Factores asociados a la depresión en pacientes con atención primaria de la salud en Cusco y Abancay
Notice bibliographique
Résumé
La investigación que se presenta estudia los factores que se encuentran asociados a la depresión de pacientes de atención primaria en las ciudades de Cusco y Abancay, estudio que nos permite además, conocer comparativamente los niveles generales de la depresión, sus características según género, procedencia, etapa vital, nivel de educación y ocupación. Se encuentra que el lugar de procedencia, el nivel de educación y la ocupación, son factores significativamente asociados a la depresión (p = 0,00 en los tres casos). Sólo una cuarta parte de la muestra total no presenta el problema, el resto refleja algún nivel de depresión; la depresión leve es la de mayor incidencia, seguida de la depresión moderada y la grave que se presenta en la quinta parte de la muestra total del estudio. Hay mayores porcentajes en todos los niveles de la depresión en la muestra de sujetos provenientes de Cusco que de Abancay; en el caso del nivel grave, la presencia de la depresión es al doble en Cusco que en Abancay. En todos los niveles, la depresión se presenta con mayor incidencia en la muestra de cusqueños que de abanquinos, y de cusque ñas en relación a las abanquinas. La depresión leve es mayor en los adolescentes abanquinos que en los cusqueños; pero es mayor en los adultos cusqueños que en los abanquinos. La depresión moderada similar en ambas muestras, y la grave es mayor en adolescentes y en adultos cusqueños. En general, la depresión es mayor en los de educación escolar frente a los de educación superior y es menor en los que tienen trabajo estable que en los que estudian o tienen trabajo eventual. \n \n-- Palabras clave: Depresión, niveles de depresión, factores asociados a la depresión, Inventario de Depresión de Beck (IDB).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».