Este estudio ha investigado la estructura latente de la depresión en una muestra de una clínica geriátrica, mediante un análisis taxométrico, que es una familia de procedimientos estadísticos diseñados para probar si un constructo es representado mejor por categorías o dimensiones en el que los sujetos varían. La muestra estuvo conformada por 570 ancianos, con una edad media de 71,90 años (DS = 7,45) que respondieron a la Escala de Depresión Geriátrica, una prueba de screening cognitivo y a cuestiones demográficas. Se utilizaron tres procedimientos taxométricos: Mean Above Minus Below a Cut (MAMBAC), Maximum Eigenvalue (MAXEIG) y Latent Mode (L-Mode). Se usaron conjuntos de datos simulados categóricos y dimensionales, así como los índices de ajuste CCFI (Comparison Curve Fit Index). Los resultados mostraron en las tres técnicas un mejor ajuste para el modelo dimensional, en detrimento de la solución taxónica. O sea, depresión parece estar mejor representada como un síndrome, donde los sujetos se distribuyen en un continuum, en lugar de como una entidad discreta de diagnóstico.
Depresión; Envejecimiento; Evaluación en Salud
