Abstrait

Facteurs cliniques comme prédicteurs de la dépression dans une population carcérale nigériane

Uche Adolphus Nwaopara et Stanley Princewill

Contexte : Malgré la croissance de la population carcérale au Nigéria, les détenus sont exclus de la plupart des enquêtes nationales sur la santé et on sait peu de choses sur l'influence des facteurs cliniques sur la prévalence de la dépression parmi les détenus.
Objectif : Étudier les facteurs prédictifs cliniques de la dépression dans une prison nigériane.
Méthodes : Par échantillonnage aléatoire stratifié, 400 détenus ont été interrogés à l'aide de la composante Dépression de l'OMS SCAN dans un modèle en deux étapes après un dépistage avec le BDI. SPSS version 17 a été utilisé pour l'analyse et le test de signification a été fixé à p<0,05.
Résultats : 169 personnes présentaient une dépression en utilisant le BDI. Le SCAN a révélé une prévalence de 59 (14,8 %) pour la dépression légère avec des caractéristiques somatiques, 57 (14,2 %) pour la dépression modérée avec des caractéristiques somatiques, 25 (6,2 %) pour la dépression sévère sans caractéristiques psychotiques, tandis que 18 (4,5 %) souffraient de dépression sévère avec des caractéristiques psychotiques. Les facteurs cliniques statistiquement significatifs comprenaient le statut rétroviral et les antécédents psychiatriques. L'analyse de régression logistique multiple a cependant révélé que les antécédents psychiatriques étaient les facteurs prédictifs les plus forts de dépression parmi les sujets (OR : 0,19, IC = 0,08-0,48, p = 0,01).
Discussion : Plusieurs facteurs cliniques se sont révélés significatifs. La dépression non traitée chez les détenus est un problème de santé publique croissant. Par conséquent, les interventions ou la modification de ces facteurs entraîneront un renversement de cette tendance, amélioreront les soins de santé mentale dans les prisons et contribueront à réduire le fardeau de la dépression.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié