Exploring the factor structure of the mini-ICF-APP in an inpatient clinical sample, according to the psychiatric diagnosis / Exploración de la estructura factorial de la escala Mini-ICF-APP en una muestra clínica de pacientes hospitalizados con arreglo al diagnóstico psiquiátrico

ABSTRACT

Introduction Psychosocial functioning is a key factor determining prognosis, severity, impairment and quality of life in people who have a mental disorder. The mini-ICF-APP was developed to provide a standardised classification of functioning and disability. However, despite its gaining popularity little is known about its structure and performance. This paper examines the structure of the mini-ICF-APP using factor analysis techniques. Materials and methods In a clinical sample of 3178 patients, with psychiatric diagnoses from several ICD-10 categories, we analysed internal consistency, item inter-correlations and the factorial structure of the data, with reference to ICD-10 diagnostic categories; Neurocognitive Disorders; Alcohol Use Disorders; Substance Use Disorders; Schizophrenia and Psychotic Disorders; Bipolar Disorder; Major Depressive Disorder; Anxiety Disorders; Personality Disorders; and Neurodevelopmental Disorders. Results We found good internal consistency and item inter-correlations (Cronbach alpha=0.92) for the mini-ICF-APP. We were able to identify pivotal domains (flexibility, assertiveness and intimate relationships), which demonstrate sub-threshold influences on other domains. The factor analysis yielded a one-factor model as ideal for the whole sample and for all diagnostic categories. For some diagnostic categories the data suggested a two or three-factor model, however, with poorer fit indices. Conclusions The factor structure of the mini-ICF-APP appears to modify according to the main diagnosis. However, a one-factor model demonstrates better fit regardless of diagnostic category. Consequently, we consider the mini-ICF-APP to be a trans-diagnostic measurement instrument for the assessment and grading of psychosocial functioning. The use of the mini-ICF-APP sum score seems to best reflect the degree of impairment in an individual, even taking into account that affected domains may lead to sub-threshold effects on other domains.(AU)

RESUMEN

Introducción El funcionamiento psicosocial es un factor clave que determina el pronóstico, la gravedad, el deterioro y la calidad de vida de las personas con trastornos mentales. La escala Mini-ICF-APP fue desarrollada para aportar una clasificación estandarizada del funcionamiento e incapacidad. Sin embargo, a pesar de su creciente popularidad, se conoce poco su estructura y desempeño. Este documento examina la estructura de Mini-ICF-APP, utilizando técnicas de análisis factoriales. Materiales y métodos En una muestra clínica de 3.178 pacientes, con diagnósticos psiquiátricos de diversas categorías ICD-10, analizamos la consistencia interna, inter-correlaciones de ítems y estructura factorial de los datos, con referencia a las categorías diagnósticas ICD-10, trastornos neurocognitivos, trastornos de abuso de alcohol, trastornos de consumo de substancias, esquizofrenia y trastornos psicóticos, trastorno bipolar, trastorno depresivo mayor, trastorno depresivo, trastornos de ansiedad, trastornos de personalidad y trastornos neuroevolutivos. Resultados Encontramos buena consistencia interna e inter-correlaciones de ítems (alfa de Cronbach=0,92) para Mini-ICF-APP. Pudimos identificar dominios fundamentales (flexibilidad, asertividad y relaciones íntimas), que demostraron influencias subumbrales en otros dominios. El análisis factorial produjo un modelo unifactorial ideal para la muestra total y para todas las categorías diagnósticas. Para algunas de estas, los datos sugirieron un modelo de dos o tres factores, aunque, sin embargo, con peores índices de ajuste. Conclusiones La estructura factorial de la escala Mini-ICF-APP parece modificarse con arreglo a los principales diagnósticos. Sin embargo, un modelo unifactorial demuestra un mejor ajuste, independientemente de la categoría diagnóstica. Por tanto, ... (AU)