Antecedente: La depresión representa una de las principales causas de discapacidad por enfermedad a nivel mundial. Estudios previos han demostrado la gran heterogeneidad del diagnóstico de depresión, por lo que resulta necesario desarrollar nuevas aproximaciones diagnósticas. El análisis de redes es una perspectiva novedosa que considera a los síntomas como constituyentes del trastorno psiquiátrico. Objetivos: Determinar la estructura de síntomas depresivos a partir de una base de datos existente que hace uso de las escalas para depresión CES-D y ZDS. Materiales y métodos: Estudio transversal de análisis secundario a partir de una base de datos de 194 pacientes que hace uso de las escalas para depresión CES-D y ZDS. A partir de la base de datos se elaboraron matrices de correlaciones. Partiendo de estas matrices se construyeron redes de correlaciones parciales regularizadas, se estimaron medidas de centralidad y se realizó un análisis de estabilidad de la red. Resultados: En la escala CES-D, el ítem más central fue “Triste”; mientras que en la escala ZDS los ítems más centrales fueron “Triste” y “Vivir”. En la escala CES-D, la conexión entre “Disfrutar” y “Contento” fue la más fuerte. En la escala ZDS, la conexión más fuerte fue entre los ítems “Vivir” y “Útil”. El ítem “Mañanas” fue el menos conectado de la red ZDS. Conclusiones: El síntoma más central de la escala CES-D fue la tristeza; mientras que de la escala ZDS fueron la tristeza y la anhedonia.
Background: Depression represents one of the main causes of disability due to illness worldwide. Previous studies have demonstrated the great heterogeneity of the diagnosis of depression, making it necessary to develop new diagnostic approaches. Network analysis is a novel perspective that considers symptoms as constituents of the psychiatric disorder itself. Objectives: To determine the structure of depressive symptoms from an existing database using the CES-D and ZDS depression scales. Materials and Methods: Cross-sectional study of secondary analysis from a database of 194 patients using the CES-D and ZDS depression scales. Correlation matrices were constructed from the database. From these matrices, regularized partial correlation networks were constructed, centrality measures were estimated, and a network stability analysis was performed. Results: On the CES-D scale, the most central item was "Sad"; while on the ZDS scale the most central items were "Sad" and "Live". On the CES-D scale, the connection between "Enjoy" and "Happy" was the strongest. On the ZDS scale, the strongest connection was between the items "Live" with "Useful". The item “Morning” was the least connected on the ZDS. Conclusions: The most central symptom from the CES-D scale was sadness, while from the ZDS scale it was sadness and anhedonia.
