A depressão é uma doença com alta prevalência no mundo todo e se manifesta através de diversos sintomas observáveis, os chamados sintomas depressivos. Determinar a intensidade dos sintomas depressivos pode ser importante para verificar o estágio da depressão e avaliar seu desfecho, e quanto mais acurada e rápida for esta medida mais benefícios podem ser alcançados. A intensidade dos sintomas depressivos é um traço latente que pode ser medido através de instrumentos compostos por itens representativos destes sintomas observáveis, como o Inventário de Depressão Beck (BDI). É importante que a metodologia para analisar instrumentos do tipo do BDI considere que nem todos os sintomas depressivos têm a mesma importância em relação ao traço latente que pretendem medir. A Teoria da Resposta ao Item (TRI) compreende um grupo de modelos lineares generalizados e procedimentos estatísticos associados, que descrevem a associação entre o nível de um indivíduo sobre o traço latente e a probabilidade de uma resposta a um item. Estes modelos têm como uma de suas características especiais que os níveis estimados do traço latente sendo medido incorporam as diferenças em discriminação e gravidade de cada item constante no instrumento de medida, isto é, os itens entram com diferentes pesos na estimativa do traço latente dos indivíduos avaliados. OBJETIVOS: Este trabalho tem por objetivo mostrar a potencialidade dos modelos da TRI e o total aproveitamento das informações quando do uso destes modelos na análise de dados oriundos do BDI para a medida de intensidade de sintomas depressivos. MÉTODO: Os dados são provenientes de um estudo transversal conduzido para realizar a adaptação, normatização e validação para o português das Escalas Beck, em um estudo conduzido pela Dra. Jurema Alcides Cunha (PUCRS) e publicado em 2001; os modelos TRI utilizados na análise destes dados foram o modelo de Resposta Gradual de Samejima (1969) e o modelo para Itens Constrangedores de Cúri (2006). RESULTADOS: Os sintomas depressivos que melhor discriminam a população quanto ao nível de intensidade de sintomas depressivos são sentimento de fracasso, insatisfações, tristeza, auto-aversão, indecisão, dificuldade de trabalhar e pessimismo; e os que menos discriminam são perda de peso, irritabilidade e auto-acusações. Os sintomas mais graves são perda de peso, retraimento social, idéias suicidas, sentimento de fracasso apenas para as mulheres e perda da libido apenas para os homens (estes dois últimos são itens com funcionamento diferencial). CONCLUSÕES: Este estudo mostrou os inúmeros ganhos advindos da utilização de modelos TRI na avaliação da intensidade de sintomas depressivos, pois sua utilização aproveita totalmente a informação, considerando o perfil de cada indivíduo que responde ao instrumento, contribuindo na identificação daqueles que apresentam potencial depressivo. / CONTEXT: Depression is a disease with high prevalence worldwide and manifests itself through various symptoms observed, so-called depressive symptoms. To determine the intensity of depressive symptoms may be important to determine the stage of depression and evaluate its outcome, and the more rapid and accurate is this more benefits can be achieved. The intensity of depressive symptoms is a latent trait that can be measured by instruments consisting of items representative of observable symptoms, as the Beck Depression Inventory (BDI). It is important that the methodology for analyzing instruments of the type of BDI considers that not all depressive symptoms have the same importance in relation to the latent trait they wish to measure. The Item Response Theory (IRT) comprises a group of generalized linear models and statistical procedures involved, which describe the association between the level of an individual on the latent trait and the likelihood of a response to an item. These models have as one of its special characteristics that the estimated levels of latent trait being measured incorporate the differences in discrimination and severity of each item contained in the measuring instrument, that is, those items come with different weights in the estimation of latent trait of individuals evaluated. OBJECTIVES: This paper aims to show the capability of the models of the IRR and total utilization of information when using these models to analyze data from the BDI to measure the intensity of depressive symptoms. METHOD: The data come from a cross-sectional study conducted for the adaptation, standardization and validation of Beck scales for the portuguese, in a study conducted by Dr. Alcides Jurema Cunha (PUCRS) and published in 2001; the TRI models used in the analysis of these data was the Graded-Response model of Samejima (1969) and the model IRT for embarrassing items of Cúri (2006).RESULTS: The depressive symptoms that best depict the population about the level of intensity of depressive symptoms are feeling of failure, dissatisfaction, sadness, self-hatred, indecision, difficulty of work and pessimism; and those who are less discriminating are weight loss, irritability and self-accusations. The symptoms are more severe weight loss, social withdrawal, suicidal thoughts, feelings of failure only for women and loss of libido only for men (the latter two items are working with differential functioning). CONCLUSIONS: This study showed the many gains resulting from use of IRT models in the assessment of the intensity of depressive symptoms, because their use completely takes the information, considering the profile of each person who responds to the instrument, helping to identify those which have the potential depression.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume56.ufrgs.br:10183/17457 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Castro, Stela Maris de Jezus |
| Contributors | Riboldi, João |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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