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Informaciones
Psiquiátricas
2016 - n.º 226
Cabe mencionar que no es lo mismo esti-
mar el tiempo hasta recaída que el número
de recaídas. En la figura 2.8 se muestra el
número de recaídas en nuestra población. Al
estimar los predictores del número de recaí-
das, introduciendo en un modelo de regre-
sión las mismas variables que en el modelo
anterior, únicamente sobrevivieron como
predictoras el consumo de cannabis durante
el seguimiento y la estimación de la adhe-
rencia al tratamiento (ver tabla IV).
Usando la misma metodología, cuando lo
que mirábamos es el número de reingresos
hospitalarios, los resultados obtenidos eran
muy similares, sobreviviendo en esta ocasión
únicamente el consumo de cannabis durante
el seguimiento, la estimación de la adheren-
cia al tratamiento y la PANSS positiva basal
(ver tabla V).
Tabla IV. Predictores del número de recaídas.
Linear regression after backward elimination method to find the best predicting
model of number of relapses at two years follow-up (only last step is shown)
Step
R
R square
Adjusted R
square
Std. Error of the
Estimate
7
0.769
0.649
0.463
1.0737
Sum of
squares
df
Mean
Square
F
p
Regression
Residual
Total
33.042
22.810
55.852
3
23
26
11.014
0.992
11.106
<0.001
Step 7
b
Std. Error
Beta
t
p
Constant
0.667
1.636
0.408
0.687
Average
Cannabis Use
(joints/week)
0.404
0.105
0.568
3.840
0.001
Treatment
Adherence
-1.017
0.303
-0.446
-3.252
0.004
PANSS-PBL*
0.093
0.047
0.286
1.968
0.061
*
Positive subscale score of the Positive and Negative Syndrome Scale at baseline.
Daniel Bergé
