Nivel de resiliencia y síntomas depresivos en el internado médico en el Perú / Level of resilience and depressive symptoms in medical interns in Peru

INTRODUCCIÓN: El interno de Medicina se encuentra sometido a múltiples factores que pueden llegar a generarle síntomas depresivos. La resiliencia es un mecanismo que permite sobrellevar y contrarrestar esta circunstancia. Existe escasa información sobre la dimensión y la relación entre estos 2 aspectos en la población descrita. OBJETIVO: Determinar la relación entre el nivel de resiliencia y la presencia de síntomas depresivos durante el internado médico en Lima, Perú. MATERIALES Y MÉTODOS: Se realizó un estudio transversal en una muestra representativa de internos de Medicina Humana de 4 hospitales de Lima, Perú. El nivel de resiliencia se midió con la Escala de Resiliencia de Wagnild y Young abreviada y la presencia de síntomas depresivos con la Escala de Autoevaluación para la Depresión de Zung abreviada. Se utilizó el modelo de regresión logística para determinar la asociación estadística. RESULTADOS: Se encuestó a 202 internos (83,5% del total de internos). El nivel de resiliencia presentó una media de 78,01±11,59, con una prevalencia de resiliencia alta del 87,1% (n=176), y la prevalencia de síntomas depresivos fue del 42,6% (n=86). Se encontró una relación inversa entre el nivel alto de resiliencia y la ausencia de síntomas depresivos (OR 13,75; IC 95% 3,9-47,6; p < 0,05). CONCLUSIÓN: Aquellos internos con un mayor nivel de resiliencia presentaron menos síntomas depresivos. El contacto con amigos y la conformidad con la sede y con el personal de trabajo se asociaron con un nivel alto de resiliencia

INTRODUCTION: The medical intern is susceptible to multiple factors that can lead to depressive symptoms. Resilience is a mechanism that allows them to overcome and counteract this problem. There is limited information about the scope and relationship between these 2 aspects in the population described. OBJECTIVE: To determine the relationship between the level of resilience and the presence of depressive symptoms during the medical internship in Lima, Peru. MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional study was carried out on a representative sample of interns from four hospitals in Lima, Peru. The level of resilience was measured with the Wagnild and Young Abbreviated Resilience Questionnaire, and the presence of depressive symptoms with the abbreviated Zung Self-Rating Depression Scale. A logistic regression model was used to determine statistical relationship. RESULTS: A total of 202 interns were surveyed (83.5% of the total number of interns). The mean level of resilience was 78.01±11.59, with a high resilience prevalence of 87.1% (n=176), with the mean prevalence of depressive symptoms being 42.6% (n=86). An inverse relationship was found between a high level of resilience and the absence of depressive symptoms (OR 13.75; 95% CI 3.9-47.6; P<.05). CONCLUSION: Those with a higher level of resilience had fewer depressive symptoms. Contact with friends, and conformity with the hospital and with staff were associated with a high level of resilience

Adicción a internet y calidad de sueño en estudiantes de medicina de una Universidad peruana, 2016 / Internet addiction and sleep quality in medical students from a Peruvian university, 2016

RESUMEN Introducción: El internet se ha convertido en una herramienta prácticamente indispensable de la vida diaria. No obstante, existen casos en los que su uso excesivo empieza a generar cierta dependencia en los usuarios, y provoca así el trastorno conocido como adicción a internet. Objetivo: Evaluar la adicción a internet y la calidad de sueño en estudiantes de Medicina de una universidad peruana e identificar las variables relacionadas a su presencia. Material y Métodos: Estudio transversal analítico que incluyó alumnos de Ciencias Básicas de la Facultad de Medicina Humana escogidos mediante un muestreo estratificado aleatorio. Para la medición de las variables principales se usaron dos instrumentos, el Índice de Calidad de Sueño de Pittsburgh (PSQI) y el Test de Adicción a Internet (AI). Para evaluar la asociación entre las variables de estudio calculamos las razones de prevalencias crudas (RPc) y ajustadas (RPa), consideramos como significativo un valor p < 0,05. Resultados: Se encuestó un total de 297 estudiantes. La media de edad fue 18,7 ± 1,7 años y el 55,6 % fue de sexo femenino. El porcentaje de mala calidad de sueño y adicción a internet fue de 72,4 % y 10,4 %, respectivamente. En el modelo ajustado encontramos que estar cursando el tercer año de la carrera fue un factor protector para la mala calidad de sueño (RPa: 0,59; IC 95 %: 0,36-0,97) y los factores asociados a padecerla fueron ser un usuario problemático (RPa: 1,51; IC 95 %: 1,01-2,23) o con adicción a internet (RPa: 1,71; IC 95 %: 1,01-2,90). Conclusiones: La adicción a internet y la mala calidad de sueño son problemas de salud mental frecuentes en los estudiantes de medicina y están relacionadas entre sí.

ABSTRACT Introduction: The internet has become a practically indispensable tool of daily life. However, there are cases in which its inadequate use begins to generate some dependence on users, causing the disorder known as Internet addiction. Objective: To evaluate the association between internet addiction and sleep quality in medical students from a Peruvian university. Material and Methods: We conducted a cross-sectional analytical study in Basic Sciences medical students. We selected the participants using a random stratified sampling method. For the measurement of the main variables, two instruments were used: The Pittsburg Sleep Quality Index (PSQI) and the Internet Addiction Test (AI). To evaluate the association between the study variables, we calculated the crude (cPR) and adjusted prevalence ratios (aPR), considering a p value <0.05 significant. Results: We surveyed a total of 297 medical students. The mean age was 18.7 ± 1.7 years and 55,6 % was female. The prevalence of poor sleep quality and Internet addiction was 72,4 % and 10,4 %, respectively. In the adjusted model we found that being in the third year of the medical studies was a protective factor for poor sleep quality (aPR: 0.59, 95 % CI: 0.36-0.97) and the factors associated with having this condition were being a problematic user (aPR: 1.51, 95 % CI: 1.01-2.23) or having Internet addiction (aPR: 1.71, 95 % CI: 1.01-2.90). Conclusions: We found an association between internet addiction and poor sleep quality in medical students. Higher Education Centers should conduct periodic psychometric evaluations and propose strategies and interventions for the mental health of their students.