Determinar la influencia de los hábitos en la depresión del estudiante de medicina de 7 departamentos de Perú.
MétodosEstudio transversal analítico de un análisis secundario de datos. El diagnóstico de depresión se obtuvo según el resultado del test de Zung, considerado positivo ante cualquier grado de esta condición. Además, se comparó esto con otras variables socioeducativas importantes según publicaciones previas.
ResultadosDe los 1.922 encuestados, el 54,5% (n = 1.047) eran mujeres; la mediana de edad era de 20 [intervalo intercuartílico, 18-22] años. El 13,5% (n = 259) tenía algún grado de depresión según la escala de Zung. En el análisis multivariable, incrementaron la frecuencia de depresión la mayor cantidad de horas de estudio por día (razón de prevalencias ajustada [RPa]=1,03; intervalo de confianza del 95% [IC95%], 1,01-1,04; p < 0,001) y que el estudiante trabaje (RPa = 1,98; IC95%, 1,21-3,23; p = 0,006); en cambio, disminuyeron la frecuencia de depresión tener horarios similares para comer (RPa = 0,59; IC95%, 0,38-0,93; p = 0,022) y un lugar fijo donde conseguir sus alimentos (RPa = 0,66; IC95%, 0,46-0,96; p = 0,030), ajustado por el año de ingreso a la universidad.
ConclusionesSe encontró que algunos factores estresantes predisponen a la depresión (trabajar y estudiar más horas por día); en cambio, tener un orden en su rutina diaria disminuye esta condición (tener un lugar y horarios fijos para comer).
To determine the influence of habits on depression in medical students from 7 Peruvian Regions.
MethodsAnalytical cross-sectional study of a secondary data analysis. The diagnosis of depression was obtained according to the Zung test result, with any level of this condition being considered positive. This was also compared with other social and educational variables that were important according to previous literature.
ResultsOf the 1922 respondents, 54.5% (1047) were female. The median age was 20 [interquartile range, 18-22] years, and 13.5% (259) had some degree of depression according to the Zung scale. In the multivariate analysis, the frequency of depression increased with the hours of study per day (RPA=1.03; 95%CI; 1.01-1.04; P<.001) and the student work (RPA=1.98; 95%CI; 1.21-3.23; P=.006). On the other hand, decreased the frequency of depression decreased on having similar meal schedules (RPA=0.59; 95%CI; 0.38-0.93; P=.022), and having a fixed place in which to get food (RPA=0.66; 95%CI; 0.46-0.96; P=.030), adjusted for the year of college entrance.
ConclusionsSome stressors predisposed to depression were found (the work and studying more hours a day). On the other hand, to have order in their daily routine decreased this condition (having a set place and times for meals).
La depresión es un trastorno mental caracterizado por un estado de abatimiento, con sentimiento de tristeza, causante de alteraciones del comportamiento, el grado de actividad y el pensamiento y, en casos extremos, del suicidio1,2.
La escuela de medicina es reconocida como un ambiente estresante3 y con mayor frecuencia de síntomas depresivos (12,9%) en comparación con la población general; en las mujeres son más frecuentes que en los varones4,5.
La presencia de síntomas depresivos en estudiantes de medicina se ha observado en varios estudios llevados a cabo en diferentes países del mundo, y se han encontrado prevalencias relativamente altas: el 35% en Malasia5, el 40% en Trinidad y Tobago3, el 52% en Pakistán6 y el 67% en Reino Unido7. El estrés al que están sometidos los estudiantes de medicina causa reacciones emocionales que a menudo tienen un efecto negativo en el rendimiento académico, la salud física, el bienestar psicosocial y las decisiones terapéuticas5.
En Perú, algunos estudios han encontrado prevalencias de depresión de alrededor del 4,6%8,9 de los estudiantes de ciencias de la salud; sin embargo, en un estudio sobre estudiantes de medicina de cuarto año, se encontró una prevalencia de síntomas depresivos de hasta el 29,9%10, cifra alarmante por la repercusiones en la salud física y mental y en la formación de este futuro profesional, que podría acarrear consecuencias en el servicio que brindará a la población11. Por ello el objetivo del estudio es determinar en estudiantes de medicina de 7 departamentos de Perú la influencia de los hábitos en la depresión.
MétodosEstudio transversal multicéntrico; se realizó un análisis de datos secundarios con base en un estudio sobre estudiantes de medicina de Perú12.
La población de estudio fueron estudiantes de medicina de 7 ciudades de Perú (Lima: Universidad Ricardo Palma; Ucayali: Universidad Nacional de Ucayali; Ica: Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica; Cajamarca: Universidad Nacional de Cajamarca; Cusco: Universidad San Antonio Abad De Cusco; Huancayo: Universidad Peruana Los Andes; Piura: Universidad Privada Antenor Orrego y Universidad César Vallejo). El muestreo fue por conveniencia.
Se incluyó a los alumnos matriculados en el ciclo 2015-I, que cursaran de primero a sexto año (antes del internado médico) y que aceptaron participar en el estudio. Para la recolección de datos, se utilizó una encuesta autoaplicada, conformada por datos generales y de consumo.
La variable principal fue depresión, según la escala de autoevaluación de depresión de Zung, para la que se ha reportado alfa de Cronbach=0,85; sensibilidad del 94,7% (intervalo de confianza del 95% [IC95%], 90,5-99,7); especificidad del 67,0% (IC95%, 56,3-76,3); valor predictivo positivo del 37,5% (IC95%, 24,3-52,7) y valor predictivo negativo del 98,4% (IC95%, 90,2-99,9)13.
Las variables independientes fueron las características de los estudiantes de medicina: sexo, estado civil, edad, semestre académico, promedio de horas de estudio por día, no haber aprobado un curso, dependencia económica (de su familia, si trabaja o ambos) y tener pareja, horarios similares para comer y un lugar fijo donde conseguir los alimentos. La información recolectada se ordenó en una base de datos del programa Microsoft Excel 2010. El análisis se dividió en 2 fases: una fase descriptiva y una analítica. Para la primera fase se procedió a determinar las frecuencias absolutas y relativas de las variables categóricas. Además, se obtuvieron las medianas [intervalo intercuartílico] de las variables cuantitativas, tras evaluación de la normalidad con la prueba estadística de Shapiro-Wilk. Para la segunda fase se trabajó con un nivel de confianza del 95%. Para el análisis estadístico bivariable y multivariable, se cruzaron las variables categóricas utilizando modelos lineales generalizados, usando la familia Poisson, la función de enlace log, modelos robustos y considerando la universidad como grupo (cluster); se obtuvieron las razones de prevalencia (RP) brutas y ajustadas (RPa) y sus (IC95%). Se consideró p < 0,05 como estadísticamente significativo. El proyecto base fue aprobado por un comité de ética (OFICION.o 262-OADI-HONADOMANI.SB-2015).
ResultadosDe los 1.922 encuestados, el 54,5% (n = 1.047) eran mujeres y la mediana de edad fue 20 [18,19,20,21,22] años. El 13,5% (n = 259) tenía algún grado de depresión según la escala de Zung. Los principales resultados se muestran en la tabla 1.
Características socioeducativas de los estudiantes de medicina de 7 departamentos de Perú, según tuvieran depresión
| Variable | Depresión (escala de Zung) | p* | |
|---|---|---|---|
| Sí | No | ||
| Sexo | |||
| Mujeres | 145 (13,9) | 902 (86,1) | 0,600 |
| Varones | 114 (13,0) | 761 (87,0) | |
| Edad (años) | 20 [18-22] | 20 [19-23] | 0,005 |
| Departamento | < 0,001 | ||
| Lima | 48 (11,5) | 369 (88,5) | |
| Piura | 64 (10,9) | 522 (89,1) | |
| Cajamarca | 8 (3,4) | 226 (96,6) | |
| Huancayo | 32 (10,7) | 268 (89,3) | |
| Cusco | 10 (8,8) | 104 (91,2) | |
| Ica | 41 (36,9) | 70 (63,1) | |
| Ucayali | 56 (35,0) | 104 (65,0) | |
| Vive solo | |||
| Sí | 36 (14,1) | 220 (85,9) | 0,779 |
| No | 223 (13,4) | 1.439 (86,6) | |
| Reprobó curso | |||
| Sí | 59 (12,2) | 423 (87,8) | 0,347 |
| No | 199 (13,9) | 1.229 (86,1) | |
| Año de ingreso | 2012 (2010-2014) | 2012 (2010-2014) | < 0,001 |
| Tiempo de estudio (h/día) | 5 [3-7] | 4 [3-6] | < 0,001 |
| Trabaja | |||
| Sí | 26 (31,0) | 58 (69,0) | |
| No | 232 (12,7) | 1.592 (87,3) | |
| Come en horarios | |||
| Similares | 100 (9,8) | 920 (90,2) | |
| Distintos | 152 (17,2) | 733 (82,8) | |
| Come en | |||
| Lugar fijo (pensión) | 19 (10,1) | 170 (89,9) | 0,145 |
| Varios lugares | 239 (13,9) | 1.484 (86,1) | |
En el análisis bivariable, las variables que se asociaron con tener algún grado de depresión fueron el año de ingreso (p = 0,023), la media de horas de estudio diario (p < 0,001), trabajar para mantenerse económicamente (p < 0,001) y tener horarios fijos para tomar sus alimentos (p = 0,007) (tabla 2).
Análisis bivariable de la depresión según los factores socioeducativos de los estudiantes de medicina de 7 departamentos de Perú
| Variable | Frecuencia | RP (IC95%) | p |
|---|---|---|---|
| Sexo | |||
| Mujeres | 145 (56,0) | 0,94 (0,66-1,33) | 0,732 |
| Varones | 114 (44,0) | ||
| Edad (años) | 20 [19–23] | 1,06 (0,99-1,14) | 0,099 |
| Vive solo | |||
| Sí | 36 (13,9) | 1,05 (0,78-1,41) | 0,760 |
| No | 223 (86,1) | ||
| Reprobó curso | |||
| Sí | 59 (22,9) | 0,88 (0,68-1,14) | 0,331 |
| No | 199 (77,1) | ||
| Año de ingreso | 2012 [2010–2014] | 0,91 (0,83-0,99) | 0,023 |
| Tiempo de estudio (h/día) | 5 [3–7] | 1,03 (1,02-1,04) | < 0,001 |
| Trabaja | |||
| Sí | 26 (10,1) | 2,43 (1,52-3,89) | < 0,001 |
| No | 232 (89,9) | ||
| Come en horarios | |||
| Similares | 100 (39,7) | 0,57 (0,38-0,86) | 0,007 |
| Distintos | 152 (60,3) | ||
| Come en | |||
| Lugar fijo (pensión) | 19 (7,4) | 0,72 (0,48-1,10) | 0,129 |
| Varios lugares | 239 (92,6) | ||
IC95%: intervalo de confianza del 95%; RP: razón de prevalencias.
Las frecuencias se expresan como n (%) o mediana [intervalo intercuartílico]. Las RP brutas, los IC95% y los valores de p se obtuvieron con modelos lineales generalizados, con familia Poisson, función de enlace log, modelos robustos y ajustando por departamento como cluster.
En el análisis multivariable, incrementaron la frecuencia de depresión la mayor cantidad de horas de estudio por día (RPa = 1,03; IC95%, 1,01-1,04; p < 0,001) y que el estudiante trabaje (RPa = 1,98; IC95%, 1,21-3,23; p = 0,006). En cambio, disminuyeron la frecuencia de depresión tener horarios similares para comer (RPa = 0,59; IC95%, 0,38-0,93; p = 0,022) y un lugar fijo para conseguir los alimentos (RPa = 0,66; IC95%, 0,46-0,96; p = 0,030) ajustados por el año de ingreso a la universidad (tabla 3).
Análisis multivariable de la depresión según los factores socioeducativos de los estudiantes de medicina de 7 departamentos de Perú
| Variable | RPa (IC95%) | p |
|---|---|---|
| Año de ingreso | 0,94 (0,86-1,02) | 0,111 |
| Horas de estudio | 1,03 (1,01-1,04) | <0,001 |
| Trabaja | 1,98 (1,21-3,23) | 0,006 |
| Come en horarios similares | 0,59 (0,38-0,93) | 0,022 |
| Come en lugar fijo (pensión) | 0,66 (0,46-0,96) | 0,030 |
IC95%: intervalo de confianza del 95%; RPa: razón de prevalencias ajustada.
Las RPa, los IC95% y los valores de p se obtuvieron con modelos lineales generalizados, con familia Poisson, función de enlace log, modelos robustos y ajustando por departamento como cluster.
La depresión se ha estudiado en poblaciones peruanas y se han encontrado frecuencias de hasta el 32%14. Sin embargo, son escasos los estudios que evalúen este trastorno en estudiantes de medicina, por lo que es importante describir la frecuencia y el grado de depresión que pudiese tener esta población estudiantil15; además, ello permitirá conocer qué factores se asocian a que un estudiante contraiga esa enfermedad y con ello prevenir factores modificables. Por ser hasta la fecha el trabajo más grande realizado en Perú sobre este tema, nos aproxima a una realidad poco investigada.
En países como Estados Unidos se han identificado frecuencias de depresión del 25% en estudiantes de medicina y, además, asociación con la presencia de otras comorbilidades, como abuso/dependencia de alcohol16. En Perú se han desarrollado diversas investigaciones sobre el tema, en las que se aplicaron diferentes instrumentos, lo que explicaría la variedad en las prevalencias encontradas en estos estudios; así, en nuestra investigación se encontró que el 13% tenía algún grado de depresión; esto es menor que lo encontrado a escala nacional, ya que estudios previos revelan prevalencias de 19, 22 y 30% en estudiantes de medicina de universidades públicas, con hasta un 2% de síntomas graves17,18 y prevalencias alrededor del 30% en las privadas10,19. Esta variación puede deberse a que, previo a este estudio, no se contaba con investigaciones que engloben la situación de ambas realidades: universidades públicas y privadas.
También se encontró que tener algunos factores estresantes incrementa la frecuencia de depresión: tener un trabajo y estudiar más horas por día, lo que concuerda con lo encontrado en la literatura, ya que Gutiérrez et al.20 reportaron que las situaciones académicas que mayor estrés generan en los estudiantes son la presentación oral y la carga académica, entendida como el volumen de los temas de estudio y, por lo tanto, más horas al día.
Por último, tener cierto orden en la rutina diaria se asoció con tener menos frecuencia de depresión; esto se midió mediante variables indirectas (tener similares horarios y lugar para alimentarse). Esto se compara con un estudio realizado por Guzmán que afirma que los desórdenes alimentarios se asocian con padecer trastornos psicológicos como depresión y ansiedad21. Se recomienda que se generen otras investigaciones para indagar acerca de otros hábitos sociales y educativos que podrían estar relacionados con depresión y otros síntomas mentales.
El estudio tiene la limitación del sesgo de selección por ser un análisis de datos secundario, lo que no permite mayor diversidad de variables que medir y hace que se dependa del muestreo no aleatorizado del estudio original, lo que imposibilita usar de manera adecuada los intervalos de confianza. Sin embargo, no se trató de encontrar la prevalencia por sede; de ser así, se habría requerido un muestreo aleatorizado de cada una de las facultades.
Según los resultados encontrados, se concluye que, si bien la depresión no es muy frecuente entre los estudiantes de medicina de Perú, se asocia positivamente a variables que se podría considerar estresantes y negativamente a variables que reflejan cierto orden en la rutina del estudiante.
Responsabilidades éticasProtección de personas y animalesLos autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.
Confidencialidad de los datosLos autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.
Derecho a la privacidad y consentimiento informadoLos autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
