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Análisis estadístico de los datos recogidos en la primera
fase del proyecto de investigación:
' Evaluación del impacto socioeconómico de la atención
recibida por psicólogos miembros de IPAS a pacientes
con Incapacidad Temporal de origen Psicológico,
prescrita por médicos de atención primaria en su
centro de salud'
Informe elaborado para el Instituto de Psicología Aplicada y de la Salud, Prof. Blasco
(IPAS), como resultado del convenio firmado por dicho Instituto y el departamento de
Estadística de la Facultad de Matemáticas de la Universidad de Valencia, Investigador
Prof. Bermúdez (UV), a través de la Oficina de Transferencia de Resultados de
Investigación (OTRI). Dicho proyecto se está realizando con la colaboración del
Centro de Recuperación y Rehabilitación de Levante (CRRL)
Este estudio fue presentado en el Congreso Europeo de Psicología en el año 2005, celebrado en Granada y
en el Congreso Internacional de Psiquiatría celebrado en Valencia en el mismo año.
Fecha: 22 de noviembre de 2004
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Análisis estadístico de los datos recogidos en la primera fase del
proyecto de investigación:
'Evaluación del impacto socioeconómico de la atención recibida por
psicólogos miembros de IPAS a pacientes con Incapacidad Temporal
de origen Psicológico, prescrita por médicos de atención primaria en
su centro de salud'
1. Introducción
Los datos analizados en este informe son los recogidos en la primera fase del proyecto
de investigación 'Evaluación del impacto socioeconómico de la atención por psicólogos
a pacientes con Incapacidad Temporal de origen Psicológico'.
El objetivo principal de dicho proyecto de investigación es evaluar la influencia del
tratamiento psicológico en los pacientes con incapacidad temporal, especialmente la
posible reducción en la duración de la baja laboral. El análisis estadístico aquí
presentado se centra exclusivamente en el estudio de dicho objetivo.
2. Material y métodos
La base de datos recoge las observaciones obtenidas en un estudio prospectivo y
longitudinal, en él se incluyeron hasta 85 pacientes con incapacidad laboral transitoria
de origen psicológico cuya fecha de baja, coincide con su incorporación en el estudio.
Los pacientes permanecieron en el estudio hasta su fecha de alta o, fecha en la que se
cerró la fase experimental del estudio. Las variables consideradas en este análisis
estadístico son las siguientes:
Variable de clasificación: Grupo.
Se van a considerar dos grupos de pacientes: el grupo experimental, constituido por los
pacientes que han recibido también tratamiento psicológico; el grupo control, pacientes
que no han recibido tratamiento psicológico y continúan con el tratamiento
proporcionado por el sistema de seguridad social.
Variable respuesta: Días de baja.
Es la variable que hay que comparar entre los distintos grupos para medir la posible
eficacia del tratamiento psicológico. Se trata de una variable censurada, pues hay 22
pacientes que continuaban de baja en el momento de cerrar el estudio, de esos pacientes
sólo se sabe que su tiempo de baja va a ser superior al tiempo observado al cierre del
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estudio. Por tanto en el banco de datos se necesitan dos variables operativas que recojan
esta información: un indicador de censura, que muestre que pacientes son los que
continúan de baja al cierre del estudio, y una variable que muestre el número de días de
baja observados durante el estudio.
Variables explicativas: 16 características varias.
Son variables que se incluyen en el estudio para valorar su posible influencia en la
variable respuesta. Tan sólo cuatro de ellas son cuantitativas: edad, número de hijos,
antigüedad en el puesto de trabajo y antigüedad en la empresa. Las otras doce son
cualitativas: sexo, estado civil, convivencia con familiares, estudios realizados, sector
productivo, régimen laboral, tipo de jornada laboral, tipo de contrato en el momento de
la baja, situación laboral al alta, presencia de patología médica asociada, si recibe o no
tratamiento farmacológico y si tiene historial de bajas previas.
En el análisis estadístico se han comparado primero las variables explicativas en los dos
grupos de estudio, para detectar posibles sesgos iniciales en la formación de los grupos.
Para estas comparaciones se han utilizado métodos estadísticos no paramétricos, en
concreto el test de Kruskal-Wallis en el estudio de las variables cuantitativas y el test Jicuadrado para tablas de contingencia en el estudio de las variables cualitativas. La fase
central del análisis estadístico consiste en la comparación de la variable respuesta entre
los dos grupos de pacientes. Como la variable respuesta es censurada se han utilizado
los métodos habituales del análisis estadístico de supervivencia, en concreto la
estimación Kaplan-Meier de curvas de supervivencia, con el método de comparación de
curvas de supervivencia de Breslow, y la regresión de Cox para poder tener en cuenta
las variables explicativas.
Por último se ha estudiado la posible influencia del momento en el que se inicia el
tratamiento psicológico en la duración de la baja. Para ello se ha podido utilizar tan sólo
los datos de 39 pacientes, los pacientes del grupo experimental que han empezado el
tratamiento durante la baja. La variable respuesta para este estudio es ‘el número de días
de baja durante el tratamiento’ y se utiliza como variable explicativa ‘el número de días
de baja antes del tratamiento’. Dado el escaso número de datos en este estudio, tan sólo
39 de los que 3 son censurados, las conclusiones no son definitivas.
Todos los resultados estadísticos se han realizado utilizando la aplicación informática
SPSS-PC, versión 11.5.
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3. Resultados
Ninguna de las comparaciones de las variables explicativas entre los dos grupos de
pacientes ha resultado estadísticamente significativa. Por tanto no se detecta ningún
posible sesgo inicial en la formación de los grupos. Tampoco hay indicios de que las
variables explicativas estudiadas estén relacionadas con la posible exclusión posterior
de los pacientes asignados inicialmente al grupo experimental.
La tabla 1 muestra los resultados del test de Kruskal-Wallis al comparar las variables
cuantitativas en los dos grupos de pacientes. En la tabla 2 se muestran los resultados del
test Ji-cuadrado de comparación de proporciones, aplicado a las variables explicativas
cualitativas.
VARIABLE
Edad
Nº de Hijos
Antigüedad puesto trabajo
Antigüedad en la empresa
-
RESULTADO
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
Tabla 1. Resultados del test de Kruskal-Wallis al comparar los grupos
VARIABLE
Sexo
Estado Civil
Convivencia con familiares
Estudios realizados
Sector productivo
Régimen Laboral
Tipo de jornada
Tipo de contrato en el
momento de la baja
Situación laboral al alta
Patología médica asociada
Tratamiento farmacológico
Historial de bajas previas
-
P-VALOR
0.445
0.351
0.735
0.875
P-VALOR
0.307
0.907
0.379
0.688
0.470
0.852
0.532
RESULTADO
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
0.365
No significativo
0.721
0.326
0.175
0.459
No significativo
No significativo
No significativo
No significativo
Tabla 2. Resultados del test Ji-cuadrado al comparar los grupos
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Al comparar la variable respuesta entre los dos grupos de pacientes se obtienen las
curvas de supervivencia de Kaplan-Meier que se muestran en la figura 1.
Dichas curvas muestran para cada valor del eje horizontal, días de baja, el porcentaje de
pacientes en cada grupo que continuarán de baja en ese tiempo. Así por ejemplo,
después de 100 días de la fecha de baja el 80% de los pacientes del grupo control
continúan de baja, mientras que ese porcentaje es tan sólo del 54% en el grupo
experimental.
El grupo experimental muestra una curva de supervivencia claramente inferior, lo que
significa que los pacientes en el grupo experimental terminan la baja mucho antes que
los del grupo control. La comparación estadística de las dos curvas es muy significativa,
con un p-valor inferior a 0.0001.
Las medias estimadas de la variable 'días de paro' en cada uno de los dos grupos se
muestran en la tabla 3, junto con sus errores standard y los respectivos intervalos de
confianza al 95%.
Número de datos
Grupo
Media
Error standard Intervalo 95% Completos censurados
Experimental
Control
124.66
263.00
12.64
29.23
99.88 - 149.44
205.71 - 320.29
36
27
3
19
Tabla 3. Tiempo medio de duración de la baja, en días, para lo dos grupos
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De la tabla anterior se deduce que la diferencia de duración media entre los grupos
control y experimental es de 138.34 días, con un error standard de 31.97 días. Por tanto
el intervalo de confianza unilateral sobre la diferencia de medias al 95% es (85.75, +).
Los resultados anteriores se han obtenido sin utilizar la información que puedan
proporcionar las variables explicativas. Para incorporar dicha información se ha
utilizado la regresión de Cox, que permite introducir covariables en el análisis de
supervivencia, realizando una selección de variables hacia adelante y utilizando el
estadístico de Wald.
La única variable explicativa que parece influir en la duración de la baja (la única que es
introducida en el modelo por la regresión de Cox) resulta ser la 'situación laboral al alta',
que posee únicamente dos categorías. Así pues se puede estudiar el tiempo de duración
de la baja por separado, para cada una de las dos categorías de la variable 'situación
laboral al alta', utilizando Kaplan-Meier que es un método estadístico estrictamente no
paramétrico, y sin necesidad de recurrir a la regresión de Cox, método semiparamétrico
que utiliza la hipótesis adicional de funciones de riesgo proporcionales, lo que pudiera
no estar justificado en esta situación.
La tabla 4 muestra la duración media de la baja en cada uno de los dos grupos, pero
condicionando a los pacientes cuya 'situación laboral al alta' sea de 'paro'. De ella se
deduce que la diferencia de duración media entre los grupos control y experimental es
de 172.08 días, con un error standard de 40.03 días. Por tanto el intervalo de confianza
unilateral sobre la diferencia de medias al 95% es (106.23, +).
Grupo
Media
Error standard
95%
Experimental
Control
131.54
303.62
13.15
37.81
105.76 – 157.32
229.50 – 377.73
Número de datos
Completos censurados
12
6
1
8
Tabla 4. Tiempo medio de duración de la baja, en días, para los dos grupos,
considerando únicamente los pacientes cuya situación laboral después de la baja sea
de paro.
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Las curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, para los pacientes cuya situación después
de la baja sea de 'paro' se muestran en la figura 2. Nuevamente las diferencias entre el
grupo control y el grupo experimental son muy significativas, con un p-valor de 0.0056.
Por último, la tabla 5 muestra la duración media de la baja en cada uno de los dos
grupos, pero condicionando a los pacientes cuya 'situación laboral al alta' sea de 'activo'.
De ella se deduce que la diferencia de duración media entre los grupos control y
experimental es de 79.47 días, con un error standard de 28.38 días. Por tanto el intervalo
de confianza unilateral sobre la diferencia de medias al 95% es (32.78, +).
Grupo
Media
Error standard
95%
Experimental
Control
93.70
173.17
13.57
24.93
67.11 – 120.29
124.30 – 222.04
Número de datos
Completos censurados
20
14
0
3
Tabla 5. Tiempo medio de duración de la baja, en días, para lo dos grupos,
considerando únicamente los pacientes cuya situación laboral después de la baja sea
de activo.
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Las curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, para los pacientes cuya situación después
de la baja sea de 'activo' se muestran en la figura 3. Una vez más las diferencias entre el
grupo control y el grupo experimental son muy significativas, con un p-valor de 0.0038.
-Figura 3. Curvas de supervivencia Kaplan-Meier, considerando únicamente los
pacientes cuya situación laboral después de la baja sea activo.-
El tratamiento psicológico parece ser más efectivo en los pacientes cuya situación
después de la baja sea de paro. Para esos pacientes la curva de supervivencia asociada al
grupo control cae muy despacio y está muy alejada de la curva de supervivencia del
grupo experimental. Esas diferencias no son tan grandes cuando los pacientes tienen una
situación laboral de activo después de la baja.
Parece ser como si el tratamiento psicológico consiguiera anular casi por completo los
efectos negativos de una situación laboral de paro después de la baja. De hecho, al
comparar las curvas de supervivencia de los pacientes del grupo experimental en activo
con aquellos cuya situación laboral sea de paro se obtienen diferencias ligeramente
significativas, p-valor = 0.036, al utilizar el test de Breslow, pero no se obtienen
diferencias con los otros dos tests de comparación de curvas de supervivencia
programados en el SPSS: el test Log-rank muestra un pvalor de 0.145 y el test de
Tarone-Ware un p-valor de 0.062. Es decir, la situación laboral después de la baja
parece influir muy poco (si influye en algo) en el tiempo de baja si los pacientes son
tratados psicológicamente.
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Por último se ha estudiado la posible influencia del momento en el que se inicia el
tratamiento psicológico en la duración de la baja. Para ello se ha utilizado tan sólo los
datos de los 39 pacientes del grupo experimental que han empezado el tratamiento
durante la baja. La variable respuesta para este estudio es ‘el número de días de baja
durante el tratamiento’ y se utiliza como variable explicativa ‘el número de días de baja
antes del tratamiento’. La figura 4 muestra el diagrama de dispersión de ambas
variables, mostrando en rojo los puntos correspondientes a los tres datos censurados.
Como se ve en esa gráfica la relación entre ambas variables es muy pequeña: la
regresión lineal proporciona un R2 de tan sólo 0.016, que apenas se mejora con
regresión polinómica.
Para tener en cuenta los datos censurados se ha realizado también una regresión de Cox,
utilizando como variable respuesta ‘Días de baja durante el tratamiento’ y como
covariable ‘Días de baja antes del tratamiento’. El resultado coincide con lo
anteriormente expuesto: la covariable no resulta significativa por lo que se excluye del
modelo.
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4. Conclusiones
1. No se observan diferencias entre los dos grupos de pacientes al inicio del estudio en
ninguna de las variables explicativas consideradas. Así pues parece que la asignación de
pacientes a los grupos no muestra ningún sesgo apreciable.
2. Es muy significativa la reducción del tiempo de baja en el grupo experimental al
compararlo con el grupo control. La reducción media observada del tiempo de baja en el
grupo experimental respecto al grupo control es de 138 días. Con una confianza del
95% se puede afirmar que esa reducción media en días de baja es superior a 85 días.
3. La única variable explicativa que parece influir en la duración del tiempo de baja es
la 'situación laboral al alta'. El tratamiento psicológico parece resultar más útil en los
pacientes cuya situación laboral después de la baja sea de paro. Sin embargo puede que
la 'situación laboral al alta' no sea una variable explicativa útil a efectos de selección de
tratamientos, para ello deberíamos conocerla en el momento en el que el paciente coge
la baja.
4. La reducción media observada del tiempo de baja en el grupo experimental respecto
al grupo control, al estudiar únicamente los pacientes cuya situación laboral después de
la baja sea de paro, es de 172 días. Con una confianza del 95% se puede afirmar que esa
reducción media en días de baja es superior a 106 días.
5. Al estudiar únicamente el grupo experimental, el número de días de baja antes de
comenzar el tratamiento psicológico no parece influir en el efecto del tratamiento con
relación a la duración de la baja. Por tanto sería aconsejable comenzar el tratamiento
psicológico cuanto antes.
6. Las instituciones implicadas en los servicios de salud, a tenor de los resultados
observados, debería verse obligado a facilitar el tratamiento psicológico a los pacientes
con las características descritas en el estudio dentro de la necesidad de proporcionar al
paciente la mejor asistencia posible.
7. A nivel económico, el estudio demuestra de forma clara el ahorro que supone para las
instituciones proporcionar a los trabajadores, en situación de baja médica por causas
psicológicas, tratamiento combinado psicofarmacológico.
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