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Vol. 5 N° 1, enero-junio 2026 (249-265)
ISSN: 2960-8317
249
Artículo de revisión
Instrumentos de valoración psicológica en la Evaluación
Geriátrica Integral (EGI): una revisión sistemática de la literatura
Psychological assessment tools in Comprehensive Geriatric Assessment (CGA):
a systematic review
Luis Felipe Santander Samaniego*
Universidad Nacional de Chimborazo
Riobamba - Ecuador
luis.santander@unach.edu.ec
https://orcid.org/0009-0003-5648-6054
Carla Cristina Calderón Cabezas
Universidad Nacional de Chimborazo,
Red latinoamericana de Cuidado al Paciente
Crónico y la Familia - Red CroniFam
Riobamba - Ecuador
carla.calderon@unach.edu.ec
https://orcid.org/0009-0009-8536-3292
*Correspondencia:
luis.santander@unach.edu.ec
Cómo citar este artículo:
Santander, L., & Calderón, C. (2026).
Instrumentos de valoración psicológica en
la Evaluación Geriátrica Integral (EGI): una
revisión sistemática de la literatura. Esprint
Investigación, 5(1), 249-265.
https://doi.org/10.61347/ei.v5i1.246
Recibido: 12 de diciembre de 2025
Aceptado: 21 de enero de 2026
Publicado: 27 de enero de 2026
Resumen: El envejecimiento poblacional ha incrementado la prevalencia de alteraciones
psicológicas en personas mayores, lo que ha reforzado la necesidad de integrar
evaluaciones psicológicas sistemáticas dentro de la Evaluación Geriátrica Integral (EGI).
El objetivo de esta revisión sistemática fue sintetizar la evidencia disponible sobre los
instrumentos de valoración psicológica utilizados en la EGI. La revisión se desarrolló
siguiendo el marco PICO y las directrices PRISMA 2020. Se realizaron búsquedas
sistemáticas en las bases de datos Scopus y Web of Science, incluyendo estudios
originales publicados entre 2020 y enero de 2026 que evaluaran de forma explícita
instrumentos psicológicos int
egrados en la EGI. Tras el proceso de selección, se
incluyeron 20 estudios para el análisis cualitativo. Los resultados evidencian un uso
predominante de instrumentos dirigidos a la evaluación del estado de ánimo y de la
cognición global, destacándose la Geriatric Depression Scale y el Mini-Mental State
Examination como las herramientas más utilizadas y con mayor respaldo clínico. Sin
embargo, la mayoría de los estudios no reporta de forma explícita propiedades
psicométricas específicas en las poblaciones estudiadas, asumiendo su validez a partir de
validaciones en estudios previos. En términos de utilidad clínica, los instrumentos breves
y de fácil aplicación demostraron una mayor viabilidad en entornos asistenciales reales,
aportando información relevante para el pronóstico y la toma de decisiones clínicas. En
conclusión, la integración de instrumentos psicológicos eficientes y bien fundamentados
resulta esencial para fortalecer y optimizar la EGI, aunque se requiere mayor evidencia
psicométrica contextualizada para fortalecer su aplicación clínica.
Palabras clave: Adultos mayores, ansiedad, cognición, depresión, evaluación geriátrica
integral, instrumentos psicológicos.
Abstract: Population aging has increased the prevalence of psychological disorders in older
people, which has reinforced the need to integrate systematic mental evaluations within the
Comprehensive Geriatric Assessment (CGA). The aim of this systematic review was to synthesize
the available evidence on the psychological assessment instruments used in the CGA. The review
was developed following the PICO framework and the PRISMA 2020 guidelines. We conducted
systematic searches of the Scopus and Web of Science databases, including original studies
published between 2020 and January 2026 that explicitly evaluated psychological instruments
embedded in the CGA. After the selection process, 20 studies were included for qualitative
analysis. The results show a predominant use of instruments aimed at assessing mood and global
cognition, with the Geriatric Depression Scale and the Mini-Mental State Examination standing
out as the most used tools with the greatest clinical support. However, most studies do not
explicitly report specific psychometric properties in the populations evaluated, assuming their
validity based on validations in previous studies. In terms of clinical utility, the short and easy-
to-apply instruments demonstrated greater viability in real healthcare settings, providing
relevant information for prognosis and clinical decision-making. In conclusion, the integration of
efficient and well-founded psychological instruments is essential to optimize CGA, although more
contextualized psychometric evidence is required to strengthen its clinical application.
Keywords: Anxiety, cognition, comprehensive geriatric evaluation, depression, older adults,
psychological instruments.
Copyright: Derechos de autor 2026 Luis
Felipe Santander Samaniego, Carla Cristina
Calderón Cabezas.
Esta obra está bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución-
NoComercial 4.0.
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1. Introducción
La transición hacia una sociedad envejecida plantea desafíos financieros a las instituciones de los
sistemas económicos que luchan por encontrar los recursos necesarios para cubrir los elevados
ingresos de jubilación y los costos de atención médica de la creciente población de adultos mayores.
Esta transición se ha visto complicada por las nuevas tecnologías médicas revolucionarias que son
extremadamente costosas y cuyo objetivo es salvar la vida de un número relativamente pequeño de
pacientes (Jakovljevic et al., 2023).
El aumento sostenido de la esperanza de vida representa un desafío mayor para los sistemas de
salud debido a la prevalencia de enfermedades crónicas y deterioro funcional, incluyendo dimensiones
psicológicas como la depresión, la ansiedad y el deterioro cognitivo, lo que exige enfoques de atención
integral y centrados en la persona mayor (Cai et al., 2022; Dogra et al., 2022). En consecuencia, la
geriatría como especialidad médica multidisciplinaria está adquiriendo cada vez mayor importancia
para el tratamiento de pacientes con multimorbilidad, que tienen limitaciones en varios dominios
funcionales (Kudelka et al., 2024).
La Evaluación Geriátrica Integral (EGI), conocida internacionalmente como Comprehensive Geriatric
Assessment (CGA), es un proceso diagnóstico y terapéutico multidimensional que se centra en
determinar las capacidades y limitaciones médicas, funcionales, mentales y sociales de una persona
mayor frágil con el fin de asegurar que los problemas se identifiquen, cuantifiquen y gestionen de
manera adecuada (Ellis et al., 2017). Se ha demostrado que la EGI tiene eficacia en entornos médicos,
quirúrgicos y ambulatorios, con reducciones en la mortalidad y en el ingreso en centros de atención a
dependientes hasta un año después del seguimiento (Miller et al., 2022).
La integración de instrumentos de valoración psicológica en la EGI surge de la necesidad de
complementar la dimensión médica y funcional con mediciones objetivas de aspectos cognitivos y
afectivos, que constituyen determinantes clave de la independencia, la adaptación social y el
pronóstico clínico en personas mayores (Molinari-Ulate et al., 2022). Las escalas que exploran
cognición, depresión, ansiedad o función ejecutiva ofrecen datos esenciales para comprender las
condiciones psicológicas subyacentes que pueden influir en la adherencia terapéutica, la capacidad de
autocuidado y la interacción social (Casanova-Muñoz et al., 2022).
Diversos estudios recientes han abordado la aplicación y validez de instrumentos específicos dentro
del contexto de la EGI. Prokopidis et al. (2025) realizaron una revisión sistemática y metaanálisis sobre
marcadores de CGA, destacando que herramientas como la Geriatric Depression Scale (GDS) y el Mini-
Mental State Examination (MMSE) se correlacionan significativamente con condiciones clínicas como la
sarcopenia y están integradas en evaluaciones geriátricas amplias.
Wong et al. (2022) evaluaron la factibilidad de utilizar una EGI para medir los resultados
funcionales en adultos mayores que participan en un programa de cuidados de transición basado en
una instalación, demostrando que la incorporación de la EGI fue factible y permitió una evaluación
holística; además, el personal encontró este instrumento aceptable y adecuado, y los adultos mayores
percibieron el procedimiento como oportuno y fácil de comprender. Veronese et al. (2022) evaluaron
la amplitud y solidez de la evidencia sobre el impacto de la EGI en diversos resultados de salud en
personas mayores identificando que, especialmente en el entorno hospitalario, reduce con alta certeza
el ingreso a residencias de ancianos, el riesgo de caídas, las úlceras por presión y la incidencia de
delirium en pacientes con fractura de cadera, además de disminuir la fragilidad física en adultos
mayores que viven en la comunidad.
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A pesar de la evidencia existente sobre la eficacia general de la EGI, persiste un vacío crítico en la
síntesis sistemática de instrumentos psicológicos específicos. Revisiones previas se han centrado en
dominios aislados o evaluaciones funcionales, pero no se ha abordado de manera integral su
sensibilidad, validez psicométrica y utilidad clínica dentro del marco de la EGI.
Por lo tanto, el presente estudio tiene como objetivo evaluar y sintetizar la evidencia disponible
sobre los instrumentos de valoración psicológica utilizados en la EGI, con énfasis en su sensibilidad,
validez y aplicabilidad en la práctica clínica geriátrica. Para ello, se definen las siguientes preguntas de
investigación: (1) ¿Cuáles son los instrumentos de valoración psicológica comúnmente utilizados en la
EGI, y qué dominios psicológicos cubren principalmente?; (2) ¿Cuáles son las propiedades
psicométricas de los instrumentos en poblaciones geriátricas?; y (3) ¿Cuáles son los instrumentos que
mayor utilidad proporcionan en entornos clínicos reales?
La revisión sistemática pretende contribuir al conocimiento actual al consolidar y comparar
críticamente la evidencia sobre instrumentos psicológicos empleados en la EGI, ofreciendo
recomendaciones fundamentadas para su selección y aplicación en la clínica geriátrica.
2. Metodología
El presente estudio se desarrolló como una revisión sistemática estructurada de acuerdo con el marco
metodológico PICO (Población, Intervención, Comparación, Resultados), complementado con las
directrices establecidas por el protocolo PRISMA 2020 (Page et al., 2021). El enfoque PICO se utilizó
como base para estructurar la extracción y el análisis de los datos, mientras que PRISMA 2020 orientó
el flujo de selección de estudios y la presentación sistemática de los resultados. La Tabla 1 presenta los
componentes PICO definidos operacionalmente para responder al objetivo del estudio.
Tabla 1
Componentes PICO
Componente
Descripción
Población (P)
Personas adultas mayores (≥ 60 años) evaluadas en contextos clínicos, hospitalarios
o comunitarios mediante EGI
Intervención (I)
Aplicación de instrumentos de valoración psicológica (cognitivos, afectivos,
emocionales o de salud mental) integrados en la EGI.
Comparación (C) No se especifica comparador para el estudio
Resultados (O)
Propiedades psicométricas (sensibilidad, especificidad, validez), utilidad clínica,
aplicabilidad práctica y capacidad diagnóstica de los instrumentos.
Criterios de elegibilidad
Se incluyeron estudios originales publicados desde el año 2020 hasta la fecha de consulta (20/01/2026)
que evaluaran instrumentos de valoración psicológica utilizados explícitamente dentro del marco de
la Evaluación Geriátrica Integral o Comprehensive Geriatric Assessment. Se incluyeron investigaciones
realizadas en población geriátrica, sin restricción idiomática, que reportaran resultados relacionados
con propiedades psicométricas, utilidad clínica o aplicabilidad de dichos instrumentos en entornos
reales de atención sanitaria. Asimismo, se consideraron únicamente artículos revisados por pares y
publicados en revistas científicas indexadas.
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Por su parte, los criterios de exclusión incluyeron estudios publicados antes de 2020, revisiones
narrativas, cartas al editor, editoriales, protocolos, estudios de caso y literatura gris. También se
excluyeron investigaciones que evaluaran instrumentos psicológicos de forma aislada sin vinculación
explícita con la EGI, estudios centrados en poblaciones no geriátricas y aquellos que no aportaran
información relevante para responder a las preguntas de investigación planteadas.
Fuentes de información y estrategia de búsqueda
Las fuentes de información utilizadas fueron las bases de datos Scopus y Web of Science, seleccionadas
por su amplia cobertura interdisciplinaria y su relevancia en los ámbitos de la medicina, psicología y
ciencias de la salud. Estas bases de datos garantizaron el acceso a literatura científica relevante y alta
visibilidad internacional, lo que resulta esencial para una revisión sistemática rigurosa.
La estrategia de búsqueda se estructuró a partir de dos categorías conceptuales principales:
instrumentos de valoración psicológica y Evaluación Geriátrica Integral. La búsqueda se realizó
mediante términos clave relacionados con la EGI restringidos al campo de título, mientras que los
términos asociados a instrumentos psicológicos se exploraron en los campos de título, resumen y
palabras clave. La estrategia fue adaptada a las particularidades de cada base de datos, manteniendo
coherencia semántica y metodológica en el proceso de recuperación sistemática de información. En la
Tabla 2 se especifican las cadenas de búsqueda aplicadas y los estudios recuperados para cada fuente
de datos.
Tabla 2
Estrategia de búsqueda
Base de datos Cadena de búsqueda Estudios
Scopus
( TITLE ( "comprehensive geriatric assessment*" OR CGA OR
"multidimensional geriatric assessment" ) AND TITLE-ABS-
KEY (
"psychological assessment" OR "psychological evaluation" OR
"psychological instruments" OR "mental health assessment" OR
"cognitive assessment" OR "depression scale*" OR "anxiety scale*" OR
"neuropsychological test*" OR "screening instrument*" ) ) AND
PUBYEAR > 2019 AND PUBYEAR < 2027 AND ( LIMIT-
TO (
DOCTYPE , "ar" ) )
61
Web of Science
(TI=("comprehensive geriatric assessment*" OR CGA OR
"multidimensional geriatric assessment") AND TS=("psychological
assessment" OR "psychological evaluation" OR "psychological
instruments" OR "mental health assessment" OR "cognitive assessment"
OR "depression scale*" OR "anxiety scale*" OR "neuropsychological
test*" OR "screening instrument*")) AND (DT==("ARTICLE"))
37
Proceso de selección de estudios
El proceso de selección de estudios se llevó a cabo siguiendo estrictamente las fases establecidas por la
guía PRISMA 2020. En la fase de identificación, se recuperaron 61 registros de Scopus y 37 de Web of
Science. Tras la eliminación de 31 registros duplicados, se procedió a la fase de cribado, en la cual se
examinaron títulos, resúmenes y palabras clave. En esta etapa, se excluyeron 43 registros por no
contribuir al objetivo del estudio ni responder a las preguntas de investigación. Posteriormente, se
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solicitaron 23 estudios para su recuperación en texto completo, de los cuales 3 no pudieron ser
recuperados. En la fase de elegibilidad, se evaluaron 20 artículos a texto completo, incorporándose 20
estudios en la revisión sistemática. La Figura 1 muestra el diagrama de flujo PRISMA 2020 con cada
etapa del proceso y el número de estudios resultantes.
Figura 1
Diagrama PRISMA 2020
Métodos de síntesis
La síntesis de los resultados se realizó mediante una extracción sistemática de la información relevante
de los estudios incluidos, utilizando una matriz de extracción de datos estructurada según los
componentes del modelo PICO. Los datos extraídos incluyeron características de la población, tipo de
instrumento psicológico evaluado, propiedades psicométricas reportadas, contexto de aplicación y
principales hallazgos clínicos. Posteriormente, la información fue categorizada, organizada y analizada
de manera cualitativa y comparativa, permitiendo identificar patrones, convergencias y diferencias
entre los instrumentos de valoración psicológica utilizados en la Evaluación Geriátrica Integral.
Registros identificados desde:
Bases de datos (n = 2)
Scopus (n = 61)
Web of Science (n = 37)
Registros (n = 98)
Registros eliminados antes de la
evaluación:
Registros duplicados eliminados (n =
31)
Registros examinados
(n = 66)
Registros excluidos:
Registros que después de la revisión
de títulos, resumen y palabras clave
no contribuyen al estudio ni
responden a las preguntas de
investigación (n = 43)
Estudios solicitados para
recuperación
(n = 23)
Estudios no recuperados
(n = 3)
Estudios evaluados para
elegibilidad
(n = 20)
Estudios incluidos en la revisión
(n = 20)
Identificación de estudios a través de bases de datos y registros
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3. Resultados
La Tabla 3 sintetiza los principales instrumentos de valoración psicológica empleados en la Evaluación
Geriátrica Integral (EGI) en los estudios incluidos, así como sus contextos de aplicación y hallazgos
clínicos relevantes. En conjunto, los resultados evidencian un uso predominante de escalas para la
evaluación de la depresión, la función cognitiva y, en menor medida, el insomnio y la ansiedad. De
forma consistente, los estudios muestran que los dominios psicológicos evaluados mediante la EGI no
solo presentan una alta prevalencia de alteraciones en la población geriátrica, sino que además poseen
un valor pronóstico significativo sobre desenlaces clínicos relevantes, como mortalidad, delirio
postoperatorio, fragilidad, desnutrición y calidad de vida, lo que refuerza la importancia de una
evaluación psicológica sistemática dentro del abordaje geriátrico integral.
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Tabla 3
Matriz de resultados
Autor(es) País Tipo de estudio Población
Instrumento
psicológico
Contexto Resultados
Jingrong et al
(2022)
China
Observacional y
transversal
2,182 adultos ma-
yores
GDS-15, AIS, MMSE,
PAGAR
EGI en EPOC
Ansiedad y depresión se asociaron
significativamente con EPOC; el in-
somnio no mostró asociación. Instru-
mentos reconocidos por su uso vali-
dado internacionalmente.
Itami et al.
(2024)
Japón Observacional
255 pacientes
quirúrgicos
MMSE, GDS-15, Vitality
Index
EGI perioperatoria
El deterioro cognitivo (MMSE) fue pre-
dictor independiente de delirio post-
operatorio (OR 7.45). MMSE con
ECOG-
PS mostró buena sensibilidad
(80.7%) y especificidad (74.1%).
Bergo et al.
(2025)
Italia
Observacional
retrospectivo
7,022 pacientes
oncológicos ≥70
años
GDS, MMSE, SPMSQ
EGI en oncología
geriátrica
El GDS fue predictor independiente de
mortalidad a 4 años; el MMSE no lo fue
globalmente. La depresión tuvo mayor
impacto pronóstico que el deterioro
cognitivo.
Yao et al. (2021) China
Observacional
prospectivo
349 adultos
mayores
GDS, MMSE, Mini-Cog,
MNA-SF
EGI
oncohematológica
Alta prevalencia de riesgo depresivo
(41.5%); puntaje bajo en GDS se asoció
con mejor supervivencia global y
mejoría clínica tras tratamiento.
Vu et al. (2022) Vietnam
Observacional
transversal
412 adultos
mayores
Mini-Cog, GDS-15 EGI transversal
Alta prevalencia de depresión (79.4%)
y deterioro cognitivo (26.9%), ambos
asociados a mal control glucémico.
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Autor(es) País Tipo de estudio Población
Instrumento
psicológico
Contexto Resultados
Pachołek et al.
(2020)
Polonia Transversal
438 adultos
mayores
MMSE, GDS, AIS
EGI en atención
primaria
Depresión (32%), insomnio (42%) y
deterioro cognitivo (20%) fueron alta-
mente prevalentes y aumentaron con
la edad.
Michaan et al.
(2020)
1
Corea del Sur
Observacional
retrospectivo
120 adultos
mayores, todas
mujeres
MMSE, GDS EGI oncológica
MMSE bajo se asoció con menor su-
pervivencia global; la GDS no mostró
asociación significativa.
Tack et al.
(2023)
Bélgica Estudio piloto
50 adultos
mayores
GDS-15, GDS-4, PHQ-9,
PHQ-2
EGI oncológica
PHQ-2 y PHQ-
9 mostraron mayor
rendimiento diagnóstico que GDS
(AUROC hasta 90.1%), recomendán-
dose PHQ-2 para cribado rápido.
Doğrul et al.
(2020)
Turquía
Observacional
prospectivo
108 pacientes
quirúrgicos
MMSE, CDT, GDS EGI preoperatoria
Peor MMSE se asoció con morbilidad y
delirio postoperatorio; GDS no fue
predictor significativo.
Sachdeva et al.
(2024)
India
Observacional
transversal
408 adultos
mayores
MMSE, MoCA, CDT EGI comunitaria
Alta prevalencia de depresión (36%) y
ansiedad (27%), con dificultades cog-
nitivas en orientación temporal y es-
pacial.
Cavusoglu et
al. (2021)
Turquía
Observacional
transversal
76 pacientes
oncológicos
MMSE, GDS-15 EGI oncológica
Correlación significativa entre G8 y
GDS/MMSE; el G8 identificó eficaz-
mente deterioro cognitivo y depresión.
1
El estudio de Rodrigues et al. (2020) fue publicado originalmente en 2019; sin embargo, la base de datos Scopus lo registra como una publicación del año 2020, lo que evidencia una
discrepancia entre el año real de publicación y el año de indexación.
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Autor(es) País Tipo de estudio Población
Instrumento
psicológico
Contexto Resultados
Yang & Wang
(2020)
China
Observacional
transversal
108 adultos
mayores
hospitalizados
GDS, GAI, MMSE,
PSQI, SF-36
EGI racionalizada
No se observaron diferencias signifi-
cativas en depresión, ansiedad ni cali-
dad de vida entre pacientes con y sin
DCL.
Cavusoglu et
al. (2020)
Turquía
Observacional
transversal
100 pacientes
geriátricos
ambulatorios
GDS-15, MMSE, CDT,
Templer DAS
EGI ambulatoria
Ansiedad ante la muerte y dolor psi-
cológico se asociaron con peor función
cognitiva e IADL.
Pachołek et al.
(2023)
Polonia
Observacional
transversal
438 pacientes
ambulatorios
MMSE, GDS, AIS EGI integral
La depresión fue el factor psicológico
más estrechamente relacionado con
peor calidad de vida (r = −0.57).
Ganidağlı et al.
(2023)
Turquía
Observacional
transversal
237 adultos
mayores
GDS, BAI, MMSE, PSQI EGI ambulatoria
Mala calidad del sueño se asoció con
mayor depresión, ansiedad y peor ca-
lidad de vida.
Puig et al.
(2025)
No especifica
Observacional
transversal
Personas ≥ 50
años
GDS, PSQI, Pfeiffer,
EACS
EGI en VIH
PSQI, Barber y EACS fueron identifi-
cados como instrumentos esenciales
para el cribado rápido de vulnerabili-
dad.
Pîslaru et al.
(2021)
Rumania Prospectivo
59 adultos
mayores
MMSE, GDS, GFI EGI perioperatoria
GDS preoperatorio predijo fragilidad
postoperatoria (AUC = 0.735).
Ju et al. (2024) China Transversal
211 adultos
mayores
hospitalizados
MMSE, GDS-30 EGI clínica
La depresión aumentó significativa-
mente el riesgo de desnutrición (OR
hasta 11.2); mejor MMSE fue protector.
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Autor(es) País Tipo de estudio Población
Instrumento
psicológico
Contexto Resultados
Rodrigues et al.
(2020)
2
Brasil
Observacional
transversal
40 candidatos a
trasplante HSCT
MMSE, CT, VF, GDS EGI pre-trasplante
Alteraciones cognitivas y síntomas
depresivos frecuentes, relevantes para
la toma de decisiones clínicas.
Kudelka et al.
(2024)
Alemania
Observacional
transversal
76 geriatras
MMSE, MoCA, GDS,
WHO-Five
EGI ambulatoria
Los instrumentos más comunes para
evaluar la cognición (MMSE) y la de-
presión (GDS) están alineados con las
recomendaciones de la guía S1 para
CGA de Nivel 2.
Nota. CGA: Comprehensive Geriatric Assessment. MMSE: Mini-Mental State Examination. MoCA: Montreal Cognitive Assessment. GDS: Geriatric Depression Scale; GDS-15, GDS-30 y GDS-4 corresponden a versiones
abreviadas de 15, 30 y 4 ítems, respectivamente. PHQ-9 y PHQ-2: Patient Health Questionnaire, versiones de 9 y 2 ítems respectivamente. BAI: Beck Anxiety Inventory. GAI: Geriatric Anxiety Inventory. AIS: Athens
Insomnia Scale. PSQI: Pittsburgh Sleep Quality Index. SF-36: Short Form Health Survey. CDT o CT: Clock Drawing Test. SPMSQ: Short Portable Mental Status Questionnaire. VI: Vitality Index. G8: cuestionario de cribado
geriátrico. ECOG-PS: Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status. CAM: Confusion Assessment Method. IADL: Instrumental Activities of Daily Living. ADL: Activities of Daily Living. GFI: Groningen Frailty
Index. WHO-5: World Health Organization–Five Well-Being Index. VF/VFT: Verbal Fluency Test. DAS: Death Anxiety Scale. OR: Odds Ratio. AUC/AUROC: Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. DCL:
deterioro cognitivo leve. EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica. VIH: virus de la inmunodeficiencia humana. HSCT: trasplante alogénico de células madre hematopoyéticas. MNA-SF: Mini Nutritional
Assesment Short-Form.
2
El trabajo de Michaan et al. (2020) fue publicado originalmente en 2019; no obstante, Scopus lo reporta como correspondiente al año 2020, lo que evidencia una discrepancia entre el
año real de publicación y el año de indexación.
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La Tabla 4 muestra los instrumentos de valoración psicológica utilizados en la EGI, destacándose
predominantemente los dominios de estado de ánimo y funciones cognitivas, los cuales concentran la
mayor diversidad y frecuencia de instrumentos, con Geriatric Depression Scale (GDS) y el Mini-Mental
State Examination (MMSE) como herramientas básicas. Otros dominios relevantes incluyen sueño,
ansiedad, bienestar psicológico, motivación y apoyo psicosocial, aunque estos son evaluados con
menor frecuencia y mediante instrumentos más específicos.
Tabla 4
Instrumentos de valoración psicológica
Dominio
psicológico
Instrumentos de valoración
psicológica
Autor(es)
Estados de ánimo
(depresión)
Geriatric Depression Scale (GDS: 15,
30 y 4 ítems),
Patient Health
Questionnaire (PHQ-9, PHQ-2),
WHO-Five Well-Being Index (WHO-
5)
(Bergo et al., 2025; Cavusoglu et al., 2020;
Dogrul et al., 2020; Ganidagli et al., 2023; Itami
et al., 2024; Jingrong et al., 2022; Kudelka et al.,
2024; Michaan et al., 2020; Pachołek et al., 2020;
Pîslaru et al., 2021; Puig et al., 2025; Rodrigues
et al., 2020; Tack et al., 2023; Vu et al., 2022;
Yang & Wang, 2020; Yao et al., 2021)
Cognición global y
funciones
cognitivas
Mini-Mental State Examination
(MMSE),
Montreal Cognitive
Assessment (MoCA), Mini-Cog, Short
Portable Mental Status Questionnaire
(SPMSQ),
Pfeiffer Questionnaire,
Clock Drawing Test (CDT/CT), Verbal
Fluency Test (VF)
(Bergo et al., 2025; Cavusoglu et al., 2020;
Dogrul et al., 2020; Ganidagli et al., 2023; Itami
et al., 2024; Jingrong et al., 2022; Kudelka et al.,
2024; Michaan et al., 2020; Pachołek et al., 2020;
Pîslaru et al., 2021; Rodrigues et al., 2020; Yang
& Wang, 2020; Yao et al., 2021)
Ansiedad
Geriatric Anxiety Inventory (GAI),
Beck Anxiety Inventory (BAI), Templer
Death Anxiety Scale
(Cavusoglu et al., 2020; Ganidagli et al., 2023;
Yang & Wang, 2020)
Calidad del Sueño
Athens Insomnia Scale (AIS),
Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI)
(Ganidagli et al., 2023; Jingrong et al., 2022;
Pachołek et al., 2020, 2023; Puig et al., 2025;
Yang & Wang, 2020)
Motivación /
vitalidad
Vitality Index (Itami et al., 2024)
Bienestar
psicológico /
calidad de vida
(componente
emocional)
SF-36, WHO-Five Well-Being Index
(WHO-5)
(Kudelka et al., 2024; Yang & Wang, 2020; Yao
et al., 2021)
Apoyo psicosocial /
entorno familiar
PAGAR / APGAR familiar (Jingrong et al., 2022; Yang & Wang, 2020)
Fragilidad
(componente
psicoemocional)
Groningen Frailty Index (GFI) (Pîslaru et al., 2021)
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La evidencia analizada revela que en la mayoría de los estudios no se reportan de forma explícita
propiedades psicométricas de los instrumentos de valoración psicológica, como validez, fiabilidad o
precisión diagnóstica, sino que asumen su idoneidad con base en su uso extendido y validaciones
previas en la literatura. Varios autores señalan explícitamente que las escalas empleadas forman parte
de estudios ampliamente aceptados a nivel internacional o remiten a estudios originales de validación,
sin aportar indicadores psicométricos propios en la población analizada (Cavusoglu et al., 2020;
Jingrong et al., 2022; Kudelka et al., 2024; Michaan et al., 2020; Pachołek et al., 2020; Puig et al., 2025;
Rodrigues et al., 2020; Yao et al., 2021). En estos casos, la robustez psicométrica se infiere de manera
indirecta, más que demostrarse empíricamente dentro de cada estudio.
No obstante, algunos trabajos sí aportan evidencia psicométrica específica, centrada en sensibilidad,
especificidad y capacidad discriminativa. Destaca el estudio de Tack et al. (2023), que comparó
instrumentos de cribado depresivo en adultos mayores con cáncer, reportando valores detallados de
sensibilidad, especificidad y AUROC para distintas versiones de la GDS y del PHQ, identificando al
PHQ-2 y PHQ-9 como herramientas con mejor rendimiento diagnóstico frente a un estándar clínico.
De manera similar, Itami et al. (2024) evaluaron propiedades diagnósticas combinadas, mostrando que
la integración de MMSE y ECOG-PS alcanzó una sensibilidad del 80.7% y una especificidad del 74.1%
para la predicción de delirio postoperatorio.
En la práctica clínica real, los instrumentos de mayor utilidad son aquellos que logran un equilibrio
óptimo entre la precisión diagnóstica y la eficiencia temporal, permitiendo no solo la detección de
síndromes geriátricos sino también la predicción de la mortalidad y la guía en la toma de decisiones
terapéuticas. En el dominio funcional, las escalas ADL (como el índice de Barthel) e IADL (Lawton)
son fundamentales, debido a que la capacidad funcional ha demostrado ser el factor principal para
decidir el inicio de tratamientos oncológicos y un predictor independiente de supervivencia (Bergo et
al., 2025; Michaan et al., 2020).
Para el cribado rápido de fragilidad y sarcopenia en oncología, el G8 destaca por su alto rendimiento
y brevedad (Cavusoglu et al., 2021). En la evaluación del estado de ánimo, el PHQ-2 se presenta como
una herramienta "ultracorta" con una precisión diagnóstica superior (AUROC 92.7%) y más práctica
para entornos ocupados que la tradicional GDS-15, la cual puede sobreestimar la depresión en
pacientes agudos (Tack et al., 2023). Respecto a la cognición, aunque el MMSE sigue siendo el estándar
más utilizado y útil para predecir complicaciones como el delirium postoperatorio, especialmente al
combinarse con el ECOG-PS (Itami et al., 2024; Kudelka et al., 2024), se recomienda el uso del MoCA o
el Mini-Cog para una mayor sensibilidad en el deterioro cognitivo leve (Kudelka et al., 2024; Vu et al.,
2022). Finalmente, el MNA-SF se consolida como una herramienta estándar para la evaluación
nutricional rápida, asociándose significativamente con la supervivencia global (Ju et al., 2024; Yao et
al., 2021).
4. Discusión
El presente estudio tuvo como objetivo sintetizar y analizar críticamente la evidencia disponible sobre
los instrumentos de valoración psicológica integrados en la Evaluación Geriátrica Integral. Los
resultados evidencian un uso predominante de instrumentos orientados a la evaluación del estado de
ánimo y de la función cognitiva, siendo la GDS y el MMSE las herramientas más frecuentemente
empleadas en la EGI. Esta tendencia refleja el reconocimiento clínico de la depresión y el deterioro
cognitivo como síndromes geriátricos de alta prevalencia y elevado impacto pronóstico.
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Los hallazgos del presente estudio son congruentes con revisiones recientes que destacan el valor
central de la EGI como herramienta multidimensional, aunque con énfasis variable en el componente
psicológico. Prokopidis et al. (2025) en una revisión sistemática y metaanálisis sobre marcadores de la
CGA identificaron que instrumentos como la GDS y el MMSE se encuentran consistentemente
asociados con síndromes geriátricos clave, incluida la sarcopenia, reforzando su relevancia clínica más
allá del diagnóstico psicológico aislado. De manera similar, Veronese et al. (2022) demostraron que la
incorporación sistemática de dominios mentales dentro de la EGI se asocia con una reducción
significativa de eventos adversos, como caídas y delirium, particularmente en entornos hospitalarios,
alineándose con la evidencia de la presente revisión.
Sin embargo, estudios más recientes sugieren la necesidad de optimizar los instrumentos
tradicionalmente utilizados. Tack et al. (2023) compararon distintas escalas de cribado depresivo en
adultos mayores con cáncer y reportaron que instrumentos ultracortos de cribado como el PHQ-2 y el
PHQ-9 presentan una mayor capacidad discriminativa que la GDS-15, con valores de AUROC
superiores al 90%. Estos resultados contrastan con la persistente predominancia de la GDS observada
en los estudios incluidos en la presente revisión, lo que evidencia una brecha persistente entre la
evidencia emergente y la práctica clínica cotidiana predominante dentro de la EGI. De manera similar,
Kudelka et al. (2024) señalaron que, aunque el MMSE continúa siendo el instrumento más utilizado
para la evaluación cognitiva, pruebas como el MoCA y el Mini-Cog ofrecen una mayor sensibilidad
para la detección del deterioro cognitivo leve, recomendación que solo se refleja parcialmente en los
estudios analizados.
Asimismo, los resultados concuerdan con revisiones contemporáneas que subrayan la limitada
información psicométrica reportada en estudios aplicados. Molinari-Ulate et al. (2022) y Casanova-
Muñoz et al. (2022) destacan que, en la práctica geriátrica real, la selección de instrumentos psicológicos
suele basarse en su uso histórico y aceptación internacional más que en la evaluación empírica
sistemática de su rendimiento diagnóstico en contextos específicos. Esta observación resulta
consistente con los hallazgos de la presente revisión, donde la mayoría de los estudios asumen la
validez y fiabilidad de las escalas sin reportar indicadores psicométricos propios, lo que limita la
comparabilidad entre instrumentos y contextos clínicos.
Desde una perspectiva clínica, la presente revisión refuerza la importancia de integrar instrumentos
psicológicos breves, válidos y clínicamente interpretables dentro de la EGI. La evidencia sugiere que
la evaluación sistemática del estado de ánimo y de la cognición no solo permite identificar trastornos
psicológicos prevalentes, sino que aporta información pronóstica crítica para la toma de decisiones
terapéuticas, especialmente en contextos quirúrgicos y oncológicos. La adopción de herramientas de
cribado eficientes, como el PHQ-2 para depresión o el Mini-Cog para cognición, podría contribuir
significativamente a mejorar la factibilidad de la EGI en entornos con alta carga asistencial, sin
comprometer la precisión diagnóstica.
Entre las principales limitaciones del presente estudio se encuentra la escasa notificación de
propiedades psicométricas específicas, lo cual limita la capacidad de establecer comparaciones
robustas entre instrumentos. Como líneas futuras de investigación, se recomienda el desarrollo de
estudios prospectivos que evalúen de manera directa la sensibilidad, especificidad y utilidad clínica
comparativa de los instrumentos psicológicos dentro de la EGI, así como la exploración de dominios
psicológicos menos estudiados, como la ansiedad, el bienestar emocional y el apoyo psicosocial, que
podrían aportar información relevante para una atención geriátrica integral.
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5. Conclusiones
La evidencia sintetizada confirma que la Evaluación Geriátrica Integral incorpora de manera
predominante instrumentos dirigidos a la valoración de la depresión y de la cognición global, con la
Geriatric Depression Scale (GDS) y el Mini-Mental State Examination (MMSE) como herramientas
centrales y ampliamente utilizadas. Estos instrumentos concentran la mayor frecuencia de aplicación
y diversidad de contextos clínicos, mientras que otros dominios psicológicos relevantes, como la
ansiedad, el sueño, el bienestar psicológico, la motivación y el apoyo psicosocial, son evaluados con
menor frecuencia. Este patrón refleja una priorización clínica del estado de ánimo y la función
cognitiva, en detrimento de una evaluación psicológica más amplia e integrada.
Los instrumentos psicológicos empleados presentan, en general, un respaldo psicométrico sólido
derivado principalmente de validaciones previas ampliamente aceptadas. Sin embargo, rara vez
reportan propiedades psicométricas específicas en las poblaciones estudiadas. La mayoría asume la
validez, fiabilidad y precisión diagnóstica de las escalas con base en su uso histórico, lo que limita la
comparación directa entre instrumentos y contextos clínicos. Un número reducido de investigaciones
aporta indicadores explícitos de sensibilidad, especificidad o capacidad discriminativa, lo que
evidencia la necesidad de fortalecer la evaluación psicométrica contextualizada de los instrumentos
psicológicos dentro de la EGI.
Los instrumentos de mayor utilidad clínica son aquellos que combinan adecuada capacidad
diagnóstica con brevedad y facilidad de aplicación, permitiendo su integración en entornos
asistenciales con alta carga de trabajo. En este sentido, el MMSE continúa siendo relevante para la
predicción de complicaciones clínicas, especialmente cuando se emplea de forma combinada con otras
medidas funcionales, mientras que herramientas de cribado ultracortas como el PHQ-2 y pruebas
cognitivas breves como el Mini-Cog emergen como alternativas más eficientes para la detección
temprana de alteraciones psicológicas.
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna como parte de la
presente investigación.
Fuente de financiamiento
Los autores financiaron completamente la investigación.
Contribución de autoría
Luis Felipe Santander Samaniego: Conceptualización, metodología, software, análisis formal,
investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y
edición, financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Carla Cristina Calderón Cabezas: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis
formal, investigación, gestión de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original,
redacción - revisión y edición, financiamiento, recursos.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.