Evaluación de las Funciones Ejecutivas y su relación con la Comprensión Lectora

El trabajo presentado en esta tesis, se enmarca conceptualmente en la evaluación del Funcionamiento Ejecutivo (FE), entendido como el conjunto de procesos interrelacionados que regulan la conducta orientada a metas (Anderson et al., 2002), con componentes como la Inhibición, la Memoria de Trabajo o la Flexibilidad Cognitiva (Diamond, 2013), y analiza su relación con las habilidades de Comprensión Lectora (CL), logro instrumental de probada influencia sobre el rendimiento infantil durante la escolarización primaria y secundaria. Se inscribe en el contexto de la evaluación psicopedagógica escolar que llevan a cabo los servicios de Orientación en la educación pública. Los dos objetivos generales del estudio son: 1) Identificar un modelo de FE a partir de un conjunto de tareas neuropsicológicas, y de cuestionarios de estimación docente de dificultades ejecutivas, y 2) Analizar la influencia del FE en el nivel de las habilidades de CL adquiridas en la evaluación inicial y su capacidad para predecir el ritmo de desarrollo de la CL en el tiempo. La muestra se compone de 121 escolares con edades entre 6’11 y 12’10 años. Como medidas directas de FE se utilizaron subtests del WISC-IV (Wechsler, 2005), la prueba WMS (Siegel y Ryan, 1989), escalas de la batería ENFEN (Portellano, Martínez-Arias y Zumárraga, 2009), y el FDT (Sedó, 2004), y como medidas indirectas, escalas del inventario BRIEF (Gioia, Isquith, Guy y Kenworthy, 2000). Se evaluaron variables lingüísticas y comprensión lectora mediante el PROLEC-R (Cuetos, Rodríguez, Ruano y Arribas, 2010). Empleando un doble diseño transversal (N=121) y longitudinal con una muestra de seguimiento (N=46), se plantearon cuatro preguntas de investigación. Primera. ¿Es posible identificar un modelo de evaluación de FE? El análisis de correlación canónica entre las medidas directas y estimadas de FE mostró un patrón inconsistente de pesos y porcentajes reducidos de varianza compartida, que evidencian la falta de convergencia entre ambos tipos de medida. Segunda. ¿Cuál es la capacidad predictiva del FE sobre la CL? Los análisis de regresión jerárquica utilizando como predictores indicadores compuestos de Memoria de Trabajo, Flexibilidad e Inhibición, así como escalas del BRIEF, y variables cognitivas y lingüísticas, han evidenciado que el FE contribuye a la predicción de la CL: a) de forma independiente a la capacidad intelectual, b) en mucho menor grado que las variables lingüísticas y, c) también en mayor grado, en todos los casos en los que se evalúa mediante tareas de ejecución a través de medidas directas. Tercera. ¿Se asocian los problemas de CL a un determinado perfil de FE? La comparación de medias entre dos grupos con y sin problemas de CL (PCL: n = 29; SPCL: n = 92) reveló que: a) el grupo PCL muestra menor capacidad en las FE de MT, Flexibilidad e Inhibición evaluadas de forma directa; b) mayores problemas de autoregulación metacognitiva en las estimaciones docentes, pero similares problemas de regulación comportamental (Inhibición); b) la diferencia en el perfil de FE entre los dos grupos es independiente de la capacidad intelectual (ICG). Cuarta. ¿Predice el nivel de FE el desarrollo en el tiempo de las habilidades de comprensión lectora? Un primer análisis de medidas repetidas mostró una marcada evolución de las medidas de FE con tamaños de efectos superiores a 1 d.t. entre la evaluación inicial y la de seguimiento, y un incremento mas moderado en las puntuaciones de CL. El análisis de regresión lineal de efectos múltiples puso de manifiesto, que el modelo que mejor explica la evolución de la CL en el tiempo es el que incluye como predictor el nivel de FE (en Memoria de Trabajo y Flexibilidad) en la primera evaluación. En el caso de la Inhibición, el modelo que mejor predice el cambio incluye tanto el nivel inicial como el incremento en la capacidad de inhibición entre las dos evaluaciones. Se puede concluir a través de las diferentes cuestiones planteadas, que los dos tipos de medida del Funcionamiento Ejecutivo contrastados, no demuestran medir el mismo constructo, a juzgar por la disparidad de resultados sobre un mismo proceso que han evidenciado. Así mismo que, en suma, la medida directa de FE de la Flexibilidad Cognitiva, guarda la mayor relación con la Comprensión Lectora en la muestra explorada en este estudio

Predictors of in-hospital COVID-19 mortality: A comprehensive systematic review and meta-analysis exploring differences by age, sex and health conditions.

ObjectiveRisk factors for in-hospital mortality in confirmed COVID-19 patients have been summarized in numerous meta-analyses, but it is still unclear whether they vary according to the age, sex and health conditions of the studied populations. This study explored these variables as potential mortality predictors.MethodsA systematic review was conducted by searching the MEDLINE, Scopus, and Web of Science databases of studies available through July 27, 2020. The pooled risk was estimated with the odds ratio (p-OR) or effect size (p-ES) obtained through random-effects meta-analyses. Subgroup analyses and meta-regression were applied to explore differences by age, sex and health conditions. The MOOSE guidelines were strictly followed.ResultsThe meta-analysis included 60 studies, with a total of 51,225 patients (12,458 [24.3%] deaths) from hospitals in 13 countries. A higher in-hospital mortality risk was found for dyspnoea (p-OR = 2.5), smoking (p-OR = 1.6) and several comorbidities (p-OR range: 1.8 to 4.7) and laboratory parameters (p-ES range: 0.3 to -2.6). Age was the main source of heterogeneity, followed by sex and health condition. The following predictors were more markedly associated with mortality in studies with patients with a mean age ≤60 years: dyspnoea (p-OR = 4.3), smoking (p-OR = 2.8), kidney disease (p-OR = 3.8), hypertension (p-OR = 3.7), malignancy (p-OR = 3.7), diabetes (p-OR = 3.2), pulmonary disease (p-OR = 3.1), decreased platelet count (p-ES = -1.7), decreased haemoglobin concentration (p-ES = -0.6), increased creatinine (p-ES = 2.4), increased interleukin-6 (p-ES = 2.4) and increased cardiac troponin I (p-ES = 0.7). On the other hand, in addition to comorbidities, the most important mortality predictors in studies with older patients were albumin (p-ES = -3.1), total bilirubin (p-ES = 0.7), AST (p-ES = 1.8), ALT (p-ES = 0.4), urea nitrogen (p-ES), C-reactive protein (p-ES = 2.7), LDH (p-ES = 2.4) and ferritin (p-ES = 1.7). Obesity was associated with increased mortality only in studies with fewer chronic or critical patients (p-OR = 1.8).ConclusionThe prognostic effect of clinical conditions on COVID-19 mortality vary substantially according to the mean age of patients.Prospero registration numberCRD42020176595