Validez y confiabilidad de la versión breve del Inventario de Síntomas SA-45

Nicolás Alejandro Vizioli; Melina Claudia Crespi

doi:10.22235/cp.v18i2.3556

Autores/as

Nicolás Alejandro Vizioli University of Buenos Aires https://orcid.org/0000-0002-6113-6847
Melina Claudia Crespi University of Buenos Aires https://orcid.org/0000-0003-4183-5103

DOI:

https://doi.org/10.22235/cp.v18i2.3556

Palabras clave:

s´íntomas psicológicos, validez, invarianza, confiabilidad, evaluación

Resumen

Dada la prevalencia de los trastornos mentales y los síntomas psicológicos elevados, ha habido un llamado a la acción para ampliar los servicios de salud. Para brindar una atención óptima, es fundamental la detección temprana de los síntomas y la evaluación del estado psicológico. Las medidas de autoinforme tienen una amplia utilidad para evaluar diagnósticos específicos y explorar síntomas psicológicos. El objetivo de este estudio fue aportar nuevas evidencias psicométricas de la versión argentina de la versión breve del Inventario de Síntomas Psicológicos. Mediante un muestreo no probabilístico e intencional, se seleccionaron 760 individuos de 18 a 63 años (M = 28.1; DE = 8.61). A través de análisis factoriales confirmatorios se halló que el modelo de nueve factores correlacionados mostró un mejor ajuste y se encontraron evidencias acerca de su invariancia escalar, métrica y configural según género y región. Los factores mostraron mayormente valores de confiabilidad adecuados, concordantes con investigaciones previas. Se proporcionaron puntajes normativos T. Los resultados mostraron que el instrumento es válido y confiable, y podría ser una herramienta valiosa en diversos contextos, particularmente en la atención primaria, donde la evaluación exige tiempos muy breves e información de utilidad.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Alvarado, B. G., Sandín, B., Valdez-Medina, J. L., González-Arratia, N., & Rivera, S. (2012). Análisis factorial confirmatorio del Cuestionario SA-45 en una muestra mexicana. Anales De Psicología, 28(2), 426-433. https://doi.org/10.6018/analesps.28.2.148851

American Psychological Association (2010). Ethical principles of psychologists and code of conduct. www.apa.org/ethics/code/principles.pdf

Arrindell, W. A., Barelds, D. P. H., Janssen, I. C. M., Buwalda, F. M., & van der Ende, J. (2006). Invariance of SCL-90-R dimensions of symptom distress in patients with peri partum pelvic pain (PPPP) syndrome. British Journal of Clinical Psychology, 45(3), 377-391. https://doi.org/10.1348/014466505X68924

Ato, M., López, J. J. & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29, 1038-1059. https://doi.org/10.6018/analesps.29.3.178511

Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford publications.

Byrne, B. M. (2016). Multigroup comparisons: Testing for measurement, structural, and latent mean equivalence. In F. T. L. Leong, D. Bartram, F. M. Cheung, K. F. Geisinger, & D. Iliescu (Eds.), The ITC international handbook of testing and assessment (pp. 377-394). Oxford University Press.

Casullo, M. M. (1998). El inventario SCL-90-R. Departamento de Publicaciones. Facultad de Psicología. Universidad de Buenos Aires.

Chalmers, R. P. (2018). On Misconceptions and the Limited Usefulness of Ordinal Alpha. Educational and Psychological Measurement, 78(6). https://doi.org/10.1177/0013164417727036

Chen, F. F. (2007). Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14(3), 464-504. https://doi.org/10.1080/10705510701301834

Cía, A. H., Stagnaro, J. C., Aguilar Gaxiola, S., Vommaro, H., Loera, G., Medina-Mora, M. E., Sustas, S., Benjet, C., & Kessler, R. C. (2018). Lifetime prevalence and age-of-onset of mental disorders in adults from the Argentinean Study of Mental Health Epidemiology. Social psychiatry and psychiatric epidemiology, 53(4), 341-350. https://doi.org/10.1007/s00127-018-1492-3

Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory andapplications. Journal of Applied Psychology (1), 98. https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98

Dattani, S., Ritchie, H., & Roser, M. (2021). Mental Health. Our World in Data. https://ourworldindata.org/mental-health

Davison, M., Bershadsky, B., Bieber, J., Silversmith, D., Maruish, M. E., & Kane, R. L. (1997). Development of a brief, multidimensional, self-Report instrument for treatment outcomes assessment in psychiatric settings: Preliminary Findings. Assessment, 4(3), 259-276. https://doi.org/10.1177/107319119700400306

Derogatis, L. R. (1977). SCL-90R (revised version) manual I. Johns Hopkins University School of Medicine.

Derogatis, L. R., & Cleary, P. A. (1977). Confirmation of the dimensional structure of the SCL-90: A study in construct validation. Journal of Clinical Psychology, 33(4), 981-989. https://doi.org/10.1002/1097-4679(197710)33:4<981::AID-JCLP2270330412>3.0.CO;2-0

Derogatis, L. R., & Savitz, K. L. (1999). The SCL-90-R, brief symptom inventory, and matching clinical rating scales. In M. E. Maruish (Ed.), The use of psychological testing for treatment planning and outcomes assessment (2nd ed., pp. 679-724). Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Derogatis, L.R. (1994). SCL-90-R. Symptom Checklist-90-R. Administration, Scoring and Procedures Manual. National Computer System.

Etchevers, M. J., Garay, C. J., Putrino, N., Grasso, J., Helmich, N., & Rojas, L. (2021). Relevamiento del estado psicológico de la población argentina. Observatorio de Psicología Social Aplicada, Facultad de Psicología, Universidad de Buenos Aires. http://www.psi.uba.ar/opsa/#informes

Flora, D. B. (2020). Your coefficient alpha is probably wrong, but which coefficient omega is right? A tutorial on using R to obtain better reliability estimates. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 3(4), 484-501. https://doi.org/10.1177%2F2515245920951747

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312

Gallucci, M., & Jentschke, S. (2021). SEMLj: jamovi SEM Analysis. [jamovi module]. https://semlj.github.io/

Global Burden of Disease 2017 Risk Factor Collaborators. (2018). Global, regional, and national comparative risk assessment of 84 behavioural, environmental and occupational, and metabolic risks or clusters of risks for 195 countries and territories, 1990-2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet, 392(10159), 1923-1994. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)32225-6

Góngora, V., & Castro Solano, A. (2021). Validación del SCL-27 en población general y en población clínica argentina. Psicodebate, 21(1), 49-60. https://doi.org/10.18682/pd.v21i1.4018

Green, S. B., & Yang, Y. (2009). Reliability of summed item scores using structural equation modeling: An alternative to coefficient alpha. Psychometrika, 74(1), 155-167. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9099-3

Groth-Marnat, G. (2009). Handbook of psychological assessment. John Wiley & Sons.

Hair, J., Black, W., Babin, B., & Anderson, R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice-Hall.

Holgado-Tello, F. P., Vila-Abad, E., & Barbero-García, M. (2019). Estructura interna del Symptom Assessment-45 Questionnaire (SA-45). Acción Psicológica, 16(1), 31-42. https://doi.org/10.5944/ap.16.1.22048

Hoyle, R. H. (1995). The structural equation modeling approach: Basic concepts and fundamental issues. In R. H. Hoyle (Ed.), Structural equation modeling: Concepts, issues, and applications (pp. 1-15). Sage Publications, Inc.

Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118

Kyriazos, T. A. (2018). Applied psychometrics: sample size and sample power considerations in factor analysis (efa, CFA) and SEM in general. Psychology, 9, 2207-2230. https://doi.org/10.4236/psych.2018.98126

Li, C.-H. (2016). The performance of ML, DWLS, and ULS estimation with robust corrections in structural equation models with ordinal variables. Psychological Methods, 21(3), 369-387. https://doi.org/10.1037/met0000093

Maruish, M. E. (2004). Symptom Assessment-45 Questionnaire (SA-45). In M. E. Maruish (Ed.), The use of psychological testing for treatment planning and outcomes assessment: Instruments for adults (pp. 43-78). Lawrence Erlbaum Associates Publishers.

Maruish, M. E., Bershadsky, B., & Goldstein, L. (1998). Reliability and validity of the SA-45: Further evidence from a primary care setting. Assessment, 5(4), 407-419. https://doi.org/10.1177/107319119800500410

Patel, V., Saxena, S., Lund, C., Thornicroft, G., Baingana, F., Bolton, P., Chisholm, D., Collins, P. Y., Cooper, J. L., Eaton, J., Herrman, H., Herzallah, M. M., Huang, Y., Jordans, M. J. D., Kleinman, A., Medina-Mora, M. E., Morgan, E., Niaz, U., Omigbodun, O., Prince, M., … UnÜtzer, J. (2018). The Lancet Commission on global mental health and sustainable development. Lancet, 392(10157), 1553-1598. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31612-X

Preti, A., Carta, M. G., & Petretto, D. R. (2019). Factor structure models of the SCL-90-R: Replicability across community samples of adolescents. Psychiatry Research, 272, 491-498. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2018.12.146

Putnick, D. L., & Bornstein, M. H. (2016). Measurement Invariance Conventions and Reporting: The State of the Art and Future Directions for Psychological Research. Developmental review: DR, 41, 71-90. https://doi.org/10.1016/j.dr.2016.06.004

Rhemtulla, M., Brosseau-Liard, P. E., & Savalei, V. (2012). When can categorical variables be treated as continuous? A comparison of robust continuous and categorical SEM estimation methods under suboptimal conditions. Psychological Methods, 17, 354-373. https://doi.org/10.1037/a0029315

Rodríguez Espínola, S., Chong Cevallos, M., & Paternó Manavella, M. A. (2019). Informe técnico: condiciones de la salud en el área metropolitana de Buenos Aires. Observatorio de la deuda social argentina. Universidad Católica Argentina. https://repositorio.uca.edu.ar/bitstream/123456789/9080/1/informe-condiciones-salud-buenos-aires.pdf

Rosseel, Y. (2019). lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02

Sandín, B., Valiente, R., Chorot, P., Santed, M., & Lostao, L. (2008). SA-45: forma abreviada del SCL-90. Psicothema, 20(2), 290-296.

Stagnaro, J. C., Cía, A., Vázquez, N., Vommaro, H., Nemirovsky, M., Serfaty, E., Sustas, S. E., Medina Mora, M. E., Benjet, C., Aguilar-Gaxiola, S., & Kessler, R. (2018). Estudio epidemiológico de salud mental en población general de la República Argentina. Vertex. Revista Argentina de Psiquiatría, 29(142), 275-299.

van de Schoot, R., Lugtig, P., &Hox, J. (2012). A checklist for testing measurement invariance. European Journal of Developmental Psychology, 9(4), 486-492. https://doi.org/10.1080/17405629.2012.686740

Vizioli, N., & Crespi, C. (2020). Factores estresantes y sintomatología psicológica durante el aislamiento social preventivo obligatorio por COVID-19 en población adulta de Buenos Aires. Subjetividad y Procesos Cognitivos, 24(2), 17-41.

Wang, S., Chen, C. C., Dai, C. L., & Richardson, G. B. (2018). A call for, and beginner’s guide to, measurement invariance testing in evolutionary psychology. Evolutionary Psychological Science, 4(2), 166-178. https://doi.org/10.1007/s40806-017-0125-5

World Health Organization (2022). World mental health report; Transforming mental health for all.. http://hdl.handle.net/10713/20295

World Medical Association. (2013). Declaration of Helsinki. Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA Network, 310(20), 2191-2194. https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053

Zumbo, B. D., Gadermann, A. M., & Zeisser, C. (2007). Ordinal versions of coefficients alpha and theta for Likert rating scales. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 6, 21-29. https://doi.org/10.22237/jmasm/1177992180