En las personas mayores, muchos cambios relacionados con el bienestar emocional, el aislamiento social o el funcionamiento cognitivo pueden aparecer de forma lenta y pasar desapercibidos hasta fases más avanzadas. Cuando la evaluación solo se realiza en momentos críticos, como hospitalizaciones, quejas explícitas de memoria o estado de ánimo, pueden perderse oportunidades de detección e intervención temprana (Pellicer-Espinosa & Díaz-Orueta, 2021; Tsoi et al., 2015; Tsoy et al., 2020). La detección precoz de estos cambios es fundamental para favorecer una intervención oportuna y un seguimiento continuado. En el ámbito social, además, la evidencia muestra que la soledad y el aislamiento social se asocian con un mayor riesgo de resultados adversos en salud en las personas mayores (Holt-Lunstad et al., 2015).
Para dar respuesta a esta problemática, el plan de evaluación integrado en SERENIA cuenta con un sistema de cribado y apoyo al seguimiento clínico. El objetivo es que los profesionales puedan acceder periódicamente a pequeñas “fotografías” del estado emocional y cognitivo de sus usuarios.
Para ello, la plataforma administra de forma programada, automática y remota cuestionarios estandarizados que las personas usuarias completan directamente desde el dispositivo que usan para interactuar con SERENIA (teléfono, tablet, Alexa…). De este modo, se evita que los profesionales tengan que administrar y corregir los cuestionarios de forma manual, ahorrando tiempo y facilitando un seguimiento continuo.
Este enfoque plantea un seguimiento longitudinal personalizable, que permita detectar patrones o cambios como por ejemplo, descensos progresivos del bienestar y vitalidad o incrementos de sintomatología ansiosa o depresiva. Esta información puede servir para señalar cuándo puede ser recomendable realizar una revisión profesional más completa o introducir cambios en los hábitos de vida.
En este aspecto, se plantea que este sistema de evaluación integrado en SERENIA pueda acompañar la intervención de un centro y ofrecer orientación tanto a los profesionales como a usuarios y familiares, estos últimos también pueden tener acceso a una versión adaptada de los resultados.
Las dimensiones de análisis se organizan en dos bloques, compuestos por cuestionarios de cribado estandarizados :
- Bloque emocional y socioemocional:
- Bienestar subjetivo: Índice de Bienestar WHO-5 (Bonsignore et al., 2001).
- Satisfacción con la vida: Satisfaction With Life Scale (SWLS) (Pavot & Diener, 2008).
- Síntomas depresivos: Geriatric Depression Scale-5 (GDS-5) (Rinaldi et al., 2003).
- Evaluación de la ansiedad: Escala de Ansiedad y Depresión de Goldberg (EADG) (Goldberg et al., 1988; Montón et al., 1993).
- Soledad no deseada: Escala de Soledad de De Jong Gierveld (De Jong Gierveld & Van Tilburg, 2010).
- Dimensiones de salud percibida y vitalidad: Short Form Health Survey (SF-36) (Alvarado et al., 2013).
- Bloque cognitivo: cribado del funcionamiento cognitivo global mediante una adaptación del Mini-Mental State Examination (MMSE) (Folstein et al.,1975).
Los cuestionarios están diseñados para administrarse de forma automática al inicio del uso de la aplicación, estableciendo una línea base del estado de la persona. Una vez completada esta evaluación inicial, el sistema programa automáticamente nuevas administraciones con una periodicidad aproximada de tres meses (configurable). Cuando corresponde realizar un nuevo cribado, la persona recibe una notificación para completar los cuestionarios. Las puntuaciones obtenidas se almacenan en su perfil y se comparten con los profesionales vinculados a dicho perfil, facilitando el seguimiento de su evolución.
El sistema envía mensualmente un correo electrónico con un resumen de los resultados de los usuarios asociados a ese profesional, incluyendo las puntuaciones obtenidas, los puntos de corte y las próximas evaluaciones programadas. Además, dispone de un panel de control desde el que puede consultar en cualquier momento el histórico completo de cada usuario y revisar tanto las respuestas registradas como la evolución de los resultados a lo largo del tiempo, siempre con el consentimiento del usuario.
Por último, aunque el proceso de evaluación está automatizado, el control de la intervención permanece siempre en manos del profesional. Tanto la frecuencia de administración como la selección de los cuestionarios son configurables adaptando el seguimiento a las necesidades de cada caso.
Adicionalmente, SERENIA incorpora un modelo de Machine Learning que analiza de forma continua las conversaciones diarias mantenidas en la aplicación. Como complemento, se integran preguntas de control de depresión, ansiedad y salud cognitiva que aparecen entre las conversaciones con el objetivo de realizar un screening rápido para facilitar el aprendizaje del algoritmo, mediante una pregunta que pueda introducirse de forma natural en la conversación
Finalmente, el sistema opera bajo el cumplimiento normativo (RGPD), asegurando que toda la información recogida esté completamente encriptada. El acceso al panel de control está restringido de forma exclusiva al equipo profesional autorizado del centro, garantizando la privacidad del usuario y la seguridad de sus registros clínicos.
Beneficios de la integración de evaluaciones en un asistente conversacional
Integrar los cuestionarios dentro de un asistente conversacional permite integrar la evaluación en la conversación con la persona. En lugar de presentar un formulario largo, las preguntas aparecen de forma progresiva, como parte de una conversación, un formato que diferentes estudios han asociado con una buena aceptabilidad y experiencia de uso en personas mayores (Schneider et al., 2023).
Además, se pueden enviar recordatorios al dispositivo de la persona usuaria cada vez que toca un nuevo cuestionario, lo que facilita su realización y favorece la continuidad del seguimiento
Por otro lado, este enfoque también aporta beneficios para los profesionales sanitarios, los servicios sociales y los programas comunitarios dirigidos a personas mayores. Al automatizar la administración y el registro de las evaluaciones, libera al equipo de tareas mecánicas y permite que los profesionales puedan centrarse en la intervención y el acompañamiento directo.
Asimismo, disponer de evaluaciones realizadas de forma periódica proporciona una visión longitudinal de la evolución de cada persona, algo difícil de conseguir cuando las valoraciones se realizan aisladas y únicamente en consultas puntuales. Toda esta información queda organizada de forma cronológica dentro de la plataforma, facilitando su consulta y permitiendo identificar cambios o tendencias de manera rápida.
No obstante, siempre hay que tener en cuenta que estas herramientas pueden presentar algunas limitaciones. Las puntuaciones obtenidas mediante los autoinformes o cribados breves que incorporamos, si bien son cuestionarios ampliamente utilizados y validados, pueden verse afectadas por factores como dificultades tecnológicas, fatiga, problemas sensoriales o baja adherencia al sistema. Por ello, cualquier interpretación de los resultados debe realizarse con cautela y dentro de un marco asistencial adecuado.
Referencias
- Alvarado, B. E., Zunzunegui, M. V., Béland, F., Sicotte, M., & Tellechea, L. (2013). Validity and reliability of the SF-36 in Chilean older adults. Revista Médica de Chile, 141(1), 45–52. doi: 10.1007/s10433-012-0256-2
- Bonsignore, M., Barkow, K., Jessen, F., & Heun, R. (2001). Validity of the five-item WHO Well-Being Index (WHO-5) in an elderly population. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience, 251(Suppl. 2), II/27–II/31. 7/BF03035123
- De Jong Gierveld, J., & Van Tilburg, T. (2010). The De Jong Gierveld short scales for emotional and social loneliness: Tested on data from 7 countries in the UN Generations and Gender Surveys. European Journal of Ageing, 7(2), 121–130. https://doi.org/10.1007/s10433-010-0144-6
- Folstein, M. F., Folstein, S. E., & McHugh, P. R. (1975). Mini-mental state: A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. Journal of Psychiatric Research, 12(3), 189–198. https://doi.org/10.1016/0022-3956(75)90026-6
- Goldberg, D., Bridges, K., Duncan-Jones, P., & Grayson, D. (1988). Detecting anxiety and depression in general medical settings. BMJ, 297(6653), 897–899. https://doi.org/10.1136/bmj.297.6653.897
- Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., Baker, M., Harris, T., & Stephenson, D. (2015). Loneliness and social isolation as risk factors for mortality: A meta-analytic review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 227–237. https://doi.org/10.1177/1745691614568352
- Montón, C., Pérez-Echevarría, M. J., Campos, R., García-Campayo, J., & Lobo, A. (1993). Escalas de ansiedad y depresión de Goldberg: Una guía de entrevista eficaz para la detección del malestar psíquico. Atención Primaria, 12(6), 345–349.
- Pavot, W., & Diener, E. (2008). The Satisfaction With Life Scale and the emerging construct of life satisfaction. The Journal of Positive Psychology, 3(2), 137–152. https://doi.org/10.1080/17439760701756946
- Pellicer-Espinosa, I., & Díaz-Orueta, U. (2021). Cognitive screening instruments for older adults with low educational and literacy levels: A systematic review. Journal of Applied Gerontology, 41(4), 1222–1231. https://doi.org/10.1177/07334648211056230
- Rinaldi, P., Mecocci, P., Benedetti, C., Ercolani, S., Bregnocchi, M., Menculini, G., Cipriani, G., Cherubini, A., & Ferrucci, L. (2003). Validation of the five-item Geriatric Depression Scale in elderly subjects in three different settings. Journal of the American Geriatrics Society, 51(5), 694–698. Doi: 10.1034/j.1600-0579.2003.00216.x
- Schneider, T., et al. (2023). Older adults’ experience with virtual conversational agents for health data collection. Frontiers in Digital Health, 5, Article 1125926. https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1125926
- Tsoi, K. K. F., Chan, J. Y. C., Hirai, H. W., Wong, S. Y. S., & Kwok, T. C. Y. (2015). Cognitive tests to detect dementia: A systematic review and meta-analysis. JAMA Internal Medicine, 175(9), 1450–1458. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.2152
- Tsoy, E., Possin, K. L., Thompson, N., Patel, K., Garrigues, S. K., Maravilla, I., Erlhoff, S. J., & Ritchie, C. S. (2020). Self-administered cognitive testing by older adults at risk for cognitive decline. Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease, 7(4), 283–287. https://doi.org/10.14283/jpad.2020.25