ABSTRACT
Introducción: la dermatitis atópica (DA) es una enfermedad con repercusión en la calidad de vida (CV) del paciente. Para la evaluación de la gravedad clínica de la enfermedad se han diseñado diversas herramientas como el Eczema Area and Severity Index (EASI), mientras que para la evaluación de la CV se han creado instrumentos específico, como el Dermatology Life Quality Index (DLQI) y el Quality of Life Index for Atopic Dermatitis (QoLIAD). Objetivo: definir cuál es la mejor herramienta para evaluar la afección a la CV de pacientes adultos con DA, en relación con el EASI. Material y métodos: se seleccionaron pacientes con DA (> 18 años) que aceptaran responder a los cuestionarios DLQI y QoLIAD, así como tener una exploración dermatológica reportada según el EASI. Se ajustaron tres modelos de regresión lineal simple para poder cuantificar la asociación entre el EASI con el DLQI y el QoLIAD. Un valor de p < 0.05, se consideró de significancia estadística. El modelo de afección a CV con el valor más alto de pseudo R2, se consideró como el que tuvo mayor asociación con EASI. Resultados: se captaron en total 72 pacientes. Los modelos de regresión cuantílica simple revelaron un coeficiente de regresión de 0.243 para DLQI (p = 0.002) y 0.252 para QoLIAD (p = 0.003). Los valores de pseudo R2 fueron de 0.15 para DLQI y 0.10 para QoLIAD, por lo que el DLQI tuvo una mayor correlación con el EASI. Conclusiones: el DLQI resultó ser el mejor instrumento para evaluar la afección a la CV en pacientes adultos con DA.
Background: Atopic dermatitis (AD) is a disease with an im- pact on the patient's quality of life (QoL). Several tools have been designed to assess the clinical severity of the disease, such as the Eczema Area and Severity Index (EASI), while specific instruments have been created to assess QoL, such as the Dermatology Life Quality Index (DLQI) and the Quality of Life Index for Atopic Dermatitis (QoLIAD). Objective: To define which tool is the best to assess the QoL condition of adult patients with AD in relation to the EASI. Material and methods: Patients with AD (> 18 years old) were selected who agreed to complete the DLQI and QoLIAD questionnaires, as well as to have a dermatologic examination reported according to the EASI. Three simple linear regression models were fitted in order to quantify the association between EASI with DLQI and QoLIAD. A value of p < 0.05 was considered statistically significant. The CV condition model with the highest pseudo R2 value was considered to have the strongest association with EASI. Results: A total of 72 patients were included. Simple quantile regression models revealed a regression coefficient of 0.243 for DLQI (p = 0.002) and 0.252 for QoLIAD (p = 0.003). The pseudo R2 values were 0.15 for DLQI and 0.10 for QoLIAD, so DLQI had a higher correlation with EASI. Conclusions: DLQI proved to be the best instrument to assess CV impairment in adult patients with AD.