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Interacciones

versión impresa ISSN 2411-5940versión On-line ISSN 2413-4465

Interacciones vol.9  Lima ene./dic. 2023  Epub 23-Mar-2023

http://dx.doi.org/10.24016/2023.v9.305 

Artículos originales

Diseño de un modelo de regresión para predecir la presencia de la depresión durante el embarazo a partir de la inteligencia emocional, el cuidado parental, la ansiedad y el estrés

Design of a regression model to predict the presence of depression during pregnancy based on emotional intelligence, parental care, anxiety and stress

1Escuela de Psicología y Programa de Magíster en Psicología Clínica, Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Bernardo O’Higgins, Santiago, Chile.

2Departamento de Psicología, Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad Argentina de Empresas, Buenos Aires, Argentina.

RESUMEN

Introducción:

La depresión perinatal se ha definido como la presencia de episodios depresivos mayores o menores durante el período gestacional y/o durante el primer año posparto. La depresión durante el embarazo afecta alrededor de un 13% de las mujeres embarazadas a nivel mundial y en un 10% en la población chilena con consecuencias significativas para la mujer, su hijo y su familia.

Objetivo:

Diseñar un nuevo modelo para predecir la presencia de depresión en mujeres durante el embarazo.

Método:

Estudio no experimental, transversal, de tipo explicativo de la depresión en mujeres durante el embarazo (regresión logística) considerando las variables inteligencia emocional, cuidado parental, ansiedad y estrés. La muestra estuvo conformada por 273 mujeres-madres gestantes entre 14 y 38 semanas de embarazo, con edades entre 18 y 38 años, para una media de 25.67 años (SD= 5.8).

Resultados:

El modelo de regresión es válido y significativo en la predicción de las probabilidades de ocurrencia de la depresión, explicando el 82,4% de la varianza de la VD (Presencia de la depresión) por las variables edad, las dimensiones claridad y reparación de la inteligencia emocional, las dimensiones sobreprotección materna y paterna, cuidado paterno de las variables estilo parental; estrés, trabajo y estado civil soltera. Hay un 95.2% de probabilidad de acierto en el resultado de la depresión cuando se incorpora cada una de las variables del modelo.

Conclusiones:

Los mejores predictores de la depresión en el embarazo serían por una parte mayores niveles o valores de las variables e indicadores edad, reparación, sobreprotección materna, cuidado paterno y estrés, y por otra parte puntajes bajos en las dimensiones y valores de variables claridad, y sobreprotección paterna; sumado a si la mujer trabaja y es soltera. Esta combinación de las variables serían las condiciones tanto individuales como contextuales que influyen en dicha aparición.

Palabras clave: perinatal; Depresión perinatal; Psicología Clínica; Psicopatología; Variables psicológicas

ABSTRACT

Background:

Emotion regulation involves the modulation of emotional experiences to facilitate goal attainment. Conversely, emotional difficulties are a pattern of emotional experiences and expressions that interfere with goal-directed behavior.

Objectives:

Design a new model to predict the presence of depression in women during pregnancy.

Methods:

Non-experimental, cross-sectional, explanatory study of depression in women during pregnancy (logistic regression) considering the variables emotional intelligence, parental care, anxiety and stress. The sample consisted of 273 pregnant women-mothers between 14 and 38 weeks pregnant, aged between 18 and 38 years, for a mean of 25.67 years (SD= 5.8).

Results:

The regression model is valid and significant in predicting the probability of occurrence of depression, explaining 82.4% of the variance of DV (Presence of depression) by the variables age, clarity and repair of depression dimensions. emotional intelligence, the maternal and paternal overprotection dimensions, and paternal care of the parental style variables; stress, work and single marital status. There is a 95.2% probability of success in the depression result when each of the model variables is incorporated.

Conclusions:

The best predictors of depression in pregnancy would be, on the one hand, higher levels or values of the variables and indicators age, reparation, maternal overprotection, paternal care, and stress, and on the other hand, low scores in the dimensions and values of clarity variables, and paternal overprotection; added to whether the woman works and is single. This combination of variables would be the individual and contextual conditions that influence said appearance.

Keywords: psychology; Perinatal depression; Clinical Psychology; Psychopathology; Psychological variables

INTRODUCCIÓN

La depresión durante el embarazo afecta entre el 13% (Banti et al., 2010) y el 15% (Rojas et al., 2018), de las mujeres embarazadas a nivel mundial con etiología multifactorial. En la población chilena tiene incidencia del 10% (Jadresic et al., 2007). Estos valores pueden están relacionados con incidencia de la depresión postparto que suele estar entre 3% y 30% (Dennis y McQueen, 2009; National Health and Medical Research Council, 2000) durante el primer año, dependiendo del tiempo después del nacimiento y el método de medición utilizado. La Asociación Americana de Psiquiatría (2014) reporta que hasta un 50% de los episodios de depresión mayor postparto comienzan antes del parto. De forma similar Celik et al., (2015) reportan que el 56% de las mujeres latinas residentes en México y Estados Unidos presentan trastorno de depresión posparto durante los primeros cuatro meses después del nacimiento de su bebé.

De esta forma, la depresión perinatal surge como un tema de interés definido como la presencia de episodios depresivos mayores o menores durante el período gestacional y/o durante el primer año posparto (Babb et al., 2015). Logrando delimitación y nombre dentro de las patologías en el Manual de Diagnóstico y Estadística de Trastornos Mentales (APA, 2014), identificado como “trastorno depresivo de inicio en el periparto”. Corresponde a uno de los desórdenes mentales que más inhabilita a las mujeres, llegando afectar hasta el 75% de las mujeres durante la gestación (Silva et al., 2013), y niveles más elevados (33.3±10.94) en este período en comparación con mujeres no embarazadas (24.8±14.0) (Chinchilla-Ochoa et al., 2019).

Al ser una etiología multifactorial, la literatura reconoce potenciales circunstancias o condiciones precursoras de la depresión durante el embarazo, entre las cuales se pueden mencionar: la presencia de ansiedad (Lovibond y Lovibond, 1995; Silva y Mejías, 2013), desajustes emocionales (Lazarus, 2000; Uriarte, 2006; Beltrán-Jiménez y Ortiz-Acosta 2011), y factores psicosociales y acontecimientos vitales (Ferreira et al., 2012; Paolini et al., 2012); todas las cuales se presentan como condiciones preexistentes al estado de embarazo (Mauri et al., 2010). De igual forma, Quezada y González (2012) reportan que la condición de estado civil (Silva et al., 2013), el tipo de embarazo y los estresores económicos y/o sociovinculares (González y Landero, 2006), explican el 71% de la varianza de la depresión en las adolescentes primogénitas. Por su parte Moreno et al. (2004) los considera aspectos que se relacionan de manera directa con la emergencia de la depresión y está asociada con una variedad de consecuencias negativas tanto para la madre como para su bebé y la familia en general.

Otro variable que destaca en la literatura es la inteligencia emocional, autores como Woodard (2010) y Malpartida (2020) plantean que las mujeres embarazadas y particularmente si están deprimidas, presentan mayor habilidad que las no embarazadas, para comprender y manejar las emociones, es decir, que el embarazo potencia la percepción de habilidades relacionadas a la inteligencia emocional. Barraza et al. (2015) presentan evidencia que a mayor atención emocional mayores niveles de depresión, en tanto que, a mayores niveles de comprensión y regulación emocional, menores niveles de depresión; estos resultados son concordantes con lo reportado por Beltrán-Jiménez y Ortiz (2011).

La depresión durante el embarazo afecta tanto a la madre como al bebe, observándose: bajo peso al nacer, bajo tamaño, dificultades en el desarrollo cognitivo y motor, problemas en el establecimiento de un apego seguro, y futuros problemas relacionales y emocionales (Alhusen et al., 2013). También hay reporte de hijos de madres que han sufrido de depresión periparto, que tienen más probabilidades de tener problemas emocionales, alimentarios y de comportamiento (Mendoza y Saldivia, 2015). Asimismo, se han descrito consecuencias en la adherencia a los controles o abandono de los cuidados prenatales propios del embarazo, como lo son las ausencias a los primeros controles y deterioro del autocuidado que se requiere para el proceso del embarazo (Dorca, 2015; Jadresic, 2010; Orr et al., 2007).

Mendoza y Saldivia (2015) puntualizan que el diagnóstico tardío de depresión posparto puede traer complicaciones a toda la familia, con énfasis en los problemas entre el vínculo entre madre, padre e hijo, para las madres puede convertirse en un trastorno depresivo crónico, que puede llegar incluso al suicidio y filicidio durante el período perinatal. Para los padres, puede tener un efecto dominó, y causar tensión emocional y convertirse en un factor de riesgo para que el padre también pueda desarrollar depresión (Bayrampour et al., 2015; Malpartida, 2020). Por estas razones, esta investigación tuvo como objetivo diseñar un nuevo modelo para predecir la presencia de depresión en mujeres durante el embarazo.

 

MÉTODO

Participantes

Se realizó un muestreo no probabilístico de sujetos voluntarios, para recopilar una muestra de 273 mujeres-madres gestantes que asistieron a los consultorios del sistema de salud público de la región de Coquimbo y La Serena, Chile, con tiempo de embarazo entre 14 y 38 semanas, tenían un rango de edad entre 18 y 38 años (M= 25.67 años; SD= 5.8), y que consultaron uno de los cuatro centros de salud familiar y atención primaria del sistema público de las ciudades antes señaladas. El 51.64% (141 mujeres embarazadas) provenían de La Serena y el 48.36% (132 mujeres embarazadas) de Coquimbo.

Instrumentos

Para medir la Inteligencia Emocional, se utilizó el TMMS-24 (Trait Meta-Mood Scale) versión abreviada de 24 ítems (8 ítems por cada factor o componente evaluado: atención, claridad y reparación), desarrollado por el grupo de investigación de Salovey y Mayer (1995) y adaptada por Fernández-Berrocalet al. (2004). La escala original evalúa el metaconocimiento de los estados emocionales mediante 48 ítems. Es una de las escalas más utilizadas para la evaluación de la inteligencia emocional autopercibida, dada su facilidad de aplicación y fiabilidad (Extremera y Fernández, 2006). En Chile el TMMS-24 se encuentra validado en muestras de universitarios chilenos (Barraza y González, 2016; Espinoza-Venegas, et. al, 2015), con niveles de confiablidad mediante alfa de cronbach para cada una de las subescalas de: Atención, α = .87; Claridad, α = .85, y de Reparación, α = .88. En el presente estudio, se calculó la confiabilidad mediante el coeficiente de consistencia interna, obteniendo alfa de cronbach de α = .86 para la escala total, mientras que en las subescalas se obtuvo para la Atención, α = .83; Claridad, α = .86, y de Reparación, α = .82. Para estimar la validez de constructo, primero se estimó la adecuación de los datos mediante la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), obteniéndose un valor de .81 (valores adecuados >.80). También se realizó una prueba de esfericidad de Bartlett, con valor adecuada (p < .001). Se utilizó el análisis de componentes principales para calcular un análisis factorial exploratorio (AFE), el modelo que presentó mejor ajuste fue el compuesto por tres factores que explican el 54.25% de la varianza total de la muestra. También se realizó el análisis factorial confirmatorio (AFC) y calculó de la invariancia factorial (mediante la máxima verosimilitud). Se estimó la no normalidad de los datos mediante la corrección robusta de Satorra-Bentler. En base al estadístico X2 (< .01), no se puede asegurar un ajuste adecuado del modelo, pero el índice de ajuste comparativo (CFI) de > .90 (buen ajuste a los datos); el índice de ajuste no normado (NNFI) de > .90 (buen ajuste a los datos); los índices de ajuste incremental (IFI) de > .90 (buen ajuste a los datos); los índices de McDonalds (MFI) > .90 (buen ajuste a los datos). El error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) muestra un ajuste adecuado (≤ .08).

Por otra parte, la ansiedad, estrés y depresión se midió con en el DASS-21 (depression anxiety and stress scale) versión compuesta por 21 reactivos tipo Likert. Proporciona sintomatología de la ansiedad, depresión y estrés de forma independiente. Proporciona una concepción dimensional de cada trastorno psicológico (Lovibond y Lovibond, 1995). En Chile el DASS-21 fue adaptada y validada por Antúnez y Vinet (2012), con alfas de cronbach de .85; .83 y .73 para las escalas de depresión, estrés y ansiedad respectivamente. Un alfa de .91 para la escala total. Para calcular la validez de constructo se empleó el análisis de componentes principales, tres factores correlacionados que representaron una proporción de la varianza (43.7%). Estos autores reportan indicadores de validez convergente, mediante el coeficiente de correlación de Pearson, entre las escalas del DASS-21 con el Inventario de Depresión de Beck (r= .71, p< .001), y el Inventario de Ansiedad de Beck (r= .54, p< .001), ambas correlaciones fueron estadísticamente significativas, aunque de magnitudes diferentes. En las subescalas, la de Ansiedad del DASS-21 mostró una correlación con el Inventario de Ansiedad de Beck de (r= .76, p< .001), y con el Inventario de Depresión de Beck una correlación de (r= .50, p< .001), ambas significativas. La escala de Estrés del DASS-21 mostró correlaciones estadísticamente significativas con el Inventario de Ansiedad de Beck (r= .64, p< .001), y con el Inventario de Depresión de Beck (r= .57, p< .001). En el presente estudio se evaluó la validez de constructo usando el análisis factorial confirmatorio; se utilizaron varios índices para evaluar el ajuste global del modelo: el X2 mostró (< .01) discrepancia entre el modelo hipotético y el construido a partir de los datos; también se utilizó el índice de ajuste comparativo (CFI) de > .90 (buen ajuste a los datos); índice ajustado por parsimonia (PCFI) con valores > .70 (buen ajuste del modelo); el promedio de la raíz cuadrada del error de aproximación (RMSEA) con valores menores a .06 (buen ajuste de los datos).

Para medir el vínculo parental temprano, se utilizó el Parental Bonding Instrument (P.B.I), desarrollado por Parker et al. (1979). Basado en la teoría del apego de John Bowlby (1989), que mide la percepción de la conducta y actitud de los padres en relación con el sujeto en su infancia y hasta los 16 de la adolescencia. Se utilizó la estandarización del P.B.I. (Parental Bonding Instrument), versión adaptada a la población entre 16 y 64 años del Gran Santiago de Melis et al., (2001). Los índices de confiabilidad (de la escala original) para las escalas divididas por el sexo del progenitor, presentaron valores que fluctuaron entre .63 y .88. En la adaptación chilena los índices de Consistencia Interna para las escalas divididas por el sexo del progenitor fluctuaron entre .78 y .93. En el presente estudio se estimó la confiabilidad mediante el índice de Consistencia Interna, se utilizó el coeficiente de correlación Spearman¬Brown y coeficiente Alfa de Cronbach, mostraron valores de .78 y .89, respectivamente. También se estimó la validez de constructo, obtenida a través de la realización de un Análisis Factorial Exploratorio, por el método de Rotación Varimax; se encontró una proporción de varianza total (varianza de factores comunes) de 39.78%.

 

Procedimiento

La muestra fue captada por un total de 15 alumnos que realizaban el trabajo de fin de grado, fueron entrenados en la administración de cuestionarios, mediante procedimientos derole playing. Se les solicitó que seleccionaran de su entorno cercano a un grupo de entre 8 y 10 adultos mayores de 18 años, mediante el efecto de bola nieve (Thomson, 2002).

 

Análisis estadísticos de los datos

Se utilizó el modelo de regresión logística binaria para la construcción del perfil.

El modelo logístico empleado fue:

La finalidad del modelo logístico fue utilizar una técnica para predecir la presencia de la depresión en mujeres periparto, considerando las variables independientes: la inteligencia emocional (con sus las tres dimensiones, atención, claridad, y reparación), el estilo parental que se divide en cuidado (materno y paterno) y sobreprotección (materno y paterno); la edad; situación laboral; estado civil; y tiempo de matrimonio o convivencia. Se tomó como variable dependiente, la presencia de la depresión, con un punto de corte de ≥ a 14, y ausencia ≤ 13 en la escala del DASS- 21. Aquellas variables para las cuales la razón de ventajas (ROA) o la prueba de U de Mann Whitney resultaron significativas hasta un 15 % fueron incluidas en el análisis logístico multivariado para ser ajustadas. Se utilizó el método de selección por pasos, por contrastar la entrada basada en la significación del estadístico de puntuación y contrasta la eliminación basándose en la probabilidad del estadístico de la razón de verosimilitud que se basa en estimaciones condicionales de los parámetros (IBM, 2022), para detectar en el conjunto de variables cuantitativas que mejor predicen la respuesta. Se fijó un nivel de significación para la entrada de .15 y para la salida de .20; lo que permite eliminar de la ecuación del modelo aquellas variables con un valor de dicho estadístico no significativo. Posteriormente se estudiaron los posibles efectos de interacción y confusión.

Aspectos éticos

x La presente investigación fue aprobada por la comisión de evaluación del Doctorado en Psicología de la Universidad de Palermo (Argentina), registrada bajo el número: http://hdl.handle.net/10226/2033. Se resguardaron los aspectos éticos durante todo el desarrollo de las etapas investigativas. Estos aspectos se enmarcan en lo planteado por el Colegio de Psicólogos de Chile, en su código de ética profesional, destacando los siguientes criterios:

a) Consentimiento Informado: El uso del consentimiento informado responde a una ética kantiana donde los seres humanos deben ser tratados como un fin en sí mismos y nunca como un medio para conseguir algo. “Así, los participantes del estudio deben estar de acuerdo con ser informantes y, a su vez, deben conocer tanto sus derechos como sus responsabilidades dentro de la investigación” (Denzin y Lincoln, 2000, p. 67).

En ese sentido se consideraron también dentro de los requerimientos éticos del colegio de psicólogos de Chile, los siguientes:

b) El Respeto a las personas: protegiendo su autonomía, donde se le indicó a los participantes la posibilidad de retirarse en cualquier momento del estudio y se les trató con cortesía, respeto y sin emitir juicios de valor.

c) Beneficencia: donde se minimizan los riesgos para los sujetos de la investigación y se potencia al máximo los beneficios para los sujetos.

d) Justicia: en que los riesgos y beneficios de un estudio de investigación deben ser repartidos equitativamente entre los sujetos de estudio. Bajo toda circunstancia debe evitarse en el estudio procedimientos de riesgo exclusivamente en población vulnerable por motivos de raza, sexo, estado de salud mental, etc.; es decir, usar procedimientos razonables, no explotadores y bien considerados para asegurarse de que se administran correctamente como es el caso de la aplicación de las pruebas psicométricas utilizadas.

e) Confidencialidad: El código de ética hace énfasis en la seguridad y protección de la identidad de las personas que participan de la investigación, además respecto a los datos recopilados. Teniendo todo esto en conjunto un carácter confidencial y exclusivamente con fines académicos y para la investigación.

RESULTADOS

La Tabla 1 muestra las categorías para los niveles de Depresión, Ansiedad y Estrés establecida por Lovibond y Lovibond (1995), de acuerdo a la cantidad de síntomas que presentan las personas y la frecuencia de los mismos en cada una de las subescalas. Usando dichas categorías obtuvimos que el 53.1% (145 mujeres embarazadas) de la muestra, mostraron niveles depresión de leve a severo. Pero para el presente estudio solo se consideró la presencia o ausencia de depresión, categorizando los puntajes con un punto de corte de ≥ a 14, y ausencia ≤ 13 en la escala del DASS- 21, obteniéndose 105 mujeres (38.46 %) de la muestra con síntomas para considerarlas con depresión.

Tabla 1. Categoríaspara los niveles de Depresión, Ansiedad y Estrés del DASS-21. 

Nota.Lovibond y Lovibond (1995).

Las medias (Tabla 2) de las tres dimensiones que componen la variable inteligencia emocional fueron similares, van desde 27.26 (SD= 5,77) en la dimensión claridad hasta 28.42 (SD= 5,68) en atención. De igual formas las medias en las dimensiones de cuidado 20,43 (SD= 5,00) y 21,94 (SD= 4,42), fueron mayores en contraste con las medias de sobreprotección 16,82 (SD= 5,67) y 20,10 (SD= 3,88). De igual forma dentro de cada dimensión el elemento paterno fue puntuado más alto que el materno. Pero la diferencia más marcada se observó entre cuidado materno 20,43 (SD= 5,00) y sobreprotección materna 16,82 (SD= 5,67).

La frecuencia (fx) y proporción (%) de personas con sintomatología depresiva, ansiosa y estrés vario (Tabla 1) entre las mujeres de estudio. El 53.1% mostró un nivel depresión, este número aumenta a 79.5% con síntomas de estrés y 88.3% con síntomas de ansiedad. Lo cual muestra que la ansiedad es el estado emocional predominante en el grupo de mujeres embarazadas.

Tabla 2. Estadísticosdescriptivos de las Variables predictoras y predicha. 

Nota: M = media. DE = desviación estandar. EE = error estándar.

El modelo de eficacia de ROA indica que hay una mejora significativa en la predicción en las probabilidades de ocurrencia de la depresión (Chi cuadrado: 261,887; gl 14; p > .001). El valor de R2de Nagelkerke indica que el modelo propuesto explica el 82,4% de la varianza de la VD (Presencia de la depresión). Indica que la varianza explicada por el modelo es significativa (Chi2: 124,578; gl 8; p > .001). Para el análisis de regresión logística indica que hay un 95.2% de probabilidad de acierto en el resultado de la depresión cuando se incorpora cada una de las variables del modelo.

Probabilidad de ocurrencia (Tabla 3) se utilizó un error de medida de 5% (p ‹ .05) muestra que a mayor edad hay más probabilidad de tener depresión. A menor puntaje de claridad (Inteligencia emocional) hay más probabilidad de tener depresión. A mayor puntaje de reparación hay más probabilidad de tener depresión. Con puntajes altos de sobreprotección materna hay más probabilidad de tener depresión. Mayores puntajes de cuidado paterno hay más probabilidad de tener depresión. Menores puntajes de sobreprotección paterna hay más probabilidad de tener depresión. Mayores niveles de estrés hay más probabilidades de tener depresión. Si la mujer trabaja hay más probabilidades de depresión. Si es soltera hay más probabilidades de depresión.

Table 3.  Parámetros del modelo de regresión logística de depresión con los predictores de: la edad, inteligencia emocional, estilo vincular, ansiedad, estrés, condición laboral, y estado civil. 

Para analizar la estimación de presencia de la depresión frente a que no esté presente (ratios) y la presencia de cada uno de los grupos o dimensiones de las variables independientes (odds ratios), se procedió a dividir la presencia de la depresión entre cada grupo, especificados en la Tabla 4, donde se observa que la presencia de la depresión es 2.55 veces más probable en el grupo de mujeres de 18 a 28 años, frente a no estar presente; de igual forma es 1.74 veces más probables que esté presente en el grupo de mujeres de 29 a 38 años frente a no presentar depresión durante el embarazo; por consiguiente es mayor el riesgo si la mujer tiene entre 18 y 28 años de presentar depresión durante el embarazo. En cuanto a la inteligencia emocional, es 4.17 veces más probable que las personas con bajos valores en la dimensión claridad presenten depresión, frente a no presentar. De igual forma es 3.96 veces más probable que presenten depresión las mujeres que tienen altos puntajes en la escala de reparación, frente a las mujeres que tienen puntajes más bajos. En la variable estilo vincular es 6.83 veces más probable que las mujeres presenten depresión si tienen un estilo vincular de sobreprotección materna, frente a no presentar depresión durante el embarazo. Otra variable predictora fue el estrés, que tiene 9.32 más veces de presentar depresión durante el embarazo las madres con altos puntajes de estrés, frente a las madres con bajos puntajes de estrés durante el embarazo. Es el factor que más impacto en la presencia de depresión durante el embarazo. En referencia al estado civil se pudo estimar que las mujeres solteras tienen 5.45 más veces la posibilidad de presentar depresión durante el embarazo frente a no presentarlo. Debido a la probabilidad diferencial que se observaron en los niveles (o dimensiones) de las variables edad, inteligencia emocional, y estado civil, se consideran que variables en interacción con la presencia de la depresión durante el embarazo. De igual forma la variable estrés aparece como una variable de confusión porque al suprimirse su presencia cambia la asociación con las otras variables predictoras de la depresión.

Table 4. Modelos de regresión logística con depresión durante el seguimiento como variable dependiente. 

Nota. Variable de confusión: el estrés; Variables de interacción: la edad, la inteligencia emocional, y el estado civil.

DISCUSIÓN

Hallazgos principales

El modelo de regresión cumplió los dos objetivos previstos para su utilidad. Primero mostró una capacidad explicativa del 82.4% de la varianza de la depresión usando la estimación paso a paso. El valor corregido de R2 de Nagelkerke aumentó al 95.2% de probabilidad de acierto en la presencia de depresión cuando se usa como variables independientes: la edad, la inteligencia emocional, el estilo vincular, la ansiedad, el estrés, la condición laboral, y el estado civil, usando como parámetro los niveles de estrés.

En cuanto al segundo objetivo de la técnica que es la estimación se pudo observar que la variable que muestra más relación con la presencia de la depresión es los altos niveles de estrés (Grote y Bledsoe, 2007; Gotlib et al., 1989; Saisto et al., 2001); en segundo lugar puntajes altos en la dimensión sobreprotección materna se relacionan con la presencia de la depresión durante el embarazo (Babb et al., 2015); como tercera variable relacionada con la presencia de la depresión se apreció la categoría soltera de la variable estado civil; la cuarta variable identificada fue los puntajes bajos en la dimensión claridad de la inteligencia emocional (Beltrán-Jiménez y Ortiz (2011); seguida los puntajes altos en la dimensión reparación se relaciona con la presencia de la depresión durante el embarazo (Fernández-Berrocal et al., 2003); la última variable del modelo que se presento fue la edad, con mayor impacto en el rango de edad de 18 a 28 años.

Se obtuvo como variable de confusión en el modelo propuesto el estrés, debido a se relaciona de manera directa con otras variables predictoras. También se identificaron las variables en interacción con la presencia de la depresión durante el embarazo a la edad, la inteligencia emocional y el estado civil, debido a que la asociación entre estas variables y la variable a predecir varía según los diferentes niveles (o dimensiones) de cada una de estas variables.

Comparación con otros estudios

La prevalencia de síntomas depresivos perinatales de 38.46 % del estudio, contrasta con la amplia variabilidad de otros estudios de Latinoamérica, entre los que podemos mencionar el de Lam et al., (2010), que estimo en 34.1%, estudios más recientes como el de Gaviria et al., (2019) reportaron 22,36%, Osma-Zambrano et al., (2019) el 24.6%, Aguilar Figueroa et al., (1998) que obtuvieron 21%, y Lara Vidal (2021) obtiene el 7.67%. Queda en evidencia que la incidencia en los países latinoamericanos, según Barrera y Nichols (2015), y Malpartida (2020), es mayor que a nivel mundial (15%). Por otro lado, otros estudios reportan valores por encima, como las investigaciones de Campos Cabos (2017) quien reporta el 41%, y Nunton Marchand, Alvarado Ríos y Pérez Llanos (2020) un 77,2% (durante la pandemia del COVID-19) en sus muestras. El modelo de regresión logística encontró asociación entre síntomas depresivos perinatales clínicamente significativos y los factores psicosociales: estado civil (solteras), tienen 5.45 más veces la posibilidad de presentar depresión durante el embarazo, valor inferior al aportado por de Gaviria et al., (2019) de 6.26 en mujeres que han finalización una relación de pareja. El 88.3% de la muestra presentó síntomas de ansiedad, similar. Las variables predictoras comunes con la investigación de Campos Cabos (2017 fueron: la edad y el estado civil. Otra variable presente en la investigación de Seguil Rojas y Povis Matencio (2022) fue la afectividad negativa (lo que en nuestro estudio sería la dimensión claridad de la Inteligencia emocional), que correlaciono significativa y moderada con la depresión perinatal. Hasta el momento son pocas las investigaciones que abordan las variables consideradas en el estudio, las investigaciones encontradas hacen énfasis en factores como apoyo o abandono (familiar, pareja, social); condiciones durante el embarazo, como abortos, violencia, planificación del embarazo); condiciones económicas (familia, pareja, personal); antecedentes depresivos (propios y de familia), son las dimensiones y variables más citadas en las investigaciones.

Implicancias en salud pública

La depresión prenatal se ha asociado con (Da Costa, Larouche, Dritsa & Brender, 2000): Bajo peso al nacer, aumento de riesgo de parto prematuro, preeclampsia, irritabilidad neonatal, conductas de bajo autocuidado durante el embarazo (tabaquismo e ingesta de alcohol y/o sustancias), y mala adherencia a controles prenatales. Estas situaciones, ocasionan mayores consultas a los centros de salud, mayores riesgos de vida y mayores recursos económicos en el sistema de salud. Por consiguiente, es necesario seguir potenciando la búsqueda de prevención y detección temprana. Este cuadro de salud termina afectando, además de la madre (física y mental), al bebe (se han detectado déficit social y cognitivo), es decir, la salud y la relación entre ambos, incluso puede afectar las relaciones familiares (pareja y entorno cercano). Otro impacto en el sistema de salud es la poca existencia de programas para la prevención, aunque se disponen de amplios datos estadísticos para estimar los riesgo de sufrir depresión perinatal y establecer un correcto seguimiento de la salud perinatal (Ayerza y Herraiz, 2015). En necesario seguir trabajando en obtener evidencia científica de los tratamientos e intervenciones, debido a la amplia gama que existen y se emplean en la actualidad (Hara, Dennis, McCabe y Galbally, 2015). Existe apoyo de los más Importantes organismos internacionales, que han destacado la importancia de la prevención, facilitan directrices y recomendaciones sobre metodología, instrumentos de evaluación y características de las intervenciones, entre ellos podemos mencionar: el US Preventive Services Task Forceen (Connor, Rossom, Henninger, Groom y Burda, 2016), La American Academy of Pediatrics (AAP), Earls and the Committee on Psychosocial Aspects of Child and Family (2015), El American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) (2013, 2015), y el National Institute for Health and Care Excellence (2014, 2015). La depresión perinatal puede llegar a la discapacidad temporal o permanente de la madre, incluso existe un mayor riesgo de desarrollo de depresión en los próximos cinco años con una tasa de recurrencia de un 60% a 80% posterior al primer episodio depresivo postparto (Cooper & Murray, 1995). En el campo específico de la clínica, la depresión perinatal o postparto entra dentro de los trastornos del estado de ánimo del puerperio, junto con la tristeza postparto y la psicosis postparto, tienen una alta prevalencia en muchas partes del mundo (Medina-Serdán, 2013), convirtiéndose en una de las primeras complicaciones perinatales y por ende en un problema de salud pública.

Fortalezas y limitaciones

Este estudio representa un aporte a la evidencia empírica para explicar la completa relación y causalidad de una condición de salud que viven un importante número de mujeres embarazadas.

Otra fortaleza es la posición asumida por los investigadores, al priorizar en el diseño la incorporación de variables de índole personal o interna a la mujer. En la literatura predominan las investigaciones que consideran variables externas, relacionales y experiencias vividas. En conjunto amplia la comprensión y explicación de la presencia de la depresión perinatal.

Se pudieron obtener indicadores con importante peso explicativo de la depresión posparto que contribuya a proponer nuevas investigaciones que incorporen solo variables comprobadas empíricamente.

Una limitación es la amplitud temporal del concepto, hay autores que lo consideran además del tiempo de gestación del bebe, los primeros meses postparto, llegando incluso hasta los 12 meses. Esto ocasiona una variabilidad de factores al incorporar dos momentos de la vida del bebe y procesos o etapas de la madre. Otra limitación es la amplitud de valores de prevalencia reportada en las investigaciones, en muestras latinoamericanas, siendo mucho mayor que las reportadas a nivel mundial.

Conclusiones

La regresión logística resultó una prueba pertinente y robusta para continuar con la detección de variables y aspectos relacionados con la presencia de la depresión perinatal, que ayude en el futuro a comprender la compleja causalidad de esta enfermedad que inicia en las pacientes obstétricas. Este diseño permitió identificar variables claves para la detección de la depresión perinatal: en primer lugar el estrés, luego la sobreprotección materna, luego el estar soltera, después la poca claridad de las emociones, también los bajos recursos para recuperarse de las emociones negativas, y por último, la edad, es decir ser del grupo más joven. Esta combinación de variables mostró una alta explicación de la varianza de la depresión perinatal. Esta temática de gran importancia para la psicología perinatal en Chile requiere de mayor desarrollo, continuando con investigaciones hasta llegar a la intervención. El proyecto busca promover la investigación regional ampliando la base empírica y teórica de la temática y por ende del área profesional.

Se mostró la importancia de implementar sistemas preventivos que atiendan a las mujeres gestantes, que permitan disminuir la preeminencia de las incapacidades crónicas o de las reincidencias depresivas y, por ende, reducir al mínimo las limitaciones funcionales consecutivas.

AGRADECIMIENTOS

No aplica

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CITARLO COMO: Giovanazzi, S., & Pérez, A. (2023). Design of a regression model to predict the presence of depression during pregnancy based on emotional intelligence, parental care, anxiety and stress.Interacciones, 9, e305. http://dx.doi.org/10.24016/2023.v9.305

1ORCID Sandro Giovanazzi: https://orcid.org/0009-0009-0692-9025 Aquiles Pérez: https://orcid.org/0009-0004-5496-2915

FUENTE DE FINANCIAMIENTO El financiamiento de los costos para la realización del proyecto proviene de los ingresos profesionales que tienen los investigadores. Se utilizaron los recursos económicos personales para solventar los gastos que generó el diseño, el trabajo de campo, el análisis de resultados y la redacción del documento final.

5PROCESO DE REVISIÓN Este estudio ha sido revisado por dos revisores externos en modalidad de doble ciego. El editor encargado fue Anthony Copez-Lonzoy. El proceso de revisión se encuentra como material suplementario 1.

6DECLARACIÓN DE DISPONIBILIDAD DE DATOS La base de datos puede solicitarle mediante correo electrónico a los autores.

7DESCARGO DE RESPONSABILIDAD El autor es responsable de todas las afirmaciones realizadas en este artículo.

Recibido: 17 de Noviembre de 2022; Revisado: 30 de Enero de 2023; Aprobado: 04 de Mayo de 2023

Correspondencia: sandro.giovanazzi@ubo.cl

CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES Sandro Giovanazzi: Recolección de datos, Escritura, Revisión, Análisis de datos, Redacción y edición. Aquiles Pérez: Escritura, Revisión, Metodología, Análisis de datos, Redacción y edición.

CONFLICTO DE INTERESES Los autores expresan que no hubo conflictos de intereses al recoger los datos, analizar la información ni redactar el manuscrito

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