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Introducción
A nivel mundial, las enfermedades cardiovasculares (ECV) se encuentran entre las cinco principales causas de años vividos con discapacidad, una medida compuesta por la carga de morbilidad que captura tanto la mortalidad prematura como la prevalencia y la gravedad de la mala salud1. Los tratamientos farmacológicos pueden reducir sustancialmente la morbilidad y mortalidad por ECV, sin embargo, la efectividad de estas intervenciones es limitada en casos de falta de adherencia a la medicación y suspensión temprana2. Al respecto se ha encontrado que es frecuente la falta de adherencia a la medicación prescrita. Por ello es necesario tener en cuenta las razones dadas por los pacientes ante falta de adherencia, que son consideradas factores importantes para la toma de decisiones entre los prestadores de atención en salud y los pacientes en el abordaje de problemas identificados3.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) (4 define la adherencia al tratamiento a largo plazo como "el grado en que el comportamiento de una persona toma los medicamentos, sigue un régimen alimentario y ejecuta cambios del modo de vida que corresponden con las recomendaciones acordadas con el prestador de asistencia sanitaria". La adherencia al tratamiento es un fenómeno multidimensional en el que interactúa un conjunto de factores socioeconómicos, relacionados con el paciente, la enfermedad y el tratamiento, con el equipo de salud y el sistema de salud, factores que afectan el comportamiento y la capacidad de las personas para adherirse a su tratamiento4.
La adherencia al tratamiento es un fenómeno de múltiples factores contribuyentes y entrelazados que no son uniformes5. Por tanto, la importancia de medir la adherencia al tratamiento farmacológico y no farmacológico radica principalmente en identificar los factores individuales que impiden que las personas con factores de riesgo de enfermedad cardiovascular (FRECV) puedan adherirse al tratamiento prescrito.
Para medir de la adherencia al tratamiento se pueden utilizar medidas directas e indirectas, las directas incluyen la administración observada y la medición de la concentración en sangre de un metabolito. Las indirectas incluyen el autoinforme del paciente, el conteo de pastillas, las tasas de resurtido de farmacias y los sistemas de monitoreo electrónico6. Los métodos indirectos son más fáciles de evaluar, pero a menudo son menos confiables7, especialmente si no se cuenta con instrumentos de recolección de información con validez y confiabilidad.
En Colombia Bonilla y Gutierrez8,9 desarrollaron estudios tendientes al diseño y validación de un instrumento para evaluar los factores que influyen en la adherencia a tratamiento farmacológico y no farmacológico en personas con FRECV (por sus siglas FIAT-PFRECV.v3), diseñado a partir del marco de referencia de la OMS4. El constructo, factores que influyen en la adherencia al tratamiento, fue definido como el "conjunto de factores internos y externos que personas con FRECV perciben como influyentes, en cierto grado, respecto al cumplimiento de los tratamientos y a las sugerencias dadas por los profesionales de la salud" 8.
El instrumento FIAT-PFRECVv3 consta de 53 ítems y 4 factores: socioeconómicos (14 ítems), relacionados con el proveedor (20 ítems), con la terapia (10 ítems) y con el paciente (8 ítems). Las respuestas se puntúan en escala de Likert que va desde nunca (0), a veces (1) y siempre (2). La puntuación general se obtiene con la sumatoria de las respuestas a los ítems que va de 0 a 106.
El estudio de Bonilla y Gutiérrez8,9 proporciona información sobre los componentes que definen el constructo conceptual y operacionalmente, la elaboración y evaluación de las preguntas y opciones respuesta, ya que existe claridad en las evidencias sobre la comprensión, relevancia y claridad de las preguntas del instrumento con evidencias de validez facial y validez de contenido, donde se reporta un índice de validez de contenido de 0,91 y alfa de Cronbach 0,86, lo cual indica buena confiabilidad. Cabe resaltar que en el estudio no se realizaron pruebas de validez de constructo.
La validez de constructo requiere de un análisis estadístico para poder comprobar en qué medida se cumplen las hipótesis acerca de relaciones teóricamente relevantes que se esperan, a partir de las inferencias realizadas de las puntuaciones del instrumento diseñado, para obtener evidencias de que el instrumento si mide el constructo que dice medir. Habitualmente para obtener evidencia de validez de constructo se utiliza el análisis factorial exploratorio (AFE), y el análisis factorial confirmatorio (AFC) para demostrar la estructura interna del instrumento y la validez de las deducciones teóricas inferidas a partir de los factores obtenidos de dicho instrumento16.
De la revisión de la literatura se halló que Ortiz17) determinó validez de constructo y confiabilidad del instrumento FIAT-PFRECV.v3. Los resultados del AFE indicaron reducir los ítems del instrumento de 53 a 24 agrupados en 4 factores con una varianza explicada del 45 %. La confiabilidad global y por factores fue muy baja (α < 0,7). En este estudio no se realizó AFC a partir de la estructura interna obtenida al estudiar los datos. Cabe resaltar que esta versión no fue aprobada por las autoras originales del instrumento. Pese a ello, el FIAT-PFRECV V3. se ha utilizado ampliamente9-15 sin haber terminado el proceso de diseño y validación de dicho instrumento, y es una práctica incorrecta en la medición de fenómenos específicos.
De acuerdo con lo anterior se pudo establecer que la validez de constructo del instrumento FIAT-PFRECV.v3 no ha sido demostrada, por tanto, el objetivo principal del estudio fue determinar la validez de constructo y confiabilidad del instrumento FIAT-PFRECV v3 mediante AFE y AFC para responder a la necesidad de tener una medición válida y confiable.
Metodología
Estudio de investigación metodológica, llevado a cabo en tres ciudades de Colombia (Neiva, Espinal y Tunja), se tomó una muestra de 694 personas con FRECV. Para el tamaño muestral se estableció una muestra mayor a 200 y una tasa superior a 5 participantes por variable18.
La muestra fue seleccionada mediante muestreo no probabilístico por conveniencia. Los criterios de inclusión y de exclusión fueron confirmados a partir de la historia clínica. En el estudio se incluyeron personas con FRECV, tales como diagnóstico médico de hipertensión arterial o diabetes, sobrepeso u obesidad, sedentarismo, tabaquismo, tener indicación de tratamiento farmacológico y no farmacológico en un tiempo mínimo de seis meses, y tener una edad mínima 18 años. Se excluyeron las personas que presentaban dificultades para la comunicación verbal o escrita. A cada uno de los participantes se le aplicó el cuestionario de características sociodemográficas y el instrumento FIAT-PFRECVv3. El análisis estadístico de los datos obtenidos en la aplicación del instrumento FIAT-PFRECV v3 se ejecutó en los programas IBM SPSS - versión 22.0 e IBM SPSS Amos - versión 26.0 en tres fases así:
Análisis factorial exploratorio: previo al AFE se verificó si los datos eran adecuados para la detección de estructuras factoriales, para esto se utilizó la medida de Kaiser-Meyer-Olkin que permite evaluar el grado en que se puede predecir cada variable a partir de las otras, considerando que valores cercanos a 1,0 indican un mayor nivel en la relación entre las variables (KMO ≥ 0,80). Posteriormente, se realizó la prueba de esfericidad de Bartlett para contrastar la hipótesis nula de que en la muestra las variables no están correlacionadas por medio del estadístico chi-cuadrado (2) p < 0,05. Para el AFE se realizó utilizando como método de extracción el análisis de componentes principales y rotación Varimax con normalización Kaiser, tomando como valor mínimo de carga factorial > 0,3 y considerando un mínimo de 3 ítems para conformar un factor19.
Análisis factorial confirmatorio: se ejecutó en los programas IBM SPSS Amos - versión 26.0 utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud. Se evaluaron las medidas de ajuste para probar la adecuación del modelo propuesto: medidas de bondad de ajuste absoluto que determinan el grado en que el modelo general predice la matriz de correlaciones, evaluando mediante el estadístico chi-cuadrado (2) p ≥ 0,0520, no obstante dado que la chi-cuadrado es sensible al tamaño de muestra se analiza el valor de la chi-cuadrado ponderado por sus grados de libertad siendo aceptables valores <5, el índice de bondad de ajuste (GFI > 0,90) que determina si el modelo debe ser ajustado tal que para valores cercanos a cero indica un mal ajuste, error de aproximación cuadrático medio (RMSEA < 0,08) (21 que representa el ajuste anticipado con el valor total de la población y error cuadrático medio estandarizado (SRMR < 0,08) (22 que mide la covarianza residual estandarizada de la muestra, medidas de ajuste incremental que permiten comparar la mejora en el ajuste del modelo propuesto en relación con un modelo base, evaluado mediante el índice de ajuste comparativo (CFI > 0,90), el índice de ajuste normado (NFI > 0,9) y el índice de ajuste no normado (NNFI > 0,09) (23, y medida de ajuste de parsimonia que relacionan los constructos con la teoría que los sustenta y al considerar los grados de libertad disponibles en GFI, NFI y CFI se tiene el índice de bondad de ajuste de parsimonia (PGFI > 0.05), el índice de ajuste comparativo de parsimonia (PCFI > 0,05) y el índice de ajuste normado de parsimonia (PNFI >0.05).
Confiabilidad: se determinó la consistencia interna calculando el coeficiente alfa de Cronbach, donde un valor α = 0,7- 0,9 es considerado de alta confiabilidad24. Se examinó la consistencia a lo largo del tiempo mediante Test retest y se repitió el instrumento FIAT-PFRECVv4 a 53 personas con FRECV en intervalos de 2 semanas. Se usó el coeficiente de correlación intraclase (ICC) que permitió probar la confiabilidad de la nueva versión del instrumento, utilizando F de Fisher-Snedecor para verificar la significancia estadística (p < 0,05).
Resultados
Características de la muestra: en este estudio participaron 694 personas con FRECV. La edad promedio de la muestra fue de 61.7 ± 4.3, un 61,7 °% fueron hombres. Participaron adultos mayoritariamente con bajo nivel educativo (59,7) y bajo nivel económico (71,7), todos con seguridad social en salud. En cuanto a los factores de riesgo para enfermedad cardiovascular, el más frecuente fue la hipertensión arterial (66,4 °%), seguido de la diabetes mellitus tipo 2 (35,3) y el sobrepeso (18,5), siendo el menos frecuente el tabaquismo (8,21).
Pruebas de validez de constructo
Previo al AFE se analizaron los 53 ítems del instrumento FIAT-PFRECV v3 mediante la evaluación del alfa de Cronbach (α). Se halló a = 0,83 y al eliminar 17 ítems que presentaron una correlación ítem-total <0,2, el a aumentó a 0,87. De esta manera el número de ítems en el instrumento pasó de 53 a 36 ítems como se muestra en la Tabla 1. El estadístico de la prueba Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) fue = 0,914 indicando la idoneidad de la muestra y la prueba de Bartlett (p = 0,000) indica que la muestra es adecuada para el AFE.
Tabla 1 Análisis de los ítems del instrumento FIAT-PFRECV v3.
| Ítems | Media ±DEa | Asimetría | Curtosis | Correlación ítem-total | αb si el ítem es suprimido |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1,77 ± 0,54 | -2,230 | 3,931 | 0,233 | 0,828 |
| 2 | 1,79 ± 0,50 | -2,416 | 4,955 | 0,192* | 0,829 |
| 3 | 1,72 ± 0,55 | -1,874 | 2,507 | 0,330 | 0,826 |
| 4 | 1,73 ± 0,54 | -1,882 | 2,585 | 0,384 | 0,824 |
| 5 | 1,74 ± 0,56 | -1,642 | 1,704 | 0,242 | 0,828 |
| 6 | 1,71 ± 0,54 | -1,753 | 2,134 | 0,159* | 0,830 |
| 7 | 1,76 ± 0,54 | -2,155 | 3,609 | 0,080* | 0,832 |
| 8 | 1,82 ± 0,43 | -2,345 | 4,932 | 0,013* | 0,833 |
| 9 | 1,28 ± 0,62 | -0,293 | -0,654 | 0,175* | 0,830 |
| 10 | 0,72 ± 0,74 | 0,505 | -1,031 | 0,301 | 0,827 |
| 11 | 1,36 ± 0,63 | -0,469 | -0,667 | 0,109* | 0,831 |
| 12 | 1,44 ± 0,83 | -0,973 | -0,847 | 0,069* | 0,833 |
| 13 | 1,69 ± 0,56 | -1,645 | 1,725 | -0,074* | 0,835 |
| 14 | 1,11 ± 0,70 | -0,153 | -0,951 | -0,012* | 0,834 |
| 15 | 1,25 ± 0,74 | -0,435 | -1,064 | 0,358 | 0,826 |
| 16 | 1,50 ± 0,69 | -1,045 | -0,217 | 0,320 | 0,826 |
| 17 | 0,67 ± 0,78 | 0,653 | -1,048 | 0,294 | 0,827 |
| 18 | 0,84 ± 0,76 | 0,271 | -1,238 | 0,259 | 0,828 |
| 19 | 1,57 ± 0,64 | -1,210 | 0,310 | 0,288 | 0,827 |
| 20 | 1,35 ± 0,85 | -0,747 | -1,198 | 0,336 | 0,826 |
| 21 | 0,88 ± 0,71 | 0,179 | -0,982 | 0,121* | 0,830 |
| 22 | 1,33 ± 0,71 | -0,575 | -0,842 | 0,350 | 0,826 |
| 23 | 1,57 ± 0,69 | -1,288 | 0,265 | 0,325 | 0,826 |
| 24 | 1,63 ± 0,58 | -1,353 | 0,812 | 0,177* | 0,829 |
| 25 | 0,87 ± 0,84 | 0,256 | -1,520 | 0,378 | 0,825 |
| 26 | 0,8 ± 0,81 | 0,374 | -1,384 | 0,292 | 0,827 |
| 27 | 0,87 ± 0,74 | 0,216 | -1,165 | 0,202 | 0,829 |
| 28 | 1,51 ± 0,60 | -0,825 | -0,306 | 0,060* | 0,833 |
| 29 | 1,63 ± 0,61 | -1,421 | 0,906 | 0,547 | 0,820 |
| 30 | 1,6 ± 0,64 | -1,365 | 0,634 | 0,416 | 0,823 |
| 31 | 1,55 ± 0,65 | -1,130 | 0,090 | 0,443 | 0,824 |
| 32 | 1,33 ± 0,75 | -0,619 | -0,981 | 0,207 | 0,829 |
| 33 | 1,58 ± 0,59 | -1,062 | 0,125 | 0,366 | 0,825 |
| 34 | 0,72 ± 0,75 | 0,519 | -1,063 | 0,039* | 0,834 |
| 35 | 0,97 ± 0,86 | 0,059 | -1,657 | 0,204 | 0,829 |
| 36 | 0,96 ± 0,90 | 0,072 | -1,758 | 0,179* | 0,829 |
| 37 | 1,61 ± 0,61 | -1,327 | 0,659 | 0,362 | 0,825 |
| 38 | 1,66 ± 0,6 | -1,608 | 1,437 | 0,382 | 0,825 |
| 39 | 1,17 ± 0,75 | -0,295 | -1,157 | 0,405 | 0,824 |
| 40 | 0,81 ± 0,88 | 0,378 | -1,598 | 0,388 | 0,826 |
| 41 | 1,63 ± 0,58 | -1,312 | 0,709 | 0,527 | 0,820 |
| 42 | 1,63 ± 0,61 | -1,414 | 0,876 | 0,308 | 0,827 |
| 43 | 1,06 ± 0,85 | -0,111 | -1,610 | -0,168* | 0,838 |
| 44 | 1,09 ± 0,73 | -0,150 | -1,132 | 0,239 | 0,828 |
| 45 | 0,86 ± 0,77 | 0,237 | -1,259 | 0,286 | 0,827 |
| 46 | 0,92 ± 0,91 | 0,156 | -1,765 | 0,553 | 0,820 |
| 47 | 0,93 ± 0,76 | 0,110 | -1,253 | 0,355 | 0,826 |
| 48 | 1,67 ± 0,57 | -1,550 | 1,404 | 0,497 | 0,821 |
| 49 | 1,18 ± 0,86 | -0,354 | -1,569 | 0,183* | 0,829 |
| 50 | 1,23 ± 0,84 | -0,453 | -1,446 | 0,449 | 0,823 |
| 51 | 1,59 ± 0,60 | -1,179 | 0,363 | 0,536 | 0,820 |
| 52 | 1,17 ± 0,81 | -0,320 | -1,399 | 0,261 | 0,828 |
| 53 | 1,14 ± 0,91 | -0,280 | -1,744 | 0,049* | 0,831 |
a: Desviación estándar. b: Alfa de Cronbach. * Correlación ítem-total <0,2
Análisis factorial exploratorio. En la Tabla 2 se presenta el AFE del instrumento con 36 ítems, agrupados en 7 factores. Los ítems de los factores 5, 6 y 7 fueron eliminados al considerar que se requería un mínimo de 3 ítems para conformar un factor20, se obtuvo una versión del instrumento denominada FIAT-PFRECVv4 conformada por 30 ítems y 4 factores con una varianza total acumulada de 42,6 %.
Tabla 2 Análisis factorial exploratorio: ítems finales del instrumento FIAT-PFRECV v4.
Análisis factorial exploratorio: matriz de componente rotado
* Ítems eliminados considerando un mínimo de 3 ítems para conformar un factor18
Análisis factorial confirmatorio:
El coeficiente de Mardia para los ítems del modelo teórico y del modelo sugerido por el AFE fue de 69,9 y 61,6 respectivamente, por tanto, se realizó la estimación por máxima verosimilitud para llevar cabo el ajuste del modelo y la estimación de sus parámetros. En la Figura 1 se muestran las cargas factoriales del modelo teórico confirmado. Los índices de ajuste de adecuación del modelo propuesto indicaron ajuste absoluto excelente y ajuste incremental aceptable, como se puede observar en la Tabla 3.
Factor 1: Factores relacionados con el paciente. Factor 2: Factores relacionados con el tratamiento. Factor 3: Factores relacionados con el sistema de salud. Factor 4: Factores relacionados con el equipo de salud.
Figura 1 Diagrama estructural del modelo teórico confirmado y las cargas factoriales.
Tabla 3 Análisis factorial confirmatorio.
a: chi-cuadrado, b: grados de libertad, c: p-valor, d: índice de bondad de ajuste, e: error cuadrático medio estandarizado, f: error de aproximación cuadrático medio, g: intervalo de confianza, h: índice de ajuste comparativo, i: índice de ajuste normado, j: índice de ajuste no normado, k: índice de bondad de ajuste de parsimonia, l: índice de ajuste comparativo de parsimonia, m: índice de ajuste normado de parsimonia.
Por otra parte, como se puede observar en la Tabla 3 los índices de ajuste de adecuación del modelo propuesto indicaron un ajuste absoluto excelente y aunque las medidas de ajuste incremental no superaron el umbral recomendado o puntos de corte (>0,90), se observan valores cercanos en las medidas del modelo sugerido por el AFE (>0,8) respecto al modelo base, lo cual indica un mejor ajuste, finalmente las medidas de parsimonia fueron excelentes.
Pruebas de confiabilidad
Consistencia interna. El alfa de Cronbach global fue α = 0,86, lo que indica alta confiabilidad al igual que en los factores 1 (α = 0,90), 2 (α = 0,80) y 3 (α = 0,72).
En el factor 4 se halló un a = 0,65 (IC 95 % = 0,600,70), con una confianza del 95 % se estima que el valor es muy cercano a 0,70. En la Tabla 4 se muestran las correlaciones de los factores, los resultados indican que son estadísticamente significativas a excepción de la relación del factor 1 con los factores 2 y 3.
Tabla 4 Correlación de los factores.
| Factores relacionados con | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|
| ra | r | r | r | |
| 1. El paciente | 1 | |||
| 2. El tratamiento | -0.025 | 1 | ||
| 3. El sistema de salud | -0.032 | 0.692** | 1 | |
| 4. El equipo de salud | 0.183** | 0.455** | 0.480** | 1 |
a: Coeficiente de correlación de Pearson. **p < 0,05
Fiabilidad Test-retest: los resultados obtenidos se presentan en la Tabla 5 donde se puede observar que los valores de ICC para los factores 1, 3 y 4 fueron excelentes (> 0,75), factor 2 regular y buena para el instrumento completo en un intervalo de confianza del 95 %. Esto indica que se obtuvieron mediciones consistentes.
Tabla 5 Test-retest.
| ICa 95 % | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| Factores | ICCb | Limites inferiores | Limites superiores | Fc | pd |
| 1 | 0,900 | 0,826 | 0,942 | 10,192 | 0,000** |
| 2 | 0,400 | -0,027 | 0,651 | 1,681 | 0,032** |
| 3 | 0,860 | 0,758 | 0,920 | 7,051 | 0,000** |
| 4 | 0,872 | 0,778 | 0,926 | 7,697 | 0,000** |
| Global | 0,692 | 0,471 | 0,822 | 3,309 | 0,000** |
a: Intervalo de confianza, b: Coeficiente de correlación intraclase, c: F de Fisher-Snedecor, d: p-valor **p < 0.05
Finalmente, el instrumento FIAT-PFRECVv4 quedó conformado por 30 ítems agrupados en 4 factores distribuidos así: relacionados con el paciente (13 ítems), con el tratamiento (8 ítems), con el proveedor del sistema de salud (5 ítems) y relacionados con el proveedor del equipo de salud (4 ítems). La versión final del instrumento diseñado se incluye como anexo al final de este artículo. Teniendo en cuenta lo reportado psicométricamente, se recomienda que los factores o dimensiones del instrumento FIAT-PFRECVv4 se midan de forma separada y no globalmente. Para ello se plantea utilizar una puntuación estandarizada calculada por separado para cada puntaje individual, se debe transformar la puntuación de la escala bruta en una puntuación estandarizada que varía de 0 a 100 mediante la suma algebraica simple de respuestas para todos los ítems en cada factor, utilizando la siguiente fórmula: transformación por factor = puntaje bruto real - puntaje bruto más bajo posible / rango de puntuación posible x100. Para hallar el puntaje bruto real se suman los valores de los ítems en cada uno de los factores. El puntaje bruto más bajo posible en el factor I relacionado con el paciente es 13 (rango de puntuación posible 26), en el factor II relacionado con el tratamiento es 8 (rango de puntuación posible 16), en el factor III relacionado con el proveedor: sistema de salud es 5 (rango de puntuación posible 10) y en el factor IV relacionado con el proveedor: equipo de salud el puntaje bruto más bajo posible es 4 (rango de puntuación posible 8). Para interpretar cada uno de los factores se debe tener en cuenta que a menor puntuación hay más factores que pueden influir en la no adherencia al tratamiento en personas con factores de riesgo cardiovascular.
Discusión
El presente estudio determinó la validez de constructo del instrumento FIAT-PFRECVv3 diseñado por Bonilla8-9. Los resultados muestran una nueva versión (FIAT-PFRECVv4) considerada valida y confiable, con índices de ajuste aceptables y relaciones significativas con los cuatro factores. Se pudo determinar que este instrumento mide lo que pretende medir, por lo tanto, la medición obtenida es más precisa y confiable.
Jordan-Muiños25 recomienda que al examinar un constructo teórico es necesario contar con un instrumento que evalúe el constructo de forma correcta. Así mismo, resalta que es importante aportar evidencias de validez realizando el AFC para poder confirmar estadísticamente si el instrumento mide la variable latente, con el fin de reducir la posibilidad de errores sistemáticos en las investigaciones realizadas. Al respecto, McNish y Hancock26 afirman que es necesario analizar la estructura interna de los instrumentos de medición para poder verificar los índices de ajuste incrementales que permiten evaluar si es mejor el modelo propuesto comparado con un modelo base. Ejemplo de ello son los resultados obtenidos en el AFE del instrumento FIAT-PFRECVv4, donde el CFI mejoró en el modelo propuesto (0,87) en relación con un modelo base (0,43). Así mismo mejoraron los índices de ajuste absoluto (RMSEA = 0,059; SRMR = 0,069), lo que proporciona evidencia de una estructura más robusta que las versiones anteriores8,9,17.
El instrumento FIAT-PFRECVv4 permite evaluar la acción recíproca de factores que influyen en la adherencia al tratamiento como un fenómeno multidimensional, donde los factores relacionados con el paciente evalúan los recursos, conocimientos, creencias, actitudes percepciones y expectativas sobre el estado de salud y manejo de la enfermedad, hábitos y estilo de vida del paciente. Estudios confirman que el conocimiento, creencias, actitudes y percepciones de los pacientes sobre el manejo y tratamiento de su enfermedad28-31 y el estilo de vida y hábitos personales32,33, con respecto al resultado de tratamiento y las consecuencias de la mala adherencia, influyen en el grado de adherencia.
En el factor II relacionados con el tratamiento el FIAT-PFRECVv4 permite evaluar factores relacionados con la complejidad del tratamiento farmacológico, acceso, duración, frecuencia y cambios en el tratamiento, y la disponibilidad de apoyo profesional para hacerles frente a los efectos beneficiosos y los efectos secundarios. Estudios confirman que estos factores influyen significativamente en la adherencia al tratamiento28,29,34,35, teniendo en cuenta las características de las enfermedades o terapias y su relación significativa con los factores comunes que afectan adherencia. La evidencia de la literatura indica que las intervenciones para mejorar la adherencia en personas con FRECV deben adaptarse a las necesidades del paciente acorde con los factores identificados para lograr cambios importantes.
En el factor III y IV factores relacionados con el sistema y equipo de salud respectivamente, el FIAT-PFRECVv4 permite evaluar aspectos inherentes a las instituciones y personal de salud que pueden ejercer un efecto positivo o negativo en la adherencia a los tratamientos, como la capacidad del equipo de salud para brindar apoyo y educación a los pacientes para promover la adherencia terapéutica. Si bien se han llevado a cabo investigaciones que demuestran que una buena relación paciente-proveedor puede mejorar la adherencia y una mala relación puede traer consecuencias negativas36,37, la OMS27 reconoce que el conocimiento es limitado en cuanto la adherencia al tratamiento y su relación con la oportunidad en la entrega de medicamentos, el nivel de conocimiento y desempeño del equipo de salud sobre el manejo de enfermedades y el fomento de la adherencia al tratamiento, tiempos de la atención, capacidad del sistema para educar a los pacientes y dar seguimiento, entre otros.
De acuerdo con lo anterior, con esta investigación se pretende contribuir a la comprensión de los factores que influyen en la adherencia al tratamiento en personas con FRECV. Se pone a disposición de los investigadores el instrumento FIAT-PFRECVv4, que permite identificar los factores que se deben mejorar o fortalecer para promover la adherencia, con la participación de los pacientes, la familia y el equipo multidisciplinario en pro de la calidad del servicio y calidad de vida de las personas.
Por tanto, el estudio contribuye a dar respuesta a las directrices de la OMS27 respecto a la necesidad de evaluar el comportamiento de la adherencia terapéutica para planificar tratamientos que sean efectivos y eficientes, que permita la toma de decisiones frente a la necesidad de cambiar las recomendaciones y los medicamentos. Asimismo, para promover la participación del paciente, y dependiendo de la medición de la adherencia terapéutica, utilizar cuestionarios estandarizados auto diligenciados por los pacientes, ya que estos pueden ser predictivos de la adherencia terapéutica si cumplen con las propiedades psicométricas aceptables tanto de confiabilidad como de validez.
No obstante, este estudio tiene algunas limitaciones relacionadas con los estudios metodológicos. El estudio se realizó en una muestra especifica perteneciente a un solo grupo cultural que reside en la región andina de Colombia, se debe tener en cuenta que las diferencias culturales pueden variar las propiedades psicométricas del instrumento. Se recomienda que futuros estudios se realicen con otras regiones para comprobar si el instrumento opera univariante y de esta forma robustecer la validez de constructo.
Conclusiones
El estudio da respuesta a la necesidad de poner a disposición de los investigadores y del personal de salud un instrumento válido y confiable que permita medir los factores que influyen en la adherencia al tratamiento en personas con FRECV, esto contribuirá a identificar los factores que impiden la adherencia y la determinación de estrategias de intervención en diferentes entornos de la práctica, teniendo en cuenta las necesidades individuales de la persona y del equipo y sistema de la salud.
