Walden University Impact of Depression on Elderly Due to Covid19 Essay
I would like to get help with a paper to have it proofread. I completed the assignment only to realize that it was not correct because I needed a different type of article. May I have some help with this article critique?
The practice of quantitative research not only involves statistical calculations and formulas but also involves the understanding of statistical techniques related to real-world applications. You might not become a quantitative researcher nor use statistical methods in your profession but as a consumer, citizen, and scholar-practitioner, it will be important for you to become a critical consumer of research, which will empower you to read, interpret, and evaluate the strength of claims made in scholarly material and daily news.
For this Assignment, you will critically evaluate a scholarly article related to logistic regression.
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Review the Article Critique Assignment Guide in the Walden Library, listed in the Week 2 Learning Resources.
Search the Walden Library for a quantitative article that applies binary logistic regression.
By Day 7
Why did the authors select binary logistic regression in the research?
Do you think this test was the most appropriate choice? Why or why not?
Did the authors display the results in a figure or table?
Does the results table stand alone? In other words, are you able to interpret the study from it? Why or why not?
2021 IEEE 1st International Conference on Advanced Learning Technologies on Education & Research (ICALTER) | 978-1-6654-0705-2/21/$31.00 ©2021 IEEE | DOI: 10.1109/ICALTER54105.2021.9675127
Level of Depression of College Students with
Binary Logistic Regression Model Approximation
in Covid-19 times
Yersi-Luis Huamán-Romaní
Departamento Académico de la Facultad de Ciencias Económicas y
Ambientales
Universidad Nacional de Frontera
Sullana, Perú
*ylhromani@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-7209-7727
Edwin Roque-Tito
Departamento Académico de la Facultad de Ingeniería.
Universidad Nacional de Cañete
Lima, Perú.
eroque@undc.edu.pe, https://orcid.org/0000-0003-2005-1561
Luis Bautista-López
Departamento Académico de Matemática y Física de la Facultad de
Ingeniería de Minas, Geología y Civil
Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga
Ayacucho, Perú.
luis.bautista@unsch.edu.pe, https://orcid.org/0000-0003-2924-6189
Marco-Dennis Gutiérrez-Aguilar
Departamento Académico de la Facultad de Ciencias e Ingeniería.
Universidad Nacional del Callao
Callao, Perú.
mdgutierreza@unac.edu.pe, https://orcid.org/0000-0003-1129-0990
Abstract: The objective of this research is to detect the level
of depression that university students have because of Covid-19
using the binary logistic regression model and comparing with
the linear model, it is of non-experimental design, cross-sectional
descriptive type, with quantitative approach, The 9-item Patient
Health Questionnaire (PHQ-9) was used with a population of
2185 respondents carried out during the month of May, the
population is made up of university students from the Piura
region chosen randomly, voluntarily and anonymously, resulting
that the PHQ-9 measurement instrument is very good with a
Cronbach’s Alpha = 0. 885 and McDonald’s W = 0.886, with
69.9% depression in university students, concentrated in 4 levels
of depression, mild 39.7%, moderate 17.8%, severe 7% and very
severe 5.3%. It was concluded that the PHQ-9 depression
measurement instrument is adequate to measure depression in
university students. In the discussion, it was possible to model the
equation with the binomial logistic regression model, which
results in better approximations than the linear model; this
model is adequate to measure the level of depression in university
students in the Piura region.
Key words: Depression, binary logistic regression, model,
PHQ-9, Covid-19.
I. INTRODUCCIÓN:
La Organización Mundial de la Salud informó las diez
enfermedades crónicas en donde está incluido la depresión y la
enfermedad crónica como la comorbilidad en la salud mundial, y la
multimorbilidad cuya atención es de forma individual y de cara a
cara, pero por la presencia del Covid-19 se ha implementado modelos
alternativos para los tratamientos usando las TIC [1], las
enfermedades consideradas infecciosas que no producen daños
físicos causan daños de salud mental y tienen repercusiones más
dañinas, esto se observó en países con mayor índice de contagios del
Covid-19, a causa de esto la población tuvo que optar por un alto
nivel de seguridad en su salud a pesar de las políticas muy inflexibles
y los contagios seguidos a familiares cercanos trayendo consigo la
depresión [2]. En Reino Unido se hizo un estudio para conocer los
impactos psicosociales y el bienestar psicológico a causa del Covid19 y a consecuencia de este estudio se implementó y diseñó una
encuesta en línea para recoger los datos [3], la depresión y ansiedad
han absorbido menor cantidad de atención a pesar de mostrar
síntomas psicológicos en la población, ya que la ansiedad tiene
relación con los niveles altos de depresión y esta relación es afectado
en el rendimiento cognitivo, calidad de vida muy baja y una menor
estabilidad en lo emocional, incluso después de ser controlados los
niveles bajos de depresión se presentan la ansiedad, el cual sigue
afectando el rendimiento cognitivo, la estabilidad y la perfección de
vida personal [4].
El síntoma a la reacción psicológica grave en adultos se obtuvo
de la depresión, ansiedad y el insomnio, por lo que se tuvo que prestar
más atención en la salud mental en esa población [5], al inicio de las
cuarentenas en diversos países la población empezó a presentar
síntomas de ansiedad, insomnio y depresión, observándose el efecto
en jóvenes, personas no casadas y de la población de bajos ingresos
económicos [6]. La aparición del Covid-19 se ha presentado y
afectado a todos los segmentos y sectores de los países, a causa de
esto se incrementó las investigaciones psicológicas concentrándose
en la población joven (14-24) con presencia de ansiedad, insomnio y
depresión [7], el Covid-19 está en nuestro entorno afectando a la
población, por lo que se está viviendo un estrés de forma global
incluida la depresión y la ansiedad; llevándonos a cambios radicales
en la vida diaria, los estudios afirman que estos síntomas se vienen
dando en la población que no contaban con síntomas preexistentes
(ansiedad o depresión) [8], los trastornos provocados a causa del
Covid-19 están afectando no solo a la salud física sino también a lo
psicológico, el cual afecta de una manera más radical a la salud
mental de diferentes grupos dentro de la comunidad [9]. A
consecuencia del Covid-19 muchos gobiernos tuvieron que cerrar
centros educativos causando efectos psicológicos (salud mental) en
los estudiantes universitarios; por lo que el gobierno tuvo que dar
seguridad laboral, perspectivas de comunicación y regímenes de
salud mental familiar para mejor la sostenibilidad de la salud en la
población [10].
Los semestres académicos fueron afectados como también la
salud mental, psicológica y la prosperidad de la población en general,
el cual fue duramente afectado a pesar de las medidas que se
impusieron en cada país, cuyo efecto vulnera la salud mental con
síntomas como la depresión. Los factores socioeconómicos y
demográficos que afectó a la población peruana con los síntomas de
reacción psicológica y depresiones en comparación a los años
anteriores; las mujeres, los jóvenes y los de bajos recursos
económicos fueron afectados de manera desproporcionada a causa de
las medidas de confinamiento para prevenir los posibles contagios,
obligándoles a implementar las políticas de salud pública y los
centros de atención mental [11]. Los impactos que ocasionaron en la
salud a causa del Covid-19 incluyeron cambios desproporcionados
en las actividades físicas y en enfermedades psiquiátricas, resultando
afectados los estudiantes universitarios con valores de depresión
después de quedarse en casa a causa del confinamiento [12]. La idea
del suicidio en Japón se evidenció con la intervención de apoyo a los
estudiantes universitarios, la depresión fue la consecuencia principal
que trajo el encierro por el Covid-19, esta idea estaba acompañado
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con la autolesión más en el género femenino, en los que consumían
alcohol, fumaban y los que tenían mucho tiempo en las redes
sociales; como también se observó que si están acompañados y
pueden interactuar entre ellos sería un factor importante de ayuda
[13]
Al realizarse estudios con la Terapia Breve Centrada en
Soluciones (SFBT) usando medios de comunicación se logró captar
síntomas que está causando el Covid-19, los adolescentes tuvieron
que recibir atención inmediata consistente en terapias breves,
resultando combatir la angustia en esta época de Covid-19 [14]. El
estudio con la escala de forma unidimensional FCV-19S cuyas
propiedades psicométricas son usadas para medir el temor al Covid19 dentro de la población, fueron validadas en diferentes países, pero
en España existe un modelo bidimensional del FCV-19S que podría
explicar excelente este temor. Y para evaluar los síntomas de
depresión en América Latina se usó el Cuestionario de Salud del
Paciente-9, cuyos resultados fueron un éxito (herramienta fiable y
válida) y validada en Perú [15], se estudiaron mucho sobre los efectos
predictivos positivistas del altruismo (escala SRA) que se encarga del
bienestar psicológico y físico del ser humano, pero pocos estudiaron
los efectos del altruismo negativo (síntomas depresivos y ansiedad)
en los estudiantes universitarios durante el Covid-19; se hicieron
estudios con las Escala de Trastornos de Ansiedad Generalizada
(GAD-7); como también con la escala para medir la depresión con el
Cuestionario de Salud del Paciente-9, todo para analizar los efectos
moderadores y mediadores de la salud psicológica y mental [16].
La existencia de la validez y fiabilidad del Cuestionario de Salud
del Paciente-9, motivó a generar un nuevo cuestionario (PHQ-9mFIN) resultando fiable y valido para la construcción del PHQ-9
modificado [18], la validez y fiabilidad del PHQ-9 tuvo resultados
positivos en diferentes países como con los estudiantes universitarios
de Medicina donde se observó síntomas de depresión que afectaban
a su rendimiento académico, gracias a la detección rápida de los
síntomas de la salud mental se logró manejar de forma oportuna la
salud mental universitaria y se pudo mejorar su rendimiento y nivel
académico [19]. Se realizó un análisis con tres instrumentos de
medición el PHQ-9, PHQ-2 y el Índice de bienestar (OMS-5) en Irán
para valorar la depresión de los estudiantes universitarios iraníes,
apoyados por los informes del psiquiatra donde se concluyó que se
debe de utilizar el PHQ-9 para detectar los síntomas ya que resultó
con una alta especificidad y sensibilidad [20].
Los estudios del síndrome de Burnout, la ansiedad, los síntomas
somáticos, la depresión y el bienestar por el rendimiento académico
mostraron que durante el Covid-19 y el periodo del aprendizaje en
línea aumentó, mostrando así la parte negativa del aprendizaje en
línea [21]. El impacto que tuvo el Covid-19 en la salud mental
universitaria fue precedente, pues esta población es muy vulnerable
a la angustia y a la salud mental. Llevando a proponer campañas de
salud en lo psicológico para universitarios mientras dure el Covid19, e intervenir a una escala mayor la atención de estas campañas
para llegar a la población en general [22].
A. Materiales y métodos
Se observan cambios muy significativos en los universitarios,
profesores y personal universitarios, pues después de cerrar los
campus universitarios y hacer una transición a escuchar clases en
línea, dar clases en línea y trabajar desde casa trajo muchos efectos
para la salud mental, existiendo la falta de investigaciones empíricas
sobre el efecto a la salud mental por lo que se hizo un estudio a los
estudiantes universitarios de la Universidad de Kentuchy sobre los
síntomas como la ansiedad, estrés y depresión, mostrando un estrés
moderado a severo (88%), la ansiedad esta con moderada a severa
(44%) y los síntomas de depresión de moderada a severa (36%), cuya
vulnerabilidad atacaba más a las mujeres estudiantes de las zonas
rurales, con ingresos económicos bajos y con un nivel de rendimiento
académico también bajo; esto alertó a los servicios de salud mental
para poder darles una atención oportuna y prevenir su salud mental
[23].
II.
METODOLOGÍA
La investigación es de diseño no experimental, trasversal de tipo
descriptivo, con enfoque cuantitativo, se usó el PHQ-9 el cual tiene
las características para poder detectar los síntomas de la depresión
con una población de 2315 encuestados y quedando 2185 respuestas
después de realizar una depuración exhaustiva, la población está
conformada por estudiantes universitarios de la región de Piura
elegidos de forma aleatoria, voluntaria y de forma anónima siempre
respetando la privacidad de todos los encuestados de forma virtual,
los estudiantes que participaron son de universidades nacionales y
particulares. La encuesta se realizó de forma virtual a través del
formulario google durante las primeras semanas del mes de mayo.
A. Instrumento.
Se usaron preguntas del PHQ-9 validadas en diferentes países de
Latinoamérica y en el Perú, sin embargo el PHQ-9, fue sometido a
otro proceso más de validación en el Perú con estudiantes de la región
de Piura; éste Cuestionario mide la gravedad y presencia de los
síntomas que afectan la salud mental como es la depresión [24], se
usó la siguiente puntuación en la escala de Likert para poder evaluar;
ningún día (0) hasta casi todos los días (3) y para el cuestionario
PHQ-9 se usaron los puntos para medir el nivel de severidad de la
depresión 0-4 puntos (ninguna), de 5-9 puntos (leve), de 10-14
puntos (moderado), de 15-19 puntos (moderadamente severo) y de
20-27 puntos (severo).
B. Validez y fiabilidad del PHQ-9.
Se estimó el orden factorial y la solidez interna al utilizar el PHQ9 para poder calcular el trastorno depresivo mayor (TDM), de cuyo
estudio se obtuvo una prueba de cinco factores (soporte social,
ansiedad, evitar limpiar, ansiedad médica y depresividad) en las
respuestas psicológicas frente al Covid-19 donde se mostró una
correlación positiva entre estos dos factores (depresión y ansiedad)
[17].
Para realizar el análisis de la validez de la PHQ-9, se ha
procedido con el cálculo de la medida para la adecuación muestral
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), además reafirmando el resultado con la
prueba de esfericidad de Barlett, las cuales fueron adecuadas (prueba
de esfericidad de Bartlett:
= 8033.29, = 0.000 < 0,001 y la
medida KMO = 0,929). También se ha realizado el análisis factorial
exploratorio de los 9 ítems del instrumento PHQ-9, extrayendo
componentes principales de la rotación Varimax y normalización de
Kaiser, donde resultó un factor favorable con autovalores de 4,715,
contribuyendo el 52,39% de la varianza total. Estas cargas factoriales
que resultaron del análisis las podemos encontrar en la Tabla I.
A cerca de la consistencia interna se ha encontrado que el PHQ9 es muy buena (alfa de Cronbach=0.885 y McDonald´s W = 0.886).
Este valor no aumenta si llegamos a eliminar algún ítem.
TABLA I. Cargas factoriales del análisis factorial exploratorio del PHQ-9.
P1 ¿Usted ha tenido poco interés o placer en hacer cosas?
¿Usted se ha sentido decaído (a) o deprimido (a) o sin
P2
esperanzas?
¿Usted ha tenido dificultad para quedarse o permanecer
P3
dormido (a), o ha dormido demasiado?
P4 ¿Usted se ha cansado (a) o con poca energía?
P5 ¿Usted se ha sentido sin apetito o ha comido en exceso?
¿Usted se ha sentido mal con usted mismo (a) - o que es un
P6 fracaso o que ha quedado mal con usted mismo (a) o con su
familia?
¿Usted ha tenido dificultad para concentrarse en ciertas
P7
actividades, tales como leer el periódico o ver la televisión?
¿Usted se ha movido o hablado tan lento que otras personas
podrían haberlo notado? o lo contrario - muy inquieto (a) o
P8
agitado (a) que ha estado moviéndose mucho más de lo
normal
¿Usted se ha tenido pensamientos de que estaría mejor
P9
muerto (a) o de lastimarse de alguna manera?
Factor 1
0.637
0.781
0.723
0.760
0.730
0.804
0.716
0.698
0.647
C. Análisis factorial confirmatorio
Para el análisis factorial confirmatorio se calculó los índices de
bondad de ajuste del modelo unidimensional (Figura 1). En ese
sentido los índices de bondad de ajuste del modelo fueron ( =
327 (27) −
= 0,000 < 0.05;
= 0,963 >
0.9;
= 0,950 > 0.9; !”#$% = 0,0713 < 0.08). Con estos
978-1-6654-0705-2/21/$31.00 ©2021 IEEE
Authorized licensed use limited to: Walden University. Downloaded on October 02,2022 at 22:08:18 UTC from IEEE Xplore. Restrictions apply.
índices podemos concluir que el instrumento es válido y aplicable
con una sola dimensión (unidimensional).
Después de realizar el estudio en los estudiantes universitarios de
la región de Piura se pudo comprobar que la ecuación que se ajusta a
nuestro modelo de regresión logística binaria está dada por el:
Modelo:
&(' = 1) =
1
1 + ) *(*5.FG-5.HI∗KL-5.MN∗OK/-5.FM∗PQR-5.HI∗SáUV-5.FM∗SPV PQR)
Resultando óptimo para nuestro caso de estudio, en específico
los estudiantes universitarios de la región de Piura del país de Perú
actúan según este modelo en tiempos de Covid-19.
Fig. 1.
Modelo unidimensional
Modelo de Regresión Logística Binomial
El modelo de regresión logística binaria considera un fenómeno
o variable dependiente dicotómica, que podemos codificar con
valores 0 y 1 (En este estudio se nuestra variable dependiente a la
depresión cuyas codificaciones son: 0= Sin depresión y 1= si tiene
depresión). Por otro lado, si la probabilidad de que suceda uno de
ellos es &, entonces la probabilidad de que suceda el otro es igual a
1 menos la probabilidad &, & (' = 1) = & ' & (' = 0) = 1 − &.
El modelo de regresión logística binomial, expresa la
probabilidad de que ocurra un evento en función de las variables
independientes y está dada por:
1
&(' = 1) =
*(+
-+
/
,
.
. -+0 /0 -⋯-+2 /2 )
1+)
Donde:
& indica la probabilidad de ocurrencia del evento.
' es la variable dependiente
3 variables independientes
45 , 46 , … , 43 coeficientes que se pretende estimar
Para obtener la interpretación de los resultados usaremos la
interpretación de la Transformación logit, que está dado por:
&(' = 1)
>
&(‘ = 0)
= 4? + 46 6 + 4
89:&(‘ = 1); = < =
+ ⋯ + 43 3
Donde el coeficiente de probabilidades &(' = 1)/&(' = 0),
esta definido por los Odds Ratio (OR), el cual permite cuantificar
cuanto más probable resulta tener el desenlace del evento, que no
tenerlo. Por otro lado el logaritmo neperiano A