Rasgos de personalidad en pacientes con esclerosis múltiple

Abstract

Dentro de las enfermedades de etiopatogenia autoinmune, la esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad neurodegenerativa que cursa no solo con síntomas físicos, sino también con alteraciones psicopatológicas que pueden suponer una importante carga emocional para los pacientes. Es por ello que este estudio plantea como objetivo identificar patrones de personalidad característicos entre pacientes afectos de esclerosis múltiple y su relación con la presencia de síntomas de ansiedad y/o depresión, estrategias de afrontamiento, locus de control y calidad de vida. Para ello se llevará a cabo un estudio transversal en el que se recogerán los datos de una muestra de 45 pacientes, cada uno de ellos evaluado en una sola visita. Se registrarán datos relevantes de la historia clínica y se entregará como variable principal el cuestionario NEO-FFI, así como otros cuestionarios sobre síntomas depresivos, ansiedad, calidad de vida, afrontamiento de la enfermedad y locus de control. Los datos obtenidos se analizarán con métodos de estadística descriptiva.

Within autoimmune pathogenesis diseases, multiple sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease that is not only asociated with physical symptoms, but also with psychopathological alterations that can be an important emotional burden for patients. This is why this study aims to identify characteristic personality patterns among patients affected by multiple sclerosis and their relationship with the presence of anxiety and/or depression symptoms, coping strategies, locus of control and quality of life. For this, a cross-sectional study will be carried out in which the data of a sample of 45 patients will be collected, each of them evaluated in a single visit. Relevant data from the clinical history will be recorded and the NEO-FFI questionnaire will be delivered as the main variable, as well as other questionnaires about depressive symptoms, anxiety, quality of life, disease coping and locus of control. The obtained data will be analyzed with descriptive statistics methods.