Objetivo:

Utilizar el análisis de clase latente (ACL) para la identificación de patrones de dependencia multidimensional en una muestra de adultos mayores y evaluar factores sociodemográficos predictivos de pertenencia a una clase.

Métodos:

Se utilizaron datos longitudinales del Estudio Nacional de Salud y Envejecimiento en México (ENASEM). Se analizaron 7,920 adultos mayores, el 55% eran mujeres. El ACL fue utilizado para la identificación de subgrupos significativos. Para el ACL se realizó con el software MPlus. El modelo de clase final se eligió con base a la comparativa de estadísticas de ajuste múltiple y parsimonia teórica, con modelos de complejidad creciente analizados secuencialmente hasta que se identificó el modelo de mejor ajuste. Se incorporaron covariables para explorar la asociación entre estas variables y la pertenencia a clases.

Resultados:

Se identificaron tres grupos de clases basados en los nueve identificadores. “Adultos mayores activos” estaba compuesto por el 64%. “Relativamente independiente” y “Discapacidad física” comprenden el 26% y el 10% de la muestra, respectivamente. Los perfiles de “Adultos mayores activos” y “Relativamente independiente” eran comparativamente más uniformes. El grupo de “discapacidad física” comprenden a los individuos más propensos a un perfil de dependencia.

Conclusiones:

Estos hallazgos resaltan la utilidad de adoptar un enfoque centrado en la persona lo que sugiere nuevos horizontes de investigación e intervención a medida de las características particulares de los adultos mayores. Basado en patrones de dependencia multidimensional, este estudio identificó una tipología de dependencia utilizando datos de una encuesta representativa a nivel nacional.