Estudio de la calidad de vida y evaluación multidimensional en un grupo de personas mayores de 60 años

  1. GUERRERO LOZANO, ENRIQUE
Dirigida por:
  1. Joaquín Nieto Munuera Director/a
  2. Juan Antonio López García Codirector/a

Universidad de defensa: Universidad de Murcia

Fecha de defensa: 02 de diciembre de 2005

Tribunal:
  1. Francisco Javier Méndez Carrillo Presidente/a
  2. María Ángeles Abad Mateo Secretario/a
  3. José Manuel García Fernández Vocal
  4. Conrado Navalón Vila Vocal
  5. José Pedro Espada Sánchez Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 131350 DIALNET

Resumen

Nuestro estudio persigue dos objetivos principales: por un lado, describir desde una perspectiva empírica diferentes aspectos de la funcionalidad y calidad de visa de las personas mayores. Por otro, establecer una tipología empírica, que permita identificar de una forma rápida la calidad de vida en el eje (salud física-salud mental) del estado de salud de un sujeto. La muestra estuvo compuesta por 106 varones y 79 mujeres que acudían a un Centro de Día situado en la localidad de Cartagena. A la muestra se le administraron dos cuestionarios, a saber: OARS y SF-36. Pretendíamos comprobar si existían perfiles definidos en los sujetos de nuestro estudio y para ello, utilizamos técnicas de agrupamiento con las distintas variables del cuestionario OARS. Los resultados obtenidos nos indicaron que no había ninguna variables que tuviera una relevancia importante. Posteriormente, realizamos un análisis cluster con las distintas escalas del cuestionario de salud SF-36 que nos arrojó 4 tipologías de sujetos según su estado de salud (alta calidad de vida, calidad de vida saludable, calidad de vida deteriorada y baja calidad de vida). Con el fin de conocer en qué grupo podríamos clasificar a un sujeto, realizamos discriminante. Procedimos a fijar como variable dependiente, el factor de agrupamiento resultante del análisis cluster, y como variables independientes, especificamos las distintas escalas del Sf-36. Tomadas en su conjunto todas las variables independientes, el modelo resultante era estadísticamente significativo (Lambda=0.0118; F25,500=66.0859; p=0.0000), lo que nos permitió justificar un sistema de clasificación. El modelo "total" consiguió una clasificación correcta en el 99% de los casos, presentando una alta eficacia. Posteriormente, realizamos un segundo análisis discriminante por pasos, para seleccionar aquellas variables con mayor poder predictivo y eliminar aquellas otras que nos aportaran escala o nula inf