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Zorayda Barrios Puerta, Julian Patrick Manrique Mclean, Kendy Madero Zambrano, Diana Carolina Marsiglia López, Sandra Lorena Vallejo Arias
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 power of factors associated with suicidal ideation (active and passive) among college students, using a quantitative, cross-sectional, and analytical design. A total of 297 nursing and medical students participated, completing a sociodemographic questionnaire, the Suicide Ideation Scale (SSI), and the CERIS questionnaire. Logistic regression with a ROC curve was applied, with suicidal ideation as the dependent variable and active and passive desire as independent variables. The absence of collinearity and multicollinearity among the independent variables was verified. The model explained 80% of the variation in suicidal ideation and showed an area under the ROC curve of 0.99, indicating 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.
