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Oviedo, España
Antecedentes: Con el tiempo, el concepto de salud ha evolucionado, centrándose más en el bienestar mental. A pesar de ello, persisten prejuicios que dificultan la asistencia a terapia. Este estudio pretendía identificar y evaluar los factores que influyen en la asistencia a terapia y conocer la probabilidad asociada a la no asistencia. Método: La muestra estuvo formada por 753 participantes (46,22% hombres, 53,78% mujeres) de entre 18 y 65 años (M = 33,26; DE = 12,13). La evaluación se realizó online utilizando un protocolo de evaluación que incluía un cuestionario sociodemográfico ad hoc, la Lista de Síntomas Breves (LSB-50) y la Encuesta de Apoyo Social (MOS). Resultados: Mientras que el sexo y el apoyo social no mostraron significación, la edad, la gravedad de los síntomas y los antecedentes familiares de salud mental emergieron como predictores relevantes, representando un 30,3% de probabilidad en la predicción de la no asistencia a terapia. Conclusiones: Con las variables indicadas, el modelo explica aproximadamente el 30,3% de la variabilidad. Sin embargo, sería recomendable realizar estudios a nivel nacional que permitan extrapolar las conclusiones.
Background: Over time, the concept of health has evolved, focusing more on mental well-being. Despite this, pervasive prejudices remain to hinder therapy attendance. This study aimed to identify and assess factors influencing therapy attendance and the probability associated with non-attendance. Method: The sample comprised 753 participants (46.22% men, 53.78% women) aged 18-65 (M = 33.26; SD = 12.13). The evaluation was conducted online using an evaluation protocol that included an ad hoc sociodemographic questionnaire, the List of Brief Symptoms (LSB-50), and the Social Support Survey (MOS). Results: While sex and social support showed no significance, age, symptom severity, and family history of mental health problems emerged as relevant predictors, accounting for a 30.3% probability in therapy non-attendance prediction. Conclusions: With the variables indicated, the model explains approximately 30.3% of variability. However, it would be advisable to carry out studies at the national level that allow the conclusions to be extrapolated.
