Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Determina la proporción de pacientes con depresión, utilizando la escala de Yesavage, en adultos mayores hospitalizados en el servicio de medicina interna del HNDAC en el año 2015. El presente estudio es de tipo descriptivo observacional. La muestra está basada en adultos mayores hospitalizados en el servicio de medicina interna en el mes de diciembre del año 2015. Se utilizó la aplicación de la GeriatricDepressionScale de Yesavage (GDS) o Escala deYesavage; encuesta de tamizajevalidada para identificar la probabilidad de presentar la depresión en adultos mayores. Se aplicó la forma resumida (5 ítems). Cada ítem puntúa 1 dependiendo el tipo de respuesta afirmativa o negativa. Se consideró la probabilidad de presentar depresión a aquellos cuestionarios que puntuaban de 2 a más. En cuanto a los resultados obtenidos es que de los 60 encuestados, 53.30% fueron varones y 43.70% mujeres. El 50% pertenecía al grupo etáreo de 65 a 74 años. El 70% presentó probabilidad de padecerdepresión y el grupo etáreo más comprometido fue el de mayor o igual a 90 años con un 100% de proporción de presentar probabilidad depresión moderada a severa. Se concluye que la proporción de presentar probabilidad de depresión en pacientes hospitalizados en el servicio de medicina del Hospital Nacional Daniel Alcides Carrión fue de 70%, siendo una cifra considerada a tomar en cuenta. / Tesis

Multidimensional forced-choice questionnaires can reduce the impact of numerous response biases typically associated with Likert scales. However, if scored with traditional methodology these instruments produce ipsative data, which has psychometric problems, such as constrained total test score and negative average scale inter-correlation. Ipsative scores distort scale relationships and reliability estimates, and make interpretation of scores problematic. This research demonstrates how Item Response Theory (IRT) modeling may be applied to overcome these problems. A multidimensional IRT model for forced-choice questionnaires is introduced, which is suitable for use with any forced-choice instrument composed of items fitting the dominance response model, with any number of measured traits, and any block sizes (i.e. pairs, triplets, quads etc.). The proposed model is based on Thurstone's framework for comparative data. Thurstonian IRT models are normal ogive models with structured factor loadings, structured uniquenesses, and structured local dependencies. These models can be straightforwardly estimated using structural equation modeling (SEM) software Mplus. Simulation studies show how the latent traits are recovered from the comparative binary data under different conditions. The Thurstonian IRT model is also tested with real participants in both research and occupational assessment settings. It is concluded that when the recommended design guidelines are met, scores estimated from forced-choice questionnaires with the proposed methodology reproduce the latent traits well.