Análisis de fiabilidad y usabilidad de un sistema embebido capaz de evaluar el equilibrio en poblaciones de edad avanzada basado en una Wii Balance Board modificada

Artículo
Análisis de fiabilidad y usabilidad de un sistema embebido capaz de
evaluar el equilibrio en poblaciones de edad avanzada basado en una
Wii Balance Board modificada
Ángel Gabriel Est é vez-Pedraza ,2,†, Enrique Hernandez-Laredo 11,†, Mar í a Elena Millan-Guadarrama 3, Rigoberto Mart í
nez-M éndez 2, Mar í a Fernanda Carrillo-Vega 4 y Lorena Parra-Rodr
íguez 4,*
Derechos de autor: © 2022 por los autores. Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza. Este artículo es un artículo de acceso abierto distribuido bajo
los términos y condiciones de la licencia Creative Commons Attribution (CC BY) ( https:// creativecommons.org/licenses/by/
Citación: Estévez-Pedraza, Á.G.;
4.0/).
Hernández-Laredo, E.; Millan-
1
Facultad de Medicina, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca de Lerdo 50180, México
Guadarrama, M.E.; MartínezMéndez, R.;
2
Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca de Lerdo 50100, México
Carrillo-Vega, M.F.;
3
Parra-Rodríguez, L. Fiabilidad y
4
Facultad de Enfermeríay Obstetricia, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluca de Lerdo 50180, México
Departamento de Investigación, Instituto Nacional de Geriatría, Ciudad de México 10200, México
Análisis de usabilidad de un embebido
* Correspondencia: [email protected] † Estos
autores contribuyeron igualmente a este trabajo.
Sistema capaz de evaluar el equilibrio en
poblaciones de edad avanzada basado
en una Wii Balance Board modificada.
Int.
J. Medio ambiente. Salud Pública 2022,
19, 11026.
https://doi.org/10.3390/
ijerph191711026
Editores académicos: Desirée ValeraGran y Eva María NavarreteMuñoz
Recibido: 19 Julio 2022
Aprobado: 30 Agosto 2022
Publicado: 3 Septiembre 2022
Nota del editor: MDPI se mantiene
neutral con respecto a las reclamaciones
jurisdiccionales en los mapas publicados y
RESUMEN: Este documento analiza la fiabilidad y usabilidad de un instrumento electrónico portátil que mide
el equilibrio y el deterioro del equilibrio en los adultos mayores. Las métricas del centro de presión (CoP) se
miden con una plataforma Wii Balance Board (mWBB) modificada. En la prueba intra e interevaluadora,
colaboraron 16 y 43 voluntarios (media 75,66 y desviación estándar (DE) de 7,86 años y 72,61 (DE 7,86) años,
respectivamente). Cinco evaluadores voluntarios (5,1 (SD 3,69) años de experiencia) respondieron a la Escala
de Usabilidad del Sistema (SUS). El índice de CoP más confiable en las pruebas intra-examinador fue la
frecuencia de potencia del 95% en el desplazamiento medial-lateral de la CoP con los ojos cerrados. Tuvo una
excelente confiabilidad con un coeficiente de correlación intraclase ICC = 0,948 (C.I. 0,862-0,982) y un
coeficiente de correlación de Pearson PCC = 0,966 (p < 0,001). El mejor índice para la confiabilidad
interevaluador fue la frecuencia centroidal en la dirección anterior-posterior de ojos cerrados, que tuvo un
ICC (2,1) = 0,825. El mWBB también obtuvo una alta puntuación de usabilidad. Estos resultados respaldan el
mWBB como una herramienta complementaria confiable para medir el equilibrio en adultos mayores.
Además, no tiene las limitaciones de los sistemas de grado de laboratorio y los instrumentos de detección
clínica.
las afiliaciones institucionales.
Palabras clave: evaluación del equilibrio; centro de presión (CoP); Wii Balance Board (mWBB) modificada;
fiabilidad; adultos mayores
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026. https://doi.org/10.3390/ijerph191711026https://www.mdpi.com/journal/ijerph
La evaluación del balance actual se basa en herramientas de cribado clínico y sistemas
tecnológicos [8]. Los primeros comprenden pruebas funcionales de marcha, fuerza, equilibrio,
1
. Introducción
El equilibrio humano es una capacidad compleja para lograr la estabilidad postural, que contrarresta las perturbaciones
inherentemente inestables y los balanceos corporales inducidos por el efecto gravitatorio [1]. Un control de equilibrio eficiente
depende de la viSual, vestibular, somatosensorial, muscular y nervioso. Evaluar el equilibrio humano ayuda a evaluar la integridad
de estos sistemas. En este sentido, es bien sabido que el proceso de envejecimiento implica una reducción de las capacidades
fisiológicas y el equilibrio [2]. Estas condiciones generalmente conducen a caídas que afectan directa y negativamente la calidad
de vida de los adultos mayores [3]. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el 28-35% de la población anciana (mayor
de 65 años) cae cada año, alcanzando el 32-42% para los adultos.TS mayores de 70 años. Esto significa que la frecuencia de caídas
aumenta con la edad y el nivel de fragilidad [4]. La relevancia de este problema de salud pública es notable debido al crecimiento
acelerado de la población mundial de adultos mayores, la intrínseca y extrinente.Naturaleza multifactorial sic de las caídas [5], y
el impacto económico negativo de atender el problema, tanto personalmente como para las instituciones y sistemas de salud
gubernamentales [6,7]. Por lo tanto, el diagnóstico correcto y oportuno con respecto a las anomalías del equilibrio puede conducir
a acciones clínicas para evitar su impacto.
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postura y examen físico que permiten al evaluador diagnosticar la condición postural y predecir el
riesgo de caídas de los pacientes. Sin embargo, el rendimiento y la validez predictiva han sido
cuestionables porque estos instrumentos carecen de suficiente precisión [9]. Por otro lado, estas
herramientas no son equivalentes. Deben seleccionarse de acuerdo con la experiencia del
evaluador y el contexto clínico, por lo que su aplicación suele ser subjetiva [10]. Estas limitaciones
se pueden reducir utilizando tecnologías como plantillas instrumentadas, sistemas de cámaras y
plataformas de fuerza. Actualmente, las plataformas de fuerza se consideran el estándar de oro en
la práctica clínica. Estos instrumentos pueden registrar límites de estabilidad y medir la trayectoria
del centro de presión (CoP) [11]. Este último es un punto biomecánico donde las fuerzas de
reacción del suelo se encuentran y concentran cuando una persona está parada sobre una
superficie plana. La medición de CoP permite la caracterización del balanceo del cuerpo utilizando
métricas y gráficos. A pesar de la utilidad de estas herramientas, no se utilizan de forma rutinaria
debido a su costo relativamente alto, la complejidad de su uso y la portabilidad reducida. Por lo
general, solo las clínicas especializadas en la marcha y el equilibrio pueden permitirse estas
tecnologías.
En los últimos años, la Wii Balance Board (WBB), un dispositivo diseñado para videojuegos,
ha llamado la atención de científicos y profesionales de la salud involucrados en la evaluación
funcional y la rehabilitación física debido a su accesibilidad, costo, portabilidad y duración de la
evaluación [12]. Desde su lanzamiento en 2007, el interés en el uso de la WBB con fines de
investigación ha crecido, se acuñó la palabra "Wii-search" [13], y se hicieron modificaciones,
aplicaciones y software diseñados a medida para usar junto con el dispositivo [14-18]. Se ha
utilizado para la evaluación del equilibrio [19] en los campos de neurorrehabilitación [13],
entrenamiento del equilibrio y aplicaciones de evaluación del riesgo de equilibrio y caídas
[13,20,21]. Ha demostrado ser una alternativa asequible a las plataformas de fuerza de grado de
laboratorio [18,20,22,23], válida y confiable para evaluar el equilibrio de pie [18,19], y precisa
y confiable para medidas cuantitativas de estabilidad corporal en mujeres mayores sanas [24].
Sin embargo, algunos estudios han reportado limitaciones con respecto al uso del WBB
debido a la frecuencia de muestreo inestable (jitter de tiempo), la transmisión de datos, la baja
relación señal-ruido y la falta ocasional de datos en el proceso de adquisición (fallas en los datos)
[23]. Además, se han planteado preocupaciones con respecto a la precisión de los sensores WBB,
la aplicabilidad y los aspectos prácticos del uso del WBB en un entorno clínico y el control de
calidad en el proceso de fabricación [25-32].
En 2020, el diseño y la construcción de un dispositivo electrónico portátil basado en un
Se informó WBB (mWBB) capaz de medir y evaluar el equilibrio del equilibrio humano [20]. El
mWBB es un dispositivo integrado-integrado que no requiere periféricos adicionales, como
computadoras o interfaces, para realizar una evaluación de equilibrio. Después de modificar la
electrónica interna del WBB, el mWBB resuelve los problemas técnicos mencionados
anteriormente: jitter de tiempo, transmisión de datos, baja relación señal-ruido y fallas en los
datos. Las especificaciones técnicas de las modificaciones WBB (sensores, acondicionamiento de
señales, procesamiento, interfaz de usuario y almacenamiento de datos) se pueden encontrar en
[20]. Estas modificaciones se llevaron a cabo con fines de investigación y se basan en la ingeniería
inversa para la interfaz de interoperabilidad mediante el desarrollo de un módulo electrónico. La
práctica de la ingeniería inversa es legal, no viola ningún derecho de autor de patente y no requiere
permiso de Nintendo [33,34].
Nuestra investigación previa verificó la validez del criterio del mWBB y su capacidad para
cuantificar los déficits de equilibrio en adultos mayores [35]. Sin embargo, es necesario evaluar
su confiabilidad intra-evaluador e inter-evaluador al evaluar el equilibrio estático de pie. Además,
es importante evaluar si los profesionales de la salud lo encontrarían útil para su práctica general.
Por lo tanto, el presente estudio tiene como objetivo evaluar la confiabilidad de los índices CoP
obtenidos por el mWBB y explorar la usabilidad del dispositivo.
2. Materiales y métodos
2.1. Población de estudio
Los participantes fueron reclutados voluntariamente de diferentes hogares de ancianos,
universidades y barrios de las ciudades de Toluca, Metepec y Villa Guerrero en el Estado de México,
México. Las personas elegibles para participar eran aquellas mayores de 65 años, que podían
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permanecer de pie durante al menos 2 minutos, incluso usando dispositivos de asistencia. Se
excluyeron las personas que bebieron bebidas alcohólicas o café en las últimas 24 h o que no
pudieron completar las pruebas de rendimiento físico (descritas a continuación). Los evaluadores
de mWBB fueron invitados a través de una convocatoria abierta en la Facultad de Medicina y la
Escuela de Enfermería y Obstetricia de la Universidad Autónoma del Estado de México. Todos los
evaluadores eran estudiantes de pregrado que realizaban una licenciatura o tenían un título
superior en gerontología, fisioterapia, enfermería o geriatría, y tenían más de un año de
experiencia en atención y manejo geriátrico.
2.2. Variables
Un total de 78 índices CoP (39 con los ojos abiertos y 39 con los ojos cerrados) descritos
previamente [36] se estimaron utilizando el mWBB. La Tabla A1 contiene la descripción de los
índices de CoP utilizados en este estudio. Para este propósito, los sujetos se colocaron en la
superficie de la plataforma con los pies juntos (colocados de cerca, uno al lado del otro, y sin ángulo
de apertura), descalzos, asumiendo la postura más erguida posible, con los brazos cruzados sobre
el pecho [37]. Se pidió a los individuos que se enfocaran en un punto fijo en frente, ubicado a
medio metro de distancia en la distancia y a una altura de 1,5 m sobre el suelo. Los participantes
se pararon en el mWBB; después de una cuenta atrás de 5-s, el dispositivo registra
automáticamente los datos de CoP durante un minuto. Inmediatamente después, a través de un
estímulo auditivo, los sujetos recibieron instrucciones de cerrar los ojos, grabando otro minuto. La
prueba se llevó a cabo una vez. Los datos de trayectoria de la CoP se registraron a una frecuencia
de muestreo estable de 50 Hz, con una resolución de 1/100 de milímetro y se guardaron en una
tarjeta MicroSD.
Se utilizó la edad en años como variable continua y el sexo como variable dicotómica
(mujer/hombre) para describir la muestra. La antropometría (altura en cm y peso en kg) se
determinó siguiendo metodología validada y por personal estandarizado.
La marcha se evaluó por el tiempo en segundos necesario para completar el Timed Up and Go
Prueba (TUG) [38]. El déficit de marcha (sí/no) se definió cuando los participantes tardaron 12 s o
más en completar la prueba. La fuerza de las piernas se evaluó por el número de soportes
completos logrados al realizar la prueba de 30-s Chair Stand, y el déficit de fuerza en las piernas
(sí / no) se ajustó por sexo y edad [39]. El equilibrio se evaluó con la prueba de equilibrio de 4
etapas; Un déficit de equilibrio (sí / no) estaba presente si el individuo no podía mantener sus
pies juntos, semitándem y en posiciones tándem durante diez segundos sin mover los pies o
necesitar apoyo, o cuando los participantes no podían mantener la postura de una sola pierna
durante cinco segundos [40].
También se analizó el uso de dispositivos de asistencia a la marcha, la presencia de prótesis
de miembros inferiores, deficiencias visuales y auditivas totales o parciales, diagnóstico de
diabetes o hipertensión, miedo a caerse (puntuación FES-I ≥ 23 [41]) y si los participantes cayeron
en el año anterior del estudio (sí / no).
La usabilidad del mWBB se evaluó con un cuestionario personalizado de la Escala de
Usabilidad del Sistema (SUS) (ver Tabla A2). Tiene una escala continua que va de 0 a 100,
administrada a todos los evaluadores inmediatamente después de completar las pruebas de
confiabilidad. También se registraron la edad de los evaluadores, los años de experiencia en
atención y manejo geriátrico, el perfil y el puntaje de la prueba SUS.
2.3. Fiabilidad
Todos los evaluadores dieron instrucciones estandarizadas a los participantes en cada ensayo
para las pruebas de confiabilidad. La confiabilidad intraevaluadora (también conocida como
confiabilidad prueba-reprueba) consistió en que el mismo examinador aplicara la prueba de
equilibrio a los mismos participantes dos veces pero en diferentes días en la misma sala. Con base
en una revisión sistemática previa [19], el tiempo entre la prueba y la nueva prueba utilizada para
el presente estudio fue el más cercano a 48 h.
Varios examinadores aplicaron la prueba de equilibrio a los mismos participantes para
determinar la fiabilidad entre evaluadores. Cada evaluador repitió una prueba dentro de un
intervalo más cercano a 48 h en la misma habitación y el orden de los evaluadores fue aleatorizado
[19].
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2.4. Análisis estadístico
Se realizó un análisis descriptivo de las características de la muestra, los 78 índices CoP para
las pruebas de confiabilidad, las características de los evaluadores y los resultados del
cuestionario de usabilidad. Las variables continuas se representaron mediante medias y
desviaciones estándar (DE), y las variables categóricas se expresaron como números y
porcentajes. La normalidad de las variables continuas se evaluó mediante una prueba de ShapiroWilk con α = 0,05. Las comparaciones de los individuos incluidos en las pruebas intraevaluadoras
e interevaluadoras se estimaron mediante una prueba de Wilcoxon para variables continuas y
una prueba χ2 para variables categóricas.
Para las pruebas de confiabilidad intra-evaluador, las comparaciones de los 78 índices CoP de
la prueba vs. la reprueba se realizaron utilizando una prueba t para variables dependientes para
índices con distribución normal. Se utilizó una prueba de Wilcoxon para índices no paramétricos.
Para medir la confiabilidad test-retest de los índices CoP normalmente distribuidos, se estimaron
el coeficiente de correlación de Pearson (PCC) y el coeficiente de correlación intraclase (ICC) a
intervalos seguros del 95% basados en un solo evaluador / medición, acuerdo absoluto y modelo
de efectos mixtos bidireccionales [42]. Para aquellos índices de CoP que normalmente no se
distribuyen, el coeficiente de correlación de Spearman (SCC) y el ICC a intervalos de confianza del
95% se estimaron mediante la técnica bootstrap.
Para la confiabilidad entre evaluadores, se utilizó una prueba W de Maulchy para verificar la
esfericidad. Las comparaciones de los 78 índices CoP entre evaluadores se realizaron utilizando
una prueba de Friedman para índices no paramétricos. Para índices distribuidos normalmente con
homogeneidad de varianzas, la estadística de trazas de Pillai utilizó una prueba ANOVA
unidireccional de variables dependientes. Para métricas con distribución normal y heterogeneidad
de varianzas, se realizó una prueba ANOVA unidireccional de variables dependientes mediante la
estadística Greenhouse-Geisser. Para medir la confiabilidad de la prueba de los índices de CoP
normalmente distribuidos, se estimaron el CCP, el coeficiente de correlación intraclase (ICC (2,1))
y sus intervalos de confianza del 95% basados en una sola medición, acuerdo absoluto y modelo
de efectos aleatorios bidireccionales [29]. Para aquellos índices de CoP que no se distribuyeron
normalmente, el SCC, ICC (2,1) y sus intervalos de confianza del 95% se calcularon mediante la
técnica bootstrap.
Para las pruebas de usabilidad, la correlación entre la edad y los años de experiencia en
atención y manejo geriátrico versus los puntajes del SUS fue calculada por el SCC. Para la
estimación del grado de usabilidad, los puntajes SUS entre 50 y 70 indican usabilidad deficiente,
los puntajes SUS superiores a 70 indican usabilidad aceptable y los valores superiores a 90
indican una excelente usabilidad [43,44].
Para las pruebas de confiabilidad, se asumió que los límites del intervalo de confianza del
95% del ICC por debajo de 0,5 indican una confiabilidad deficiente, los valores entre 0,5 y 0,75
indican una confiabilidad moderada, los valores entre 0,75 y 0,9 indican una buena confiabilidad
y los valores superiores a 0,90 indican una excelente confiabilidad [42].
Para los coeficientes de correlación de Spearman y Pearson, se asumió que los valores entre
0,90 y 1,00 indican una correlación muy alta, los valores entre 0,70 y 0,90 una correlación alta, los
valores entre 0,50 y 0,70 una correlación moderada, los valores entre 0,30 y 0,50 una correlación
baja y los valores entre 0,00 y 0,30 indican una correlación insignificante [45].
La precisión de la discriminación de presentar un déficit de saldo para los 78 índices CoP se
evaluó mediante la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow y el área bajo la curva
característica operativa del receptor (AUC). Los puntos de corte óptimos se obtuvieron para los
índices con el AUC más alto que mejor distinguía entre personas con y sin déficit de equilibrio
según la estadística de Youden. Se evaluó la exactitud de la clasificación
con el AUC, sensibilidad y especificidad.
Todas las pruebas estadísticas se realizaron con α = 0,05 utilizando IBM SPSS Statistics (versión
26.0, Armonk, NY, USA), excepto la técnica bootstrap y la precisión de discriminación ejecutada en
Stata Statistical Software (versión 15, College Station, TX, USA).
2.5. Cálculo del tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra para la confiabilidad prueba-reprueba se calculó utilizando la
fórmula del coeficiente de correlación (Ecuación (1)) [46]:
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nTRT
3.( 1)
Dónde:
nTRT es el tamaño de la muestra para la confiabilidad
de prueba-reprueba, z α = 1.64, suponiendo un nivel
de confianza del 95%, z β = 1.44, suponiendo un
error de β de 0.075, y r = 0.70, es el coeficiente de
correlación esperado.
Este cálculo resultó en 16 participantes necesarios para alcanzar el coeficiente de correlación
deseado.
Para la estimación de la fiabilidad entre evaluadores, es necesario establecer el nivel rho (ρ),
la proporción de variación entre sujetos en relación con la variación total [47]. El tamaño de la
muestra se puede calcular utilizando la ecuación (2):
nIR
1.( 2)
Dónde:
nIR es el tamaño de la muestra para la confiabilidad
entre evaluadores, zα/2 = 1.96, suponiendo un nivel
de confianza del 95%, ρ = 0.70, es el coeficiente de
correlación esperado, ω = 0.25, es el ancho del
intervalo de confianza, n = 3, es el número de
examinadores.
Esta fórmula resultó en 43 participantes necesarios para alcanzar el coeficiente de correlación
deseado.
3. Resultados
En total, 19 individuos de 65 años o más participaron en las pruebas de confiabilidad intraevaluador. Un participante abandonó el estudio y dos fueron excluidos porque no pudieron
completar las pruebas de rendimiento físico. Por lo tanto, 16 individuos fueron incluidos en el
análisis de confiabilidad test-retest. La edad media de estos participantes fue de 75,7 (DE 7,6) años
y el 56,3% de la muestra eran mujeres. En total, 13 (81,3%) de todos los individuos presentaron
déficits de marcha y equilibrio, y 4 (25%) utilizaron dispositivos de asistencia para la marcha y
prótesis de miembros inferiores. Un total de 3 participantes (18,3%) informaron deficiencias
visuales y auditivas. La muestra completa tenía un déficit de fuerza en las piernas. La diabetes
estuvo presente en el 37,5%, el miedo a caer en el 56,3% y el 56,3% de los individuos sufrieron una
caída en el año anterior.
De los 46 individuos que participaron en las pruebas de confiabilidad entre evaluadores, 2
abandonaron el estudio y 1 no completó las pruebas de rendimiento físico. Así, 43 individuos, de
los cuales 19 (44,2%) eran mujeres, fueron incluidos en el análisis interevaluador. La edad media
fue de 72,6 (DE 7,9) años. En total, 27 individuos (62,8%) presentaron déficit de marcha, 30
(69,8%) déficit de equilibrio, 27 (62,8%) tenían miedo a caerse, 21 (48,8%) refirieron haber
sufrido una caída en el año anterior y 12 (27,9%) fueron diagnosticados con hipertensión arterial.
Todos los participantes tenían un déficit de fuerza en las piernas. No se encontraron diferencias
significativas entre las personas que participaron en las pruebas intraevaluadoras y los individuos
que participaron en las pruebas interevaluadores. Una descripción completa de las muestras se
muestra en la Tabla 1.
Tabla 1. Características de los adultos mayores que participaron en las pruebas de confiabilidad.
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Característica
Intra-Rater n
= 16
Inter-Rater n
= 43
p-Valor
Edad (años)
75.66 (7.62)
72.61 (7.86)
0.264
Sexo (mujeres)
9 (56.3%)
19 (44.2%)
0.409
Altura (cm)
154.68 (9.89)
158.83 (11.17)
0.191
Peso (kg)
59.79 (9.54)
65.09 (10.82)
0.100
Déficit de marcha
13 (81.3%)
27 (62.8%)
0.177
16 (100%)
43 (100%)
-
13 (81.3%)
30 (69.8%)
0.378
4 (25%)
9 (20.9%)
0.737
4 (25%)
6 (14%)
0.315
Déficit de fuerza de las piernas
Déficit de saldo
Uso de dispositivos de asistencia para la
marcha
Presencia de prótesis de miembros inferiores
Discapacidad visual total o parcial
3 (18.3%)
4 (9.3%)
0.318
Discapacidad auditiva parcial
3 (18.3%)
3 (7%)
0.183
Diabetes
6 (37.5%)
10 (23.3%)
0.274
Hipertensión
Miedo a caerse (puntuación FES-I ≥ 23)
Cayó el año pasado
4 (25%)
12 (27.9%)
0.823
9 (56.3%)
27 (62.8%)
0.647
9 (56.3%)
21 (48.8%)
0.613
Las variables continuas se presentan como Medias y Desviación Estándar (DE); las variables categóricas se presentan como
Frecuencias (porcentajes). Para las variables intraevaluadoras, faltaba un dato para la edad y el peso. Para las variables
entre evaluadores, faltaba un dato para la edad y la talla y dos datos faltantes para el peso.
Para la confiabilidad intraevaluadora, no hubo diferencias significativas en ningún índice de
CoP entre los valores medios de la prueba y la repetición de la prueba (ver Tabla A3). La Tabla 2
muestra los 17 índices con ICC superior a 0,80. Los índices CoP con mejor nivel de fiabilidad en las
pruebas intraevaluadoras son POWER95MLCE (ICC = 0,948 y PCC = 0,966), MVELMLOE (ICC = 0,920
y PCC = 0,926) y RDISTMLOE (ICC = 0,883 y PCC = 0,880). Un total de 41 índices (52,6% presentaron
un CCI superior a 0,7 y un coeficiente de correlación superior a 0,7 (ver Tabla A4 para los resultados
completos).
Tabla 2. Análisis estadístico de los índices CoP con el mejor nivel de fiabilidad en intra-evaluador (fiabilidad
test-retest.
Prueba
Media (DE)
Retest
Media (DE)
POTENCIA95MLCE
1.5 (0.82)
1.59 (0.99)
0.948 (0.862–0.982)
0.966
MVELMLOE
RDISTMLOE
RDISTOE
POWER95RDOE
sRDOE
TPOWERMLOE
RDISTAPCE
MDISTAPCE
RANGEMLOE
CFREQMLOE
MDISTMLOE
CFREQMLCE
POTENCIA95MLOE
AREACCOE
AREACEOE
MVELAPCE
9.65 (7.25)
4.41 (2.4)
6.72 (3.37)
2.08 (0.65)
3.39 (1.81)
12.43 (16.54)
6.08 (2.58)
4.85 (2.03)
25.36 (15.46)
0.72 (0.24)
3.45 (1.83)
0.74 (0.25)
1.44 (0.82)
507.37 (497.54)
480.76 (467.52)
21.84 (14.39)
10.49 (8.04)
4.98 (2.49)
7.22 (3.08)
2.09 (0.81)
3.48 (1.51)
12.39 (17.96)
5.9 (2.3)
4.69 (1.83)
28.23 (17.17)
0.7 (0.21)
3.96 (1.98)
0.79 (0.36)
1.37 (0.68)
534.65 (497.19)
492.03 (501.33)
22.66 (11.35)
0.920 (0.792–0.971)
0.883 (0.640–0.951)
0.882 (0.572–0.993)
0.869 (0.665–0.952)
0.868 (0.664–0.952)
0.859 (0.640–0.949)
0.852 (0.629–0.945)
0.851 (0.629–0.945)
0.834 (0.597–0.938)
0.834 (0.594–0.939)
0.832 (0.563–0.939)
0.819 (0.565–0.932)
0.817 (0.638–0.996)
0.817 (0.637–0.996)
0.815 (0.545–0.932)
0.809 (0.622–0.996)
0.926
0.880
0.826
0.884
0.879
0.854
0.851
0.851
0.843
0.836
0.857
0.873
0.604
0.774
0.807
0.776
Índices CoP
ICC (IC 95%)
Coeficiente de correlación
)
)
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Todos los valores p de los coeficientes de correlación ≤ 0,001. Para la confiabilidad intraevaluadora, no hubo una
diferencia significativa en ningún índice de CoP entre los valores medios de prueba y reprueba. Consulte el Apéndice C
para obtener los resultados completos.
Para la fiabilidad entre evaluadores, no hubo diferencias significativas en todos los índices
COP entre los tres examinadores, excepto MFREQOE, POWER50APOE, FREQDMLOE y FREQDAPOE
(ver Tabla A5 para los resultados completos). La Tabla 3 muestra los 11 índices con ICC (2,1)
superior a 0,75. Los índices CoP con el mejor nivel de fiabilidad en las pruebas interevaluadores
son CFREQAPCE (ICC(2,1) = 0,825 (0,717–0,934)), MFREQAPCE (ICC(2,1) = 0,819 (0,711–0,927)) y
POWER95APCE (ICC(2,1) = 0,809 (0,701–0,918)). Al comparar los tres examinadores, 30 índices
(38,46%) presentaron un ICC (2,1) superior a 0,7. El coeficiente de correlación fue superior a 0,7
para 46 índices (59,0%) al comparar Rater 1 vs. Rater 2, para 25 índices (32,05%), al comparar Rater
1 vs. Rater 3, y para 23 índices (29,5%) y al comparar Rater 2 vs. Rater 3 (el conjunto completo de
resultados de confiabilidad se puede consultar en la Tabla A6).
Tabla 3. Análisis estadístico de índices CoP con el mejor nivel de fiabilidad en el interevaluador.
Índices CoP
Rater 1
Media (DE)
CFREQAPCE
MFREQAPCE
POWER95APCE
MVELAPOE
MVELOE
POTENCIA95RDCE
ÁREASMoy
FDCCCE
POWER50APCE
MVELAPCE
FDPDCE
Evaluador 2
Media (DE)
Rater 3
Media (DE)
ICC(2,1) (IC 95%)
0.84 (0.3)
0.87 (0.28)
0.84 (0.26)
0.825 (0.717–0.934)
0.69 (0.36)
1.71 (0.76)
12.37 (7.77)
17.02 (8.98)
1.98 (0.69)
32.94 (27.16)
1.93 (0.2)
0.44 (0.15)
17.64 (10.32)
1.78 (0.15)
0.68 (0.28)
1.74 (0.65)
11.44 (7.07)
15.88 (8.48)
2.04 (0.6)
30.43 (30.14)
1.92 (0.15)
0.46 (0.14)
16.3 (8.69)
1.76 (0.13)
0.69 (0.33)
1.71 (0.69)
10.93 (5.84)
15.74 (8.08)
2.06 (0.69)
31.51 (33.39)
1.93 (0.18)
0.45 (0.15)
17.32 (10.98)
1.76 (0.13)
0.819 (0.711–0.927)
0.809 (0.701–0.918)
0.789 (0.665–0.914)
0.789 (0.676–0.901)
0.774 (0.660–0.861)
0.768 (0.604–0.932)
0.766 (0.648–0.856)
0.762 (0.622–0.902)
0.752 (0.594–0.911)
0.751 (0.628–0.846)
Consulte el Apéndice D para obtener los resultados completos.
Tres estudiantes de gerontología y dos fisioterapeutas participaron en el estudio de
usabilidad. El evaluador que realizó los ensayos prueba-reprueba también asistió como uno de
los tres evaluadores en la prueba entre evaluadores (Evaluador 1 en las Tablas 3 y 4). Los dos
evaluadores (Evaluadores 4 y 5) que participaron en nuestro estudio anterior [35] también
respondieron al cuestionario del SUS. Las cinco evaluadoras femeninas (edad: 25,8 (DE 7,12)
años; experiencia en atención y manejo geriátrico: 5,1 (DE 3,69) años) respondieron al
cuestionario del SUS al final de todas las pruebas experimentales de equilibrio.
Tabla 4. Características de los evaluadores que participaron en el estudio de usabilidad.
Edad
IDENTIFICACIÓN[Años]
Experiencia en Atención y Gestión Geriátrica [Años]Perfil Profesional
Puntuación
SUS
Rater 1
21
3.5
Estudiante de Gerontología
100
Rater 2
Rater 3
Rater 4
Rater 5
21
20
35
32
2.5
1.5
10
8
Estudiante de Gerontología
Estudiante de Gerontología
Fisioterapeuta
Fisioterapeuta
90
82.5
92.5
97.5
Los resultados indican que el mWBB tiene una puntuación media del SUS de 92,5 puntos y
una desviación estándar de 6,84 puntos. Por otro lado, 4 de cada 5 evaluadores califican la
usabilidad del WBB como excelente. Sólo un operador indicó que el WBB tiene una usabilidad
aceptable (ver las puntuaciones en la Tabla 4). La edad y los años de experiencia de los
evaluadores parecen no estar relacionados con los puntajes del SUS.
Para estimar la precisión de discriminación del mWBB cuando presenta una alteración del
equilibrio, se consideraron todas las mediciones tomadas por Rater 1. El primer ensayo de los 16
participantes de las pruebas intra-evaluador y los resultados obtenidos de la evaluación de los 43
adultos mayores incluidos en las pruebas inter-evaluadores. Se realizó un análisis del índice de
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Youden para calcular los valores de corte óptimos que proporcionan la mejor compensación entre
sensibilidad y especificidad para identificar un déficit de saldo. Luego, se realizó un análisis ROC y
se obtuvieron 10 índices CoP con el AUC más alto (Tabla 5). El AUC más alto se encontró para la
frecuencia media de la serie temporal de CoP anterior-posterior con los ojos abiertos, MFREQAPOE
(AUC = 0,778, sensibilidad = 0,93, especificidad = 0,625). La velocidad media de la CoP en la
dirección anterior-posterior y el rango de la CoP anterior-posterior presentaron AUC, sensibilidad
y especificidad superiores a 0,7.
Tabla 5. Análisis estadístico de los 10 índices CoP con mayor área bajo la curva (AUC) relacionados con la
presentación de un déficit de balance, valores de corte óptimos para los índices, sensibilidad y especificidad.
Índices CoP
Sin
Déficit de saldo n
= 16
Media (DE)
Con equilibrio
Déficit n
= 43
Media (DE)
MFREQAPOE
0.59 (0.52)
0.70 (0.30)
ÁREASMoy
MVELOE
MVELAPOE
RANGEAPOE
RANGEOE
RANGEXOE
TPOWERAPOE
sRDOE
AREACCOE
18.50 (15.0)
12.51 (6.92)
8.64 (5.96)
18.89 (7.53)
22.54 (10.35)
18.36 (9.44)
6.16 (6.84)
2.37 (1.05)
256.28 (233.49)
43.91 (39.24)
20.37 (11.15)
15.52 (9.34)
28.87 (12.52)
34.25 (17.18)
27.99 (16.29)
14.93 (19.72)
3.43 (1.55)
486.57 (393.27)
Punto de corte
óptimo
AUC
Sensibilidad
Especificidad
0.4383
0.778
0.93
0.625
15.4771
15.8459
10.2551
20.3611
22.0363
18.2051
6.9855
2.1303
150.5037
0.774
0.752
0.747
0.747
0.743
0.739
0.732
0.723
0.692
0.861
1
0.744
0.744
0.861
0.791
1
0.884
0.884
0.688
0
0.75
0.75
0.625
0.688
0
0.563
0.5
4. Discusión
Al evaluar el equilibrio estático en un grupo de individuos de 65 años y más con una alta
prevalencia de bajo rendimiento físico, el índice de CoP más confiable en las pruebas
intraevaluadoras fue la frecuencia de potencia del 95% en el desplazamiento medial-lateral de la
CoP con los ojos cerrados (POWER95MLCE). Tuvo una excelente confiabilidad con un ICC = 0.948
(0.862-0.982) y un PCC = 0.966. El mejor índice para la confiabilidad interevaluador fue la
frecuencia centroidal en la dirección anterior-posterior con los ojos cerrados (CFREQAPCE), que
tuvo un ICC (2,1) = 0,825. El mWBB también obtuvo una excelente puntuación media de usabilidad
de 92,5, lo que demuestra que los examinadores lo encontraron útil y fácil de usar. Lo
recomendarán a otros profesionales de la salud, independientemente de su edad o experiencia
profesional.
Los indicadores clave al medir la calidad de un instrumento son la validez y la confiabilidad
[48]. El primero estima el grado en que una medida está de acuerdo con el patrón oro. Por lo tanto,
se ha demostrado que el WBB es un instrumento válido que funciona de manera comparable a
una plataforma de fuerza de grado de laboratorio para la posturografía computarizada estática de
pie [18]. Además, investigaciones anteriores mostraron que el mWBB es un dispositivo válido que
identifica alteraciones del equilibrio en adultos mayores independientes y activos sin afecciones
agudas. El setenta y tres por ciento de los índices de CoP obtenidos con el mWBB fueron capaces
de detectar alteraciones del equilibrio, siendo la velocidad media de la CoP en la dirección anteroposterior con los ojos abiertos (MVELAPOE) la mejor para discriminar entre grupos [35].
La confiabilidad se define por la consistencia entre mediciones sucesivas de una variable, en
el mismo tema y en condiciones similares [49]. Algunas de las pruebas de confiabilidad más críticas
del instrumento son la confiabilidad entre dispositivos, intraevaluadores e interevaluadores.
La fiabilidad entre dispositivos se refiere a la consistencia de las mediciones realizadas por
diferentes dispositivos. Varios estudios han demostrado que el WBB presenta una baja
variabilidad entre dispositivos [23]. Incluso después de años de uso, estos dispositivos no
presentan alteraciones significativas en sus mediciones, y el nivel de carga de la batería no afecta
a los datos del sensor [50].
La confiabilidad intraevaluadora se refiere a la consistencia de las mediciones realizadas en
condiciones de evaluación similares en dos momentos separados por el mismo examinador
(prueba-reprueba). Por otro lado, la fiabilidad entre evaluadores apunta a la consistencia de las
mediciones realizadas por diferentes examinadores. La evidencia previa [18] ha indicado que el
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WBB es una herramienta confiable, segura y factible para evaluar el equilibrio estático en
individuos altamente funcionales [51], adultos mayores con riesgo de caídas [52] y adultos con
accidente cerebrovascular [53]. El principal inconveniente reportado de usar el WBB para la
evaluación médica es la frecuencia de muestreo inconsistente [19]. Sin embargo, en el diseño del
mWBB, este problema fue abordado y resuelto [20]. El número de variables disponibles derivadas
de la trayectoria de la CoP registrada en reposo silencioso varía mucho en la literatura [54,55]. La
mayoría de los estudios solo analizan la longitud total de la trayectoria de la CoP y la velocidad en
postura (medidas de "distancia" en el dominio del tiempo), pero un análisis adicional de los otros
índices de CoP puede ser útil para mejorar los resultados de confiabilidad, como se muestra en el
presente estudio, donde las medidas de "área" en el dominio del tiempo, el "híbrido" en el dominio
del tiempo y las medidas en el dominio de la frecuencia aparecen entre los índices más confiables
[36].
Es importante señalar que hubo una alta prevalencia de déficit físico en ambos grupos de
prueba de confiabilidad. Todos los participantes presentaron déficits de fuerza, y más del 60% de
la muestra mostró déficits de marcha y equilibrio. La disminución del equilibrio con el aumento de
la variabilidad de la marcha y la fuerza de las extremidades inferiores [56,57] se asocia con un
mayor riesgo de caídas, lo que resulta en mediciones que varían enormemente de una prueba a
otra. A pesar de esto, los resultados de confiabilidad del mWBB corroboran la hipótesis de que es
un instrumento confiable para evaluar el equilibrio en adultos mayores.
Para la confiabilidad entre evaluadores, es interesante notar que cuatro índices mostraron
diferencias significativas entre los evaluadores. Las comparaciones entre pares de evaluadores
indicaron que el número de índices altamente correlacionados disminuyó al comparar los
evaluadores 1 y 2 con el evaluador 3 (véase el cuadro A6). La repetibilidad de las pruebas podría
verse afectada por el grado de deterioro físico de los participantes. Además, la poca experiencia
de los evaluadores que atienden a adultos mayores con estas características también afectó estos
resultados. Específicamente, Rater 3 tuvo una experiencia más corta en la atención geriátrica.
Nuestros resultados mostraron que los índices CoP en la dirección ML son los más confiables
para las pruebas intraevaluadoras (Tabla 2). Por otro lado, los parámetros en la dirección AP
indicaron mayor confiabilidad para las pruebas entre evaluadores (Tabla 3). La dirección de la
variación de los índices CoP depende de los músculos involucrados en el mantenimiento del
equilibrio y la contribución de las articulaciones a las oscilaciones posturales [55,58]. Los factores
clínicos y antropométricos que influyen en las variables CoP incluyen sexo, presencia de
deficiencias vestibulares, comorbilidades, altura, peso, ancho máximo del pie, base del área de
apoyo y ángulo de apertura del pie [55,59]. Sin embargo, como se muestra en la Tabla 1, no se
encontraron diferencias significativas en las características entre los individuos en las dos
muestras. Por lo tanto, dado el alto grado de deterioro físico de los participantes, otras
características afectan la dirección de balanceo en ambas pruebas de fiabilidad. La investigación
futura debe incluir variables que afecten el equilibrio en las personas mayores, como la presencia
de demencia, depresión, sarcopenia o fragilidad [60-63].
La usabilidad es uno de los requisitos cruciales para la tecnología sanitaria [64]. La Escala de
Usabilidad del Sistema (SUS) se utiliza con frecuencia debido a su validez y disponibilidad y su fácil
interpretación de la puntuación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que es un indicador
débil de problemas críticos y graves de usabilidad en comparación con las tasas de finalización de
tareas. Es un instrumento de evaluación subjetivo y sólo proporciona una puntuación general de
la usabilidad [65]. Además, se necesita un tamaño de muestra más grande de evaluadores para
generalizar los resultados. Por lo tanto, a pesar de la alta puntuación de usabilidad obtenida por el
mWBB, se necesita más investigación para establecer su uso entre los profesionales de la salud
que atienden a adultos mayores.
Debido a la alta variabilidad entre las variables metodológicas, no existe un consenso
universal sobre qué índices de CoP son los mejores para evaluar el equilibrio y el riesgo de caída
[35,55]. La mayoría de los estudios muestran valores de AUC entre 0,7 y 0,8, la mayoría de ellos
presentan sensibilidad o especificidad por debajo de 0,7 [35,66–71] (las comparaciones entre
estudios se pueden encontrar en [35]). Por lo tanto, es interesante observar que para la precisión
de la clasificación, la velocidad media de CoP en la dirección anterior-posterior con ojos abiertos
(MVELAPOE) y el rango de la CoP anterior-posterior con ojos abiertos (RANGEAPOE) presentaron:
AUC = 0,747, sensibilidad = 0,744 y especificidad = 0,75 (la igualdad de valores para ambos índices
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es una coincidencia). Además, en nuestro estudio previo de validez predictiva [35], MVELAPOE
tenía el mejor valor de AUC para identificar un déficit de equilibrio (AUC = 0.714, sensibilidad =
0.478, especificidad = 0.930). Atribuimos el bajo nivel de sensibilidad al hecho de que la población
estudiada en [35] era independiente, activa y sin afecciones agudas. Por lo tanto, se necesita más
investigación para seleccionar índices con alta sensibilidad y especificidad en las clasificaciones
intergrupales, dependiendo del origen de las alteraciones del equilibrio.
A pesar de todos los beneficios que el WBB podría aportar como herramienta de medición
en entornos clínicos [24,72,73], existe un debate en curso sobre su valor científico [ 12,25-32].
Algunos estudios han planteado preocupaciones sobre la precisión del WBB, la intercambiabilidad
del dispositivo con otras plataformas de fuerza y su uso en aplicaciones clínicas. Por otro lado,
científicos y clínicos han llamado la atención sobre la necesidad de herramientas de evaluación
asequibles en clínicas no especializadas y países menos desarrollados, seguimientos regulares para
adaptar el tratamiento de acuerdo con el desempeño del paciente y acceso a herramientas para
prevenir el riesgo de caídas. El mWBB presentado en este trabajo tiene como objetivo contribuir
al desarrollo de hardware y métodos más ágiles y mejor adaptados que puedan estar disponibles
para más pacientes que las soluciones actuales de alta gama, resolviendo los inconvenientes
técnicos del WBB y demostrando su capacidad para cuantificar los déficits de equilibrio en adultos
mayores y la confiabilidad de sus mediciones.
Este estudio tiene algunas limitaciones. En primer lugar, las pruebas de fiabilidad deben
realizarse en condiciones de evaluación similares y el alto grado de deterioro físico de los
participantes podría haber afectado a las pruebas. Sin embargo, los resultados mostraron qué
índices eran los más apropiados para evaluar a los adultos mayores con estas características. En
segundo lugar, la diferencia entre los años de experiencia de los evaluadores podría haber afectado
las pruebas de confiabilidad entre evaluadores. En tercer lugar, se requiere una muestra más
grande de personal experimentado para generalizar los resultados de usabilidad. En cuarto lugar,
se necesita una muestra más grande para verificar la exactitud de la clasificación. Finalmente,
como la mayoría de la tecnología producida en masa, el WBB tiene un ciclo de vida definido de
disponibilidad y Nintendo ya no lo produce. Sin embargo, como investigaciones anteriores han
mostrado resultados similares entre WBB nuevos y usados [74], las plataformas antiguas aún
podrían usarse para evaluaciones de la función física. Además, el mismo principio utilizado en estas
placas se utiliza en las básculas de baño electrónicas que todavía se utilizan y producen
ampliamente; Estos dispositivos también son susceptibles de ser modificados para servir como
dispositivos de evaluación de saldo de bajo costo.
5. Conclusiones
Además de la literatura sobre el WBB como un dispositivo aceptable, de bajo costo, portátil,
fácil de usar y válido para la medición del equilibrio, el mWBB es un dispositivo confiable para
cuantificar el desplazamiento de CoP durante las pruebas de equilibrio en adultos mayores, capaz
de discriminar entre personas con y sin déficits de equilibrio.
Materiales complementarios: La siguiente información de apoyo se puede descargar en: https://
www.mdpi.com/article/10.3390/ijerph191711026/s1
utilizada para el análisis.
Archivo CSV: base de datos .csv: base de datos
Contribuciones del autor: Conceptualization, E.H.-L. , Á.G.E.-P. y L.P.-R.; Metodología, E.H.-L., Á.G.E.-P. y L.P.R.; validación, Á.G.E.-P. y L.P.-R.; análisis formal, E.H.-L. y Á.G.E.-P.; investigación, E.H.-L., Á.G.E.-P. y M.E.M.-G.;
recursos, Á.G.E.-P.; curación de datos, E.H.-L. y L.P.-R.; redacción—preparación del borrador original, E.H.-L.,
Á.G.E.-P., M.E.M.-G., R.M.-M., M.F.C.-V. y L.P.-R.; redacción—revisión y edición, E.H.-L., Á.G.E.-P., M.E.M.-G.,
R.M.-M., M.F.C.-V. y L.P.-R.; visualización, E.H.-L. y L.P.-R.; supervisión, Á.G.E.-P., R.M.-M., M.F.C.-V. y L.P.-R.;
adquisición de fondos, L.P.-R. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito.
Financiamiento: La publicación de este trabajo fue apoyada por el Instituto Nacional de Geriatría, México.
Declaración del Comité de Revisión Institucional: El estudio se realizó de conformidad con la Declaración de
Helsinki, aprobada por el Comité de Ética en Investigación de la Facultad de Medicina de la Universidad
Autónoma del Estado de México (número de registro CONBIOETICA-15-CEI-002-20210531).
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Declaración de consentimiento informado: Se obtuvo el consentimiento informado de todos los sujetos
involucrados en el estudio.
Declaración de disponibilidad de datos: Las bases de datos son anónimas y están disponibles como material
suplementario llamado base de datos.csv.
Conflictos de intereses: Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses. Los financiadores no
tuvieron ningún papel en el diseño del estudio; en la recopilación, análisis o interpretación de datos; en la
redacción del manuscrito; o en la decisión de publicar los resultados. No se recibió apoyo de Nintendo, los
autores no están relacionados de ninguna forma con Nintendo ni sus subsidiarias, y el propósito de este
proyecto es puramente científico, dedicado al desarrollo del conocimiento.
Apéndice A
Cuadro A1. Descripción de los índices del centro de presión (CoP).
Índices CoP
Unidades
Descripción
Fórmula
= 1, . . . , N.
RDmmSerie temporal de distancia resultanteRDn
MDIST
milímetro
Distancia media
Distancia media en desplazamiento
MDISTML
milímetro
medial-lateral
Distancia media en el desplazamiento
MDISTAP
milímetro
anterior-posterior
Valor de distancia RMS desde el
RDIST
mm
media CoP
MDIST = 1/N ∑ RD[n]
MDISTML = 1/N ∑ ML[n]
MDISTAP = 1/N ∑ AP[n]
RDIST
Distancia RMS del Medial-Lateral
RDISTMLmmtime seriesRDISTML
RDISTAP
GAMA
RANGEML
RANGEAP
MVEL
MVELML
MVELAP
Distancia RMS del
Serie temporal anterior-posterior
Distancia máxima entre dos puntos
milímetro
cualesquiera (p 1, p2) en la trayectoria
de la CoP
Rango de series temporales Medialmilímetro
Lateral CoP
Rango de series temporales de CoP
milímetro
anterior-posterior
mm/s
Velocidad media de la CoP
Velocidad media de la CoP en dirección
mm/s
medial-lateral
Velocidad media de CoP en
mm/s
Dirección anterior-posterior
mm
sAPML
milímetro2
AREACC
milímetro2
Series temporales
Covarianza de los datos Medial-Lateral y
Anterior-Posterior
95% de confianza en el área del círculo
RDISTAP
RANGO = Max(d(p 1, p2))
RANGEX = Máx(ML)
RANGEY = Max(AP)
MVELO = TOTEX/T
MVELOML = TOTEXML/T
MVELOAP = TOTEXAP/T
sAPML = 1/N ∑ ML[n]AP[n]
AREACC = π[MDIST + 1.645 sRD]2 AREACE
=
Desviación estándar del RD
RDIST2 − MDIST sRDmm sRD =
AREACEmm 295% Confianza Ellipse Area
RDISTAP 2 RDISTML2 − sAPML
Área de balanceo de la trayectoria de la
ÁREASW
mm2/s
CoP por unidad de
tiempo
MFREQ
Hz
Frecuencia media de la CoP
ÁREASW =
MFREQ = MVELO/(2πMDIST)
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12 de 24
Frecuencia media medial-lateral MFREQML
Hz
=
MFREQML
√
MVELOML/MDISTML
√
Series temporales de la CoP
Frecuencia media de
MFREQAPHzSerie temporal de CoP anterior-posteriorMFREQAP = MVELOAP/MDISTAP
Dimensión fractal que modela el área
FDPD
del stabilograma con un círculo de
diámetro d = rango
FDCC
Dimensión fractal basada en AREACC
FDPD = log(N)/ log(Nd/TOTEX)
FDCC =
log(N)/ log(2 N(MDIST + 1.645sRD)/TOTEX) FDCE =
log(N)/
Dimensión FDCE-Fractal basada en AREACE
RDISTAP
2 RDISTML2 − SAPML
/
TOTEX )
Índices CoP
Unidades
TPOWERRD
mm2/Hz
TPOWERML
mm2/Hz
TPOWERAP
mm2/Hz
POTENCIA50RD
Hz
POTENCIA50ML
Hz
POWER50AP
Hz
POWER95RD
Hz
POTENCIA95ML
Hz
POWER95AP
Hz
CFREQRD
Hz
CFREQML
Hz
CFREQAP
Hz
FREQDRD
-
FREQDML
-
FREQDAP
-
Cuadro A1. Cont.
Descripción
Fórmula
Potencia total de los datos de distancia
resultante de CoP
μ0 = ∑100m=3 GRD(m)
Potencia total de la CoP
μ0ML = ∑100m=3 GML(m)
Datos medial-laterales
Potencia total de la CoP
μ0AP = ∑100m=3 GAP(m)
Datos anterior-posterior
50% de frecuencia de potencia de los datos
POTENCIA50 RD = ∑um=3 GRD(m) ≥ 0,5μ0
de CoP de distancia resultante
50% de frecuencia de potencia de los
POTENCIA50 ML = ∑um=3 G ML(m) ≥ 0,5μ0ML
datos de CoP medial-lateral
50% de frecuencia de potencia de los
POTENCIA50 AP = ∑um=3 G AP(m) ≥ 0,5μ0AP
datos de CoP anterior-posterior
95% de frecuencia de potencia de los datos
POTENCIA 95 RD = ∑um=3 GRD(m) ≥ 0,95μ0
de CoP de distancia resultante
95% de frecuencia de potencia de los
G ML(m) ≥ 0,95μ0ML
PODER
datos de CoP medial-lateral
95% de frecuencia de potencia de los
G AP(m) ≥ 0,95μ0AP
PODER
datos de CoP anterior-posterior
Frecuencia centroidal de los datos de CoP
CFREQRD
de distancia resultante
GRD
Frecuencia centroidal de los datos de
CFREQML
CoP medial-lateral
GML
Frecuencia centroidal de los datos de
CoP anterior-posterior
CFREQAP
GAP
Dispersión de frecuencia de los datos de
FREQDRD = ((1 − (∑1 m 00=3(m∆f)G RD(m))2)/
CoP de distancia resultante
μ0(∑100m=3(m∆f)2 GRD (m)))1/2
Dispersión de frecuencia de
FREQDML = ((1 − (∑100 m=3(m∆f)G ML(m))2)/ μ0
Datos Medial-Lateral CoP
ML(∑100 m=3(m∆f)2 G ML (m)))1/2
Dispersión de frecuencia de los datos
FREQDAP = ((1 − (∑100 m=3(m∆f)G AP(m))2)/ μ0
de CoP anterior-posterior
AP(∑100 m=3(m∆f)2G AP (m)))1/2
N es el número de puntos de datos incluidos en la serie temporal de la CoP (N = 2400 con los ojos abiertos y con los ojos
cerrados). T es el período de tiempo seleccionado para el análisis (T = 48 s en este trabajo). G_x (m) es la densidad
espectral de potencia discreta (x significa RD, ML o AP). u es el entero más pequeño que converge en sumas recursivas.
Apéndice B
Cuadro A2. Cuestionario de evaluación sobre la usabilidad de la Wii Balance Board modificada (mWBB).
Fuertemente
Discrepar
Totalmente
de acuerdo
1. Creo que me gustaría usar el mWBB con frecuencia.
1
2
3
4
5
2. Encuentro el mWBB muy complejo.
3. Creo que el mWBB es fácil de usar.
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
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4. Creo que necesitaría soporte técnico para hacer uso del mWBB.
5. Encuentro las diversas funciones del mWBB bien integradas.
6. Creo que hay demasiada inconsistencia en el mWBB.
7. Creo que la mayoría de la gente aprendería a usar el mWBB rápidamente.
8. Encuentro el mWBB bastante incómodo de usar.
9. Me siento muy seguro al usar el mWBB.
10. Necesitaba aprender muchas cosas antes de poder operar el mWBB correctamente.
13 de 24
1
1
1
1
1
1
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2
2
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2
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2
3
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5
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5
5
5
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
14 de 24
Apéndice C
Cuadro A3. Análisis estadístico 78 índices CoP intra-evaluador.
Prueba
Media (DE)
Retest
Media (DE)
RDOE
13,913.74 (6860.32)
15,163.36 (6547.64)
0.810
0.268
MDISTOE
MDISTMLOE
MDISTAPOE
RDISTOE
RDISTMLOE
RDISTAPOE
RANGEOE
RANGEMLOE
RANGEAPOE
MVELOE
MVELMLOE
MVELAPOE
sRDOE
sAPMLOE
AREACCOE
AREACEOE
ÁREASMoy
MFREQOE
MFREQMLOE
MFREQAPOE
FDPDOE
FDCCOE
FDCEOE
TPOWERRDOE
TPOWERMLOE
TPOWERAPOE
POWER50RDOE
POTENCIA50MLOE
POWER50APOE
POWER95RDOE
POTENCIA95MLOE
POTENCIA95APOE
CFREQRDOE
CFREQMLOE
CFREQAPOE
FREQDRDOE
FREQDMLOE
FREQDAPOE
RDCE
MDISTCE
MDISTMLCE
MDISTAPCE
RDISTCE
RDISTMLCE
RDISTAPCE
RANGECE
RANGEMLCE
RANGEAPCE
MVELCE
5.79 (2.85)
3.45 (1.83)
3.83 (2.06)
6.72 (3.37)
4.41 (2.4)
4.91 (2.69)
33.09 (17.77)
25.36 (15.46)
30.14 (17.27)
21.52 (14.2)
9.65 (7.25)
17.09 (11.39)
3.39 (1.81)
−3,14 (5,91)
507.37 (497.54)
480.76 (467.52)
47.95 (52.87)
0.58 (0.19)
0.49 (0.17)
0.78 (0.33)
1.78 (0.14)
1.94 (0.17)
1.95 (0.16)
9.65 (12.65)
12.43 (16.54)
18.56 (30.14)
0.52 (0.13)
0.41 (0.1)
0.53 (0.17)
2.08 (0.65)
1.44 (0.82)
1.99 (0.68)
1.02 (0.24)
0.72 (0.24)
0.98 (0.24)
0.67 (0.04)
0.63 (0.07)
0.66 (0.06)
16,923.1 (6812.85)
7.05 (2.83)
4.02 (2.13)
4.85 (2.03)
8.14 (3.37)
5.12 (2.82)
6.08 (2.58)
40.48 (18.09)
29.8 (17.87)
35.53 (16.66)
27.49 (18.03)
6.31 (2.72)
3.96 (1.98)
4.09 (1.86)
7.22 (3.08)
4.98 (2.49)
5.06 (2.27)
33.54 (15.78)
28.23 (17.17)
27.16 (12.31)
21.97 (13.75)
10.49 (8.04)
16.86 (10.41)
3.48 (1.51)
−0,48 (14,53)
534.65 (497.19)
492.03 (501.33)
51.52 (68.26)
0.58 (0.35)
0.48 (0.2)
0.77 (0.47)
1.78 (0.18)
1.93 (0.26)
1.96 (0.25)
8.67 (10.11)
12.39 (17.96)
13.01 (14.87)
0.55 (0.28)
0.37 (0.08)
0.58 (0.24)
2.09 (0.81)
1.37 (0.68)
2.08 (0.86)
1.03 (0.4)
0.7 (0.21)
1.03 (0.39)
0.66 (0.04)
0.64 (0.05)
0.64 (0.05)
17,838.53 (7641.53)
7.43 (3.18)
4.77 (2.41)
4.69 (1.83)
8.55 (3.69)
6.08 (3.11)
5.9 (2.3)
42.18 (20.48)
36.98 (22.15)
34.04 (12.66)
29.91 (14.18)
0.810
0.638
0.632
0.629
0.974
0.558
0.754
0.673
0.967
0.021 *
1.000
0.002 *
0.056
0.376
0.028 *
0.100
0.013 *
0.000 *
0.397
0.030 *
0.529
0.062
0.003 *
0.000 *
0.821
0.000 *
0.006 *
0.024 *
0.113
0.496
0.002 *
0.315
0.044 *
0.463
0.298
0.878
0.179
0.968
0.005 *
0.005 *
0.138
0.210
0.023 *
0.118
0.202
0.725
0.788
0.243
0.711
0.268
0.063
0.550
0.311
0.079
0.772
0.871
0.237
0.280
0.642
0.288
0.918
0.684
0.524
0.535
0.883
0.501
0.278
0.817
0.438
0.930
0.827
0.569
1.000
0.985
0.836
0.816
0.265
0.389
0.853
0.820
0.466
0.756
0.484
0.408
0.582
0.410
0.297
0.501
0.501
0.166
0.565
0.642
0.156
0.604
0.644
0.159
0.574
0.375
Índices CoP
Prueba de Shapiro-Wilk del valor p
Valor p significa
Prueba de diferencia
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
15 de 24
MVELMLCE
MVELAPCE
sRDCE
12.42 (8.85)
21.84 (14.39)
4.06 (1.86)
14.65 (8.18)
22.66 (11.35)
4.21 (1.94)
Índices CoP
Cuadro A3. Cont.
Prueba
Media (DE)
Retest
Media (DE)
sAPMLCE
AREACCCE
AREACECE
ÁREASWCE
MFREQCE
MFREQMLCE
MFREQAPCE
FDPDCE
FDCCCE
FDCECE
TPOWERRDCE
TPOWERMLCE
TPOWERAPCE
POTENCIA50RDCE
POWER50MLCE
POWER50APCE
POTENCIA95RDCE
POTENCIA95MLCE
POWER95APCE
CFREQRDCE
CFREQMLCE
CFREQAPCE
FREQDRDCE
FREQDMLCE
FREQDAPCE
0.852
0.035 *
0.870
Prueba de Shapiro-Wilk del valor p
0.213
1.000
0.694
Valor p significa
Prueba de diferencia
−1,93 (10,24)
0.57 (16.89)
0.300
0.449
694.38 (495.01)
634.3 (471.31)
74.12 (73.45)
0.59 (0.22)
0.58 (0.3)
0.77 (0.34)
1.78 (0.13)
1.95 (0.18)
1.98 (0.17)
12.27 (10.66)
19.79 (21.94)
20.89 (14.7)
0.57 (0.12)
0.4 (0.1)
0.54 (0.17)
2.26 (0.64)
1.5 (0.82)
2.04 (0.81)
1.08 (0.23)
0.74 (0.25)
0.99 (0.3)
0.66 (0.03)
0.64 (0.07)
0.66 (0.03)
764.61 (562.87)
739.93 (544.89)
79.52 (54.79)
0.68 (0.38)
0.57 (0.23)
0.89 (0.56)
1.83 (0.20)
2.01 (0.27)
2.02 (0.26)
12.94 (10.68)
25.63 (26.64)
20.88 (15.75)
0.66 (0.38)
0.39 (0.13)
0.54 (0.28)
2.3 (0.95)
1.59 (0.99)
2.09 (0.84)
1.14 (0.48)
0.79 (0.36)
1.04 (0.42)
0.65 (0.05)
0.65 (0.07)
0.66 (0.04)
0.023 *
0.001 *
0.020 *
0.000 *
0.134
0.000 *
0.220
0.004 *
0.031 *
0.280
0.007 *
0.996
0.010 *
0.293
0.008 *
0.854
0.590
0.685
0.115
0.071
0.054
0.455
0.698
0.719
0.605
0.148
0.569
0.569
0.822
0.679
0.268
0.501
0.796
0.780
0.642
0.996
0.495
0.793
0.470
0.817
0.225
0.754
0.487
0.347
0.524
0.287
0.752
0.574
* valor p < 0,05.
Cuadro A4. Análisis estadístico de la fiabilidad intra-evaluador 78 índices CoP.
Índices CoP
Coeficiente de
correlación
Coeficiente de
correlación p-valor
ICC (IC 95%)
RDOE
0.791
0.000 *
0.787 (0.502–0.919)
MDISTOE
0.791
0.000 *
0.787(0.502–0.919)
MDISTMLOE
0.857
0.000 *
0.832 (0.563–0.939)
MDISTAPOE
0.606
0.013 *
0.612 (0.182–0.845)
RDISTOE
0.826
0.000 *
0.882 (0.572–0.993)
RDISTMLOE
0.880
0.000 *
0.883 (0.640–0.951)
RDISTAPOE
0.680
0.004 *
0.683 (0.292–0.877)
RANGEOE
0.794
0.000 *
0.799 (0.510–0.925)
RANGEMLOE
0.843
0.000 *
0.834 (0.597–0.938)
RANGEAPOE
0.792
0.000 *
0.745 (0.423–0.902)
MVELOE
0.629
0.009 *
0.743 (0.491–0.995)
MVELMLOE
0.926
0.000 *
0.920 (0.792–0.971)
MVELAPOE
0.594
0.015 *
0.628 (0.263–0.993)
sRDOE
0.879
0.000 *
0.868 (0.664–0.952)
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
16 de 24
sAPMLOE
-0.118
0.662
0.086 (0.000–0.577)
AREACCOE
0.774
0.000 *
0.817 (0.637–0.996)
AREACEOE
0.807
0.000 *
0.815 (0.545–0.932)
ÁREASMoy
0.779
0.000 *
0.788 (0.581–0.995)
MFREQOE
0.759
0.001 *
0.627 (0.261–0.993)
MFREQMLOE
0.714
0.002 *
0.719 (0.356–0.893)
MFREQAPOE
0.668
0.005 *
0.561(0.131–0.991)
FDPDOE
0.780
0.000 *
0.772 (0.455–0.995)
FDCCOE
0.802
0.000 *
0.746 (0.406–0.904)
Cuadro A4. Cont.
Índices CoP
FDCEOE
TPOWERRDOE
TPOWERMLOE
TPOWERAPOE
POWER50RDOE
POTENCIA50MLOE
POWER50APOE
POWER95RDOE
POTENCIA95MLOE
POTENCIA95APOE
CFREQRDOE
CFREQMLOE
CFREQAPOE
FREQDRDOE
FREQDMLOE
FREQDAPOE
RDCE
MDISTCE
MDISTMLCE
MDISTAPCE
RDISTCE
RDISTMLCE
RDISTAPCE
RANGECE
RANGEMLCE
RANGEAPCE
MVELCE
MVELMLCE
MVELAPCE
sRDCE
sAPMLCE
AREACCCE
AREACECE
ÁREASWCE
MFREQCE
MFREQMLCE
MFREQAPCE
FDPDCE
FDCCCE
FDCECE
TPOWERRDCE
Coeficiente de
correlación
Coeficiente de
correlación p-valor
ICC (IC 95%)
0.765
0.001 *
0.687 (0.380–0.994)
0.697
0.854
0.697
0.545
0.415
0.451
0.884
0.604
0.805
0.759
0.836
0.825
0.293
0.779
0.187
0.697
0.677
0.602
0.851
0.641
0.629
0.851
0.729
0.549
0.784
0.809
0.677
0.776
0.689
0.645
0.665
0.694
0.771
0.656
0.803
0.515
0.337
0.579
0.771
0.615
0.003 *
0.000 *
0.003 *
0.029 *
0.110
0.080
0.000 *
0.013 *
0.000 *
0.001 *
0.000 *
0.000 *
0.272
0.000 *
0.489
0.003 *
0.003 *
0.014 *
0.000 *
0.007 *
0.009 *
0.000 *
0.001 *
0.028 *
0.000 *
0.000 *
0.004 *
0.000 *
0.003 *
0.007 *
0.005 *
0.003 *
0.000 *
0.006 *
0.000 *
0.041 *
0.150
0.019 *
0.000 *
0.011 *
0.660 (0.330–0.990)
0.859 (0.640–0.949)
0.590 (0.187–0.992)
0.409 (0.000–0.989)
0.492 (0.000–0.990)
0.426 (0.000–0.753)
0.869 (0.665–0.952)
0.817 (0.638–0.996)
0.788 (0.489–0.920)
0.792 (0.588–0.995)
0.834 (0.594–0.939)
0.734 (0.400–0.898)
0.300 (0.000–0.687)
0.762 (0.450–0.909)
0.183 (0.000–0.608)
0.789 (0.574–0.995)
0.784 (0.573–0.996)
0.581 (0.162–0.828)
0.851 (0.629–0.945)
0.780 (0.566–0.995)
0.608 (0.201–0.840)
0.852 (0.629–0.945)
0.734 (0.387–0.898)
0.518 (0.078–0.796)
0.763 (0.445–0.910)
0.788 (0.503–0.920)
0.665 (0.288–0.867)
0.809 (0.622–0.996)
0.700 (0.324–0.884)
0.578 (0.136–0.829)
0.622 (0.253–0.991)
0.599 (0.205–0.992)
0.665 (0.337–0.993)
0.387 (0.000–0.989)
0.786 (0.485–0.920)
0.315 (0.000–0.986)
0.336 (0.000–0.701)
0.413 (0.000–0.984)
0.648 (0.303–0.993)
0.629 (0.200–0.854)
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
17 de 24
TPOWERMLCE
TPOWERAPCE
POTENCIA50RDCE
POWER50MLCE
POWER50APCE
POTENCIA95RDCE
POTENCIA95MLCE
POWER95APCE
CFREQRDCE
CFREQMLCE
CFREQAPCE
FREQDRDCE
FREQDMLCE
FREQDAPCE
0.732
0.753
0.283
0.200
0.708
0.642
0.966
0.788
0.640
0.873
0.802
0.487
0.294
0.084
0.001 *
0.001 *
0.288
0.457
0.002 *
0.007 *
0.000 *
0.000 *
0.008 *
0.000 *
0.000 *
0.056
0.269
0.757
0.441 (0.000–0.990)
0.763 (0.438–0.911)
0.257 (0.000–0.986)
0.204 (0.000–0.633)
0.488 (0.000–0.990)
0.611 (0.170–0.846)
0.948 (0.862–0.982)
0.797(0.509–0.924)
0.511 (0.037–0.797)
0.819 (0.565–0.932)
0.763 (0.447–0.910)
0.431 (0.000–0.753)
0.306 (0.000–0.692)
0.083 (0.000–0.552)
* valor p < 0,05.
Apéndice D
Cuadro A5. Análisis estadístico 78 índices CoP interevaluadores.
Índices CoP
RDOE
Rater 1
Media (DE)
13,058.98
(4666.8)
MDISTOE
5.44 (1.94)
MDISTMLOE
3.32 (1.42)
MDISTAPOE
3.57 (1.28)
RDISTOE
6.26 (2.31)
RDISTMLOE
4.27 (1.91)
RDISTAPOE
4.48 (1.6)
RANGEOE
30.32 (16.01)
RANGEMLOE
25.38 (15.41)
RANGEAPOE
24.67 (9.47)
MVELOE
17.02 (8.98)
MVELMLOE
9.02 (3.8)
MVELAPOE
12.37 (7.77)
sRDOE
3.04 (1.37)
sAPMLOE
−0,3 (6,98)
AREACCOE
393.14 (311.15)
AREACEOE
381.28 (284.2)
ÁREASMoy
32.94 (27.16)
MFREQOE
0.51 (0.25)
MFREQMLOE
0.52 (0.21)
MFREQAPOE
0.62 (0.37)
FDPDOE
1.73 (0.14)
FDCCOE
1.88 (0.19)
FDCEOE
1.88 (0.19)
TPOWERRDOE
6.65 (5.67)
TPOWERMLOE
10.03 (8.78)
TPOWERAPOE
10.31 (9.12)
POWER50RDOE
0.51 (0.18)
POTENCIA50MLOE
0.42 (0.14)
POWER50APOE
0.47 (0.17)
POWER95RDOE
1.81 (0.63)
POTENCIA95MLOE
1.29 (0.5)
Evaluador 2
Media (DE)
13,137.28
(4445.82)
5.47 (1.85)
3.27 (1.41)
3.69 (1.4)
6.24 (2.1)
4.06 (1.69)
4.59 (1.7)
29.17 (10.93)
22.37 (9.53)
24.89 (9.29)
15.88 (8.48)
8.58 (4.09)
11.44 (7.07)
2.98 (1.03)
0.56 (9.96)
376.14 (291.78)
351.21 (282.74)
30.43 (30.14)
0.46 (0.18)
0.49 (0.16)
0.55 (0.27)
1.71 (0.13)
1.84 (0.16)
1.86 (0.15)
5.86 (5.01)
8.62 (10.03)
10.09 (10.49)
0.5 (0.15)
0.41 (0.11)
0.43 (0.13)
1.85 (0.64)
1.3 (0.48)
Rater 3
Media (DE)
13,303.54
(5218.12)
5.54 (2.17)
3.26 (1.55)
3.74 (1.59)
6.39 (2.51)
4.15 (1.98)
4.7 (1.96)
30.57 (13.21)
24.19 (13)
25.84 (10.76)
15.74 (8.08)
8.94 (5.07)
10.93 (5.84)
3.16 (1.3)
1.78 (5.86)
418.76 (346.14)
394.51 (330.28)
31.51 (33.39)
0.45 (0.13)
0.5 (0.16)
0.53 (0.18)
1.70 (0.11)
1.84 (0.12)
1.85 (0.13)
7.42 (7.04)
10.4 (13.03)
12.01 (13.45)
0.47 (0.14)
0.38 (0.1)
0.4 (0.12)
1.79 (0.51)
1.31 (0.35)
p-Valor
Prueba de ShapiroWilk
p-Valor
Mauchly
Prueba
Valor p significa
Prueba de
diferencia
0.001 *
-
0.739
0.001 *
0.000 *
0.002 *
0.000 *
0.000 *
0.005 *
0.021 *
0.011 *
0.028 *
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.014 *
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.827
0.314
0.533
0.342
0.166
0.926
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.209
0.211
0.162
0.471
0.178
0.003 *
0.163
0.052
0.711
0.137
0.019 *
0.021 *
0.061
0.456
0.236
0.565
0.739
0.850
0.911
0.559
0.643
0.911
0.614
0.559
0.911
0.368
0.327
0.404
0.521
0.231
0.811
0.739
0.320
0.050 *
0.532
0.106
0.105
0.096
0.092
0.534
0.811
0.643
0.119
0.172
0.017 *
0.780
0.924
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
POTENCIA95APOE
CFREQRDOE
CFREQMLOE
CFREQAPOE
FREQDRDOE
FREQDMLOE
FREQDAPOE
RDCE
MDISTCE
MDISTMLCE
MDISTAPCE
RDISTCE
RDISTMLCE
RDISTAPCE
RANGECE
RANGEMLCE
RANGEAPCE
MVELCE
MVELMLCE
MVELAPCE
1.61 (0.77)
0.91 (0.28)
0.69 (0.21)
0.83 (0.33)
0.64 (0.04)
0.6 (0.05)
0.64 (0.05)
17.296,17
(6462,15)
7.2 (2.69)
4.55 (2.14)
4.6 (1.69)
8.22 (3.11)
5.67 (2.68)
5.78 (2.13)
38.13 (15.11)
31.05 (14.78)
33.05 (13.42)
24.58 (12.71)
13.27 (6.89)
17.64 (10.32)
18 de 24
1.59 (0.63)
0.92 (0.27)
0.69 (0.19)
0.79 (0.25)
0.64 (0.03)
0.61 (0.04)
0.65 (0.04)
16,478.23
(6700.75)
6.86 (2.79)
4.36 (2.09)
4.34 (1.71)
7.88 (3.15)
5.5 (2.61)
5.51 (2.14)
37.76 (15.42)
31.14 (14.65)
32.77 (13.53)
23.4 (11.36)
13.19 (6.82)
16.3 (8.69)
1.51 (0.54)
0.89 (0.22)
0.67 (0.15)
0.76 (0.21)
0.65 (0.04)
0.63 (0.05)
0.66 (0.05)
16,437.95
(6259.03)
6.84 (2.6)
4.18 (2.02)
4.48 (1.65)
7.88 (2.98)
5.32 (2.53)
5.65 (2.09)
38.45 (15.66)
30.89 (14.76)
33.22 (14.29)
24.24 (15.06)
13.15 (8.9)
17.32 (10.98)
0.223
0.015 *
0.990
0.369
0.799
0.106
0.845
0.655
0.105
0.117
0.464
0.513
0.742
0.478
0.404
0.703
0.171
0.170
0.024 *
0.040 *
0.177
0.008 *
0.470
0.177
0.540
0.916
0.174
0.350
0.536
0.895
0.658
0.146
0.000 *
0.000 *
0.000 *
0.008 *
0.043 *
0.096
0.015 *
0.033 *
0.090
0.063
0.016 *
0.165
-
0.470
0.395
0.414
0.565
0.559
0.515
0.958
0.985
0.979
0.977
0.739
0.739
p-Valor
Mauchly
Prueba
Valor p significa
Prueba de
diferencia
Cuadro A5. Cont.
Índices CoP
sRDCE
sAPMLCE
AREACCCE
AREACECE
ÁREASWCE
MFREQCE
MFREQMLCE
MFREQAPCE
FDPDCE
FDCCCE
FDCECE
TPOWERRDCE
TPOWERMLCE
TPOWERAPCE
POTENCIA50RDCE
POWER50MLCE
POWER50APCE
POTENCIA95RDCE
POTENCIA95MLCE
POWER95APCE
CFREQRDCE
CFREQMLCE
CFREQAPCE
FREQDRDCE
FREQDMLCE
FREQDAPCE
Rater 1
Media (DE)
Evaluador 2
Media (DE)
Rater 3
Media (DE)
p-Valor
Prueba de ShapiroWilk
3.94 (1.61)
3.85 (1.5)
3.89 (1.49)
0.424
0.110
0.866
−1,05 (9,57)
−0,48 (13,63)
−0,7 (8,4)
675.17 (529.15)
659.68 (539.88)
63.54 (54.17)
0.55 (0.25)
0.55 (0.24)
0.69 (0.36)
1.78 (0.15)
1.93 (0.2)
1.93 (0.2)
11.47 (9.05)
20.93 (23.84)
20.44 (18.44)
0.52 (0.16)
0.41 (0.14)
0.44 (0.15)
1.98 (0.69)
1.36 (0.54)
1.71 (0.76)
0.97 (0.28)
0.71 (0.23)
0.84 (0.3)
0.65 (0.04)
0.61 (0.05)
0.66 (0.06)
631.34 (506.34)
628.36 (497.18)
60.29 (55.83)
0.55 (0.17)
0.56 (0.19)
0.68 (0.28)
1.76 (0.13)
1.92 (0.15)
1.93 (0.15)
11.18 (9.65)
21.43 (28.32)
19.18 (23.21)
0.55 (0.14)
0.41 (0.13)
0.46 (0.14)
2.04 (0.6)
1.42 (0.46)
1.74 (0.65)
1 (0.25)
0.74 (0.19)
0.87 (0.28)
0.64 (0.03)
0.63 (0.05)
0.65 (0.05)
628.7 (433.01)
606.75 (428.13)
60.86 (61.35)
0.57 (0.23)
0.56 (0.2)
0.69 (0.33)
1.76 (0.13)
1.93 (0.18)
1.94 (0.18)
10.6 (8.64)
17.82 (21.91)
19.05 (17.26)
0.54 (0.16)
0.42 (0.12)
0.45 (0.15)
2.06 (0.69)
1.43 (0.42)
1.71 (0.69)
1 (0.26)
0.74 (0.18)
0.84 (0.26)
0.64 (0.04)
0.62 (0.05)
0.65 (0.05)
0.006 *
0.599
0.944
0.000 *
0.009 *
0.315
0.004 *
0.991
0.257
0.026 *
0.003 *
0.000 *
0.000 *
0.021 *
0.261
0.003 *
0.185
0.674
0.025 *
0.037 *
0.287
0.007 *
0.232
0.558
0.733
0.018 *
0.015 *
0.114
0.083
0.996
0.589
0.035 *
0.128
0.009 *
0.129
0.126
0.417
0.298
0.720
0.702
0.850
0.433
0.870
0.850
0.483
0.961
0.739
0.643
0.811
0.521
0.452
0.897
0.180
0.429
0.444
0.959
0.211
0.477
0.811
0.880
0.149
0.816
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
19 de 24
* valor p < 0,05.
Cuadro A6. Análisis estadístico de la fiabilidad entre evaluadores 78 índices CoP.
Índices de
COP
Coeficiente de correlación (valor p)
ICC(2,1) (IC 95%)
RDOE
0.714 (0.555–0.874)
Prueba 1–
Prueba 2
0.612 (0.000 *)
MDISTOE
MDISTMLOE
MDISTAPOE
RDISTOE
RDISTMLOE
RDISTAPOE
RANGEOE
RANGEMLOE
RANGEAPOE
MVELOE
MVELMLOE
MVELAPOE
sRDOE
sAPMLOE
AREACCOE
AREACEOE
ÁREASMoy
MFREQOE
MFREQMLOE
MFREQAPOE
FDPDOE
0.714 (0.541–0.888)
0.665 (0.473–0.858)
0.549 (0.295–0.803)
0.722 (0.558–0.886)
0.631 (0.392–0.871)
0.571 (0.324–0.817)
0.603 (0.439–0.743)
0.432 (0.118–0.746)
0.686 (0.533–0.840)
0.789 (0.676–0.901)
0.739 (0.594–0.884)
0.789 (0.665–0.914)
0.639 (0.441–0.836)
0.047 (0.000–0.585)
0.717 (0.569–0.865)
0.732 (0.583–0.880)
0.768 (0.604–0.932)
0.652 (0.500–0.778)
0.656 (0.506–0.781)
0.584 (0.417–0.728)
0.629 (0.473–0.761)
0.612 (0.000 *)
0.564 (0.000 *)
0.419 (0.005 *)
0.624 (0.000 *)
0.577 (0.000 *)
0.487 (0.001 *)
0.646 (0.000 *)
0.576 (0.000 *)
0.599 (0.000 *)
0.782 (0.000 *)
0.645 (0.000 *)
0.844 (0.000 *)
0.643 (0.000 *)
0.072 (0.649)
0.623 (0.000 *)
0.684 (0.000 *)
0.730 (0.000 *)
0.773 (0.000 *)
0.643 (0.000 *)
0.731 (0.000 *)
0.722 (0.000 *)
Prueba 1–Prueba 3
Prueba 2–Prueba 3
0.635 (0.000 *)
0.802 (0.000 *)
0.635 (0.000 *)
0.591 (0.000 *)
0.486 (0.001 *)
0.622 (0.000 *)
0.574 (0.000 *)
0.543 (0.000 *)
0.551 (0.000 *)
0.529 (0.000 *)
0.649 (0.000 *)
0.724 (0.000 *)
0.720 (0.000 *)
0.815 (0.000 *)
0.594 (0.000 *)
0.333 (0.029 *)
0.598 (0.000 *)
0.613 (0.000 *)
0.666 (0.000 *)
0.679 (0.000 *)
0.681 (0.000 *)
0.610 (0.000 *)
0.612 (0.000 *)
0.802 (0.000 *)
0.718 (0.000 *)
0.633 (0.000 *)
0.760 (0.000 *)
0.698 (0.000 *)
0.629 (0.000 *)
0.544 (0.000 *)
0.612 (0.000 *)
0.551 (0.000 *)
0.719 (0.000 *)
0.597 (0.000 *)
0.866 (0.000 *)
0.645 (0.000 *)
0.132(0.400)
0.720 (0.000 *)
0.697 (0.000 *)
0.638 (0.000 *)
0.754 (0.000 *)
0.697 (0.000 *)
0.613 (0.000 *)
0.591 (0.000 *)
Int. J. Environ. Salud Pública 2022, 19, 11026
20 de 24
Table A6. Cont.
Coeficiente de correlación (valor p)
Índices de COP
FDCCOE
FDCEOE
TPOWERRDOE
TPOWERMLOE
TPOWERAPOE
POWER50RDOE
POTENCIA50MLOE
POWER50APOE
POWER95RDOE
POTENCIA95MLOE
POTENCIA95APOE
CFREQRDOE
CFREQMLOE
CFREQAPOE
FREQDRDOE
FREQDMLOE
FREQDAPOE
RDCE
MDISTCE
MDISTMLCE
MDISTAPCE
RDISTCE
RDISTMLCE
RDISTAPCE
RANGECE
RANGEMLCE
RANGEAPCE
MVELCE
MVELMLCE
MVELAPCE
sRDCE
sAPMLCE
AREACCCE
AREACECE
ÁREASWCE
MFREQCE
MFREQMLCE
MFREQAPCE
FDPDCE
FDCCCE
FDCECE
TPOWERRDCE
TPOWERMLCE
TPOWERAPCE
POTENCIA50RDCE
POWER50MLCE
POWER50APCE
POTENCIA95RDCE
POTENCIA95MLCE
POWER95APCE
CFREQRDCE
CFREQMLCE
ICC(2,1) (IC 95%)
Prueba 1–Prueba 3
0.712 (0.576–0.820)
Prueba 1–
Prueba 2
0.765 (0.000 *)
Prueba 2–Prueba 3
0.716 (0.000 *)
0.776 (0.000 *)
0.745 (0.620–0.842)
0.663 (0.482–0.844)
0.655 (0.413–0.898)
0.706 (0.557–0.855)
0.639 (0.484–0.768)
0.516 (0.341–0.677)
0.556 (0.382–0.708)
0.663 (0.513–0.786)
0.728 (0.596–0.830)
0.659 (0.508–0.783)
0.739 (0.582–0.895)
0.702 (0.563–0.813)
0.720 (0.588–0.825)
0.482 (0.303–0.650)
0.424 (0.241–0.602)
0.608 (0.445–0.746)
0.663 (0.514–0.786)
0.663 (0.514–0.786)
0.647 (0.494–0.774)
0.670 (0.522–0.790)
0.666 (0.517–0.788)
0.644 (0.490 -0.772)
0.673 (0.527–0.793)
0.609 (0.455–0.747)
0.598 (0.432–0.740)
0.580 (0.410–0.726)
0.724 (0.567–0.880)
0.684 (0.495–0.872)
0.752 (0.594–0.911)
0.635 (0.477–0.766)
0.276 (0.000–0.667)
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