Autor/autores:
Ulbricht CM; Chrysanthopoulou SA; Levin L...(et.al)
La depresión es un problema importante de salud pública, pero la remisión de los síntomas es difícil de predecir. Esto puede deberse a una heterogeneidad sustancial subyacente al trastorno. El análisis de clases latentes (LCA) se usa a menudo para elucidar subtipos de depresión clínicamente relevantes, pero no está claro si surgen o no...
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La depresión es un problema importante de salud pública, pero la remisión de los síntomas es difícil de predecir. Esto puede deberse a una heterogeneidad sustancial subyacente al trastorno. El análisis de clases latentes (LCA) se usa a menudo para elucidar subtipos de depresión clínicamente relevantes, pero no está claro si surgen o no subtipos consistentes. Intentamos examinar críticamente la implementación y el informe de LCA en este contexto realizando una revisión sistemática para identificar artículos que detallan el uso de LCA para explorar subtipos de depresión entre muestras de adultos que respaldan los síntomas de depresión. PubMed, PsycINFO, CINAHL, Scopus y Google Scholar se buscaron para identificar artículos elegibles indexados antes de enero de 2016. Veinticuatro artículos que informaron 28 modelos de LCA fueron elegibles para su inclusión. Las características de la muestra variaron ampliamente. La mayoría de los artículos usaron síntomas de depresión como los indicadores observados de los subtipos de depresión latente. Los detalles con respecto al ajuste y la selección del modelo a menudo faltaban. No se identificó un conjunto consistente de subtipos de depresión entre los estudios. Las diferencias en cómo se construyeron los modelos podrían explicar parcialmente los resultados contradictorios. Los estándares para usar, interpretar y reportar los modelos LCA podrían mejorar nuestra comprensión de los resultados de LCA. Incorporar las dimensiones de la depresión distintas de los síntomas, como el funcionamiento, puede ser útil para determinar los subtipos de depresión.
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