El método Statis como alternativa para detectar "response shift" en estudios de calidad de vida relacionada con la salud
Evaluar la Calidad de Vida de los pacientes es difícil porque junto al cambio real (alpha) muchos pacientes que experimentan un cambio en su salud (diagnostico de cáncer, por ejemplo), pueden cambiar sus estándar internos de medida (recalibración), sus valores (repriorización), o incluso reconce...
Autores principales: | , |
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Formato: | Online |
Idioma: | spa |
Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2009
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Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/1415 |
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RMTA14152022-01-24T17:15:01Z El método Statis como alternativa para detectar "response shift" en estudios de calidad de vida relacionada con la salud El método Statis como alternativa para detectar "response shift" en estudios de calidad de vida relacionada con la salud Vicente Galindo, María Purificación Galindo Villardón, María Purificación Health Related Quality of Life (HRQoL) Response Shift Beta change Gamma change Dual Statis method Calidad de Vida Response Shift cambio Beta cambio Gamma m´etodo Statis Dual After evaluating problems in conceptualisation of Quality of Life outcomes and establishing an operational definition of HRQoL, we focus the attention on the different dimensions of Response Shift and the theoretical Models to explaining it. We pay special attention to Schwartz and Sprangers Model. If Gamma change is present, the construct under assessment is not stable for the patient; so it has no sense to compare scores because if an individual changes conceptualization of QoL over the course of time, then answers to the same items by the same individual may not be as comparable over time as originally thought. So, it is crucial to capture Response Shift before Alpha change is evaluated. The analytical approaches to assess Response Shift are discussed, paying special attention to the statistical aspects. We found several shortcomings of Ahmavaara’s Method for comparing factorial structures and we have developed some alternatives to capture Beta and Gamma components of Response Shift. Evaluar la Calidad de Vida de los pacientes es difícil porque junto al cambio real (alpha) muchos pacientes que experimentan un cambio en su salud (diagnostico de cáncer, por ejemplo), pueden cambiar sus estándar internos de medida (recalibración), sus valores (repriorización), o incluso reconceptualizar lo que antes entendían por Calidad de Vida (Cambios Beta y Gamma). Este fenómeno es conocido como “Response Shift” y justifica la paradoja descrita en la literatura por la cual pacientes con graves problemas de salud perciben una Calidad de Vida más alta de la estimada por médicos y familiares. En este trabajo, después de evaluar los problemas existentes a la hora de definir el constructo Calidad de Vida, centramos la atención en las dimensiones del Response Shift. Se discuten las limitaciones del método clásico de Ahmavaara y se proponen soluciones para detectar y evaluar las componentes Beta y Gamma del Response Shift. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2009-02-27 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/1415 10.15517/rmta.v16i1.1415 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 16 No. 1 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-15 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 16 Núm. 1 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-15 Revista de Matemática; Vol. 16 N.º 1 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 1-15 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/1415/1436 Derechos de autor 2009 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones |
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En este trabajo, después de evaluar los problemas existentes a la hora de definir el constructo Calidad de Vida, centramos la atención en las dimensiones del Response Shift. Se discuten las limitaciones del método clásico de Ahmavaara y se proponen soluciones para detectar y evaluar las componentes Beta y Gamma del Response Shift. |
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