INTRODUCCIÓN

Para la Organización Mundial de la Salud (1), la depresión representa un problema de salud pública; según estimaciones a nivel internacional, más de 280 millones de personas la padecen, manifestándose en sufrimiento, irritabilidad, pena permanente, y escaso interés por las actividades familiares, escolares y laborales. Así, el 3,8 % de la población mundial padece depresión, siendo la prevalencia mayor en los adultos (5 %), así como en los adultos mayores (5,7 %); además, este malestar constituye un 4,3 % de la carga mundial de morbilidad y es una de las principales causas de discapacidad a nivel mundial, proyectándose que para el 2030 será la primera causa de esta condición (2).

El Instituto de Salud Mental Honorio Delgado-Hideyo Noguchi (3-6) realizó estudios epidemiológicos en el Perú, encontrando que el desorden más frecuente es la depresión, cuyas prevalencias de vida fueron 18,2 % en Lima, 16,2 % en la serranía, 21,4 % en la región de la montaña, y 14,1 % en la costa.

La depresión es el síntoma psiquiátrico más común en la atención primaria (7). Se estima que la prevalencia es alta en este entorno, especialmente entre personas con enfermedades crónicas (8). Es causa primordial de discapacidad, ausencia laboral, productividad disminuida o pérdida y mayor uso de recursos de atención médica (9, 10). Asimismo, está relacionada con la baja calidad de vida (11) y el costo elevado de la atención médica (12). Por lo tanto, la depresión tiene importantes implicaciones para la salud pública (13).

Según Kroenke (14), la depresión no se detecta en más de la mitad de los pacientes de atención primaria, casi el 30-50 % de los pacientes con depresión pasan desapercibidos durante el diagnóstico por un médico de atención primaria (13), siendo la evaluación inexacta una de las barreras importantes para una atención eficaz (15, 16). A pesar de la alta carga, la depresión —a menudo— no se reconoce ni se trata lo suficiente (17, 18).

Los instrumentos de detección son muy útiles en encuestas comunitarias y pueden usarse para referir pacientes al personal de salud mental. De ahí la necesidad de evaluar las diferentes escalas de depresión, sus ventajas, limitaciones y propiedades psicométricas.

En relación con los instrumentos usados que evalúan la depresión, tenemos los siguientes: Inventario de Depresión de Beck (BDI), que evalúa la presencia y la severidad de la depresión; Escala Heteroaplicada de Hamilton (HRSD), que reconoce síntomas relacionados a la depresión; Inventario de Salud Mental de 5 reactivos (MHI-5), escala autoaplicable que identifica la presencia de indicadores del trastorno; Montgomery Asberg Depression Rating Scale (MADRS), escala heteroaplicada que mide la severidad de los síntomas; así como el Cuestionario de Salud del Paciente (PHQ-9), herramienta autoaplicable que estima la presencia de síntomas (19).

Por otra parte, es necesario analizar la validez y la fiabilidad de los instrumentos (20), situación crítica que reflejan Quispe y Lévano (21), quienes señalan que el 53,3 % de los psicólogos no examina las condiciones locales relacionadas al lugar de origen de los instrumentos, lo cual puede afectar la validez; además, el 42,2 % realiza evaluaciones usando test inadecuados; el 46,7 % realiza interpretaciones que no corresponden; y otro 48,9 % de los encuestados señala que para utilizar las pruebas de medición estas deberían ser autorizadas previa evaluación de su competencia. Asimismo, Moscoso (22) establece que los instrumentos actuales sobre depresión presentan niveles diagnósticos simplistas y ambiguos, no diferencian las dimensiones objetivas de los trastornos depresivos; asimismo, señala que los instrumentos existentes solo tienen el propósito de evaluar la intensidad de los síntomas y la frecuencia de la ocurrencia, tomando como referencia el DSM-V. En este contexto, Livia y Ortiz (23), en un estudio realizado sobre los test psicológicos en el Perú, señalaron que no existe una política de control que regule el uso adecuado de las pruebas y que asegure la fiabilidad de los resultados, por lo cual se hace un mal uso de las pruebas psicométricas por la falta de estandarización de los instrumentos.

Cjuno et al. (24) señalan que el PHQ-9 es una de las pruebas más estudiadas en la población peruana, cuyas evidencias de validez y fiabilidad en nuestro país no disponen de certeza, observándose una ausencia de la generalización de la consistencia interna, razón por la cual se ha decidido llevar a cabo un análisis metaanalítico de la fiabilidad.

El PHQ-9 se considera una variante autoaplicada de la herramienta diagnóstica PRIME-MD (Primary Care Evaluation of Mental Disorder) para trastornos mentales comunes. Spitzer et al. (25) determinaron la validez y la utilidad diagnóstica en la atención primaria en clínicas de Estados Unidos, comparable con el PRIME-MD original administrado por un médico, así como en una muestra de pacientes de obstetricia y ginecología de Nueva York (26). El PHQ-9, en el apartado de depresión, puntúa cada uno de los nueve criterios del DSM-IV de 0 (nada) a 3 (casi diariamente). Su puntuación puede oscilar entre 0 y 27. Mide, asimismo, la sintomatología depresiva y se ha empleado frecuentemente en investigaciones como herramienta de cribado, principalmente en investigación epidemiológica. En el estudio original de Kroenke et al. (27), en donde utilizan las entrevistas para profesionales de salud mental (MHP) como criterio estándar, para un puntaje PHQ-9 ≥ 10 se obtuvo una sensibilidad y especificidad del 88 % en ambos para la depresión mayor. Los puntajes del PHQ-9 de 5, 10, 15 y 20 presentaron depresión leve, moderada, moderadamente grave y grave, respectivamente, cumpliendo un doble propósito: la capacidad del instrumento como medio de apoyo al diagnóstico y la capacidad de identificar la severidad de los síntomas (27). En un reciente estudio sobre los aspectos psicométricos del PHQ-9, se encontró una distribución de los ítems en un solo factor con una varianza explicada de 54,8 % y un α = 0,896 (28).

Enfoque de generalización de la fiabilidad

El metaanálisis es una metodología que combina y resume los resultados de varios estudios individuales, lo cual sintetiza la información de varias investigaciones y genera un aumento del tamaño de la muestra (29). Por otro lado, el mayor tamaño de muestra repercute en una mayor potencia estadística, mejorando la posibilidad de detectar diferencias cada vez menores y permite hacer más precisos los estimados de los intervalos de confianza. Este tipo de investigación se ha considerado como antídoto contra la llamada crisis de replicación que aflige a las ciencias sociales (30), dada la necesidad de la comunidad científica de poder resumir la información dispersa en la literatura.

Por lo señalado, efectuar un metaanálisis de la fiabilidad del PHQ-9 se hace necesario para conocer la precisión de las puntuaciones del instrumento, el mismo que no se ha efectuado, para así determinar si se puede generalizar la fiabilidad. En una primera indagación en las bases de datos Web of Science (WoS) y Scopus, no se encontraron metaanálisis sobre la fiabilidad de este instrumento; sin embargo, sí se ubicaron algunos estudios de revisión sistemática que hacen referencia fundamentalmente a la validez (31, 32).

El estudio de la fiabilidad del instrumento es necesario, considerando que se trata de una propiedad psicométrica que cambia de acuerdo con variables externas, como la composición de la muestra o el contexto en el que se aplica (33, 34), por lo que es recomendable disponer de estimaciones de la fiabilidad a partir de diferentes diseños para lograr una mejor comprensión del error que afecta a las puntuaciones, variando sus coeficientes de acuerdo a las poblaciones, además de la variabilidad de las muestras de personas (20). Asimismo, las estimaciones de las puntuaciones de las pruebas deben basarse en sus propios datos, en lugar de ser inducidas por resultados anteriores (35), a lo cual Vacha-Haase et al. (36) denominaron como «inducción a la fiabilidad»; ello refleja la concepción errónea de que la consistencia de las puntuaciones es una propiedad inmutable. De igual manera, se ha indicado que una forma de observar el comportamiento de la consistencia interna de los puntajes de una prueba es estudiar con el metaanálisis la generalización de la fiabilidad y dar cuenta de la heterogeneidad.

La realización de un metaanálisis de confiabilidad es una metodología que permite encontrar factores involucrados en dicha variabilidad. También ayudará a estudiar la adecuación y generalización de un instrumento, considerando que la generalización de la fiabilidad corresponde al análisis psicométrico de las propiedades de un cuestionario en las distintas situaciones en las que ha sido aplicado (37).

Si bien se han realizado investigaciones de las propiedades psicométricas del PHQ-9, no se ha encontrado la ejecución de un metaanálisis de la generalización de la fiabilidad de los puntajes sobre dicho instrumento; por tanto, los objetivos de la investigación fueron describir las características de los estudios, estimar la fiabilidad media de las puntuaciones de la escala, evaluar la heterogeneidad de las estimaciones de la fiabilidad y la búsqueda de variables moderadoras que permitan dar cuenta de tal variabilidad. ​

MATERIALES Y MÉTODOS

Búsqueda y selección de artículos

El estudio se inició con una revisión de la literatura, de acuerdo al método PRISMA (38), tomando en consideración los criterios de inclusión-exclusión y ecuación de búsqueda, todo en relación con el objetivo del estudio, para luego realizar el metaanálisis, siguiendo las indicaciones de la lista de verificación REGEMA (REliability GEneralization Meta-Análisis) (39).

Búsqueda bibliográfica

Las investigaciones seleccionadas debían cumplir cuatro criterios: i) ser una investigación empírica que haya aplicado el PHQ-9 en personas de las diferentes edades; ii) haberse informado entre el 2020 y el 2022; iii) reportar el estadístico de fiabilidad alfa de Cronbach obtenido con los propios datos de la muestra; y iv) estar en el idioma español o inglés.

La búsqueda bibliográfica se realizó con cuatro investigadores independientes, quienes analizaron la evaluación de los requisitos de elegibilidad e inclusión. Los artículos fueron seleccionados de las bases de datos WoS y Scopus, en los cuales se efectuó la búsqueda con tres descriptores de manera independiente: “Psychometrics” AND “Patient Health Questionnaire-9” (PHQ-9), “Validity” AND “Reliability” AND “patient Health Questionnaire- 9” (PHQ-9), “Reliability” AND “patient Health Questionnaire- 9” (PHQ-9).

El proceso se inició revisando 528 registros de búsqueda (369 de WoS y 159 de Scopus), de los cuales 150 eran duplicados, por lo que se analizaron los resúmenes de los 378 restantes. Posteriormente, se excluyeron 232 artículos debido a que comprendían estudios no psicométricos. Se evaluaron los 146 estudios restantes para determinar su elegibilidad, de los cuales se excluyeron 114, por contener otras versiones del instrumento PHQ-9 (n = 50), por tener acceso solamente al abstract (n = 24) y por no contener estudios de fiabilidad (n = 40). Finalmente, el número de documentos seleccionados quedó conformado por 32 artículos que cumplieron los criterios requeridos para realizar el estudio. La búsqueda de artículos se realizó de acuerdo con el método PRISMA para las revisiones sistemáticas, las mismas que se detallan en la figura 1.

Extracción y codificación de los datos

De los 32 estudios seleccionados, se obtuvieron los coeficientes de fiabilidad para las diversas muestras. A cada uno de los reportes se aplicó una lista de chequeo, la misma que incluyó las siguientes variables: autor, año de publicación, tamaño muestral, continente (Asia, África, Europa, Latinoamérica, América del Norte), idioma (inglés y otros), tipo de muestra (general, problemas de salud), grupo generacional (adolescente, joven, adulto, adulto mayor, mixta) y coeficiente de fiabilidad alfa de Cronbach.

Análisis estadísticos

Los estudios seleccionados reportaron al menos un coeficiente de confiabilidad alfa obtenido de los análisis con la muestra. Con el objetivo de normalizar su distribución, previo a la elaboración de los análisis estadísticos, los valores alfa de Cronbach se modificaron mediante la fórmula propuesta por Bonett (40), con la finalidad de realizar un ajuste en los datos para que los coeficientes alfa sigan una distribución más simétrica y equilibrar sus varianzas, lo cual facilita su interpretación y análisis, asegurando, a su vez, robustez y precisión. Realizado los análisis estadísticos, los valores se devolvieron a la métrica del coeficiente alfa para comprender su interpretación.

Se consideró el modelo de efectos aleatorios para el análisis estadístico, de tal manera que los coeficientes alfa se ponderaron en función de la inversa de su varianza. La heterogeneidad obtenida por las estimaciones de la fiabilidad se calculó mediante el estadístico Q de Cochran y el índice I.. Se realizó un análisis de moderación usando un análisis de varianza (ANOVA). El Test of Moderators, en el contexto del análisis de moderadores, evalúa si las variables moderadoras tienen un efecto significativo en el modelo. Para la variable de la escala, el resultado del análisis según el moderador categórico tipo fue QM. Los análisis se efectuaron en el paquete Metafor en un interfaz de R Studio.

Al tratarse de un estudio documental, no se realizaron intervenciones con personas ni muestras biológicas, ni fue necesario solicitar autorización de un comité de ética institucional.

RESULTADOS

El proceso de revisión sistemática obtuvo un total de 528 artículos. Primero se retiraron 150 documentos que estaban duplicados. Luego se obtuvo un tamizaje a través de la revisión del título y el resumen, eliminándose 232 trabajos por no ser psicométricos o no tener datos de confiabilidad. Posteriormente, se efectuó un análisis completo de los 146 estudios y se eliminaron 114 por no cumplir con los criterios de inclusión, resultando un total de 32 investigaciones para el metaanálisis. En la figura 1, se distingue el diagrama PRISMA que describe los pasos en la búsqueda y definición de estudios, mientras que en la tabla 1 se observa el uso del PHQ-9 en los años 2020 (n = 13), 2021 (n = 9) y 2022 (n = 10).

Figura 1.
Diagrama del proceso de los artículos seleccionados.

Los estudios registrados se realizaron en diferentes países y continentes. El país que presentó más estudios fue China con 5 artículos. En cuanto a la distribución por continentes, se obtuvo lo siguiente: Asia (47 %), África (25 %), América del Sur (12,5 %), Europa (9,4 %) y América del Norte (6,3 %). Respecto a las etapas de vida, se realizaron estudios con adolescentes (6 %), jóvenes (3 %), personas adultas (75 %), adultos mayores (3 %), adolescentes-adultos (3 %), adultos-adultos mayores (3 %) y jóvenes-adultos (6 %). De los artículos analizados, se observó que el tamaño de muestra fue de 39 747 sujetos. Se identificó que 19 estudios (59,4 %) se realizaron con muestras de personas que tenían problemas de salud, y 13 artículos en población general (40,6 %). Todos los trabajos incluyeron mujeres y varones (tabla 1).

Estimación de la fiabilidad media

El análisis de los 32 artículos identificados señaló valores alfa entre ,67 y ,94. El 97 % de los estudios alcanzó valores alfa de Cronbach por encima de ,70 (n = 31) y solo un trabajo reportó un alfa de ,67. El 19 % (n = 6) mostró valores entre ,70 y ,79; el 69 % (n = 22), entre ,80 y ,89; y solo el 3 % (n = 1) se ubicó por encima de ,90. Los análisis con las puntuaciones normalizadas mediante la transformación de Bonett para la muestra de 32 coeficientes alfa analizada mediante un modelo de efectos aleatorios alcanzó un valor de ,846 (IC 95 %: ,824-,862). Por otra parte, el metaanálisis efectuado con los alfa de Cronbach sin transformar dio un resultado global de ,88 (IC 95 %: ,87-,90).

Evaluación de la heterogeneidad general

Los resultados en relación con los potenciales sesgos de publicación fueron calculados con el test de Egger: t(30) = –0,466; p = 0,642; b = 0,469 (IC 95 %: 0,424-0,515). Los hallazgos sugieren que no se encontró evidencia de sesgo de publicación significativo en los datos evaluados, ya que el valor de p es alto (0,466), lo que señala que no hubo una diferencia significativa. Además, se usó el test de Rank de correlación ordinal: τ Kendall = –0,127; p = 0,307, para sesgo de publicación, mostrando una correlación baja y estadísticamente no significativa. Este resultado indica que no se halló evidencia significativa de sesgo de publicación en los datos evaluados.

Para valorar la variabilidad del alfa de Cronbach en las diferentes muestras, se calculó la heterogeneidad. Se obtuvo una heterogeneidad estadísticamente significativa sobre la muestra total Q (gl = 31) 1477,92; p < 0,0001. Por otra parte, el índice de variabilidad fue de 98,19 % (>75 %, considerado alto). En la figura 2, se muestra la media de cada alfa de Cronbach para todos los estudios de la escala, con sus respectivos intervalos de confianza.

Figura 2.
Forest plot del metaanálisis para la escala.

De los 32 estudios primarios, 11 presentaron valores medios e intervalos de confianza por debajo del promedio combinado en el metaanálisis, con una mediana de 0,79; 10 artículos compartieron valores con esta media, con una mediana de 0,84; y los valores de los otros 11 estudios estuvieron por encima de esa media global combinada, con una mediana de 0,89. Las estadísticas descriptivas para cada factor se hallan en la tabla 2.

Análisis del moderador

Se realizó un análisis de moderación usando un ANOVA. El Test of Moderators, en el contexto del análisis de moderadores, evalúa si las variables moderadoras (coefficients 1:2) tienen un efecto significativo en el modelo. Para la variable de la escala, el resultado del análisis, según el moderador categórico tipo de muestra (clínico-general), fue QM(df = 2) = 873,05; p < 0,0001, lo que indica una evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador de la variable tipo de muestra. Es decir, la estimación de la fiabilidad es distinta según el tipo de muestra (general o clínico) al que se le aplicó la escala. En tal sentido, la estimación de fiabilidad para el tipo general fue 0,83 y para el tipo clínico fue 0,84.

Para el moderador categórico idioma, se obtuvo QM(df = 2) = 914,06; p < 0,0001, lo que indica una evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador de la variable idioma. Por tanto, la estimación de la fiabilidad difiere según el idioma en que se haya aplicado la escala. En efecto, la fiabilidad para la escala en inglés fue 0,823 y para otros idiomas fue 0,852.

Para el moderador categórico continente, se obtuvo QM(df = 2) = 1121,82; p < 0,0001, lo que indica una evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador de la variable continente. Por tanto, la estimación de la fiabilidad difiere según el continente en que se haya aplicado la escala. Así, la fiabilidad para la escala aplicada en África es 0,816; en Asia, 0,851; en Europa, 0,896; en Latinoamérica, 0,853; y en América del Norte, 0,764.

Para el moderador categórico grupo generacional, se obtuvo QM(df = 2) = 878,18; p < 0,0001, lo que indica una evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador de la variable grupo generacional. Por tanto, la estimación de la fiabilidad difiere según el grupo generacional en que se haya aplicado la escala. Así, la fiabilidad para la escala aplicada en adolescentes fue 0,831 y para adultos fue 0,847.

En cuanto al moderador categórico año de publicación, se obtuvo QM(df = 3) = 872,81; p < 0,0001, lo que señala una evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador de la variable del año de publicación. Por tanto, la estimación de la fiabilidad difiere según el año de publicación en que se haya aplicado la escala. Así, la fiabilidad para la escala aplica en 2020 fue 0,826; para el 2021 fue 0,855; y para el año 2022 fue 0,847.

Para la variable numérica tamaño de la muestra de los estudios, se obtuvo QM(df = 1) = 0,476; p < 0,490, lo que indica que no hay evidencia estadísticamente significativa en el papel moderador del tamaño de la muestra. En otras palabras, cambiar el tamaño de la muestra no tiene un impacto considerable en los resultados de la escala aplicada.

Estimación robusta

Para la escala, se realizó un análisis de sensibilidad a fin de establecer qué tan sensible es la estimación combinada de la confiabilidad respecto a cada uno de los estudios. Primero se realizó un leave-one-out para detectar valores influyentes, se retiró un estudio a la vez. Se encontró una estimación promedio para la confiabilidad de 0,836, con desviación típica de 0,002, un mínimo de 0,834 y un máximo de 0,843, que al comparar con la estimación de la fiabilidad combinada de 0,846 no mostró distorsión respecto a los resultados globales. Esto indica que no hay estudios influyentes en el metaanálisis.

Por otro lado, se consideraron como estudios influyentes aquellos con un alfa de Cronbach fuera del intervalo de confianza (95 %) obtenido de la estimación combinada del metaanálisis. Luego de identificados los estudios potenciales, se retiraron y se repitió el análisis original. En la figura 3, se reporta la media combinada del coeficiente alfa de Cronbach de 0,845 (IC 95 %: 0,837-0,854); una heterogeneidad Q(gl = 10) 28,31, p < 0,002, estadísticamente significativa; y el índice de variabilidad fue de 60,69 % (entre 50 y 75 %, considerado moderado. Por otro lado, al restar la estimación combinada (0,846) y la estimación sin datos atípicos (0,845), podemos concluir que la atenuación fue muy pequeña (–1 %). Si bien la heterogeneidad disminuyó sustancialmente al quitar algunos estudios primarios, la estimación global no sufrió cambios importantes, lo que sugiere que los estudios excluidos no fueron influyentes en el metaanálisis.

Figura 3.
Forest plot del metaanálisis con estudios excluidos.

DISCUSIÓN

El objetivo del estudio fue evaluar la fiabilidad de las puntuaciones del test PHQ-9 mediante un metaanálisis de generalización de la fiabilidad, el mismo que busca identificar la media de la varianza de error de medición entre estudios, utilizando un instrumento en particular, así como las fuentes de variabilidad de dichas variaciones entre los estudios (73), integrándose cuantitativamente alguna estimación de la fiabilidad obtenida al aplicar un determinado test psicológico (74).

La importancia de la fiabilidad de las puntuaciones de un test radica en que permite estimar su consistencia, en tanto no se trata de una propiedad estática, ni inherente al test, sino que varía según su estructura y las características de las muestras y el contexto de su aplicación (36, 75). Como señalan Prieto y Delgado (20), se debe evitar el error de considerar que un solo estudio de estimación de la fiabilidad refleja la verdadera y única confiabilidad del test, por lo que es necesario en la elaboración del test informar los métodos de cuantificación, las características de las muestras y las circunstancias en las que se han recopilado los datos, cuya responsabilidad también alcanza a los usuarios, no debiendo inducir la fiabilidad (36, 76).

Considerando que entre los problemas de salud mental más frecuentes y con mayor impacto en el bienestar y calidad de vida de las personas están los síntomas y trastornos depresivos (77), se hace necesaria su detección oportuna, además de disponer de instrumentos breves pero útiles para realizar tamizajes y hacer un seguimiento de las intervenciones. Asimismo, teniendo en cuenta que, dentro de los instrumentos de tamizaje, el PHQ-9 satisface el nivel óptimo de exactitud para depresión (78), surgió la necesidad de evaluar las propiedades psicométricas de este instrumento, pero de manera particular la fiabilidad de las puntuaciones, ya que sobre la validez hay varias investigaciones, como, por ejemplo, los referidos a la sensibilidad y especificidad (79, 80) o a su estructura unidimensional (81).

Dado que la confiabilidad no es una propiedad intrínseca del test, sino de las puntuaciones obtenidas del mismo en una aplicación específica, es imperativo realizar estudios metaanalíticos para generalizar la confiabilidad. Esto nos permitirá estimar la confiabilidad promedio y entender cómo varía en las diversas aplicaciones de una misma escala. A pesar de que el PHQ-9 es ampliamente utilizado en contextos aplicados y en estudios epidemiológicos, son escasos los estudios que proporcionan algún tipo de coeficiente de confiabilidad con datos específicos de la muestra.

El coeficiente de fiabilidad promedio para el PHQ-9 fue de ,84, valor que se ubica por encima del límite de lo reportado en diversas recomendaciones (82, 83) que van a partir de ,60, aunque la mayoría coincide con lo establecido por Nunnally y Bernstein (84), quienes fijaron un valor mínimo de ,70 como confiabilidad aceptable para las investigaciones exploratorias. La escala de depresión muestra una confiabilidad media que logra el umbral de ,80, por lo que resulta satisfactorio para su uso con propósitos de investigación en general, debiendo evaluarse su uso en el contexto clínico, donde se consideran valores a partir de ,90 (85). Por los resultados, se puede concluir que la escala de depresión exhibe, en promedio, una fiabilidad moderada.

Los resultados examinados son sólidos y confiables, ya que los análisis de sensibilidad realizados muestran escasas diferencias con el resultado global obtenido en el metaanálisis. Además, no se observa sesgo de publicación, ya que la prueba de regresión de Egger presenta un resultado que no es estadísticamente significativo, complementado con el test de Rank de correlación ordinal y τ Kendall para sesgo de publicación.

La confiabilidad observada mostró una considerable heterogeneidad entre los estudios, ya que los resultados fueron significativos. Estos hallazgos indicaron la presencia de una notable variabilidad entre los coeficientes de fiabilidad obtenidos en las distintas aplicaciones de la escala, lo que subraya la importancia de analizar las variables que podrían estar vinculadas a esta heterogeneidad.

Se puede considerar como limitaciones del estudio el tiempo utilizado en la selección de los artículos, ya que solo se tomó el período 2020-2022; asimismo, hubo estudios que incluyeron muestras combinadas por etapas de vida, por ejemplo, adolescentes-adultos, adultos-adultos mayores. Por tanto, se recomienda considerar otros tipos y coeficientes de fiabilidad.

CONCLUSIONES

La presente investigación permite afirmar que el PHQ-9 brinda valores apropiados de fiabilidad para su uso con fines de investigación, según lo señalado por Nunnally y Bernstein (84). Los datos encontrados vinculados a su corta longitud (de tan solo nueve ítems) establecen una alternativa importante, especialmente para aquellas investigaciones en las que se apliquen instrumentos para la medición de estudios multivariados, ya que este tipo de pruebas presenta ventajas, como tiempos de aplicación breves o tasas de respuesta más elevadas, en comparación con cuestionarios con un mayor número de reactivos (86).

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Notas

Notas de autor

Correspondencia: icorrea@unfv.edu.pe