11Rev enferm Herediana. 2019; 12:11-19
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Atribución 4.0 Internacional.
1
Universidad Continental. Arequipa, Perú.
2
Universidad Católica de Santa María. Arequipa, Perú.
3
Universidad Católica San Pablo. Arequipa, Perú.
a
Profesor ;
b
Doctor en Psicología ;
c
Profesora asociada ;
d
Doctora en Medicina ;
e
Magíster en Salud Pública ;
f
Psicólogo
Análisis psicométrico de la Escala de Depresión
Geriátrica de Yesavage en adultos mayores de
la Macroregión Sur del Perú.
Psychometric analysis of the Yesavage Geriatric Depression Scale in elder adults from Peruvian South Macro-
region.
Walter L. Arias Gallegos
1,a,b
, Agueda Muñoz del Carpio Toia
2,c,d,e
, Renzo Rivera
3,a,f
RESUMEN
Objetivo: El presente estudio de corte psicométrico analiza la validez y conabilidad la Escala Geriátrica de
Depresión de Yesavage en una muestra 270 adultos mayores provenientes de los Centros del Adulto Mayor que
funcionan en los municipios de Arequipa, Puno y Cusco. Material y métodos: Se contrastaron dos métodos de
análisis factorial exploratorio uno hecho con el software SPSS 23 y otro con FACTOR 9,2 dentro del marco del
proceso de validación. Resultados: Nuestros datos indican que según SPSS la escala tiene un solo factor válido y
conable con 9 ítems; mientras que FACTOR indica que la escala tiene un solo factor con 7 ítems el cual es válido;
pero no conable. Conclusiones: La Escala Geriátrica de Depresión de Yesavage presenta inconsistencias en sus
propiedades psicométricas por lo que se deben hacer más estudios para determinar si debe seguir siendo utilizada
en nuestro medio.
PALABRAS CLAVE: Depresión, adulto mayor, análisis factorial exploratorio, conabilidad.
SUMMARY
Objective: The present psychometric study analyzes the validity and reliability of the Geriatric Depression Scale of
Yesavage in a sample of 270 older adults from the Elderly Centers which operate in the municipalities of Arequipa,
Puno, and Cusco. Materials and methods: Two exploratory factor analysis methods were contrasted, into de frame
of the validation process, one made with the SPSS 23 software and another with FACTOR 9.2. Results: Our data
indicate that according to SPSS the scale has valid and reliable single factor with 9 items; while FACTOR indicates
the scale has a single factor with 7 items which is valid but not reliable. Conclusions: The Geriatric Depression
Scale of Yesavage presents inconsistencies in its psychometric properties; consequently, more studies should be
done to determine if it should continue to be used in our cities.
KEY WORDS: Depression, elder adult, exploratory factorial analysis, reliability.
INVESTIGACIÓN ORIGINAL / ORIGINAL RESEARCH
Rev enferm Herediana. 2019; 12:11-19
DOI: https://doi.org/10.20453/renh.v12i0.3960
Recibido: 16/03/2019
Aprobado: 18/09/2019
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INVESTIGACIÓN ORIGINAL / ORIGINAL RESEARCH
Arias Gallegos W. y col.
Análisis psicométrico de la Escala de Depresión Geriátrica de
Yesavage en adultos mayores de la Macroregión Sur del Perú.
Rev enferm Herediana. 2019; 12:11-19
INTRODUCCIÓN
La vejez es una etapa de la vida que se caracteriza
por el paulatino deterioro de la salud dependiendo
del estilo de vida precedente de cada persona (1).
Sin embargo, ciertas funciones psicológicas se ven
afectadas con el paso del tiempo, ya que la estructura
del cerebro cambia, principalmente la corteza frontal
y el hipocampo (2). En tal sentido, se hace evidente
la disminución de la velocidad en el procesamiento
de la información y la memoria de trabajo (3). Pero
estos cambios son más evidentes cuando hay procesos
patológicos subyacentes que cuando el envejecimiento
tiene lugar en circunstancias normales. Por ello se
suele distinguir entre la senectud y la senilidad, cuando
el envejecimiento es normal y cuando es patológico,
respectivamente (4).
Uno de los desórdenes que más afecta a los adultos
mayores, es la depresión (así como otros desórdenes
del estado del ánimo), pero no es un trastorno
ampliamente difundido como suele pensarse (5), ya
que afecta solo al 7% de la población gerontológica
mundial (6). A pesar de ello, la depresión presenta altas
tasas de comorbilidad (con la demencia principalmente
(7) y se encuentra mediada por diversos factores
etiológicos de carácter orgánico (8), psicológico
(9) y sociocultural (10), lo que hace que amerite su
evaluación y tratamiento oportunos.
En ese sentido, se han desarrollado un amplio
número de instrumentos psicométricos para valorar la
depresión geriátrica, entre los que se tiene la Escala
de Depresión Geriátrica de Yesavage, la Escala de
Depresión del Centro de Estudios Epidemiológicos,
la Escala Autoaplicada para la Depresión de Zung, el
Inventario de Depresión de Beck y la Escala Breve
de Valoración de la Depresión con Tarjetas, entre
otras (11). Aunque lo ideal es contar con marcadores
biológicos que brindan información más objetiva y
precisa de las emociones (12), las pruebas psicológicas
cumplen una importante función de cribado que
facilita la detección precoz de los desórdenes mentales
o bien las situaciones de riesgo de padecerlos (6).
La Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage
fue creada en 1983 y constaba de 30 ítems orientados
a valorar los síntomas de la depresión en personas
mayores de 60 años (13). Luego se generó una escala
abreviada de 15 ítems con niveles de conabilidad
adecuados (14), que ha sido validada en diversos países
como Grecia, con un índice de consistencia interna
de 0,94 y cuatro factores (15), China con índices de
consistencia interna superiores a 0,7(16), España con
una conabilidad de 0,99 (17), Colombia con una
estructura bifactorial e índices de consistencia interna
superiores a 0,7 (18), entre otros. De hecho, se han
validado incluso versiones más cortas de hasta cinco
ítems, que cuentan con una consistencia interna de
0,73 y una estructura unidimensional, mientras que la
escala de 15 ítems cuenta con una conabilidad mayor
y dos factores que conrman su validez de constructo
(19).
Una salvedad que merece mayor precisión es que
varios de estos estudios han utilizado el programa
SPSS para procesar los datos y obtener la validez
de constructo (18,19), lo que supone un análisis de
variables continuas a través de matrices de correlación
de Pearson. Sin embargo, la Escala de Depresión
Geriátrica de Yesavage tiene una escala de respuesta
dicotómica (verdadero/falso) que implica que, la
estructura factorial depende más del grado de dicultad
que del constructo subyacente (20). En tal sentido, es
más recomendable utilizar correlaciones tetracóricas
que producto-momento de Pearson como utiliza,
por defecto, el SPSS (Sattistical Package for Social
Sciences) al efectuar el análisis factorial, mientras que
otros programas como FACTOR sí permiten analizar
diferentes instrumentos de medición dependiendo de
su tipo de respuesta (21).
Por ello, el presente trabajo de investigación,
pretende hacer un análisis psicométrico de la Escala
de Depresión Geriátrica de Yesavage en adultos
mayores de la Macroregión sur del Perú, que incluye
tres regiones principalmente. Asimismo, se trabajará
con el software SPSS y el programa Factor, que suele
ser más exhaustivo que el programa SPSS con el que
la mayoría de los estudios mencionados se han llevado
a cabo (18,19). En consecuencia, nuestro objetivo es
valorar la validez de constructo y la conabilidad de
dicho instrumento, contrastando el procesamiento
psicométrico mediante el programa SPSS y el
programa FACTOR.
MATERIAL Y MÉTODOS
El estudio es de tipo instrumental (22), pues se trata
de valorar las propiedades psicométricas de la Escala
de Depresión Geriátrica de Yesavage. Asimismo, la
muestra fue seleccionada de manera no probabilística
mediante la técnica de grupos intactos de los Centros
del Adulto Mayor que funcionan en los municipios de
estas ciudades.
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Se empleó la Escala de Depresión Geriátrica de
Yesavage de 30 ítems (13), que fue adaptada al español
por Izal et al., (23), tiene una escala de respuesta
dicotómica, de modo que un puntaje de 0 a 10 indica
que no hay indicios de depresión, pero puntajes por
encima de 10 indican que la persona atraviesa por
un estado depresivo, que requiere de una evaluación
clínica exhaustiva para conrmar el diagnóstico y
brindar el tratamiento pertinente.
Por otro lado, la muestra fue evaluada en los
Centros del adulto Mayor de las regiones de Arequipa
y Puno, a quienes se les administró la escala luego
de haber llenado el consentimiento informado previa
explicación de los nes del estudio dar la garantía de
la reserva y condencialidad de los datos. El Comité
de Ética de la Universidad Católica de Santa María
aprobó la realización del presente estudio que forma
parte de una investigación mayor sobre diversas
variables que impactan la salud de los adultos mayores
de la Macroregión Sur, y que serán objeto de análisis
en otras publicaciones.
Una vez recogida la información, se procedió a
procesar los datos con el programa SPSS (versión
23) (24) y el programa FACTOR
(versión 9.2)(25).
El procesamiento de los datos implicó el análisis
descriptivo de los ítems (para ambos tipos de
Tabla 1. Estadísticos descriptivos obtenidos mediante procesamiento con SPSS
N° Mín. Máx. Media D.E. Asimetría Curtosis citc
Ítem 1 0 1 0,570 0,495 -0,286 -1,933 0,471
Ítem 2 0 1 0,737 0,441 -1,083 -0,834 0,353
Ítem 3 0 1 0,692 0,462 -0,839 -1,305 0,356
Ítem 4 0 1 0,722 0,448 -0,998 -1,012 0,347
Ítem 5 0 1 0,648 0,478 -0,624 -1,623 0,088
Ítem 6 0 1 0,766 0,423 -1,268 -0,395 0,606
Ítem 7 0 1 0,392 0,489 0,442 -1,818 0,373
Ítem 8 0 1 0,581 0,494 -0,332 -1,904 0,544
Ítem 9 0 1 0,500 0,500 0,000 -2,015 0,481
Ítem 10 0 1 0,755 0,430 -1,196 -0,574 0,503
Ítem 11 0 1 0,722 0,448 -0,998 -1,012 0,197
Ítem 12 0 1 0,488 0,500 0,045 -2,013 0,356
Ítem 13 0 1 0,818 0,386 -1,662 0,768 0,211
Ítem 14 0 1 0,518 0,500 -0,075 -2,009 0,399
Ítem 15 0 1 0,259 0,439 1,105 -0,785 0,375
Ítem 16 0 1 0,666 0,472 -0,711 -1,506 0,576
Ítem 17 0 1 0,596 0,491 -0,395 -1,858 0,543
Ítem 18 0 1 0,548 0,498 -0,195 -1,977 0,326
Ítem 19 0 1 0,366 0,482 0,556 -1,703 0,204
Ítem 20 0 1 0,670 0,470 -0,729 -1,480 0,126
Ítem 21 0 1 0,451 0,498 0,195 -1,977 0,398
Ítem 22 0 1 0,455 0,498 0,179 -1,983 0,508
Ítem 23 0 1 0,474 0,500 0,104 -2,004 0,351
Ítem 24 0 1 0,533 0,499 -0,134 -1,997 0,350
Ítem 25 0 1 0,640 0,480 -0,590 -1,664 0,357
Ítem 26 0 1 0,681 0,466 -0,783 -1,397 0,547
Ítem 27 0 1 0,288 0,454 0,937 -1,131 0,513
Ítem 28 0 1 0,529 0,500 -0,119 -2,001 0,358
Ítem 29 0 1 0,451 0,498 0,195 -1,977 -0,097
Ítem 30 0 1 0,692 0,462 -0,839 -1,305 0,140
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procesamiento) y el análisis factorial para determinar
la validez de constructo (mediante el método de
máxima similitud con el SPSS y con el método de
mínimos cuadrados no ponderados robustos), así como
el análisis de la consistencia interna para determinar
la conabilidad (con la prueba alfa de Cronbach
para ambos tipos de procesamiento y la Omega de
McDonald solo con el FACTOR).
RESULTADOS
La muestra está constituida por 270 adultos
mayores con una edad media de 73 años y una
desviación estándar de ±6,3 dentro de un rango de 60 a
92 años, de los cuales el 34,8% son varones y el 65,2%
son mujeres. En cuanto a su lugar de procedencia, el
58,9% son de Arequipa, el 33,7% de Puno y el 7,4%
de Cusco, ciudades ubicadas en la Macroregión
Sur del Perú. En la tabla 1 se tienen los estadísticos
descriptivos obtenidos mediante el programa
SPSS donde se puede apreciar que los promedios
de respuesta por ítem van de 0,259 para el ítem 15
(“¿Piensa que es maravilloso vivir?”) hasta 0,818
para el ítem 13 (“¿Frecuentemente está preocupado
por el futuro?”). Asimismo, las medidas de asimetría
son bajas pues ningún valor se ubica dentro del rango
-2/+2, sin embargo, las curtosis obtienen valores fuera
de este rango en los ítems 9, 12, 14, 23, 28. También se
pueden apreciar las correlaciones ítem test calculadas
con la correlación producto momento de Pearson que
tienen puntuaciones superiores a 0,2, excepto en los
ítems 5, 11, 20, 29 y 30; motivo por el cual tuvieron
que ser eliminados.
Tabla 2. Matriz de estructura obtenida mediante el método de Máxima verosimilitud con SPSS
Ítems
Factores
1 2 3 4 5 6 7
Ítem 1 0.372
Ítem 2 0.450
Ítem 3 0.321
Ítem 4 0.496
Ítem 6 0.999
Ítem 7 0.319
Ítem 8 0.532
Ítem 9 0.393
Ítem 10 0.431
Ítem 12 0.287
Ítem 13 0.415
Ítem 14 0.479 0.224
Ítem 15 0.580
Ítem 16 0.453
Ítem 17 0.422
Ítem 18 0.483
Ítem 19 0.383
Ítem 21 0.379
Ítem 22 0.380
Ítem 23 0.411
Ítem 24 0.492
Ítem 25 0.652
Ítem 26 0.457
Ítem 27 0.430 0.226
Ítem 28 0.306
Varianza explicada 11.4% 11.64% 7.16% 5.59% 5.1% 4.01% 3.27%
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Seguidamente, se procedió a valorar la validez de
constructo de la Escala de Depresión Geriátrica de
Yesavage, para lo cual se realizó un análisis factorial
exploratorio con el método de máxima verosimilitud y
rotación Promím. Los resultados arrojaron un valor bajo
de adecuación muestral, a través de la prueba Kaiser-
Meyer-Olkin (KMO; 0,697) aunque signicativo en la
prueba de esfericidad de Bartlett (x
2
= 2319,885; gl=
300; p= 0,000). Del análisis factorial practicado se
obtuvieron siete factores que explican el 52,7% de la
varianza total de la prueba. En el primer factor saturan
los ítems 1, 6, 17, 19, 21 y 28; y explicó el 11,4% de
la varianza, mientras que en el segundo factor saturan
los ítems 4, 8, 13, 18, 23, 24, 25, 26 y 27 y explicó el
11.64% de la varianza de la prueba. En el tercer factor
saturaron los ítems 7, 9, 15 y 16 explicando el 7,16%
de la varianza, el cuarto factor se compone los ítems 2 y
10 explicando el 5,59% de la varianza, el quinto factor
comprende los ítems 12, 14 y 22 con el 5,1% de la
varianza explicada, y el séptimo factor se compone del
ítem 3 que explica el 3,27% de la varianza. Los ítems
del sexto factor tienen un bajo índice de saturación que
explicaba el 4,01% de la varianza total (tabla 2).
Dados estos valores se tuvieron que eliminar los
factores 4, 6 y 7, porque solo una escasa cantidad de
ítems (menos de tres) saturaron en ellos. En la tabla
3 se tienen los valores descriptivos de los factores
restantes, así como las correlaciones interfactoriales
que en su mayoría tienen coecientes de correlación
Tabla 3. Matriz de estructura nal y sus niveles de conabilidad con SPSS
F1 F2 F3 F4 Total
Media 3.281 5.288 1.818 1.463 11.851
Mediana 4.000 5.500 2.000 1.000 12.500
Moda 4.00 8.00 2.00 1.00 18.00
Desv. Desviación 1.733 2.452 1.243 1.036 4.655
Varianza 3.006 6.013 1.547 1.075 21.673
Asimetría -0.522 -0.394 0.068 0.170 -0.430
Curtosis -0.549 -0.705 -1.038 -1.135 -0.690
Rango 6.00 9.00 4.00 3.00 21.00
Mínimo 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
Máximo 6.00 9.00 4.00 3.00 22.00
α 0.642 0.751 0.552 0.453 0.803
F1 1 0.218 0.586 0.337 0.719
F2 1 0.221 0.421 0.761
F3 1 0.371 0.684
F4 1 0.669
Total 1
superiores a 0,3. También se tienen los valores de
la conabilidad obtenida mediante el método de
consistencia interna y la prueba alfa de Cronbach. En
ese sentido, solo el segundo factor obtuvo un índice
adecuado (α= 0,751), por lo que los factores restantes
no son conables. Puede decirse entonces, que a
través del SPSS, la Escala de Depresión Geriátrica
de Yesavage, no cuenta con índices de validez y
conabilidad aceptables, y que básicamente, solo los
ítems 4, 8, 13, 18, 23, 24, 25, 26 y 27 que comprenden
el segundo factor y explican el 11,64% de la varianza
total de la prueba, son conables y se relacionan con
la labilidad emocional y la desesperanza propia de la
depresión.
Ahora bien, con el programa FACTOR se realizó
un procedimiento similar pero más robusto, pues las
matrices de correlación fueron de tipo tetracórico y se
trabajó con el procedimiento de óptima implementación
de análisis paralelo en vez de la regla de Kaiser. En la
tabla 4 se pueden apreciar los estadísticos descriptivos
tales como la media, los intervalos de conanza, la
varianza, la asimetría y la curtosis. Mediante este
procesamiento los datos de la asimetría y la curtosis
obtienen mejores valores que con el procesamiento
mediante SPSS, ya que se ubican dentro del rango de
-1/+1.
Por otro lado, al realizar el análisis factorial,
se empleó el método de mínimos cuadrados no
ponderados robustos, obteniéndose también un índice
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Tabla 4. Estadísticos descriptivos obtenidos mediante procesamiento con FACTOR
N° Media
Intervalo de
conanza
Varianza Asimetría Curtosis
Ítem 1 0.570 (0.49 ; 0.65) 0.245 -0.285 -1.915
Ítem 2 0.737 (0.67 ; 0.81) 0.194 -1.081 -0.832
Ítem 3 0.693 (0.62 ; 0.76) 0.213 -0.838 -1.297
Ítem 4 0.722 (0.65 ; 0.79) 0.201 -0.996 -1.008
Ítem 5 0.648 (0.57 ; 0.72) 0.228 -0.623 -1.610
Ítem 6 0.767 (0.70 ; 0.83) 0.179 -1.266 -0.400
Ítem 7 0.393 (0.32 ; 0.47) 0.238 0.442 -1.802
Ítem 8 0.581 (0.50 ; 0.66) 0.243 -0.332 -1.887
Ítem 9 0.500 (0.42 ; 0.58) 0.250 0.000 -1.996
Ítem 10 0.756 (0.69 ; 0.82) 0.185 -1.194 -0.577
Ítem 11 0.722 (0.65 ; 0.79) 0.201 -0.996 -1.008
Ítem 12 0.489 (0.41 ; 0.57) 0.250 0.045 -1.994
Ítem 13 0.819 (0.76 ; 0.88) 0.149 -1.659 0.746
Ítem 14 0.519 (0.44 ; 0.60) 0.250 -0.074 -1.991
Ítem 15 0.259 (0.19 ; 0.33) 0.192 1.103 -0.785
Ítem 16 0.667 (0.59 ; 0.74) 0.222 -0.710 -1.494
Ítem 17 0.596 (0.52 ; 0.67) 0.241 -0.394 -1.842
Ítem 18 0.548 (0.47 ; 0.63) 0.248 -0.194 -1.959
Ítem 19 0.367 (0.29 ; 0.44) 0.232 0.555 -1.689
Ítem 20 0.670 (0.60 ; 0.74) 0.221 -0.728 -1.469
Ítem 21 0.452 (0.37 ; 0.53) 0.248 0.194 -1.959
Ítem 22 0.456 (0.38 ; 0.53) 0.248 0.179 -1.964
Ítem 23 0.474 (0.40 ; 0.55) 0.249 0.104 -1.985
Ítem 24 0.533 (0.46 ; 0.61) 0.249 -0.134 -1.978
Ítem 25 0.641 (0.57 ; 0.72) 0.230 -0.589 -1.651
Ítem 26 0.681 (0.61 ; 0.75) 0.217 -0.782 -1.387
Ítem 27 0.289 (0.22 ; 0.36) 0.205 0.935 -1.125
Ítem 28 0.530 (0.45 ; 0.61) 0.249 -0.119 -1.982
Ítem 29 0.452 (0.37 ; 0.53) 0.248 0.194 -1.959
Ítem 30 0.693 (0.62 ; 0.76) 0.213 -0.838 -1.297
de adecuación muestral bajo, mediante la prueba
KMO (0,654) y una estructura unidimensional que
explica el 10,46% de la varianza total de la prueba.
En ese sentido, solo los ítems 6, 8, 16, 17, 21, 25 y
26 obtuvieron saturaciones superiores a 0.3 en el
factor hallado. Por otro lado, la prueba de congruencia
unidimensional (I-UNICO) la varianza común
explicada por ítem (I-ECV) y las cargas absolutas
residuales de cada ítem (I-REAL) no son concluyentes
en que la escala sea unidimensional, como se puede
apreciar en la tabla 5.
Asimismo, solo dos de cinco índices de bondad
de ajuste satisfacen los criterios establecidos para
la conrmación de un modelo factorial adecuado
(χ
2
= 668,078; gl= 405 (p< ,000); χ
2
/gl=1,649; CFI=
0,553 IC 95% [0,423, 56,697]; GFI= 0,876 IC 95%
[0,837, 0,944]; AGFI= 0,867 IC 95% [0,825, 0,940];
RMSEA= 0,049 IC 95% [0,005; 0,067]), lo que
pone en duda la adecuación del modelo factorial.
Finalmente, a pesar que solo siete ítems obtuvieron
saturaciones adecuadas, el cálculo la conabilidad
mediante la prueba alfa de Cronbach, arrojó un índice
de 0,5, mientras que la prueba Omega de McDonald
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Tabla 5. Matriz de estructura y evaluación de unidimensionalidad con FACTOR
N° Factor 1 Comunalidad I-UNICO I-ECV I-REAL
Ítem 1 -0.231 0.053 0.934 0.723 0.176
Ítem 2 -0.044 0.002 0.505 0.369 0.069
Ítem 3 -0.029 0.001 0.440 0.329 0.053
Ítem 4 -0.080 0.006 0.438 0.327 0.140
Ítem 5 0.020 0.000 0.066 0.062 0.106
Ítem 6 -0.872 0.760 0.988 0.864 0.320
Ítem 7 -0.000 0.000 0.000 0.000 0.001
Ítem 8 -0.315 0.099 0.952 0.757 0.184
Ítem 9 -0.230 0.053 0.938 0.730 0.154
Ítem 10 -0.173 0.030 1.000 0.977 0.035
Ítem 11 -0.010 0.000 0.387 0.296 0.017
Ítem 12 -0.056 0.003 0.207 0.175 0.139
Ítem 13 -0.001 0.000 0.000 0.000 0.267
Ítem 14 -0.049 0.002 0.667 0.472 0.060
Ítem 15 -0.128 0.016 0.488 0.359 0.262
Ítem 16 -0.437 0.191 0.944 0.740 0.331
Ítem 17 -0.321 0.103 0.997 0.928 0.114
Ítem 18 -0.094 0.009 0.140 0.124 0.335
Ítem 19 -0.263 0.069 0.591 0.423 0.346
Ítem 20 -0.001 0.000 0.221 0.184 0.002
Ítem 21 -0.311 0.097 0.780 0.555 0.359
Ítem 22 -0.208 0.043 0.938 0.731 0.164
Ítem 23 -0.022 0.000 0.036 0.034 0.151
Ítem 24 -0.143 0.020 0.240 0.198 0.435
Ítem 25 -0.429 0.184 0.687 0.486 0.597
Ítem 26 -0.328 0.107 0.610 0.435 0.505
Ítem 27 -0.238 0.057 0.998 0.939 0.091
Ítem 28 -0.083 0.007 0.729 0.516 0.097
Ítem 29 0.001 0.000 0.016 0.016 0.007
Ítem 30 -0.011 0.000 0.251 0.206 0.024
obtuvo un índice de consistencia interna aún menor
(0,453), esto sugiere que la prueba no es conable.
DISCUSIÓN
La depresión es un trastorno que amerita ser atendido
(26) y diferenciado de otros múltiples desórdenes
emocionales (27), sobre todo entre la población
adulta mayor, que al percibir que su salud y sus
facultades declinan con el tiempo, suelen deprimirse.
Además, en este grupo etario la depresión se solapa
muy frecuentemente con la demencia (7), por lo que
es necesario contar con instrumentos de evaluación
debidamente validados. La nalidad del presente
estudio ha sido la valoración de las cualidades
psicométricas de la Escala de Depresión Geriátrica de
Yesavage, que como su nombre indica, es usada para
evaluar la depresión en los adultos mayores.
Nuestro estudio ha permitido calcular la validez y la
conabilidad de la Escala de Depresión Geriátrica de
Yesavage en adultos mayores de entre 60 y 92 años,
provenientes de provincias ubicadas en la Macro
región sur del Perú. Los resultados, sin embargo,
no respaldan que se trate de un instrumento válido
ni conable. En ese sentido, aunque otros estudios
en países de habla hispana, han dado cuenta de las
bondades psicométricas de este instrumento (17),
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han empleado el programa SPSS en la realización
del análisis factorial, reportado una estructura interna
de dos, tres o cuatro factores con buenos índices de
conabilidad en diversas partes del mundo (18),
muchos de ellos han utilizado el programa SPSS para
realizar los cálculos psicométricos, pero por defecto
este programa utiliza las correlaciones de Pearson
para efectuar el análisis factorial, cuando los más
conveniente, dado el tipo de respuesta dicotómica
que ofrece la prueba, es que se realicen correlaciones
tetracóricas (20).
Para nuestro caso, el análisis con el SPSS ha reportado
una estructura de siete factores que se reduce a
solo cuatro después de eliminar los factores que
se componen de menos de tres ítems. Estos cuatro
factores se reducen a solo uno, considerando la baja
conabilidad que han obtenido los tres restantes que
terminaron siendo eliminados. De modo que, mediante
el procesamiento con SPSS la estructura factorial
de la Escala de Depresión Geriátrica de Yesavage
es unidimensional y cuenta con una conabilidad
aceptable (0,751). Los ítems que la componen serían
el 4, 8, 13, 18, 23, 24, 25, 26 y 27, que explican el
11,64% de la varianza total de la prueba, es decir,
tienen un escaso poder predictivo, pues lo ideal es
que la varianza explicada supere el 40% (28). En tal
sentido, otros estudios, como el de Gómez-Angulo
y Campo-Arias (19) también han reportado que una
versión breve de incluso 5 ítems es más conable que
la versión de 15 ítems.
Por otro lado, al procesar los datos con el programa
FACTOR la conabilidad obtenida es baja (< 0.6) y
la estructura interna unidimensional, que comprende
los ítems 6, 8, 16, 17, 21, 25 y 26 con saturaciones
por encima de 0,3 y valores que conrman la
unidimensionalidad de la prueba, pero con bajos
índices de bondad de ajuste. Es decir, la valoración
psicométrica de la Escala de Depresión Geriátrica
de Yesavage se compone de siete ítems, no tiene
una adecuada solución factorial y es poco conable.
Estos resultados, son empero, más favorables con el
programa SPSS, pero como se ha venido explicando
los criterios de factorización son menos robustos.
Los resultados obtenidos demuestran que no es
conveniente realizar estimaciones psicométricas de
escalas dicotómicas con el programa SPSS, ya que se
violan ciertos supuestos psicométricos que favorecen
los resultados de los cálculos estadísticos (21). Esto
tendría como consecuencia, una falsa valoración de
las funciones psicológicas de los adultos mayores, y
por consiguiente, una errada toma de decisiones en
cuanto a su diagnóstico y tratamiento. En ese sentido,
dos situaciones podrían explicar nuestros resultados:
o bien la prueba no tiene propiedades psicométricas
adecuadas que satisfaga criterios estadísticos robustos,
o bien la muestra no ha respondido adecuadamente
a los ítems del instrumento. En ambos casos, estos
resultados pueden estar mediados por diferencias
culturales y los niveles socioeconómicos de donde
provienen los adultos mayores evaluados. En
consecuencia, nuevas investigaciones deberán dar
cuenta de las propiedades psicométricas de la Escala
de Depresión Geriátrica de Yesavage, pero lo ideal
es que se efectúen con técnicas psicométricas más
rigurosas, tales como análisis factorial conrmatorio,
análisis de invarianza, teoría de respuesta al ítem, etc.
Por otro lado, los ítems 8 (¿Tiene miedo de que algo
le esté pasando?), 25 (¿Frecuentemente siente ganas
de llorar?) y 26 (¿Tiene problemas para concentrarse?)
obtienen adecuadas medidas en ambos procedimientos,
y podrían estar haciendo referencia a una problemática
común en el adulto mayor de la Macroregión sur del
Perú, como es el miedo a padecer alguna enfermedad,
labilidad emocional y un decremento de las funciones
psicológicas superiores. En ese sentido, así se valoran
aspectos negativos de la vida afectiva del adulto
mayor, también debe promoverse el estudio de su
bienestar psicológico, que suele estar mediado por
el apoyo percibido, los estilos de afrontamiento, la
satisfacción con la vida (29) y la resiliencia (30), así
como variables familiares y psicosociales (31).
Correspondencia
Walter L. Arias Gallegos
Universidad Continental,
Av. Los Incas S/N, José Luis Bustamante y Rivero,
Arequipa, Perú.
Correo electrónico: warias@continental.edu.pe
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