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Vol. 55. Núm. 12.
Páginas 654-656 (Diciembre 2019)
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¿En qué momento deberíamos medir la autoeficacia para ayudar a dejar de fumar?
When Should We Measure Self-Efficacy as an Aid to Smoking Cessation?
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José Ignacio de Granda-Orivea,
Autor para correspondencia
igo01m@gmail.com

Autor para correspondencia.
, José Francisco Pascual-Lledób, Segismundo Solano-Reinac, Santos Asensio-Sánchezb, Marcos García-Ruedad, Manuel Ángel Martínez-Muñize, Lourdes Lázaro-Aseguradof, Susana Luhningg, Daniel Bujulbasichh, Rogelio Pendinoh, Isabel Cienfuegos-Agustína, Carlos A. Jiménez-Ruizi
a Servicio de Neumología, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
b Servicio de Neumología, Hospital General Universitario de Alicante, Alicante, España
c Servicio de Neumología, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, España
d Servicio de Neumología, Hospital Carlos Haya, Málaga, España
e Servicio de Neumología, Hospital San Agustín, Avilés (Asturias), España
f Servicio de Neumología, Hospital Universitario de Burgos, Burgos, España
g Instituto Médico Humana, Centro Asistencial de Consulta Externa, Córdoba, República Argentina
h Servicio de Neumología, Sanatorio Nuestra Señora del Rosario, Centro Médico IPAM, Rosario, República Argentina
i Unidad Especializada de Tabaquismo de la Comunidad de Madrid, Madrid, España
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Tabla 1. Distribución de frecuencias de las categorías de las preguntas 4 del test de Richmond y 3 del test de Khiwji-Watts en función de la variable resultado y comparación entre éxito y fracaso
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Estimado Director:

Con el fin de mejorar las intervenciones para ayudar a dejar de fumar (DF) es necesario entender mejor las múltiples facetas que componen esta adicción y qué factores se esconden tras las recaídas1,2. La autoeficacia (AE), entendida como la creencia de una persona en su capacidad de tener éxito en una situación particular, se ha asociado de manera fiable a la abstinencia y la recaída tabáquica, por lo tanto, es una diana de importancia en las intervenciones tabáquicas3,4. El objetivo de nuestro estudio fue valorar la asociación entre AE, medida en la visita basal, y la abstinencia medida a los 12 meses.

Para ello realizamos un estudio observacional y multicéntrico de pacientes consecutivos que acudieron a consultas de tabaquismo para DF entre octubre de 2014 y octubre de 2015. Fueron recogidas variables demográficas y de estatus de fumador. La AE fue valorada a partir de 2preguntas incluidas en los cuestionarios de motivación para DF de Richmond y de Khiwji-Watts5 (tabla 1). El análisis estadístico fue descriptivo y se llevó a cabo con el programa IBM SPSS 20.0 para Windows. Para valorar la asociación entre la AE y la variable resultado (éxito o fracaso en DF) se construyeron modelos de regresión logística con la variable resultado como variable dependiente, la variable AE como variable independiente y el resto de las variables como variables de control y ajuste. Se consideró como nivel de significación estadística un valor de p <0,05.

Tabla 1.

Distribución de frecuencias de las categorías de las preguntas 4 del test de Richmond y 3 del test de Khiwji-Watts en función de la variable resultado y comparación entre éxito y fracaso

Variable  Serie global  Resultadop 
  N (%)  Fracaso  Éxito   
Pregunta 4 del test de Richmond: ¿Cabe la posibilidad de ser un no fumador en los próximos 6 meses? (N=274)
Definitivamente no/quizása  52 (19,0)  19 (15,0)  33 (22,4)   
Sí  134 (48,9)  67 (52,8)  67 (45,6)   
Definitivamente sí  88 (32,1)  41 (32,3)  47 (32,0)  0,255 
Definitivamente no/quizás  52 (19,0)  19 (15,0)  33 (22,4)   
Sí/definitivamente Sí  222 (81,0)  108 (85,0)  114 (77,6)  0,115 
Pregunta 3 del test de Khiwji-Watts: ¿Qué probabilidades de éxito concedería Ud. si intentara dejarlo? (N=275)
Dudosas  27 (9,8)  17 (13,3)  10 (6,8)   
Medias  109 (39,6)  50 (39,1)  59 (40,0)   
Grandes  139 (50,5)  61 (47,7)  78 (53,1)  0,188 
Dudosas/medias  136 (49,5)  67 (52,3)  69 (46,9)   
Grandes  139 (50,5)  61 (47,7)  78 (53,1)  0,371 

N: tamaño muestral; p: grado de significación.

a

Las categorías definitivamente no y quizás se agruparon, dado el escaso número de efectivos de la primera categoría.

El estudio incluyó a 275 sujetos, 130 varones (47,3%), con una edad media global de 51,2 años (DE 10,7). Del total, un 53,5% (147 sujetos) tuvo éxito en DF. La media de los diferentes test de motivación utilizados fue: Escala analógica visual 8 (1,9), cuestionario de Richmond 7,9 (1,5), test del Hospital Henry Mondor 13 (2,7) y el de Khiwji-Watts de 11,4 (2,5). La media del grado de dependencia global, medido por el test de Fagerström (FTCD), fue de 5,9 (2,2), sin diferencias de grado de dependencia entre los que dejaron de fumar (media 5,9 y DE 2,2) y los que fracasaron en el intento (media 5,9 y DE 2,4). No hemos encontrado diferencias significativas entre los que tuvieron éxito al DF frente a los que no lo consiguieron en ninguna de las variables analizadas: cuantitativas (edad, edad de inicio, consumo diario de cigarrillos, número de años fumados, consumo acumulado en años-paquete, número de intentos previos de abandono, cuestionarios de motivación y FTCD], y cualitativas (sexo, estado civil, nivel de estudios y situación laboral) salvo en el nivel de estudios,en el que aquellos con estudios secundarios tuvieron un 17,1% (IC 95%: 4,8-29,4%; p=0,004) más de éxitos mientras que aquellos con estudios universitarios tuvieron un 12,4% (IC 95%: 0,7-24,0%; p=0,026) más de fracasos. No hemos encontrado asociación estadísticamente significativa entre la AE y la variable resultado (tabla 1) en ninguno de los modelos de regresión logística posibles construidos, considerada la variable AE tanto cualitativa como cuantitativa, y controlando por sexo, edad, consumo diario de cigarrillos, número de años fumados, número de intentos previos de abandono, FTCD y nivel de estudios. Tampoco hemos encontrado, en el análisis multivariante, diferencias entre hombres y mujeres en la asociación entre AE y la variable resultado. La dependencia al cigarrillo medida por el FTCD no se asoció a la probabilidad de DF. Concluimos que ni la AE ni el grado de dependencia fueron predictoras de la probabilidad de éxito o fracaso en DF, solamente la variable nivel de estudios mostró asociación estadísticamente significativa con el resultado de DF.

El hallazgo más importante de nuestro trabajo ha sido que no hemos encontrado asociación entre la autoeficacia y la abstinencia tabáquica. Gwaltney et al.3 encontraron que la AE es un predictor pobre de abstinencia cuando esta es medida antes de realizar un intento de DF (como ocurre en nuestro trabajo) y que la asociación es algo más robusta al medirla tras el día «D». La AE varía en su capacidad para predecir abstinencia en función del tiempo3,6: su asociación con la abstinencia es más probable cuando es medida a la semana del día «D»3, pero esta relación se debilita cuando se mide más adelante en el tiempo, es decir, la AE predice mejor una conducta proximal3. Muchos de los fumadores que dejan de fumar presentan caídas y recaídas en su intento de abstinencia; por ello, la AE fluctúa a la baja en dichos episodios, y se ha encontrado una asociación bidireccional entre el grado de AE al inicio y el tiempo hasta la primera caída: una disminución significativa en el grado de AE se sigue de una vuelta al consumo y viceversa4,7-9. Si la asociación entre la AE y la abstinencia es solamente modesta, es improbable que aumentar la intervención sobre la AE tenga un impacto sustancial en la abstinencia final, pues se modifica claramente en respuesta al consumo de tabaco y predice mejor una conducta proximal3,10. En efecto, la AE se correlaciona de forma positiva con el éxito en el mantenimiento de la abstinencia, pero de forma negativa con los intentos de abandono11. La propia seguridad del «puedo dejarlo cuando quiera» lleva a aplazar la decisión de DF11,12.

En nuestro estudio la única variable que demostró asociación con la abstinencia al año fue el nivel de estudios: aquellos con estudios secundarios presentaron mayores posibilidades de DF al compararlos con el nivel de estuidos básico y universitario. En general, no existe unanimidad al considerar que esta variable predice mejor la abstinencia. Nerín et al.13 encontraron, en una población española de fumadores que aquellos con estudios básicos presentaban mayores tasas de abstinencia que aquellos con niveles medios o superiores, aunque sin significación estadística. Hymowitz et al.14 no encontraron diferencias según el tiempo acumulado de estudios; en cambio, Diemert et al.15 observaron que aquellos con un nivel de estudios bajo hacían más intentos por DF y aquellos con un nivel de estudios alto conseguían mejores tasas de abstinencia, como ya habían comunicado Holm et al.16 y Walker et al.17.

Nuestro trabajo presenta varias limitaciones: 1) No hemos utilizado escalas específicas de medición de AE; 2) el estudio podría no disponer de suficiente fuerza estadística para identificar diferencias; 3) nuestros hallazgos han sido recogidos de fumadores que acuden voluntariamente a nuestras consultas para DF, por lo tanto, podrían ser sujetos con una mayor motivación; 4) los test se realizaron en escenarios y localizaciones diferentes, lo que podría no reflejar lo que pasaría si los test se hubiesen administrado a la población general fumadora y 5) el uso de cuestionarios en pacientes puede llevar a resultados que no son siempre precisos. Toda esta variabilidad podría llevar a diferentes resultados.

No hemos podido demostrar que la AE previa a la cesación tenga asociación predictiva con el éxito o fracaso en DF. Pensamos, pues, que la AE debería medirse tras la cesación tabáquica cuando está basada en la propia ejecución exitosa.

Financiación

Financiado mediante beca SEPAR 2013.

Conflicto de intereses

JIG-O ha recibido honorarios por ponencias, participación en estudios clínicos y publicaciones de (orden alfabético): AstraZeneca, Esteve, Gebro, Menarini, Pfizer y Rovi. CJ-R ha recibido honorarios por ponencias, participación en estudios clínicos y publicaciones de (orden alfabético): Esteve, Gebro, Menarini y Pfizer. LL-A ha recibido honorarios por ponencias, participación en estudios clínicos y publicaciones de (orden alfabético): Astra-Zeneca, Boehringer, Chiesi, Esteve, Ferrer, Grifols, GSK, Menarini, Novartis y Pfizer. SS-R ha recibido honorarios por ponencias, participación en estudios clínicos y publicaciones de (orden alfabético): Boehringer, Esteve, Pfizer y Sandoz. El resto de los autores no presenta conflicto de intereses.

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