Scielo RSS <![CDATA[Anales de la Facultad de Medicina]]> http://www.scielo.org.pe/rss.php?pid=1025-558320220003&lang=es vol. 83 num. 3 lang. es <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.pe/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.pe <![CDATA[La investigación y publicación científica en medio de la pandemia]]> http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-55832022000300171&lng=es&nrm=iso&tlng=es <![CDATA[Caracterización y manejo del nódulo tiroideo en niños, en el Servicio de Cirugía de Cabeza, Cuello y Máxilo Facial del Instituto Nacional de Salud del Niño - Breña, 2000 - 2020]]> http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-55832022000300174&lng=es&nrm=iso&tlng=es RESUMEN Introducción. El nódulo tiroideo en niños generalmente es asintomático, de presentación múltiple y aislada, con dificultad para instaurar el riesgo de malignidad, sobre todo si no es palpable. Objetivo. Determinar las características epidemiológicas, clínicas, ecográficas y manejo quirúrgico del nódulo tiroideo en pacientes del Servicio de Cirugía de Cabeza, Cuello y Máxilo Facial del Instituto Nacional de Salud del Niño (INSN) - Breña, 2000 -2020. Métodos. Estudio observacional, descriptivo y retrospectivo. Se usó la clasificación Bethesda para los estudios citológicos. Los datos fueron analizados en el programa SPSS versión 22. Las variables cualitativas fueron expresadas en frecuencias absolutas y relativas; y las cuantitativas en medidas de tendencia central y dispersión. Resultados. Fueron 66 casos, el promedio de edad fue 10,94 ± 0,88 años, el 48,5% entre 11 a 15 años, el 78,8% fueron del sexo femenino, un 89,4% no referían antecedente familiar de cáncer. Predominó la forma asintomática (74,2%). Ecográficamente el 43,9% de nódulos se localizaron en lóbulo derecho, presentación única (68,2%) y menor a dos centímetros (43,9%). El 82,6% de los 23 casos Bethesda II fueron hemitiroidectomizados y el 86,4% de 22 casos Bethesda VI fueron tiroidectomizados. Conclusiones. En pacientes pediátricos, los nódulos tiroideos se presentaron mayormente en mujeres de 11 a 15 años, sin antecedente familiar de cáncer, asintomáticos, localizados en lóbulo derecho, únicos y menor a dos centímetros. El grado II de la clasificación Bethesda fue la más frecuente. La hemitiroidectomía fue la intervención quirúrgica más utilizada.<hr/>ABSTRACT Introduction. The thyroid nodule in children is usually asymptomatic, multiple and isolated presentation, with difficulty in establishing the risk of malignancy, especially if it is not palpable. Objective. To determine the epidemiological, clinical and ultrasound characteristics and surgical management of thyroid nodules in patients of the Head, Neck and Maxillofacial Surgery Service of the Instituto Nacional de Salud del Niño (INSN) - Breña, 2000-2020. Methods. Observational, descriptive and retrospective study. The Bethesda classification was used for cytological studies. Qualitative variables were expressed in absolute and relative frequencies; and quantitative variables in measures of central tendency and dispersion. Results. There were 66 cases, the average age was 10.94 ± 0.88 years, 48.5% between 11 and 15 years, 78.8% were female, 89.4% had no family history of cancer. The asymptomatic form predominated (74.2%). Ultrasonographically, 43.9% of nodules were located in the right lobe, single presentation (68.2%) and smaller than two centimeters (43.9%). 82.6% of the 23 Bethesda II cases were hemithyroidectomized and 86.4% of 22 Bethesda VI cases were thyroidectomized. Conclusions. In pediatric patients, thyroid nodules occurred mostly in women aged 11 to 15 years, with no family history of cancer, asymptomatic, located in the right lobe, single and less than two centimeters. Grade II of the Bethesda classification was the most frequent. Hemithyroidectomy was the most used surgical intervention <![CDATA[Depresión en adultos mayores en el Perú: distribución geoespacial y factores asociados según ENDES 2018 - 2020]]> http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1025-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence. <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. 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La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. 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La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. 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La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> <item> <title/> <link>http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=01805-55832022000300180&lng=es&nrm=iso&tlng=es</link> <description>RESUMEN Introducción. La depresión en la población adulta mayor es un asunto de salud pública y escasos estudios analizan su distribución según áreas geográficas. Objetivos. Describir la distribución geoespacial y factores asociados del síndrome depresivo (SD) en adultos mayores peruanos según la ENDES 2018 al 2020. Métodos. Estudio transversal y de tipo analítico a partir de los datos de las encuestas nacionales, las cuales emplearon la escala PHQ-9 para medir el SD. Se utilizó la prueba Chi cuadrado de Pearson, regresión logística multivariada y OR con un p valor &lt;0,05. Resultados. La prevalencia del SD en el año 2018 fue de 12,9%; 13,3% en 2019 y 10,8% en 2020. Los factores asociados al SD fueron: ser mujer, vivir en la pobreza. Bajo nivel de instrucción, residir en el área rural, proceder de la sierra y selva, vivir solo y tener 75 o más años de edad. El análisis geoespacial evidenció que el SD se concentra en departamentos de la sierra como Huancavelica, Puno, Ayacucho, Apurímac y por el norte, Ancash y Cajamarca. Conclusiones. Las políticas públicas dirigidas a la reducción del SD deben focalizarse en las mujeres, mayores de 75 años, quienes viven en área rural y fundamentalmente a los que viven en los departamentos identificados con la mayor prevalencia.<hr/>ABSTRACT Introduction. Depression in the elderly population is a public health issue and few studies analyze its distribution according to geographic areas. Objectives. To describe the geospatial distribution and associated factors of depressive syndrome (DS) in Peruvian older adults according to ENDES 2018 to 2020. Methods. Crosssectional and analytical study based on data from national surveys, which used the PHQ-9 scale to measure DS. The analysis used Pearson's Chi square test and multivariate logistic regression and OR with p &lt; 0,05. Results. The prevalence of DS in 2018 was 12.9%; 13.3% in 2019 and 10.8% in 2020. The factors associated with DS were: being a woman, living in poverty, having secondary education, residing in rural areas, coming from the mountains and jungle, living alone and being 75 years of age or older. The geospatial analysis shows that the SD is concentrated in five departments: the coast (Lima, La Libertad, Piura) and the southern highlands (Puno, Arequipa). Conclusions. Public policies aimed at reducing DS should focus on women, older than 75 years and those who live in rural areas and fundamentally those who live in the departments identified as having the highest prevalence.</description> </item> </channel> </rss> <!--transformed by PHP 06:10:46 31-10-2024-->