The repercussion of severe mental disorder at school: early school dropout ( Las repercusiones del trastorno mental grave en la escuela: abandono escolar temprano )

Abstract

Spanish

This article shows the data obtained in the research conducted by a model ex-post-facto. We have constructed a questionnaire ad hoc in which we analyse the relationship between Severe Mental Disorder (SMD) and early school dropout. We select those 67 graduates, from a day care hospital specialized in severe mental disorder, who have a disengagement with the centre of at least five years. The ages of the participants are between 18 and 24 years old. With the instruments applied and the obtaining of an internal consistency of .826, we chose to interpret the relationship between variables with Fisher’s exact test. Obtaining p = .026 < .05, we can say that there is a statistical relationship between SMD and early school dropout. We have also been able to observe how obtaining compulsory secondary education is fundamental so that the individual continues structuring their academic life and access to the working world.

The concepts of school failure and early school dropout are complicated enough in themselves to develop multiple and different readings depending on the contextual framework to which we are referring. In any case, the conceptual approach we will use in our research will attempt to understand school failure and early school dropout not as the sum of individual factors that prevent a student from achieving academic success but as one reality that influences individual and contextual factors. Mahuteau and Mavromaras (2014) analyse the contextual factors in school failure. The social and individual disadvantage of students is a dropout factor. This disadvantage plays a crucial role in early desertion. In this line, authors Li et al. (2017) analyse in a rural context that being part of an ethnic minority will increase the dropout probability.

Consequently, we will take as reference the bidirectional relationship between the elements that define the child´s contextual reality together with the rest of the personal factors that influence the academic development of any student, in the case that concerns us in students with Severe Mental Disorder (hereon, SMD)

In this sense, we will understand the path between failure and school success as something that is closely linked to the obtaining of the compulsory secondary education degree (hereon, ESO). The achievement of these basic studies allows the promotion of other studies (Rujas Martínez-Novillo, 2017), access to a job and to the minimum skills that society has defined as valid to prepare the adolescent in their future adult life. Thus, there is a direct relationship between school failure and the access to autonomy that all adolescents should aim to become an independent adult or, better, not dependent. In this sense, school acquires a fundamental role, since those students who are excluded from the educational system are more likely to be excluded also from the labour market. For example, according to Nairz-Wirth and Feldmann (2017), many teachers misrecognize the impact of teacher–student relationships on school dropout. In their study, the analysis of empirical data reveals that many teachers attribute school dropout to personal and family factors, whereas the causes of school dropout which are linked to the school structure, attitudes and behaviour remain unspoken or marginalized.

It is easily understood that if the formative period of a student is truncated by a severe illness their chances of personal development will also be severely damaged. Without employment, the person does not generate income, and that makes them an individual dependent on their family, the state, as well as public institutions. These considerations, the relationship between the access to the world of work and academic success as facilitators of autonomy — which could be extrapolated to any adolescent — acquires particular relevance when we focus the spotlight on students with SMD, which is already a population group that presents difficulties added to other elements that make up their reality and that therefore mostly conditions the attainment of a minimum of studies (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2017; Green et al., 2013; Nisselle et al., 2012).

So, two will be the elements that allow us to focus on the axis of our research, severe mental disorder and early school dropout. We will draw attention on SMD as a factor affecting directly the early school dropout rate within the population that is in that situation.

Severe Mental Disorder (SMD)

According to the National Institute of Mental Health in America (n.d.), SMD is the disorder which results in serious functional impairment and puts the accent on the limitation of one or more major life activities.

One of these main activities on which the disease is projected is the educational field. We will insist on pointing out the severe dimension as an analytical element since we are interested in focusing well on the population group of study. In this sense, suffering with SMD does not necessarily mean school failure or early school dropout. However, we want to analyse the resonance and the impact on the achievements that the interference of the disease in a central activity of life, as it is the educational field, has in this populational segment (Baird et al., 2013; Breslau et al., 2008).

If we look at the prevalence of SMD, we find data that affirm that one of four to five adolescents between the ages of 13 and 18 years old have the conditions to suffer some SMD throughout their lives (Merikangas et al., 2010). We know that it has been estimated that between 10% and 20% of adolescents have a mental disorder (Ortuño-Sierra et al., 2014), and of this percentage between 4% and 5% would have an SMD (Fernández Liria & Gómez Beneyto, 2009). The National Institute of Mental Health (n.d.) indicates that the prevalence of SMD among young Americans between the ages of 18 and 25 is 5.9%.

In conclusion, the prevalence of SMD in adolescents seems to be significant enough to take into account and to understand that the impact that in absolute numbers comes to reach may have brought to light a problematic need difficult to hide. For example, in the Madrid Regional Authority, during the 2017–18 academic year, we had a total of 887,886 students enrolled in primary school up to high school degree and higher vocational training grade (Pires Jiménez & Azor Martínez, 2017). On the other hand, we also know that in most of the countries of the European Region the estimated prevalence of SMD ranges between 0.1% and 6% of the population (Dirección General de Hospitales, 2010). These data, which are significantly lower than those offered by the National Institutes of Mental Health, are still relevant. In this way, we could estimate that between 5,327 and 8,878 students had some SMD during the 2017–18 academic year in the Madrid Regional Authority. If we analyse the context of the Catalunya Regional Authority, we observe that there are 984,738 students comprised between primary school and the rest of the non-university stages in the 2014–15 academic year (IDESCAT, 2016). Of them, between 5,908 and 9,847 could have suffered some SMD. Focusing our gaze on the entire Spanish state, we can see that in the 2017–18 school year, a total of 6,399,854 students enrolled from primary to high school degree and higher vocational training grade (Pires Jiménez & Azor Martínez, 2017). In this way, we could estimate that there were between 38,399 and 81,381 students with SMD disease during the 2017–18 academic year in the whole of the Spanish state. Finally, if we analyse the reality of the European framework, we observe that a total of 71,773,590 students are included in primary school and the rest of the non-university stages, and we obtain that between 430,641 and 717,735 of them could have suffered some SMD. In short, these data tell us about the impact that SMD has in absolute numbers, since — as it could not be otherwise — the whole of the population that is affected is present in the educational centres.

Types of disorders

We will try to define what are the characteristics that encompass the population group studied. In itself, this group is very heterogeneous, but it constitutes a unit of study. While it is true that the symptoms of SMD can be very different, the mode in which it impacts on the school process of the child and the barriers that make difficult and condition their educational care share similar processes. We are going to show two analytical categories, internalizing disorders and externalizing disorders, enabling us to understand better how these impact the education of students.

Externalizing disorders could include maladaptive behaviours such as verbal aggression, psychomotor agitation, impulsiveness, disobedience, no respect to limits, criminal behaviour, restlessness psychomotor, antagonism, low school attendance and attention deficit. Some of the disorders that are associated with this type of symptoms would be disorders such as Attention Deficit and Hyperactivity, Opposing Defiant Disorder and Conduct Disorder. The latter two could present comorbidity with anxiety and depression disorders (O’Dell et al., 2018; Thomson et al., 2019).

And focusing on the internalizing disorders, we could talk about affective problems, anxiety problems, withdrawal, fears, apprehension, phobias and somatizations. We would be talking about Affective Disorders, Anxiety Disorders, Depression and Somatic Problems (López-Soler et al., 2010).

We will point out four types of disorders based on the manifestation of the symptomatology in the classroom, differentiating between the two categories already mentioned. In this sense, the interesting thing for us will be to understand the relationship between the types of disorder and how they manifest themselves in the classroom context of an educational centre (Table 1).

Table 1.

Type of symptomatology

	Symptomatology presented by the student in the educational centre	Type of disorder
KIND 1	Expulsion procedure/warnings Calls attention in class Expulsions (from the classroom, from the school) Fights with classmates Defies adult authority Disturbs colleagues Does not bring homework Scarce academic interest Little/dysfunctional parental collaboration	Hyperactivity deficit disorder and Attention Disorder of conduct Attachment Disorder	Externalizing
KIND 2	Provocative in relationships Challenging Extensive peer group Inconstant in academics Conflicts with equals Marks on the arms Suspicion of feeding problems	Personality disorders (narcissistic, limit)	Externalizing
KIND 3	Scarce friends He sits alone and does not interact with peers Bad academic results No questions in class, goes unnoticed He talks weird Cognitive deficit. Extreme difficulty in academics	Schizophrenia and other psychotic disorders	Internalizing
KIND 4	Absences of class attendance Little parental collaboration/a lot but ineffective, constant requests for help School bullying Few friends Unpopular Academically you get bad results	Anxiety Disorder (compulsive obsessive, phobias) Mood Disorder (depressions, bipolarity)	Internalizing

Note: own elaboration

School failure and early school dropout

We could define the school failure as a complex process that ends as a process and is defined as such when the student does not obtain the minimum qualification, in the case of Spain the compulsory basic education — after this ESO, for its acronym in Spanish (Rujas Martínez-Novillo, 2017). 46% of students who do not finish high school in the US have a mental disorder (Stoep et al., 2003). We know that 77.78% of students with SMD obtain poor academic results and do not promote the course (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2019). Others studies (Simón Rueda et al., 2003) suggest that 69.2% of minors between 14 and 17 years of age with SMD are one or more courses below their corresponding one. Therefore, the conflict in the interaction between SMD and academic results seems to be evident.

Looking at another concept such as early school dropout, we could define this as the percentage of people aged 18 to 24 who have the highest level of education ESO, a first stage or previous educational levels — ISCED 1, 2 or 3 (for its acronym in English) — and do not follow any controlled study or training leading to the minimum qualification (Camacho Ruiz, 2016; Rujas Martínez-Novillo, 2017; UNESCO Institute for Statistics, 2012). Regarding mental disorder, some publications deepen in the idea that this becomes a factor that facilitates the risk of early school dropout (Morgades-Bamba et al., 2019). In this sense, we can highlight how some publications suggest that students with mental disorders make up 14.2% of students who drop out of secondary education early and 4.7% of those who drop out at the university stage (Kessler et al., 1995). Other authors indicate that the proportion of school dropout attributable to mental health problems could be 10.2% in secondary education (Breslau et al., 2008). These data against the estimated population with SMD according to the information already indicated — in the best of cases 0.6% of the population — is 9.6 points higher, so we can observe that the incidence of school dropout in students with SMD could be more significant than in the rest of the population.

Within the scientific literature, we find data that show the relationship between mental disorder and the obtaining of academic results (Lereya et al., 2019). We have raised as a working hypothesis that the pupils with SMD have the highest rate of school failure and early school dropout compared with the rest of the population. The following objectives of work emerge from our working hypothesis:

Estimate the percentage of the population with SMD that fails school and presents early school dropout in a given sample.

Estimate the percentage of the population with SMD who access a job in a given sample.

To estimate the relationship between access to the labour world and the level of studies acquired in students with SMD.

Method

Sample

The studied population has been graduate students with SMD who have received comprehensive educational and clinical care at a specialized centre in the Madrid Regional Authority between 2010 and 2014. We made the selection of the sample through an intentional non-probability sampling (Fielding et al., 1993); we had the selection of students who had no relationship with the centre for five years. The ages of all participants were between 18 and 24 years of age.

Procedure

Within the routine practice of the records review and longitudinal monitoring of those students who were admitted to a specialized centre in the Madrid Regional Authority, the professionals of this centre proceed to the collection of data and close of record with a periodicity of five years. In this context, the collection of information is developed.

Throughout the 2017–18 and 2018–19 courses, fieldwork is carried out in which all the questionnaires used are completed. For this, the families of the graduates who fulfil the characteristics above are contacted by telephone. They are asked for permission to complete the six questions that make up the questionnaire. It is reported that the data obtained will be used for the preparation of internal reports as well as the preparation of possible investigations. The informed consent of all of them is received.

Instrument design

Our research responds to an ex-post-facto research model (Gil Pascual, 2018) for which we built an ad hoc questionnaire. Once we established the working hypothesis and the research objectives, the variables to be measured and the questions that would gather the pertinent information were defined. We used two dichotomous nominal qualitative variables — sex and type of disorder — and a quantitative variable reason — age — extracted from the data contained in the students’ files as independent variables. Together with these items, six questions were formulated as qualitative variables, two of them closed polyatomic nominations, two open questions as nominal variables that were later categorized and two ordinal questions on a Likert scale with values between 1 and 5. Later we proceeded to analyse the internal consistency through Cronbach’s alpha with a pilot application of 18 cases. For this purpose, the statistical package SPSS 20.0 was used. When we obtain a value of .826, we understand that the instrument is valid and we proceed to its use (Table 2).

Table 2.

Total-element statistics

	Average of the scale if the element is deleted	Variance of the scale if the element is deleted	Corrected element-total correlation	Cronbach’s alpha if the element is deleted
Age	24.0000	98.000	1.000	.770
Sex	43.5000	112.500	1.000	.803
What are you doing now?	41.5000	84.500	1.000	.744
If you study, what do you study?	41.0000	50.000	1.000	.777
What is your assessment of your studies?	41.0000	98.000	1.000	.770
If you work, what are you working on?	42.0000	162.000	−1.000	.917
What is your assessment of your job?	40.5000	112.500	1.000	.803
The studies that I have finished are	42.5000	84.500	1.000	.744
Type of disorder	44.0000	128.000	.000	.839

Analysis

Once the homoscedasticity and the degree of normality of the variables have been verified, we can see that we do not find normality or difference in the variances of all of them, so we decided to work with the variables through nonparametric statistics. To analyse the normality test, we used the Kolmogorov-Smirnov test and, for homoscedasticity, the Levene test using the variables sex and type of disorder as factors

We analysed the variables with descriptive statistics and crossed variables in the search for significant relationships using Chi-square and Fisher’s exact test when the conditions of the contingency table based on the expected frequencies lower than five advised it.

Results

Analysing with contingency tables the variables age and sex, the sample is formed by 40 men and 27 women of between 18 and 24 years of age, obtaining an average of 21.63 years and a mode of 21 years. It will be that the variable age is the only one in which we get normality and homoscedasticity.

Within the relationship between the variables type of disorder and age, the sample is represented by 37 students with internalizing disorders and 30 with externalizing disorders. And concerning the relationship between the variables sex and type of disorder, we observe how the data indicate a higher weight of the externalizing disorders in the group of men and a smaller number of them in the group of women. On the other hand, internalizing disorders are distributed homogeneously.

In the descriptive analysis of the finished studies variable, we observe that 41.8% have not finished any studies, 32.8% have completed ESO, 11.9% have finished the medium vocational training grade, 9.0% have finished their baccalaureate and 4.5% basic vocational training (Table 3).

Table 3.

Finished studies

		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	None	28	41.8	41.8	41.8
	ESO	22	32.8	32.8	74.6
	Basic vocational training	3	4.5	4.5	79.1
	Medium grade vocational training	8	11.9	11.9	91.0
	Baccalaureate	6	9.0	9.0	100.0
	Total	67	100.0	100.0

The descriptive analysis of the variable what you currently do indicates that at the time of the survey, 38.8% are studying some regulated training, 37.7% do nothing, 20.9% work and 3% work and study (Table 4).

Table 4.

What you currently do?

		Frequency	Percent	Valid Percent	Cumulative Percent
Valid	Work	14	20.9	20.9	20.9
	Study	26	38.8	38.8	59.7
	Nothing	25	37.3	37.3	97.0
	Work and study	2	3.0	3.0	100.0
	Total	67	100.0	100.0

In the analysis of the variables If you study, what study and How do you value your studies, we observed that 41.8% currently study and a higher concentration of responses in the ‘good’ and ‘very good’ category is produced in students in university education and the higher vocational training grade. Furthermore, a significant relationship is found between both variables with a Chi-square (18) 29.942 p = .038 < .05. Given that in 100% of cases there is an expected frequency of less than five we chose to interpret the relationship between these two variables with the Fisher’s exact test that gets a value of p = .01 < .05 (Table 5).

Table 5.

Chi-square tests table, If you study, what do you study?, *How do you value your studies?

	Value	df	Asymp. Sig. (2-sided)	Exact Sig. (2-sided)	Exact Sig. (1-sided)	Point Probability
Pearson Chi-square	29.942^a	18	.038	.025
Likelihood Ratio	27.559	18	.069	.010
Fisher’s Exact Test	24.934			.010
Linear-by-Linear Association	3.027^b	1	.082	.083	.050	.012
N of Valid Cases	28

Analysing the type of job carried out by those respondents who are working and the assessment made of it, we have not found statistical significance, but we have seen that 23.9% of the respondents were employed, and only three of them have specific training to do their job. The rest of the jobs are jobs for which no prior specific training is required. In the crossing of variables type of disorder and completed studies, we have found statistical significance. Chi-square (4) 10.235 p = .037 < .05 (Table 6).

Table 6.

Chi-square tests, Completed studies, *Type of disorder

	Value	df	Asymp. Sig. (2-sided)	Exact Sig. (2-sided)	Exact Sig. (1-sided)	Point Probability
Pearson Chi-square	10,235^a	4	.037	.029
Likelihood Ratio	11,670	4	.020	.033
Fisher’s Exact Test	9,845			.030
Linear-by-Linear Association	,013^b	1	.909	.937	.489	.063
N of Valid Cases	67

Note: ^aSix cells (60.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 1.34.

^bThe standardized statistic is −.115.

We can see how 41.8% of respondents do not complete any studies. The 50% of externalizing disorders do not end any studies compared versus 35.1% of internalizing disorders. Moreover, 32.8% of the respondents have managed to complete the ESO, and of these the internalizing disorders manage to finish 45.9% versus 16.7% of the externalizing disorders. We highlight how no student with an internalizing disorder completes basic vocational training and 10% of externalizing disorders do. There are more students with internalizing disorders who finish high school while the medium vocational training grade obtains more representation in the sample of the students with externalizing disorders.

At the cross of the variables What are you currently doing? and completed studies, given that the Chi-square test gives us an expected frequency of less than 5, we chose to interpret the relationship between variables with Fisher’s exact test. We obtain that p = .026 < .05; therefore we reject the null hypothesis and accept the alternative hypothesis, and we can say that there is a statistical relationship between these two variables. Consequently, the occupation that the graduate student gets is related to the studies they have completed. We can observe that 71.4% of the respondents who work have finished some studies and 28.6% did not finish any. 68.0% of those who respond ‘do nothing’ have not completed any studies, 20.0% finished ESO and 12.0% other studies. Additionally, we can see that along with the students who have not completed the ESO that represent 41.8% of the total of the sample, we find the students who, having completed ESO, do not continue studying or working. These students sum up a total of 12 individuals representing 17.9% of the total sample. This student body, together with the 41.8% of students who do not obtain any degree, represents 59.7% of the full sample (Table 7).

Table 7.

Chi-square tests, Completed studies, *What are you currently doing?

	Value	df	Asymp. Sig. (2-sided)	Exact Sig. (2-sided)	Exact Sig. (1-sided)	Point Probability
Pearson Chi-square	19.924^a	12	.069	.079
Likelihood Ratio	20.692	12	.055	.059
Fisher’s Exact Test	16.596			.026
Linear-by-Linear Association	1.122^b	1	.290	.305	.156	.021
N of Valid Cases	67

Note: ^a15 cells (75.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .09.

^bThe standardized statistic is −1.059.

Discussion

The hypothesis of work that we proposed at the beginning of this research was that the students with SMD have higher rates of school failure and early school dropout than the rest of the population. The data we have obtained with our research give us 41.8% of individuals who do not complete any study between 18 and 24 years of age and 17.9% who having finished ESO do not continue studying. So, we can point out that 59.7% of the sample have the compulsory secondary education level — ISCED 3 — as the highest level of education, and do not follow any education or training leading to the minimum qualification. We remember that early school dropout is the person who does not get the minimum qualification or having obtained the ESO does not continue studying between 18 and 24 years of age (Serrano, 2014). The level of early school dropout in the Spanish state is 18.3%, and if we descend to the reality of the Madrid Regional Authority, in which we have carried out the study, we observe that the data are 13.9% (Ministerio de Educación y Formación Profesional, 2018). Hence there is 41.4% more early school dropout in the studied population taking as a reference the reality of the Spanish state and 45.8% if we take as reference the Madrid Regional Authority.

We pointed out the existence of a significant relationship between the type of disorder and the studies completed. And we have been able to verify that in the analysed population the externalizing disorders are more likely not to finish any studies than the internalizing disorders. If we analyse one by one the type of studies, we can see that internalizing disorders are more likely to finish ESO and non-compulsory studies such as high school while externalizing disorders are less likely to finish ESO and opt for non-academic studies such as vocational training in any of its varieties. In the search for explanations, and stopping to look at the relationship between the conceptual and procedural competencies that the educational context asks the students to stay and promote in an educational centre, we can point out that the externalizing disorders show worse capacities for proper work in the classroom such as attention, perseverance, listening, respect for group work, etc., and in turn accumulate more failures and worse school history. While internalizing disorders manifest a style of internal coping through symptomatology that is better adapted to the educational context and produces less dissonance, both strictly academic and in the relational field of the person, concerning the normative group (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2019; Esch et al., 2014).

We also asked ourselves about the percentage of the population with SMD who access a job. The data obtained show that 20.9% of the analysed population is working and 3% works and studies, so we can say that 23.9% is working. We also find that 37.7% do not do anything and 38.8% are studying, so 76.5% are not working. If we compare the data with those of the unemployed Spanish population under 25 years of age in December 2018 — 33.54% in the Spanish area and 30.42% in the Madrid Regional Authority (Instituto Nacional de Estadística [INE], 2019) — we can note that unemployment in the studied population is affected in a much more severe way than the rest of the people.

If we observe the relationship between access to a job and the level of studies acquired, we can see that only three of the cases have specific training for the job they perform, and the rest of the jobs are mainly concentrated in the services sector, where specific training is not required. This circumstance also tells us about the precariousness and instability of the jobs performed by the population studied. As indicated previously, we have found statistical significance between the current occupation and the completed studies, so we understand that the educational achievements condition the student’s occupation with SMD. This relationship is evident when observing that 71.4% of those who work have finished a study and 68.0% of those who do nothing have not completed any study. That is to say, finishing the ESO brings the student with SMD closer to the working world, and on the contrary not having finished it brings them closer to a situation of work and/or educational inactivity. This information shows us the evidence that it is necessary to establish compensation mechanisms within the educational environment for students with SMD that enable a higher rate of academic achievement and obtaining ESO would reduce the levels of early school dropout and school failure as well as, we can infer, also reduce the unemployment rates that this population presents. Both elements, consolidation and academic promotion, as well as access to the working world are two conditions that society imposes so that the underaged, who is forming and transiting to adulthood, can acquire and consolidate the minimum strengths that society imposes in contextual terms, such as access to a minimum degree of autonomy and not dependence in their adult life.

Another element that we can highlight is the significant relationship between continuing to study and positively valuing the studies carried out, in such a way that the best valuations fall on higher education, both vocational and university. These are the cases that are closer by age to the educational level that they should be studying and that have suffered less loss of courses in their academic career. Therefore, carrying out studies according to the level of age that should correspond produces higher levels of personal satisfaction.

In conclusion, we have been able to point out how there seems to be a direct relationship between SMD and early school dropout since the prevalence of early school dropout in the population with SMD analysed is much more severe than in the rest of the community. We have also been able to observe how obtaining the minimum qualification that establishes the normative framework, the ESO, is a fundamental element so that the individual can continue structuring their academic life and access the working world. That is, those students who finish ESO are more likely to work as well as continue studying. So, the transition from pre-vocational school to vocational school in order to reduce school dropout (Cabus, 2015). We also highlight how the type of disorder, externalizing or internalizing, is differentially related to educational achievements. As the scientific literature suggests, the impact of early school dropout on students with externalizing disorders is more significant (Veldman et al., 2015).

Conclusions

The data seem to indicate that SMD has a responsibility in that the students who suffer from it are at a disadvantage compared to the rest of the population and that their academic achievements are directly conditioned by the disorder.

We assure that obtaining compulsory secondary education is fundamental so that the individual continues structuring their academic life, and therefore, they accede to the working world.

Educational institutions have the responsibility of implementing educational policies and practices that give attention to the entire population under parameters of respect and attention to diversity. All students have the right to feel included and cared for in their differences. Making a reality like that of students with SMD visible is the first step to beginning to understand a complex reality lacking in attention. We need to make schools for everyone, whatever their differences.

Limitations, future research and implications

Since we have used a non-probabilistic sampling, we consider that the selected sample is not representative of the population, so we understand that it would not be pertinent to generalize our results. We believe that the data obtained indicate very suggestive lines of inquiry that are in line with what the scientific literature tells us, but it would be interesting to have a larger sample size to confirm some of the conclusions we have reached with our study.

Additionally, in the exercise that in the inquiry we do when asking ourselves, it is implicit to find more questions on the way. So far from closing our research with conclusive assertions, we found it interesting to observe how questions are opened that invite us to inquire about the results obtained. In this sense, understanding why and how early school dropout affects more the students with SMD would be one of the issues that arouse our interest. Another question that we believe is of importance for further research would be to understand what are the strengths that a student with SMD present when achieving academic success and not presenting early school dropout.

In any case, with our research we have been able to show the impact of SMD in the educational field. The repercussion that early school dropout has in this population suggests the need to establish compensatory mechanisms so these students can improve their academic results and obtain the minimum qualification that allows them to continue studying or access the working world in better conditions. In this line, some studies argue that the presence of school dropouts poses a challenge to educational leadership, and they theorize that the integration of these learners into the school population could be made less problematic, not only through recognition of the potential risk that they quite often pose but also through the provision of support strategies aimed at helping a resettlement of dropouts into schools and classes (Brown, 2010). The achievement of minimum levels of autonomy for the construction of a full life as adults for students with SMD necessarily involves these improvements.

Las repercusiones del trastorno mental grave en la escuela: abandono escolar temprano

Los conceptos fracaso escolar y abandono escolar son suficientemente complicados en sí mismos para dar lugar a múltiples interpretaciones distintas en función del contexto en el que se utilizan. En cualquier caso, mediante el enfoque conceptual que utilizamos en nuestro estudio trataremos de comprender el fracaso escolar y el abandono escolar temprano, no como una suma de factores que impiden al estudiante alcanzar el éxito escolar sino como una realidad que influye en los diversos factores individuales y contextuales. Mahuteau y Mavromaras (2014) analizan los factores subyacentes al fracaso escolar y señalan la marginación social e individual como un factor importante que desempeña un papel clave en el abandono escolar temprano. En este sentido, Li et al. (2017) observaron que formar parte de una minoría étnica incrementa la probabilidad de fracaso escolar.

Por tanto, tomaremos como referencia la relación entre los elementos que definen la realidad contextual del menor, así como el resto de los factores personales que influyen en el desarrollo académico de cualquier estudiante y, en nuestro caso, de los estudiantes con trastorno mental grave (en adelante, TMG).

De este modo, tratamos de comprender mejor el camino hacia el fracaso escolar y el éxito escolar como aspectos estrechamente relacionados con la obtención del certificado de Educación Secundaria Obligatoria (en adelante, ESO). La obtención de este certificado básico permite al acceso a otros estudios superiores (Rujas Martínez-Novillo, 2017), al mercado laboral y a la adquisición de las aptitudes básicas que la sociedad define como válidas para preparar al adolescente para su futura vida adulta. Así pues, existe una relación directa entre el fracaso escolar y el acceso a una autonomía a la que todo adolescente debería aspirar para convertirse en un adulto independiente o, en todo caso, no dependiente. En este sentido, la escuela desempeña un rol esencial, puesto que los estudiantes que están excluidos del sistema educativo son más propensos a sufrir también la exclusión del mercado laboral. Por ejemplo, según Nairz-Wirth y Feldmann (2017), muchos docentes malinterpretan el impacto de la relación docente-estudiante en el abandono escolar. Sus análisis empíricos revelan que muchos docentes atribuyen el abandono escolar a factores personales y familiares, mientras que las causas del abandono escolar relacionadas con la estructura escolar, las actitudes o el comportamiento académico permanecen silenciadas o marginalizadas.

No es difícil comprender que, si el periodo formativo de un estudiante se ve interrumpido por una enfermedad grave, sus oportunidades de desarrollo también se verán seriamente perjudicadas. Sin un empleo, una persona no es capaz de generar ingresos y se convierte en alguien dependiente de su familia, del Estado o de las instituciones públicas. Estas consideraciones, la relación entre el acceso al mundo laboral y el éxito académico como facilitadores de la autonomía personal — que pueden extrapolarse a cualquier adolescente — adquieren particular relevancia cuando centramos la atención en estudiantes con TMG, un grupo que presenta dificultades adicionales a otros factores que forman su realidad y que condicionan la finalización de los estudios básicos (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2017; Green et al., 2013; Nisselle et al., 2012).

Por tanto, son dos los elementos sobre los que se basa nuestra investigación, el trastorno mental grave y el abandono escolar temprano. Señalaremos el TMG como factor que influye directamente en el índice de abandono escolar temprano entre este grupo poblacional.

Trastorno Mental Grave (TMG)

Según el Instituto Nacional de la Salud Mental de los Estados Unidos, el TMG es un trastorno causado por un deterioro funcional grave y pone de relieve la limitación respecto de una o más actividades vitales esenciales.

Una de las principales actividades sobre las que se proyecta la enfermedad mental grave es la educación. Insistiremos en señalar la dimensión de la gravedad como elemento analítico, puesto que estamos interesados en centrarnos en la población objeto de estudio. En este sentido, sufrir TMG no implica necesariamente el fracaso escolar o un abandono temprano. No obstante, queremos analizar la resonancia y el impacto que la injerencia de la enfermedad en el logro académico ejerce en una actividad central de la vida como el ámbito educativo en el contexto de este segmento de la población (Baird et al., 2013; Breslau et al., 2008).

Si observamos la prevalencia de TMG, los datos confirman que uno de cada cuatro o cinco adolescentes entre 13 y 18 años muestran las condiciones necesarias para sufrir un TMG durante su vida (Merikangas et al., 2010). Sabemos que entre 10% y 20% de los adolescentes sufren una enfermedad mental (Ortuño-Sierra et al., 2014), y de este porcentaje, entre 4% y 5% presentan un TMG (Fernández Liria & Gómez Beneyto, 2009). El Instituto Nacional de la Salud Mental de Estados Unidos (n.d.) indica que la prevalencia del TMG entre los jóvenes estadounidenses de entre 18 y 25 años es de 5.9%.

En conclusión, la prevalencia del TMG entre los adolescentes es lo suficientemente significativa para ser tenida en cuenta y para comprender que el impacto que alcanza en números absolutos podría haber sacado a traslucir una problemática difícil de ocultar. Por ejemplo, en la Comunidad de Madrid, durante el año académico 2017–18, había un total de 887,886 estudiantes registrados en los distintos niveles de educación primaria, secundaria y formación profesional (Pires Jiménez & Azor Martínez, 2017). Por otro lado, también sabemos que en la mayoría de los países europeos, la prevalencia estimada del TMG oscila entre 0.1% and 6% de la población (Dirección General de Hospitales, 2010). Estos datos, significativamente inferiores a los facilitados por el Instituto Nacional de Salud Mental de Estados Unidos, siguen siendo relevantes. De este modo, podríamos estimar que entre 5,327 y 8,878 estudiantes padecían algún tipo de TMG durante el curso académico 2017–18 en la Comunidad de Madrid. Si analizamos el contexto de la Comunidad de Madrid, observamos que entre la educación primaria y el resto de las etapas preuniversitarias había 984,738 estudiantes en el curso académico 2014–2015 (IDESCAT, 2016). De estos, entre 5,908 y 9,847 podrían haber sufrido algún TMG. Si nos centramos en la totalidad del estado español, veremos que en el curso académico 2017–18, un total de 6,399,854 estaban inscritos en primaria, secundaria y formación profesional (Pires Jiménez & Azor Martínez, 2017). De este modo, podemos estimar que durante ese curso académico (2017–18) había entre 38,399 y 81,381 estudiantes con TMG en todo el estado español. Por último, si analizamos la realidad en el marco europeo, veremos que un total de 71,773,590 estudiantes están registrados en primaria, secundaria y formación profesional, por lo que entre 430,641 y 717,735 podrían haber sufrido algún tipo de TMG. En definitiva, estos datos revelan el impacto del TMG en números absolutos, puesto que el total de la población afectada está presente en los centros educativos.

Tipos de trastornos

Trataremos de definir las características que definen al grupo de población objeto de nuestro estudio. Se trata de un grupo muy heterogéneo que constituye una unidad de estudio. Si bien es cierto que los síntomas del TMG pueden ser muy diversos, la manera en que este impacta en el proceso educativo del menor y las barreras que dificultan y condicionan su cuidado escolar comparten procesos similares. En este artículo mostraremos dos categorías analíticas, el trastorno de tipo internalizador y el de tipo externalizador, una distinción que ayuda a comprender mejor el impacto del TMG en la educación de los estudiantes.

El trastorno externalizador podría incluir comportamientos inadecuados o inaceptables, como la agresión verbal, la agitación psicomotriz, impulsividad, desobediencia, no respetar los límites, el comportamiento criminal, las molestias psicomotrices, el antagonismo, la falta de atención o la escasa asistencia escolar. Algunos de los trastornos asociados con este tipo de síntomas son el síndrome de déficit de atención e hiperactividad, el trastorno de conducta y el trastorno de oposición desafiante. Estos dos últimos podrían presentar comorbilidad con la ansiedad y otros trastornos depresivos (O’Dell et al., 2018; Thomson et al., 2019).

Por lo que respecta a los trastornos internalizadores, podríamos hablar de problemas afectivos, de ansiedad, retraimiento, miedo, aprensión, fobias y somatizaciones (López-Soler et al., 2010).

Señalaremos cuatro tipos de trastornos basados en la manifestación de sintomatología en el aula, diferenciando entre las dos categorías ya mencionadas. En este sentido, lo más interesante para nosotros será comprender las relaciones entre el tipo de trastorno y su manifestación en el contexto del aula en un centro educativo (Table 8).

Tabla 8

Tipo de sintomatología

	Sintomatología que presenta el estudiante en el centro educativo	Tipo de trastorno
TIPO 1	Procedimiento de expulsión/avisos Llamar la atención en clase Expulsiones (del aula, de la escuela) Peleas con compañeros Desafiar la autoridad del adulto Molesta a los compañeros No hace las tareas escolares Escaso interés académico Little/dysfunctional parental collaboration.	Trastorno de hiperactividad y déficit de atención Trastorno de conducta Trastorno reactivo de la vinculación	Externalizador
TIPO 2	Provocación en las relaciones Desafío Grupo de pares muy extenso Falta de constancia en los estudios Conflictos con los compañeros Marcas en los brazos Sospecha de problemas alimenticios	Trastornos de la personalidad (narcisista, límite)	Externalizador
TIPO 3	Pocos amigos Está solo y no interactúa con los compañeros Resultados académicos deficientes No pregunta en clase y pasa desapercibido Habla raro Déficit cognitivo Dificultad extrema con los temas académicos	Esquizofrenia y otros trastornos psicóticos	Internalizador
TIPO 4	Ausencias en las clases Escasa colaboración parental/mucha pero ineficaz, peticiones constantes de ayuda Acoso escolar Pocos amigos Impopular Malos resultados académicos	Trastorno de ansiedad (obsesivo compulsivo, fobias) Trastorno emocional (depresión, bipolaridad)	Internalizador

Nota: elaboración propia

Fracaso escolar y abandono escolar temprano

Podríamos definir el fracaso escolar como un proceso complejo que finaliza como proceso y se define como tal cuando el estudiante no logra obtener el certificado educativo más básico, en España el Certificado de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) (Rujas Martínez-Novillo, 2017). Un 46% de los estudiantes que no finalizan la educación secundaria en los Estados Unidos sufren algún tipo de enfermedad mental (Stoep et al., 2003). Sabemos que 77.78% de los estudiantes con TMG obtienen resultados académicos deficientes y no logran avanzar al curso siguiente (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2019). Otros estudios (Simón Rueda et al., 2003) sugieren que el 69.2% de los menores de entre 14 y 17 años con TMG cursan uno o dos niveles por detrás del que les correspondería. Por tanto, el conflicto en la interacción entre TMG y resultados académicos parece evidente.

Centrándonos en otro concepto, el abandono escolar temprano, podríamos definirlo como el porcentaje de personas de entre 18 y 24 años que han completado como nivel máximo la ESO, un primer nivel — ISCED 1, 2 o 3 — y no siguen ningún tipo de estudio o formación reglada (Camacho Ruiz, 2016; Rujas Martínez-Novillo, 2017; UNESCO Institute for Statistics, 2012). Por lo que respecta al trastorno mental, algunas publicaciones profundizan en la idea de que sufrir un trastorno mental es un factor que aumenta el riesgo del abandono escolar temprano (Morgades-Bamba et al., 2019). En este sentido, algunas publicaciones sugieren que los estudiantes con trastornos mentales suponen un 14.2% de los estudiantes que abandonan la educación secundaria de manera temprana y 4.7% de los que abandonan los estudios universitarios antes de su graduación (Kessler et al., 1995). Otros autores indican que la proporción de abandono escolar que se puede atribuir a los problemas mentales podría alcanzar un 10.2% en la educación secundaria (Breslau et al., 2008). Estos datos, teniendo en cuenta la población estimada que sufre TMG según la información ya indicada, un 0.6% de la población en el mejor de los casos, suponen 9.6 puntos más, por lo que podemos afirmar que la incidencia del abandono escolar en estudiantes con TMG podría ser más significativa que en el resto de la población.

En la literatura científica encontramos datos que demuestran la relación entre el trastorno mental y la obtención de resultados académicos satisfactorios (Lereya et al., 2019). Proponemos como hipótesis de trabajo que los alumnos con TMG ostentan mayor índice de abandono escolar que el resto de la población. A partir de nuestra hipótesis de trabajo, emergen los siguientes objetivos del estudio:

Estimar el porcentaje de la población con TMG que fracasa en sus estudios y presenta abandono escolar temprano en una muestra determinada.

Estimar el porcentaje de la población con TMG que consigue acceder a un trabajo en una muestra determinada.

Estimar la relación entre el acceso al mercado laboral y el nivel de estudios alcanzado por los estudiantes con TMG.

Método

Muestra

La población estudiada se compone de estudiantes egresados con TMG que han recibido cuidados clínicos y educativos en un centro especializado de la Comunidad de Madrid entre 2010 y 2014. La muestra se seleccionó mediante un muestreo de conveniencia no probabilístico (Fielding et al., 1993), seleccionando aquellos estudiantes que no habían tenido contacto con el centro durante los últimos cinco años. Las edades de los participantes oscilaban entre 18 y 24 años.

Procedimiento

En la práctica rutinaria de revisión de registros y la supervisión longitudinal de los estudiantes admitidos a un centro especializado de la Comunidad de Madrid, los profesionales del centro procedieron a la recolección de datos y cierre de registros con una periodicidad de cinco años. En este contexto se desarrolló la recolección de datos para el estudio.

Durante los cursos 2017–18 y 2018–19 se llevó a cabo el trabajo de campo y se completaron los cuestionarios utilizados. Para ellos, se contactó por teléfono con las familias de los estudiantes que cumplían con las características definidas. Se les solicitó su permiso para completar las seis preguntas de las que consta el cuestionario. Se les informa de que los datos obtenidos serán utilizados para la elaboración de informes internos así como posibles investigaciones. Se recibió el consentimiento informado de todos ellos.

Diseño de los instrumentos

Nuestro estudio responde a un modelo de investigación ex post facto (Gil Pascual, 2018) para el que elaboramos un cuestionario adhoc. Una vez establecidas la hipótesis de trabajo y los objetivos de la investigación, definimos las variables a medir y las preguntas con las que obtendríamos la información pertinente. Como variables independientes, hemos utilizado dos variables cualitativas dicotómicas nominales, sexo y tipo de trastorno, y una variable cualitativa, edad, extraída de los datos contenidos en los archivos de los estudiantes. Justo a estos elementos, se formulan seis preguntas a modo de variables cualitativas, dos de ellas variables nominales poliatómicas cerradas, dos preguntas abiertas como variables nominales para su posterior categorización y dos preguntas ordinales sobre una escala tipo Likert con valores comprendidos entre 1 y 5. A continuación se analizó la consistencia interna mediante el alfa de Cronbach sobre un piloto de 18 casos, utilizando el paquete estadístico SPSS 20.0. Tras la obtención de un valor de .826, entendemos que la herramienta es válida y procedemos a su uso (Tabla 2).

Tabla 2.

Estadísticos globales

	Media de la escala si se elimina el elemento	Varianza de la escala si se elimina el elemento	Correlaciones globales corregidas	Alfa de Cronbach si se elimina el elemento
Edad	24.0000	98.000	1.000	.770
Sexo	43.5000	112.500	1.000	.803
¿Qué haces ahora?	41.5000	84.500	1.000	.744
Si estás estudiando, ¿qué estudias?	41.0000	50.000	1.000	.777
¿Cómo valoras tus estudios?	41.0000	98.000	1.000	.770
Si trabajas, ¿en qué trabajas?	42.0000	162.000	−1.000	.917
¿Cómo valoras tu trabajo?	40.5000	112.500	1.000	.803
Estudios completados	42.5000	84.500	1.000	.744
Tipo de trastorno	44.0000	128.000	.000	.839

Análisis

Una vez comprobadas la homocedasticidad y el grado de normalidad de las variables, comprobamos que no se observa normalidad o diferencias en sus varianzas, por lo que decidimos trabajar con las variables mediante estadísticos no paramétricos. Para analizar el test de normalidad, realizamos la prueba de Kolmogorov-Smirnov y, para la homocedasticidad, recurrimos a la prueba de Levene con las variables sexo y tipo de trastorno como factores.

Así, analizamos las variables mediante estadísticos descriptivos y cruzamos las variables en busca de relaciones significativas aplicando las pruebas Chi cuadrado y exacta de Fischer en aquellos casos en que las condiciones de la tabla de contingencia según las frecuencias esperadas menores de cinco así lo indicaban.

Resultados

Analizamos mediante tablas de contingencia las variables edad y sexo, la muestra está formada por 40 hombres y 27 mujeres de edades comprendidas entre 18 y 24 años, por lo que obtenemos una media de edad de 21.63 años y una moda de 21 años. La variable edad es pues la única con la que se consigue normalidad y homocedasticidad.

Por lo que respecta a la relación entre las variables tipo de trastorno y edad, la muestra está representada por 37 estudiantes con trastornos internalizadores y 30 estudiantes con trastornos externalizadores. Y respeto a la relación entre las variables sexo y tipo de trastorno, los datos indican un peso mayor de los trastornos externalizadores entre los hombres y un número menor entre las mujeres. Por otro lado, la distribución de los trastornos internalizadores es homogénea.

En los análisis descriptivos de la variable estudios completados, observamos que un 41.8% de los participantes no habían completado ningún nivel académico, 32.8% habían completado la ESO, 11.9% habían finalizado estudios vocacionales y de formación profesional de grado medio, un 9% estudios de bachillerato y 4.5% estudios de formación profesional (Tabla 3).

Tabla 3.

Estudios completados

		Frecuencia	Porcentaje	Porcentaje válido	Porcentaje acumulado
Válido	Ninguno	28	41.8	41.8	41.8
	ESO	22	32.8	32.8	74.6
	Formación profesional básica	3	4.5	4.5	79.1
	Formación profesional de grado medio	8	11.9	11.9	91.0
	Bachillerato	6	9.0	9.0	100.0
	Total	67	100.0	100.0

El análisis descriptivo de la variable ocupación actual (¿Qué haces ahora?) indica que, en el momento de realizar la encuesta, 38.8% de los participantes cursaban algún tipo de estudios reglados, mientras que 37.7% no hacían nada, 20.9% trabajaban y 3% combinaban trabajo y estudios (Tabla 4).

Tabla 4.

¿Qué haces ahora? (Ocupación actual)

		Frecuencia	Porcentaje	Porcentaje válido	Porcentaje acumulado
Válido	Trabajo	14	20.9	20.9	20.9
	Estudio	26	38.8	38.8	59.7
	Nada	25	37.3	37.3	97.0
	Trabajo y estudio	2	3.0	3.0	100.0
	Total	67	100.0	100.0

En los análisis de la variable Si estudias, ¿cómo valoras tus estudios?, observamos que 41.8% cursaban algún tipo de estudios, con una concentración mayor de respuestas en la categoría ‘bien’ y ‘muy bien’ entre los estudiantes de nivel universitario y de formación profesional de grado superior. Asimismo, se observa una relación significativa entre ambas variables con un valor de Chi cuadrado (18) 29.942 p = .038 < .05. Dado que en el 100% de los casos se observa una frecuencia estimada menor de cinco, optamos por interpretar la relación entre estas dos variables mediante la prueba exacta de Fischer, que arroja un valor de p = .01 < .05 (Tabla 5).

Tabla 5.

Prueba Chi cuadrado para las variables Si estudias, ¿qué estudias? x ¿Cómo valoras los estudios?

	Valor	gl	Sig. asin. (bidireccional)	Sig. exacta (bidireccional)	Sig. exacta (unidireccional)	Máxima probabilidad
Chi cuadrado de Pearson	29.942^a	18	.038	.025
Cociente de probabilidad	27.559	18	.069	.010
Prueba exacta de Fisher	24.934			.010
Prueba de relación lineal	3.027^b	1	.082	.083	.050	.012
N° de casos válidos	28

Tras el análisis del tipo de trabajo realizado por los participantes que están trabajando y su valoración del mismo, no se observa significatividad estadística. No obstante, 23.9% de los participantes estaban empleados, y solo tres de ellos habían recibido una formación específica para su trabajo. El resto de los trabajos no requerían ningún tipo de formación específica previa. Al cruzar las variables tipo de trastorno y estudios completados, observamos resultados con significatividad estadística, Chi cuadrado (4) 10.235 p = .037 < .05 (Tabla 6).

Tabla 6.

Prueba Chi cuadrado para las variables Estudios completados x Tipo de trastorno

	Valor	gl	Sig. asin. (bidireccional)	Sig. exacta (bidireccional)	Sig. exacta (unidireccional)	Máxima probabilidad
Pearson Chi cuadrado	10.235^a	4	.037	.029
Cociente de probabilidad	11.670	4	.020	.033
Prueba exacta de Fisher	9.845			.030
Prueba de relación lineal	.013^b	1	.909	.937	.489	.063
N° de casos válidos	67

Nota: ^aSeis celdas (60.0%) arrojan un valor estimado menor de 5. El valor mínimo estimado es 1.34.

^bEl estadístico estandarizado es −.115.

Se observa que el 41.8% de los participantes no completaron ningún estudio reglado. El 50% de participantes con trastornos externalizadores no finalizaron ningún tipo de estudios, comparado con un 35.1% de participantes con trastornos internalizadores. Además, 32.8% de los participantes consiguieron completar la ESO, y de estos, 45.9% padecían un trastorno internalizador, mientras que 16.7% padecían un trastorno externalizador. Cabe destacar que ningún estudiante con un trastorno internalizador consiguió completar la Formación Profesional Básica, mientras que un 10% de los que padecen un trastorno externalizador sí consigue finalizar estos estudios. Asimismo, observamos más estudiantes con trastorno internalizador que consiguen finalizar la Educación Secundaria Obligatoria (ESO), mientras que el número de los que finalizan la Formación Profesional de Grado Medio es mayor entre los estudiantes con trastornos externalizadores.

Al cruzar las variables, ocupación actual y estudios completados, dado que la prueba de Chi cuadrado arroja una frecuencia esperada menor de 5, optamos por interpretar la relación entre las variables mediante la prueba exacta de Fischer. De ahí que obtenemos un valor p = .026 < .05, por lo que se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alternativa, y podemos afirmar que existe una relación estadísticamente significativa entre las dos variables. Por tanto, la ocupación que consiguen los participantes que completan sus estudios está relacionada con los estudios completados. Observamos también que 71.4% de los participantes que están trabajando han finalizado algún estudio y un 28.6% no finalizaron ninguno. Un 20% de quienes respondieron que ‘no hacían nada’, no habían completado ningún tipo de estudios, un 20% finalizaron la ESO y 12% habían finalizado otro tipo de estudios. Asimismo, podemos ver que junto a los estudiantes que no habían completado la ESO y que representan un 41.8% de la muestra, observamos a aquellos estudiantes que, habiendo completado la ESO, no siguen estudiando o trabajando. Estos estudiantes suman un total de 12 individuos y representan un 17.9% de la muestra total. Este grupo, junto con el 41.8% de los estudiantes que no lograron finalizar ningún tipo de estudios, representan un 59.7% de la muestra total (Tabla 7).

Tabla 7.

Chi-square tests Completed Studies * what are you currently doing?

	Valor	gl	Sig. asin. (bidireccional)	Sig. exacta (bidireccional)	Sig. exacta (unidireccional)	Máxima probabilidad
Chi cuadrado de Pearson	19.924^a	12	.069	.079
Cociente de probabilidad	20.692	12	.055	.059
Prueba exacta de Fisher	16.596			.026
Prueba de relación lineal	1.122^b	1	.290	.305	.156	.021
N° de casos válidos	67

Nota: ^a15 celdas (75.0%) arrojan un valor estimado menor de 5. El valor mínimo estimado es .09.

^bEl estadístico estandarizado es −1.059.

Discusión

La hipótesis de trabajo propuesta al inicio de la investigación era: los estudiantes con TMG muestran un mayor índice de fracaso escolar y abandono escolar temprano que el resto de la población. Los datos obtenidos en la investigación arrojan un 41.8% de participantes que no completan ningún tipo de estudios entre los 18 y los 24 años y un 17.9% que, tras finalizar la ESO, no siguen estudiando. Por tanto, podemos señalar que un 59.7% de los participantes finalizaron la Educación Secundaria Obligatoria o equivalente (nivel ISCED 3), como su máximo nivel educativo y no prosiguen ningún otro tipo de educación o formación que les facilite una cualificación mínima. Recordamos que el abandono escolar temprano hace referencia a aquellas personas que no obtienen un certificado mínimo o que, tras obtener la ESO, no prosiguen sus estudios entre los 18 y 24 años (Serrano, 2014). El nivel de abandono escolar temprano en el estado español es de 18.3% y si nos centramos en la Comunidad Autónoma de Madrid, donde se ha llevado a cabo el estudio, observamos que el índice es de 13.9% (Ministerio de Educación y Formación Profesional, 2018). Por tanto, observamos un 41.1% más de abandono escolar temprano en la población estudiada si tomamos como referencia el estado español, y un 45.8% si tomamos como referencia la Comunidad de Madrid.

Hemos apuntado ya la existencia de una relación significativa entre el tipo de trastorno y los estudios completados. También hemos podido verificar que en la población analizada, los trastornos externalizadores presentan mayor probabilidad de dejar los estudios inacabados que los internalizadores. Si analizamos uno a uno el tipo de trastorno y el nivel de estudios, vemos que los trastornos internalizadores muestran mayor probabilidad de finalizar la Educación Secundaria Obligatoria (ESO) y otros estudios no obligatorios como el bachillerato, mientras que los externalizadores dificultan la finalización de la ESO y quienes los sufren optan por estudios no académicos tales como la formación profesional en cualquiera de sus variantes. En busca de una explicación, si nos detenemos a observar la relación entre las competencias conceptuales y las procedimentales, y dado que el contexto educativo exige a los estudiantes permanecer y progresar en el centro educativo, podemos señalar que los trastornos externalizadores están relacionados con una menor capacidad de trabajo adecuado en el aula, en términos de atención, perseverancia, escuchar, respetar el trabajo en grupo, etc. y, al mismo tiempo, acumulan un número mayor de fracasos escolares y peor historial académico. Por otro lado, los trastornos internalizadores manifiestan un estilo de afrontamiento interno a través de diversa sintomatología mejor adaptado al contexto educativo y que produce menos disonancia, tanto en el ámbito estrictamente académico como en el ámbito relacional de la persona, por lo que respecta al grupo normativo (Crespo Molero & Sánchez Romero, 2019; Esch et al., 2014).

También nos hemos preguntado sobre el porcentaje de la población con TMG que tiene acceso al mercado laboral. Los datos obtenidos muestran que 20.9% de la población estudiada está trabajando y 3% trabaja y estudia, por lo que podemos afirmar que un 23.9% trabaja. También observamos que 37.7% no hace nada, y 38.8% están estudiando, así que 76.5% de ellos no trabajan. Si comparamos estos datos con los de la población menor de 25 años y desempleada en España en diciembre de 2018 — 33.54% en el estado español y 30.42% en la Comunidad de Madrid (Instituto Nacional de Estadística [INE], 2019) — observamos que el desempleo en la población estudiada es mucho más prominente que en el resto de la población.

Si analizamos la relación entre el acceso a un puesto de trabajo y el nivel de estudios, observamos que solo 3 participantes han finalizado una formación específica para el trabajo que realizan, mientras que el resto de los trabajos están concentrados en el sector servicios, en tareas que no requieren una formación específica. Esta circunstancia también revela la precariedad e inestabilidad de los trabajos realizados por este grupo de población. Como ya hemos indicado anteriormente, se observa una relación estadísticamente significativa entre la ocupación actual y los estudios completados, de modo que los logros académicos condicionan la ocupación de los estudiantes con TMG. Esta relación es evidente cuando observamos que 71.4% de los participantes que trabajan han completado un nivel de estudios y 68% de quienes no hacen nada no lo han hecho. Es decir, completar la ESO acerca al estudiante con TMG al mundo laboral y a la inversa, no terminar los estudios obligatorios lo acerca a una situación de inactividad laboral/educativa. Esta información aporta evidencia de la necesidad de establecer mecanismos de compensación en el entorno educativo para estudiantes con TMG que facilitan un mayor índice de éxito académico y de que completar la ESO reduce los niveles de fracaso escolar y abandono escolar temprano y, podríamos inferir también, se reducirían los índices de desempleo en esta población. Ambos elementos, tanto la consolidación como el progreso académico, así como el acceso al mundo laboral, son las condiciones que la sociedad impone para que el menor, que se está formando y accediendo al mundo adulto, adquiera y consolide los requisitos mínimos impuestos por la sociedad en términos contextuales tales como el acceso a un grado mínimo de autonomía y no dependencia en su vida adulta.

Entre otros elementos que podríamos resaltar está la relación significativa entre continuar con los estudios y valorar positivamente los estudios completados, de modo que las mejores valoraciones se concentran en la educación superior, tanto profesional como académica. Estos son los casos que se encuentran más cercanos por edad al nivel educativo que deberían estar cursando y que han sufrido menos pérdida de cursos en su carrera académica. Por tanto, completar los cursos académicos que les correspondería por su edad se traduce en niveles más elevados de satisfacción personal.

En conclusión, hemos podido señalar cómo parece existir una relación directa entre el TMG y el abandono escolar temprano puesto que la prevalencia de este fenómeno entre la población con TMG analizada es más pronunciada que en el resto de la comunidad. También hemos podido observar que obtener las cualificaciones mínimas establecidas por el marco legal, la ESO, es un elemento fundamental para que el estudiante pueda seguir estructurando su vida académica y acceda al mundo laboral. Es decir, los estudiantes que finalizan la ESO tienen mayor probabilidad de conseguir un trabajo y de seguir estudiando, por ejemplo, en la transición de la escolarización preprofesional a la formación profesional, para reducir el abandono escolar (Cabus, 2015). También hemos demostrado que el tipo de trastorno, externalizador o internalizador, se relaciona de distinta manera con el logro académico. Como se sugiere en la literatura científica, el impacto del abandono escolar temprano en los estudiantes con un trastorno externalizador es más significativo (Veldman et al., 2015).

Conclusiones

Los datos parecen indicar que el TMG tiene cierta responsabilidad en tanto que los estudiantes que sufren un trastorno mental grave se encuentran en desventaja frente al resto de la población y sus logros académicos se ven condicionados directamente por el trastorno.

Comprobamos que la obtención del certificado de la ESO es fundamental para que el estudiante pueda seguir estructurando su vida académica y, por tanto, su acceso al mundo laboral.

Las instituciones educativas tienen la responsabilidad de poner en práctica políticas y prácticas pedagógicas que presten atención a toda la población bajo parámetros de respeto y atención a la diversidad. Todos los estudiantes tienen derecho a sentirse incluidos y cuidados a pesar de sus diferencias. Hacer visible la realidad de los estudiantes con TMG es un primer paso para llegar a comprender una realidad compleja que merece mayor atención. Tenemos que hacer escuelas para todos, con independencia de sus diferencias.

Limitaciones, investigaciones futuras e implicaciones del estudio

Puesto que hemos recurrido a un muestreo no probabilístico, consideramos que la muestra seleccionada no es representativa de la población, por lo que entendemos que no sería pertinente generalizar nuestros resultados. Creemos que los datos obtenidos apuntan a líneas de investigación muy sugerentes en la misma línea que la literatura científica nos señala, pero sería interesante contar con una muestra de mayor tamaño para confirmar algunas de las conclusiones que hemos alcanzado en este estudio.

Asimismo, en el ejercicio que hacemos en la investigación al preguntarnos, está implícito encontrar algunas preguntas adicionales que surgen en el proceso. Por tanto, lejos de cerrar nuestra investigación con una afirmación concluyente, consideramos más interesante observar las preguntas que se abren invitándonos a cuestionar los resultados obtenidos. En este sentido, comprender por qué y cómo el abandono escolar temprano afecta en mayor medida a los estudiantes con TMG sería una de las cuestiones que atraería nuestro interés. Otra cuestión importante para posibles investigaciones futuras sería comprender los puntos fuertes que presentan los estudiantes con TMG que logran el éxito académico y no sufren un abandono escolar temprano.

En cualquier caso, con nuestra investigación hemos podido mostrar el impacto del TMG en el ámbito educativo. La repercusión del abandono escolar temprano en esta población sugiere la necesidad de establecer mecanismos compensatorios para que estos estudiantes puedan mejorar sus resultados académicos y logren obtener las cualificaciones mínimas que les permitan continuar estudiando o acceder al mercado laboral en mejores condiciones. En este sentido, algunos estudios defienden que la existencia de abandono escolar supone un desafío para el liderazgo educativo, y proponen que la integración de estos estudiantes en la población escolar podría ser menos problemática. No solo mediante el reconocimiento del riesgo potencial que suelen presentar con frecuencia, sino mediante la provisión de estrategias de apoyo dirigidas a ayudar a la reubicación de los desertores en las escuelas y las aulas (Brown, 2010). Alcanzar los niveles mínimos de autonomía para la construcción de una vida plena como adultos para los jóvenes con TMG requiere necesariamente de estas mejoras.

Footnotes

No potential conflict of interest was reported by the authors. / Los autores no han referido ningún potencial conflicto de interés en relación con este artículo.

ORCID

Francisco Crespo-Molero

Cristina Sánchez-Romero

References

Baird

de Hoop

Ozler

Hoop

J. D.

Özler

(2013). Income shocks and adolescent mental health. Journal of Human Resources, 48(2), 370–403. https://doi.org/10.1353/jhr.2013.0014

Breslau

Lane

Sampson

Kessler

R. C.

(2008). Mental disorders and subsequent educational attainment in a US national sample. Journal of Psychiatric Research, 42(9), 708–716. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2008.01.016

Brown

B. A.

(2010). Social hostility and the “dropout” syndrome: Leadership assisting youths’ re-entry into school? Educational Review, 62(1), 53–67. https://doi.org/10.1080/00131910903469577

Cabus

S. J.

(2015). Does enhanced student commitment reduce school dropout? Evidence from two major dropout regions in the Netherlands. Regional Studies, 49(4), 599–614. https://doi.org/10.1080/00343404.2013.799760

Camacho Ruiz

M. A.

(2016). Fracaso escolar y abandono educativo temprano en Educación Secundaria Obligatoria: un estudio integrado . Facultad Ciencias de la Educación. Departamento de Educación. Universidad de Huelva. http://rabida.uhu.es/bitstream/handle/10272/12684/Fracaso_escolar.pdf?sequence=2

Crespo Molero

Sánchez Romero

(2017). El Trastorno Mental Grave en el Ámbito Educativo. In A. Rodríguez-Martín (Comps.), Prácticas innovadoras inclusivas: retos y oportunidades (pp. 231–238). Universidad de Oviedo, EDIUNO.

Crespo Molero

Sánchez Romero

(2019). Impacto del Trastorno Mental Grave en el ámbito educativo de niños y adolescentes. Revista Complutense de Educación, 30(1), 205–223. https://doi.org/10.5209/RCED.56082

Dirección General de Hospitales . (2010). Plan Estratégico de Salud Mental 2010-2014. Consejería de Sanidad de la Comunidad de Madrid . https://goo.gl/75E8dw

Esch

Bocquet

Pull

Couffignal

Lehnert

Graas

Ansseau

(2014). The downward spiral of mental disorders and educational attainment: A systematic review on early school leaving. BMC Psychiatry, 14(1), 237. https://doi.org/10.1186/s12888-014-0237-4

10.

Fernández Liria

Gómez Beneyto

M. C.

(2009). Informe de la salud mental de niños y adolescentes . Asociación Española de Neuropsiquiatría. Madrid. http://www.aepcp.net/arc/LaSaludMental_I-J.pdf

11.

Fielding

Levy

P. S.

Lemeshow

(1993). Sampling of populations: Methods and applications. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), 156(1), 134. https://doi.org/10.2307/2982878

12.

Gil Pascual

J. A.

(2018). Metodología Cuantitativa en Educación (2a ed.). UNED — Universidad Nacional de Educación a Distancia, Ed.

13.

Green

J. G.

McLaughlin

K. A.

Alegría

Costello

E. J.

Gruber

M. J.

Hoagwood

Kessler

R. C.

(2013). School mental health resources and adolescent mental health service use. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 52(5), 501–510. https://doi.org/10.1016/j.jaac.2013.03.002

14.

IDESCAT . (2016). Idescat. Anuario estadístico de Cataluña. Alumnos y profesores. Por niveles educativos . Generalitat de Catalunya. https://www.idescat.cat/pub/?id=aec&n=734&lang=es

15.

INE (Instituto Nacional de Estadística) . (2019). Tasas de paro por distintos grupos de edad, sexo y comunidad autónoma . Retrieved March 25, 2019, from http://www.ine.es/jaxiT3/Datos.htm?t=4247

16.

Kessler

R. C.

Foster

C. L.

Saunders

W. B.

Stang

P. E.

(1995). Social consequences of psychiatric disorders, I: Educational attainment. The American Journal of Psychiatry, 152(7), 1026–1032. https://doi.org/10.1176/ajp.152.7.1026

17.

Lereya

S. T.

Patel

Garcez Aurelio dos Santos

J. P.

Deighton

(2019). Mental health difficulties, attainment and attendance: A cross-sectional study. European Child & Adolescent Psychiatry, 28, 1–6. https://doi.org/10.1007/s00787-018-01273-6

18.

Tan

Zheng

Yang

Gong

(2017). School dropout, ethnicity and religion: Evidence from Western Rural China. Chinese Economy, 50(3), 193–204. https://doi.org/10.1080/10971475.2017.1297655

19.

López-Soler

Sáez

M. C.

López

M. A.

Fernández

V. F.

Pina

J. A. L.

(2010). Características y prevalencia de los problemas de ansiedad, depresión y quejas somáticas en una muestra clínica infantil de 8 a 12 años, mediante el CBCL (Child Behavior Checklist). .- Fuentes Documentales .- Bienestar y protección Infantil. Anales de Psicología, 26(2), 325–334. https://goo.gl/F2sk1e

20.

Mahuteau

Mavromaras

(2014). An analysis of the impact of socio-economic disadvantage and school quality on the probability of school dropout. Education Economics, 22(4), 389–411. https://doi.org/10.1080/09645292.2014.918586

21.

Merikangas

K. R.

J.-P.

Burstein

Swanson

S. A.

Avenevoli

Cui

Swendsen

(2010). Lifetime prevalence of mental disorders in U.S. adolescents: Results from the National Comorbidity Survey Replication–Adolescent Supplement (NCS-A). Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 49(10), 980–989. https://doi.org/10.1016/j.jaac.2010.05.017

22.

Ministerio de Educación y Formación Profesional . (2018). Datos y cifras curso escolar 2018/2019 . Humanes de Madrid. https://goo.gl/f2kibW

23.

Morgades-Bamba

C. I.

Fuster-Ruizdeapodaca

M. J.

Molero

(2019). The impact of internalized stigma on the well-being of people with Schizophrenia. Psychiatry Research, 271, 621–627. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.12.060

24.

Nairz-Wirth

Feldmann

(2017). Teachers’ views on the impact of teacher–student relationships on school dropout: A Bourdieusian analysis of misrecognition. Pedagogy, Culture and Society, 25(1), 121–136. https://doi.org/10.1080/14681366.2016.1230881

25.

National Institute of Mental Health . (n.d.). Transform understanding and the treatment of mental illness . https://www.nimh.nih.gov/health/statistics/mental-illness.shtml#part_154788

26.

Nisselle

Hanns

Green

Jones

(2012). Accessing flexible learning opportunities: Children’s and young people’s use of laptops in a paediatric hospital. Technology, Pedagogy and Education, 21(1), 3–20. https://doi.org/10.1080/1475939X.2012.659883

27.

O’Dell

S. M.

Marx

J. M.

Parikh

(2018). Externalizing disorders. In S. Forman & J. Shahidullah (Eds.), Handbook of pediatric behavioral healthcare (pp. 139–153). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-00791-1_11

28.

Ortuño-Sierra

Fonseca-Pedrero

Paíno

Aritio-Solana

(2014). Prevalencia de síntomas emocionales y comportamentales en adolescentes españoles. Revista de Psiquiatría y Salud Mental, 7(3), 121–130. https://doi.org/10.1016/j.rpsm.2013.12.003

29.

Pires Jiménez

Azor Martínez

, & (coord.). (2017). Datos y cifras de la educación 2017-2018 . Dirección General de Becas y Ayudas al Estudio de la Consejería de Educación e Investigación de la Comunidad de Madrid. www.madrid.org/publicamadrid

30.

Rujas Martínez-Novillo

(2017). La construcción del «fracaso escolar» en España. Génesis y cristalización de un problema social. Papers. Revista de Sociologia, 102(3), 477. https://doi.org/10.5565/rev/papers.2297

31.

Serrano

(Dir.) (2014). El abandono educativo temprano: análisis del caso español . IVIE. https://goo.gl/JJbNc8

32.

Simón Rueda

Uroz

Cagigal de Gregorio

(2003). Menores con trastornos psíquicos y contexto familiar: un estudio en la Comunidad de Madrid . Universidad Pontificia Comillas de Madrid. Secretaria Central. https://books.google.es/books?id=iA9FAAAACAAJ

33.

Stoep

A. V.

Weiss

N. S.

Kuo

E. S.

Cheney

Cohen

(2003). What proportion of failure to complete secondary school in the US population is attributable to adolescent psychiatric disorder? The Journal of Behavioral Health Services & Research, 30(1), 119–124. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12633008

34.

Thomson

K. C.

Richardson

C. G.

Gadermann

A. M.

Emerson

S. D.

Shoveller

Guhn

(2019). Association of childhood social-emotional functioning profiles at school entry with early-onset mental health conditions. JAMA Network Open, 2(1), e186694. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2018.6694

35.

UNESCO Institute for Statistics . (2012). The International Standard Classification of Education 2011. Comparative social research (UNESCO ed.). https://doi.org/10.1108/S0195-6310(2013)0000030017

36.

Veldman

Reijneveld

S. A.

Almansa Ortiz

Verhulst

F. C.

Bültmann

(2015). Mental health trajectories from childhood to young adulthood affect the educational and employment status of young adults: Results from the TRAILS study. Journal of Epidemiology and Community Health, 69(6), 588–593. https://doi.org/10.1136/jech-2014-204421