Revisión

Model of executive functions based on factorial analyses in child and school populations: a meta-analysis

J. Tirapu-Ustárroz, E. Bausela-Herreras, P. Cordero-Andrés [REV NEUROL 2018;67:215-225] PMID: 30183062 DOI: https://doi.org/10.33588/rn.6706.2017450

OPEN ACCESS

Volumen 67 | Number 06 | Nº of views of the article 33.553 | Nº of PDF downloads 1.575 | Article publication date 16/09/2018

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Introducción Desarrollo Métodos de búsqueda de información Selección de estudios Análisis de datos Resultados Conclusiones

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ABSTRACT

INTRODUCTION Executive functions are defined as a set of skills that are involved in various activities which are novel to the individual and which require a creative solution. It is not easy or straight forward to conceptualise or identify the factors that make up a population of young children.

AIM To analyse the components of executive function due to the clinical implications in different neurodevelopmental disorders in a population-based sample of young children. DEVELOPMENT. From the body of literature, 35 published papers that used different factor analysis approaches for factor extraction were reviewed. The probability of a study with three factors being undertaken in the stage between 0 to 12 years is 1.44 times higher than studies being undertaken with some focus on another structure. The probability of a study being undertaken that focuses on the Flexibility dimension in the stage between 0 to 12 years is 1.45 times higher than a study being undertaken that focuses on any other dimension. The association between the different structures and dimensions that are analysed with respect to age using the Kendall tau-b indicates a statistically significant association between: studies with three factors and age (tau = 0.29; p = 0.044) and flexibility with age (tau = 0.37; p = 0.012).

CONCLUSIONS The diversity of the obtained results can be attributed to, and is in line with, the plurality of theoretical conceptualisations, tests used and statistical analyzes carried out. It can be concluded that working memory, inhibition and flexibility are the executive processes most commonly found in the factorial models of executive control in young children and adolescents. KeywordsExecutive function Factorial models Flexibility Inhibition Working memory

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Introducción

Las funciones ejecutivas se definen como un conjunto de habilidades que se hallan implicadas en la generación, la supervisión, la regulación, la ejecución y el reajuste de conductas adecuadas para alcanzar objetivos complejos, especialmente los que son novedosos para el individuo y que precisan una solución creativa [1]. Sin embargo, a pesar de las múltiples definiciones y modelos teóricos [2,3] que tratan de clarificar su naturaleza, el concepto de funciones ejecutivas continúa siendo vago [4] e incluso uno de los ‘misterios de la mente sin resolver’ [5]. Si atendemos a la naturaleza del constructo funciones ejecutivas, se pueden diferenciar dos posturas. Por un lado, los que defienden la existencia de un constructo único adaptable a las demandas cambiantes del medio ambiente, comparable al concepto de factor de inteligencia general o factor g [6]. Por otro lado, está la visión de las funciones ejecutivas como un sistema compuesto por múltiples procesos independientes, pero interrelacionados íntimamente entre sí [7,8].

Uno de los problemas fundamentales en la evaluación del funcionamiento ejecutivo se conoce con el nombre de ‘problema de las medidas impuras’ [9], al implicar la participación de otras funciones cognitivas no ejecutivas, como las habilidades verbales y visuoespaciales o la velocidad motora.

Miyake et al [10] presentaron una forma de abordar el problema de la impureza de la tarea consistente en utilizar múltiples tareas para medir cada componente de funcionamiento ejecutivo y adoptar un enfoque de variables latentes para extraer la varianza común a esas tareas.

El análisis factorial es un modelo estadístico que representa las relaciones entre un conjunto de variables, y plantea que dichas relaciones pueden explicarse a partir de una serie de variables no observables (latentes) denominadas factores, con un número de factores sustancialmente menor que el de variables [11]. En el análisis factorial exploratorio (AFE), el investigador analiza un conjunto de datos sin tener ninguna hipótesis previa acerca de su estructura, por lo que serán los resultados del análisis los que ofrezcan información al respecto. Sin embargo, el AFE no arroja luz sobre las importantes cuestiones conceptuales y de medición relativas a las funciones ejecutivas, porque no puede determinar el grado de mejora en el ajuste del modelo que podría resultar de la inclusión de un factor adicional. En el análisis factorial confirmatorio (AFC) se plantean hipótesis bien especificadas (respecto al número de factores, patrón de relaciones entre las variables y los factores, y relaciones entre los factores) que se pondrán a prueba evaluando el ajuste de un modelo [12]. Este último se ha convertido en una de las herramientas más empleadas para tratar de solventar el problema de las medidas impuras, ya que permite identificar la estructura latente que subyace a la ejecución observada en una prueba cognitiva [13]. Entre las ventajas de esta aproximación destaca la posibilidad de comparar varios modelos factoriales (por ejemplo, unitario frente a multidimensional) y elaborar un modelo previo sobre las demandas ejecutivas requeridas por distintas pruebas que posteriormente será sometido a análisis, así como analizar si un mismo modelo factorial es aplicable a distintos subgrupos, por ejemplo, en función del sexo, la edad o el nivel socioeconómico [14].

La estructura o configuración de las funciones ejecutivas va cambiado a lo largo del ciclo vital [15, 16]. De Luca y Leventer [17] analizan el desarrollo de las funciones ejecutivas en paralelismo al desarrollo neurológico del sistema nervioso central, y diferencian funciones ejecutivas hot (memoria de trabajo e inhibición, por ejemplo) y cool (toma de decisiones afectivas o demora de la gratificación) [18]. En términos generales, O’Toole et al [19] concluyen que el rendimiento en las tareas ejecutivas frías muestra unos incrementos significativos en la niñez más temprana, pero ese incremento no se produce de igual forma en las tareas ejecutivas cálidas. En la tabla I se presenta el desarrollo estructural y funcional de los lóbulos frontales de 0 a 12 años según el modelo propuesto por Zelazo et al [3].

Tabla I. Desarrollo funcional y estructural de los lóbulos frontales de 0 a 12 años [3].
	Desarrollo neurológico	Funciones ejecutivas frías	Funciones ejecutivas cálidas
7-8 meses	Sinaptogenia Mielinización	Primeras señales de memoria de trabajo e inhibición	Es capaz de distinguir entre objetos animados e inanimados
12 meses	Sinaptogenia Mielinización	–	Atención focalizada
14 meses	Sinaptogenia Mielinización	–	Referencias sociales
2 años	El cerebro pesa el 80% del cerebro adulto	Mejoras en la inhibición y memoria de trabajo	Entendimiento de las situaciones de simulación
3 años	Incremento del volumen de la sustancia gris y blanca Incremento del metabolismo	Mejoras en el control inhibitorio y en la atención hasta los 5 años	Mejoras en la toma de decisiones afectivas en este año
4 años	Incremento del volumen de la sustancia gris y blanca Incremento del metabolismo	Mejoras en la flexibilidad cognitiva	Desarrolla con éxito las tareas de la ‘falsa creencia’
5 años	Incremento del volumen de la sustancia gris y blanca Incremento del metabolismo	Se producen ganancias en la memoria de trabajo y en el desarrollo de estrategias Empieza a planificar y a dirigir el comportamiento hacia un objetivo	Tiene conciencia de que las creencias pueden sostenerse sobre otras creencias
6 años	Incremento del metabolismo	–	La teoría de la mente es tan sofisticada como la del adulto
7 años	Incremento del metabolismo	–	Entiende los conflictos de los estados mentales
8 años	Se produce un incremento de la sustancia blanca en áreas frontales	Maduración de las habilidades de flexibilidad cognitiva Mejoras en la inhibición, vigilancia y atención sostenida hasta los 11 años	Entiende las metáforas y la decepción social
9 años	Se produce un incremento de la sustancia blanca en áreas frontales	Mejoras en la memoria y en las estrategias de planificación	Entiende las ‘meteduras de pata’ que se desarrollan hasta los 11 años
10 años	Se produce un incremento de la sustancia blanca en áreas frontales	–	–
11 años	Segunda oleada de desarrollo cortical en las niñas	–	–
12 años	Segunda oleada de desarrollo cortical en los niños	Incremento significativo de la capacidad de dirigir el comportamiento hacia un objetivo	–

Pérez et al [20] realizan un análisis de cómo interactúan y cambian sus relaciones durante el desarrollo las tres dimensiones propuestas por Miyake et al [10] (inhibición, flexibilidad y memoria de trabajo), junto con otras dimensiones (planificación y organización). El primer pico de incremento en la actividad prefrontal se produce a los 12 meses. El segundo pico se produce a partir de los 4 años, observándose un aumento en el metabolismo del lóbulo frontal en este período. El tercer período álgido se produce en torno a los 8 años y dura hasta los 11-12 años. Los niños de 12 años ya tienen una organización cognitiva muy cercana a la de los adultos; sin embargo, el desarrollo completo de la función se alcanzaría entre los 20 y 29 años.

El presente estudio tiene como objetivo examinar las estructuras subyacentes a la configuración de las funciones ejecutivas en los primeros momentos del desarrollo (0-12 años) y conocer qué dimensión o dimensiones están frecuentemente presentes en este rango de edad. En este estudio se desarrollará un análisis cuantitativo (metaanálisis) y uno cualitativo [21,22]. Una conceptualización apropiada de la estructura de las funciones ejecutivas es clave para el diseño de intervenciones preventivas eficaces y eficientes que puedan beneficiar a los niños con dificultades tempranas, orientar la posterior intervención, y evitar el bajo rendimiento académico y las dificultades en la interacción social durante la etapa escolar.

Desarrollo

Métodos de búsqueda de información

En este trabajo se ha realizado una revisión bibliográfica no sistemática del siglo xxi (2001-2016), a la que se han incluido por su relevancia dos publicaciones de 1991. Las publicaciones fueron obtenidas, fundamentalmente, de PubMed.

Se utilizaron distintas palabras claves (función ejecutiva, estructura factorial, infantes y niños), que se combinaron con los operadores booleanos, según fuera la búsqueda más precisa, selectiva o reducida. Los trabajos empíricos son fundamentalmente en inglés.

Selección de estudios

Criterios de inclusión

Estudios empíricos.
Participantes con desarrollo típico.
Edad de los participantes: 1 mes a 12 años.
Técnicas de recogidas de datos: pruebas y tests de funciones ejecutivas.
Técnica de análisis de datos: AFC, análisis de los componentes principales (ACP), AFE.
Disponible a texto completo (pdf o html).

Criterios de exclusión

Estudios de revisión teóricos.
Edad de los participantes superior a 12 años.
Participantes con trastornos del neurodesarrollo (trastorno por déficit de atención/hiperactividad, trastorno del espectro autista, trastornos del aprendizaje...) y niños prematuros.
Técnicas de recogidas de datos: aplicación exclusiva de cuestionarios de funciones ejecutivas.
Técnicas de análisis de datos: modelos de ecuaciones estructurales.
No disponible a texto completo.

En total se han incluido 35 estudios. En la figura se presentan los estudios: identificados, filtrados, elegibles e incluidos. En la tabla II se presentan las características descriptivas de los 35 estudios analizados, en relación con: año de publicación, tipo de análisis factorial desarrollado, edad de los participantes, número de factores obtenidos [23,24] y dimensiones analizadas.

Figura. Diagrama de flujo de estudios incluidos en el análisis.

Tabla II. Variables descriptivas de los estudios analizados.
		n	%
Tipo de análisis factorial	ACP	3	8,6
	AFC	25	71,4
	AFE	6	17,1
	AFE + AFC	1	2,9
Edad de los participantes	1 año	1	2,9
	2 años	3	8,6
	3 años	6	17,1
	4 años	3	8,6
	5 años	5	14,3
	6 años	3	8,6
	7 años	4	11,4
	8 años	7	20,0
	9 años	1	2,9
	11 años	1	2,9
	12 años	1	2,9
Número de factores	Un factor	13	37,1
	Dos factores^a	13	37,1
	Tres factores	4	11,4
	Cuatro factores	2	5,7
Dimensiones	Inhibición	20	57,1
	Memoria de trabajo	18	51,4
	Flexibilidad	13	37,1
	Velocidad de procesamiento	2	5,7
	Planificación	2	5,7
	Fluidez	2	5,7
	Atención	2	5,7
	Denominación	1	2,9
	Conceptualización	1	2,9
	Supervisión	1	2,9
	Monitorización	1	2,9
ACP: análisis de componentes principales; AFC: análisis factorial confirmatorio; AFE: análisis factorial exploratorio. a Brydges [23] y Li et al [24] presentan en sus estudios dos propuestas de estructuras factoriales.

Análisis de datos

Junto con la codificación y el registro de las características del estudio (Tabla III) se realizó un análisis cuantitativo del tamaño del efecto a través de la odds ratio (tamaño del efecto) y un estudio de la asociación entre la edad y las características principales de los estudios analizados (correlación de rangos tau-b de Kendall), con el objeto de conocer la fuerza de la asociación.

Tabla III. Características de los estudios incluidos en el metaanálisis.
	Refs.	Muestra	Método	Factores
2 años	Gandolfi et al [29]	130 niños (60 de 24-32 meses; 70 de 36-48 meses)	AFC	Factor único: inhibición (respuesta y supresión de la interferencia)
	Wiebe et al [49]	243 niños de 2,4-6 años	AFC	Factor único. Sin diferencias en la estructura factorial en función del sexo ni en el nivel de educación materna
	Bull et al [45]	186 niños de 2,4-6 años (submuestra del estudio de Wiebe et al [49])	AFC	Factor único común de control ejecutivo
	Caughy et al [30]	400 niños de 2 años y 6 meses afroamericanos y latinos	AFC	Modelo de cuatro factores: memoria de trabajo, control inhibitorio, inhibición compleja de R, flexibilidad
3 años	Wiebe et al [50]	228 niños de 3 años (un 42% en riesgo socioeconómico)	AFC	Factor único común de control ejecutivo. Sin diferencias en función del sexo
	Willoughby et al [52]	1.292 niños de 3 años (misma muestra que en el estudio de 2010 [51]). Estudio longitudinal de 3-5 años	AFC	Factor único común de control ejecutivo, invariable a lo largo del tiempo
	Lerner y Lonigan [59]	289 niños de 45-63 meses (85% de la muestra de 4-5 años)	AFC	Modelo de dos factores: memoria de trabajo y control inhibitorio. Sin diferencias en estructura factorial en función del sexo o la edad
	Carlson et al [63]	104 niños de 39-60 meses	AFC	Modelo de dos factores: tareas basadas en el conflicto y tareas basadas en la demora
	Loningan et al [26]	241 niños de 3-6 años	AFC	Modelo de dos factores: control inhibitorio y memoria de trabajo. Este modelo se confirma para ambos grupos de niños: español e inglés
	Welsh et al [40]	100 niños de 3-12 años	ACP	Modelo de tres factores: respuesta rápida y fluida, ensayo y control de la impulsividad, y planificación
4 años	Hughes et al [47]	191 niños evaluados con 4 y 6 años	AFC	Modelo unitario de funciones ejecutivas en ambos momentos de evaluación. Invariable en función del sexo
	Fuhs y Day [46]	132 niños de 43-63 meses evaluados en otoño y primavera durante el curso académico	AFC	Factor único común de control ejecutivo en ambos momentos de la evaluación
	Shing et al [27]	Total: 263 niños de 4-14 años. n₁: 4-6,7 años; n₂: 6,8-9,45 años; n₃: 9,5-14,6 años	AFC	Modelo de dos factores: memoria de mantenimiento y control inhibitorio
5 años	Willoughby et al [52]	1.036 niños de 5 años (misma muestra que en el estudio de 2010 [51])	AFC	Factor único común de control ejecutivo
	Monette et al [28]	275 niños de 5-7 años	AFC	Modelo de dos factores: inhibición, y flexibilidad y memoria de trabajo. Sin diferencias en función del sexo
	Van der Ven et al [60]	211 niños de 5,9-7,7 años	AFC	Modelo de dos factores: actualización e inhibición/alternancia. Dos factores de velocidad (verbal y motora)
	Van des Sluis et al [58]	172 niños de 4.º y 5.º grado (edad media: 128 meses)	AFC	Modelo de dos factores: actualización y flexibilidad. Factor de denominación en el que se incluyen todas las pruebas utilizadas
	Viterbori et al [61]	175 niños de 63-75 meses	AFC	Modelo de dos factores: inhibición y memoria de trabajo/flexibilidad cognitiva
6 años	Clark y Woodward [31]	n₁: cohorte de 110 niños pretérmino (< 33 semanas) evaluados con 6 años; n₂: cohorte de 113 niños a término evaluados con 6 años	AFC	Modelo de factor único para la muestra global y para los dos grupos
	Lee et al [32]	163 niños de 6 años (nivel socioeconómico bajo-medio)	AFC	Modelo de dos factores: actualización e inhibición/alternancia
	Brocki y Bohlin [41]	92 niños de 6-13 años	ACP	Modelo de tres factores: desinhibición, velocidad/arousal y memoria de trabajo/fluidez
7 años	Huizinga et al [57]	Cuatro grupos según edad: n₁: 71 niños de 7 años; n₂: 108 niños de 11 años; n3: 111 niños de 15 años; n₄: 94 adultos de 21 años	AFC	Modelo de dos factores: memoria de trabajo y flexibilidad. Un factor que incluye velocidad de procesamiento y tres variables manifiestas de inhibición que no pueden agruparse bajo un mismo factor
	Wu et al [33]	185 niños de 7-14 años	AFC	Modelo de tres factores: memoria de trabajo, inhibición y flexibilidad
	Levin et al [42]	52 niños de 7-15 años	ACP	Modelo de tres factores: asociación semántica/formación de conceptos, perseveración/desinhibición, y planificación y formulación de una estrategia
	Klenberg et al [34]	202 niños de 7-12 años (estandarización de la NEPSY)	AFE	Modelo de cuatro factores: inhibición, atención auditiva, atención visual y fluidez
8 años	Brydges et al [23]	135 niños de 8:3 años (T1) y 10:3 años (T2)	AFC	T1: modelo de un factor. T2: modelo de dos factores (inhibición y flexibilidad, y memoria de trabajo)
	Prencipe et al [35]	102 niños de 8-15 años	AFE	Modelo de factor único para la muestra general y para subgrupos de edad (8-11 años y 12-15 años)
	Mäntylä et al [36]	n₁: 51 niños de 8-12 años; n₂: 62 adultos de 20-29 años	AFE	Modelo de dos factores: supervisión (incluye pruebas de actualización e inhibición) y flexibilidad. Misma estructura factorial en ambos grupos muestrales
	Cassidy et al [56]	n₁: 155 niños de 8 años; n2: 139 niños de 16 años. Boston Circulatory Arrest Study (BCAS): cohorte de niños con enfermedad cardíaca congénita	AFC	Modelo de dos factores: flexibilidad cognitiva y memoria de trabajo/control inhibitorio
	Lehto et al [37]	108 niños de 8-13 años	AFE, AFC	Modelo de tres factores: memoria de trabajo, inhibición y flexibilidad
	Filippetti y Richaud [55]	118 niños de 8-12 años	AFC	Modelo de tres factores: memoria de trabajo, inhibición y flexibilidad
	Latzman y Markon [38]	n₁: 1.750 niños de 8-9 años (muestra no clínica; muestra de estandarización de la prueba). n₂: 174 adolescentes varones de 11-16 años (muestra comunitaria)	AFE	Modelo de tres factores: flexibilidad conceptual, monitorización e inhibición. Sin diferencias en función del grupo de edad. Misma estructura factorial en ambas muestras
9 años	Reyes et al [48]	101 niños de 9 años y 6 meses (media: 101 ± 3,75 meses)	AFC	Modelo unifactorial: fluidez fonológica y semántica, atención sostenida y selectiva, planificación, memoria de trabajo. En este factor no se incluiría el control inhibitorio
11 años	St Clair-Thompson y Gathercole [39]	51 niños de 11 años	AFE	Modelo de dos factores: actualización e inhibición
12 años	Li et al [24]	142 adolescentes de 12-15 años	AFE	Un factor de orden superior: funciones ejecutivas. Tres subfactores: flexibilidad conceptual, fluidez e inhibición
ACP: análisis de componentes principales; AFC: análisis factorial confirmatorio; AFE: análisis factorial exploratorio; NEPSY: Neuropsychological Assessment.

Resultados

Para el análisis de los datos se emplearon las odds ratio y sus intervalos de confianza del 95-99%, rango en el que estamos seguros de que existe el verdadero efecto evaluado (Tabla IV).

Tabla IV. Odds ratio (OR) e intervalo de confianza al 99% (IC 99%).
N.º de factores	n	OR	IC 99%
1	13	0,90	0,69-1,18
2	13	1,00	0,77-1,30
3	4	1,44	0,93-2,23
4	2	0,83	0,45-1,52

En este estudio puntual, en relación con el número de factores considerados en los diferentes estudios, se obtiene que no hay diferencias estadísticamente significativas entre los diferentes estudios en función del número de factores que se evalúan, ya que tiene un intervalo de confianza con un 95% de certeza que pasa por el 1. En el caso de los estudios con tres factores, las diferencias no significativas podrían explicarse por la amplitud del intervalo, y podría pensarse que el bajo tamaño de la muestra es el resultado de la conclusión.

Los resultados que se ubican a la derecha indican que la estructura con dos y tres factores se presenta con mayor frecuencia, mientras que los resultados que se ubican a la izquierda (estudios con uno y cuatro factores) se presentan con menor frecuencia.

La probabilidad de ocurrencia de un estudio con tres factores en la etapa de 0 a 12 años es 1,44 veces superior a la de los estudios que se centran en otra estructura, mientras que la probabilidad de presencia de un estudio con cuatro factores es de 0,83 veces.

En el estudio de las dimensiones ejecutivas se obtuvieron diferencias estadísticamente significativas en relación con la dimensión de flexibilidad (β = 1,45; p = 0,025), junto con estudios que optaban por considerar las funciones ejecutivas como un factor único (β = 0,60; p = 0,027). En el resto de las dimensiones analizadas no se hallaron diferencias estadísticamente significativas, al incluir el intervalo de confianza el valor nulo. Por la amplitud del intervalo en las dimensiones supervisión y monitorización, podría pensarse que el bajo tamaño maestral es el responsable de esta conclusión (Tabla V).

Tabla V. Odds ratio (OR) e intervalo de confianza al 95% (IC 95%).
	n	OR	IC 95%
Inhibición	20	1,15	0,88-1,50
Memoria de trabajo	18	1,15	0,88-1,50
Flexibilidad^a	13	1,45	1,05-2,00
Velocidad de procesamiento de la información	2	0,83	0,45-1,52
Planificación	2	0,91	0,51-1,61
Fluidez	2	1,14	0,67-1,94
Atención	2	1,33	0,77-2,29
Denominación	1	0,91	0,41-2,02
Conceptualización	1	1,22	0,59-2,54
Supervisión	1	1,41	0,66-3,02
Monitorización	1	1,41	0,66-3,02
^a p < 0,05.

Los resultados que se ubican a la derecha (monitorización, supervisión, conceptualización, denominación, atención, fluidez, flexibilidad, memoria de trabajo e inhibición) indican que se presentan con mayor frecuencia; los resultados que se ubican a la izquierda (denominación, planificación y velocidad de procesamiento) se presentan con menor frecuencia.

La probabilidad de ocurrencia de un estudio que se centra en la dimensión de flexibilidad en la etapa de 0 a 12 años es 1,45 veces superior a la presencia de un estudio que se centra en cualquier otra dimensión, mientras que la probabilidad de presencia de un estudio que se centra en la dimensión de denominación es de 0,91 veces.

Se analizó la asociación entre las diferentes estructuras y dimensiones ejecutivas analizadas con la edad. Los resultados tau-b de Kendall (no paramétrica) indican una asociación estadísticamente significativa en estudios con tres factores y la edad (tau = 0,29; p = 0,044; Tabla VI) y en la flexibilidad y la edad (tau = 0,37; p = 0,012; Tabla VII).

Tabla VI. Valores de los coeficientes de correlación tau-b de Kendall (factores de funciones ejecutivas y edad).
	Factores
	1	2	3	4
Coeficiente de correlación	–0,133	0,000	0,299^a	–0,101
Sig. (bilateral)	0,370	1,000	0,044	0,496
^ap < 0,05.

Tabla VII. Valores de los coeficientes de correlación tau-b de Kendall (dimensiones de funciones ejecutivas y edad).
	Dimensiones
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
Coeficiente de correlación	0,178	0,137	0,374^a	–0,091	–0,053	–0,030	0,080	0,082	0,176	0,163	0,163
Sig. (bilateral)	0,230	0,355	0,012	0,542	0,720	0,842	0,591	0,583	0,237	0,272	0,272
1: memoria de trabajo; 2: inhibición; 3: flexibilidad; 4: velocidad de procesamiento de la información; 5: planificación; 6: denominación; 7: fluidez; 8: conceptualización; 9: atención; 10: supervisión; 11: monitorización. ^ap < 0,05.

Conclusiones

Son diversos los modelos y teorías explicativas sobre las funciones ejecutivas [25], entre ellos, los modelos basados en el análisis factorial, que ha sido el objeto de este estudio. Nuestros referentes en este estudio han sido el modelo de Miyake et al [10], centrado en el análisis factorial, por ser uno de los que más impacto han tenido en la bibliografía en la población adulta, y el modelo propuesto por Zelazo et al [3], en relación con el desarrollo estructural y funcional de los lóbulos frontales de niños 0 a 12 años, en consonancia con la clasificación de las funciones ejecutivas en cálidas frente a frías.

La mayoría de los estudios de control ejecutivo analizados en niños de edad infantil y escolar han utilizado la técnica de AFC para abordar la configuración de las funciones ejecutivas. Loningan et al [26] obtienen un modelo configurado por dos factores (control inhibitorio y memoria de trabajo). Shing et al [27] extraen, igualmente, una estructura configurada por dos factores: memoria de mantenimiento y control inhibitorio. Mientras, Monette et al [28] obtienen también dos dimensiones, que coinciden básicamente con las propuestas de Loningan et al [26] y de Shing et al [27], a las que se incluye la dimensión de flexibilidad.

Aplicando esta misma técnica se observan, además, diferencias en los resultados en función de la edad de los participantes. En los primeros momentos del desarrollo, Gandolfi et al [29] identifican –en niños de 2 a 4 años– un factor único relacionado con la inhibición de respuestas automáticas. Caughy et al [30], por su parte, obtienen para niños de la misma edad un modelo configurado por cuatro dimensiones: memoria de trabajo, control inhibitorio, inhibición compleja de respuesta y flexibilidad.

Su aplicación (AFC) es más habitual por parte de los investigadores en los primeros momentos del desarrollo de 2 a 6 años. Gandolfi et al [29], con participantes de 24-48 meses, obtienen un factor único. Clark y Woodward [31], con participantes de 6 años, también obtienen una estructura configurada igualmente por un único factor, mientras que Lee et al [32], con niños de 6 años con nivel socioeconómico bajo, obtienen un modelo configurado por dos factores (actualización e inhibición/alternancia). Wu et al [33], por su parte, en niños de 7 años, obtienen tres factores: memoria de trabajo, inhibición y flexibilidad.

Emplear esta técnica (AFC) en los primeros momentos del desarrollo puede deberse a que en esta fase del ciclo vital hay mayor consenso en los estudios respecto al número de factores que configuran las funciones ejecutivas, lo que coincide básicamente con los factores propuestos por Miyake et al [10]. En el AFC se introduce previamente el factor latente subyacente al constructo objeto de análisis.

Podemos concluir señalando que las soluciones factoriales reportadas por el AFC difieren en número de factores, interpretación y dimensiones incluidas en ellos en participantes de diferentes edades.

En relación con el AFE, el número de estudios que lo han aplicado es significativamente inferior en comparación con la técnica mencionada en los párrafos precedentes. Los resultados obtenidos en los diferentes estudios [24,34-39] son variados respecto al número de factores y dimensiones que configuran las funciones ejecutivas. Se evidencia que es una técnica que se aplica en edades superiores del desarrollo, en comparación con el AFC, que se aplica en sus primeros momentos. Podemos justificar la elección de una técnica u otra en función del nivel de desarrollo de los participantes y aplicar el AFE en participantes con edades comprendidas entre 7 y 12 años [24,34].

Esta diversidad de resultados también se observa cuando la técnica empleada es el ACP. Así, Welsh et al [40], Brocki y Bohlin [41] y Levin et al [42] coinciden en el número de factores que obtienen (modelo de tres factores), pero difieren en las dimensiones que los integran y en la edad de los participantes, 3, 6 y 7 años, respectivamente. Con el ACP se puede reducir la dimensionalidad de un grupo de datos, reteniendo las características del conjunto de datos que contribuyen más a su varianza.

En este estudio se han analizado 35 estudios en relación con la estructura factorial de las funciones ejecutivas en edad preescolar y escolar. Los resultados obtenidos indican que la probabilidad de ocurrencia de un estudio con tres factores en la etapa de 0 a 12 años es superior a la de estudios que se centran en otras estructuras, y la probabilidad de ocurrencia de un estudio que se centra en la dimensión de flexibilidad en la etapa de 0 a 12 años es superior a la presencia de un estudio que se centra en cualquier otra dimensión.

Los cambios estructurales, funcionales y neurológicos que se producen en la corteza prefrontal se acompañan de cambios en las funciones ejecutivas [43,44], así como de la diferenciación de las funciones ejecutivas a través del ciclo vital, siguiendo cada dimensión una trayectoria. En los primeros momentos del ciclo vital, los estudios constatan la evidencia de un factor único [23,29,31,35,45-52]. A los 12 años esta estructura unitaria no se conserva. Li et al [24] obtienen una estructura múltiple configurada por un factor de orden superior y tres subfactores de segundo orden (flexibilidad conceptual, fluidez e inhibición).

Estos resultados confirman los obtenidos por Zelazo et al [53] y Romine y Reynolds [54], quienes analizan la maduración neurológica del lóbulo frontal a través de diferentes pruebas. Concluyen que el desarrollo de las funciones ejecutivas empieza en los primeros momentos del desarrollo con la maduración del funcionamiento frontal. Identifican el período de mayor desarrollo entre los 6 y 8 años, se produce un incremento moderado entre los 9 y 12 años, y se alcanza un rendimiento aproximado al del adulto entre la adolescencia y los 20 años, dependiendo de las demandas de las diferentes pruebas.

En el presente estudio se confirma la asociación entre las diferentes estructuras factoriales y la edad, que arroja una asociación estadísticamente significativa entre la edad y los estudios con tres factores [33,37,38,40-42,55]; tres de ellos son coincidentes con el modelo propuesto por Miyake et al [10] en participantes de diferentes edades: Wu et al [33] en niños de 7 años, y Lehto et al [37] y Filippetti y Richaud [55] en niños de 8 años. En los primeros momentos del ciclo de vida, los tres componentes propuestos por Miyake et al [10] parecen estar estrechamente entrelazados y es difícil evaluarlos de forma aislada, por lo que se puede afirmar que es a partir de los 7 años cuando se observa su diferenciación.

La asociación entre las diferentes dimensiones ejecutivas y la edad arroja una asociación estadísticamente significativa entre la edad y la dimensión de flexibilidad [24,28,30,33,36-38,55-58]. Junto con la flexibilidad, existen otras dos dimensiones predominantes en los estudios analizados (inhibición y memoria de trabajo) [26,32,59-61]. El interés por el estudio de estas tres dimensiones (inhibición, memoria de trabajo y flexibilidad) en estos primeros momentos del ciclo vital está en consonancia con el estudio desarrollado por Best y Miller [62].

Ante la diversidad de resultados obtenidos [63] en los 35 estudios analizados, es necesario considerar algunas estrategias para clasificar las distintas dimensiones ejecutivas, siguiendo una metodología común y previa en todos los estudios, por ejemplo, las propuestas realizadas por Rabbitt [9]. Junto con estos aspectos de índole metodológico, es necesario considerar además una conceptualización apropiada de la estructura de las funciones ejecutivas en los años preescolares y escolares.

La superación de estas limitaciones conceptuales y metodológicas es clave para el diseño de intervenciones preventivas que puedan beneficiar a los niños con dificultades tempranas [64], para considerar la visión de las funciones ejecutivas desde una perspectiva de proceso [65], así como para mejorar las intervenciones dirigidas directamente a las funciones ejecutivas (recuperación cognitiva asistida por ordenador [66] y neurofeedback [67]).

Bibliografía

↵ 1. Gilbert SJ, Burgess PW. Executive function. Curr Biol 2008; 18: R110-4.

↵ 2. Diamond A. The early development of executive functions. In Bialystock E, Craig FI, eds. Lifespan cognition: mechanism of change. New York: Oxford University Press; 2006. p. 70-95.

↵ 3. Zelazo PD, Carlson SM, Kesek A. The development of executive function in childhood. In Nelson C, Luciana M, eds. Handbook of developmental cognitive neuroscience. 2 ed. Cambridge: MIT Press; 2008.

↵ 4. Burgess PW. Theory and methodology of in executive function research. In Rabbitt P, ed. Theory and methodology of frontal and executive function. Hove UK: Psychology Press; 1997. p. 81-116.

↵ 5. Monsell S Control of mental processes. In Bruce V, ed. Unsolved mysteries of the mind: tutorial essays in cognition. Hove, UK: Erlbaum, Taylor & Francis; 1996. p. 93-148.

↵ 6. Duncan J, Emslie H, Williams P, Johnson R, Freer C. Intelligence and the frontal lobe: the organization of goal-directed behavior. J Cogn Psychol 1996; 30: 257-303.

↵ 7. Shallice T, Burgess P. The domain of supervisory processes and the temporal organization of behaviour. In Roberts AC, Robbins TW, Weiskrantz L, eds. The prefrontal cortex. Oxford: Oxford University Press; 1998. p. 22-35.

↵ 8. Stuss DT. Functions of the frontal lobes: relation to executive functions. J Int Neuropsychol Soc 2011; 17: 759-65.

↵ 9. Rabbitt P. Introduction: methodologies and models in the study of executive function. In Rabbitt P, ed. Methodology of frontal and executive function. Hove, UK: Psychology Press; 1997. p. 1-38.

↵ 10. Miyake A, Friedman NP, Emerson MJ, Witzki AH, Howerter A. The unity and diversity of executive functions and their contributions to complex ‘frontal lobe’ tasks: a latent variable analysis. J Cogn Psychol 2000; 41: 49-100.

↵ 11. Friedman NP, Miyake A, Corley RP, Young SE, DeFries JC, Hewitt JK. Not all executive functions are related to intelligence. Psychol Sci 2006; 17: 172-9.

↵ 12. Ferrando PJ, Anguiano-Carrasco, C. El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicólogo 2010; 31: 18-33.

↵ 13. Gorsuch RL. Factor analysis. 2 ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum; 1983.

↵ 14. Lerner MD, Lonigan CJ. Executive function among preschool children: unitary versus distinct abilities. J Psychopathol Behav Assess 2014; 36: 626-39.

↵ 15. Huizinga M, Dolan CV, Van der Molen MW. Age-related change in executive function: developmental trends and a latent variable analysis. Neuropsychologia 2006; 44: 2017-36.

↵ 16. Lee K, Bull R, Ho RM. Developmental changes in executive functioning. Child Dev 2013; 84: 1933-53.

↵ 17. De Luca CR, Leventer RJ. Developmental trajectories of executive function across the lifespan. In Jacobs V, Anderson PJ, eds. Executive functions and the frontal lobes: a lifespan perspective. New York: Psychology Press; 2010. p. 23-56.

↵ 18. Zelazo PD, Müller U. Executive function in typical and atypical development. In Goswami U, ed. Handbook of childhood cognitive development. Oxford: Blackwell Publishing; 2002. p. 445-70.

↵ 19. O’Toole S, Monks C, Tsermentseli S. Associations between and development of cool and hot executive functions across early childhood. Br J Dev Psychol 2017; 36: 142-8.

↵ 20. Pérez E, Carnoni A, Capill A. Desarrollo anatómico y funcional de la corteza prefrontal. In Tirapu J, García A, Ríos M, Ardila A, eds. Neuropsicología de la corteza prefrontal y las funciones ejecutivas. Barcelona: Viguera; 2012. p. 175-96.

↵ 21. Baggetta P, Alexander P. Conceptualization and operationalization of executive function. Mind Brain Educ 2016; 10: 10-33.

↵ 22. Tirapu J, Cordero P, Luna P, Hernández P. Propuesta de un modelo de funciones ejecutivas basado en análisis factoriales. Rev Neurol 2017; 64: 75-84.

↵ 23. Brydges C, Fox AM, Reid CL, Anderson M. The differentiation of executive functions in middle and late childhood: a longitudinal latent-variable analysis. Intelligence 2014; 47: 34-43.

↵ 24. Li JJ, Chung TA, Vanyukov MM, Scott Wood D, Ferrell R, Clark DB. A hierarchical factor model of executive functions in adolescents: evidence of gene-environment interplay. J Int Neuropsychol Soc 2015; 21: 62-73.

↵ 25. Tirapu J, García A, Luna P, Verdejo A, Ríos M. Corteza prefrontal, funciones ejecutivas y regulación de la conducta. In Tirapu J, García A, Ríos M, Ardila A, eds. Neuropsicología de la corteza prefrontal y las funciones ejecutivas. Barcelona: Viguera; 2012. p. 89-120.

↵ 26. Loningan CJ, Lerner MD, Goodrich JM, Farrington AL, Allan DM. Executive function of Spanish language minority preschoolers: structure and relations with early literacy skills and behavioral outcomes. J Exp Child Psychol 2016; 144: 46-65.

↵ 27. Shing YL, Lindenberger U, Diamond A, Li SC, Davidson MC. Memory maintenance and inhibitory control differentiate from early childhood to adolescence. Dev Neuropsychol 2010; 35: 679-97.

↵ 28. Monette S, Bigras M, Lafrenière MA. Structure of executive functions in typically developing kindergarteners. J Exp Child Psychol 2015; 140: 120-39.

↵ 29. Gandolfi E, Viterboni P, Travesco L, Usai MC. Inhibitory processes in toddlers: a latent-variable approach. Front Psychol 2014; 5: 1-11.

↵ 30. Caughy MO, Mills B, Owen MT, Hurst JR. Emergent self-regulation skills among very young ethnic minority children: a confirmatory factor model. J Exp Child Psychol 2013; 116: 839-55.

↵ 31. Clark CA, Woodward LJ. Relation of perinatal risk and early parenting to executive control at the transition to school. Dev Sci 2015; 18: 525-42.

↵ 32. Lee K, Ng SF, Pe ML, Ang SY, Hasshim MN, Bull R. The cognitive underpinnings of emerging mathematical skills: executive functioning, patterns, numeracy, and arithmetic. Br J Educ Psychol 2012; 82: 82-99.

↵ 33. Wu KK, Chan KS, Leung PW, Liu WS, Leung FL, Ng R. Components and developmental differences of executive functioning for school-aged children. Dev Neuropsychol 2011; 36: 319-37.

↵ 34. Klenberg L, Korkman M, Lahti-Nuuttila P. Differential development of attention and executive functions in 3- to 12-year-old Finnish children. Dev Neuropsychol 2001; 20: 407-28.

↵ 35. Prencipe A, Kesek A, Cohen J, Lamm C, Lewis MD, Zelazo PD. Development of hot and cool executive function during the transition to adolescence. J Exp Child Psychol 2011; 108: 621-37.

↵ 36. Mäntylä T, Carelli MG, Forman H. Time monitoring and executive functioning in children and adults. J Exp Child Psychol 2007; 96: 1-19.

↵ 37. Lehto JE, Juujarvi P, Kooistra L, Pulkkinen L. Dimensions of executive functioning: evidence from children. Br J Dev Psychol 2003; 21: 59-80.

↵ 38. Latzman RD, Markon KE. The factor structure and age-related factorial invariance of the Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS). Assessment 2010; 17: 172-84.

↵ 39. St Clair-Thompson HL, Gathercole SE. Executive functions and achievements in school: shifting, updating, inhibition, and working memory. Q J Exp Psychol 2006; 59: 745-59.

↵ 40. Welsh MC, Pennington BF, Groisser DB. A normative-developmental study of executive function: a window on prefrontal function in children. Dev Neuropsychol 1991; 7: 131-49.

↵ 41. Brocki KC, Bohlin G. Executive functions in children aged 6 to 13: a dimensional and developmental study. Dev Neuropsychol 2004; 26: 571-93.

↵ 42. Levin HS, Culhane KA, Hartmann J, Evankovich K, Mattson AJ, Harward H, et al. Developmental changes in performance on tests of purported frontal lobe functioning. Dev Neuropsychol 1991; 7: 377-95.

↵ 43. Casey BJ, Tottenham N, Liston C, Durston S. Imaging the developing brain: what have we learned about cognitive development? Trends Cogn Sci 2005; 9: 104-10.

↵ 44. Dumontheil I, Burgess PW, Blakemore SJ. Development of rostral prefrontal cortex and cognitive and behavioural disorders. Dev Med Child Neurol 2008; 50: 168-81.

↵ 45. Bull R, Espy KA, Wiebe SA, Sheffield TD, Nelson JM. Using confirmatory factor analysis to understand executive control in preschool children: sources of variation in emergent mathematic achievement. Dev Sci 2011; 14: 679-92.

↵ 46. Fuhs MW, Day JD. Verbal ability and executive functioning development in preschoolers at head start. Dev Psychol 2011; 47: 404-16.

↵ 47. Hughes C, Ensor R, Wilson A, Graham, A. Tracking executive function across the transition to school: a latent variable approach. Dev Neuropsychol 2009; 35: 20-36.

↵ 48. Reyes S, Barreyno JP, Injoque I. Assessing executive function components in 9 years old children. Cuadernos de Neuro-psicología 2014; 8: 44-59.

↵ 49. Wiebe SA, Espy KA, Charak D. Using confirmatory factor analysis to understand executive control in preschool children: I. Latent structure. Dev Psychol 2008; 44: 575-87.

↵ 50. Wiebe SA, Sheffield T, Nelson JM, Clark CA, Chevalier N, Espy KA. The structure of executive function in 3-year-olds. J Exp Child Psychol 2011; 108: 436-52.

↵ 51. Willoughby MT, Blair CB, Wirth RJ, Greenberg M. The measurement of executive function at age 3 years: psycho-metric properties and criterion validity of a new battery of tasks. Psychol Assess 2010; 22: 306-17.

↵ 52. Willoughby MT, Blair CB, Wirth RJ, Greenberg M; Family Life Project Investigators. The measurement of executive function at age 5: psychometric properties and relationship to academic achievement. Psychol Assess 2012; 24: 226-39.

↵ 53. Zelazo PD, Craik FI, Booth L. Executive function across the life span. Acta Psychol (Amst) 2004; 115: 167-83.

↵ 54. Romine CB, Reynolds CR. A model of the development of frontal lobe function: findings from a meta-analysis. Appl Neuropsychol 2005: 12; 190-201.

↵ 55. Filippetti VA, Richaud MC. A structural equation modeling of executive functions, IQ and mathematical skills in primary students: differential effects on number production, mental calculus and arithmetical problems. Child Neuropsychol 2017; 23: 864-88.

↵ 56. Cassidy AR, White MT, DeMaso DR, Newburger JW, Bellinger DC. Processing speed, executive function, and academic achievement in children with dextro-transposition of the great arteries: testing a longitudinal developmental cascade model. Neuropsychologia 2016; 30: 874-85.

↵ 57. Huizinga M, Dolan CV, Van der Molen MW. Age-related change in executive function: developmental trends and a latent variable analysis. Neuropsychologia 2006; 44: 2017-36.

↵ 58. Van der Sluis S, De Jong PF, Van der Leij A. Executive functioning in children, and its relations with reasoning, reading, and arithmetic. Intelligence 2007; 35: 427-49.

↵ 59. Lerner MD, Lonigan CJ. Executive function among preschool children: unitary versus distinct abilities. J Psychopathol Behav Assess 2014; 36: 626-39.

↵ 60. Van der Ven SH, Kroesbergen EH, Boom J, Leseman PP. The development of executive functions and early mathematics: a dynamic relationship. Br J Educ Psychol 2012; 82: 100-19.

↵ 61. Viterbori P, Usai MC, Traverso L, De Franchis V. How preschool executive functioning predicts several aspects
of math achievement in grades 1 and 3: a longitudinal study. J Exp Child Psychol 2015; 140: 38-55.

↵ 62. Best JR, Miller PH. A developmental perspective on executive function. Child Dev 2010; 81: 1641-60.

↵ 63. Carlson SM, White RE, Davis-Unger A. Evidence for a relation between executive function and pretense representation in preschool children. Cogn Dev 2014; 29. doi: 10.1016/j.cogdev. 2013.09.001.

↵ 64. Diamond A, Barnett WS, Thomas J, Munro S. Preschool program improves cognitive control. Science 2007; 318: 1387-8.

↵ 65. Gioia GA, Isquith PK, Retzlaff PD, Espy KA. Confirmatory factor analysis of the Behavior Rating Inventory of Executive Function (BRIEF) in a clinical sample. Child Neuropsychol 2002; 8: 249-57.

↵ 66. Thorell LB, Lindqvist S, Bergman N, Bohlin G, Klingberg T. Training and transfer effects of executive functions in preschool children. Dev Sci 2008; 12: 106-13.

↵ 67. Riccio CA, Gomes H. Interventions for executive function deficits in children and adolescents. Appl Neuropsychol Child 2013; 2: 133-40.

Model of executive functions based on factorial analyses in child and school populations: a meta-analysis

Introduction. Executive functions are defined as a set of skills that are involved in various activities which are novel to the individual and which require a creative solution. It is not easy or straight forward to conceptualise or identify the factors that make up a population of young children.

Aim. To analyse the components of executive function due to the clinical implications in different neurodevelopmental disorders in a population-based sample of young children.

Development. From the body of literature, 35 published papers that used different factor analysis approaches for factor extraction were reviewed. The probability of a study with three factors being undertaken in the stage between 0 to 12 years is 1.44 times higher than studies being undertaken with some focus on another structure. The probability of a study being undertaken that focuses on the Flexibility dimension in the stage between 0 to 12 years is 1.45 times higher than a study being undertaken that focuses on any other dimension. The association between the different structures and dimensions that are analysed with respect to age using the Kendall tau-b indicates a statistically significant association between: studies with three factors and age (tau = 0.29; p = 0.044) and flexibility with age (tau = 0.37; p = 0.012).

Conclusions. The diversity of the obtained results can be attributed to, and is in line with, the plurality of theoretical conceptualisations, tests used and statistical analyzes carried out. It can be concluded that working memory, inhibition and flexibility are the executive processes most commonly found in the factorial models of executive control in young children and adolescents.

Key words. Executive function. Factorial models. Flexibility. Inhibition. Working memory.

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