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Vol. 19. Núm. 2.
Páginas 125-126 (marzo - abril 2018)
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Análisis factorial y confiabilidad del Burnout Screening Inventory
Factor analysis and reliability of Burnout Screening Inventory
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Sergio Alexis Dominguez-Lara
Autor para correspondencia
Universidad de San Martín de Porres, Lima, Perú
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Tabla 1. Re-análisis de la estructura interna del BSI
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Sr. Director:

En una publicación reciente sobre el Burnout Screening Inventory (BSI)1, se concluye que «demostró ser un instrumento válido para medir el desgaste profesional en el personal en formación en salud.» (p. 162); sin embargo no existe suficiente evidencia para sostener esa afirmación. Aun cuando los autores declaran «para el desarrollo de estructura de dominios medibles y extrapolables a la escala original, se requiere de una validez de contenido, constructo, confiabilidad y estabilidad, los cuales se cumplieron para la esta validación» (p. 162), el manuscrito no refleja todos esos procedimientos, solo la estimación de la confiabilidad de los puntajes (p. ej., coeficiente alfa).

En primer lugar, el burnout es un fenómeno multidimensional (BSI: dominio emocional, despersonalización y rendimiento) y se esperaría que luego de un análisis factorial (AF) sean obtenidos los 3 factores basados en la teoría.

Entonces, con base en la matriz las correlaciones inter-ítem reportadas en la tabla 4 del citado manuscrito1 fue realizado un re-análisis. Fue utilizado el programa FACTOR v.10, siguiendo el método de mínimos cuadrados no ponderados, extrayendo 3 factores según el criterio teórico, y rotación Promin2. Como puede apreciarse en la tabla 1, la estructura de 3 factores del BSI no se replica. Además, ítems de diferentes dimensiones originales cargan en un mismo factor (F2), y un factor (F1) posee ítems factorialmente complejos3.

Tabla 1.

Re-análisis de la estructura interna del BSI

Ítem  Dimensión original  F1  F2  F3 
Despersonalización  0,088  0,572  −0,008 
Rendimiento  0,343  0,505  −0,027 
Despersonalización  −0,028  0,609  0,11 
Despersonalización  0,119  0,704  −0,08 
Rendimiento  −0,044  0,39  0,507 
Emocional  −0,338  0,13  0,633 
Emocional  0,103  0,256  0,569 
Rendimiento  0,235  −0,128  0,809 
Emocional  0,215  −0,184  0,693 
10  Emocional  0,944  0,093  0,028 

BSI: Burnout Screening Inventory; F1: factor 1; F2: factor 2; F3: factor 3.

N=73; texto en negrita: cargas>0,30.

En segundo lugar, al no corroborarse la estructura interna del BSI, no es posible analizar la existencia de un factor general denominado burnout mediante modelamiento bifactor4, imposibilitando el reporte de prevalencia. Sobre lo último, es necesario brindar información adicional sobre la confiabilidad de los puntos de corte elegidos5.

En tercer lugar, el reporte de confiabilidad puede mejorarse. A pesar de lo dicho en los 2 puntos anteriores, asumiendo que la estructura factorial sea inestable por el tamaño muestral utilizado y que realmente el BSI posea 3 dimensiones en la muestra estudiada, no fueron evaluados los supuestos para estimar el coeficiente alfa6. A su vez, los coeficientes presentados por cada dimensión podrían tener una magnitud adecuada considerando que están alrededor de 0,70. No obstante, al realizar el cálculo de los intervalos de confianza (IC)7 se obtienen rangos de 0,574-0,808; 0,533-0,787 y 0,574-0,808 para emocional, despersonalización y rendimiento, respectivamente. Como puede apreciarse, el límite inferior de cada IC encierra una elevada proporción de error de medición, los cuales podrían tener consecuencias desfavorables para los evaluados8.

En conclusión, es necesario analizar y reportar la estructura interna de instrumentos multidimensionales, porque al ser construidos en contextos diferentes a donde serán utilizados, probablemente la configuración no sea la misma, independientemente de que tan vastos sean los estudios del constructo en cuestión. Esto permitirá arribar a conclusiones más robustas y defendibles en el contexto de evaluación.

Conflicto de intereses

El autor declara no tener ningún conflicto de intereses.

Bibliografía
[1]
F.A. Dávila, N. Nevado.
Validación de Burnout screening inventory en personal de formación del área de la salud.
Educ Med, 17 (2016), pp. 158-163
[2]
P.J. Ferrando, U. Lorenzo-Seva.
El análisis factorial exploratorio de los ítems: algunas consideraciones adicionales.
Anal Psicol, 30 (2014), pp. 1170-1175
[3]
S. Dominguez-Lara.
Análisis factorial exploratorio y complejidad factorial: más allá de las rotaciones.
[4]
S. Reise.
The rediscovery of bifactor measurement models.
Multivar Behav Res, 47 (2012), pp. 667-696
[5]
M. Fernández, C. Merino.
Error de medición alrededor de los puntos de corte en el MBI-GS.
Liberabit, 20 (2014), pp. 209-218
[6]
S. Dominguez-Lara.
Secretos del coeficiente alfa.
Actas Urol Esp, 40 (2016), pp. 471
[7]
S. Dominguez-Lara.
Intervalos de confianza en el reporte de la fiabilidad: un análisis necesario.
An Sist Sanit Navar, 39 (2016), pp. 169-170
[8]
S. Dominguez-Lara, C. Merino-Soto.
¿Por qué es importante reportar los intervalos de confianza del coeficiente alfa de Cronbach?.
Rev Latino Cien Social Niñez Juventud, 13 (2015), pp. 1326-1328
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