NUEVA INVESTIGACIÓN REVELA LA INFLUENCIA DE LA CONFIANZA EN EL MOVIMIENTO EN EL DOLOR LUMBAR
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Una investigación doctoral llevada a cabo en la Universidad de León ha demostrado que la confianza en la capacidad de movimiento propio influye significativamente en la evolución del dolor lumbar, una de las principales causas de atención médica y baja laboral a nivel mundial.
El dolor lumbar y su impacto
El estudio, dirigido por Arrate Pinto Carral y María José Álvarez, pone de relieve la importancia de los factores psicosociales, frecuentemente subestimados, en el manejo del dolor lumbar. Esta condición representa un gasto sanitario considerable y es una de las principales razones de discapacidad en el mundo.
Factores psicosociales y confianza en el movimiento
La tesis doctoral se centró en analizar cómo la percepción individual de la capacidad para moverse afecta directamente al dolor, la discapacidad y la evolución clínica de los pacientes con dolor lumbar. La investigación destaca que la confianza en el movimiento no es solo una variable psicológica, sino un factor clínico fundamental.
Metodología del estudio
El estudio se dividió en dos fases. Primero, se adaptó y validó al español el cuestionario Optimal-confianza, una herramienta objetiva para medir la confianza en el movimiento.
Los resultados confirmaron la fiabilidad del cuestionario para diferenciar entre personas con y sin dolor lumbar.
Posteriormente, se realizó un seguimiento a pacientes con dolor lumbar que iniciaban fisioterapia en atención primaria. Se evaluaron variables como dolor, discapacidad, movilidad, miedo al movimiento y confianza en tres momentos: inicio del tratamiento, alta médica y tres meses después.
Resultados clave y conclusiones
Los resultados mostraron una clara asociación entre menor confianza y mayor discapacidad e intensidad del dolor. La investigación concluye que la confianza en la capacidad de moverse debe ser abordada como un objetivo terapéutico central.
Inteligencia artificial para optimizar el tratamiento
El análisis de datos clínicos se realizó con técnicas de machine learning, en colaboración con los grupos de investigación Alba y Salbis de la ULE. Esta colaboración permitió desarrollar una herramienta para optimizar los procesos de diagnóstico e individualizar las intervenciones terapéuticas.
El uso de inteligencia artificial facilitó el análisis eficiente de grandes volúmenes de datos clínicos, detectando patrones complejos y relaciones entre variables que no son evidentes con métodos estadísticos convencionales.
El objetivo final es identificar desde el inicio a los pacientes con mayor riesgo de una mala evolución para adaptar su tratamiento de forma personalizada.
