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1.
Rev. neurol. (Ed. impr.) ; 30(12): 1145-1150, 16 de jun., 2000.
Article in Es | IBECS | ID: ibc-20517

ABSTRACT

Objetivo. Estandarizar y establecer la validez estructural de las dimensiones de un cuestionario de autoinforme para el diagnóstico de trastorno disocial de la conducta (TDC) en adolescentes. Pacientes y métodos. Se seleccionaron mediante sorteo aleatorio 190 sujetos, de 12 a 16 años, de sexo masculino, procedentes de diferentes estratos socioeconómicos y vinculados a instituciones educativas de la ciudad de Medellín, Colombia. Se les aplicó un cuestionario cuantitativo de autoinforme, con una escala de puntuación discreta (0-3) para cada ítem, basado en los síntomas del criterio A del DSM-IV para el diagnóstico de TDC. A la escala se le realizó un análisis de fiabilidad utilizando el método ítem/escala, calculando el coeficiente alfa de Cronbach para 14 preguntas y un análisis factorial usando el método de máxima verosimilitud con rotación VARIMAX para determinar las dimensiones subyacentes. Resultados. Las puntuaciones obtenidas permitieron determinar la existencia y distribución de los síntomas de TDC en la población de adolescentes normales. El coeficiente alfa obtenido fue de 0,86 para 14 ítems. Se encontraron tres factores estables para 11 ítems, que explicaron el 53,9 por ciento de la variabilidad del cuestionario. El primer factor fue violación a las normas y explicó el 32,9 por ciento de la variabilidad; el segundo factor fue violencia y explicó el 10,9 por ciento, y el tercer factor fue crueldad que explicó el 10,1 por ciento de la estructura (Goodness-of-fit X2= 34,6; gl 25; p= 0,09). Conclusión. El cuestionario cuantitativo de autoinforme para el TDC tiene una consistencia interna y una estructura multidimensional sólida que permite su uso en estudios clínicos y epidemiológicos con adolescentes (AU)


Subject(s)
Child , Adolescent , Male , Female , Humans , Surveys and Questionnaires , Reproducibility of Results , Psychiatric Status Rating Scales , Mental Disorders , Adolescent Behavior , Factor Analysis, Statistical , Severity of Illness Index
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