Estudio de la fragilidad y pre-fragilidad en personas mayores de 60 años. Un estudio observacional transversal

Abstract

La fragilidad es un síndrome biológico, caracterizado por la disminución de la reserva funcional y la resistencia, produciendo una mayor vulnerabilidad a factores externos, y siendo su diagnóstico importante para prevenir estas situaciones y así disminuir la mortalidad precoz en los mayores. Para valorar la fragilidad existen varias herramientas, la más usada es el fenotipo de Fried, la cual es difícil de usar en la práctica clínica, porque precisa del uso de un dinamómetro para el cálculo de la fuerza prensora. Como primera parte de esta tesis doctoral, tratamos de construir una herramienta predictiva fácil de usar en consultas de Atención Primaria, para determinar fragilidad teniendo únicamente los registros médicos de la historia clínica electrónica de los pacientes y así obtener un diagnóstico rápido de fragilidad. Por otra parte, se conoce que existe un estadio previo a la fragilidad, la pre-fragilidad, que ha recibido menos atención en la literatura científica. Se sospecha que podían existir diferencias entre las personas que se encuentran en el grupo pre-frágil y frágil. Esta comparación no ha sido explorada en profundidad en la literatura, por ello se plantea abordarla como segundo bloque en esta tesis doctoral. Debido a esto, se realiza un estudio donde se recoge a población de mayor o igual a 60 años, que acude a consulta a demanda, de cuatro centros de Atención Primaria en la Comunidad Valenciana durante los años 2017 a 2018, recogiendo datos de 621 pacientes mayores. Sobre esta muestra se recogió la variable principal, que fue la fragilidad, siendo valorada con la escala de FRAIL, mediante entrevista clínica personal. Simultáneamente, también se realizaron el Índice de Comorbilidad abreviada de Charlson y la definición de anciano frágil de la Conselleria de Sanitat de la Comunidad Valenciana, además de otras variables no contempladas en los anteriores cuestionarios, como fueron el sexo, la edad y el estar diagnosticado de fibrilación auricular, utilizando para ello la historia clínica electrónica. Con lo que respecta a la herramienta predictiva del bloque 1, se construyó un sistema de puntos, para predecir fragilidad que incluía como variables predictoras principales: sexo, edad, polifarmacia, ingreso hospitalario en el último año y diabetes. El modelo fue validado internamente, alcanzando buenos estándares, tanto en la discriminación como en la calibración. Con lo relacionado al análisis del bloque 2, se encontraron diferencias entre las personas no frágiles y las pre-frágiles, siendo las últimas de mayor edad, con más comorbilidades y con menores ingresos económicos. En comparación con las personas no frágiles, las frágiles tenían más probabilidades de ser mujeres, mayores, con más comorbilidades y un ingreso económico más bajo. Por último, entre las personas pre-frágiles y las personas frágiles, las posteriores tenían más probabilidades de ser mujeres, mayores y con más comorbilidades. En conclusión, podemos decir que hemos elaborado un sistema de puntos con buena validez interna, para predecir la fragilidad en personas mayores, utilizando parámetros fáciles de obtener y registrar en la historia clínica. Dicho modelo no ha sido validado externamente. Por otra parte, se han obtenido los factores que mostraron diferencias entre los distintos estadios de fragilidad, aportando mayor información para el diseño de estrategias para prevenir la transición a un estadio más avanzado.

Frailty is a biological syndrome characterized by a reduction in physiological reserves and resistance. As this results in greater vulnerability to external factors, its diagnosis is important to prevent these situations and thereby reduce early death in older persons. Several instruments exist to assess frailty, the most widely used being Fried’s Phenotype Model. However, this model is difficult to apply in daily clinical practice because it requires the use of a dynamometer to calculate grip strength. The first part of this doctoral thesis concerns the construction of a predictive tool that is easy to use in Primary Care outpatient offices. The tool determines frailty using just the information from medical records available in the patients’ electronic medical history to obtain a rapid diagnosis of frailty. In addition, there is known to exist a stage prior to frailty, pre-frailty, which has received less attention in the scientific literature. It is suspected that there exist differences between persons who are in the prefrail state and those who are frail. This comparison, though, does not appear to have been examined in depth. Accordingly, this comparison comprises the second part of this thesis. This study collected information on persons aged 60 years or over who attended one of four primary healthcare centres without an appointment in the Valencian Community during 2017 and 2018. Data were recorded for a total of 621 older patients. The main outcome variable in this sample was frailty, assessed with the FRAIL frailty scale by means of a personal clinical interview. Information was also recorded with the short-form Charlson comorbidity index and the definition of a frail older person from the Health Council of the Valencian Community. Other variables not included in previous questionnaires but recorded here included sex, age and a diagnosis of atrial fibrillation. This information was taken from the electronic medical history. Concerning the predictive tool in the first part of this thesis, we constructed a points system to predict frailty. This system included as the main predictive variables sex, age, polypharmacy, hospital admission during the previous year and diabetes. The model was validated internally, obtaining good standards for both discrimination and calibration. Regarding the second part of the thesis, differences were found between non-frail and pre-frail persons; the latter were older, had more comorbidities and a lower income. Compared to the non-frail persons, the frail persons were more likely to be women, older, have more comorbidities and a lower income. Finally, compared to the pre-frail persons, the frail persons were more likely to be women, older and have more comorbidities. In conclusion, we have elaborated a scoring system with good internal validity that can predict frailty in older persons using parameters that are easy to obtain and record in the clinical history. This model has yet to be validated externally. We also determined those factors that vary between the different stages of frailty, thereby providing more information to enable strategies to be designed to prevent the transition to a more advanced stage of frailty