Estrutura fatorial do questionário de morbidade psiquiátrica de adultos aplicado em amostras populacionais de cidades brasileiras The factor structure of the adult psychiatry morbidity questionnaire (QMPA) in a community sample of Brazilian cities - Sérgio Baxter Andreoli; Jair de Jesus Mari; Sérgio Luis Blay; Naomar de Almeida-Filho; Evandro Coutinho; Josimar França; Jefferson Gomes Fernandes; Ellis D'Arrigo Busnello (Universidade de São Paulo, 1994)
A análise de componentes principais é uma técnica de estatística multivariada utilizada para examinar a interdependência entre variáveis. A sua principal característica é a capacidade de reduzir dados, e tem sido usada para o desenvolvimento de instrumentos de pesquisas psiquiátricas e na classificação dos transtornos psiquiátricos. Esta técnica foi utilizada para estudar a estrutura fatorial do Questionário de Morbidade Psiquiátrica do Adulto (QMPA). O questionário foi composto de 45 questões de resposta sim/não que identificam sintomas psiquiátricos, uso de serviço e de drogas psicotrópicas. O questionário foi aplicado em 6.470 indivíduos maiores de 15 anos, em amostras representativas da população de três cidades brasileiras (Brasília, São Paulo e Porto Alegre). O estudo teve como objetivo comparar a estrutura fatorial do questionário nas três regiões urbanas brasileiras. Sete fatores foram encontrados que explicam 42,7% da variância total da amostra. O fator 1, Ansiedade/Somatização ("eigenvalue" (EV) = 3.812 e variância explicada (VE) = 10,9%); O fator 2, Irritabilidade/Depressão (EV = 2.412 e VE = 6,9%); O fator 3, Deficiência Mental (EV= 2.014 e VE = 5,8%); O fator 4, Alcoolismo (EV = 1.903 e VE = 5,4%); O fator 5, Exaltação do Humor (EV = 1.621 e VE = 4,6%); O fator 6, Transtorno de Percepção (EV = 1.599 e VE = 4,6%) e o fator 7, Tratamento (EV = 1.592 e VE = 4,5%).O QMPA apresentou estruturas fatoriais semelhantes nas três cidades. Baseados nos achados, são feitas sugestões para que algumas questões sejam modificadas e para a exclusão de outras em uma futura versão do questionário. Principal Components Analysis is a multivariate statistical technique for the purpose of examining the interdependence among variables. The main characteristic of this technique is the ability to reduce data, and it is currently used as an adjunct for the development of psychiatric research tools and the classification of psychiatric disorders. It has been applied to the study of the Factorial Structure of a Brazilian screening questionnaire, the Adult Psychiatric Morbidity Questionnaire (QMPA). The questionnaire is made up of 45 yes/no items for the identification of psychiatric symptons and the use of psychiatric services and psychotropic drugs. The questionnaire was applied to 6.470 subjects over 15 years old in representative samples from three urban areas: Brasília, Porto Alegre and S. Paulo. Seven factors were found to explain 42.7% of the total variance: Anxiety/Somatization (eigenvalue=3.81, 10.9%); Irritability/Depression (eigenvalue =2.41, 6.9%); Cognitive Impairment (eigenvalue = 2.01, 5.8%); Alcoholism (eigenvalue =1.90, 5.4%); Mood Elation (eigenvalue = 1.62, 4.6%); Hallucinatory/ Delusional Disorders (eigenvalue = 1.60, 4.6%); and Drug/Therapies (eigenvalue = 1.60, 4.5%). A similar pattern of results was found when the analysis was carried out in the three places. It is suggested, on the banis of these findings, that some questions should be modified and some excluded in any future version of the questionnaire.