Dados do Trabalho
Título
Propriedades de medida do Patient Health Questionnaire (PHQ-9) para o rastreio de depressão em pacientes após alta da terapia intensiva
Objetivo
Explorar a estrutura e consistência interna do PHQ-9 para o rastreio de sintomas depressivos em pacientes na alta imediata da unidade de terapia intensiva.
Métodos
Estudo metodológico com delineamento transversal, incluídas 484 pessoas após hospitalização nas UTIs de um hospital público em Feira de Santana-BA, entre 2022 e 2023. Aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa. Dados armazenados no REDCap, utilizado os softwares SPSS para análise de frequências e o FACTOR para a análise fatorial exploratória (AFE). Foi aplicado um questionário amplo para avaliação da síndrome pós cuidados intensivos (PICS), contendo o PHQ-9 para mensuração de sintomas depressivos. Realizada a extração fatorial, com teste da dimensionalidade por análise paralela (AP) e eigenvalue maior que 1, incrementada pelas técnicas UniCO, ECV e MIREAL. A confiabilidade foi avaliada pelo ômega de McDonald.
Resultados
Os participantes eram homens (62,1%), idade média de 50,8 (d.p.=32,2), escolaridade até ensino fundamental (43,9%).
A AFE mostrou adequação dos dados para a análise fatorial; o eigenvalue e a AP apontaram estrutura unidimensional,corroborada pelo UniCO (0,981), EVC (0,869) e MIREAL (0,209). Cargas fatoriais satisfatórias (0,50-0,74). O ômega de McDonald demonstrou consistência interna adequada (ω=0,84).
Conclusão
Os achados demonstraram boas propriedades da estrutura unidimensional do PHQ-9 para avaliação de depressão em pacientes com risco para o desenvolvimento de PICS, além disso, a aplicação é simples e de baixo custo, contribuindo para o monitoramento seguro de sintomas depressivos. O rastreio e intervenção preventiva contribui para minimizar prejuízos na saúde mental e funcionalidade desses indivíduos.
Área
Gestão, Qualidade e Segurança
Autores
Kátia Santana Freitas, Vivian Manuela Lima dos Santos, Pollyana Pereira Portela, Maiana Raiara de Oliveira Santos, Vanessa Marcela Lima dos Santos, Adriele Rasslan da Silva Gama, Alessandra Rabelo Gonçalves Fernandes, Fernanda Aghata Carvalho Santana