Construcción y validación de una escala para evaluar las consecuencias socio-psicológicas y afectivas del COVID-19
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Resumen
La pandemia por COVID-19 ha generado diferentes consecuencias, entre éstas, la susceptibilidad de infectarse de un virus potencialmente mortal, relaciones interpersonales afectadas por el confinamiento, y en algunos casos, una respuesta afectiva negativa por las decisiones que el gobierno ha tomado como las medidas de distanciamiento social, cierre de escuelas, lugares de trabajo, transporte público y restricciones a reuniones. El presente estudio evaluó el ajuste psicométrico de una escala que mide las consecuencias socio-psicológicas y afectivas del COVID-19. Fue un estudio transversal, instrumental, participaron 582 mexicanos entre 18 y 65 años (22.1% hombres, 77.9% mujeres). Se construyó una escala con 14 reactivos tipo Likert con cinco opciones de respuesta. Se evaluó el ajuste del modelo de medida a través del Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Confirmatorio (AFC). Todos los reactivos discriminaron entre puntajes altos y bajos, los valores de la prueba KMO y de esfericidad de Bartlett fueron adecuados para estimar el AFE. Se identificaron cuatro factores: I) Deterioro de las relaciones familiares por el confinamiento (α=.88), II) Percepción de riesgo ante el COVID-19 (α=.84), III) Actitud sobre las decisiones sanitarias del gobierno (α=.94); y IV) Responsabilidad para el cuidado de la salud (α=.70). El índice global de consistencia interna de la escala fue α=.74 y ω=.75; y la varianza explicada fue de 74.10%. Sin embargo, el Análsis Paralelo sugiere solamente tres dimensiones: Factor I (α=.88; ω=.88), II (α=.94; ω=.94), y III (α=.84; ω=.84). Este segundo modelo explica el 79.28% y se conforma de 11 reactivos. Los índices de ajuste del modelo fueron aceptables: CMIN/DF=1.883; NFI=.984; CFI=.992;GFI=.979; AGFI=.964; SRMR=.029; RMSEA=.039. Contar con escalas válidas y confiables se torna una vía para obtener información relevante como insumos para otras investigaciones orientadas a relacionar variables de interés o predecir la conducta preventiva o de riesgo ante el COVID-19.
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