Análisis de las propiedades psicométricas de la versión peruana del cuestionario de salud del paciente PHQ-9

Descripción del Articulo

En Perú, durante la pandemia por COVID-19 y el tiempo de toque de queda, se obtuvo como resultado que el 28.5% de encuestados indicaron presentar sintomatología depresiva, de este subgrupo, el 41% de los participantes presentaron síntomas asociados a la depresión moderada y severa; y el 12.8% refiri...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Quispilaya Capcha, Kennedy Luigui
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Peruana Cayetano Heredia
Repositorio:UPCH-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upch.edu.pe:20.500.12866/10804
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12866/10804
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Depresión
PHQ-9
Propiedades Psicométricas
Población Peruana
Tamizaje
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description En Perú, durante la pandemia por COVID-19 y el tiempo de toque de queda, se obtuvo como resultado que el 28.5% de encuestados indicaron presentar sintomatología depresiva, de este subgrupo, el 41% de los participantes presentaron síntomas asociados a la depresión moderada y severa; y el 12.8% refirió pensamientos suicidas. Por lo que se sugiere que la depresión sea evaluada en todas las fases de la enfermedad y tratamiento, más aún post-pandemia. Se analizó las propiedades psicométricas de la versión peruana del cuestionario sobre la salud del paciente (PHQ-9) con una muestra de 33613 personas, obtenidas de una base de datos secundaria de la ENDES 2019. La metodología es de nivel básico no experimental y con diseño instrumental. Los resultados indican buena calidad de los ítems (IHC > .30, Id <0.05 y h2 > .50) con capacidad para medir el mismo constructo y diferenciar a las personas con diferentes niveles de depresión. Se identificó un modelo factorial de dos dimensiones (somático y cognitivo) con una adecuada bondad de ajuste (RMSEA = .097; CFI = .932; NFI = .932; TLI = .906). Además, se obtuvo un alto nivel de confiabilidad (ω = .892). Finalmente, se establecen las normas percentilares con 5 niveles para medir la sintomatología depresiva.
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Los resultados indican buena calidad de los ítems (IHC > .30, Id <0.05 y h2 > .50) con capacidad para medir el mismo constructo y diferenciar a las personas con diferentes niveles de depresión. Se identificó un modelo factorial de dos dimensiones (somático y cognitivo) con una adecuada bondad de ajuste (RMSEA = .097; CFI = .932; NFI = .932; TLI = .906). Además, se obtuvo un alto nivel de confiabilidad (ω = .892). Finalmente, se establecen las normas percentilares con 5 niveles para medir la sintomatología depresiva.In Peru, during the COVID-19 pandemic and the curfew time, it was obtained that 28.5% of respondents indicated presenting depressive symptoms, of this subgroup, 41% of the participants showed symptoms associated with moderate depression and severe; and 12.8% reported suicidal thoughts. Therefore, it is suggested that depression is in all phases of the disease and treatment, even more post-pandemic. The psychometric properties of the Peruvian version of the questionnaire on patient health (PHQ-9) were analyzed with a sample of 33,613 people, obtained from a secondary database of the ENDES 2019. The methodology is of a non-experimental basic level and with instrumental design. The results indicate good quality of the items (IHC> .30, Id <0.05 and h2> .50) with the capacity to measure the same construct and differentiate people with different levels of depression. A two-dimensional factorial model (somatic and cognitive) with adequate goodness of fit was identified (RMSEA = .097; CFI = .932; NFI = .932; TLI = .906). In addition, a high level of reliability was obtained (ω = .892). Finally, the percentile norms were achieved with 5 levels to measure depressive symptoms.Submitted by Yazmin Zelaya (yazmin.zelaya.b@upch.pe) on 2022-01-12T16:43:57Z No. of bitstreams: 1 Analisis_QuispilayaCapcha_Kennedy.pdf: 789741 bytes, checksum: 72264b49aa3dba265e08332353eb0815 (MD5)Approved for entry into archive by Mirtha Quispe (mirtha.quispe@upch.pe) on 2022-01-13T11:30:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Analisis_QuispilayaCapcha_Kennedy.pdf: 789741 bytes, checksum: 72264b49aa3dba265e08332353eb0815 (MD5)Approved for entry into archive by Yazmin Zelaya (yazmin.zelaya.b@upch.pe) on 2022-01-13T21:13:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Analisis_QuispilayaCapcha_Kennedy.pdf: 789741 bytes, checksum: 72264b49aa3dba265e08332353eb0815 (MD5)Made available in DSpace on 2022-01-13T21:15:10Z (GMT). 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