{"id":444,"date":"2026-03-31T16:59:44","date_gmt":"2026-03-31T16:59:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.coresystemtrust.org.uk\/espanol\/?p=444"},"modified":"2026-03-31T16:59:45","modified_gmt":"2026-03-31T16:59:45","slug":"recursos-clinicos-del-core-10-para-poblacion-argentina-enfoque-basado-en-datos-para-el-calculo-del-punto-de-corte-clinico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.coresystemtrust.org.uk\/espanol\/2026\/03\/31\/recursos-clinicos-del-core-10-para-poblacion-argentina-enfoque-basado-en-datos-para-el-calculo-del-punto-de-corte-clinico\/","title":{"rendered":"Recursos cl\u00ednicos del CORE-10 para Poblaci\u00f3n Argentina: Enfoque basado en datos para el c\u00e1lculo del punto de corte cl\u00ednico"},"content":{"rendered":"\n

Por Manuel Meglio<\/a><\/p>\n\n\n\n

El presente estudio, publicado en Journal of Clinical Psychology<\/em>,<\/a> busca profundizar en diversas cuestiones no abarcadas en la validaci\u00f3n Argentina del CORE-10 realizada por Areas et al. (2025)<\/a>. No obstante, el punto focal del estudio fue abordar, con mirada cr\u00edtica, las estrategias para calcular puntos de corte en escalas cl\u00ednicas.<\/p>\n\n\n\n

Los puntos de corte funcionan como herramientas que permiten diferenciar los estados cl\u00ednicos de un paciente. En otras palabras, es un recurso que da soporte al juicio cl\u00ednico para la economizaci\u00f3n de tratamientos o para observar cuando un paciente presenta un cambio significativo durante su tratamiento, en v\u00edas de la conclusi\u00f3n del mismo.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, el uso de criterios externos, que clasifiquen el estado cl\u00ednico del sujeto, es fundamental. Ya que los valores de tendencia central y las distribuciones en cada grupo permiten calcular el valor cr\u00edtico que nos d\u00e9 la diferenciaci\u00f3n m\u00e1s estable y confiable entre poblaciones.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, la utilizaci\u00f3n de criterios externos adecuados, en muchos casos, implica un costo muy alto en recursos diversos (econ\u00f3micos, de tiempo, entre otros). Por esta raz\u00f3n, la estrategia m\u00e1s inmediatamente accesible, habitualmente utilizada, es: si el sujeto se encuentra o no en tratamiento psicoterap\u00e9utico.<\/p>\n\n\n\n

La intuici\u00f3n nos dicta que la intenci\u00f3n de iniciar un tratamiento se debe a un sufrimiento psicol\u00f3gico diferencial. Sin embargo, nuestro estudio mostr\u00f3 que las tendencias centrales entre ambas poblaciones, aunque se manten\u00edan significativamente diferenciadas, eran muy pr\u00f3ximas y presentaban distribuciones altamente solapadas. Asumir la terapia como criterio cl\u00ednico en este escenario implicar\u00eda un punto de corte con muy malas capacidades discriminativas del fen\u00f3meno cl\u00ednico. Lo que nos conduce a dos posibles conclusiones: (1) la escala no es adecuada para discriminar sujetos cl\u00ednicos (direcci\u00f3n opuesta al encuadre te\u00f3rico del instrumento); (2) el criterio externo utilizado no es suficientemente representativo de la poblaci\u00f3n que queremos identificar.<\/p>\n\n\n\n

Partiendo de este problema, proponemos una estrategia basada en datos que utiliza las respuestas a los \u00edtems y los patrones observados en sus tendencias de respuesta para identificar grupos de estado cl\u00ednico claramente diferenciados. La estrategia completa consta de dos pasos: (a) la aplicaci\u00f3n de diferentes algoritmos no supervisados para detectar grupos entre los casos y (b) el c\u00e1lculo del punto de corte cl\u00ednico a partir de dos criterios distintos.<\/p>\n\n\n\n

La primera observaci\u00f3n que pudimos realizar fue que, en el paso (b), al utilizar el criterio de terapia como indicador de estado cl\u00ednico, se obtuvieron valores marcadamente diferentes, con una diferencia pr\u00e1ctica de 3 puntos. Adem\u00e1s, al realizar esta exploraci\u00f3n por separado en cada grupo, los valores tienden a los extremos.

En cambio, al incorporar el paso (a) para la categorizaci\u00f3n de los estados cl\u00ednicos antes del paso (b), las diferencias nunca superaron \u00b11 punto entre las estrategias de agrupamiento ni entre los distintos criterios de c\u00e1lculo. Asimismo, al utilizar por separado los grupos de terapia y no terapia con esta estrategia, se observ\u00f3 que, entre todos los c\u00e1lculos realizados que incluyeron ambos pasos, la diferencia nunca fue mayor a 2 puntos.

En otras palabras, la estrategia propuesta basada en datos mostr\u00f3 una alta consistencia al estimar puntos de corte cl\u00ednicos, ya fuera utilizando toda la muestra, solo la de terapia o solo la de no terapia.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udcc4 Art\u00edculo disponible en:<\/p>\n\n\n\n

Meglio, M., L\u00f3pez, F., Areas, M., G\u00f3mez, B., Fern\u00e1ndez-\u00c1lvarez, J,. and G\u00f3mez-Penedo, J.M. (2026). Psychometric Properties and Clinical Resources of the Clinical Outcomes in Routine Evaluation-10 in Argentina: Data-Driven Approach for Clinical Cut-Off. Journal of Clinical Psychology, <\/em>e70104. https:\/\/doi.org\/10.1002\/jclp.70104<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Manuel Meglio<\/a> <\/strong>es doctorando en la Universidad de Buenos Aires y en el IPEHCS (CONICET-UNCO). Su trabajo se centra en el desarrollo de sistemas de monitoreo y retroalimentaci\u00f3n para la personalizaci\u00f3n de tratamientos.<\/p>\n\n\n\n

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