Factores asociados a ideación suicida en estudiantes de enfermería y medicina en una universidad de Cartagena

Abstract

El estudio evaluó la relación causal y la capacidad predictiva de factores asociados a la ideación suicida (deseo activo y pasivo) en estudiantes universitarios, mediante un diseño cuantitativo, transversal y analítico. Participaron 297 estudiantes de enfermería y medicina, quienes contestaron a un cuestionario sociodemográfico, la escala de ideación suicida (SSI) y el cuestionario CERIS. Se aplicó regresión logística con curva ROC, considerando la ideación suicida como variable dependiente, y el deseo activo y pasivo como independientes. Se comprobó la ausencia de colinealidad y multicolinealidad entre las variables independientes. El modelo explicó el 80 % de la variación de la ideación suicida y mostró un área bajo la curva ROC de .99, con excelente capacidad predictiva. En conclusión, la ideación suicida está significativamente influenciada por el deseo activo y pasivo, hallazgo que se sustenta en un modelo estadístico robusto que mejora considerablemente la identificación de los factores de riesgo en esta población.The study evaluated the causal relationship and predictive capacity of factors associated with suicidal ideation (active and passive desire) in university students through a quantitative, cross-sectional, and analytical design. 297 nursing and medicine students participated, answering a sociodemographic questionnaire, the Suicidal Ideation Scale (SSI), and the CERIS questionnaire. Logistic regression with a ROC curve was applied, considering suicidal ideation as the dependent variable, and active and passive desire as independent variables. The absence of collinearity and multicollinearity between the independent variables was confirmed. The model explained 80% of the variation in suicidal ideation and showed an area under the ROC curve of .99, with excellent predictive capacity. In conclusion, suicidal ideation is significantly influenced by active and passive desire, a finding supported by a robust statistical model that considerably improves the identification of risk factors in this population.