Estudio de la influencia de los factores meteororologicos en los ingresos psiquiatricos del hospital clinico universitario de salamanca durante el periodo 1982-1991,

  1. BERMEJO ESTEBAN EVA M.
unter der Leitung von:
  1. José Luis Labajo Salazar Doktorvater
  2. José Luis Vicente Villardón Co-Doktorvater

Universität der Verteidigung: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 06 von Mai von 2000

Gericht:
  1. Juan Alberto Izquierdo de la Torre Präsident
  2. Santiago Sánchez Iglesias Sekretär/in
  3. José Angel Macías Fernández Vocal
  4. Moisés Egido Vocal
  5. Vicente Rubio Larrosa Vocal
Fachbereiche:
  1. ESTADÍSTICA

Art: Dissertation

Teseo: 77021 DIALNET

Zusammenfassung

OBJETIVOS: Comprobar la posible relación entre los factores meteorológicos y los ingresos psiquiátricos. METODOS: Se realiza un estudio sobre 4,008 ingresos psiquiátricos del Hospital Clínico de Salamanca, clasificados en 15 categorías diagnósticas, en un periodo de tiempo de diez años, comprendido entre Enero de 1982 y Diciembre de 1991. Se analizan, en ese mismo periodo de tiempo, las variables meteorológicas de temperatura, presión atmosférica, humedad relativa, dirección del viento, días de lluvia, niebla y tormenta. Se estudió la variación estacional de las distintas categorías diagnósticas mediante la representación gráfica y la variación porcentual de los distintos meses respecto a las medias anuales. Se utilizarón coeficientes de correlación lineal para analizar la realción directa de cada variable meteorológica con cada enfermedad psiquiátrica, incluso con retardo de un día. Por último, se determinaron las variables meteorológicas predictoras del ingreso de una determinada patología, psiquiátrica mediante regresiones logísticas. RESULTADOS: Los ingresos psiquiátricos, en general, aumentan en verano y descienden en inverno.Sólo se detecta una pequeña asociación significativa entre la presencia de lluvia y los trastornos de personalidad. Se han encontrado variables de predcción para los distintos trastrornos psiquiátricos, teniendo en cuenta que cualquier modelo de predcción no significa que una variable sea causa de la otra.