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Prevalencia de depresión y factores asociados en internos de Medicina de la UNMSM-2016

Determina la prevalencia de depresión y factores asociados en internos de Medicina. UNMSM-2016. Realiza un estudio descriptivo, observacional de corte transversal, y se evaluaron a 106 internos de Medicina de la UNMSM en el mes de diciembre del 2016. Aplica el test de Zung y test de Hamilton para la depresión y se recolectó datos sobre edad, sexo, estado civil, realización de actividades recreativas y carga de trabajo. Realiza el análisis factorial y para medir la consistencia interna emplea la prueba de alfa de Crombach. Después realiza el análisis de correlación en cada test de depresión. El análisis Clúster se realiza para determinar que test es el que mejor mide la depresión y determinar su prevalencia. Para el análisis bivariado se utiliza la prueba de Chi cuadrado para determinar los factores asociados a depresión, previa prueba de Kolmogorov Smirov. Encuentra que el Test de Hamilton para la depresión resulto ser el que mejor predice la depresión en internos de Medicina según el análisis Clúster. La tasa de depresión es de 14,2% según el Test de Hamilton. No se evidencio asociación significativa entre depresión y las variables estudiadas. Concluye que la prevalencia de depresión en internos de Medicina fue similar a la de la población general. El sexo, edad, estado civil, realización de actividades recreativas y carga de trabajo en horas no se asocia a una mayor proporción de casos de trastorno de depresión. / Tesis

Identiferoai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:cybertesis/6962
Date January 2017
CreatorsLacuta Arquiñigo, José Daniel
ContributorsBravo Alva, Francisco Javier, Carreño Martínez, Víctor Raúl
PublisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Source SetsUniversidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
SourceRepositorio de Tesis - UNMSM, Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/

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