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Evaluar la Calidad de Vida de los pacientes es difícil porque junto al cambio real (alpha) muchos pacientes que experimentan un cambio en su salud (diagnostico de cáncer, por ejemplo), pueden cambiar sus estándar internos de medida (recalibración), sus valores (repriorización), o incluso reconceprualizar lo que antes entendían por Calidad de Vida. (Cambios Beta y Gamma). Este fenómeno es conocido como "Response Shift" y justifica la paradoja descrita en la literatura por la cual pacientes con graves problemas de salud perciben una Calidad de Vida más alta de la estimada por médicos y familiares. En este trabajo, después de evaluar los problemas existentes a la hora de definir el constructo Calidad de Vida, centramos la atención en las dimensiones del Response Shift. Se discuten las limitaciones del método de Ahmavaara y se proponen soluciones para detectar y evaluar las componentes Beta y Ga=a del Response Shift.
After evaluating problems in conceptualisation of Quality of Llfe outcomes and establishing an operational definition of HRQoL, we focus the attention in the different dimensions of Response Shift and the theoretical Models to explaining it. We pay special attention to Schwartz and Sprangers Model. If Gamma change is present, the construct under assessment is not stable for the patient; so it has no sense to compare seores because if an individual changes conceptualization of QoL over the course of time, then answers to the same items by the same individual may not be as comparable over time as originally thought. So, it is crucial to capture Response Shift before Alpha change is evaluated. The analytical approaches to assess Response Shift are discussed, paying special attention to the statistical aspects. We found severa! shortcomings of Ahmavaara · s Method for comparing factorial structures and we have developed sorne alternatives to capture Beta and Ga=a components of Response Shift.
