Vol. 40 (Nº 2) Año 2019. Pág. 30
Alfredo FIGUEROA Pastrana 1; María Trinidad PLAZA Gómez 2; Helman Enrique HERNÁNDEZ Riaño 3
Recibido: 30/08/2018 • Aprobado: 11/12/2018 • Publicado 21/01/2019
RESUMEN: El Síndrome Burnout y la resiliencia son temas muy tratados en la actualidad, el primer concepto es un factor de riesgo psicosocial habitual en la sociedad y el segundo es la capacidad de superar positivamente las adversidades. El objetivo principal del estudio es validar las características psicométricas de los instrumentos Maslach Burnout Inventory – Student Survey (MBI-SS) y Connor – Davindson Scale 10 itmes (CD-RISC 10), en estudiantes de Ingeniería Industrial de la Universidad de Córdoba, obteniendo como resultado la validación psicométrica. |
ABSTRACT: Burnout Syndrome and resilience are topics that are very much dealt with at present, the first concept is a psychosocial risk factor common in society and the second is the ability to positively overcome adversity. The main objective of the study is to validate the psychometric characteristics of the Maslach Burnout Inventory - Student Survey (MBI-SS) and Connor - Davindson Scale 10 itmes instruments (CD-RISC 10), in Industrial Engineering students of the University of Córdoba. Obtaining as result the psychometric validation. |
Esta investigación tiene como interés principal generar un instrumento que permita evaluar las características sintomáticas provocadas por los factores de riesgo asociados al síndrome burnout, para lograr un mayor entendimiento de la naturaleza de este síndrome en la actividad académica (Caballero D., Breso, & González Gutiérrez, 2015), las condiciones sociodemográficas y determinar el papel que juega la resiliencia académica y como esta favorece las competencias que permitan al estudiante sobreponer de manera positiva las situaciones adversas que se le presenten (Rutter, 2006).
Por este motivo el presente trabajo se enfocó en validar los instrumentos MBI-SS y CD-RISC 10, los cuales permiten medir diferentes variables relacionadas con la calidad de vida que posee el estudiante (Caballero, C., Palacio, J. & Hederich, C., 2010), y la resiliencia; la cual contribuye a mitigar los factores de riesgo psicosocial en el ámbito académico permitiendo fomentar las relaciones sociales y aumentar las expectativas sobre el desempeño del estudiantes (Acevedo, V. & Mondragón, H., 2005).
Se habla de factor de riesgo psicosocial cuando un problema laboral o académico se deriva a partir de las falencias existentes en la organización, diseño y gestión que pueden influir en resultados negativos en campos psicológicos, físicos y sociales de la persona, llevando al agotamiento o depresión (Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo, 2007). Los expertos en los riesgos de factores psicosociales explican que existen variables de diferente magnitud que influencian en el resultado de determinadas personas. Según Xanthopoulou, (2007) entre los factores de riesgo psicosocial se destacan algunos muy importantes relacionados con la severidad de las consecuencias asociadas al estrés laboral como: violencia, acoso laboral, acoso sexual, inseguridad intelectual, desgaste físico y emocional.
Asimismo, en Colombia mucho tiempo después fueron identificados los factores de riesgo psicosociales, a través de la Guía Técnica Colombiana 45 del 2012 (Icontec, 2012) como aquellas situaciones donde se evidencian los efectos negativos en la salud de los trabajadores, y explica que una de las propiedades que se puede evaluar a partir de la clasificación de estos factores de riesgos, es la insatisfacción en el resultado del trabajo por las falencias de los empleados. Estas consecuencias negativas se evidencian en la calidad laboral de los trabajadores donde se abarcan aspectos como horarios laborales, sueldo, ambiente laboral, flexibilidad del cargo y relaciones humanos.
Los factores de riesgos psicosociales se caracterizan por afectar la salud del trabajador, mejor evidenciado en la Resolución 2646 de 2008 del Ministerio de Protección Social de Colombia, donde se postulan y establecen una serie de responsabilidades para identificar, evaluar, prevenir y monitorear la posible exposición de los factores de riesgo psicosocial en los trabajadores del origen de las patologías causadas por el estrés, el Artículo 5 de dicha resolución, indica que los factores de riesgo psicosociales entienden los aspectos extra laborales, intralaborales y las condiciones del individuo, los cuales influyen en la salud de las personas (Ministerio de la Protección Social, 2008), o también pueden ser producidos por un mal clima organizacional que contribuyan a la aparición de factores de riesgos psicosociales, generando los diferentes síndromes asociados a este factor de riesgo, en donde las causas principales de la probabilidad de ocurrencia de estos síndromes en empleados se deben a la naturaleza de la empresa, el pago de los salarios, entre otros (D. Daza, M. Plaza, H. Hernandez, 2017).
En los años 1970 fue definido el Síndrome de Burnout para el contexto laboral, determinado por la combinación de factores como el agotamiento físico, el cansancio emocional y la perdida de compromiso y como estas afectan las actividades laborales (Freuderberger, 1974). En 1976 la investigación de Maslach, se basó en estudiar la posibilidad que tenía una persona de enfrentar una crisis emocional en el ámbito laboral, tomando como punto de referencia las estrategias cognitivas de “indiferencia” y “deshumanización” como mecanismo de defensa, constatando su efecto en la identidad y conducta profesional. Por otro lado, se plantea la definición de este síndrome de la siguiente manera: “El Burnout es el síndrome de agotamiento emocional, despersonalización y reducida realización personal que puede aparecer en personas que trabajan con gente de alguna forma” (Maslach, C. & Jackson, S., 1986).
En Colombia, el síndrome de Burnout fue reconocido como enfermedad laboral por el Ministerio del Trabajo a través del Decreto 1407 del año 2014, siendo incluido en la tabla de enfermedades laborales, como un factor de riesgo psicosocial, que pueden ser generado por las condiciones de la tarea como las altas demandas de carga mental, el nivel de responsabilidad y las demandas emocionales por atención de clientes.
Por lo general, las personas que padecen de este síndrome, se caracterizan por: fatiga constante, cansancio, depresión leve, cansancio mental, deterioro de las relaciones interpersonales, ansiedad, cinismo, estado de irritabilidad, dificultad de concentración y atención, distanciamiento de su círculo social, pérdidas de peso, insomnio, espasmos musculares, alergias, migrañas, desórdenes metabólicos, irregularidad menstrual (en caso de mujeres). Puede haber también un abuso de sustancias alucinógenas, alcohólicas, fármacos, etc.
Las consecuencias de este síndrome a nivel laboral, representa una afección en la disminución de la calidad laboral y productividad. Inicio de actitudes negativas, inasistencia al lugar de trabajo (absentismo), deterioro de relaciones laborales y disminución del sentido de realización.
Por otra parte, el síndrome de Burnout Académico es definido por algunos autores como un estado en donde un individuo está sometido a largas horas de estrés, que son originadas por las condiciones del entorno personal y todo lo relacionado con el medio organizacional de la institución universitaria. Dicho estado puede estar asociado con la falta de recursos que recibe el individuo por la institución, como también la presencia de influencias negativas que perturban la realización de actividades académicas y exigencias que este tenga (Caballero, C., Palacio, J. & Hederich, C., 2012).
Además, hay autores que detallan el Burnout Académico como aquel perseverante rechazo emocional frente a los estudios, determinada por el efecto del cansancio para llevar a cabo las ocupaciones estudiantiles; generando una actitud de separación o cinismo, motivos por los cuales no seguir estudiando; y logrando en el estudiante una conmoción e incapacidad académica (Schaufeli, W., Martínez, I., Marques Pinto, A., Salanova, M. & Bakker, A., 2002). Logrando así, determinar que el Burnout Académico afecta al estudiante emocionalmente de manera tridimensional debido a la elevación del agotamiento, el cinismo y falta de eficacia frente a sus responsabilidades académicas (Caballero, 2012; Schaufeli, Martínez, Marques Pinto, Salanova & Bakker, 2002).
Debido a gama de variables implicadas en este síndrome, algunos factores son claves para restringir o facilitar el rendimiento académico del estudiante (Salanova, M., Martínez, I., Bresó, E., Llorens, S. & Grau, R., 2005). Estas variables se han definido a través de planteamientos teóricos y estudios empíricos, los cuales son categorizadas según el término de su naturaleza: variables del contexto académico, variables ambientales o sociales y variables intrapersonales. Estudios como “Burnout and engagement in university students a cross- national study”, el cual fue uno de los primeros estudios en examinar el burnout en estudiantes universitarios de España, Portugal, y Países bajos, determinando el uso de la versión adaptada para estudiantes Maslach Burnout Inventory - Student Survey (MBI-SS), donde se comprobó la estructura esperada de factores (agotamiento, cinismo y falta de eficacia) junto con el engagement o compromiso, las cuales determino que la estructura de estos factores se ajustaban a los datos de muestra de varios países europeos, pero las cargas de cada factor difieren del país a pesar de que el contexto universitario sea similar (Schaufeli, Martínez, Marques Pinto, Salanova & Bakker, 2002). otro de los estudios que realizó grandes aportes a este tema es “El Burnout académico: delimitación del síndrome y factores asociados con su aparición”, el cual presenta una importante revisión de conceptos asociados a este síndrome, su evolución y su delimitación con otros trastornos y deja abierta la posibilidad de realizar estudios mediante instrumentos válidos para establecer la relación existente entre las variables asociadas con el síndrome Burnout académico. (Caballero, C., Palacio, J. & Hederich, C., 2012).
Por otro lado, Garmezy N. A., (1991) define la resiliencia como toda habilidad que posee el ser humano para superarse, avanzar y fortalecerse con todas las situaciones adversas que se puedan presentar. Así mismo, la resiliencia es considerada como toda respuesta positiva que tenga una persona ante una adversidad (Fergus, S., & Zimmerman, M. A, 2005).
La resiliencia se caracteriza en tres grandes componentes, el primer componente son las variables personales como el grado de autonomía y empatía que tenga la persona, el siguiente las variables de estructura familiar y por último todo lo relacionado con su entorno extra-familiar, en estas dos últimas, exaltando los sistemas de seguridad y protección que se generen en los ámbitos familiares, escolares y sociales (Werner EE, 1995).
La resiliencia en el ámbito educativo es considerada un factor muy importante, debido a que con esta se logra el desarrollo óptimo de competencias sociales, académicas y personales, permitiendo a los estudiantes superar las adversidades que se le presenten y alcanzando sus metas académicas (Rutter M., 1987). Basándonos en los aportes realizados por los estudios como “Reliability and validity of the Spanish version of the 10-item Connor-Davidson Resilience Scale (10-item CD-RISC) in young adults”, el cual evaluó las propiedades psicométricas de la versión en español comprobando la validez y confiabilidad de este instrumento en jóvenes españoles, mostrando que dicha versión en español es confiable para medir la resiliencia y como en la escala original solo un factor subyace a la contribución de resiliencia académica (Notario Pacheco, 2011).
Se realizó una investigación cuantitativa de tipo exploratorio y cohorte transversal, cuyo principal objetivo fue la validez de los instrumentos Maslach Burnout Inventory – Student Survey (MBI-SS) y Connor–Davindson Scale 10 itmes (CD-RISC 10), en contexto sociodemográfico de estudiantes de Ingeniería Industrial de la Universidad de Córdoba.
Para la determinación del tamaño de la muestra se siguieron los criterios para análisis factoriales establecidos por Hair, (1999) el cual nos indica que; como mínimo se deben realizar 5 observaciones por cada variable estudiada, pero la proporción más aceptada es de 10 a 1. En ese sentido, se pretendía estudiar 25 variables por lo que la muestra estuvo construida por 250 estudiantes. Vale mencionar que de todas las observaciones solo fueron admitidas 233, las restantes presentaron inconsistencias. Resultando para el estudio una proporción de 9 observaciones aproximadamente por cada ítem analizado. Se realiza el análisis de validez de contenido, análisis de validez de constructo y análisis de confiabilidad.
El procesamiento de datos se realizó mediante el software IBM SPSS versión 24 (IBM SPSS statistical software, 2013). Se usaron las herramientas de Análisis de fiabilidad de escalas, para examinar la consistencia interna, y el análisis de reducción de dimensiones para factores, con el fin de corroborar la validez de constructo.
El instrumento de medición utilizado en el estudio está compuesto por una encuesta constituida por secciones, una que mide el Síndrome de Bornout mediante el MBI –SS propuesto por Schaufeli et al. (2002) la cual consta de 15 ítems, y la Resiliencia a través del CD-RISC 10 de los autores Campbell-Sills y Stein (2007) conformada por 10 reactivos
El síndrome de Burnout se evaluará con la versión en español del MBI-SS propuesto por Schaufeli et al. (2002) y validado en el contexto colombiano por Hederich-Martínez, C., & Caballero-Domínguez, (2016). Para la interpretación del instrumento se tomará como directriz la NTP-732 del Instituto Nacional de Seguridad e Higiene en el Trabajo de España, que nos ofrece parámetros para establecer los niveles de Burnout. (Esteve, E. B., Salanova, M., Schaufeli, W., & Nogareda, C., 2007).
Tabla 1
Datos normativos para la corrección de las
puntuaciones de las escalas de burnout N= 1.963
|
|
Agotamiento |
Cinismo |
Eficacia profesional |
Muy bajo |
> 5% |
< 0,4 |
<0.2 |
<2.83 |
Bajo |
5 - 25% |
0,5 – 1.2 |
0.3 – 0.5 |
2.83 – 3.83 |
Medio (Bajo) |
25 - 50% |
1.3 – 1.24 |
0.6 – 1.24 |
3.83 – 4.5 |
Medio (Alto) |
50 - 75% |
2.1 – 2.25 |
1.25 – 2.25 |
4.51 – 5.16 |
Alto |
775 - 95% |
2.26 – 4 |
2.26 – 4 |
5.17 – 5.83 |
Muy alto |
> 95% |
>4,5 |
>4.0 |
>5.83 |
Media aritmética |
|
2.12 |
1.50 |
4.45 |
Desviación típica |
|
1.23 |
1.30 |
0.90 |
Fuente: España, Ministerio de Trabajo y Asuntos sociales
El instrumento MBI-SS consta de 15 elementos que se categorizan en tres escalas: en la primera de ellas podemos percibir el sentimiento de incompetencia como estudiantes (eficacia profesional) medido por medio de 6 reactivos, la segunda a través de 5 ítems nos permite reflejar agotamiento por las demandas del estudio (agotamiento) , y por último podemos observar actitudes de desinterés, auto-sabotaje frente a las actividades académicas y dudas acerca del valor del estudio (cinismo) conformada por 4 ítems. Todos los ítems se puntúan en una escala de Likert de frecuencia de 7 puntos, que va desde 1 (nunca) a 7 (siempre).
La resiliencia será estudiada a través del CD-RISC 10 propuesto por Campbell-Sills y Stein (2007) versionada al español y validada en jóvenes y adultos por Notario-Pacheco, (2011) Este instrumento consta de 10 ítems sin sub-escalas, y solicita a los encuestados que respondan cuan de acuerdo están con cada una de las proposiciones en una escala de Likert de 1 (totalmente desacuerdo) a 5 (totalmente de acuerdo). El CD RISC 10 se agrupa en una sola dimensión que va desde 0 a 40, por lo que implica ajustar la información a la hora de tabulación y escalar de 0 (totalmente desacuerdo) a 4 (totalmente de acuerdo).
Con el fin de analizar la viabilidad del análisis factorial es necesario examinar los estadísticos de Kaiser-Meyer-Olkin KMO y la prueba de esfericidad, los datos señalados en la Tabla 2 indica que la medida de adecuación muestral tiene un indicador de 0,809, de consideración notable basado en los criterios de Hair et al (1999), en ese mismo sentido el contraste de Bartlett arroja una significación inferior a 0,05 por lo que se acepta la hipótesis nula y es pertinente proceder con el análisis factorial.
Tabla 2
Prueba de KMO y Contraste de Bartlett.
Prueba de KMO y Bartlett |
||
Medida Káiser-Meryer-Olkin de adecuación de muestreo |
0,809 |
|
Prueba de esfericidad de Bartlett |
Aprox. Chi-cuadrado |
2221,822 |
Gl |
300 |
|
Sig. |
0,000 |
En la tabla 3 a través del método de extracción por componentes principales se puede notar como los niveles de comunalidad denotan extracciones superiores a 0,4 para los 25 ítems estudiados y esto supone que los factores que explican la varianza representan de manera adecuada a los mismos. Además, garantiza que todos los reactivos pueden permanecer dentro del análisis factorial.
Tabla 3
Comunalidades
Comunalidades |
|||||
Inicial |
Extracción |
Inicial |
Extracción |
||
EFI 1 |
1,000 |
0,641 |
RES 1 |
1,000 |
0,540 |
EFI 2 |
1,000 |
0,596 |
RES 2 |
1,000 |
0,518 |
EFI 3 |
1,000 |
0,695 |
RES 3 |
1,000 |
0,587 |
EFI 4 |
1,000 |
0,644 |
RES 4 |
1,000 |
0,415 |
EFI 5 |
1,000 |
0,605 |
RES 5 |
1,000 |
0,553 |
EFI 6 |
1,000 |
0,597 |
RES 6 |
1,000 |
0,502 |
AGO.1 |
1,000 |
0,629 |
RES 7 |
1,000 |
0,510 |
AGO.2 |
1,000 |
0,676 |
RES 8 |
1,000 |
0,581 |
AGO.3 |
1,000 |
0,695 |
RES 9 |
1,000 |
0,620 |
AGO.4 |
1,000 |
0,705 |
RES 10 |
1,000 |
0,488 |
AGO.5 |
1,000 |
0,586 |
|||
CIN 1 |
1,000 |
0,79 |
|||
CIN 2 |
1,000 |
0,765 |
|||
CIN 3 |
1,000 |
0,644 |
|||
CIN 4 |
1,000 |
0,607 |
|
|
|
En la Tabla 4 se observa que la varianza explicada por los cuatro factores tiene un valor acumulado de 51,87%, en contraste con la información que nos suministra la rotación factorial en la Matriz Patrón, se observa que el primer componente explica el 20.4% de la varianza y representa a la eficacia profesional abarcando todos los ítems que le competen, es notable que todos los reactivos gozan de un alto valor de significancia positiva con respecto al dominio al cual se direccionan. El componente numero 2 comprende un porcentaje de la varianza total del 14,4% y afecta de forma positiva con alta carga factorial a los ítems que miden Agotamiento dentro del Síndrome de Burnout, con respecto a este factor se nota que uno de los ítems que miden resiliencia, específicamente el 10°, posee una carga factorial que lo ubica en el segundo factor por una diferencia en una unidad centesimal con respecto al tercer factor, y a su vez este último encierra a todos los ítems del CD10 para resiliencia, explicando 9,7% de la varianza total. Por último, los ítems de Cinismo explican en el cuarto componente el 7,5 de la varianza total.
Si bien uno de los ítems de la resiliencia se ubicó en el dominio de agotamiento de síndrome de burnout, dada la diferencia tan insignificante se decide conservar el reactivo.
Tabla 4
Varianza total explicada con 4 factores fijos.
Componente |
Autovalores iniciales |
Sumas de extracción de cargas al cuadrado |
Sumas de extracción de cargas al cuadrado |
||||
Total |
% de varianza |
% acumulado |
Total |
% de varianza |
% acumulado |
Total |
|
1 |
5,103 |
20,411 |
20,411 |
5,103 |
20,411 |
20,411 |
3,757 |
2 |
3,617 |
14,467 |
34,879 |
3,617 |
34,879 |
34,879 |
3,44 |
3 |
2,433 |
9,733 |
44,612 |
2,433 |
44,612 |
44,612 |
3,598 |
4 |
1,815 |
7,258 |
51,87 |
1,815 |
7,258 |
51,87 |
3,518 |
Método de extracción: análisis de componentes principales. |
-----
Tabla 5
Extracciones y Matriz de estructura del análisis factorial. 4 factores fijos
Matriz de patrón |
||||
|
Componente |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
EFI 3 |
0,803 |
|
|
|
EFI 2 |
0,778 |
|
|
|
EFI 1 |
0,770 |
|
|
|
EFI 4 |
0,764 |
|
|
|
EFI 5 |
0,634 |
|
|
|
EFI 6 |
0,429 |
|
|
-0,329 |
AGO.3 |
|
0,811 |
|
|
AGO.2 |
|
0,807 |
|
|
AGO.4 |
|
0,796 |
|
|
AGO.1 |
|
0,767 |
|
|
AGO.5 |
|
0,612 |
|
0,336 |
RES 10 |
|
0,376 |
0,375 |
|
RES 9 |
|
|
0,721 |
|
RES 5 |
|
|
0,705 |
|
RES 2 |
|
|
0,666 |
|
RES 4 |
|
|
0,565 |
|
RES 3 |
|
|
0,546 |
|
RES 1 |
|
|
0,543 |
|
RES 6 |
|
|
0,502 |
|
RES 8 |
|
|
0,473 |
|
RES 7 |
|
|
0,432 |
|
CIN 1 |
|
|
|
0,825 |
CIN 2 |
|
|
|
0,799 |
CIN 3 |
|
|
|
0,786 |
CIN 4 |
|
|
|
0,773 |
Método de extracción: análisis de componentes principales. |
||||
Método de rotación: Oblimin con normalización Kaiser. |
||||
La rotación ha convergido en 8 iteraciones. |
-----
Tabla 6
Matriz de Correlaciones. 4 factores fijos.
Matriz de correlaciones de componentes |
||||
Componentes |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
1 |
-0,008 |
0,246 |
-0,226 |
2 |
-0,008 |
1 |
-0,017 |
0,167 |
3 |
0,246 |
-0,017 |
1 |
-0,089 |
4 |
-0,226 |
0,167 |
-0,089 |
1 |
Ahora al haber corroborado los factores latentes del instrumento psicométrico, se prosigue con la validez de consistencia interna para los 5 ítems de Agotamiento, 4 de Cinismo y 6 de Eficacia profesional en cuanto a la evaluación del Burnout compete y el instrumento de 10 reactivos para resiliencia.
Tabla 7
Alfa de Cronbach y Estadísticos descriptivos
Estadisticas de elemento de resumen |
|
Eficacia Profesional |
Agotamiento |
Cinismo |
Resiliencia |
Alfa de Cronbach |
0,82 |
0,85 |
0,85 |
0,75 |
|
Media |
4,252 |
2,864 |
0,824 |
2,838 |
|
Desviación tipica |
0,455 |
0,698 |
0,281 |
0,389 |
|
Varianza |
0,207 |
0,487 |
0,079 |
0,151 |
|
N de elementos |
6 |
5 |
4 |
10 |
El Alfa de Cronbach nos indica que existe una buena consistencia interna en cada uno de los dominios estudiados al obtener un valor superior a 0,7. Particularmente en las escalas de Síndrome de Burnout eficacia profesional, agotamiento y cinismo encontramos valores superiores a 0,8 que se considera un valor notable a la hora de evaluar este tipo de instrumentos.
Para corroborar la decisión tomada tras el análisis factorial de conservar todos los ítems de cada escala, resulta imperativo evaluar el valor del α si eliminamos cualquier de los ítems de los dominios estudiados. Podemos observar en la Tabla 9, en cualquiera de los casos al suprimir algún reactivo de su respectiva escala, no afecta positivamente la consistencia interna de ella.
Particularmente el ítem 10 del instrumento CD RISC que en el análisis factorial, además de la dimensión de resiliencia, tuvo una interacción con el factor latente de agotamiento bajo cargas factoriales similares, pero en un nivel mayor ante esta última, sin embargo, si es eliminado no afectaría de ninguna manera la consistencia interna de la CD RISC 10. Por lo que se conserva el ítem para fines prácticos y futuros trabajos.
Tabla 8
Alfa de Cronbach al eliminar un ítem de las escalas
Eficacia profesional |
EFI 1 |
EFI 2 |
EFI 3 |
EFI 4 |
EFI 5 |
EFI 6 |
Alfa de Conbach si el elemento se ha suprimido |
0,773 |
0,798 |
0,779 |
0,778 |
0,798 |
0,822 |
Agotamiento |
AGO.1 |
AGO.2 |
AGO.3 |
AGO.4 |
AGO.5 |
|
Alfa de Conbach si el elemento se ha suprimido |
0,840 |
0,806 |
0,801 |
0,802 |
0,838 |
|
Cinismo |
CIN 1 |
CIN 2 |
CIN 3 |
CIN 4 |
|
|
Alfa de Conbach si el elemento se ha suprimido |
0,759 |
0,765 |
0,823 |
0,850 |
|
|
Resiliencia |
RES 1 |
RES 2 |
RES 3 |
RES 4 |
RES 5 |
RES 6 |
Alfa de Conbach si el elemento se ha suprimido |
0,728 |
0,718 |
0,737 |
0,725 |
0,721 |
0,730 |
|
RES 7 |
RES 8 |
RES 9 |
RES 10 |
|
|
Alfa de Conbach si el elemento se ha suprimido |
0,744 |
0,742 |
0,706 |
0,758 |
|
|
Para determinar la validez de contenido de los instrumentos CD-RISC 10 y MBI-SS fueron sometido al juicio de 3 expertos. Esta prueba de contenido permite establecer que tan adecuado es el muestreo que hace una prueba del universo de posibles conductas (reactivos o ítems), de acuerdo con la Resiliencia y el Burnout. Como resultado del juicio de expertos se realizaron 5 observaciones de los 25 ítems, los cuales se realizó un resumen con los principales cambios sugeridos, así como las razones pertinentes.
Tabla 9
Resultado juicio de expertos.
Ítem |
Cambio sugerido/ comentario |
Ítem final |
2 |
Cambiar redacción |
Creo que me intereso efectivamente con las clases en la universidad. |
3 |
Cambiar redacción |
Durante las clases, tengo la seguridad de que soy eficaz y competente. |
4 |
Cambiar redacción |
Puedo resolver de manera eficaz y personal los problemas relacionados con mis estudios. |
5 |
Cambiar redacción |
Me estimula conseguir metas propuestas en mis estudios. |
12 |
Cambiar redacción |
No he encontrado interés en la carrera desde que empecé en la universidad. |
El análisis factorial exploratorio, análisis de fiabilidad y el analisis de validez de contenido entregaron resultados satisfactorios, y nos otorgan validez en la pertinencia del instrumento en el contexto de la población analizada.
La confiabilidad del instrumento es notable, posee una consistencia interna sobre los niveles esperados, se logró explicar la varianza de los datos diferenciando las escalas pretendidas con cargas factoriales significativas y aprobando lo supuestos para la ejecución de un análisis factorial confirmatorio. Por otro lado, el hecho que en la primera prueba de componentes principales el instrumento haya arrojado dos factores más de los esperados da paso a suponer alguna relación de causalidad o correlacionalidad entre los dos fenómenos psicológicos, a pesar que en el presente estudio la correlación no arrojo valores significativos, pues era notable la interacción entre los reactivos de todas las escalas y las variables latentes imprevistas, sumado a cargar factoriales significativas.
Dentro de los ya mencionados 4 factores que se hallaron se diferencian las 3 dimensiones del Burnout Cinismo, Agotamiento y Eficacia Profesional, en ese mismo sentido la cuarta dimensión compete a Resiliencia, todos refieren un adecuado comportamiento psicométrico en términos de consistencia interna. Por lo que es procedente el uso del instrumento planteado dentro del contexto estudiado.
Esta investigación no es ajena a limitaciones, dentro de las cuales el tamaño de la muestra pudo ser un factor determinante para validar el comportamiento de los reactivos, si bien soportaba el análisis factorial, es evidente que un tamaño de muestra mayor mejoraría el análisis de acuerdo con el número de total de ítems que maneja el instrumento final y las recomendaciones de Hair J., (2006).
Acevedo, V. & Mondragón, H. (2005). RESILENCIAY ESCUELA. Pensamiento Psicológico, 1(5), 21-35.
Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo. (2007). EU-OSHA multilingual webside award winner. Obtenido de https://osha.europa.eu/es/themes/psychosocial-risks-and-stress
Caballero D., C. C., Breso, É., & González Gutiérrez, O. (2015). Burnout en estudiantes universitarios. Psicología desde el Caribe, 32(3), 424-441.
Caballero, C. (2012). Tesis doctoral inédita. El burnout académico: Prevalencia y factores asociados en estudiantes universitarios del área de la salud de la ciudad de Barranquilla. Barranquilla, Colombia.
Caballero, C., Palacio, J. & Hederich, C. (2010). El burnout académico: delimitación del síndrome y factores asociados con su aparición. Revista Latinoamericana de Psicología, 42(1), 131-146.
Caballero, C., Palacio, J. & Hederich, C. (2012). Disertación doctoral. Síndrome de Burnout: Prevalencia y factores asociados en estudiantes universitarios del área de la salud de la ciudad de Barranquilla. Barranquilla, Colombia.
Campbell‐Sills, L., & Stein, M. B. . (2007). Psychometric analysis and refinement of the connor–davidson resilience scale (CD‐RISC): Validation of a 10‐item measure of resilience. Journal of traumatic stress, 20(6), 1019-1028.
Daza, D., Plaza, M. T. & Hernández, H.E. (2017). Factores de riesgo intralaboral asociados al clima organizacional y su efecto sobre el síndrome de boreout en el sector salud. Revista Espacios, 38(58), 3. Obtenido de http://www.revistaespacios.com/a17v38n58/17385803.html
Esteve, E. B., Salanova, M., Schaufeli, W., & Nogareda, C. (2007). NTP 732: Síndrome de estar quemado por el trabajo" Burnout"(III): Instrumento de medición. Obtenido de http://www.prl-sectoreducativo.es/documentos/documentación/bibliiograf
Fergus, S., & Zimmerman, M. A. (2005). Adolescent resilience: A framework for understanding healthy development in the face of risk. Annu. Rev. Public Health, 26, 399-419.
Freuderberger, H. J. (1974). Staff burn-out. Journal of Social Issues, 30(1), 159-165. doi:10.1111/j.1540- 4560. 1974.tb00706.x
Garmezy N. A. (1991). Resilience in children’s adaptation to negative life events and stressed environments. Pediatric, 20, 459-466.
Hair J., F. B. (2006). Multivariate data analysis 6th ed. Uppersaddle River: Pearson Prentice Hall.
Hair, J. F. (1999). Análisis multivariante. Prentice Hall, 491.
Hederich-Martínez, C., & Caballero-Domínguez, (2016). Validation of Maslach Burnout Inventory-Student Survey (MBI-SS) in Colombian academic context. CES Psicología, 9(1), 1-15.
Icontec, G. T. (2012). Guía para la identificación de los peligros y la valoración de los riesgos en Seguridad y Salud Ocupacional. Colombia.
Maslach, C. & Jackson, S. (1986). Maslach Burnout Inventory. (2da ed.). Palo Alto, California: Consulting Psychologists Press. Recuperado el abril de 2018
Maslach, C. (1976). "Burn-out". Human Behaviour, 5(9), 16-22.
Min Trabajo. (2014). Ministerio del trabajo. Obtenido de http://www.mintrabajo.gov.co/documents/20147/36482/decreto_1477_del_5_de_agosto_de_2014.pdf/b526be63-28ee-8a0d-9014-8b5d7b299500
Ministerio de la Protección Social. (2008). Resolución 2646: por la cual se establecen disposiciones y se definen responsabilidades para la identificación, evaluación, prevención, intervención y monitoreo permanente de la exposición a factores de riesgo. Colombia.
Notario-Pacheco, B. S.-M.-P.-G.-C.-V. (2011). Reliability and validity of the Spanish version of the 10-item Connor-Davidson Resilience Scale (10-item CD-RISC). Health and Ouality of Life Outcomes, 9(1), 63.
OMS. (2000). Organización Mundial de la Salud. Obtenido de http://www.who.int/es
Robinson J., Shaver, P., & Wrihtsman, L. (1991). Measures of personality and social psychological attitudes. Los Angeles, USA: Academic Press.
Rutter M. (1987). Psychosocial resilience and protective mechanisms. American journal of orthopsychiatry, 57(3), 316.
Rutter, M. (2006). Implications of resilience concepts for scientific understanding. Annals of the New York Academy of Sciences, 1094(1), 1-12.
Salanova, M., Martínez, I., Bresó, E., Llorens, S. & Grau, R. (2005). Bienestar psicológico en estudiantes universitarios: Facilitadotes y obstaculizadores del desempeño académico. Anales de Psicología, 21(1), 170-180.
Schaufeli, W., Martínez, I., Marques Pinto, A., Salanova, M. & Bakker, A. (2002). Burnout and engagement in university students: A cross national study. Journal of cross-cultural psychology., 33(5), 464-481.
SPSS, I. (2013). SPSS statistical software. IBM Corporation. Armonk, NY.
Tricentenario, D. d.–E. (2017). DEL: resiliencia. Obtenido de http://dle.rae.es/?id=WA5onlw
Universidad de Córdoba, U. d. (2017). Boletín estadístico 2017. Montería: Universidad de Córdoba.
Werner EE. (1995). Resilience in development. Curr Dir Psychol Sci, 4, 81-5.
Xanthopoulou, D. B. (2007). The role of personal resources in the Job Demands-Resources Model. International Journal of Stress Management, 14, 121-141.
1. Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Córdoba, carrera 6 No. 76-103, Montería, Colombia, alfredofigueroa06@gmail.com
2. Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Córdoba, carrera 6 No. 76-103, Montería, Colombia, mtplaza@correo.unicordoba.edu.co
3. Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Córdoba, carrera 6 No. 76-103, Montería, Colombia, hhernandez@correo.unicordoba.edu.co