RESUMO
Objetivo. Analizar modelos de predicción del estado funcional tras un accidente cerebrovascular agudo. Estrategia de búsqueda. Se procede al análisis de los modelos publicados entre 1999 y 2005 obtenidos por Medline, comunicaciones y tesis doctorales a nivel nacional. Selección de estudios y de datos. Se han considerado como criterios de inclusión el que los modelos de accidente cerebrovascular isquémico o hemorrágico pronostiquen el resultado funcional. Se han excluido los modelos de accidente cerebrovascular transitorio, hemorragia subaracnoidea y los que predicen la mortalidad o supervivencia. Se han analizado los factores que forman parte de los modelos y el grado de predicción. Síntesis de resultados. Se obtuvieron 24 variables predictoras en los 28 modelos seleccionados. La capacidad funcional inicial está presente en todos ellos, siendo la medida de la independencia funcional la forma más frecuente de valorarla (32 %). Se puede dar un pronóstico entre la segunda y la cuarta semana en 13 modelos y se miden los resultados a los 6 meses en el 36 %. El método estadístico que más se emplea es el de regresión logística, y se obtiene un valor de predicción superior al 80 % en 11 modelos. Conclusiones. Múltiples factores son los que determinan el pronóstico funcional del accidente cerebrovascular agudo, sin encontrar mucha coincidencia en las variables que determinan el resultado. El grado de discapacidad previa, el déficit en la primera exploración o momento de realizar el pronóstico, unido a otros factores como la edad, el soporte social y vivir en pareja, influyen en el resultado funcional y en la institucionalización del paciente
Objective. Analyze prediction models of the functional state after acute cerebrovascular accident. Search strategy. Analysis of the models published between 1999 and 2005 obtained by Medline, communications and doctorate theses nationwide was done. Selection of studies and data. Inclusion criteria have been considered that the ischemic or hemorrhagic cerebrovascular accident models prognosticate the functional result. Transient cerebrovascular accident, subarachnoid hemorrhaging models and those that predict mortality or survival have been excluded. The factors that form a part of the models and prediction grade have been analyzed. Synthesis of results. A total of 24 predictor variables were obtained in the 28 models selected. The initial functional capacity is present in all of them, the Measure of Functional Independence being the most frequent way of evaluating it (32 %). Prognosis can be made between the second and fourth week in 13 models and the results measured at 6 months in 36 %. The statistical method used most is the logistic regression and a predictive value greater than 80 % is obtained in 11 models. Conclusions. Multiple factors are those that determine the functional prognosis of acute cerebrovascular accident, without finding much coincidence in the variables that determine the result. The grade of previous incapacity, deficit in the first examination or time of making the prognosis, together with other factors such as age, social support and living with a partner, influence the functional result and institutionalization of the patient