Depression in elderly in Peru: geospatial distribution and associated factors according to ENDES 2018 - 2020
Descripción del Articulo
Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/23375 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/anales/article/view/23375 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Síndrome Depresivo Trastornos de Adaptación Adulto Mayor Encuestas Epidemiológicas Perú Depression Adjustment disorders Elderly Health Surveys Peru |
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Depression in elderly in Peru: geospatial distribution and associated factors according to ENDES 2018 - 2020Depresión en adultos mayores en el Perú: distribución geoespacial y factores asociados según ENDES 2018 - 2020 Martina Chávez, MarthaAmemiya Hoshi, IsabelSuguimoto Watanabe, Sonia PilarArroyo Aguilar, Ruth SaraZeladita-Huaman, Jhon AlexCastillo Parra, HenryMartina Chávez, MarthaAmemiya Hoshi, IsabelSuguimoto Watanabe, Sonia PilarArroyo Aguilar, Ruth SaraZeladita-Huaman, Jhon AlexCastillo Parra, HenrySíndrome DepresivoTrastornos de AdaptaciónAdulto MayorEncuestas EpidemiológicasPerúDepressionAdjustment disordersElderlyHealth SurveysPeruIntroduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Cross-sectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson’s Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p < 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor <0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Medicina Humana2022-09-19info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/anales/article/view/2337510.15381/anales.v83i3.23375Anales de la Facultad de Medicina; Vol. 83 No. 3 (2022); 180-187Anales de la Facultad de Medicina; Vol. 83 Núm. 3 (2022); 180-1871609-94191025-5583reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/anales/article/view/23375/18723Derechos de autor 2022 Anales de la Facultad de Medicinahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/233752022-10-10T12:43:16Z |
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Martina Chávez, Martha Amemiya Hoshi, Isabel Suguimoto Watanabe, Sonia Pilar Arroyo Aguilar, Ruth Sara Zeladita-Huaman, Jhon Alex Castillo Parra, Henry Martina Chávez, Martha Amemiya Hoshi, Isabel Suguimoto Watanabe, Sonia Pilar Arroyo Aguilar, Ruth Sara Zeladita-Huaman, Jhon Alex Castillo Parra, Henry |
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Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Cross-sectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson’s Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p < 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence. |
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Anales de la Facultad de Medicina; Vol. 83 No. 3 (2022); 180-187 Anales de la Facultad de Medicina; Vol. 83 Núm. 3 (2022); 180-187 1609-9419 1025-5583 reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos instacron:UNMSM |
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