El diagnóstico como constructo: descripción, predicción, explicación y riesgos de reificación

Objetivos de aprendizaje

Esta clase permite distinguir un constructo de sus indicadores, reconocer qué afirmaciones son descriptivas, predictivas o causales y evaluar cuándo una etiqueta recibe propiedades que la evidencia no justifica. El residente aplicará estas distinciones a formulaciones clínicas, lectura de investigación y comunicación diagnóstica. Se comparan modelos conceptuales sin presentarlos como sustitutos ya validados de los sistemas de clasificación.

La heterogeneidad como problema inicial

Dos pacientes reciben un diagnóstico depresivo después de una evaluación completa. En uno predominan insomnio, pérdida de apetito e inhibición; en el otro, hipersomnia, aumento de apetito y fatiga. Ambos presentan el patrón requerido, pero sus manifestaciones, historia y necesidades difieren. El ejemplo es hipotético y no enumera criterios suficientes para diagnosticar. Su objetivo es mostrar que compartir categoría no implica compartir un perfil idéntico.

La distinción entre síntoma concreto y dominio de criterio es importante. Insomnio e hipersomnia pueden ser manifestaciones opuestas dentro de un mismo dominio diagnóstico; eso no permite afirmar que dos casos carezcan de todo criterio compartido. Cuando se estudia heterogeneidad debe especificarse si se comparan dominios, manifestaciones, intensidad, curso o mecanismos. La conclusión cambia según el nivel de análisis.

Surgen entonces tres preguntas: qué representa la categoría, qué información añade conocerla y qué se puede inferir acerca de una persona particular. Responderlas exige examinar el constructo y sus usos. No basta con afirmar que un diagnóstico es «real» o «construido», porque ambos términos pueden expresar posiciones muy diferentes acerca de experiencia, causalidad y clasificación.

Constructo e indicador

Un constructo es un concepto utilizado para organizar o explicar fenómenos que no se identifican simplemente con una observación aislada. Sus indicadores son las observaciones, respuestas o medidas empleadas para investigarlo. La relación entre ambos debe justificarse. Un constructo no se valida solamente porque sus indicadores reciban un nombre común o se incluyan en una escala.

Cronbach y Meehl desarrollaron la validación de constructo como examen de una red de relaciones y predicciones, especialmente cuando no existe un criterio externo suficiente para validar una medida. La evidencia debe corresponder a la interpretación que se pretende sostener (Cronbach y Meehl, 1955). Esta contribución metodológica no establece por sí misma la validez de ninguna categoría psiquiátrica concreta.

En diagnóstico, la relación entre constructo e indicadores puede adoptar formas distintas. Algunos síntomas se consideran manifestaciones de un proceso; otros integran una definición clínica; otros ayudan a diferenciar alternativas. Si todas estas funciones se confunden, puede atribuirse causalidad a lo que solamente es una regla de agrupación. Es necesario preguntar por qué un indicador forma parte de la categoría y qué demuestra su presencia.

Tampoco debe identificarse un constructo con cualquier instrumento que lo mide. Dos escalas pueden utilizar ítems distintos y enfatizar componentes diferentes del mismo dominio. Un cambio de puntuación puede ser interpretable como cambio en ciertos síntomas sin demostrar que se ha modificado una entidad causal única. La interpretación exige conocer el contenido de la medida y sus propiedades.

Operacionalización y alcance de las reglas

Operacionalizar consiste en establecer procedimientos que permiten identificar o medir un concepto. Puede incluir preguntas, observaciones, reglas temporales y umbrales. La operacionalización mejora la reproducibilidad cuando reduce ambigüedades, pero siempre selecciona aspectos del fenómeno. Debe examinarse qué capta, qué omite y en qué contextos funciona adecuadamente.

Una definición operativa no agota necesariamente el significado del constructo. Si un procedimiento detecta solamente algunas manifestaciones, puede necesitar revisión a la luz de nueva evidencia. A la inversa, ampliar ítems o criterios sin una justificación clara puede cambiar la población identificada. Por eso, una comparación entre versiones debe investigar tanto las reglas como las consecuencias empíricas de modificarlas.

En la entrevista, el profesional no debería reemplazar la exploración por la repetición literal de términos del manual. Preguntar si existe «anhedonia» y recibir una respuesta afirmativa no demuestra que el fenómeno haya sido caracterizado. Es necesario explorar ejemplos, cambio respecto de la situación previa, persistencia y contexto. Las reglas diagnósticas se aplican a información clínica interpretada, no a palabras aisladas.

También conviene registrar manifestaciones que no participan directamente en el umbral. Pueden ser relevantes para seguridad, funcionamiento, tolerabilidad o diagnóstico diferencial. La selección de criterios favorece comparabilidad, pero no debe determinar todo lo que merece atención. La evaluación individual mantiene un contenido más amplio que la lista mínima necesaria para asignar una categoría.

Figura 1. Relación entre observación y constructo. Esquema docente original. Las conexiones indican relaciones que deben justificarse; no implican que todos los constructos tengan la misma estructura causal.

Función descriptiva

Una categoría condensa información. Permite comunicar que existe una configuración reconocida sin repetir cada hallazgo en todos los intercambios. Esta función puede ser valiosa para continuidad asistencial y organización de evidencia. Su utilidad depende de que quienes reciben la información conozcan el sistema y de que la descripción no oculte diferencias relevantes entre casos.

La condensación tiene costos. Si se transmite solamente el diagnóstico, pueden perderse datos sobre perfil sintomático, cronología, gravedad o incertidumbre. Dos equipos pueden utilizar la misma etiqueta con distintos supuestos. Por eso, un traspaso clínico necesita agregar la información que influye en decisiones actuales y explicar qué parte de la conclusión permanece provisional.

La descripción categorial tampoco es una copia completa del paciente. Selecciona características relacionadas con una pregunta clínica. La persona conserva experiencias, capacidades y problemas que no están contenidos en esa selección. Reconocer este límite no resta importancia al diagnóstico; permite usarlo sin atribuirle una capacidad descriptiva total que ningún resumen clínico posee.

La precisión descriptiva puede evaluarse comprobando si los hallazgos registrados sostienen la categoría y si se han preservado las diferencias relevantes. Un diagnóstico bien aplicado y una descripción detallada se complementan. Cuando aparecen datos incompatibles o nuevos, la descripción permite revisar la clasificación en vez de depender exclusivamente de la etiqueta previa.

Función predictiva

Conocer una categoría puede modificar expectativas sobre evolución o respuesta, siempre que existan estudios pertinentes. Una predicción requiere especificar desenlace, período, población y condiciones de atención. «Tiene mal pronóstico» no identifica ninguna de esas dimensiones y suele mezclar síntomas, funcionamiento, recaídas y expectativas del equipo.

La precisión predictiva debe distinguirse de la explicación causal. Una variable puede anticipar un resultado sin ser su causa; puede actuar como marcador de otros procesos. Del mismo modo, conocer una causa relevante no garantiza predecir con precisión el curso individual si intervienen muchas condiciones adicionales. Ambos objetivos requieren evaluaciones diferentes del modelo.

Una asociación observada entre grupos no se transfiere automáticamente a cada integrante. En el caso de dos pacientes con el mismo diagnóstico, antecedentes, comorbilidad, apoyo y exposición a tratamientos pueden modificar el curso. El diagnóstico aporta una referencia inicial, cuya utilidad debe examinarse junto con otras variables. La comunicación clínica debe conservar la incertidumbre del pronóstico.

Kendell y Jablensky mostraron que utilidad y validez nosológica pueden divergir: una categoría puede aportar información clínica sin haber demostrado límites naturales discretos. Su argumento se refiere a una concepción específica de validez y no elimina otras formas de validación (Kendell y Jablensky, 2003). En la práctica, es necesario decir qué inferencia predictiva está respaldada y con qué límites.

Función explicativa y circularidad

Explicar un fenómeno causalmente supone identificar procesos o condiciones que contribuyen a producirlo. Una categoría definida exclusivamente mediante una configuración de síntomas no se convierte en causa independiente por recibir un nombre. Si se afirma que una persona tiene falta de interés porque presenta el trastorno identificado solamente mediante esa falta de interés, no se ha añadido evidencia explicativa.

Sin embargo, sería incorrecto afirmar que ningún diagnóstico puede tener contenido causal. Algunas categorías incorporan una relación etiológica, como la atribución a una sustancia o a una condición médica. Esa atribución exige evidencia adicional: exposición, plausibilidad, temporalidad y consideración de alternativas. La categoría comunica la conclusión causal cuando está fundamentada; no la demuestra por su sola aplicación.

Incluso una atribución razonablemente establecida puede explicar solamente parte del caso. Una exposición puede contribuir al inicio mientras otros factores mantienen síntomas o limitaciones. La formulación necesita diferenciar precipitantes, condiciones concurrentes y procesos de mantenimiento, evitando atribuir una función causal a cada antecedente simplemente porque precede al cuadro.

La prueba de circularidad puede formularse de manera práctica: después de retirar el nombre del diagnóstico, ¿permanece alguna evidencia independiente que explique el fenómeno? Si solo quedan los mismos síntomas usados para definirlo, la afirmación es principalmente descriptiva. Puede ser clínicamente útil, pero debe presentarse con ese alcance y no como mecanismo demostrado.

Clases naturales y modelos alternativos

Una concepción esencialista supone que los miembros de una clase comparten una propiedad fundamental que explica sus características. Aplicada de forma indiscriminada, puede llevar a buscar un mecanismo único para categorías heterogéneas. Que una categoría tenga una definición precisa no demuestra que todos sus miembros compartan esa clase de esencia.

Kendler, Zachar y Craver compararon concepciones de los trastornos y propusieron el modelo de agrupaciones de propiedades mecanísticas. Este permite pensar regularidades sostenidas por mecanismos relacionados en múltiples niveles, sin exigir una única propiedad necesaria y suficiente (Kendler et al., 2011). Es una propuesta ontológica y de investigación; no demuestra que cada diagnóstico vigente corresponda a una agrupación causal identificada.

Su interés consiste en orientar preguntas sobre qué procesos sostienen la asociación entre propiedades. Su dificultad práctica es que una agrupación de síntomas puede surgir por trayectorias diferentes, y la similitud clínica no garantiza identidad mecanística. Para evaluar el modelo en una categoría concreta se requiere investigación que vaya más allá de renombrar la heterogeneidad como complejidad.

Las clases prácticas, por su parte, se justifican por fines como comunicación, intervención o investigación. Esto no las libera de exigencias empíricas. Debe comprobarse si la agrupación logra el propósito declarado, si funciona mejor que alternativas y qué daños produce. La utilidad administrativa es una propiedad relevante, pero no suficiente para sostener afirmaciones causales o pronósticas que no se han estudiado.

Modelos de variables latentes y redes

Un modelo latente representa un atributo no observado directamente a partir de relaciones entre indicadores. Dependiendo de la formulación, puede ser una herramienta de medición o incluir supuestos causales. Un buen ajuste estadístico respalda ciertos aspectos de la representación bajo sus supuestos; no demuestra automáticamente que exista una entidad clínica única con todas las propiedades atribuidas al factor.

La teoría de redes propone que interacciones entre componentes pueden contribuir a mantener una presentación. Borsboom desarrolló un marco en el que las relaciones entre síntomas tienen un papel central (Borsboom, 2017). Debe distinguirse esta teoría de una red estadística estimada con datos transversales: una conexión observada no establece por sí sola dirección ni causalidad.

Para ilustrar una hipótesis de mantenimiento, puede explorarse si la dificultad para dormir favorece fatiga, si la fatiga reduce actividad y si la reducción de actividad altera el sueño. Es un esquema clínico plausible que debe contrastarse en el paciente; no basta con dibujar flechas. Puede haber causas comunes, efectos del tratamiento o relaciones diferentes de las previstas.

Ningún modelo queda exento del riesgo de reificación. Un factor, un nodo central o una dimensión puede recibir indebidamente el estatus de causa comprobada. La pregunta de control es siempre qué representa el objeto matemático, cómo se relaciona con observaciones y qué diseño permitiría evaluar sus afirmaciones. El vocabulario técnico no sustituye esa justificación.

Figura 2. Tres representaciones que pueden organizar fenómenos similares. Son modelos hipotéticos: el diagrama no establece cuál describe un trastorno particular ni convierte asociaciones en relaciones causales.

Reificación en la práctica clínica

La reificación atribuye a una clasificación o representación propiedades que no se han justificado, como homogeneidad causal, límites exactos o poder explicativo suficiente. Hyman examinó cómo la centralidad de categorías operativas puede restringir preguntas clínicas y de investigación cuando se tratan como entidades ya establecidas (Hyman, 2010). Su crítica no equivale a recomendar abandonar toda clasificación.

Un ejemplo clínico ocurre cuando un cambio nuevo se atribuye al diagnóstico previo sin evaluación. Si una persona con antecedentes psiquiátricos presenta alteración cognitiva reciente, la etiqueta anterior no explica automáticamente el hallazgo. Deben investigarse curso, tratamientos y condiciones concurrentes. La continuidad asistencial necesita información histórica, pero también capacidad de reconocer que la presentación actual puede ser diferente.

Otro ejemplo es suponer que todos los pacientes con una categoría responderán de modo semejante a una intervención. Los estudios suelen informar promedios y distribuciones de resultados; la elección individual necesita revisar indicación, comorbilidad, contraindicaciones y preferencias. Una respuesta divergente puede reflejar múltiples factores y no demuestra por sí misma que la categoría sea errónea.

La reificación también puede aparecer en la documentación. Si una hipótesis provisional se copia repetidamente sin su calificador, termina funcionando como antecedente establecido. Para prevenirlo, conviene conservar origen, grado de certeza y razones de revisión. La repetición entre documentos no constituye corroboración independiente cuando todos derivan de la misma afirmación inicial.

Consecuencias de comunicar una clasificación

Una clasificación puede influir en cómo una persona interpreta experiencias, en expectativas familiares y en decisiones institucionales. Hacking desarrolló el concepto de efectos de bucle para analizar cómo las clasificaciones de personas pueden modificar a quienes son clasificados y, a través de esas respuestas, las prácticas de clasificación (Hacking, 1995). Es una propuesta filosófica e histórica; el efecto concreto debe estudiarse en cada contexto.

En clínica, comunicar una categoría puede facilitar comprensión y acceso a recursos. También puede generar interpretaciones excesivamente rígidas. No corresponde presumir que el efecto será siempre beneficioso o perjudicial. Es necesario explorar qué entiende el paciente, qué expectativas tiene y qué consecuencias prácticas anticipa, corrigiendo inferencias que no están respaldadas.

Una comunicación precisa distingue lo observado, el significado de la categoría y lo que permanece incierto. Puede explicar que el diagnóstico orienta atención sin determinar toda la trayectoria. Si la persona interpreta la etiqueta como evidencia de incapacidad permanente, corresponde revisar ese significado y relacionar el pronóstico con datos individualizados, evitando promesas o predicciones absolutas.

Los cambios diagnósticos también requieren explicación. Debe aclararse si responden a información nueva, evolución, revisión de un error o cambio de sistema. Presentarlos sin contexto puede generar la impresión de arbitrariedad. Explicar el fundamento permite comprender que las conclusiones clínicas tienen grados de certeza y pueden actualizarse de manera razonada.

Evaluar una afirmación sobre biomarcadores

Supóngase que un estudio encuentra una diferencia biológica promedio entre pacientes y controles. Antes de llamarla biomarcador diagnóstico debe revisarse cuánto se superponen los grupos, cómo se seleccionaron, si el hallazgo se reproduce y si añade información útil a la evaluación existente. Una diferencia estadísticamente significativa no garantiza una clasificación individual suficientemente precisa.

También deben considerarse explicaciones alternativas: exposición a tratamientos, duración del cuadro, comorbilidad o diferencias de selección. Si esos factores se asocian con pertenencia al grupo, pueden contribuir al resultado. La interpretación necesita distinguir asociación con la etiqueta de relación específica con el proceso que se pretende identificar.

Un marcador predictivo plantea otra pregunta: si anticipa un desenlace relevante en personas comparables a aquellas donde se utilizará. Deben especificarse horizonte temporal, calibración y validación externa. Un resultado obtenido en una muestra de investigación no demuestra utilidad clínica rutinaria. La aplicación requiere evaluar decisiones y resultados que cambiarían al incorporar la prueba.

Finalmente, una relación biológica no elimina los problemas de definición. El estudio necesita decidir qué casos incluye y qué significa el desenlace. Si la categoría es heterogénea, el marcador puede asociarse solamente con un subgrupo o dimensión. La respuesta científica adecuada es precisar la inferencia y estudiar alternativas, sin atribuir al hallazgo una validación global que no proporciona.

Aplicación a una formulación individual

En los dos pacientes del inicio se conserva la categoría cuando los requisitos están fundamentados, pero se describen sus perfiles. El plan requiere conocer sueño, apetito, actividad, cogniciones, seguridad, antecedentes, comorbilidad y funcionamiento. La formulación examina qué factores están apoyados como contribuyentes y cuáles siguen siendo hipótesis. No se presume un mecanismo común únicamente por compartir diagnóstico.

Una nota clínica puede separar tres niveles: «presenta la configuración diagnóstica», «se identifican estos factores asociados» y «se propone esta hipótesis de mantenimiento». La separación permite revisar cada afirmación con evidencia pertinente. Si un factor cambia y los síntomas no lo hacen, puede ser necesario revisar su papel causal sin abandonar automáticamente toda la clasificación.

Para el seguimiento se eligen resultados específicos. En un caso puede importar la recuperación de ingesta y actividad; en otro, el patrón de sueño y la capacidad de sostener tareas. Ambos pueden utilizar una medida común, pero la evaluación no debe limitarse a la puntuación total. Preservar diferencias clínicamente relevantes permite interpretar mejor respuesta y tolerabilidad.

Figura 3. Revisión de una afirmación clínica. Identificar el tipo de inferencia permite seleccionar la evidencia necesaria y evitar que una descripción se presente como demostración causal.

Ejercicio de lectura crítica

Considérese la afirmación hipotética «el factor encontrado demuestra la causa de la depresión». El primer paso es identificar cómo se obtuvo el factor: qué variables se midieron, en quiénes y en qué momento. Después se examina si el análisis solo resume covariación o si el diseño permite evaluar temporalidad e intervención. Sin esos datos, la conclusión causal es excesiva.

Una reformulación proporcionada podría indicar que ciertos indicadores comparten variación bajo un modelo específico. Si existen estudios longitudinales, podrían añadirse relaciones temporales con sus limitaciones. Si una intervención modifica un mecanismo propuesto y un resultado, todavía deben revisarse vías alternativas y especificidad. La fortaleza de la afirmación aumenta con evidencia convergente, no con cambios de vocabulario.

El mismo ejercicio se aplica a la consulta. «Está aislado por su trastorno» requiere precisar si existe pérdida de interés, temor, dificultades sociales, rechazo externo o restricciones materiales. La etiqueta puede orientar preguntas, pero la explicación necesita información adicional. Una intervención dirigida a una causa supuesta puede resultar poco útil si el aislamiento obedece principalmente a otra condición.

Comparar explicaciones mediante predicciones diferentes

Dos hipótesis pueden acomodar los mismos hechos conocidos y, sin embargo, sugerir observaciones futuras distintas. Si se atribuye la fatiga principalmente a un medicamento, interesa reconstruir su relación con inicio, dosis y cambios de exposición. Si se atribuye al curso de un síndrome afectivo, interesa compararla con otros componentes y con períodos sin ese tratamiento. Las observaciones deben planificarse de forma clínicamente segura; no se modifican tratamientos solo para producir una prueba conceptual.

El valor de la comparación depende de que las hipótesis sean suficientemente específicas. Una explicación que puede adaptarse a cualquier resultado ofrece pocas oportunidades de contraste. Expresiones como «todo se debe a su vulnerabilidad» necesitan precisar qué vulnerabilidad, mediante qué proceso y con qué evidencia. De otro modo, pueden dar apariencia causal a una descripción general que no modifica la evaluación.

La información contraria también debe tener una función explícita. Si se esperaba que un síntoma acompañara estrechamente cierto cambio y no lo hace, corresponde revisar la relación propuesta, considerar mediciones insuficientes o buscar factores adicionales. No toda discrepancia refuta una hipótesis, pero tampoco debe descartarse automáticamente como excepción. La formulación gana rigor cuando identifica qué tipo de resultado reduciría su plausibilidad.

En investigación, comparar modelos exige utilizar criterios adecuados al objetivo. Una mejor predicción puede favorecer un modelo para pronóstico sin demostrar que su estructura sea causalmente verdadera. Un mecanismo bien sustentado puede ser científicamente importante aunque todavía no mejore decisiones clínicas. Distinguir estos resultados evita valorar todas las propuestas por una única medida o presentar ventajas limitadas como superioridad general.

Implicaciones para la supervisión clínica

Durante una discusión de caso, el supervisor puede pedir que cada afirmación se clasifique por su función. «Cumple requisitos» requiere datos descriptivos; «es probable que recaiga» requiere fundamento pronóstico; «el consumo precipitó el episodio» exige evidencia de atribución; «conviene esta intervención» requiere considerar beneficios y daños. La pregunta ayuda a detectar cuándo se utiliza la misma evidencia para justificar conclusiones de naturaleza diferente.

El ejercicio también permite preservar incertidumbre sin volver inespecífica la presentación. Una formulación puede sostener con confianza la existencia de un síndrome, con menor confianza una atribución causal y dejar abierto el pronóstico individual. Expresar esos niveles por separado resulta más informativo que calificar todo el caso como cierto o incierto. La precisión consiste en ajustar cada conclusión a su respaldo.

Autoevaluación razonada

1. ¿Llamar constructo a un diagnóstico significa considerarlo ficticio? No. Significa examinar cómo el concepto organiza indicadores y qué evidencia respalda las inferencias asociadas. La realidad de las experiencias y la adecuación de una clasificación son preguntas diferentes.

2. ¿Por qué una categoría sindrómica puede producir una explicación circular? Porque puede utilizarse como causa independiente de los mismos síntomas que la definen, sin aportar evidencia adicional. La descripción sigue siendo útil, pero no demuestra mecanismo.

3. ¿Ningún diagnóstico tiene contenido causal? Algunas categorías incorporan atribuciones etiológicas. Su aplicación requiere evidencia para esa relación, además del reconocimiento del síndrome. La presencia del nombre en la ficha no sustituye esa comprobación.

4. ¿Una red de síntomas demuestra interacciones causales? Una red estadística por sí sola no lo demuestra. Deben examinarse diseño, temporalidad, variables omitidas y pruebas adicionales. El modelo puede generar hipótesis sin que todas sus conexiones estén establecidas causalmente.

Referencias seleccionadas

1. Cronbach LJ, Meehl PE. Construct validity in psychological tests. Psychol Bull. 1955;52:281–302. doi:10.1037/h0040957.

2. Kendell R, Jablensky A. Distinguishing between the validity and utility of psychiatric diagnoses. Am J Psychiatry. 2003;160:4–12. doi:10.1176/appi.ajp.160.1.4.

3. Kendler KS, Zachar P, Craver C. What kinds of things are psychiatric disorders? Psychol Med. 2011;41:1143–1150. doi:10.1017/S0033291710001844.

4. Borsboom D. A network theory of mental disorders. World Psychiatry. 2017;16:5–13. doi:10.1002/wps.20375.

5. Hyman SE. The diagnosis of mental disorders: the problem of reification. Annu Rev Clin Psychol. 2010;6:155–179. doi:10.1146/annurev.clinpsy.3.022806.091532.

6. Hacking I. The looping effects of human kinds. En: Sperber D, Premack D, Premack AJ, eds. Causal Cognition: A Multidisciplinary Debate. Oxford: Clarendon Press; 1995. Capítulo 12. Registro editorial de la edición electrónica.