El objetivo del presente trabajo fue explorar perfiles de 205 pacientes de dolor crónico atendidos en diversos centros sanitarios públicos de la ciudad de Sevilla (España) sobre la base de las características sensoriales del dolor (intensidad, duración, frecuencia, etc.) y de las variables implicadas en el proceso de estrés que suponen las crisis o episodios dolorosos (lenguaje interno, conductas de dolor, afrontamiento, expectativas de control, etc.). Se utilizó el Análisis de Homogeneidad (HOMALS), una técnica factorial de interdependencia que posibilita una interpretación gráfica en varios ejes o dimensiones. Se fueron introduciendo conjuntos de variables, observando un alto nivel de ajuste de los análisis, especialmente en el caso de los parámetros sensoriales del dolor, del lenguaje interno asociado al dolor y de las conductas de dolor. Todos los perfiles fueron congruentes con la literatura científica al respecto, concluyéndose que los procedimientos estadísticos de esta naturaleza pueden ser adecuados para propósitos de investigación como el nuestro debido a que tratan datos cualitativos y a que son capaces de detectar relaciones no sólo de tipo lineal y no sólo entre variables sino también entre categorías de variables.The aim of the study was to explore clinical profiles in 205 chronic pain Spanish patients attended in public health centers. The profiles were based on the pain sensory parameters (intensity, duration, frequency, etc.) and other pain stress variables (self-talk, pain behaviors, coping, control expectancies, etc.). We used the Homogeneity Analysis (HOMALS), an interdependence statistical technique for graphic interpretation in several axis. We were entering sets of variables and we got a high level of adjustment, especially using the pain sensory parameters, the pain self-talk and the pain behaviors. All the profiles were according to the scientific literature, concluding that interdependence statistical techniques could be appropriate to find clinical profiles because they work with qualitative data, because they can found non-linear relations, and because they can also found relations between categories, not only between variables
