Item response theory applied to the Beck Depression Inventory

O Inventário de Depressão Beck (BDI), uma escala que mede o traço latente de intensidade de sintomas depressivos, pode ser avaliado através da Teoria da Resposta ao Item (TRI). Este estudo utilizou o modelo TRI de Resposta Gradual na avaliação da intensidade de sintomas depressivos de 4.025 indivíduos que responderam ao BDI, de modo a explorar eficientemente a informação disponível nos diferentes aspectos possibilitados pelo uso desta metodologia. O ajuste foi efetuado no software PARSCALE. Foram identificados 13 itens do BDI nos quais pelo menos uma categoria de resposta não tinha chance maior que as demais de ser escolhida, de modo que estes itens tiveram de ser recategorizados. Os itens com maior capacidade de discriminação são relativos à tristeza, pessimismo, sentimento de fracasso, insatisfação, auto-aversão, indecisão e dificuldade para trabalhar. Os itens mais graves são aqueles relacionados com perda de peso, retraimento social e idéias suicidas. O grupo dos 202 indivíduos com as maiores intensidades de sintomas depressivos foi composto por 74% de mulheres, e praticamente 84% possuíam diagnóstico de algum transtorno psiquiátrico. Os resultados evidenciam alguns dos inúmeros ganhos advindos da utilização da TRI na análise de traços latentes.The Beck Depression Inventory (BDI), a scale that measures the latent trait intensity of depression symptoms, can be assessed by the Item Response Theory (IRT). This study used the Graded-Response model (GRM) to assess the intensity of depressive symptoms in 4,025 individuals who responded to the BDI, in order to efficiently use the information available on different aspects enabled by the use of this methodology. The fit of this model was done in PARSCALE software. We identified 13 items of the BDI in which at least one response category was not more likely than others to be chosen, so that these items had to be categorized again. The items with greater power of discrimination were sadness, pessimism, feeling of failure, dissatisfaction, self-hatred, indecision, and difficulty of work. The most serious items were weight loss, suicidal ideas, and social withdrawal. The group of 202 individuals with the highest levels of depressive symptoms was comprised by 74% of women and almost 84% had a diagnosis of a psychiatric disorder. The results show gains resulting from use of IRT in the analysis of latent traits