Salud mental en la ESA

(1)

Salud mental en la ESA

(2)

Validez de constructo, Validez interna,

Validez externa…

en población

altamente envejecida (Asturias) con GHQ

(3)

Plan de Ampliación y Mejora del Hospital

de Cabueñes 2015

Salud mental y GHQ. Asturias

Salud mental ^Aspectos metodológicos

Qué?Cuantos?

Quiénes?

Dónde?

Cuándo?

Epidemiología descriptiva

(4)

Qué?Cuantos?

Quiénes?

Dónde?

Cuándo?

Se adecua a una

población altamente envejecida?

Epidemiología

descriptiva Pruebas de

homogeneidad

(5)

Qué?Cuantos?

Quiénes?

Dónde?

Cuándo?

Epidemiología

homogeneidad

Que mide realmente?

Validez de constructo

(6)

Qué?Cuantos?

Quiénes?

Dónde?

Cuándo?

Epidemiología

homogeneidad

Realmente predice lo que pretende nedir?

Validez

Interna/externa

(7)

Qué?Cuantos?

Quiénes?

Dónde?

Cuándo?

Epidemiología

homogeneidad

Realmente predice lo que pretende nedir?

Validez

Interna/externa

4 preguntas 4 estudios

(8)

Salud mental

MISION DE LA CONSEJERIA: Promover el desarrollo de nuevos o reforzar

modelos de atención sanitaria que permitan mantener los servicios públicos de salud a la vanguardia del conocimiento, práctica clínica e investigación

Aspectos estratégicos

Porqué?

En el Plan de Salud Mental de Asturias de 2015 se indica como objetivo el

conocer y detectar las personas en riesgo de mala salud mental en la CA.

Este proceso puede ser liderado por la AP de una manera más eficiente y cercana si se realiza con procedimientos no

complejos y adecuada calidad.

El instrumento GHQ-12 pudiera ser una buena herramienta para esta detección.

(9)

Salud mental ^Aspectos estratégicos

Instrumento GHQ-12

Este instrumento validado para España, intenta detectar cambios en la función normal de las personas:

• incapacidad para funcionar

psíquicamente a nivel normal y

• la aparición de nuevos fenómenos de malestar de origen psíquico

ansiógeno

Sánchez-López Mdel P, Dresch V. The 12-Item General Health Questionnaire (GHQ-12): reliability, external validity and factor structure in the Spanish population. Psicothema 2008 Nov;20(4):839-43

Goldberg D, Williams. Cuestionario de Salud General GHQ (General Health Questionnaire). Guía para el usuario de las distintas versiones. Barcelona: Masson; 1996.

(10)

Salud mental ^Aspectos estratégicos

Instrumento GHQ-12

• Permite hacer cribado poblacional

• Detecta la prevalencia de casos

probables de morbilidad psiquiátrica o de padecimiento psicológico en la población

• Explora el estado de la persona

durante el último mes respecto a su estado habitual

• No es adecuado para hacer diagnósticos clínicos

(11)

Salud mental

Conocer las características del instrumento en una población altamente envejecida (25%)

Aspectos estratégicos

Objetivos

Conocer la frecuencia y distribución del riesgo de mala salud mental en Asturias con las diferentes versiones del instrumento

Conocer la validez de constructo del instrumento

Conocer la validez predictiva del GHQ-12 comparándola con resultados empíricos: morbilidad, consumo de fármacos

1

2 3 4

(12)

Salud mental

Estudio transversal de carácter poblacional a partir de los datos obtenidos con el uso del GHQ-12 en la Encuesta de Salud en Asturias en 2012 (n=2100)

Aspectos metodológicos

Metodología

Conocer la distribución del riesgo, la precisión, consistencia interna y análisis

factorial de los componentes del instrumento mediante análisis de la estructura factorial en la población general asturiana y en mayores de 64 años así como su validez externa.

(13)

Salud mental

El análisis de la información se realizó con SPSS v24 OSX.

Metodología

).

Se clasifican las diferentes respuestas

atendiendo a los tres modelos de análisis de GHQ

Se realiza análisis descriptivo para cálculo de prevalencia de riesgo de mala salud mental cualitativa y cuantitativamente por sexo, edad, Área Sanitaria y hábitat de residencia y por

clase social asignada. Se dan los resultados puntuales y mediante intervalo. Se analiza comparativamente entre ellos.

1 2

(14)

Salud mental

El análisis de la información se realizó con SPSS v24 OSX.

Se analizan las comunalidades iniciales y reproducidas, varianza total explicada, matrices de componentes, determinantes, medida de adecuación muestral de KMO y esfericidad de Bartlett, consistencia interna con cada modelo de análisis de GHQ

(Clásico, Likert, y corregido)

Metodología

).

También, su validez externa comparando con percepción de salud y consumo psicofármacos.

Se dan los resultados del análisis del GHQ para todas las edades y en especial en >64 años

3

4 2

2

(15)

Metodología: GHQ-12

).

1. ¿Ha podido concentrarse bien en lo que hacia?

2. ¿Sus preocupaciones le han hecho perder mucho el sueño?

3. ¿Ha sentido que está desempeñando un papel útil en la vida?

4. ¿Se ha sentido capaz de tomar decisiones?

5. ¿Se ha notado constantemente agobiado y en tensió 6. ¿Ha tenido la sensación de que no puede superar n?

sus dificultades?

7. ¿Ha sido capaz de disfrutar de sus actividades normales de cada día?

8. ¿Ha sido capaz de hacer frente adecuadamente a sus problemas?

9. ¿Se ha sentido poco feliz o deprimido/a?

10. ¿Ha perdido confianza en sí mismo/a?

11. ¿Ha pensado que usted es una persona que no vale para nada?

12. ¿Se siente razonablemente feliz considerando todas las circunstancias?

No, en absoluto No más/menos que

lo habitual Algo más/menos

que lo habitual Mucho más/menos/mejor

que lo habitual

12 preguntas 4 categorías

Variable ordinal

(16)

Metodología: Dimensionalidades

Dos subdimensiones:

§ Bienestar psicológico que se puede definir (Victoria y González, 2000) como el expresar en sentido positivo y el pensar constructivo del ser humano acerca de si mismo. Preguntas 1,2,5,7, 9 y 12.

§ Funcionamiento social y afrontamiento como la autoevaluación sobre la propia percepción de capacidad para atender los asuntos personales, afrontar las preocupaciones, decidir y atender los asuntos de la vida (Victoria y González, 2000). Preguntas 3, 4, 6, 8, 10 y 11.

Otros autores manifiestan otras dimensiones. Por ejemplo, Martin et al (1999) proponen tres subdimensiones:

§ Autoestima: comprende los ítems 6, 9, 10, 11 y 12.

§ Stress: comprende los ítems 2, 5 y 7.

§ Afrontamiento: comprende los ítems 1, 3, 4 y 8.

Sánchez-López y Dresch (2008), dan las mismas subdimensiones que Martin et al (1999) pero con diferentes ítems.

Graetz (1991), por su parte, hipotetiza la existencia de tres subdimensiones:

§ Ansiedad/depresión

§ Anhedonia

§ Disfunción social y Pérdida de confianza

Worsley y Gribbin (1977), a su vez, mencionan tres factores:

§ Infelicidad/trastornos del sueño

§ Pérdida de confianza

§ Resultados sociales

(17)

Metodología: Modelos de análisis GHQ-12

GHQ-12 análisis clásico

0-0-1-1

GHQ-12 análisis corregido

0-1-1-1 GHQ-12 análisis

Likert 0-1-2-3

• 0-9: bajo deterioro de salud mental,

• 10-16: normal deterioro de salud mental,

• 17-36: alto deterioro de salud mental o con una clasificación dicotómica con niveles de corte de PC ≥15 para mala salud mental (Victoria, 1999)

• Para España: =>3 (Lobo, Muñoz, Padrón)

• (Goldberg, 1998), ajustar por prevalencia

• Sudamérica, cortes en 5 (Fullerton, Humpheys, Cristina-Villa, Lewis)

• Asturias, prevalencia=1,4, corte =>2 (Goldberg, 1999; Padrón, 2012)

• Goodchild (GHQ-c)

• Asturias, prevalencia=1,4, corte

=>2 (Goldber, 1999; Padrón, 2012)

Análisis categóricos:

Cut-off

(18)

Metodología: Modelos de análisis

País Autores Valores umbrales

Chile Fullerton et al, 2003 Humphreys et al, 1991 Lewis et al, 1995

Cristina-Villa et al, 2013

GHQ:

0-4: ausencia de psicopatología

5-6: sospecha de psicopatología subumbral 7-12: indicativo de presencia de psicopatología

Cuba Victoria, 1999 GHQ Likert:

0-9: bajo deterioro de salud mental 10-16: normal deterioro de salud mental 17-36: alto deterioro de salud mental Brasil Mari & Williams, 1985 GHQ:

0-4: ausencia de psicopatología 5-12: psicopatología

España López-Castedo &

Fernández, 2005 Rocha et al, 2011

Lobo y Muñoz, 1996 Padrón, A, 2012

GHQ:

0-4: ausencia de psicopatología 5 o más: riesgo de mala salud mental

GHQ:

0-2: ausencia de psicopatología 3 o más: riesgo de mala salud mental GHQ:

Australia Hurley y Dunne, 1991

Hewitt et al, 2010 GHQ:

0-1: ausencia de psicopatología 2 o más: riesgo de mala salud mental Reino Unido Shaw et al, 2003

Hewitt et al, 2010

GHQ:

(19)

Resultados-1:

0-0-1-1

0-1-1-1 GHQ-12 análisis

Likert 0-1-2-3

Análisis cuantitativos

1

(20)

Salud mental

Resultados-1:

1

(21)

Salud mental

Resultados-1:

1

(22)

Salud mental

Resultados-1:

1

(23)

Salud mental

Resultados-1:

1

(24)

Salud mental

Resultados-1:

1

(25)

Salud mental

Resultados-1:

1

(26)

Salud mental

Resultados-1:

1

(27)

Salud mental

Resultados-1:

1

(28)

Salud mental

Resultados-1:

1

(29)

Salud mental

Metodología: Modelos de análisis GHQ-12

0-0-1-1

0-1-1-1 GHQ-12 análisis

Likert 0-1-2-3

• 0-9: bajo deterioro de salud mental,

• 10-16: normal deterioro de salud mental,

• 17-36: alto deterioro de salud mental o con una clasificación dicotómica con niveles de corte de PC ≥15 para mala salud mental (Victoria, 1999)

• Para España: =>3 (Lobo, Muñoz, Padrón)

• (Goldberg, 1998), ajustar por prevalencia

• Sudamérica, cortes en 5 (Fullerton, Humpheys, Cristina-Villa, Lewis)

• Asturias, prevalencia=1,4, corte =>2 (Goldberg, 1999; Padrón, 2012)

• Goodchild (GHQ-c)

• Asturias, prevalencia=1,4, corte

=>2 (Goldber, 1999; Padrón, 2012)

Análisis categóricos:

Cut-off

1

(30)

Salud mental

41

ANÁLISIS CUALITATIVO DE LOS RESULTADOS DEL GHQ:

Los valores cualitativos del análisis de riesgo de mala salud mental, atendiendo a los diferentes niveles diferentes de corte se mostrarán en este capítulo.

Modelo de análisis clásico (GHQ propiamente dicho):

En el caso del modelo de análisis GHQ clásico dentro de los diferentes estudios de validez varían en los diferentes ámbitos (Goldberg et al, 1997).

En la versión del GHQ12 en español y para España se publicó que el nivel de corte debería ser ≥3 con este modelo clásico, con ello se conseguirían niveles de sensibilidad y especificidad altos (76 y 80%, respectivamente (Lobo A y Muñoz, PE (1996), Padrón, A (2012)). No obstante, el autor del test GHQ, Goldberg indica que el punto de corte óptimo depende de la prevalencia de problemas psíquicos, e indica que se puede estimar a partir del valor promedio del GHQ12 en la misma población (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Propone que si el valor promedio es <1,85 se recomienda un punto de corte de ≥2, si el promedio está entre 1,85 y 2,7 se recomienda un punto de corte de ≥3, y en caso de superar un promedio de 2,7 el punto de corte más aceptable sería de ≥4. También Hewitt et al (2011) propone un corte de ≥2 aunque no especifica los niveles para España.

No obstante, otros autores mencionan un nivel de corte de 5 (Fullerton et al, (2003), Humphreys et al, (1991), Lewis et al, (1995), Cristina-Villa et al, (2013), Mari & Williams, (1985)) si bien para diferentes países Chile y Brasil, Colombia.

Atendiendo al criterio de variabilidad de los puntos de corte en función de la prevalencia de de los problemas psíquicos (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)) es factible dichos resultados.

Por este motivo y una vez advertidos los criterios, en función de los criterios establecidos por el mismo Goldberg et al (1998) y Padrón A (2012), atendiendo a los promedios del GHQ clásico en Asturias con promedios de 1,4 en este modelo, el nivel de corte óptimo para Goldberg et (1998) debería ser de ≥2 al tener una escasa prevalencia de problemas psíquicos y el intento de detección que busca el test GHQ.

Y es el que podemos utilizar con una mayor fiabilidad atendiendo a los criterios de Goldberg.

Por todo ello, expondremos en este estudio para este modelo los resultados de los tres niveles de corte ≥2, ≥3 y ≥5, asumiendo que, actualmente creemos de mayor validez el punto de corte de ≥2 para la población de Asturias, (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

Buena SM <2 Riesgo de mala SM ≥2 GHQ clásico

51

Modelo de análisis Likert (GHQ propiamente dicho):

En el caso del modelo de análisis GHQ Likert dentro de los diferentes estudios de validez varían en los diferentes ámbitos (Goldberg et al, 1997) como ya habíamos dicho.

En estos momentos hay niveles de clasificación que indican una aproximación como la de Victoria (1999) con valores de 0-9 para bajo deterioro de salud mental, de 10-16 en normal deterioro de salud mental y de 17-36: alto deterioro de salud mental o con una clasificación dicotómica con niveles de corte de PC ≥15 para mala salud mental. Esto es lo que utilizaremos en el siguiente apartado.

Buena SM <15 Riesgo de mala SM ≥15 GHQ Likert

52

Distribución por Sexo:

Tabla 5.34. Resultados de GHQ con modelo Likert según diferentes niveles de corte del análisis para sexo. Asturias, ESA-12. Nota: Análisis GHQ Likert.

El nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥15. Criterios categóricos.

Sexo PC ≥15 NORMAL

DETERIORO DE SM 10-16

ALTO DETERIORO DE SM

17-36

GHQ Likert % % %

Hombre 8,45 42,31 5,63

Mujer 15,17 46,29 10,25

Total 11,97 44,40 8,05

La distribución del riesgo de salud mental con la aproximación basada en Likert y ateniendo al nivel de corte más adaptado (PC ≥15) marca unos valores promedio de 12% para la totalidad de población adulta. (si usáramos el punto de corte de alto deterioro la prevalencia sería del 8% y si incluyésemos el normal deterioro de la SM añadiríamos un 44% más.

Por sexo, observamos que los valores son mucho más elevados en mujeres que en hombres (un 80% superiores) alcanzando niveles del 15,2% es decir más de un tercio de las mujeres (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en mujeres, si usáramos el punto de corte de clasificación del alto deterioro la prevalencia en ellas sería del 10,2% y si incluyésemos el normal deterioro de la SM añadiríamos un 46,3% más). Las diferencias son ampliamente estadísticamente significativas en todos los puntos de corte.

1

(31)

Salud mental

42

Tabla 5.26. Resultados de GHQ Clásico según diferentes niveles de CORTE de análisis para sexo. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

Criterios categóricos.

Sexo PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

GHQ clásico % % %

Hombre 22,21 14,59 8,24

Mujer 34,19 24,68 13,25

Total 28,48 19,88 10,87

La distribución del riesgo de salud mental con la aproximación clásica y ateniendo al nivel de corte más adaptado a la prevalencia de problemas psíquicos en Asturias marca unos valores promedio de 28,5% para la totalidad de población adulta. (si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia sería del 19,9% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del 10,9%).

Por sexo, observamos que los valores son mucho más elevados en mujeres que en hombres (un 70% superiores) alcanzando niveles del 34,2% es decir más de un tercio de las mujeres (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en mujeres, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 24,7% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del 13,2%).

Gráfico 5.13. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por sexo. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

H M T

GHQ-12. Asturias por sexo. ESA-2012

BUENA SM MALA SM

42

Tabla 5.26. Resultados de GHQ Clásico según diferentes niveles de CORTE de análisis para sexo. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

Sexo PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

Hombre 22,21 14,59 8,24

Mujer 34,19 24,68 13,25

Total 28,48 19,88 10,87

La distribución del riesgo de salud mental con la aproximación clásica y ateniendo al nivel de corte más adaptado a la prevalencia de problemas psíquicos en Asturias marca unos valores promedio de 28,5% para la totalidad de población adulta. (si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia sería del 19,9% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del 10,9%).

Por sexo, observamos que los valores son mucho más elevados en mujeres que en hombres (un 70% superiores) alcanzando niveles del 34,2% es decir más de un tercio de las mujeres (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en mujeres, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 24,7% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del 13,2%).

Gráfico 5.13. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por sexo. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

H M T

GHQ-12. Asturias por sexo. ESA-2012

BUENA SM MALA SM

43

Distribución por Estado civil:

Tabla 5.27. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis para el estado civil. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

Estado civil PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

Soltero/a 24,75 15,89 9,00

Casado/a 26,17 18,15 9,76

Viudo/a 48,64 37,27 18,10

Separado/a legalmente 39,02 21,95 17,07

Divorciado/a 31,46 15,89 17,98

Total 28,48 19,88 10,87

Por estado civil, observamos que los valores de riesgo de mala salud mental son mucho más elevados en personas viudas (49%) cuyos niveles duplican a los de las personas solteras (25%) (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en personas viudas, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 37,3% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del de 18% pero con esas diferencia respecto a las personas separadas o divorciadas, 17,1 y 18%, respectivamente).

Gráfico 5.14. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por estado civil. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Soltero/a Casado/a Viudo/a Separado/a Divorciado/a

GHQ-12. Asturias por estado civil.

ESA-2012

BUENA SM MALA SM

1

(32)

Salud mental

44

Distribución por Grupo etario:

Tabla 5.28. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis para diferentes grupos etarios. Asturias, ESA-12. . Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

Grupos etarios (años) PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

15-29 23,05 15,57 8,08

30-44 27,55 18,61 11,48

45-64 27,49 19,71 10,38

65 y más 34,36 24,18 12,48

Total 28,51 19,88 10,82

Por grupo etario, observamos que los valores de riesgo de mala salud mental son mucho más elevados en personas en edades más elevadas (34%) existiendo un gradiente por edad y con diferencias con las edades más jóvenes (un 46% más elevadas) (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en personas mayores, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 24,2% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del de 12,5% si bien las proporciones de mayor prevalencia en las edades mayores se mitigan).

Gráfico 5.15. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por grupo etario. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

15-29 30-44 45-64 65 y más

GHQ-12. Asturias por edad. ESA-2012

BUENA SM MALA SM

45

Distribución por Nivel de estudios:

Tabla 5.29. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis para diferentes niveles de estudios. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)).

Nivel máximo de

estudios PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

GHQ clásico % % %

Hasta primarios 35,25 25,28 14,75

Bachillerato 26,43 18,15 11,46

Medios 24,58 16,64 8,09

Universitarios 24,38 16,95 7,86

Total 28,51 19,88 10,82

Por nivel de estudios, observamos que los valores de riesgo de mala salud mental son mucho más elevados en personas con nivel de estudios hasta primarios (35%) existiendo un gradiente nivel de estudios y con diferencias con los niveles universitarios (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en personas con este nivel de estudios primarios, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 25,3% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del de 14,7% si bien las proporciones de mayor prevalencia en los niveles de estudios se mitigan).

Gráfico 5.16. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por nivel de estudios. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Hasta primarios Bachillerato Medios Universitarios

GHQ-12. Asturias por estudios. ESA-2012

BUENA SM MALA SM

46 Distribución por Clase social (CNO-1994):

Tabla 5.30. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis para diferentes clases sociales según modelo de 1994. Asturias, ESA-12. Nota:

el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

Clase social (1994) PC ≥2 PC ≥3 PC ≥5

I 22,29 15,06 7,19

II 23,88 16,96 7,96

III 26,01 17,91 9,19

IV 28,63 18,81 11,63

V 36,09 26,82 16,89

Por nivel de estratificación social, en este caso según la CNO-1994, observamos que los valores de riesgo de mala salud mental son mucho más elevados en personas con nivel de clase social más bajo (36%) existiendo un gradiente por clase social (en todos los niveles de corte la prevalencia es superior en personas clasificadas en esta clase social, si usáramos el punto de corte nacional la prevalencia en ellas sería del 26,8% y con el punto de corte latinoamericano la prevalencia sería del de 16,9% si bien las proporciones de mayor prevalencia en los niveles de clase social en este caso estudios se incrementan sustancialmente).

Gráfico 5.17. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por Clase social (CNO-1994). Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

I II III IV V

GHQ-12. Asturias por clase social (CNO- 1994). ESA-2012

BUENA SM MALA SM

1

(33)

Salud mental

50

Gráfico 5.20. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis en el análisis por tipo de hábitat de residencia. Asturias, ESA-12. Nota: el nivel de corte más adecuado para Asturias sería ≥2 (Goldberg et al (1998), Padrón A (2012)). Criterios categóricos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

Rural Urbano Cuencas

GHQ-12. Asturias por hábitat. ESA-2012

BUENA SM MALA SM

1

(34)

Salud mental

1

0 1 2 3 4 5 6

MADRID CANTABRIA CASTILLA-LA MANCHA BALEARS, ILLES CANARIAS EXTREMADURA COMUNITAT VALENCIANA MURCIA, REGIÓN DE CATALUÑA ESPAÑA PAÍS VASCO ANDALUCÍA ARAGÓN NAVARRA ASTURIAS, PRINCIPADO DE RIOJA, LA GALICIA CASTILLA Y LEÓN

Valores SM (GHQ) por CCAA. ENSE 2011-12

Encuesta NACIONAL de

Salud, 2011

(35)

Salud mental

1

Nivel de riesgo de MALA SALUD MENTAL.

Encuesta NACIONAL de Salud, 2011

0 10 20 30 40 50 60 70

ANDALUCÍA ARAGÓN ASTURIAS, PRINCIPADO DE BALEARS, ILLES CANARIAS CANTABRIA CASTILLA Y LEÓN CASTILLA-LA MANCHA CATALUÑA COMUNITAT VALENCIANA EXTREMADURA GALICIA MADRID, COMUNIDAD DE MURCIA, REGIÓN DE NAVARRA, COMUNIDAD FORAL DE PAÍS VASCO RIOJA, LA esp

SM (GHQ) por CCAA. ENSE 2011-12

0 10 20 30 40 50 60 70

ANDALUCÍA ARAGÓN ASTURIAS, PRINCIPADO DE BALEARS, ILLES CANARIAS CANTABRIA CASTILLA Y LEÓN CASTILLA-LA MANCHA CATALUÑA COMUNITAT VALENCIANA EXTREMADURA GALICIA MADRID, COMUNIDAD DE MURCIA, REGIÓN DE NAVARRA, COMUNIDAD FORAL DE PAÍS VASCO RIOJA, LA esp

SM (GHQ) por CCAA. ENSE 2011-12

Cut-off 2 Cut-off 3

(36)

Salud mental

2

62

6. Resultados En Funcion De La Edad. Mayores De 65 Años De Edad

Tabla 6.1. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por sexo. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Menores de 65 años (en amarillo, diferencias significativas p<0,05)

Sexo MENORES DE 65 AÑOS

Media IC inferior IC superior

GHQ corregido

Hombre 3,51 3,32 3,69

Mujer 3,80 3,60 3,99

Total 3,65 3,52 3,79

GHQ Likert

Hombre 9,87 9,58 10,16

Mujer 10,47 10,16 10,78

Total 10,17 9,96 10,38

GHQ clásico

Hombre 1,05 0,91 1,20

Mujer 1,57 1,39 1,75

Total 1,31 1,20 1,43

Los valores detectados en las poblaciones de menos de 65 y más de 65 años, indican que atendiendo a las muestras obtenidas los modelos GHQ Likert como el GHQ propiamente dicho proporcionan resultados significativamente diferentes entre personas de ambos grupos etarios para ambos sexos.

Por sexo, se observan diferencias estadísticamente significativas en el caso de las mujeres en los modelos GHQ Likert y GHQ corregido.

Tabla 6.2. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por sexo. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. 65 y más años. (en amarillo, diferencias significativas p<0,05)

Sexo 65 Y MAS AÑOS Media IC inferior IC superior

GHQ corregido

Hombre 3,43 3,04 3,81

Mujer 4,43 4,12 4,73

Total 4,01 3,77 4,26

GHQ Likert

Hombre 9,91 9,31 10,52

Mujer 11,47 10,97 11,96

Total 10,82 10,44 11,21

GHQ clásico

Hombre 1,15 0,84 1,45

Mujer 2,03 1,74 2,33

Total 1,67 1,45 1,88

(37)

Salud mental

63

Gráfico 6.1. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por sexo. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Según edad.

Distribución por Estado civil:

Los valores detectados en las poblaciones de menos de 65 y más de 65 años, indican que atendiendo a las muestras obtenidas los modelos GHQ Likert como el GHQ propiamente dicho proporcionan resultados significativamente diferentes entre personas de ambos grupos etarios para los diferentes estados civiles.

Por estado civil, se observan diferencias estadísticamente significativas en relación a los dos grupos etarios en el caso de los solteros en el modelo GHQ corregido y GHQ clásico y GHQ Likert en ambos sexos.

0 2 4 6 8 10 12 14

H corr M corr T corr H Lik M Lik T lik H clas M clas T clas

GHQ-12. Asturias. Por sexo. Diferentes modelos de análisis GHQ-12 . Análisis de +65 años

>65 a

<65 a

2

(38)

Salud mental

65 Gráfico 6.2. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por estado civil. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Según edad.

Distribución por Nivel de estudios:

Tabla 6.5. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por nivel de estudios. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Menores de 65 años (en amarillo, diferencias significativas p<0,05)

Nivel máximo de estudios MENORES DE 65 AÑOS

Media IC inferior IC superior

GHQ corregido

Hasta primarios 3,93 3,61 4,25

Bachillerato 3,64 3,31 3,96

Medios 3,53 3,32 3,74

Universitarios 3,60 3,33 3,88

Total 3,65 3,52 3,79

GHQ Likert

Hasta primarios 10,77 10,25 11,29

Bachillerato 10,11 9,59 10,63

Medios 9,97 9,65 10,29

Universitarios 9,99 9,58 10,40

Total 10,17 9,96 10,38

GHQ clásico

Hasta primarios 1,59 1,30 1,88

Bachillerato 1,36 1,08 1,63

Medios 1,19 1,01 1,36

Universitarios 1,23 1,00 1,46

Total 1,31 1,20 1,43

0 2 4 6 8 10 12 14 16

GHQ-12. Asturias. Por ESTADO CIVIL. Diferentes modelos de análisis GHQ-12 . Análisis de +65 años

>65 a

<65 a

67

Gráfico 6.3. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por nivel de estudios. Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Según edad.

0 2 4 6 8 10 12

GHQ-12. Asturias. Por NIVEL DE ESTUDIOS. Diferentes modelos de análisis GHQ-12 . Análisis de +65 años

>65 a

<65 a

GHQ CORR GHQ LIKERT

GHQ CLASICO

69

IV 1,60 1,19 2,01

V 2,14 1,51 2,77

TOTAL 1,67 1,45 1,88

Los valores detectados en las poblaciones de menos de 65 y más de 65 años, indican que atendiendo a las muestras obtenidas los modelos GHQ Likert como el GHQ propiamente dicho proporcionan resultados significativamente diferentes para la totalidad de personas pero no entre personas de ambos grupos etarios para las diferentes clases sociales.

Gráfico 6.4. Resultados de GHQ según diferentes modelos de análisis por clase social (CNO-1994). Asturias, ESA-12. Criterios cuantitativos. Según edad.

0 2 4 6 8 10 12 14

GHQ-12. Asturias. Por CLASE SOCIAL (1994). Diferentes modelos de análisis GHQ-12 . Análisis de +65 años

>65 a

<65 a 3,29

GHQ CORR GHQ LIKERT

GHQ CLASICO

2

(39)

Salud mental

3 •Incapacidad para realizar las actividades de la vida

diaria normales o adaptativas

•

•La presencia de

fenomenos perturbadores y síntomas

psicopatologicos en las personas (centrándose en alteraciones muy básicas y desadaptación menor tanto personal como

social)

•Godoy-Izquierdo, Godoy, Ló pez-Torrecillas y Sánchez-

Barrera (2002) y Villa, Arboleda y Restrepo (2013)

•CAMBIOS EN LA FUNCION NORMAL:

•La percepción de incapacidad para funcionar desde el punto de vista psíquico a nivel considerado como normal y

•La aparición de nuevos fenómenos de malestar de origen psíquico ansiogénico.

•Goldberg (1978) Y Villa, Arboleda y Restrepo (2011)

(40)

Salud mental

3

• Bienestar psicológico:

•“expresa el sentido positivo y el pensar constructivo del ser humano acerca de

sí mismo, que se define por su naturaleza subjetiva

vivencial y que se relaciona estrechamente con aspectos particulares del

funcionamiento, físico, psí quico y social”. (Victoria y González (2000) y Villa,

Arboleda y Restrepo (2013))

•Funcionamiento social y afrontamiento:

•“autoevaluación sobre la propia percepción de

capacidad para atender los asuntos personales, afrontar las preocupaciones, decidir y atender los asuntos de la

vida”

(41)

También, su validez externa comparando con percepción de salud y consumo psicofármacos.

Resultados

Cálculo de una matriz capaz de expresar la variabilidad conjunta de todas las variables Extracción del número óptimo de factores detectados

Rotación de la solución para facilitar la interpretación

Valoración de ajuste del modelo y su

usabilidad.

Cálculo de consistencia interna (alfa de Cronbach) global y por item.

Estimación de las puntuaciones de los sujetos en las nuevas dimensiones

3

(42)

También, su validez externa comparando con percepción de salud y consumo psicofármacos.

Resultados

Análisis de comunalidades INICIALES y REPRODUCIDAS: se extraen

ítems más explicativos.

Extraemos número ideal de factores para explicar la varianza

Cálculo de análisis determinantes

Valoración de ajuste del modelo y su

usabilidad.

Cálculo de esfericidad de Bartlett

Cálculo de consistencia interna (alfa de Cronbach) global y por item.

Cálculo de medidas adecuación muestral KMO

3