Hoy quiero hablar del #Norms4all Project. Este proyecto tiene como objetivo generar datos normativos / baremos a los test neuropsicológicos de mayor uso en diferentes regiones del mundo
@HispanicNS @INSneuro @NANneuropsych @DocBlock_NP @AsianNeuropsych @neuropsicoslan @ins_slc
En #Neuropsicología, los baremos indican la posición de una persona en relación a un grupo normativo, determinando su rendimiento en un test y se suelen presentarse en puntuaciones típicas (Z) o en puntuaciones típicas derivadas como puntuaciones T, estaninos, percentiles, otras.
Las puntuaciones directas de un test por sí solas no dan información útil. Las puntuaciones deben ser ajustadas según información demográfica de cada paciente.
Para ello, es necesario evaluar si las variables sociodemográficas (p. ej. edad, educación, sexo) afectan a las puntuaciones. Además, actualmente sabemos la importancia de generar datos normativos ajustados por aspectos / regiones culturales.
#Norms4all project inició en el 2013 investigando cuáles eran los tests de mayor uso por parte de los neuropsicólogos y sus principales problemas en diferentes regiones del mundo.
Los resultados los hemos publicado en diferentes papers mostrando la situación actual de la Neuropsicología en Latinoamérica, Francia, Países Nórdicos, Sudáfrica, Italia, Puerto Rico y España.
https://doi.org/10.1080/23279095.2016.1185423
https://doi.org/10.1080/2... href=" https://doi.org/10.1080/13854046.2016.1237675">https://doi.org/10.1080/1... https://doi.org/10.1080/13854046.2016.1183049">https://doi.org/10.1080/1...
El siguiente paso fue generar datos normativos para 10 test neuropsicológicos ajustados por edad (18-90), educación y sexo en 12 países de Latinoamérica (Argentina, Bolivia, Chile, Colombia, Cuba, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Paraguay, Perú, y Puerto Rico).
En un segundo estudio multicéntrico generamos datos normativos para población infantil y adolescente (6 a 17 años).
Lo interesante de estos dos estudios (además de generar datos normativos para cada país, incluyendo España), fue el uso de regresiones lineales múltiples y los residuos del modelo final (estandarización de los valores residuales =Z =e/SDe). https://content.iospress.com/articles/neurorehabilitation/nre172275?id=neurorehabilitation%2Fnre172275">https://content.iospress.com/articles/...
Además, probamos el efecto curvilíneo de las puntuaciones en función de la edad; año 2017. https://content.iospress.com/articles/neurorehabilitation/nre172240">https://content.iospress.com/articles/... @Lai_Olabarrieta
Además de los dos primeros estudios multicéntricos, se han generado datos normativos para población ecuatoriana, portuguesa, y población analfabeta.

https://doi.org/10.1093/arclin/acaa087
https://doi.org/10.1093/a... href=" https://doi.org/10.1080/13825585.2020.1790493
https://doi.org/10.1080/1... href=" https://doi.org/10.1080/13825585.2020.1781768
https://doi.org/10.1080/1... href=" https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00830">https://doi.org/10.3389/f...
Usar regresiones múltiples y la evaluación de los supuestos de multicolinealidad, homocedasticidad, normalidad de los residuos estandarizados y la influencia de valores extremos para cada modelo, ha demostrado tener mayor sensibilidad comparado con otros métodos tradicionales
Actualmente estamos en proceso de generar datos normativos en otras regiones tales como el sur de África y otros países de América. Igualmente, estamos probando nuevas metodologías para mejorar la precisión de la estimación del baremo.
#Norms4all es dirigido por #DrArangoLasprilla, investigador @Ikerbasque en @biocrucesHRI y Diego Rivera, PDI de @SaludUPNA @UNavarra. Ha contado con la participación de investigadores de más de 50 centros-> sin ellos no hubiera sido posible. Muchas gracias por llegar hasta aquí
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