobre el estado vital obtenida en la segunda ola del estudio (2006-2007).

El resumen de la metodología se presenta en la figura 1 (adaptada con permiso de nuestra publicación principal)11.

Figura 1.

El Instrumento de Fragilidad de SHARE (SHARE-FI).

(0,24MB).

Los demás análisis estadísticos se realizaron con el programa SPSS para Windows (versión 16.0). Las variables continuas se describieron con la media y la desviación estándar (DE), y las variables categóricas se describieron con cuentas y porcentajes (%). El nivel de significancia se estableció en 0,01.

Correlación de las clases de fragilidad con las variables biopsicosociales de la ola 1 de SHARE (para cada sexo)

Para la correlación de las clases de fragilidad (variable ordinal) con variables continuas y ordinales, se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman (bilateral) y el procedimiento de correlación parcial para ajustar dichas correlaciones por la edad. El estadístico de Chi-cuadrado para la tendencia linear se utilizó para la asociación entre variables dicotómicas. El procedimiento de regresión ordinal (con la variable ordinal de fragilidad como variable dependiente) se utilizó para ajustar dichas correlaciones por la edad.

Comparación de grupos con y sin información sobre el estado vital en la segunda ola del estudio

Se utilizó el test U de Mann-Whitney para variables continuas y el test de Chi-cuadrado para variables dicotómicas.

Validación prospectiva de las clases de fragilidad (para cada sexo)

El procedimiento de regresión logística binaria se utilizó para establecer si la variable ordinal de la fragilidad predecía si los participantes de la ola 1 estaban vivos o habían fallecido en la ola 2 del estudio. Dichas regresiones se controlaron por: a) La edad, y b) La edad y el número de enfermedades crónicas y limitaciones con las ABVD.

Las cinco variables de la fragilidad fueron indicadores significativos (p<0,001) de la variable latente ordinal postulada, aun ajustando por la edad11.

Los resultados de las asociaciones con las variables de control se muestran en la tabla 1. Todas las asociaciones no ajustadas (no se muestran en la tabla 1) fueron significativas (p<0,001). En general, las asociaciones ajustadas por la edad basal de los participantes fueron significativas para ambos sexos, indicando gradientes en las direcciones esperadas.

Al cabo del seguimiento medio de 2,4 años, hubo información sobre el estado vital para 846 mujeres (de las cuales 26 habían fallecido) y 660 hombres (de los cuales 38 habían fallecido). La edad y fragilidad de los participantes sin y con información sobre el estado vital en la segunda ola del estudio se muestran, separadamente para sexos, en la tabla 2. En hombres, no hubo diferencias significativas de edad o fragilidad. En mujeres, podría haber habido una tendencia a perder en la segunda ola más participantes no frágiles y menos participantes pre-frágiles.

La tabla 1 muestra los porcentajes de fallecidos en la ola 2 de acuerdo con las clases de fragilidad, indicando gradientes de pronóstico desfavorable. La tabla 3 muestra que el Odds ratio ajustado por la edad para la mortalidad (con intervalo de confianza del 95%) asociado a la clase frágil fue del 3,2 (1,0-10,2) (p=0,053) para las mujeres y del 8,3 (3,1-22,1) (p<0,001) para los hombres.

La tabla 3 también muestra los riesgos de mortalidad ajustados por el número de enfermedades crónicas y el número de limitaciones con las ABVD, además de por la edad. En este modelo (incorporando edad, morbilidad, discapacidad y fragilidad), la clase frágil desapareció como predictor independiente de mortalidad en las mujeres (el intervalo de confianza para el Odds ratio traspasa la unidad): 2,4 (0,7-8,5). Sin embargo, en los hombres la clase frágil continuó asociándose significativamente con la mortalidad con un Odds ratio del 5,7 (1,9-17,2) (p=0,002); la clase pre-frágil tendió a la asociación con un Odds ratio del 2,3 (1,0-5,5) (p=0,061).

Para la construcción de las calculadoras de fragilidad (una para cada sexo), que son accesibles en nuestra publicación principal11 (http://www.biomedcentral.com/1471-2318/10/57/additional/), se utilizaron las siguientes fórmulas para predecir, dados valores cualquiera de las variables indicadoras, el valor esperado del factor discreto (DFS: discrete factor score) o variable latente ordinal de la fragilidad:

DFS (mujeres)=(2,077707 * Exhausto – 0,757295) * 0,4088+(3,341539 * Pérdida de apetito−0,332289) * 0,3325+(0,132827 * Fuerza muscular−3,534515) * −0,4910+(2,627085 * Dificultades funcionales−0,461808) * 0,6012+(0,918866 * Actividad física−1,523633) * 0,4818

Los puntos de corte para la calculadora de la fragilidad en mujeres se establecieron como sigue (véase nuestra publicación principal para su explicación11):

• –

  Si el DFS<0,3151361243, no-frágil

• –

  Si el DFS<2,1301121973, pre-frágil

• –

  Si el DFS<6, frágil

DFS (hombres)=(2,280336 * Exhausto−0,592393) * 0,3762+(4,058274 * Pérdida de apetito – 0,263501) * 0,3130+(0,092326 * Fuerza muscular−3,986646) * −0,4653+(3,098226 * Dificultades funcionales−0,365971) * 0,6146+(1,005942 * Actividad física−1,571803) * 0,4680

Los puntos de corte para la calculadora de la fragilidad en hombres se establecieron como sigue:

• –

  Si el DFS<1,211878526, no-frágil

• –

  Si el DFS<3,0052612772, pre-frágil

• –

  Si el DFS<7, frágil

Esta comunicación da a conocer los resultados específicos de la muestra española del recientemente creado Instrumento de Fragilidad para Atención Primaria de la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa (SHARE-FI)11. Dicho instrumento, de acceso libre a través de la página web de la revista BMC Geriatrics (http://www.biomedcentral.com/1471-2318/10/57) es el primero en Europa en proponer un lenguaje común de fragilidad a nivel de Atención Primaria, y ha sido bienvenido por comentaristas internacionales22–24. La principal ventaja de SHARE-FI es que clasifica a los pacientes directamente sin necesitar puntos de corte y marcos referenciales adicionales y por tanto supera uno de los principales obstáculos por el que el paradigma de la fragilidad no se había podido aplicar a la práctica clínica diaria en nuestro medio1. El potencial de SHARE-FI como instrumento de auditoría clínica e investigación es también remarcable.

En nuestro estudio original11, la fragilidad fue conceptualizada como una variable latente de tipo ordinal (no frágil, pre-frágil y frágil) indicada por las cinco variables del protocolo de SHARE que, a juicio de Santos-Eggimann et al12, tenían la máxima similitud con las variables propuestas originalmente por Fried et al7. El análisis factorial discreto confirmó que nuestro modelo era estadísticamente significativo, y se utilizó para la creación de un indicador cuyo rango para la definición de frágil es de 2,13 a 6 para las mujeres y 3,00 a 7 para los hombres. Dicho indicador, junto con la correspondiente clasificación en el grupo de fragilidad, es de acceso libre en la web de BMC Geriatrics (http://www.biomedcentral.com/1471-2318/10/57/additional/). Las calculadoras de la fragilidad traducidas al español están disponibles en https://sites.google.com/a/tcd.ie/share-frailty-instrument-calculators/.

Dadas las características de la población de referencia de la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa (la cual representa a la población de 50 y más años que no vive en instituciones), se recomienda la utilización de SHARE-FI en personas de edad igual o superior a 50 años, no residentes en instituciones. Aunque el estudio seminal de Fried et al7 incluyó personas de 65 y más años, la fragilidad se relaciona más con la edad biológica que con la edad cronológica3–5, sin que exista consenso sobre una edad cronológica de corte para la definición de la fragilidad. De hecho, los resultados de las asociaciones de SHARE-FI con las variables de control y la mortalidad en la segunda ola fueron significativos con independencia de la edad. La utilización del Instrumento de la Fragilidad a partir de la edad de 50 años podría ser ventajosa desde el punto de vista de la medicina preventiva, porque cuanto antes se reconoce una situación de vulnerabilidad, mejor.

Dado que cuatro de las cinco variables indicadoras de SHARE-FI se basan en la respuesta subjetiva de los participantes (siendo la única medida objetiva la fuerza muscular de prensión manual), se recomienda para la máxima fiabilidad clínica que si SHARE-FI se usa en pacientes con demencia, las repuestas se contrasten con la historia colateral de un informante25–28. En nuestros análisis no se implementaron criterios de exclusión basados en variables cognitivas, por lo que, en principio, SHARE-FI es aplicable a pacientes con deterioro cognitivo.

SHARE-FI tiene limitaciones. Aunque las variables indicadoras fueron juiciosamente seleccionadas para SHARE por Santos-Eggimann et al12, no son las mismas que las propuestas por Fried et al7. Ya reconocíamos en nuestra publicación original11 que nuestras variables indicadoras incluyen dos desvíos significativos del marco teorético de Fried et al7, con relación a la «pérdida involuntaria de peso» (reemplazada por «apetito») y la «lentitud en la marcha» (reemplazada por preguntas sobre limitaciones funcionales), por lo cual no podemos garantizar que SHARE-FI mide el mismo constructo de la fragilidad que el propuesto por Fried et al7. Aunque SHARE-FI se basa en los criterios de Fried et al7, lo ofrecemos como un constructo en sí mismo que no pretende replicar el de Fried et al7. Si hubiésemos replicado el mismo constructo de Fried et al7 en SHARE, su validación no hubiese sido estrictamente necesaria, pues ya se ha llevado a cabo en Europa29,30.

Una limitación de la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa, que también afecta a encuestas similares31, es la relativamente baja tasa de respuesta a nivel de los hogares (la cual teóricamente compromete la representatividad de la muestra) y la escasez de datos sobre el estado vital en la segunda ola del estudio. En nuestro estudio original realizamos un análisis de sensibilidad que demostró que aquellos sujetos con información de mortalidad ausente en la segunda ola tendían a ser más frágiles en la primera ola que aquellos cuya información de mortalidad en la segunda ola fue conocida, por lo que concluíamos que el riesgo de mortalidad de las clases de fragilidad podría haber sido infraestimado11. Nuestra observación coincide con la de una revisión sistemática que concluyó que las personas frágiles tienen más riesgo de ser perdidas en las olas sucesivas de los estudios longitudinales de envejecimiento32.

En el caso concreto de la muestra española de SHARE, no hubo diferencias de fragilidad entre hombres con y sin información sobre el estado vital en la segunda ola del estudio; sin embargo, en mujeres se detectó una tendencia a perder, en la segunda ola, más participantes no frágiles y menos participantes pre-frágiles, lo cual parece una excepción a la regla. Quizá este fenómeno podría contribuir a explicar por qué, en la muestra española, SHARE-FI predijo la mortalidad de los hombres de forma más poderosa y consistente que la de las mujeres. En cualquier caso, estas diferencias de género en cuanto a mortalidad asociada a la fragilidad (más en hombres que en mujeres) son consistentes con los resultados originales de Fried et al 7 y con los resultados de otros estudios18,19.

Este estudio usa datos de la versión 2.3.0 de SHARE (de 13 de noviembre de 2009). La recogida de datos de SHARE en 2004-2007 fue patrocinada principalmente por la Comisión Europea a través de su Quinto y Sexto Programas Marco (números de proyecto QLK6-CT-2001-00360; RII-CT-2006-062193; CIT5-CT-2005-028857). El soporte económico adicional del Instituto Nacional de Envejecimiento de Estados Unidos (ayudas número U01 AG09740-13S2; P01 AG005842; P01 AG08291; P30 AG12815; Y1-AG-4553-01; OGHA 04-064; R21 AG025169), así como de varias fuentes nacionales, es reconocido con agradecimiento (véase http://www.share-project.org para la lista completa de las instituciones patrocinadoras).

El autor declara no tener ningún conflicto de intereses.