metricas
covid
Buscar en
Revista Colombiana de Psiquiatría
Toda la web
Inicio Revista Colombiana de Psiquiatría Factores asociados con la intensidad de los síntomas ansiosos y depresivos en p...
Información de la revista
Vol. 52. Núm. 4.
Páginas 352-361 (octubre - diciembre 2023)
Visitas
603
Vol. 52. Núm. 4.
Páginas 352-361 (octubre - diciembre 2023)
Artículo original
Acceso a texto completo
Factores asociados con la intensidad de los síntomas ansiosos y depresivos en personal de salud de dos centros de referencia para la atención de pacientes con COVID-19 de Antioquia, Colombia. Un análisis de clases latentes
Factors Associated with the Intensity of Anxiety and Depression Symptoms in Health Workers of two Centres of Reference for COVID 19 Patient Care in Antioquia, Colombia - a Latent Class Analysis
Visitas
603
Jesús David Bedoya Giraldoa,
Autor para correspondencia
jesusd.bedoya@udea.edu.co

Autor para correspondencia.
, Juliana Pulido Ángela, Jenny García Valenciaa,b, Daniel Camilo Aguirre Acevedob, Carlos Alberto Cardeño Castroa,c
a Departamento de Psiquiatría, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia, Medellín, Antioquia, Colombia
b Instituto de Investigaciones Médicas, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia
c Hospital Universitario San Vicente Fundación, Medellín, Antioquia, Colombia
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Tablas (3)
Tabla 1. Características demográficas y antecedentes de la población de estudio
Tabla 2. Perfil de clases obtenidas según la intensidad de los síntomas depresivos y ansiosos
Tabla 3. Factores asociados con pertenecer a las clases I (sin síntomas), II (síntomas ansiosos y depresivos leves) y III (síntomas ansiosos y depresivos moderados a graves)
Mostrar másMostrar menos
Material adicional (1)
Resumen
Objetivo

Clasificar al personal de 2 instituciones de referencia para la atención de la COVID-19 en Antioquia según la intensidad de los síntomas ansiosos y depresivos y determinar los factores asociados con estas clases.

Métodos

Estudio de corte transversal en el que se usaron las escalas GAD-7, PHQ-9, miedo a la COVID-19 y escala Burnout de Copenhague. Se hizo análisis de clases latentes para identificar las clases y se determinaron los factores asociados mediante regresión logística multinomial.

Resultados

Participaron 486 personas. El modelo con mejor ajuste fue el de 3 clases. La I, con puntajes bajos en escalas; la II, con grados leves de ansiedad y depresión, e intermedios de miedo a la COVID-19 y estrés percibido; y la III, con grados moderados y graves de ansiedad, depresión y estrés percibido. Los factores asociados con pertenecer a la clase III fueron: edad (OR=0,94; IC95%, 0,91-0,96), cambio de vivienda para no exponer a familiares (OR=4,01; IC95%, 1,99-8,09), y antecedente de trastorno depresivo (OR=3,10; IC95%, 1,27-7,56) y ansioso (OR=5,5; IC95%, 2,36-12,90). Los factores asociados con la clase II fueron: edad (OR=0,97; IC95%, 0,95-0,99), antecedente de trastorno depresivo (OR=3,41; IC95%, 1,60-7,25), convivir con alguien con riesgo de muerte por COVID-19 (OR=1,86; IC95%, 1,19-2,91), familiar personal de salud (OR=1,58; IC95%, 1,01-2,47) y cambio de vivienda para no exponer a familiares (OR=1,99; IC95%, 1,11-3,59).

Conclusiones

Se obtuvieron 3 clases de participantes, 2 de ellas con síntomas ansiosos y depresivos. La menor edad y el antecedente de un trastorno mental fueron factores asociados con las 2 clases de pacientes sintomáticos; otros factores pueden ser causa o consecuencia de los síntomas.

Palabras clave:
Infecciones por coronavirus
Depresión
Ansiedad
Personal de salud
Abstract
Objective

To classify the staff of two reference institutions for COVID-19 care in Antioquia according to the intensity of anxiety and depression symptoms, and to determine the factors associated with these classes.

Methods

Cross-sectional study in which the GAD-7, PHQ-9, fear of COVID-19, and the Copenhagen Burnout scale were used. Latent class analysis was performed to identify the classes, and the factors associated with these were determined using multinomial logistic regression.

Results

486 people participated. The three-class model had the best fit: class I with low scores on the scales; class II with mild degrees of anxiety and depression, and intermediate levels of fear of COVID-19 and perceived stress; and class III with moderate and severe degrees of anxiety, depression, and perceived stress. The factors associated with belonging to class III were age (OR=0.94; 95%CI, 0.91-0.96), change of residence to avoid exposing relatives (OR=4.01; 95%CI, 1.99–8.09), and a history of depressive disorder (OR=3.10; 95%CI, 1.27–7.56), and anxiety (OR=5.5; 95%CI, 2.36–12.90). Factors associated with class II were age (OR=0.97; 95%CI, 0.95-0.99), history of depressive disorder (OR=3.41; 95%CI, 1.60-7.25), living with someone at risk of death from COVID-19 (OR=1.86; 95%CI, 1.19-2.91), family member being healthcare staff (OR=1.58; 95%CI, 1.01-2.47), and change of residence to avoid exposing relatives (OR=1.99; 95%CI, 1.11-3.59).

Conclusions

Three classes of participants were obtained, two of them with anxiety and depression symptoms. Younger age and a history of mental disorder were factors associated with the two classes of symptomatic patients; other factors may be causes or consequences of the symptoms.

Keywords:
Coronavirus infection
Depression
Anxiety
Healthcare staff
Texto completo
Introducción

La pandemia de 2019 ocasionada por el coronavirus del síndrome respiratorio agudo (COVID-19) ha significado un reto importante para los sistemas de salud del mundo; en este contexto también se ha hecho notoria la necesidad de médicos especialistas en varios campos, y en general ha habido una mayor demanda de los servicios sanitarios en todos los niveles de atención, por lo que se ha postulado la existencia de riesgo para la salud mental del personal salud1. En el campo médico se han identificado varios factores estresantes: mayor carga laboral, turnos nocturnos, trabajar en entornos emocionalmente exigentes, necesidad de tomar decisiones rápidamente, sobrecarga de información, falta de comentarios positivos, salarios bajos y un entorno laboral deficiente2. En el servicio de urgencias el agotamiento emocional, la despersonalización, el afrontamiento centrado en la evitación, ser médico y consumir tabaco diariamente se relacionan con una mayor probabilidad de sufrir problemas de salud mental3.

Pappa et al., en una revisión sistemática de la literatura hasta el 17 de abril de 2020 para determinar la prevalencia de depresión, ansiedad e insomnio entre trabajadores de la salud durante la pandemia por COVID-194, estimaron una prevalencia agrupada de depresión del 23,2% (intervalo de confianza del 95% [IC95%], 17,77-29,12; I2=99%), de ansiedad del 22,8% (IC95%, 15,1-31,51; I2=99,62%) y de insomnio del 38,9% (IC95%, 27,45-41,54; I2=98%); más alta en mujeres que en varones, la prevalencia de ansiedad (el 20,92 frente al 29,06%) y depresión (el 20,34 frente al 26,87%).

En Colombia se han realizado también encuestas para evaluar la prevalencia de síntomas ansiosos y depresivos en personal de salud. En abril de 2020, Monterrosa et al. enviaron a través de redes sociales y correo electrónico una encuesta a médicos colombianos que hubieran trabajado en el mes de marzo de 2020; allí buscaban evaluar ansiedad con la escala para tamización de trastorno de ansiedad generalizada-7 (GAD-7), estrés con la prueba de estrés relacionado con el trabajo y miedo a la COVID-19 con una escala específica; en ese estudio, la tasa de respuesta fue del 37,9% y se encontró ansiedad (GAD-7> 10) en el 39,3% de los participantes, y en este grupo estaban los más jóvenes y había una mayor proporción de mujeres. Los sujetos con síntomas de ansiedad reportaron miedo de haber sufrido síntomas de COVID-19, miedo de llevarse el virus a casa, decepción en el trabajo, sentirse angustiados por ir a trabajar al día siguiente y considerar dejar su trabajo para proteger a los miembros de la familia, en comparación con aquellos sin síntomas de ansiedad5. En la ciudad de Medellín, entre el 1 de marzo y el 31 de mayo de 2020, se realizó otro de prevalencia de síntomas depresivos y ansiosos con las escalas PHQ-9 y GAD-7 en 1.247 trabajadores de la salud en una institución de la ciudad. Se encontraron síntomas depresivos en un 26,0%, moderados (PHQ-9=10-14) en el 8,2%, moderadamente graves (PHQ-9=15-19) en el 4,7% y graves (PHQ-7> 20) en el 1,7%. En cuanto a la ansiedad, encontraron síntomas moderados (GAD-7> 10) en el 13,4% y graves (GAD-7> 15) en el 5,1% de los participantes. El 14,6% reportó síntomas depresivos y el 18,5%, ansiosos clínicamente significativos6.

Los síntomas depresivos y ansiosos generalmente coexisten en las personas y, como se ha observado en los estudios de prevalencia, afectan a una proporción alta de la población. Por lo tanto, existen subgrupos de personas dependiendo de la intensidad de los síntomas, que tienen factores que se asocian con pertenecer a cada grupo. El análisis de clases latentes es una técnica estadística de clasificación que parte del supuesto de que los individuos de una población se encuentran en clases homogéneas en su interior, pero diferenciales frente a otras clases según las variables analizadas7. Conocer los factores asociados con los diferentes perfiles o subgrupos según intensidad de los síntomas permite el diseño de intervenciones preventivas y de detección temprana para los problemas de salud de los trabajadores. El objetivo del presente estudio es clasificar el personal de salud de 2 instituciones de referencia en Antioquia para la atención de la COVID-19 según la intensidad de los síntomas ansiosos y depresivos, y determinar los factores asociados con la pertenencia a estas clases, en un momento en ya ha ocurrido el primer pico de infectados (julio y agosto de 2020), y en medio de un segundo pico (diciembre de 2020 y enero de 2021), cuando hubo pocas camas hospitalarias disponibles.

Métodos

Estudio de corte transversal, cuya población fue el personal de salud de 2 instituciones de referencia para el departamento de Antioquia (Hospital Universitario San Vicente Fundación y la IPS Universitaria). El estudio fue aprobado por el comité de bioética universitario y los comités de investigación de los 2 hospitales y se llevó a cabo de acuerdo con los principios éticos de la Declaración de Helsinki. El consentimiento informado se incluyó en la encuesta.

Los criterios de inclusión fueron aceptar participar en el estudio, tener 18 años o más y trabajar en las instituciones participantes atendiendo a pacientes (médico, enfermero, terapeuta, psicólogo, bacteriólogo, odontólogo, instrumentador quirúrgico, auxiliar de enfermería, terapeuta o técnico, camillero, etc.) o en labores administrativas, de mantenimiento o servicios de aseo o alimentación. Se excluyó al personal en formación. La encuesta se envió vía correo electrónico a todos los trabajadores de las instituciones, que antes de diligenciarla debieron aceptar la participación en un documento de consentimiento informado.

La encuesta se envió desde el mes de octubre de 2020 y se aceptaron respuestas hasta el mes de enero de 2021; se utilizó un formulario de Google Drive que incluía la evaluación de síntomas ansiosos, depresivos, estrés percibido y miedo a la COVID-19 mediante las escalas GAD-78, PHQ-99, Escala de Estrés percibido (EEP-10)10 y escala de miedo a la COVID-1911. Además, se recolectaron datos de las características demográficas y los antecedentes médicos y psiquiátricos de la población.

Instrumentos para la recolección de información

Cuestionario de salud del paciente-9. Escala de 9 ítems publicada en 2001 que se emplea en atención primaria para cribar depresión y medir la intensidad de los síntomas depresivos12. Hace parte del PHQ, versión de autorreporte derivada del Primary Care Evaluation of Mental Disorders (PRIME-MD), para cribar varios trastornos psiquiátricos13. Se ha traducido a varios idiomas y es uno de las más recomendados por su exactitud para cribar trastorno depresivo mayor14,15. Se ha validado en Colombia, donde mostró un área bajo la curva (AUC) de características operativas del receptor (ROC) de 0,92 (IC95%, 0,88-0,963), sensibilidad de 90,38 (IC95%, 81,41-99,36) y especificidad de 81,68 (IC95%, 75,93-87,42)9,16. Los puntos de corte para síntomas de depresión leves, moderados, moderadamente graves o graves son 5, 10, 15 y 20, y hay evidencia de sensibilidad al cambio17.

Escala de ansiedad de 7 ítems. Escala para identificar casos probables de trastornos de ansiedad y medir la gravedad de la depresión, publicada por Spitzer17 en 2007. Consta de 7 ítems con 4 opciones de respuesta y puntuaciones de 0 a 21. Se utiliza ampliamente y está validada al español; tiene una sola dimensión y ha mostrado adecuada consistencia interna (α=0,936), confiabilidad prueba-reprueba (coeficiente de correlación intraclase [CCI]=0,926; IC95%, 0,881-0,958) y validez de constructo por su correlación con otras escalas de ansiedad8,13. En cuanto a la validez de criterio, tiene un AUC ROC=0,957 (IC95%, 0,930-0,985), y al punto de corte de 10 una sensibilidad del 86,8% y una especificidad del 93,4%8. Se utilizaron los umbrales <5 (sin ansiedad), 5-10 (síntomas leves), 10-15 (síntomas moderados) y> 15 puntos (síntomas graves).

Escala de estrés percibido. Se diseñó inicialmente con 14 ítems, que luego se redujeron a 10, con 5 opciones de respuesta18,19 y puntuaciones entre 0 y 40. Está validada en Colombia, con adecuada consistencia interna en cada una de sus dimensiones (α=0,82 y α=0,83), percepción del estrés y capacidad de afrontamiento. Se utilizó un punto de corte de 26, tomado por criterio estadístico.

Escala de miedo a la COVID-19. Escala de 7 ítems desarrollada en Irán con 5 opciones de respuesta tipo Likert y puntuaciones posibles entre 7 y 3520. Tiene una sola dimensión con alta consistencia interna (α=0,82) y los ítems presentaron dificultad entre –0,83 y 0,98; no tiene funcionamiento diferencial por edad y sexo. Su validez de constructo se probó con la correlación con las dimensiones de ansiedad y depresión de la Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) y las dimensiones «“infectividad percibida» y «“aversión a los gérmenes» de la escala de percepción de vulnerabilidad a la enfermedad, con coeficientes de correlación de 0,51, 0,42, 0,48 y 0,45 respectivamente21,22. Validada al español en Perú, mostró que el modelo más adecuado según el análisis factorial confirmatorio es con 2 dimensiones, una general y otra emocional y somática, adecuada validez de constructo convergente por su correlación moderada con la escala impacto-evento (IER-S) y de síntomas depresivos (PHQ-9) y las 2 dimensiones tuvieron buena consistencia interna (α> 0,8)10.

Escala de Burnout de Copenhague. Cuestionario con 3 subdimensiones: burnout personal, burnout relacionado con el trabajo y burnout relacionado con el cliente. El centro del análisis de la escala es la fatiga y el cansancio y el propósito principal es responder a la pregunta «¿Qué tan cansado o angustiado se siente?». Este cuestionario se inspira en el Maslach Burnout Inventory (MBI)23. Las preguntas de la escala para el agotamiento relacionado con el trabajo se inspiran en la subescala sobre el agotamiento emocional de los cuestionarios MBI/MBI-GS. Las preguntas sobre el desgaste relacionado con el cliente fueron formuladas por el grupo desarrollador. Tiene valores alfa de Cronbach para la fiabilidad interna muy altos (0,85/0,87)24. Validada al español, se ha reportado que todos los ítems presentaron una discriminación positiva y moderada (entre 1 y 2 categorías). Las 3 escalas presentaron una correcta correlación media entre ítems (entre 0,42 y 0,60), una varianza pequeña (entre 0,008 y 0,012) y una correlación ítem-total corregido adecuada (entre 0,49 y 0,83, excepto un ítem que obtuvo 0,39), lo que indica una homogeneidad aceptable. La consistencia interna de las 3 escalas fue satisfactoria: 0,90 (IC95%, 0,88-0,92) para PB; 0,83 (IC95%, 0,81-0,86) en WB, y 0,82 (IC95%, 0,78-0,85) en CB. El coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach fue satisfactorio para todas las escalas de COPSOQ utilizadas25.

Análisis estadístico

Las características de los participantes se describieron mediante medidas de estadística descriptiva. Se usó la media±desviación estándar para variables cuya distribución se asumió normal o, en caso contrario, la mediana [intervalo intercuartílico]. La distribución de los datos se evaluó examinando gráficos (histograma y Q-Q plot) y con la prueba de Shapiro-Wilk, asimetría y curtosis. Para las variables cualitativas se emplearon frecuencias y porcentajes.

Se estableció el perfil de síntomas depresivos y ansiosos mediante un análisis de clases latentes (ACL)7, para el cual se incluyeron los resultados según categorías en las escalas GAD (sin ansiedad, ansiedad leve, ansiedad moderada y ansiedad grave), PHQ (sin depresión, depresión leve, depresión moderada y depresión grave) y EEP (estrés percibido alto,> 26 puntos). El ACL tiene una amplia aplicación en la investigación clínica con fines de diagnóstico, para establecer fenotipos «ocultos», en prevención y para dirigir tratamientos y específicamente en estudios sobre salud mental para determinar perfiles de pacientes según signos y síntomas26-29. El ACL permite estratificar a la población de estudio en clases a partir de los datos muestrales de variables categóricas que se asumen no observadas (latentes) a partir de las variables manifiestas u observadas (en nuestro caso, GAD, PHQ y EEP). El modelo inicialmente asume que la población es homogénea (1 clase) y se compara con modelos de 2 a 10 clases (dumb of rule); si no se encuentra una solución adecuada hasta 10 clases, se puede evaluar modelos con más de 10 clases, aunque esto pueda implicar complejidad en la interpretación al estratificar a la población en un mayor número de clases. El supuesto básico del ACL es que la población ya se encuentra estratificada en k clases, pero es el investigador quien no las conoce; además asume un modelo reflexivo en el que la probabilidad o función de respuesta en las variables manifiestas depende de la pertenencia a determinada clase (Ki) o está condicionada por ella. El otro supuesto es que las variables manifiestas son independientes en cada clase (supuesto de independencia local). En los estudios sobre salud mental, este supuesto puede ser difícil de cumplir, dado que los diferentes signos y síntomas de los trastornos psiquiátricos pueden superponerse o estar correlacionados, por lo cual se decidió trabajar a nivel de la escala total y sus categorías y no a nivel del ítem de cada escala y, además, por las limitaciones de tamaño muestral para el número total de ítems entre las 3 escalas. Para estimar el modelo de k clases que es compatible con los datos, se utilizó el índice de información bayesiano (BIC) o el criterio de Akaike (AIC) y los índices modificados por ajuste del número de parámetros (aBIC y cAIC). Según estos índices, el modelo con menor valor puede ser más compatible con los datos observados. Además se calculó la entropía que permite evaluar la calidad de la clasificación (o la precisión de la clasificación), que varía de 0 a 1 (más cerca de 1 indica una mejor calidad de clasificación). Para este análisis se utilizó el paquete poLCA30.

Se exploró la asociación de las características clínicas y demográficas con cada una de las clases mediante análisis de regresión logística multinomial. La clase con menor probabilidad de síntomas depresivos, de ansiedad o de estrés se seleccionó como referencia. Las variables que se incluyeron en el modelo se seleccionaron teniendo en cuenta su plausibilidad psicopatológica y se basaron en 4 grupos de variables: a) individuales sociodemográficas; b) individuales de antecedentes clínicos; c) individuales de estrés percibido y miedo al contagio, y d) ocupacionales. Se presenta la odds ratio (OR) bruta y ajustada (ORa) por sexo, edad, experiencia laboral, antecedente de trastornos psiquiátricos y convivencia con persona con alto riesgo de muerte por COVID-19 con sus respectivos IC95%. Para este análisis se utilizó la función multinom del paquete nnet en R31. Todos los análisis en general se realizaron con el lenguaje R versión 4.0.532 y R-studio versión 1.4.110633.

Resultados

La encuesta se envió a 5.358 empleados de las 2 instituciones y la respondieron 486 (tasa de respuesta del 9,07%). La media de edad fue 36,7±9,5 años y la de experiencia laboral, 12,21±8,5 años. Entre los antecedentes personales importantes para las complicaciones en caso de infección por coronavirus, se tiene que el 21,2% tiene obesidad y el 11,7%, antecedente de hipertensión arterial. Con respecto a los antecedentes psiquiátricos, el 12,8% tenía diagnóstico de un trastorno depresivo y el 12,6%, de un trastorno de ansiedad (tabla 1).

Tabla 1.

Características demográficas y antecedentes de la población de estudio

Característica  Frecuencia 
Varones  111  23,3 
Estado civil
Casado  166  34,8 
Separado o divorciado  28  5,9 
Soltero  186  39,0 
Unión libre  95  19,9 
Viudo  0,4 
Escolaridad
Bachiller  0,8 
Técnico  195  40,9 
Pregrado  124  26,0 
Especialización  125  26,2 
Maestría  26  5,5 
Doctorado  0,6 
Ocupación
Administrativo  178  37,3 
Enfermeros  173  36,3 
Médicos  86  18,0 
Otro personal asistencial  40  8,4 
Horario en turnos nocturno  229  48,0 
Antecedente de trastorno de ansiedad  60  12,6 
Antecedente de trastorno depresivo  61  12,8 
Antecedente de otros trastornos mentales  13  2,7 
Uso de psicofármacos  41  8,6 
EPOC  39  8,2 
Hipertensión arterial  56  11,7 
Inmunodeficiencias  12  2,5 
Obesidad  101  21,2 
Tabaquismo  31  6,5 

EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

La media de las puntuaciones en la escala GAD-7 fue 5,34±4,48 y en la de miedo a la COVID-19, 16,58±6,66. La mediana del PHQ-9 fue 4 [2-8] y la del EEP, 20 [18-23]. Las puntuaciones de la GAD-7 indicaron síntomas de ansiedad leve en el 36,8%, moderada en el 11,1% y grave en el 4,1%. A partir de la PHQ-9, los síntomas depresivos eran leves en el 30,5%, moderados en el 11,7% y graves en el 6,5%. El 12,6% tenía un grado alto de estrés percibido según la escala EEP.

En el ACL el modelo que tuvo mejor ajuste fue el de 3 clases, con BIC de 2.335,586, AIC de 2.226,745, ABIC de 2.253,064, cAIC de 2.361,586 y entropía de 0,797 (véase la tabla 1 del material adicional). Al observar las características de cada una de las clases, en la I hay 274 participantes (56,4%) que tienen predominio de puntajes bajos en ansiedad, depresión, miedo a la COVID-19 y estrés percibido; en la II, que tiene 141 participantes (29,0%), son más frecuentes los grados leves de ansiedad y depresión, y puntajes intermedios de miedo a la COVID-19 y estrés percibido, y para la III, con 71 (14,6%), se encuentran grados moderados y graves de ansiedad y depresión, además puntajes promedio más altos de estrés percibido (tabla 2).

Tabla 2.

Perfil de clases obtenidas según la intensidad de los síntomas depresivos y ansiosos

  Clase ISin síntomas(n=274)  Clase IISíntomas ansiosos y depresivos leves(n=141)  Clase IIISíntomas ansiosos y depresivos moderados y graves(n=71) 
GAD  2,54±2,53  7,49±2,38  11,89±4,37 
Miedo a la COVID-19  14,29±6,21  19,30±5,89  20,03±6,29 
PHQ-9  2,00 [0,00-3,00]  7,00 [6,00-9,00]  14,00 [12,00-16,50] 
EEP  19,00 [16,00-21,00]  22,00 [19,00-24,00]  26,00 [22,00-27,50] 
GAD-7
Sin ansiedad  227 (82,8)  3 (2,1)  3 (4,2) 
Ansiedad leve  42 (15,3)  118 (83,7)  19 (26,8) 
Ansiedad moderada  5 (1,8)  19 (13,5)  30 (42,3) 
Ansiedad grave  1 (0,7)  19 (26,8) 
PHQ-9
Sin depresión  246 (89,8)  3 (2,1) 
Depresión leve  28 (10,2)  120 (85,1) 
Depresión moderada  18 (12,8)  39 (54,9) 
Depresión grave  32 (45,1) 
EEPr alto  5 (1,8)  17 (12,1)  39 (54,9) 

EEPr: escala de estrés percibido; GAD: escala para el trastorno de ansiedad generalizada 7; PHQ: cuestionario de salud del paciente 9.

Los valores expresan n (%), media±desviación estándar o mediana [intervalo intercuartílico].

Después de ajustar por sexo, edad, experiencia laboral, antecedente de trastornos psiquiátrico y convivencia con persona con alto riesgo de muerte por COVID-19, los factores asociados con pertenecer a la clase II en comparación con la clase I fueron: edad (OR=0,97; IC95%, 0,95-0,99), el antecedente de trastorno depresivo (OR=3,41; IC95%:, 1,60-7,25), convivir con una persona con alto riesgo de muerte por COVID-19 (OR=1,86; IC95%, 1,19-2,91), tener un familiar que es personal de salud (OR=1,58; IC95%, 1,01-2,47) y cambio de vivienda para no exponer a los familiares (OR=1,99; IC95%, 1,11-3,59). Los factores asociados con pertenecer a la clase III en comparación con la I fueron edad (OR=0,94; IC95%, 0,91-0,96), antecedente de trastorno depresivo (OR=3,10; IC95%, 1,27-7,56), antecedente de trastorno de ansiedad (OR=5,51; IC95%, 2,36-12,90) y cambio de vivienda para no exponer a los familiares (OR=4,01; IC95%, 1,99-8,09) (tabla 3 y tablas 2 y 3 del material adicional).

Tabla 3.

Factores asociados con pertenecer a las clases I (sin síntomas), II (síntomas ansiosos y depresivos leves) y III (síntomas ansiosos y depresivos moderados a graves)

Característica  Clase II frente a I  Clase III frente a I  Clase II frente a I  Clase III frente a I 
  OR (IC95%)  OR (IC95%)  ORaa (IC95%)  ORaa (IC95%) 
Sexo femenino  0,81 (0,51-1,30)  1,47 (0,74-2,91)  0,69 (0,42-1,15)  1,28 (0,60-2,72) 
Edad  0,87 (0,71-1,08)  0,69 (0,52-0,91)  0,97 (0,95-0,99)  0,94 (0,91-0,96) 
Tener pareja estable  1,02 (0,68-1,55)  1,59 (0,94-2,69)  0,81 (0,52-1,28)  1,03 (0,57-1,86) 
Escolaridad
Posgrado  1,19 (0,74-1,92)  0,89 (0,48-1,68)  1,32 (0,77-2,26)  1,01 (0,49-2,11) 
Pregrado profesional  1,16 (0,69-1,95)  1,21 (0,64-2,28)  1,19 (0,69-2,06)  1,37 (0,69-2,72) 
Técnicob   
Estrato socioeconómico
Bajo  0,99 (0,44-2,23)  0,91 (0,33-2,48)  0,99 (0,41-2,39)  0,82 (0,27-2,51) 
Medio  0,96 (0,58-1,61)  0,78 (0,41-1,47)  0,97 (0,55-1,71)  0,71 (0,34-1,46) 
Altob   
Años de experiencia  0,92 (0,75-1,13)  0,77 (0,58-1,02)  1,01 (0,96-1,07)  1,03 (0,96-1,11) 
Personal asistencial vs administrativo  1,37 (0,89-2,10)  1,80 (1,02-3,21)  1,31 (0,84-2,05)  1,66 (0,90-3,07) 
Horario nocturno  1,11 (0,73-1,67)  1,26 (0,74-2,12)  1,12 (0,72-1,74)  1,28 (0,70-2,32) 
Antecedente de trastorno depresivo  3,77 (1,92-7,38)  6,54 (3,14-13,62)  3,41 (1,60-7,25)  3,10 (1,27-7,56) 
Antecedente de trastorno de ansiedad  2,76 (1,36-5,57)  9,06 (4,44-18,50)  1,47 (0,65-3,34)  5,51 (2,36-12,90) 
Antecedente de otro trastorno mental  2,55 (0,56-11,56)  8,06 (1,96-33,10)  1,86 (0,38-9,19)  3,29 (0,65-16,73) 
EPOC  1,51 (0,73-3,14)  1,50 (0,60-3,75)  1,13 (0,52-2,48)  1,00 (0,37-2,65) 
Hipertensión arterial  1,37 (0,75-2,50)  0,59 (0,22-1,59)  1,36 (0,71-2,60)  0,73 (0,26-2,11) 
Inmunodeficiencia  0,94 (0,23-3,81)  1,90 (0,46-7,81)  0,77 (0,18-3,33)  1,60 (0,33-7,73) 
Obesidad  0,97 (0,58-1,60)  1,09 (0,58-2,04)  0,92 (0,55-1,56)  1,19 (0,60-2,35) 
Tabaquismo  0,99 (0,43-2,29)  1,11 (0,39-3,11)  0,86 (0,36-2,11)  0,90 (0,29-2,80) 
Personas con quienes convive  1,06 (0,89-1,26)  0,93 (0,73-1,17)  1,02 (0,87-1,19)  0,97 (0,79-1,20) 
Convive con persona en alto riesgo de muerte por COVID  1,76 (1,15-2,69)  1,79 (1,04-3,07)  1,86 (1,19-2,91)  1,74 (0,97-3,11) 
Familiar que es personal de salud  1,62 (1,07-2,47)  1,03 (0,59-1,79)  1,58 (1,01-2,47)  1,11 (0,61-2,03) 
Cambio de vivienda para no exponer a familiares  1,94 (1,11-3,40)  3,52 (1,87-6,61)  1,99 (1,11-3,59)  4,01 (1,99-8,09) 
Contacto con pacientes con COVID  1,16 (0,77-1,75)  1,82 (1,06-3,13)  1,06 (0,69-1,63)  1,73 (0,96-3,11) 
Equipo de protección personal  1,07 (0,52-2,21)  0,91 (0,38-2,21)  1,10 (0,51-2,35)  1,13 (0,43-2,98) 
Uso de transporte masivo  0,90 (0,60-1,36)  1,32 (0,78-2,24)  0,85 (0,55-1,32)  1,14 (0,64-2,03) 
Burnout personal  1,00 (0,99-1,02)  1,00 (0,98-1,02)  1,00 (0,99-1,02)  1,00 (0,99-1,02) 
Burnout relacionado con el trabajo  1,01 (0,99-1,02)  1,00 (0,98-1,02)  1,01 (0,99-1,02)  1,00 (0,98-1,02) 
Burnout relacionado con los pacientes  1,01 (1,00-1,03)  1,00 (0,98-1,02)  1,01 (1,00-1,03)  1,01 (0,98-1,03) 

EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

a

Ajustado por edad, sexo, años de experiencia, antecedente de trastornos psiquiátricos y convivencia con persona en alto riesgo de muerte por COVID-19.

b

Categoría de referencia.

Discusión

Aunque no era el objetivo de este estudio, nuestra frecuencia de síntomas moderados a graves de ansiedad fue del 15,2% y la de depresión, del 18,3%; esto va muy en consonancia con lo que se ha reportado en otros estudios; las frecuencias de cualquier grado de síntomas ansiosos se encuentran entre el 20 y el 72% y las de depresivos, del 6 al 65%. Cuando se reporta según la intensidad de los síntomas, las formas moderadas de ansiedad están entre el 5,7 y el 32% y las graves, del 1,9 al 60%; en depresión, las formas moderadas están entre el 4,8 y el 40% y las graves, entre el 0,3 y el 35%34-41. La amplia variabilidad puede deberse a factores como son: el momento de la pandemia en que se realizó el estudio, el tipo de contacto con los pacientes infectados, las escalas utilizadas y sus puntos de corte, las poblaciones y los problemas metodológicos como la falta de representatividad de la mayoría de las muestras, que en su mayoría han sido por conveniencia. Los estudios que reportan frecuencias más altas de depresión y ansiedad son los realizados en zonas de alta prevalencia de coronavirus al inicio de la pandemia y entre profesionales de primera línea42,43. En un estudio realizado en un hospital de tercer nivel de Inglaterra con las mismas escalas, se encuentran datos de depresión y ansiedad muy similares: síntomas de ansiedad moderados en el 12% y graves en el 22%, y moderados en el 6%, graves en el 3% y muy graves en el 6%36. También se encontraron cifras parecidas a las nuestras en el estudio realizado entre el 1 de marzo y el 31 de mayo de 2020 en Medellín con las escalas PHQ-9 y GAD-7. Reportan síntomas depresivos en un 26%, moderados en el 8,2%, moderadamente graves en el 4,7% y graves en el 1,7%. La ansiedad se reportó en el 31,7%, moderados en el 13,4% y graves en el 5,1% de los participantes6.

Como ya se mencionó, la medición de prevalencia no fue el objetivo principal del estudio y no debería inferirse de nuestros datos porque el muestreo no fue probabilístico, sino por conveniencia, y la tasa de respuesta fue baja. Sin embargo, el momento de la pandemia en el cual se realizó el estudio es importante porque, a medida que se convive con la enfermedad, es probable que se vaya presentando una especie de adaptación y que los niveles de síntomas ansiosos y depresivos sean menores que al inicio. Esto es posible porque podrían adaptarse los sistemas de respuesta hospitalaria, se adquieren más herramientas e información para la atención de pacientes o como característica inherente al ser humano que tiende a no desplegar la misma carga emocional frente a la exposición continua a un estímulo44.

Se clasificó a los participantes según la intensidad de los síntomas depresivos, ansiosos y el estrés, y se encontraron 3 clases correspondientes a participantes sin síntomas (clase I), con síntomas leves o con síntomas moderados a graves de ansiedad y depresión (clases II y III); se observó que la mayoría se ubicaban en la clase I, seguidos por la clase II.

En este modelo se encuentra que la puntuación del miedo a la COVID-19 y el estrés percibido es mayor en la clase III que en las clases II y I. Aunque se podría pensar que el miedo al contagio por COVID-19 y el estrés percibido pudieran actuar como factores desencadenantes de respuestas emocionales, la naturaleza transversal del presente estudio no permite establecer una dirección causal. También es posible que la presencia de un trastorno ansioso o depresivo haga que el miedo al contagio o el estrés percibido sean mayores. En otros estudios se ha encontrado una asociación positiva con las puntuaciones reportados en la escala de miedo a la COVID-19 tanto para depresión como para ansiedad45.

Otra relación que se encontró en el estudio y que se correlaciona con datos encontrados en otros estudios es que se presenta mayor gravedad de los síntomas en relación con el miedo al riesgo de estar contagiado, de contagiarse y contagiar a otras personas. Azoulay et al.46, en un estudio que incluyó a 1.058 pacientes, reportaron entre otros factores que la ansiedad estaba asociada con miedo a infectarse, y la depresión se relacionaba además con miedo a infectar a otros colegas.

Como uno de los factores asociados con pertenecer a la clase III (síntomas moderados y graves), se encontró el antecedente de tener un diagnóstico de ansiedad y depresión. De manera similar, en el estudio turco de Elbay et al.47, se encontró que la presencia de síntomas ansiosos y depresivos se asociaba con haber tenido un trastorno psiquiátrico a lo largo de la vida (β=6,00; IC95%, 2,85-9,14). En el estudio chino de Zhu et al.48 también se encontró asociación entre antecedente de trastorno mental y más síntomas de ansiedad y depresión. Estos resultados llevan a pensar que los pacientes con antecedentes de trastornos mentales previos son una población más vulnerable al impacto psicológico de la COVID-19. En el estudio de Juhong et al.49 en médicos de primera línea en Gansu, se reporta que el antecedente de depresión o ansiedad es un factor de riesgo común a los síntomas de ansiedad (T=–3,635; p <0,001; IC95%, –16,360 a –4,789) y de depresión (T=–2,835; p=0,005; IC95%, –18,238 a –3,254).

Otro factor asociado con estar en la clase III es la necesidad de un cambio de vivienda para proteger a sus familiares del contagio. Esto se puede deber al aislamiento adicional que genera separarse del núcleo familiar y al miedo a hacer daño contagiando a sus seres queridos.

Es llamativa que en este estudio no se encontrara asociación con estar en contacto con pacientes con COVID-19. En otros estudios, como el de Cai et al.50 que comparó a trabajadores de primera línea frente a clínicos sin exposición directa a pacientes contagiados, se ha encontrado que los de primera línea tienen más ansiedad (OR=1,95; IC95%, 1,46-2,61), y encuentran también que los trabajadores de primera línea presentan más depresión aunque con resultados no concluyentes. En el trabajo de Buselli et al.51, la puntuaciones de ansiedad se asociaron con ser trabajador de primera línea y en cuidados intensivos.

La edad es un factor de riesgo que se ha encontrado asociado con la presentación de síntomas ansiosos y depresivos; la mayoría de los estudios reportan que ser más joven se asocia con mayores niveles de ansiedad y depresión. En el estudio brasileño de Civantos et al.52 se encontró que los médicos tuvieron respuestas a la GAD-7 significativamente diferentes entre los grupos de edad, con puntuaciones más altas en el grupo de edad más joven (25-44 años). Algo similar se encontró en el estudio de Evanoff et al.53, donde los menores de 40 años tenían mayores puntajes. Esto concuerda con el presente estudio, en el cual, por cada año de incremento en la edad, se disminuye en un 3% la posibilidad de pertenecer a la clase III y en un 6% la de de estar en la clase II.

En varios estudios se ha reportado que ser mujer es un factor de riesgo de sufrir mayores niveles de ansiedad, depresión y estrés. Por ejemplo, Lai et al.54 reportan que ser mujer es un factor de riesgo de depresión (OR=1,94; IC95%, 1,26-2,98) y ansiedad (OR=1,69; IC95%, 1,23-2,33). Pero en el caso de los resultados aquí reportados esta asociación no fue compatible con estos antecedentes; una posible explicación para esta diferencia con los otros estudios es que en este se incluye, además del personal asistencial, a personal administrativo (representados en un porcentaje importante), que tiene menos exposición, y esto se pudiera reflejar en un menor nivel de ansiedad y depresión.

Tener equipo de protección adecuado se asocia en los estudios con menor presencia de síntomas depresivos40 y estar satisfecho con las medidas de protección tomadas por los hospitales se asoció con menos síntomas depresivos y ansiosos48, así como la ausencia de equipos se asoció con más riesgo de síntomas tanto depresivos como ansiosos55. Aquí no se encontró esta asociación, lo cual se explica porque casi la totalidad de los participantes refirieron tener equipos de protección personal adecuados.

También se ha reportado una asociación entre los años de experiencia o los títulos con la presencia de síntomas depresivos y ansiosos. En un estudio de Liu et al.56 se encontró que los participantes que tenían un título sénior tenían mayores puntuaciones de depresión que los intermedios y júnior (4,92±6,03 frente a 4,41±4,89 frente a 4,20±5,07; p <0,01). Sin embargo, en otro estudio, Song et al.57 encontraron que los síntomas depresivos aumentan a menos años de experiencia. Pero en el presente estudio, de manera similar a otros estudios realizados en hospitales de alta complejidad, no se encontró asociación entre los años de experiencia y los síntomas ansiosos y depresivos36.

Se considera fortaleza del estudio que se llevó a cabo en instituciones hospitalarias que son centro de referencia para el tratamiento de pacientes con COVID-19. Estas instituciones se encuentran en el departamento de Antioquia, uno de los más afectados por la pandemia, con un total de 561.985 casos de COVID-19 confirmados y 12.410 fallecidos hasta el momento de esta revisión58. También se considera que una fortaleza de este estudio es la participación de personal de la salud, que incluyó no solo a médicos y especialistas, sino personal administrativo y de servicios generales, lo que permite contrastar las diferencias entre estos grupos. Además, la aplicación de encuestas en un segundo pico de la pandemia que permite identificar cómo los factores de riesgo van cambiando al comparar con otros estudios realizados al inicio de la pandemia y la aplicación de escalas que se han utilizado en varios estudios en el mundo, lo cual permite realizar comparaciones internacionales.

Entre las limitaciones, este estudio es de corte trasversal, por lo que valora la presencia de síntomas en determinado punto del tiempo, los cuales pueden ser transitorios y modificarse según el cambio de las circunstancias de la pandemia. Además, por el diseño del estudio no es posible establecer causalidad entre los factores asociados con la aparición de síntomas ansiosos y depresivos. Entre los principales factores asociados con tener más altos niveles de psicopatología está el antecedente de diagnóstico de ansiedad y depresión. Al ser un estudio transversal y no contar con datos de antes de la pandemia, no se puede determinar si los síntomas están causados o empeorados por factores relacionados con la COVID-19 o si se trata del trastorno mental de base. Otra limitación del estudio es la baja tasa de participación del personal de salud de las instituciones. Esto constituye un problema que podría traducirse en sesgos de selección, ya que las personas que acceden a responder a la encuesta pueden no ser representativos de toda la población y ser, por ejemplo, quienes están sufriendo mayores síntomas de ansiedad y depresión. Además, al realizarse a través del correo electrónico, puede que los participantes que usan más la tecnología sean quienes han participado en el estudio, y pueden ser distintos en varios aspectos relacionados con nuestros objetivos.

Conclusiones

La pandemia de COVID-19ha tenido múltiples consecuencias para el mundo, sociales, económicas y políticas, y sin duda alguna ha impactado en los servicios de salud de todos los países. El personal de salud ha sido el encargado de enfrentarse a las consecuencias directas de esta crisis mundial, por lo que se espera que, al igual que en otras epidemias y pandemias, la salud mental del personal de salud se vea afectada.

Los factores asociados con pertenecer al grupo de personas con síntomas ansiosos y depresivos leves fueron: edad, antecedente de trastornos depresivos, convivir con una persona con alto riesgo de muerte por COVID-19, tener un familiar personal de salud y padecer burnout relacionado con los pacientes. Por otra parte, los factores asociados con pertenecer al grupo con síntomas ansiosos y depresivos moderados y graves son: edad, antecedente de trastorno depresivo o ansioso y cambio de vivienda para no exponer a los familiares. Algunos de estos son factores que podrían ser causa o consecuencia de los síntomas ansiosos y podrían ser una primera aproximación para diseñar intervenciones. No obstante, para poder establecer relaciones causales que permitan entender de una mejor manera el fenómeno, sería ideal contar con estudios de tipo longitudinal.

Financiación

Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.

Conflicto de intereses

Ninguno.

Agradecimientos

A los comités de investigación de la Facultad de Medicina de la Universidad de Antioquia, el Hospital Universitario San Vicente Fundación y la Clínica León XIII, además a las personas que laboran en las dos últimas instituciones que decidieron voluntariamente diligenciar la encuesta.

Bibliografía
[1]
S.M. Allan, R. Bealey, J. Birch, T. Cushing, S. Parke, G. Sergi, et al.
The prevalence of common and stress-related mental health disorders in healthcare workers based in pandemic-affected hospitals: a rapid systematic review and meta-analysis.
Eur J Psychotraumatol., (2020), pp. 11
[2]
W. Rössler, Stress.
burnout, and job dissatisfaction in mental health workers.
Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci., 262 (2012),
[3]
S.P. Cruz, de la, J.C. Cruz, J.H. Cabrera, M.V. Abellán.
Factors related to the probability of suffering mental health problems in emergency care professionals.
Rev Lat Am Enfermagem., (2019), pp. 27
[4]
S. Pappa, V. Ntella, T. Giannakas, V. Giannakoulis, E. Papoutsi, P. Katsaounou.
Prevalence of depression, anxiety and insomnia among healtcare workers during the COVID-19 pandemic a systematic review and meta-analysis.
Brain Behav Immunol., (2020), pp. 1-5
[5]
A. Monterrosa-Castro, V. Redondo-Mendoza, M. Mercado-Lara.
Psychosocial factors associated with symptoms of generalized anxiety disorder in general practitioners during the COVID-19 pandemic.
J Investig Med., 68 (2020), pp. 1228-1234
[6]
M. Restrepo-Martínez, M. Escobar, L.A. Marín, D. Restrepo.
Prevalence and clinical characteristics of depression and anxiety symptoms in staff at a health institution in Medellin during the COVID-19 pandemic.
Rev Colomb Psiquiatr., (2021 Mar 11),
[7]
P.F. Lazarsfeld.
The logical and mathematical foundation of latent structure analysis.
En: Studies in Social Psychology in World War II Vol. IV: Measurement and Prediction., (1950), pp. 362-412
[8]
J. García-Campayo, E. Zamorano, M.A. Ruiz, A. Pardo, M. Pérez-Páramo, V. López-Gómez, et al.
Cultural adaptation into Spanish of the generalized anxiety disorder-7 (GAD-7) scale as a screening tool.
Health Qual Life Outcomes., 8 (2010), pp. 1-11
[9]
C.A. Cassiani-Miranda, A.K. Cuadros-Cruz, H. Torres-Pinzón, O. Scoppetta, J.H. Pinzón-Tarrazona, W.Y. López-Fuentes, et al.
Validity of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) for depression screening in adult primary care users in Bucaramanga.
Colombia. Rev Colomb Psiquiatr., (2020),
[10]
J. Huarcaya-Victoria, D. Villarreal-Zegarra, A. Podestà, M.A. Luna-Cuadros.
Psychometric properties of a Spanish version of the fear of COVID-19 scale in general population of Lima.
Peru. Int J Ment Health Addict., (2020), pp. 19
[11]
D. Tzur, A. Grossman-giron, Y. Bloch, Y. Mayer, N. Shi.
Fear of COVID-19 scale: Psychometric characteristics, reliability and validity in the Israeli population.
Psychiatry Res., 289 (2020), pp. 113100
[12]
Kroenke K, Spitzer RL, Williams JBW. The PHQ-9. 46202:606-13.
[13]
R.L. Spitzer, K. Kroenke, J.B.W. Williams.
Validation and utility of a self-report version of PRIME-MD.
Prim Care Companion J Clin Psychiatry., 2 (2000), pp. 31
[14]
A. Pettersson, K.B. Boström, P. Gustavsson, L. Ekselius.
Which instruments to support diagnosis of depression have sufficient accuracy?. A systematic review.
Nord J Psychiatry., 69 (2015), pp. 497-508
[15]
A.S. Moriarty, S. Gilbody, D. McMillan, L. Manea.
Screening and case finding for major depressive disorder using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9): A meta-analysis.
Gen Hosp Psychiatry., 37 (2015), pp. 567-576
[16]
C.A. Cassiani-Miranda, M.C. Vargas-Hernández, E. Pérez-Aníbal, M.I. Herazo-Bustos, M. Hernández-Carrillo.
Confiabilidad y dimensión del cuestionario de salud del paciente (PHQ-9) para la detección de síntomas de depresión en estudiantes de ciencias de la salud en Cartagena, 2014.
Biomedica., 37 (2017), pp. 112-120
[17]
R.L. Spitzer, K. Kroenke, J.B.W. Williams, B. Löwe.
A brief measure for assessing generalized anxiety disorder: The GAD-7.
Arch Intern Med., 166 (2006), pp. 1092-1097
[18]
A. Campo-Arias, H.C. Oviedo, E. Herazo.
Escala de Estrés Percibido-10: Desempeño psicométrico en estudiantes de medicina de Bucaramanga.
Colombia. Rev Fac Med., 62 (2015), pp. 407-413
[19]
S. Cohen, T. Kamark, R. Mermelstein.
A global measure of perceived stress.
J Health Soc Behav., 24 (1983), pp. 385-396
[20]
D.K. Ahorsu, C.Y. Lin, V. Imani, M. Saffari, M.D. Griffiths, A.H. Pakpour.
The Fear of COVID-19 scale: development and initial validation.
Int J Ment Health Addict., (2020),
[21]
S. Taylor, C.A. Landry, M.M. Paluszek, T.A. Fergus, D. McKay, G.J.G. Asmundson.
Development and initial validation of the COVID Stress Scales.
J Anxiety Disord., 72 (2020), pp. 102232
[22]
B. Satici, E. Gocet-Tekin, M.E. Deniz, S.A. Satici.
Adaptation of the Fear of COVID-19 Scale: its association with psychological distress and life satisfaction in Turkey.
Int J Ment Health Addict., (2020), pp. 1-9
[23]
N.D. Wickramasinghe, D.S. Dissanayake, G.S. Abeywardena.
Validity and reliability of the Maslach Burnout Inventory-Student Survey in Sri Lanka.
BMC Psychol., 6 (2018),
[24]
T.S. Kristensen, M. Borritz, E. Villadsen, K.B. Christensen.
The Copenhagen Burnout Inventory: A new tool for the assessment of burnout.
Work Stress., 19 (2005), pp. 192-207
[25]
E.M. Ruiz, H.B. Gómez-Quintero, S.M. Lluis.
Fiabilidad y validez del Copenhagen burnout inventory para su uso en España.
Rev Esp Salud Publica., 87 (2013), pp. 165-179
[26]
A.K. Formann, T. Kohlmann.
Latent class analysis in medical research.
Stat Methods Med Res., 5 (1996), pp. 179-211
[27]
S.T. Lanza, B.L. Rhoades.
Latent class analysis: an alternative perspective on subgroup analysis in prevention and treatment.
Prev Sci., 14 (2013), pp. 157-168
[28]
A. Rangel, C. Muñoz, M.V. Ocampo, C. Quintero, M. Escober, S.L. Botero, et al.
Original 80.
Actas Esp Psiquiatr., (2015), pp. 43
[29]
C.M. Ulbricht, S.A. Chrysanthopoulou, L. Levin, K.L. Lapane.
The use of latent class analysis for identifying subtypes of depression: A systematic review.
Psychiatry Res., 266 (2018), pp. 228-246
[30]
D.A. Linzer, J.B. Lewis, R. poLCA: An.
package for polytomous variable latent class analysis.
J Stat Softw., 42 (2011), pp. 1-29
[31]
W.N. Venables, B.D. Ripley.
Modern Applied Statistics with S.
4. a ed, Springer, (2002),
[32]
R: The R Project for Statistical Computing. Disponible en: https://www.r-project.org/. Consultado 11 Jun 2021.
[33]
RStudio | Open source & professional software for data science teams - RStudio. Disponible en: https://www.rstudio.com/. Consultado 11 Jun 2021.
[34]
E. Alnazly, O.M. Khraisat, A.M. Al-Bashaireh, C.L. Bryant.
Anxiety, depression, stress, fear and social support during COVID-19 pandemic among Jordanian healthcare workers.
PLoS One., 16 (2021),
[35]
J. Lai, S. Ma, Y. Wang, Z. Cai, J. Hu, N. Wei, et al.
Factors associated with mental health outcomes among health care workers exposed to coronavirus disease 2019.
JAMA Netw Open., 3 (2020),
[36]
T. Choudhury, M. Debski, A. Wiper, A. Abdelrahman, S. Wild, S. Chalil, et al.
COVID-19 pandemic: looking after the mental health of our healthcare workers.
J Occup Environ Med., 62 (2020), pp. e373-e376
[37]
A. Badahdah, F. Khamis, N. Al Mahyijari, M. Al Balushi, H. Al Hatmi, I. Al Salmi, et al.
The mental health of health care workers in Oman during the COVID-19 pandemic.
Int J Soc Psychiatry., (2020),
[38]
L. Kang, S. Ma, M. Chen, J. Yang, Y. Wang, R. Li, et al.
Impact on mental health and perceptions of psychological care among medical and nursing staff in Wuhan during the 2019 novel coronavirus disease outbreak: A cross-sectional study.
Brain Behav Immun., 87 (2020), pp. 11-17
[39]
W. Lu, H. Wang, Y. Lin, L. Li.
Psychological status of medical workforce during the COVID-19 pandemic: A cross-sectional study.
Psychiatry Res., (2020), pp. 288
[40]
A. Amerio, D. Bianchi, F. Santi, L. Costantini, A. Odone, C. Signorelli, et al.
Covid-19 pandemic impact on mental health: A web-based cross-sectional survey on a sample of Italian general practitioners.
Acta Biomed., 91 (2020), pp. 83-88
[41]
S. Yang, S.G. Kwak, E.J. Ko, M.C. Chang.
The mental health burden of the covid-19 pandemic on physical therapists.
Int J Environ Res Public Health., 17 (2020),
[42]
A. Danet Danet.
Psychological impact of COVID-19 pandemic in Western frontline healthcare professionals. A systematic review.
Med Clin (Barc)., 156 (2021), pp. 449
[43]
Y. Chen, H. Zhou, Y. Zhou, F. Zhou.
Prevalence of self-reported depression and anxiety among pediatric medical staff members during the COVID-19 outbreak in Guiyang.
China. Psychiatr Res., 288 (2020), pp. 113005
[44]
R. Schwartz, J.L. Sinskey, U. Anand, R.D. Margolis.
Addressing postpandemic clinician mental health.
Ann Intern Med., 173 (2020), pp. 981-988
[45]
R. Barzilay, T.M. Moore, D.M. Greenberg, G.E. DiDomenico, L.A. Brown, L.K. White.
Resilience, COVID-19-related stress, anxiety and depression during the pandemic in a large population enriched for healthcare providers.
Transl Psychiatry., 10 (2020), pp. 1-8
[46]
E. Azoulay, A. Cariou, F. Bruneel, A. Demoule, A. Kouatchet, D. Reuter, et al.
Symptoms of anxiety, depression and peritraumatic dissociation in critical care clinicians managing COVID-19 patients: a cross-sectional study.
Am J Respir Crit Care Med., (2020),
[47]
R.Y. Elbay, A. Kurtulmuş, S. Arpacıoğlu, E. Karadere.
Depression, anxiety, stress levels of physicians and associated factors in Covid-19 pandemics.
Psychiatry Res., 290 (2020), pp. 113130
[48]
Z. Zhu, S. Xu, H. Wang, Z. Liu, J. Wu, G. Li.
COVID-19 in Wuhan: Sociodemographic characteristics and hospital support measures associated with the immediate psychological impact on healthcare workers.
EClinicalMedicine., (2020), pp. 24
[49]
Zhu J, Sun L, Zhang L, et al. Prevalence and influencing factors of anxiety and depression symptoms in the first-line medical staff fighting against COVID-19 in Gansu. Disponible en: www.frontiersin.org. Consultado 17 May 2021.
[50]
Q. Cai, H. Feng, J. Huang, M. Wang, Q. Wang, X. Lu, et al.
The mental health of frontline and non-frontline medical workers during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: A case-control study.
J Affect Disord., 275 (2020), pp. 210-215
[51]
R. Buselli, M. Corsi, S. Baldanzi, M. Chiumiento, E. Del Lupo, V. Dell’Oste, et al.
Professional quality of life and mental health outcomes among health care workers exposed to SARS-CoV-2 (COVID-19).
Int J Environ Res Public Health., 17 (2020), pp. 1-12
[52]
A.M. Civantos, A. Bertelli, A. Gonçalves, E. Getzen, C. Chang, Q. Long, et al.
Mental health among head and neck surgeons in Brazil during the COVID-19 pandemic: A national study.
Am J Otolaryngol Head Neck Med Surg., 41 (2020), pp. 102694
[53]
B.A. Evanoff, J.R. Strickland, A.M. Dale, L. Hayibor, E. Page, J.G. Duncan, et al.
Work-related and personal factors associated with mental well-being during COVID-19 response: a survey of health care and other workers.
[54]
J. Lai, S. Ma, Y. Wang, Z. Cai, J. Hu, N. Wei, et al.
Factors associated with mental health outcomes among health care workers exposed to coronavirus disease 2019.
JAMA Netw Open., 3 (2020), pp. e203976
[55]
M. Pouralizadeh, Z. Bostani, S. Maroufizadeh, A. Ghanbari, M. Khoshbakht, S.A. Alavi, et al.
Anxiety and depression and the related factors in nurses of Guilan University of Medical Sciences hospitals during COVID-19: A web-based cross-sectional study.
Int J Africa Nurs Sci., 13 (2020), pp. 100233
[56]
Y. Liu, L. Wang, L. Chen, X. Zhang, L. Bao, Y. Shi.
Mental health status of paediatric medical workers in China during the COVID-19 outbreak.
Front Psychiatry., 11 (2020), pp. 702
[57]
X. Song, W. Fu, X. Liu, Z. Luo, R. Wang, N. Zhou, et al.
Mental health status of medical staff in emergency departments during the Coronavirus disease 2019 epidemic in China.
Brain Behav Immun., 88 (2020), pp. 60-65
[58]
Situación actual del coronavirus en Antioquia. Disponible en: https://www.dssa.gov.co/index.php/situacion-actual-coronavirus-en-antioquia. Consultado 8 Jun 2021.
Copyright © 2021. Asociación Colombiana de Psiquiatría
Descargar PDF
Opciones de artículo