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Revista Colombiana de Reumatología

Print version ISSN 0121-8123

Rev.Colomb.Reumatol. vol.20 no.1 Bogotá Jan./June 2013

 

ARTÍCULO DE REVISIÓN

Correlación y concordancia de la autoclinimetría en artritis reumatoide: revisión sistemática de la literatura y metanálisis

Patients-reported outcomes correlation and concordance in rheumatoid arthritis: systematic literature review and metaanalysis

Jenny Amaya-Amaya1, Gloria Torralvo-Morato1, Omar-Javier Calixto2, Rolando Calderón-Rojas2, Julián Caro-Moreno2, Aura-María Domínguez3, Rubén-Darío Mantilla1,3, Juan-Manuel Anaya1, Adriana Rojas-Villarraga1


1 Centro de Estudio de Enfermedades Autoinmunes (CREA). Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud, Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia.
2 Semillero de Investigación CREA. Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud. Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia.
3 Riesgo de Fractura, CAYRE IPS, Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud. Universidad del Rosario, Bogotá, Colombia.

Correspondencia: Adriana Rojas Villarraga: adrirojas@gmail.com

Los autores declaran no presentar ningún conflicto de interés al momento de la redacción del manuscrito.

Este artículo contiene material complementario al cual se puede acceder a través del link: http://www.rcreumatologia.org/index.php/rcr/rt/suppFiles/365/0

Recibido: 21 de agosto de 2011 Aceptado: 20 de febrero de 2013


RESUMEN

Introducción: Existe un interés mundial en la evaluación de la artritis reumatoide (AR) desde la perspectiva del paciente mediante la autoclinimetría [en inglés patient-reported out comes (PROs)], que busca evaluar la actividad de la enfermedad, calidad de vida, pronóstico y adherencia terapéutica.

Objetivo: Evaluar y analizar de manera objetiva el grado de correlación o concordancia entre las herramientas de autoclinimetría implementadas en AR con las mediciones objetivas realizadas por el equipo de salud, a través de una revisión sistemática de la literatura mundial y metanálisis.

Materiales y métodos: Se realizó revisión sistemática de la literatura acerca de autoclinimetría en AR en PubMed, LILACS, Embase, SciELO y Biblioteca Virtual de la Salud, utilizando términos MeSH y DeCS, con un solo limite utilizado: humanos. Posteriormente, se realizó el metanálisis utilizando el programa Comprehensive Meta-Analysis versión 2.

Resultados: Se incluyeron 85 artículos, demostrando correlaciones de moderadas a altas, entre las medidas objetivas realizadas por profesionales de la salud [DAS28, CDAI, SDAI, conteo articular inflamatorio (CAI) y doloroso (CAD), entre otros],y de autoclinimetría (RAPIDs, RADAI, RADAR, HAQ y CAI y CAD), por medio de metanálisis utilizando modelo de efectos aleatorios (p<0.0001).

Conclusiones: La autoclinimetría tiene correlación y concordancia adecuadas con las medidas objetivas realizadas por el médico y su equipo entrenado. Ésta puede ser administrada tanto en la práctica clínica cotidiana como en ensayos clínicos, sin pretender que remplace el juicio clínico, pero con el ánimo de facilitar y optimizar el tiempo de consulta y los desenlaces de los pacientes.

Palabras clave: Autoclinimetría; clinimetría; artritis reumatoide.


SUMMARY

Introduction: There is a worldwide interest about the evaluation of rheumatoid arthritis (RA) from the perspective of the patient, using patient-reported outcomes (PROs), in order to assess disease activity, quality of life, prognosis, and treatment adherence.

Objective: To evaluate and analyze the instruments of PROs and the degree of correlation with the objective measures done by the health practitioners through a systematic review and metaanalysis.

Materials and methods: A systematic review was done in PubMed, LILACS, Embase, SciELO y Virtual Library Health (Biblioteca Virtual de la Salud) databases, using the MeSH terms and DeCS, with limit: Humans. A metaanalysis was done using the software Comprehensive Meta-Analysis version 2.

Results: 85 articles were included, finding high to moderate correlations between the objective measures performed by trained health care practitioners [DAS28, CDAI, SDAI, swollen joint count (SJC) and tender joint count (TJC) among others] and PROs (RAPIDs, RADAI, RADAR, HAQ, SJC and TJC) through metaanalysis applying the random effect models (p<0.0001).

Conclusions: PROs have an adequate correlation and concordance with the objective measures done by the health care practitioners. It can be administrated in the clinical practice and clinical trials, without pretending to replace the clinical concept but with the aim to facilitate and optimize the clinical consult and the patient outcomes.

Key words: Patient-reported outcomes; clinical assessment; rheumatoid arthritis.


Introducción

La artritis reumatoide (AR) es una patología autoinmune, inflamatoria y crónica, con compromiso autoinmune sistémico, permite la aparición de manifestaciones extra-articulares como por ejemplo, nodulosis y enfermedad cardiovascular1-3. La AR conlleva acomorbilidades4,5, discapacidad6,7, deterioro en la calidad de vida8,9, y mortalidad prematura10,11, siendo ésta última dos veces mayor que la de la población general1,12.

La frecuencia de presentación varía entre 0,5 y 1% en las poblaciones estudiadas13,14; para los países en vía de desarrollo se ha reportado una prevalencia menor (entre 0.1-0.5%) incluyendo población latinoamericana12,13,15. En general, en las mujeres se presenta con una frecuencia tres veces superior que la de los hombres3,5,13,16,17.

Teniendo en cuenta que la AR es una de las artropatías más frecuentes y que una mala evaluación puede llevar a un tratamiento inadecuado, con desenlaces no deseados, es necesario medir clínicamente y de manera objetiva la actividad de la enfermedad y el grado de afectación de los pacientes. Dicha medición, en la mayoría de los casos, está limitada a la evaluación por el reumatólogo experto, con muchas restricciones, entre las que se destacan la poca disponibilidad de tiempo, la ausencia de un estándar de oro para las mediciones18-20 y la falta de participación del paciente21-23. En general, la evaluación del paciente se ha centralizado en el médico o en el equipo de salud que lo atiende.

Existe un creciente interés mundial en la evaluación de varias enfermedades desde la perspectiva del paciente, reflejado a su vez en la implementación en la AR mediante la autoclinimetría [en inglés referido como patient-reported outcomes (PROs)], definido como el proceso mediante el cual, a través de la aplicación de herramientas e instrumentos de medición por parte del paciente, se realiza la evaluación objetiva de la enfermedad, permitiendo acumular la información necesaria para mejorar la orientación cuantitativa delas decisiones clínicas y terapéuticas, la documentación de la situación y mejorías, así como valorar el desenlace y el pronóstico del paciente18,19,24-30.

Cientos de cuestionarios y escalas de autodiligenciamiento para evaluar estas variables, por parte de los pacientes, han sido construidos en las últimas décadas para el uso en la práctica clínica e investigación31,32. Todas ellas han sido validadas mundialmente, son confiables, reproducibles27,33-36, y parecen ser igual o incluso más informativas que el solo conteo articular (CA)19, ya que proveen información valiosa, útil, objetiva y única del estado funcional y clínico informado por el propio paciente37.

Es por esto que desde los años 80, la evaluación de los pacientes con AR ha experimentado un cambio, se han involucrado tanto los procesos fisiopatológicos de la enfermedad [ej. medición de proteína C reactiva (PCR), velocidad de eritrosedimentación (VSG), anticuerpos, radiografías], como la actividad de la enfermedad, capacidad funcional, daño estructural, dolor, fatiga y calidad de vida. Todos ellos permiten una evaluación más objetiva y a largo plazo de los desenlaces más relevantes en cada paciente38, como, por ejemplo, comorbilidades, toxicidad medicamentosa, consecuencias sociales y psicológicas, pronóstico, mortalidad prematura y altos costos secundarios2,6,18,21,27,30,33,39,40.

Algunos estudios han demostrado correlación entre las medidas autoadministradas y las evaluadas por el médico, entre las que se encuentran el conteo articular doloroso (CAD) e inflamado (CAI), entre otras19,31,41-44. Una publicación reciente desarrollada con pacientes colombianos, demostró hallazgos que concuerdan con los de la literatura mundial, encontrando correlaciones moderadas a altas entre el índice de actividad de la enfermedad [del inglés disease activity score (DAS28)] y el CAI y CAD reportado por el paciente, al igual que con la escala visual análoga global del paciente (EVA-G), entre otras45. Por el contrario, algunos autores han demostrado una baja correlación entre las mediciones realizadas por el paciente y aquellas realizadas por el médico46,47. Aunque algunos autores48 han resaltado que es indispensable y prioritario el desarrollo de metanálisis que evalúen los desenlaces en AR (por médico y paciente), son pocos los estudios de este tipo. Barton y cols.49 realizaron un metanálisis que evaluó exclusivamente la correlación entre los conteos articulares de médico y paciente, siendo baja para el CAI y moderada para el CAD; en dicho análisis no se incluyeron otros tipos de mediciones (Ej. DAS28, etc). Kalyouncu y cols.50 realizaron una revisión sistemática de la literatura que se limita a una descripción con proporciones del tipo de estudios y de escala de autoclinimetría utilizadas, sin realizar un análisis objetivo de la relación entre estas. Por todo lo anterior, se considera necesario e imperativo un metanálisis que agrupe las diferentes medidas de clinimetría (médico y paciente), y que evalúe de manera objetiva la correlación y concordancia.

En el presente estudio se evaluará y analizará el grado de correlación o concordancia entre las herramientas de autoclinimetría (PROs) implementadas en AR con las mediciones objetivas realizadas por el médico (o el equipo de salud) a través de una revisión sistemática de la literatura mundial y metanálisis.

Materiales y métodos

  1. Estrategia de búsqueda: Se realizó la revisión sistemática de la literatura acorde con el objetivo del estudio en las siguientes bases de datos: PubMed, LILACS, Embase, SciELO y Biblioteca Virtual de la Salud (BVS). La búsqueda incluyó artículos publicados entre enero de 1955 hasta julio de 2012. Dos investigadores (JAA-OJC) realizaron la búsqueda de manera independiente. Los resultados fueron comparados y los desacuerdos fueron convenidos bajo consenso de los investigadores. La extracción, análisis y reporte de datos se realizaron siguiendo las guías PRISMA (del inglés Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses)51.

    No hubo límites referentes al idioma, periodo o tipo de publicación. Solo el límite "humano" fue incluido. La búsqueda realizada en PubMed, Scopus y Embase se llevó a cabo teniendo en cuenta el término MeSH (del inglés Medical Subject Headings) "Rheumatoid Arthritis", cruzado con cada uno de los siguientes términos MeSH "Diagnostic Self-Evaluation", "Self-assessment", "Self-examination" y " Self-report", al igual que con las siguientes palabras clave: "Patient-Reported Outcomes", "Self-administered", "Self-assess", "Self-evaluation", "Self-examine", "Self-monitor", "Self-monitoring", "Self-perception", "Self-rate" y "Self-rating".

    La misma estrategia anteriormente mencionada se utilizó para la búsqueda en las bases SciELO y BVS. Cada término MeSH fue traducido como término DeCs (descriptores en ciencias de la salud), al español y portugués. Una vez más, no hubo límites en idioma y tipo de publicación. Los términos empleados fueron: "Artrite Reumatóide" y "Artritis Reumatoidea", con cada uno de los siguientes: "Autoexamen", "Auto-Exame", "Autoinforme", "Auto-Relato", "Autorreporte", "Auto-evaluación diagnóstica", "Auto-Avaliação Diagnóstica", "Autoevaluación", "Auto-Avaliação", "Autodiagnóstico", "Auto-diagnosis" y "Diagnóstico mediante Autoevaluación". También se utilizaron como palabras claves"Autoclinimetría" y "Clinimetría". Adicionalmente, se realizó una búsqueda en las bases de datos correspondientes a los principales congresos del tema en el mundo [American College of Rheumatology (ACR) y European League Against Rheumatism (EULAR)].

    La búsqueda no se limitó por términos relacionados con el diseño del estudio (Ej. "correlation" "concordance", etc.), para obtener así el mayor número de artículos en la fase de identificación y luego proceder en la fase de tamizaje a seleccionar aquellos con las variables y diseño de interés. De los artículos seleccionados, se revisaron, manualmente, una a una las referencias, para obtener el 100% de los artículos.

  2. Selección de estudios, extracción de datos y evaluación de calidad: Los criterios fueron aplicados de manera exacta por los dos revisores. Un estudio se incluía si: a) el resumen se encontraban disponible, b) contenía datos originales, c) utilizaba una clasificación aceptada de criterios para AR, d) reportaba índices de correlación o concordancia entre las mediciones objetivas del médico y las reportadas por el paciente. Los artículos excluidos del análisis fueron: los que evaluaban artritis idiopática juvenil, modelos animales, reportes de casos, editoriales, cartas al editor, no evaluaban los datos de interés, realizaban mediciones de índole psicológica o no realizaban análisis estadístico. En primera instancia se revisaron títulos y resúmenes, en busca de los criterios de elegibilidad. De los que eran elegibles se revisó el texto completo. Aquellos artículos que parecían ser relevantes para el presente metanálisis, provenientes de las referencias de artículos seleccionados y que no se encontraron en la búsqueda inicial también se obtuvieron (búsqueda manual). La estrategia de búsqueda contempló contactar a los autores vía correo (electrónico o postal), si el texto del artículo seleccionado no se encontraba completo, luego de hacer una exploración exhaustiva en las diferentes bases de datos. Si los artículos seleccionados se encontraron en otro idioma, diferente al español, portugués o inglés, se realizó la traducción oficial del resumen y, de acuerdo con esto, se decidió la inclusión del artículo completo. Durante el proceso, los artículos duplicados fueron excluidos. Si el tipo de estudio correspondía a revisión tanto sistemática como no sistemática y metanálisis, se realizó una exploración detallada de todas las referencias incluidas para verificar la inclusión de los artículos allí mencionados38,49,50,52-54. No se contempló la inclusión de los datos de estos análisis para evitar duplicidad de valores, ya que se consideró incluir los datos de los estudios originales para efectos de metaanalizarlos.

    Cuatro revisores, de manera independiente (GTM, OJC, RCR, JCM), organizaron los artículos seleccionados, basados en el país de origen y año de publicación, tipo de publicación, tamaño de muestra, tipo de mediciones objetivas y subjetivas obtenidas (médico vs. autoclinimetría), tipo de correlación o concordancia y su respectiva significancia estadística. Posterior a ello, cuando los revisores encontraban desacuerdos, un quinto revisor (JAA) se encargó de llegar a consenso con cada uno de ellos. Se realizó un análisis descriptivo y detallado de los datos encontrados. Los artículos no fueron incluidos si no cumplían los criterios de inclusión o si no tenían los datos pertinentes.

    Se construyó una base de datos con la información pertinente, que incluye autor, país, año, lenguaje, diseño del estudio, número de pacientes. El desenlace que se extrajo fue el tipo y nivel de correlación o concordancia según el caso, valor p y las medidas entre las cuales se realizó la correlación o concordancia, clasificados de acuerdo con la medición que se pretendía realizar en cada estudio (Ej. calidad de vida, actividad de la enfermedad, etc.). La calificación de calidad de las publicaciones (material suplementario 1) fue realizada mediante los niveles establecidos por el "Oxford Centre for Evidence-Based Medicine" de 201155. Ningún artículo fue excluido de la revisión por esta calificación.

  3. Metanálisis: Los datos fueron analizados utilizando el programa Comprehensive Meta-Analysis versión 2 (Biostat, Englewood, NJ, 2004). Los cálculos se realizaron teniendo en cuenta el grupo total de artículos dependiendo de los datos disponibles. No se tuvieron en cuenta para el análisis, el tipo de intervenciones o tratamientos, dado que se incluyó el nivel de correlación o concordancia informado por cada publicación entre las diferentes escalas o herramientas (autoclinimetría y médico), de manera independiente a la intervención, teniendo en cuenta que ambas mediciones se realizan bajo las mismas condiciones (Ej. Con o sin tratamiento).

    El tamaño del efecto se calculó de dos maneras: en el primer abordaje se incluyeron todos los estudios que brindaron el coeficiente de correlación con el respectivo tamaño de la muestra. En aquellos estudios en que no se disponía del coeficiente, se tuvo en cuenta el valor p y el tamaño de la muestra. En ambos escenarios se incluyó el dato de la dirección de la correlación (Ej. positiva, negativa, no indicada). Los estudios se clasificaron de acuerdo con tres parámetros: el estadístico utilizado para el cálculo de la correlación (Ej. Pearson, Spearman, etc.), la medición de clinimetría realizada por el observador objetivo (médico o equipo de la salud) y la medición de autoclinimetría desarrollada por el paciente. Adicionalmente, se tuvieron en cuenta aquellos estudios que hubieran realizado el cálculo de asociación entre las dos variables a través de una regresión lineal múltiple, con su respectivo tamaño de la muestra.

    En el segundo abordaje, de manera independiente, el tamaño del efecto fue calculado con aquellos estudios que aportaron el cálculo de concordancia, de igual modo teniendo en cuenta el tamaño de la muestra.

    En ambos casos, los resultados se grafcaron por medio del diagrama de bosque (forest plot). En este metanálisis se tuvieron en cuenta estudios con diseños diferentes para calcular el mismo tamaño del efecto, teniendo en cuenta que el tamaño del efecto tiene el mismo significado en todos los estudios así como puede ser comparable, a través de ellos, de manera relevante. Se ha determinado que para los estudios que informan correlaciones entre dos variables, la correlación de por sí, sirve como el tamaño del efecto índice y ya ha sido estandarizada para tener en cuenta diferentes métricas en las escalas originales; todos los valores de correlación fueron convertidos a una escala Z de Fisher y todos los análisis se realizaron con los valores transformados; el resultado final y su intervalo de confianza fueron convertidos de nuevo para presentar los datos en valores de correlaciones.

    Para cada metanálisis se realizó un análisis de sensibilidad para comparar los resultados, incluyendo y excluyendo los diferentes estudios (uno a la vez), determinando así la solidez de las conclusiones. Adicionalmente, se realizó un análisis acumulativo, para evidenciar el peso de cada estudio dentro del análisis global.

    Se realizaron metanálisis adicionales, teniendo en cuenta estudios específicos que tuvieran datos de estructura compleja, con resultados diferentes no acumulativos, y en donde la información para calcular los diferentes tamaños del efecto fuera del todo independiente, esto es, estudios que realizaron correlaciones entre diferentes medidas de observador y paciente, respectivamente, pero independientes entre sí.

    Para cada análisis, el efecto final medido a través del índice de correlación y su intervalo de confianza (IC) 95%, fue obtenido por el modelo de efectos aleatorios, porque todos los estudios fueron considerados desiguales en términos de mediciones realizadas, más aun, dado que este modelo asume que existe una distribución del verdadero tamaño del efecto. Se realizaron análisis incluyendo todos los estudios que evaluaran la misma medida de clinimetría tanto por el observador como por el paciente (Ej. CAI observador vs. CAI paciente). Adicionalmente, se compararon todas aquellas medidas realizadas por el observador, correlacionadas con una medición específica en el paciente y viceversa (Ej. DAS28 por el observador vs. todas las mediciones de autoclinimetría correlacionadas y publicadas con éste). Se realizó análisis por comparación de grupos, teniendo en cuenta el estadístico utilizado para el cálculo de la correlación, de modo que se compararon los tamaños del efecto de acuerdo con cada grupo de artículos que utilizaron un mismo estadístico (Ej. Pearson vs. Kendall). Los mismos procedimientos se realizaron para aquellos análisis que tuvieron en cuenta la concordancia. Adicionalmente, se realizaron análisis de acuerdo con el número de visitas (estudios longitudinales), teniendo en cuenta cada visita y punto de corte, de manera independiente, si el estudio correspondía a pacientes bajo intervenciones con medición en diferentes momentos del seguimiento.

    La heterogeneidad, tanto para los metanálisis de correlaciones y aquellos de concordancias, se calculó por medio de las pruebas Higgins (I2) y Q de Cochran (Q).

    La prueba I2 muestra la proporción de la dispersión real observada más que la dispersión espuria y se expresó en porcentaje con un rango de 0% a 100%. Los valores de I2 fueron cualitativamente califcados como bajo (25%), medio (50%) y alto (75%). Se consideró un valor del estadístico Q significativo (p<0.10) como indicativo de heterogeneidad entre los estudios. Se calculó la heterogeneidad entre los estudios y entre los grupos de estudios, cuando se agruparon por medio del estadístico utilizado. El sesgo de publicación se determinó utilizando el gráfico de embudo (funnel plot) y el test de asimetría de regresión de Egger. Se realizaron pruebas adicionales si estos dos indicaban sesgo de publicación. Por último se realizó un análisis acumulativo para evaluar el peso de los diferentes estudios.

Resultados

  1. Revisión sistemática de la literatura. Se identificaron 5.455 artículos de PubMed, 8.442 de Scopus, y 9.469 de Embase. De las bases de datos latinoamericanas, se obtuvieron 4.514 de BVS y 4 de SciELO, para un total de 27.884 potenciales artículos. De estos, 22.848 fueron encontrados como duplicados, quedando como artículos elegibles un total de 5.036. Según la revisión de título y resumen se obtuvieron 418 artículos potenciales, de los cuales 414 fueron revisados en texto completo. Por búsqueda manual, extrayendo referencias de los artículos seleccionados y a través de los resúmenes de los dos congresos mencionados se obtuvieron 10 artículos más. No se requirió traducción oficial de artículo alguno.

    Finalmente un total de 85 fueron tenidos en cuenta para llevar a cabo el metanálisis19,27,29,35,41-47,56-129. El resumen de 4 artículos fue revisado, pero no se pudieron extraer datos, dado que no fue posible su consecución en texto completo aun después de escribir a sus respectivos autores130-133.

    La distribución geográfica fue:1 de Argentina, 9 de Austria, 1 de Canadá, 2 de Chile, 1 de Colombia, 2 de Egipto, 1 de España, 31 de Estados Unidos de América, 1 de Estonia, 1 de Finlandia, 4 de Francia, 9 de Holanda, 1 de Italia, 2 de Marruecos, 2 de Noruega, 1 de Nueva Zelanda, 1 de Polonia, 6 del Reino Unido, 1 de Singapur, 3 de Suecia, 3 de Suiza y 2 de Turquía. La distribución de acuerdo con los tipos de estudio fue: 53 de corte transversal, 30 cohortes y 2 ensayos clínicos. Aproximadamente 62% tienen un tamaño de muestra mayor a 100 pacientes. El flujograma de la revisión sistemática y los artículos incluidos en el análisis se muestra en la Figura 1.

    Dentro de las medidas objetivas, a pesar de ser 85 artículos seleccionados, para el CAI se encontraron 156 mediciones, para el CAD 181 y para el CA sin discriminación fueron halladas 30 mediciones. El DAS fue valorado en 124 oportunidades, el índice clínico de actividad de la enfermedad [del inglés Clinical Disease Activity Index (CDAI)] fue valorado en 45 oportunidades, mientras que el índice simplificado de actividad de la enfermedad [del inglés Simplified Disease Activity Index (SDAI)] fue medido en 39 oportunidades. El cuestionario de evaluación de salud [del inglés Health Assessment Questionnaire (HAQ)] realizado por el médico o personal de la salud entrenado, fue aplicado en 17 oportunidades. Otros que fueron tenidos en cuenta como medición objetiva fueron el índice articular de Tomson (Tom), el índice articular de Richie (RAI), la EVA-G, entre otros, el total fue de 71 mediciones. En cuanto a las medidas realizadas por el paciente, se encontraron las siguientes valoraciones: CA en 15 oportunidades, CAD en 120, CAI 141, DAS en 23 ocasiones, HAQ y MDHAQ (del inglés Multidimensional Health Assessment Questionnaire) 108 veces, el índice de actividad de la enfermedad en artritis reumatoide [del inglés Rheumatoid Arthritis Disease Activity Index (RADAI)]) 46 veces, datos de índice de evaluación rutinaria de los pacientes RAPID 3, RAPID 4 y RAPID5 [del inglés (Routine Assessment of Patients Index Data-RAPID)] en 46, 10 y 10 mediciones, respectivamente. La evaluación rápida de la actividad de la enfermedad en reumatología, [del inglés Rapid Assessment Disease Activityin Rheumatology (RADAR)], fue realizada 26 veces. La escala visual análoga del dolor del paciente (EVA-D) fue medida 39 veces y la EVA-G en 45 oportunidades. Por su parte, el cálculo del SDAI y CDAI, a partir del conteo articular del paciente,se realizaron en 3 ocasiones cada uno. Otros que fueron considerados como medidas subjetivas fueron el RAI, Tom, realizados por el paciente, índices de funcionalidad, otras escalas de dolor, índices de realización de actividades diarias (AVD), calidad de vida e índices de percepción de la enfermedad, fueron valorados en 27 oportunidades. Los valores de todas las correlaciones y concordancias se encuentran en el material suplementario 1.

  2. Metanálisis: Para el primer tamaño final del efecto basado en correlaciones se desarrollaron 33 metanálisis (incluyendo aquellos que compararon subgrupos de acuerdo con el estadístico), de los cuales todos mostraron una correlación directa entre las medidas objetivas realizadas por el observador y aquellas de autoclinimetría desarrolladas por el paciente, con diferentes grados de correlación. En la tabla 1 se encuentran los resultados del tamaño final del efecto basados en el modelo de efectos aleatorios, con el respectivo IC 95%, el número de estudios y subgrupos tenidos en cuenta en cada análisis, así como los datos relevantes de heterogeneidad y prueba de sesgo de publicación. Las figuras 2 y 3 muestran los diagramas de bosque de la correlación entre CAI (observador vs. paciente) y CAD (observador vs. paciente). En la figura 4 se muestra el diagrama de bosque evaluando la correlación entre el DAS28 evaluado por el observador y por el paciente. En el material suplementario 2A, se encuentran todos los diagramas de bosque de los metanálisis adicionales, así como los diagramas de análisis de sensibilidad y gráfico de embudo de cada análisis. Adicionalmente, allí se encuentran los metanálisis realizados comparando grupos de acuerdo con el estadístico utilizado para el cálculo de la correlación. En ninguno de los análisis los resultados se alteraron después de realizar el análisis de sensibilidad, excluyendo un estudio a la vez. En el análisis de correlación de CAI vs. CAI y DAS28 vs. múltiples mediciones, se encontró que el subgrupo de artículos analizados por medio del estadístico Pearson tuvo una correlación ligeramente mayor que la de los otros subgrupos (material suplementario), en los cuales también fue significativa; mientras que para el análisis de CAD vs. CAD en el subgrupo analizado por medio del estadístico Spearman, la correlación fue levemente superior. La correlación de CAI vs. CAI en los tres seguimientos fue muy similar mientras que en el análisis de CAD vs. CAD fue ligeramente superior en la tercera medición.

    Ver figura 2

    Ver figura 3

    Ver figura 4

    Para el segundo tamaño final del efecto basado en concordancias se desarrollaron 10 metanálisis, los cuales mostraron una concordancia significativa entre las medidas objetivas realizadas por el observador y aquellas de autoclinimetría desarrolladas por el paciente, con diferentes grados. En la tabla 2 se encuentran los resultados mostrando el tamaño final del efecto basado en el modelo de efectos aleatorios con el respectivo IC 95%. Las figuras 5 y 6 muestran los diagramas de bosque correspondientes a análisis de concordancia entre el CAI y el CAD, respectivamente. Todos los análisis adicionales (comparación entre grupos según estadístico, análisis de sensibilidad y gráfico de embudo) se muestran en el material suplementario 2B.En el análisis de concordancias por subgrupos acordes al estadístico utilizado, se encontró que para CAI vs. CAI, DAS28 vs. DAS28 y CAD vs. CAD el subgrupo que utilizó el ICC tuvo una concordancia ligeramente superior a la de los grupos que utilizaron otro estadístico, siendo en éstos igualmente significativa.

    Ver figura 6

    Por medio del análisis utilizando el gráfico de embudo y la regresión de asimetría de Egger (p<0.05) se evidenció sesgo de publicación en 6 de los análisis de correlaciones y 4 de concordancias (Tablas 1 y 2); por lo anterior, y según lo planteado en la metodología, se realizaron análisis adicionales para corroborarlo. La prueba de análisis de fallas (classic fail-safe) indicó que se necesitaría que estuvieran perdidos de la búsqueda (o no incluidos) más de 1.000 estudios en el presente metanálisis para tener un valor p>alfa (muy poco probable en todos los que hubo necesidad de calcularlo, ver material suplementario 2A y 2B). La prueba de correlación de rangos de Begg y Mazumdar fue no significativa (valor p a dos colas) y la prueba de ajuste de "corte y relleno" (trim and fll) no sugirió un riesgo menor que el originalmente calculado en la mayoría de ellos. Teniendo en cuenta todos estos análisis se consideró que el impacto del sesgo de publicación en estos metanálisis fue trivial. Por medio del análisis acumulativo (última columna en los diagramas de bosque), se muestran los estudios con mayor peso dentro del metanálisis en las figuras 2 a 6 y en el material suplementario 2 (http://www.rcreumatologia.org/index.php/rcr/rt/suppFiles/365/0).

Discusión

Por medio del presente trabajo se demuestra el grado de correlación y concordancia entre las mediciones de autoclinimetría desarrolladas por pacientes con AR, y las herramientas de evaluación de la enfermedad y las medidas objetivas realizadas por el médico y personal de la salud entrenado, a través de revisión mundial sistemática de la literatura y metanálisis. De esta forma se encontró correlación y concordancia entre las medidas objetivas derivadas del médico y las medidas subjetivas aportadas por el paciente, destacando la correlación existente entre el CAI y el CAD, así como la encontrada entre índices de actividad de la AR, tales como DAS28 y SDAI y todas las variables medidas por el paciente. A pesar de que estas herramientas ya son ampliamente conocidas y utilizadas, pues le aportan al clínico información valiosa acerca del curso de la enfermedad y la existencia de signos de alarma, son más utilizadas en la investigación clínica19,30,88,134, que en la práctica cotidiana. Con los presentes resultados, se puede sugerir que más allá del interés investigativo31,41 la autoclinimetría debería ser aplicada rutinariamente.

Estas herramientas son de fácil acceso e implementación, bajo costo y permiten, de forma adecuada y sencilla, realizar actividades de seguimiento objetivo en los pacientes con AR19,30,88,134. Adicionalmente, no solo tienen que ser accesibles por parte del reumatólogo, sino también por parte de médicos generales que laboran en clínicas especializadas en este campo19. Para cumplir dicho propósito, se han diseñado diferentes herramientas, que van más allá de un CA88, basadas en cuestionarios, escalas de medición de síntomas, resultados de paraclínicos, imágenes diagnósticas y conteos articulares cuantitativos, y que, a su vez, engloban adicionalmente la funcionalidad del paciente, la calidad de vida y el comportamiento del dolor percibido; por tanto, favorecen la adecuada toma de decisiones por parte del médico tratante al tiempo que aportan información pronóstico para cada paciente22,59,135.

La autoclinimetría puede ser aplicada en la sala de espera del consultorio135, haciendo de este tiempo un espacio productivo para la aplicación de estas herramientas, optimizando así el tiempo de consulta, de manera que el clínico pueda ejecutar un excelente examen físico, un adecuado conteo articular y, por supuesto, una adecuada aproximación terapéutica. La autoclinimetría engloba reportes que provienen directamente del paciente, sin necesidad de interpretación del médico, acerca de cómo se siente respecto a su funcionalidad, estado de salud, y tratamiento actual.

  1. Aspectos generales de los instrumentos de desenlaces reportados por el paciente: La autoclinimetría es utilizada globalmente, y ha sido correlacionada significativamente con medidas objetivas utilizadas por el médico, no solo en el área de reumatología, como se demuestra en el presente estudio, sino también en otras enfermedades crónicas como: cáncer, asma, hipertensión, enfermedad cardíaca, accidente cerebrovascular, enfermedades psiquiátricas, migraña y diabetes25,136-140. Es importante resaltar que respecto al estado funcional, los cuestionarios diligenciados por los pacientes proveen medidas pronósticas de los desenlaces a largo plazo más importantes, como la funcionalidad, discapacidad laboral, costos de la enfermedad, necesidad de reemplazo articular quirúrgico y muerte prematura141,142.

    Las medidas objetivas, realizadas por el equipo médico, tienen algunas limitaciones importantes, como lo es el tiempo necesario para computar e interpretar cada una de ellas; por ejemplo, el cálculo del DAS28-PCR o DAS28-VSG requiere de una calculadora, computador o sitio web y el tiempo necesario para su cálculo es de 114 segundos, y el CDAI por su parte, toma 106 segundos en ser calculado20,30,143-145. Cada una de ellas requieren del conteo articular completo, el cual no es llevado a cabo por una gran cantidad de reumatólogos, adicionalmente cada una de ellas tiene puntos de corte diferentes en la interpretación de sus resultados. Estos dos hechos favorecen que algunos pierdan el interés en la utilización de estas medidas. Contrario a lo anterior, el RAPID3 del MDHAQ, una de las medidas de autoclinimetría más ampliamente utilizada, puede ser calculado en 5-10 segundos135. Otra gran desventaja es que por la premura del tiempo, las inquietudes de los pacientes y sus familiares no pueden ser resueltas136,146,147.

    Debido a las difcultades y limitaciones antes mencionadas, los desenlaces reportados por los pacientes, han sido involucrados como herramientas para complementar las medidas objetivas realizadas por el clínico.

    Adicionalmente, estos instrumentos son útiles para monitorizar al paciente a través del tiempo, debido a su validez, confiabilidad, factibilidad y sensibilidad al cambio. A su vez, se facilita la utilización de herramientas educativas, que mejoran la autoevaluación de la enfermedad, disminuyen la sensación de discapacidad y el riesgo de depresión, promueven el retorno a la actividad en sociedad y mejoran el apoyo social del paciente, la participación activa del paciente en su seguimiento a largo plazo, su adherencia al tratamiento beneficiando el control de la enfermedad y el pronóstico137-139.

    En los últimos años, el interés en la valoración del paciente con AR a partir de su propia perspectiva ha aumentado, al igual que el reconocimiento de la importancia de los desenlaces reportados por pacientes, gracias a las características antes mencionadas. Cabe resaltar que, gracias a la autoclinimetría, la historia clínica del paciente puede ser recolectada de tal forma que los datos allí contenidos puedan ser analizados de manera cuantitativa. Los datos extraídos de los cuestionarios son igual o más efectivos que ciertos análisis de laboratorio y el conteo articular formal para discriminar los pacientes que, estando en tratamiento, se encuentran con enfermedad activa, de aquellos que están en remisión, tanto en los ensayos clínicos como en la consulta externa28,147,148. Por ejemplo, se ha descrito que el marcador más significativo para predecir la mortalidad prematura a 5 años, en pacientes con AR, es el puntaje de capacidad funcional en las actividades de la vida diaria, adquirido mediante cuestionario, por encima de las pruebas de laboratorio, radiografías, u otros estudios imaginológicos31,149.

    En un estudio realizado a pacientes vistos y evaluados extensivamente en 1973 y revalorados luego en 1982, las respuestas de los pacientes para llevar a cabo actividades de su vida cotidiana predijo más efectivamente la mortalidad a 5 años que todas las otras medidas clínicas conocidas; los pacientes que podían realizar <80% de las actividades básicas cotidianas presentaron una supervivencia a 5 años del 50% que es proporcional a la supervivencia de los pacientes con Linfoma de Hodgkin en estadio IV y enfermedad coronaria de 3 vasos150,151. Similares hallazgos han sido reportados por Sokka y col.152, Callahan y col.151 y Wolfe y col.153 quienes evaluaron el estado funcional mediante HAQ y MDHAQ.

  2. Principales herramientas de autoclinimetría. El RAPID3 es un índice propuesto para la valoración y manejo de pacientes con AR, que incluye 3 conjuntos de datos básicos del ACR sin tener en cuenta el CA formal: función física, EVA-D y EVA-G; puede ser calculado en 5-10 segundos en contraste con los 90-94 segundos que toma realizar un conteo de 28 articulaciones, 106 segundos para el CDAI y 114 segundos para el DAS2882. Por otro lado, Pincus y col.41,83 demostraron el coeficiente de correlación de Spearman de 0.66 entre DAS28-VSG y RAPID3, 0.50 para DAS28-PCR y RAPID3 y 0.74 para CDAI y RAPID3, siendo todas estas correlaciones estadísticamente significativas (p<0.001). En contraste, Leeb y col. 19,59 reportaron un grado de acuerdo sustancialmente menor entre RAPID3 y DAS28 r=0.32, y entre RAPID3 y CDAI, r=0.37. En el presente metanálisis se encontró una adecuada correlación entre el DAS28 y los RAPIDs (r=0.62, p<0.0001), al igual que en conjunto todas las medidas objetivas con los RAPID 3 (r=0.60, p<0.0001).

    De igual forma, las medidas de RAPID4 reflejan el estado clínico del paciente de manera similar al DAS28 y el CDAI ya que incluye el RAPID3 y el RA-DAI, que es un CA autodiligenciado, mundialmente validado. El RAPID4 puede ser calculado en aproximadamente 19 segundos154. Se ha encontrado acuerdo entre RAPID4 y CAD, DAS28, CDAI, SDAI pero no hubo correlación con el CAI. Esto puede ser debido a que este último conteo contribuye sólo al 17% del puntaje total del RAPID4155y que el RADAI incluye únicamente el conteo de articulaciones dolorosas. De igual forma, se encontró, en el presente estudio, una correlación adecuada para el RAPID4 versus todas las medidas objetivas provenientes del médico o su equipo entrenado (r=0.62, p<0.0001). Así mismo, el RAPID5 cursó con correlaciones altas (r=0.72, p<0.0001), sin olvidar que éste último contiene una medida objetiva proveniente del médico.

    El RAPID3, RAPID4 y RAPID5 dan resultados similares a los criterios de mejoría del ACR ya que pueden distinguir entre enfermedad activa y enfermedad controlada, en los pacientes con AR en estudios clínicos. Además, todos estos se correlacionan significativamente con el DAS2828,30,31,73, como se demuestra también en este estudio (r=0.62, p<0.0001).

    Como se ha señalado, el CA es la medida más específica para evaluar la AR. Varios métodos de CA autorreportado han sido descritos desde los años ochenta, mostrando correlaciones de r=0.44-0.87 con el CAD y CAI realizados por el médico29,42,73,117. Por ejemplo, el RADAI, (desarrollado por el paciente), tiene una correlación significativa con el CAD realizado por el médico29,101,126. Este mismo hallazgo fue demostrado en un estudio recientemente publicado de nuestro grupo (r=0.60, p<0.001)45, así como en el presente metanálisis, donde todas las medidas evaluadas por el médico, incluidas en el estudio, se correlacionaron con el RADAI de una forma moderada (r=0.57, p<0.0001). Por otro lado, también se encontraron correlaciones moderadas a altas entre los CAD realizados por el médico y el paciente, así como para el CAI y el DAS28, cuando se realiza teniendo en cuenta el CA proveniente del paciente. Los valores de correlación encontrados fueron r=0.71, p<0.0001; r=0.57, p<0.0001; y r=0.84, p<0.0001, respectivamente. Cabe aclarar que estos índices no variaron mucho cuando se excluyó de los análisis el CA donde no se discrimina si corresponde al inflamatorio o doloroso.

    El MDHAQ es una herramienta de autoclinimetría que incluye 6 actividades complejas de la vida diaria, las cuáles reflejan el estado actual del paciente143,156. Los reportes de HAQ y MDHAQ sugieren que los datos autodiligenciados son más confiables que los datos que pueden ser indagados por un profesional de la salud, y se correlacionan adecuadamente con los índices de actividad de la enfermedad como el DAS28, CDAI y SDAI32,58,110,157,158, lo que concuerda con lo encontrado en el presente trabajo (todas las medidas objetivas evaluadas versus el HAQ, r=0.44, p<0.0001). La gran exactitud de estos datos puede ser explicada por el hecho de que la medida es tomada en un solo momento y por un solo observador, el paciente, en vez de dos observadores, el paciente y un profesional de la salud154.

    El CDAI y el SDAI, por otro lado, son medidas que muestran correlación moderada a alta con todas las variables medidas por el paciente en el presente estudio, donde la correlación del SDAI y CDAI versus todas las medidas subjetivas estudiadas es de r=0.61 y r=0.65, respectivamente, ambos con una significancia estadística de p<0.0001. Se destacan los resultados presentados por Rintelen y col.60 quienes encontraron correlación significativa entre los puntajes de SDAI y CDAI con la calificación de dolor dada por el paciente (SDAI: r=0.660, p<0.001; CDAI: r=0.671, p<0.001). El SDAI tuvo una alta correlación con el EVA-G (r=0.72, p<0.001) en nuestra cohorte45 al igual a lo reportado por Leeb y col.58 en 2005.

    A través del presente metanálisis se demostró que los valores de correlación entre las diferentes medidas no se modifican al excluir un estudio a la vez (prueba de sensibilidad), lo que indica que estos resultados son robustos y consistentes; a su vez, se demuestra que los valores de correlación (o concordancia) al analizar subgrupos de estudios de acuerdo con el estadístico utilizado para calcularlo, no difieren de manera signifcativa cuando se analizan como un solo grupo (ver material suplementario 2). Es de resaltar que se encontró una heterogeneidad importante a lo largo de los diferentes metanálisis (Tablas 1 y 2), lo cual es esperable, ya que se trata de diferentes poblaciones raciales evaluadas, en diferentes momentos de la enfermedad y bajo diferentes regímenes de tratamiento, por lo cual consideramos que la escogencia a priori del modelo de efectos aleatorios estuvo adecuadamente indicada. Es importante destacar que se encontró concordancia entre tres (CAI, CAD y DAS28) de las medidas más importantes para evaluar el estado de actividad de la AR (Tabla 2).

  3. Ventajas y desventajas de los desenlaces reportados por los pacientes: Las correlaciones entre las medidas tomadas por el médico y las reportadas por el paciente muestran ventajas para el manejo y pronóstico de éstos últimos. Los desenlaces reportados por el paciente han demostrado asociarse con mayor significancia al estado clínico que las pruebas de laboratorio o las radiografías30 para predecir, como se mencionó antes, mortalidad prematura, costos, entre otros64,81,159-161.

    Otro beneficio de los desenlaces reportados por los pacientes en AR es la capacidad que tienen para distinguir la enfermedad activa al igual que el DAS28 y el CDAI. Los dos poseen una correlación significativa con el CA, VSG, puntajes radiográficos y son igual o más informativos que los criterios de remisión 20, 50, 70 del ACR o el DAS. Por lo tanto, el paciente puede ejercer su propio control a través del tiempo22,146. Además, permiten diferenciar entre casos y controles en estudios clínicos en fase III y la modificación del tratamiento en los grupos placebo22,83,162-164.

    Basado en los reportes de autoclinimetría, el médico puede ajustar diferentes estrategias para monitorizar al paciente ya que estos puntajes se encuentran disponibles en una hoja de seguimiento, lo que permite comparar la última visita con las anteriores antes de evaluar al paciente. Otro factor importante es que estos cuestionarios y escalas son de bajo costo y fácil uso por los pacientes30,146 y el clínico necesita de menos tiempo para calcularlos (p. Ej. MDHAQ, RAPID), como se mencionó previamente84,88.

    Los cuestionarios pueden ser distribuidos a todos los pacientes en cada visita, quienes completan los instrumentos que han sido validados a escala mundial, haciendo parte de la infraestructura de la consulta reumatológica154. Así, estos instrumentos ayudan al paciente a que se prepare para la consulta mientras se encuentra en la sala de espera; mientras también el médico lo hace y ahorra tiempo revisando la historia antes de ver al paciente165; posteriormente, realiza una anamnesis completa y dirigida anotando los síntomas positivos, y se revisa la historia clínica reciente para completar y mejorar la precisión de la misma22,126,141,154,159.

    Otra de sus ventajas es la mayor adherencia al tratamiento por parte del paciente7-9 ya que éste, al ser un agente activo en la consulta, mejora la percepción de la enfermedad, siente que el examen físico va más allá del conteo articular y que su calidad de vida y satisfacción frente al tratamiento están siendo también evaluadas9. Por otro lado, esta herramienta indica al reumatólogo cuándo el curso de la enfermedad está en detrimento, por ejemplo cuando se observa un alto grado de actividad o deterioro en la funcionalidad del paciente, para así poder realizar intervenciones oportunas10,11. Como se mencionó anteriormente, la autoclinimetría es una de las medidas clínicas pronósticas más significativas para los desenlaces importantes a largo plazo en la AR, como lo son el estado funcional, la discapacidad laboral, los costos, cirugías de reemplazo articular y muerte prematura12,13, y es por esto que esta herramienta ha sido incluida en el cuidado estándar del paciente en muchos países12,13,15.

    A pesar de los beneficios anotados, la mayoría de las visitas de los pacientes con AR al reumatólogo no incluyen ni el CA ni el diligenciamiento de los cuestionarios134. Esta situación puede deberse a las limitaciones que presentan los instrumentos, dónde, cerca de 20% de los pacientes necesitan ayuda para completar los cuestionarios166. Por otra parte, se observa el efecto suelo, donde por ejemplo, algunos pacientes presentan puntajes de HAQ normales pero sienten cierta limitación funcional32. En otros casos el médico no verifica el estado clínico diligenciado en los cuestionarios, por lo que los pacientes se sienten insatisfechos, después de haber completado los instrumentos y que el médico no los haya tenido en cuenta en su evaluación32.

    En algunas ocasiones los instrumentos no son específicos, por ejemplo el HAQ, y otras medidas pueden mostrar mejoría en el estado general del paciente debido a otras situaciones no relacionadas con la AR, permitiendo, tal vez, una inadecuada aproximación terapéutica. Además, están sujetos a diferencias culturales, por ejemplo, los puntajes de dolor son más altos en los pacientes latinoamericanos y más bajos en los asiáticos167,168; deben ser traducidos y validados en varios idiomas y pueden ser alterados por ciertos pacientes que deseen respuestas diferentes22,146,161. Sin embargo, la experiencia a escala mundial ha mostrado que dicho fenómeno no es tan frecuente y las herramientas de autoclinimetría poseen una adecuada validez al compararlas con herramientas de clinimetría como el DAS2822,36,169.

    Otros autores han mostrado disparidades entre las medidas tomadas por el médico y por el paciente. Studenic y col.168 encontraron que los pacientes y los médicos frecuentemente difieren en la percepción de la actividad de la enfermedad, cuantifcada por EVA-G del paciente y la calificación dada por el médico. Esto pudo explicarse debido a que respecto al dolor, el paciente tuvo una peor percepción que el médico, mientras que en el CAI, la peor percepción fue la del médico. Estas dos discrepancias explican el 65% de la discordancia entre las medidas tomadas por el médico y las reportadas por el paciente. En el presente metanálisis se demostró una correlación moderada entre las medidas por parte del médico y su equipo, evaluadas como grupo, y la EVA-G (r= 0.54, p<0.0001).

Conclusiones

A través de este estudio se puede concluir que las herramientas para los desenlaces reportados por los pacientes o autoclinimetría tienen una correlación y concordancia adecuadas con las medidas objetivas realizadas por el médico y su equipo entrenado, pueden ser administradas en la práctica clínica cotidiana y en ensayos clínicos. Consideramos que su uso puede ser ventajoso en nuestro medio ya que los cuestionarios son simples, estandarizados e idénticos para todos los pacientes, con preguntas sencillas y diligenciables en corto tiempo23,156, que a la vez incorporan la opinión de los mismos, convirtiéndolos en interlocutores activos de la consulta médica62,157.

Esta práctica puede aportar en el avance de la reumatología como especialidad y mejorar la calidad de vida de los pacientes con AR, debido a que la información puede ser recolectada fácil y rápidamente, en un tiempo limitado, en todas las consultas. Estos cuestionarios pueden ser diligenciados por los pacientes, sin importar el género, nivel educativo, edad o duración de la enfermedad. En consecuencia, ésta podría facilitar y optimizar el poco tiempo para su ejecución, dado el autoconocimiento de su enfermedad. Al ser ejecutada antes que el paciente sea examinado por el reumatólogo, la autoclinimetría podría ser útil en el Sistema de Seguridad Social Colombiano, ya que permite manejar un lenguaje similar entre examinado y examinador, al tiempo que brinda un panorama objetivo del estado de la enfermedad170, haciendo más eficiente el tiempo destinado a las consultas.

Cabe aclarar que estas herramientas no pretenden sustituir los puntajes objetivos determinados durante la consulta, en otras palabras, la autoclinimetría no reemplaza el criterio clínico o el examen físico riguroso; por el contrario, complementa estas prácticas. Juntos, actúan en sinergismo y permiten al médico y al paciente alcanzar un consenso en la evaluación del estado de la enfermedad para mejorar, a largo plazo, la condición del paciente mediante el mejoramiento de su terapia.

Por medio del presente estudio pretendemos estimular a los clínicos a implementar estas medidas en la evaluación de pacientes con AR, ya que están estandarizadas, son efectivas y eficientes. Estas parecen estar bien adaptadas a la mejoría continua de la calidad del cuidado del paciente con AR, contribuyendo a la obtención de datos entorno al estado funcional, dolor, estado global, fatiga y estado psicológico y que, muchas veces, no pueden ser obtenidos de otra forma. Esperamos que esto sea implementado en los centros de práctica de reumatología por todos los beneficios listados en el presente trabajo, mejorando la adherencia al tratamiento, reduciendo los costos y mejorando los desenlaces de esta patología.

Abreviaturas

ACR: American College of Rheumatology
AR: Artritis Reumatoide
AVD: Índices de realización de actividades diarias
BVS: Biblioteca Virtual de la Salud
CA: Conteo articular
CA-md: Conteo articular realizado por médico
CAD: Conteo articular doloroso
CAD-e: Conteo articular doloroso realizado por enfermería
CAD-md: Conteo articular doloroso realizado por médico
CAD-V1: Conteo articular doloroso visita número 1
CAD-V2: Conteo articular doloroso visita número 2
CAD-V3: Conteo articular doloroso visita número 3
CAI: Conteo articular inflamado
CAI-e: Conteo articular inflamado realizado por enfermería
CAI-ECO: Conteo articular inflamado realizado por ecografía
CAI-md: Conteo articular inflamado realizado por médico
CAI-V1: Conteo articular inflamado visita número 1
CAI-V2: Conteo articular inflamado visita número 2
CAI-V3: Conteo articular inflamado visita número 3
CDAI: Clinical disease activity index
CDAI-V1: Clinical disease activity index visita número 1
CDAI-V2: Clinical disease activity index visita número 2
CDAI-V3: Clinical disease activity index visita número 3
Clin28: Clinical remission assessed using 28 joints
CREA: Centro de estudio de enfermedades autoinmunes
DAS: Disease activity score
DAS28: Disease activity score using 28 joints
DAS28-e: Disease activity score using 28 joints realizado por enfermería
DAS28-md: Disease activity score using 28 joints realizado por médico
DAS28-ECO: Disease activity score using 28 joints realizado por ecografía
DAS28-V1: Disease activity score using 28 joints visita número 1
DAS28-V2: Disease activity score using 28 joints visita número 2
DAS28-V3: Disease activity score using 28 joints visita número 3
DASH: Disabilities of Arm, Shoulder and Hand
DeCs: Descriptores en Ciencias de la Salud
EVA-D: Escala visual análoga dolor del paciente
EVA-D-V2: Escala visual análoga dolor del paciente visita número 2
EVA-G: Escala visual análoga global del paciente
EVA-G-V2: Escala visual análoga global del paciente visita número 2
GAT: Grip ability test
HAQ: Health assessment questionnaire
HAQ-DI: Health Assessment Questionnaire-Disability Index
HAQ-DI-V1: Health Assessment Questionnaire-Disability Index visita número 1
HAQ-DI-V2: Health Assessment Questionnaire-Disability Index visita número 2
IC: Intervalo de confianza
ID: Índice de dolor
IPQ-5: Illness Perception Questionnaire 5
MACTAR: McMaster Toronto Arthritis Patient Preference Disability Questionnaire
MDHAQ: Medical health assessment questionnaire
MeSH: Medical Subject Headings
NM: No mencionado
NS: No significativo
PCR: Proteína C reactiva
PF-10: Physical Functioning Scale -10
PG: Physician generated
PR: Patient reported
PRISMA: Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses
PROs: Patient-reported outcomes
PS-AVD: Performance and Satisfaction of Activity of Daily Living
RADAI: Rheumatoid arthritis disease activity index
RADAI-J: Rheumatoid arthritis disease activity index tender joints
RADAI-SF: Rheumatoid arthritis disease activity index short form
RADAI-TS: Rheumatoid arthritis disease activity index total score
RADAR: Rapid assessment disease activity in rheumatology
RADAR-m: Rapid assessment disease activity in rheumatology formato maniquí
RADAR-t: Rapid assessment disease activity in rheumatology formato texto
RAI: Indice Articular de Richie
RAPID: Routine assessment of patients index data
RAPID3-A: Routine assessment of patients index data 3 en pacientes con alta severidad
RAPID3-B: Routine assessment of patients index data 3 en pacientes con baja severidad
RAPID3-M: Routine assessment of patients index data 3 en pacientes con moderada severidad
RAPID3-B: Routine assessment of patients index data 3 en pacientes cercanos a remisión
RAPID4: Routine assessment of patients index data 4
RAPID5: Routine assessment of patients index data 5
RAPS: Rheumatoid Arthritis Pain Scale
RAQoL: Rheumatoid arthritis quality of life
SciELO: Scientifc Electronic Library Online
SDAI: Simplified disease activity index
SDAI-V1: Simplified disease activity index visita número 1
SDAI-V2: Simplified disease activity index visita número 2
SDAI-V3: Simplified disease activity index visita número 3
SFC: Clasifcación funcional Steinbrocker
Tom: Índice articular de Tomson
VSG: Velocidad de eritrosedimentación

Las siglas corresponden a aquellas incluidas en el artículo y en el material suplementario 1 y 2 (Ay B).


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