Depresión en adultos mayores en el Perú: distribución geoespacial y factores asociados según ENDES 2018 - 2020
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...
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| Published in: | Anales de la Facultad de Medicina (Lima, Peru : 1990) Vol. 83; no. 3; pp. 180 - 187 |
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| Main Authors: | , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina
01-07-2022
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| Abstract | 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. |
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| AbstractList | 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
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. RESUMEN 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. 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. |
| Author | Castillo Parra, Henry Amemiya Hoshi, Isabel Martina Chávez, Martha Arroyo Aguilar, Ruth Sara Suguimoto Watanabe, Sonia Pilar Zeladita-Huaman, Jhon Alex |
| AuthorAffiliation | Universidad Nacional Mayor de San Marcos Universidad de San Buenaventura Instituto Nacional de Salud |
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| Copyright | This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI |
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| Issue | 3 |
| Keywords | Encuestas Epidemiológicas Health Surveys Trastornos de Adaptación Perú Depression Adjustment disorders Síndrome Depresivo Elderly Peru Adulto Mayor |
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| PublicationTitle | Anales de la Facultad de Medicina (Lima, Peru : 1990) |
| PublicationTitleAlternate | An. Fac. med |
| PublicationYear | 2022 |
| Publisher | Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Medicina |
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| References | Gaviria, AS 2009; 38 Aldana, R; Pedraza, J 2012 Byeon, H 2021; 11 Spitzer, RL; Kroenke, K; Williams, JBW 2000; 2 Martina, M; Ara, MA; Gutiérrez, C; Nolberto, V; Piscoya, J 2017; 78 Cui, L; Ding, D; Chen, J; Wang, M; He, F; Yu, S 2022; 22 Kurniawidjaja, M; Susilowati, IH; Erwandi, D; Kadir, A; Hasiholan, BP; Ghiffari Al, R 2022; 13 Barrantes, N; Clausen, J 2022; 22 Baldeon-Martínez, P; Luna-Muñoz, C; Mendoza- Sernaqué, S; Correa-López, LE 2019; 19 Ciuffreda, G; Cabanillas-Barea, S; Carrasco-Uribarren, A; Albarova-Corral, MI; Argüello-Espinosa, MI; Marcén-Román, Y 2021; 18 Hernández-Vásquez, A; Vargas-Fernández, R; Bendezu-Quispe, G; Grendas, LN 2020; 273 Cassiani-Miranda, Carlos A 2015 Astorga-Aliaga, A; Díaz-Arroyo, F; Carreazo, NY; Caballero, KC; Rodríguez-Cuba, MA; Runzer-Colmenares, F 2022; 12 Kim, D; Kim, D; Lee, K; Choi, N; Roh, S 2022; 298 Travassos, GF; Coelho, AB; Arends-Kuenning, MP 2020; 37 Assariparambil, AR; Noronha, JA; Kamath, A; Adhikari, P; Nayak, BS; Shankar, R 2021; 21 Olivera, J; Jhonatan, C 2013 2020 Valladares-Garrido, MJ; Soriano-Moreno, AN; Rodrigo-Gallardo, PK; Moncada-Mapelli, E; Pacheco- Mendoza, J; Toro-Huamanchumo, CJ 2020; 14 Roman-Lazarte, V; Moncada-Mapelli, E; Huarcaya- Victoria, J 2021 Rodríguez-Tovar, GL; Medrano-Martínez, MR; Castro-García, R; Rivera Vásquez, P 2018; 17 Contreras-Cordova, CR; Atencio-Paulino, JI; Sedano, C; Ccoicca-Hinojosa, FJ; Paucar Huaman, W 2022; 85 Karlsson, B; Johnell, K; Sigström, R; Sjöberg, L; Fratiglioni, L 2016; 24 Sindhu, K; Chandrashekarappa, S; Thambad, M; Boralingiah, P; Gopi, A; Narayan Murthy, M 2022; 23 Escobar-Bravo, MA; Botigué-Satorra, T; Jurschik-Giménez, P; Nuin-Orrio, C; Blanco-Blanco, J 2013; 48 Nazar, G; Gatica-Saavedra, M; Provoste, A; Leiva, AM; Martorell, M; Ulloa, N 2021; 149 |
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| SourceID | dialnet scielo crossref |
| SourceType | Open Website Open Access Repository Aggregation Database |
| StartPage | 180 |
| SubjectTerms | Adjustment disorders Adulto Mayor Depression Elderly Encuestas Epidemiológicas HEALTH CARE SCIENCES & SERVICES HEALTH POLICY & SERVICES Health Surveys INTEGRATIVE & COMPLEMENTARY MEDICINE MEDICAL ETHICS MEDICAL LABORATORY TECHNOLOGY MEDICINE, GENERAL & INTERNAL MEDICINE, LEGAL MEDICINE, RESEARCH & EXPERIMENTAL Peru (source: MeSH NLM) Perú (fuente: DeCS BIREME) PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH Síndrome Depresivo Trastornos de Adaptación |
| Title | Depresión en adultos mayores en el Perú: distribución geoespacial y factores asociados según ENDES 2018 - 2020 |
| URI | http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-55832022000300180&lng=en&tlng=en https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=8582108 |
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