Contribuciones al análisis de datos de calidad de vida relacionada con la salud

Resumen

Tras evaluar los problemas existentes en la conceptualización de la calidad de Vida relacionada con la Salud y establecer una definición operativa de ésta, centramos la atención en la medida de la Calidad de Vida y las implicaciones de considerar variables causales en las propiedades psicométricas de los instrumentos genéricos y específicos. Después de un estudio crítico de los procedimientos clásicos de identificación de variables causales, se proponen nuevos índices alternativos y se realiza un estudio comparativo con los índices clásicos. El siguiente punto de interés en esta investigación es el sesgo en las autoevaluaciones de la Calidad de Vida del individuo conocido como Responde Shift debido al carácter dinámico del constructo; tanto sus componentes como los modelos teóricos propuestos en la literatura para explicar el fenómeno, con especial énfasis en el Modelo de SCHWARTZ y SPRANGERS. A este respecto se estudian las tipologías de estabilidad y cambio de MORTIMER y col, GOLEMBIEWSKI y col. Y SCHWARTZ y SPRANGERS. Se discuten las aproximaciones analíticas recogidas en la literatura para detectar y evaluar Response Shift en datos longitudinales, prestando especial atención a los aspectos estadísticos. En este trabajo se proponen alternativas al método de Ahmavaara para comparación de estructuras factoriales, punto clave en el análisis de la competente de Reconceptualización del Response Shift, que superan las importantes limitaciones del método de Ahmavaara. Estas propuestas están basadas en las ideas de KRZANOWSKI sobre Meta componentes y en el Método STATIS para análisis de datos de tres vías. Se demuestra como estos métodos se pueden usar además para comparar estructuras factoriales en diferentes grupos de pacientes. Se presentan también alternativas al then-test propuesto por HOWARD y col. Para evaluar la componente de recalibración del Response Shift, basadas en el producto escalar y