Nomograma predictivo de recaída en el tratamiento del tabaquismo. Aplicación en intervención mínima / Nomogram predictive of relapse in treatment of smoking. Application in minimum intervention

RESUMEN

Objetivos: Los factores predictivos pueden relacionarse entre si de manera gráfica mediante nomogramas. Nuestro objetivo es valorar la posibilidad de realización de un nomograma en la predicción de recaída en el tratamiento del tabaquismo. Pacientes y método: En una serie de fumadores atendidos en un centro de salud con intervención mínima, se analizaron las variables más frecuentemente utilizadas en tabaquismo para relacionarlas con la abstinencia puntual a los seis meses, validada por cooximetría en aire exhalado. A partir de las variables que resultaron predictivas se realizaron dos modelos de regresión (basal y total) que permitieron diseñar dos nomogramas. Resultados: De 209 pacientes, 37 no fumaban a los seis meses (17,7%) relacionándose con la abstinencia: cigarrillos/día, Test de Fagerström, tiempo que tarda en fumar el primer cigarrillo (TTFPC), hábito nocturno, síndrome de abstinencia en situación basal, CO en aire exhalado, ansiedad basal, confianza en dejar de fumar, abstinencia a la semana y abstinencia a los tres meses. Con estos datos se realizan dos modelos de regresión que permiten obtener dos nomogramas. En el primero las variables presentes son hábito nocturno y TTFPC. En el segundo se incorporan además la abstinencia en la primera semana y tercer mes. Conclusiones: En nuestro trabajo fue posible elaborar dos nomogramas de predicción de recaída en el tabaquismo, uno basal y otro con datos de la evolución, con índices de concordancia similares a los encontrados en otros campos médicos (AU)

ABSTRACT

Objectives: The predictive factors may be inter-related graphically by nomograms. Our objective is to evaluate the possibility of using amonogram in the prediction of relapses in the treatment of smoking. Patients and method: In a series of smokers attended to in a healthcare center with minimum intervention, the endpoints used most frequently in smoking habit were analyzed in order to relate them with abstinence at six months, validated by cooximetry in exhaled air. Using the endpoints that were predictive, two regression models (baseline and total) that made it possible to design two nomograms were made. Results: Thirty-seven out of 209 patients were not smoking at six months (17.7%), the following being related with abstinence: cigarettes/day, Fagerström Test, time it took until smoking the first cigarette (TTSFC), nighttime habit, syndrome of abstinence in baseline situation, CO in exhaled air, baseline anxiety, confidence in stopping smoking, abstinence at one week and abstinence at 3 months. Two regression models were made with these data that made it possible to obtain two monograms. In the first one, the endpoints present are night time habit and TTSFC. In the second one, abstinence in the first week and third month were also incorporated. Conclusions: In our work, it was possible to elaborate two nomograms to predict relapse of smoking habit, one baseline and the other with data from the evolution, with similar concordance indexes to those found in other medical fields (AU)