DETECCIÓN DE LA SIMULACIÓN EN EL CONTEXTO MÉDICOLEGAL

21 Ene 2011

Héctor González Ordi(1), Pablo Santamaría Fernández(2) y Pilar Fernández Marín(3)
(1)
Universidad Complutense de Madrid, (2)I+D TEA Ediciones y (3)Hospital Asepeyo de Coslada (Madrid)

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 eximencia de deberes y obligaciones (Kropp y Rogers, 1993).

Diversos estudios han tratado de determinar la incidencia de la simulación, aunque, ciertamente, resulta difícil proporcionar datos precisos debido a que existe una gran variabilidad en función del campo de estudio o la patología que se aborda en cuestión. Mittenberg, Patton, Canyock y Condit, (2002) establecen las siguientes tasas de incidencia dependiendo del contexto donde se produce: (1) lesiones personales, un 29%; (2) discapacidad o indemnización laboral, en torno a un 30%; (c) casos criminales, en un 19%; y, (d) casos procedentes de la medicina general o psiquiatría, un 8%.  

La determinación de la simulación exige una evaluación compleja multifacético, centrada en la selección de un ámbito de la simulación (clínico, medicolegal o forense), la administración de medidas empíricamente validadas que evalúen sistemáticamente estrategias de detección y la investigación cuidadosa de las motivaciones subyacentes a la simulación (Gillard y Rogers, 2010). La detección de la simulación se fundamenta en la idea central de la convergencia de los datos que provienen de distintas fuentes de información: entrevista, historia clínica, pruebas médicas, pruebas neuropsicológicas, pruebas psicológicas, evaluación conductual, etc. La mejor práctica clínica implica el uso de criterios diagnósticos múltiples en oposición a la utilización de un único test (Slick, Sherman y Iverson, 1999), así como la utilización de enfoques evaluativos que incluyan la combinación de tests especializados e indicadores de validez (véase por ejemplo González Ordi y Gancedo Rojí, 1999; Slick, Sherman e Iverson, 1999; Rogers y Shuman, 2000; McDermott y Feldman, 2007; Bianchini, Greve y Glynn, 2005; Capilla Ramírez y González Ordi, 2009). Entre las diversas fuentes de datos disponibles para la detección de la simulación, los instrumentos de evaluación mediante autoinforme ocupan un lugar preponderante (Inda, Lemos, López y Alonso, 2005; Samuel y Mittenberg, 2006). En su mayoría, estos instrumentos pretenden detectar, con mayor o menor precisión, patrones de «mala imagen» o estilos de respuesta sobredimensionados, o bien patrones sintomatológicos infrecuentes o excepcionales, improbables y bizarros; en otras palabras, detectar la tendencia del sujeto a crear la impresión deliberada de sufrir alguna alteración o deterioro mediante la exageración o fabricación de síntomas y problemas, maximizando las características negativas de sí mismo (Baer, Rinaldo y Berry, 2003).

Entre los instrumentos estandarizados de autoinforme más consolidados para la detección de simulación, podemos destacar el Inventario Multifásico de Personalidad de Minnesota – MMPI-2 (Butcher, Dahlstrom, Graham, Tellegen y Kaemmer, 1989), el Inventario Multifásico de Personalidad de Minnesota 2 Reestructurado – MMPI-2-RF (Ben-Porath y Tellegen, 2009) y el Inventario de Personalidad – PAI (Morey, 1991); y, entre los instrumentos de screening, el Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas – SIMS (Widows y Smith, 2005), cuya adaptación al castellano se ha publicado recientemente (González Ordi y Santamaría Fernández, 2009).

El Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas (Widows y Smith, 2005; González Ordi y Santamaría Fernández, 2009) es un instrumento de evaluación mediante autoinforme, que consta de 75 ítems con un formato de respuesta dicotómico verdadero-falso, que pretende detectar patrones de exageración de síntomas de carácter psicopatológico y neuropsicológico. Su aplicación puede resultar útil, administrándolo aisladamente o formando parte de una batería de evaluación más completa, tanto en contextos clínicos como médicolegales o forenses. Permite obtener una puntuación total que se refiere al perfil de simulación general que presenta el sujeto y cinco escalas específicas referidas a la simulación de síntomas de distintos trastornos psicopatológicos y neuropsicológicos:

  • Psicosis (Ps): evalúa el grado en que el sujeto presenta síntomas psicóticos inusuales o extravagantes que no son típicos de la patología psicótica real.
  • Deterioro Neurológico (Dn): evalúa el grado en que el sujeto presenta síntomas de tipo neurológico ilógicos o muy atípicos.
  • Trastornos Amnésicos (Am): evalúa el grado en que el sujeto presenta síntomas relacionados con trastornos de memoria que son inconsistentes con los patrones de deterioro producidos por disfunción o daño cerebral real.
  • Baja Inteligencia (Bi): evalúa el grado en que el sujeto exagera su déficit intelectual al fallar preguntas sencillas de conocimiento general.
  • Trastornos Afectivos (Af): evalúa el grado en que el sujeto informa de síntomas atípicos de depresión y ansiedad.

Dentro del proceso global de adaptación al castellano del Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas – SIMS, se realizó un estudio empírico donde se pretendía valorar la precisión predictiva del SIMS; esto es, la capacidad de la prueba para detectar simulación en una muestra incidental de 61 pacientes que cursan baja por AT y por ITCC y que acuden al Servicio de Psicología del Hospital Asepeyo Coslada (Madrid). Dividimos a los pacientes en dos grupos, «no simuladores» (n = 27) y «probables simuladores» (n = 34), utilizando jueces expertos y criterios empíricos protocolizados de sospecha de simulación, a los que posteriormente se les administró el SIMS individualmente.

El análisis de las diferencias en las puntuaciones medias muestra que el grupo de «probables simuladores» puntuaba significativa y discriminantemente más alto en la escala total y en todas las subescalas del SIMS que el grupo «no simulador». Los análisis de clasificación predictiva y curvas COR para discriminar entre no simuladores y probables simuladores, utilizando los puntos de corte recomendados en la adaptación española, muestran que el SIMS presenta una sensibilidad de 0,82, una especificad de 0,93, un valor predictivo positivo de 0,83 y un valor predictivo negativo de 0,92, siendo el área bajo la curva COR de 0,88. Considerando estos datos en su conjunto, podemos decir que el Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas – SIMS es una prueba psicológica de autoinforme que aporta evidencia psicométrica y empírica adecuada para ser utilizada para la detección de la exageración de síntomas, bien como instrumento de screening inicial, bien como instrumento de apoyo a otros instrumentos de evaluación multiescalar de la personalidad de amplio espectro, favoreciendo la convergencia de datos para la detección de simulación.

Referencias:

Baer, R. A., Rinaldo, J. C. y Berry, D. T. R. (2003). Self-report distortions (including faking, lying, malingering, social desirability). En R. Fernández-Ballesteros (Ed.). Encyclopedia of Psychological Assessment, Vol. 2 (pp. 861-866). London: SAGE.

Ben-Porath, Y. S. y Tellegen, A. (2009). Inventario Multifásico de Personalidad de Minnesota-2 Reestructurado. MMPI-2-RF. Manual. (Adaptación española realizada por P. Santamaría Fernández). Madrid: TEA Ediciones.

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.

Butcher, J. N., Dahlstrom, W. G., Graham, J. R., Tellegen, A. y Kaemmer, B. (1989). Minnesota Multiphasic Personality lnventory-2 (MMPI-2) manual. Minneapolis: University of Minnesota Press. Edición española: Inventario Multifásico de Personalidad de Minnesota-2, TEA Ediciones, 2002.

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.

Gillard, N. D. y Rogers, R. (2010). Malingering: models and methods. En J.M. Brown y E.A. Campbell (Eds.). The Cambridge Handbook of Forensic Psychology (pp. 683-689). Cambridge, UK: Cambridge University Press.

González Ordi, H. y Gancedo Rojí, M. (1999). Evaluación de la simulación de respuesta: diagnóstico, técnicas y procedimientos. En A. Ruano, J. M. Muñoz Céspedes y C. Cid Rojo (Coords.). Psicología de la Rehabilitación (pp. 405-441). Madrid: Fundación MAPFRE-Medicina.

González Ordi, H. y Santamaría Fernández, P. (2009). Adaptación española del Inventario Estructurado de Simulación de Síntomas – SIMS. Madrid: TEA Ediciones.

Inda, M., Lemos, S., López, A. M. y Alonso, J. L. (2005). La simulación de la enfermedad física o trastorno mental. Papeles del Psicólogo, 26, 99-108.

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.

McDermott, B. E. y Feldman, M. D. (2007). Malingering in the medical setting. Psychiatric Clinics of North America, 30, 645-662.

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.

Morey, L. C. (1991). Personality Assessment Inventory: Professional manual. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.

Samuel, R. Z., y Mittenberg, W. (2006). Determination of malingering in disability evaluations. Primary Psychiatry, 12. Obtenido el 7 de Enero de 2008, en www.primarypsychiatry.com/aspx/articledetail.aspx?articleid=122.

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.

Rogers, R. y Shuman, D. W. (2000). Conducting insanity evaluations. New York: Guilford Press.

Widows, M. R. y Smith, G. P. (2005). SIMS: Structured Inventory of Malingered Symptomatology. Professional manual. Lutz, FL: PAR: Psychological Assessment Resources.

El artículo en el que se basa esta noticia puede encontrarse en la revista EduPsykhé:

González-Ordi, H., Santamaría-Fernández, P. y Fernández-Martín, P. (2010). Precisión predictiva del Inventario de Simulación de Síntomas – SIMS en el contexto médicolegal. Edupsykhé, 9(1), 3-22.

Sobre los autores:

Héctor González Ordi. Doctor en Psicología por la UCM (Premio Extraordinario 1999/2000) y Especialista en Psicología Clínica. Profesor del Departamento de Psicología Básica II (Procesos Cognitivos) de la Facultad de Psicología de la Universidad Complutense de Madrid. Premio de investigación: Early Career Award, otorgado por la Stress and Anxiety Research Society – STAR en 2002.

Pablo Santamaría Fernández. Licenciado en Psicología por la Universidad Complutense de Madrid y Master en Metodología de la Ciencias del Comportamiento por esta misma universidad. Especialista en la creación, desarrollo y adaptación de instrumentos de evaluación, desarrolla su labor en el departamento de I+D de TEA Ediciones desde el año 2000.

Pilar Fernández Marín. Psicóloga Especialista en Psicología Clínica. Responsable del Servicio de Psicología del Hospital Asepeyo Coslada. Académica Correspondiente de la Real Academia de Medicina y Cirugía de Granada (Premio Miguel Guirao). 

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