Resumen
Antecedentes: La depresión es un trastorno mental prevalente que afecta a médicos y estudiantes de medicina, con un impacto negativo en su calidad de vida y desempeño profesional. Este estudio investiga la variabilidad en la prevalencia de depresión en función del instrumento y punto de corte utilizado en estudiantes de medicina en sus últimos dos años de pregrado y posgrado adscritos al HGZ 1 del IMSS Aguascalientes. Objetivo: Identificar el mejor punto de corte de la BDI-II para el tamizaje de síntomas depresivos en esta población. Material y métodos: Se llevó a cabo un estudio observacional, descriptivo y transversal con una muestra no probabilística por conveniencia de médicos internos de pregrado y residentes adscritos al hospital a quienes se les aplicó un instrumento de screening de depresión y se tabuló la información en una base de datos para el análisis estadístico, utilizando SPSS 21 se calculó la sensibilidad, especificidad, VPP y VPN y curva ROC. Resultados: Se obtuvo que las dimensiones con puntajes más altos en la Escala de Depresión de Beck II para los estudiantes de medicina participantes son la pérdida de energía (136), cansancio o fatiga (126) y cambios en los hábitos de sueño (125), lo que indica áreas de preocupación específicas en la salud mental de estos estudiantes. Se obtuvo que el desempeño del instrumento Beck II varía al ajustar el punto de corte para identificar casos de depresión. Un punto de corte de 20 proporciona un buen equilibrio entre sensibilidad (87%) y especificidad (89%), así como el valor predictivo positivo (VPP) (77%) y el valor predictivo negativo (VPN) (84%). Esto sugiere que el punto de corte de 20 podría ser el más apropiado para este estudio en particular. Conclusión: Este estudio proporciona información valiosa sobre la variabilidad en la prevalencia de depresión y destaca la importancia de seleccionar el instrumento y punto de corte adecuados para una identificación precisa de síntomas depresivos en estudiantes de medicina.
Palabras clave: Depresión, Estudiantes de medicina, Prevalencia, Puntos de corte.
Abtract
Background: Depression is a prevalent mental disorder that affects doctors and medical students, with a negative impact on their quality of life and professional performance. This study investigates the variability in the prevalence of depression depending on the instrument and cutoff point used in medical students in their last two years of undergraduate and postgraduate studies attached to HGZ 1 of IMSS Aguascalientes. Objective: To identify the best cutoff point of BDI-II for screening depressive symptoms in this population. Materials and methods: An observational, descriptive, and cross-sectional study was carried out with a non-probabilistic convenience sample of undergraduate medical interns and residents attached to the hospital who were administered a depression screening instrument, and the information was tabulated in a database for statistical analysis, using SPSS 21, the sensitivity, specificity, PPV, and NPV, and ROC curve were calculated. Results: It was found that the dimensions with the highest scores on the Beck II Depression Scale for participating medical students are energy loss (136), tiredness or fatigue (126), and changes in sleep habits (125), indicating specific areas of concern in the mental health of these students. It was obtained that the performance of the Beck II instrument varies when adjusting the cutoff point to identify cases of depression. A cutoff point of 20 provides a good balance between sensitivity (87%) and specificity (89%), as well as the positive predictive value (PPV) (77%) and the negative predictive value (NPV) (84%). This suggests that a cutoff point of 20 may be the most appropriate for this particular study. Conclusion: This study provides valuable information on the variability in the prevalence of depression and highlights the importance of selecting the appropriate instrument and cutoff point for accurate identification of depressive symptoms in medical students.
Keywords: Depression, Medical students, Prevalence, Cutoff points
