Héctor González Ordi1, Pablo Santamaría-Fernández2 y Pilar Capilla Ramírez3

1Universidad Complutense de Madrid

2TEA Ediciones

3FREMAP Madrid II

1. Introducción: la simulación y los mitos en torno a la validez de los síntomas.

La simulación es el intento deliberado de mentir o engañar acerca de una enfermedad o discapacidad, exagerando la sintomatología, con el fin de obtener un beneficio personal, que generalmente suele ser de tipo económico o implica la exención de deberes y obligaciones (Kropp y Rogers, 1993).

Desde que la simulación fuera incluida como problema de atención clínica en 1980, en el DSM, y en 1992, en la CIE, se produce el despegue en la investigación empírica para desarrollar instrumentos, estrategias, procedimientos y protocolos de actuación que permitieran refinar, cada vez más, el grado de certeza a la hora de determinar si un paciente simula sus síntomas o no. El desarrollo del campo teórico, metodológico e investigador en la simulación ha sido ingente en los últimos años, siendo superior el número de investigaciones realizadas en los últimos quince años a los cien anteriores, suponiendo una auténtica explosión de desarrollo en esta área (Rogers, 2008).

En la actualidad, se publican a nivel internacional decenas de trabajos científico-técnicos dedicados a la detección de simulación y están disponibles un buen número de libros y monografías que describen instrumentos, estrategias y procedimientos centrados en diversas patologías y contextos (Boone, 2007; González Ordi, Santamaría Fernández y Capilla Ramírez 2012a; Granhag y Strömwall, 2004; Hall y Poirier, 2001; Halligan, Bass y Oakley, 2003; Horton y McNeill, 2012; Larrabee, 2007; Merten y Dettenborn, 2009;  Morgan y Sweet, 2009; Rogers, 2008, por citar sólo unos pocos).

En Europa, el interés y la producción científica sobre esta temática son menores y están algo menos consolidados que en Norteamérica (EE.UU. y Canadá), pero siguen avanzando con determinación y paso firme (Merten et al., en prensa). Prueba de ello son las tres ediciones bianuales que se han celebrado, desde el año 2009, del European Symposium on Symptom Validity Assessment, un congreso europeo específicamente destinado al estudio de la validez de síntomas y la simulación.

Sin embargo, a pesar de los notables avances realizados en la investigación sobre la simulación, aún persisten una serie de mitos y concepciones erróneas entre los profesionales que merecen ser destacadas y que a continuación se enumeran:

Mito 1. La simulación se da en muy raras ocasiones, mis pacientes siempre son sinceros.

“Mis pacientes acuden a mi consulta en busca de ayuda profesional, ¿por qué van a exagerar o simular sus síntomas?”. Esta creencia está extendida entre los profesionales; no obstante, un interesante estudio realizado en Holanda reveló que cerca del 42% de los pacientes que acudían a consulta clínica ordinaria, lo hacían con la expectativa de obtener otros beneficios secundarios mas allá de la propia mejoría clínica (p.ej., conseguir ayuda para la valoración de algún grado de incapacidad, informes para bajas laborales o mayor atención afectiva o emocional del entorno). Por su parte, los profesionales que realizaron la evaluación de los casos informaron de no ser conscientes ni conocer estas motivaciones secundarias de los pacientes a los que atendieron. Lo más interesante de este estudio fue que precisamente estos pacientes con beneficios secundarios (y cuyos profesionales asignados desconocían sus motivaciones) fueron los que mostraron peor pronóstico y respuesta al tratamiento (Van Egmond & Kummeling, 2002; Van Egmond, Kummeling, & Balkom, 2005), lo que pone en evidencia que la consecución de beneficios secundarios es una realidad en la práctica profesional, que puede afectar a la prognosis y a las decisiones respecto al tratamiento.

Teniendo en cuenta el alto porcentaje de pacientes que buscan obtener algún beneficio secundario, no es de extrañar que los estudios existentes en torno a la prevalencia de simulación reflejen unas tasas de 1 de cada 10 pacientes en la  práctica clínica general, entre 2 y 3 pacientes de cada 10 en el contexto médico-legal y entre 3 a 5 pacientes de cada 10 en el contexto forense (v.g., Chafetz, 2008; Mittenberg, Patton, Canyock, & Condit, 2002; Rogers, Salekin, Sewell, Goldstein, & Leonard, 1998).

Además, este problema no solo afecta a la práctica profesional sino a la investigación y a la creación de conocimiento científico. Por ejemplo, Rosen (2006) ha alertado de la relevancia de descartar la exageración de sintomatología y simulación a la hora de establecer tasas de prevalencia del trastorno de estrés postraumático, así como la necesidad de que los revisores de revistas, editores y autores incluyan este requisito para aceptar las publicaciones. Algo similar podría afirmarse con respecto a otros cuadros clínicos con tasas relevantes de simulación, como la ansiedad, la depresión o las dolencias físicas (entre ellas, la lumbalgia, la cervicalgia o los síndromes complejos de dolor) (v.g. Victor, Boone, & Kulick, 2010). Conociendo la alta prevalencia de la simulación asociada a estos trastornos, los expertos subrayan la necesidad de incluir la evaluación de la validez de los síntomas de manera rutinaria en las investigaciones.

Mito 2. Efecto "House" o "todos los pacientes mienten".

En contrapartida al primer mito, existe también la tendencia a sobrevalorar la prevalencia de los casos de simulación, dando lugar al sesgo de falsedad, a través del cual el profesional considera que todos o la mayoría sus pacientes están exagerando o mienten, al igual que argumentaba en reiteradas ocasiones el actor Hugh Laurie en el papel del Dr. Gregory House en la famosa serie de TV homónima. Esta creencia resulta tan perjudicial, o más, que la idea de que la simulación es muy poco frecuente, pudiendo dar lugar a diagnósticos erróneos de simulación en pacientes reales y con problemas auténticos. La realidad es que, aunque un determinado porcentaje de pacientes simula al menos parcialmente sus síntomas, la mayoría son pacientes que requieren de nuestra atención. Es necesaria la correcta y objetiva evaluación de los casos de sospecha de simulación para evitar la asignación errónea al grupo de simuladores de pacientes clínicos reales.

Si bien no todos los pacientes mienten, es cierto que la evidencia empírica apunta a que existe una relación temporal consistente y significativa entre compensación económica y demora en la recuperación de una lesión física (Cameron y Gabbe, 2009). Incluso algunas revisiones meta-analíticas señalan que, en el contexto del tratamiento del dolor crónico, la presencia y magnitud de la compensación económica está relacionada significativamente con el incremento en la severidad del dolor autoinformada por los pacientes y con el empeoramiento de la eficacia terapéutica de los tratamientos empleados (Rohling, Binder y Langhinrichsen-Rohling, 1995). Sin embargo, esto no quiere decir que la exageración de síntomas se pueda equiparar tácitamente a la simulación. Bien al contrario, la investigación reciente evidencia que, aunque la litigancia pueda tener efectos iatrogénicos en la recuperación de la enfermedad, tan sólo es un factor potencial, que no explicativo, de la simulación (Merten y Merckelbach, 2013).

Mito 3. El simulador como rasgo.

“El simulador es claramente detectable por ser una persona con tendencia a engañar y con un cierto patrón antisocial. Mis pacientes no son así”. Frecuentemente se asocia al simulador con un cierto rasgo antisocial o con tendencia a actuar delictivamente. Sin embargo, diversos estudios han encontrado que los rasgos antisociales son un criterio poco específico y escasamente útil en la detección de simulación (v.g. Kucharski, Duncan, Egan y Falkenbach, 2006).

La realidad se aleja bastante de este prototipo criminológico de rasgo del simulador y refleja algo más cotidiano a la práctica profesional. Típicamente, el simulador puede comenzar padeciendo algún tipo de trastorno o patología genuina y, cuando descubre los posibles beneficios que obtiene o que ha obtenido, decide exagerar o perpetuar esos síntomas para mantener los beneficios con cierta permisividad por parte del sistema. Esta nueva visión ha propiciado la adopción de un modelo adaptativo (en vez de criminalístico) para explicar la conducta de simulación, que se basa en la idea de que cualquier persona puede optar puntualmente por una conducta de simulación con el objetivo de obtener beneficios que puede percibir merecidos o justos a su caso - p.ej., disponer de una baja laboral y poder atender a sus familiares, recibir la atención médica que considera que merece, acceder a mejores condiciones en prisión o acceso a medicamentos, etc.- (González Ordi, Santamaría Fernández y Capilla Ramírez, 2012b).

Mito 4. El "ojo clínico" o "sé detectar a un simulador cuando lo veo".

Asimismo, existe la creencia arraigada, incluso entre los profesionales del ámbito clínico y forense, que “la simulación resulta evidente a un profesional bien entrenado”. De nuevo, la evidencia clínica ha puesto en entredicho esta supuesta capacidad intuitiva para detectar a los individuos simuladores.

En un meta-análisis realizado por Aamodt y Custer (2006), basado en 193 estudios previos, se analizó la capacidad de los psicólogos y otros profesionales teóricamente especializados, tales como policías, detectives o jueces, para detectar mentiras a través de situaciones artificiales creadas específicamente con este objetivo. Los resultados mostraron que los psicólogos apenas tenían una destreza ligeramente superior a los estudiantes que participaron en la investigación (62% de acierto frente al 54% de aciertos de los estudiantes), o, lo que es lo mismo, al azar.

Por otro lado, los estudios han evidenciado que la confianza con la que una persona se atribuye su capacidad para detectar el engaño no guarda relación con su capacidad real (con correlaciones de 0,05 y 0,04 respectivamente en dos meta-análisis diferentes) (Aamodt & Custer, 2006; DePaulo, Charlton, Cooper, Lindsay, & Muhlenbruck, 1997).

En relación con la búsqueda de claves físicas para detectar la mentira, diversas revisiones parecen apuntar a que son limitados o prácticamente inexistentes los indicadores verbales, no verbales o fisiológicos relacionados de modo indudable con el engaño (v.g. DePaulo et al., 2003; Kleiner, 2002; Masip, Garrido, & Herrero, 2004; Masip, Sporer, Garrido, & Herrero, 2005; Vrij, 2008; Vrij, Granhag y Porter, 2010), existiendo múltiples factores que incitan a la confusión. Por ejemplo, se suele considerar como claro marcador de mentira el no mantener la mirada o no realizar contacto visual, cuando la investigación parece avalar que éste no es un buen indicador (Vrij, 2004). De hecho, las diferencias culturales  en torno al contacto visual pueden confundirse fácilmente con indicadores de mentira o engaño. Otros aspectos, como el grado de extraversión o introversión también suelen asociarse erróneamente al grado de verosimilitud de la información proporcionada. Así, las personas más expresivas suelen ser más creíbles por su estilo más espontáneo y directo, mientras que los introvertidos o las personas con ansiedad social suelen crear impresiones menos creíbles. La impresión de tensión, nerviosismo o miedo propia de las personas con ansiedad social o timidez también suele ser interpretada erróneamente como indicador de engaño (Riggio, 1986).

Mito 5. En busca de la "varita mágica" para detectar la simulación o "la teoría de la evidencia única".

“Me basta aplicar una prueba para saber si está simulando o no”. Muchos profesionales descansan erróneamente todo su diagnóstico de simulación en los resultados de alguna prueba o evidencia. La realidad es mucho más compleja, pues la detección de la simulación y la validez de los síntomas, dada las graves repercusiones que puede tener en la vida de los afectados, requiere una evaluación minuciosa y detallada, ajustada a cada patología. Es necesario el empleo de distintos métodos (entrevista, historia clínica, pruebas médicas complementarias, pruebas de autoinforme, pruebas de rendimiento neurocognitivo, pruebas psicofisiológicas y observación conductual) y el análisis de su convergencia o divergencia para determinar la posibilidad de la simulación. Un aspecto primordial es la valoración de la presencia de inconsistencias entre los síntomas referidos por la persona y las diversas fuentes de información disponibles: los patrones conocidos de presentación y evolución de dicha patología, la conducta observada en el paciente y sus actividades en la vida diaria, los datos proporcionados por otros informadores colaterales fiables y otros hallazgos objetivos o la historia clínica documentada previa y los resultados en otras pruebas aplicadas en diversos momentos temporales (Slick, Sherman e Iverson, 1999; Bianchini, Greve y Glynn, 2005; Capilla Ramírez y González Ordi, 2009; González Ordi, Santamaría Fernández y Capilla Ramírez, 2012b; Merten y Merckelbach, 2013).

Parafraseando a DeClue (2002), “ninguna puntuación aislada o combinación de puntuaciones en un test puede determinar por sí misma la presencia de simulación” (p.724); es la exploración e investigación clínica cuidadosa, la detección de inconsistencias del paciente en diversas pruebas psicológicas, neuropsicológicas y físicas, o de la observación de su conducta en distintos ámbitos (médico, psicológico, fisioterapéutico y rehabilitador) y la convergencia de los datos disponibles, lo que al final contribuye a la determinación de simulación.

2. Hacia las buenas prácticas en la evaluación de simulación o de validez de los síntomas.

A nuestro juicio, y coincidiendo en líneas generales con la visión a escala internacional más prevalente en relación con la simulación, podrían considerarse los siguientes principios alternativos a los mitos presentados anteriormente, que sentarían las bases para un buen proceso de evaluación ante la sospecha de simulación:

  1. La conducta de simulación o, en su defecto, la exageración o perpetuación de síntomas, está presente de forma relevante en la práctica clínica y forense, afectando de forma importante al tratamiento, pronóstico y evolución. La correcta determinación de la presencia de simulación puede suponer una eficiente gestión del tiempo y de los recursos profesionales disponibles.
  2. La simulación no es un rasgo inherente a la persona o asociada a ciertos patrones antisociales. El patrón más frecuente de simulación es el de aquella persona normal que originalmente tiene una patología genuina y descubre que con la misma puede acceder a distintos beneficios. Así, puede decidir mantenerla en el tiempo, exagerarla o atribuirla a otras causas con el objetivo de conservar dichos beneficios. No tiene por qué ser un rasgo de la persona ni estar asociado a ciertos patrones antisociales, sino resultar una respuesta adaptativa para el individuo en un momento determinado, aunque resulte perjudicial y fraudulento para el sistema que le proporciona los beneficios.
  3. El “ojo clínico” es poco preciso en la correcta determinación de simulación, pudiendo dar lugar a un elevado número tanto de falsos positivos como de falsos negativos. La confianza del profesional en su “ojo clínico” tampoco ha resultado ser un buen predictor de su capacidad de acierto. La enorme falibilidad del juicio clínico y, sobre todo, los sesgos presentes en la evaluación de la validez de los síntomas por aspectos ajenos a la propia área evaluada, hacen necesaria la evaluación objetiva, detallada y protocolizada como pieza fundamental en la detección de la presencia de simulación.
  4. No existe un test, prueba o método diagnóstico único que garantice la presencia o ausencia de simulación. Es la convergencia de la evidencia procedente de distintas fuentes de información (evaluación) lo que lleva a la determinación de la simulación. Por lo tanto, se considera imprescindible el uso de múltiples fuentes de información y múltiples métodos de evaluación en busca de la convergencia de datos hacia la presencia de simulación, por lo que resulta completamente inadmisible basar el diagnóstico de simulación exclusivamente en los resultados de una prueba, y menos aún, si la prueba es de screening de simulación.
  5. El abordaje de la detección de la simulación debe seguir una concepción multimétodo, empleando coadyuvantemente instrumentos, estrategias y procedimientos que exploren las principales manifestaciones de la conducta de simulación, a través de diversas modalidades de evaluación, como son la evaluación mediante autoinforme, la evaluación neuropsicológica, la psicofisiológica, la observacional, otros datos médicos, etc.
  6. El objetivo principal de la evaluación de la simulación es obtener la mayor cantidad de evidencia empírica disponible sobre la inconsistencia y discrepancia entre la discapacidad argumentada por el paciente y las pruebas objetivables de dicha discapacidad, especialmente si existen incentivos externos significativos (Berry y Nelson, 2010). Sería, por tanto, deseable poder desarrollar protocolos operativos de aplicación regular en aquellos contextos donde la simulación sea relevante, con el fin de detectar más eficazmente, tanto a los sujetos verdaderos positivos (pacientes simuladores) como a los verdaderos negativos (pacientes honestos), reduciendo en lo posible la tasa de falsos positivos (pacientes honestos que son tratados como simuladores) como falsos negativos (pacientes simuladores que son tratados como honestos).

Referencias

Aamodt, M. G., y Custer, H. (2006). Who can best catch a liar? A meta-analysis of individual differences in detecting deception. Forensic Examiner, 15, 6–11.

Berry, D.T.R. y Nelson, N.W. (2010). DSM-5 and malingering: a modest proposal. Psychological Injury and Law. DOI: 10.1007/s12207-010-9087-7.

Bianchini, K.J., Greve, K.W. y Glynn, G. (2005). On the diagnosis of malingered pain-related disability: lessons from cognitive malingering research. The Spine Journal, 5, 404-417.

Boone, K.B. (2007) Assessment of feigned cognitive impairment. A Neuropsychological perspective. Nueva York: The Guilford Press.

Cameron, P. y Gabbe, B. (2009). The effect of compensation claims on outcomes alter injury. Injury, 40, 905-906.

Capilla Ramírez, P. y González Ordi, H. (2009). Protocolo para la detección de la simulación del dolor en la práctica clínica: estudio de casos. Trauma Fundación MAPFRE, 20, 255-263.

Chafetz, M. D. (2008). Malingering on the Social Security Disability Consultative Exam: Predictors and Base Rates. The Clinical Neuropsychologist, 22, 529–546.

DeClue, G. (2002). Practitioner’s corner: Feigning ≠ Malingering: A case study. Behavioral Sciences and the Law, 20, 717-726.

DePaulo, B. M., Charlton, K., Cooper, H., Lindsay, J. J. y Muhlenbruck, L. (1997). The accuracy-confidence correlation in the detection of deception. Personality and Social Psychology Review, 1, 346-357.

DePaulo, B. M., Lindsay, J. J., Malone, B. E., Muhlenbruck, L., Charlton, K. y Cooper, H. (2003). Cues to deception. Psychological bulletin, 129, 74-118.

González Ordi, H., Santamaría Fernández, P. y Capilla Ramírez, P. (2012). Estrategias de detección de la simulación. Un manual clínico multidisciplinar. Madrid: TEA Ediciones.

González Ordi, H., Santamaría Fernández, P. y Capilla Ramírez, P. (Coords.) (2012a). Estrategias de detección de la simulación. Un manual clínico multidisciplinar. Madrid: TEA Ediciones.

González Ordi, H., Santamaría Fernández, P. y Capilla Ramírez, P. (Coords.) (2012b). La simulación como estilo de respuesta. En H. González Ordi, P. Santamaría Fernández y P. Capilla Ramírez (Coords.), Estrategias de detección de la simulación. Un manual clínico multidisciplinar (pp. 19-64). Madrid: TEA Ediciones.

Granhag, P.A. y Strömwall, L.A. (Eds.) (2004). The detection of deception in forensic contexts. Cambridge: Cambridge University Press.

Hall, H.V. y Poirier, J.G. (Eds.) (2001). Detecting malingering and deception. Nueva York: CRC Press.

Halligan, P.W., Bass, C. y Oakley, D.A. (Eds.) (2003). Malingering and illness deception. Oxford: Oxford University Press.

Horton, C.R. y McNeill, A. (Eds.) (2012). Detection of malingering during head injury litigation. (2ª Ed.). Nueva York: Springer.

Kleiner, M. (Ed.) (2002). Handbook of polygraph testing. New York: Academic Press.

Kropp, P.R. y Rogers, R. (1993). Understanding malingering: motivation, method, and detection. En M. Lewis y C. Saarni (Eds.), Lying and deception in everyday life (pp. 201-216). New York: The Guilford Press.

Kucharski, L.T., Duncan, S., Egan, S.S. y Falkenbach, D.M. (2006). Psychopathy and malingering of psychiatric disorders in criminal defendants. Behavioral Sciences and the Law, 24, 633-644.

Larrabee, G.J. (Ed.) (2007). Assessment of Malingered Neuropsychological Deficits. New York: Oxford University Press.

Masip, J., Garrido, E. y Herrero, C. (2004). La detección de la mentira mediante la medida de la tension en la voz: una revisión crítica. Estudios de Psicología, 25, 13–30.

Masip, J., Sporer, S. Garrido, E. y Herrero, C. (2005). The detection of deception with the reality monitoring approach: A review of the empirical evidence. Psychology, Crime & Law, 11, 99–122.

Merten, T., Dandachi-FitzGerald, B., Hall, V., Schmand,, B. A., Santamaría Fernández, P. y González Ordi, H. (En prensa). Symptom Validity Assessment in European Countries: Development and State of the Art. Clínica y Salud, 24 (3).

Merten, T. y Dettenborn, H. (Eds.) (2009). Diagnostik der Beschwerdenvalidität [Symptom validity assessment]. Berlin: Deutscher Psychologen Verlag.

Merten, T. y Merckelbach, H. (2013). Symptom Validity Testing in Somatoform and Dissociative Disorders: A Critical Review. Psychological Injury and Law. doi:10.1007/s12207-013-9155-x.

Mittenberg, W., Patton, C., Canyock, E. M. y Condit, D. C. (2002). Base rates of malingering and symptom exaggeration. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 24, 1094-1102.

Morgan, J.E. y Sweet, J.J. (Eds.) (2009), Neuropsychology of Malingering Casebook. New York: Psychology Press.

Riggio, R. E. (1986). Assessment of basic social skills. Journal of Personality and Social Psychology; Journal of Personality and Social Psychology, 51, 649-660.

Rogers, R., Salekin, R. T., Sewell, K. W., Goldstein, A. y Leonard, K. (1998). A comparison of forensic and nonforensic malingerers: A prototypical analysis of explanatory models. Law and Human Behavior, 22, 353–367.

Rogers, R. (Ed.) (2008). Clinical assessment of malingering and deception. 3ª edición. Nueva York: The Guilford Press.

Rohling, M.L., Binder, L.M. y Langhinrichsen-Rohling, J.A. (1995). A meta-analytic review of the association between financial compensation and the experience and treatment of chronic pain. Health Psychology, 14, 537-547.

Rosen, G. (2006). DSM’s cautionary guideline to rule out malingering can protect the PTSD data base. Journal of Anxiety Disorders, 20, 530–535.

Slick, D.J., Sherman, E.M. e Iverson, G.L. (1999). Diagnostic criteria for malingering neurocognitive dysfunction: Proposed standards for clinical practice and research. The Clinical Neuropsychologist, 13, 545-561.

Van Egmond, J. y Kummeling, I. (2002). A blind spot for secondary gain affecting therapy outcomes. European Psychiatry, 17, 46–54.

Van Egmond, J., Kummeling, I. y Balkom, T. (2005). Secondary gain as hidden motive for getting psychiatric treatment. European Psychiatry: The Journal of the Association of European Psychiatrists, 20, 416–421.

Victor, T. L., Boone, K. B. y Kulick, A. D. (2010). My head hurts just thinking about it. Journal of the International Neuropsychological Society, 16, 1151–1152.

Vrij, A. (2008). Detecting lies and deceit. 2ª edición. New York: John Wiley & Sons.

Vrij, A., Granhag, P.A. y Stephen Porter,  S. (2010). Pitfalls and Opportunities in Nonverbal and Verbal Lie Detection. Psychological Science in the Public Interest, 11, 89–121.

Vrij, A. (2004). Why professionals fail to catch liars and how they can improve. Legal and Criminological Psychology, 9, 159–181.

Héctor González Ordi. Doctor en Psicología. Especialista en Psicología Clínica. Profesor del Departamento de Psicología Básica II (Procesos Cognitivos), Facultad de Psicología, Universidad Complutense de Madrid. Co-adaptador del Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas - SIMS. Co-editor del libro Estrategias de Detección de Simulación. Un manual clínico multidisciplinar. Centrado en la investigación y desarrollo de protocolos multisistema-multimétodo-multidisciplinar de evaluación de la validez de los síntomas en dolor crónico, ansiedad, depresión y estrés postraumático, en el contexto médicolegal.

Pablo Santamaría-Fernández.  Licenciado en Psicología y Master en Metodología de la Ciencias del Comportamiento de la Universidad Complutense de Madrid. Especialista en la creación, desarrollo y adaptación de instrumentos de evaluación, con especial interés en la evaluación de la personalidad y la detección de simulación de trastornos, habiendo sido adaptador de múltiples pruebas relevantes en este área (v.g., MMPI-2-RF, PAI, SIMS...). Ha desarrollado su labor profesional en el departamento de I+D+i de TEA Ediciones desde el año 2000, pasando a ser su director en el año 2011 hasta la actualidad. 

 

Pilar Capilla Ramírez. Dra en Psicología. Médico Especialista en MFyC, Psicoterapeuta. Master en Terapia de Conducta. Master en Biomecánica del Aparato Locomotor. Master en Valoración del Daño Corporal incapacidades y Minusvalías. Directora Médico de CIPSO S.L.P. y Médico de FREMAP.

Artículos Relacionados
La detección de la simulación de síntomas: de la impresión clínica al desarrollo de protocolos estandarizados
En busca de un método rápido para detectar la simulación del deterioro cognitivo
ESTRATEGIAS DE DETECCIÓN DE LA SIMULACIÓN: UN MANUAL CLÍNICO MULTICISCIPLINAR
DETECCIÓN DE LA SIMULACIÓN EN EL CONTEXTO MÉDICOLEGAL
SIMS – INVENTARIO ESTRUCRADO DE SIMULACIÓN DE SÍNTOMAS
DISTINGUIR ENTRE DOLOR CRÓNICO Y SIMULACIÓN: UN RETO PARA LA PSICOLOGÍA – ENTREVISTA A HÉCTOR GONZÁLEZ-ORDI
DETECCIÓN DE LA SIMULACIÓN DEL DOLOR CRÓNICO. UN ENFOQUE MULTIDISCIPLINAR
EL PROCESO DIAGNÓSTICO COMO RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS: UNA PRÁCTICA DE SIMULACIÓN DE CASO