¿Qué tan válidas y confiables son las interpretaciones derivadas del Florida Patient Acceptance Survey en español?

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Un ejemplo de ello es el importante estudio de Castillo-Sierra, González-Consuegra y Olaya-Sánchez<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">1</a>, que tuvo como objetivo obtener una versión en español, adaptada al contexto colombiano, del Florida Patient Acceptance Survey (FPAS) que contara con propiedades psicométricas adecuadas y con una estructura similar al instrumento original. Para esto, los autores evalúan la validez facial y de contenido, así como la confiabilidad mediante el coeficiente alfa de Cronbach. Sin embargo, es necesario aclarar algunas limitaciones metodológicas observadas en el estudio y plantear procedimientos alternativos y más acordes con lo sugerido en la literatura psicométrica actual.En primer lugar, los autores parten conceptualizando la validez como el grado en que un instrumento mide lo que supone medir, definición que con los años ha perdido vigencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">2</a>. Desde aquel año hasta la fecha, se han llevado a cabo numerosas reuniones entre organismos internacionales (American Psychological Association [APA], American Educational Research Association [AERA], National Council of Measurement in Education [NCME])<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">2</a>, que han derivado en la publicación del Standards for Educational and Psychological Testing, que define la validez como el grado en que, tanto la evidencia como la teoría, apoyan las interpretaciones y el uso de las puntuaciones de un instrumento, y no como una propiedad inherente al instrumento de medida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">3</a>. Esta definición no es ajena a las ciencias de la salud, donde el Consensus-based Standards for the selection of Health Measurement Instruments (COSMIN) reconoce que la interpretabilidad es una característica sustancial del proceso de medición<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">4</a>.En segundo lugar, se concluye que el FPAS es válido. Consideramos que es una conclusión apresurada, teniendo en cuenta que existen cinco fuentes de evidencia de validez (validez basada en el contenido, la relación con otras variables, los procesos de respuesta, la estructura interna y las consecuencias del test)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">2</a>, de las cuales el estudio solo reporta una: evidencia de validez basada en el contenido. Así, se hace necesario reportar otras fuentes de evidencia de validez, como la estructura interna a partir de un análisis factorial exploratorio y confirmatorio, más aun considerando que el FPAS tiene una estructura original de cuatro dimensiones que puede verse afectada por los diferentes contextos culturales en los que se ha aplicado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070">5</a>. Es importante considerar que las decisiones acerca de la estructura factorial de un instrumento deben basarse en la evidencia estadística (índices de bondad de ajuste) y la coherencia teórica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">6</a>.En tercer lugar, los autores sostienen que el criterio para el cálculo del tamaño muestral se basa en una proporción de acuerdo con la cantidad de ítems (7 personas por cada ítem). Este procedimiento no cuenta con evidencia sólida que justifique su empleo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">7</a>. En la actualidad, para determinar tamaño muestral en estudios de validación de instrumentos, se consideran aspectos importantes como la matriz de correlación producto-momento, la matriz policórica o la matriz de varianza y covarianza. En este sentido, estudios de revisiones sistemáticas indican que un tamaño muestral superior a 200 o 400 personas puede ser suficiente para estimar las propiedades psicométricas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">7</a>. Se hace necesario que estudios similares al de Castillo-Sierra, et al., sustenten adecuadamente la elección del tamaño muestral.Finalmente, los autores reportan el uso del coeficiente alfa de Cronbach (α) para estimar la confiabilidad con base en el método de consistencia interna. Para el uso del α se debe demostrar previamente la tau equivalencia (los ítems deben evaluar el mismo constructo con el mismo grado de dificultad), y la ausencia de errores correlacionados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">8</a>. 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No obstante, existen estándares psicométricos y aspectos metodológicos, que deben ser considerados para la obtención de mediciones con suficientes evidencias psicométricas, que permitan su uso en la toma de decisiones en ciencias de la salud, y, específicamente, respecto a la aceptación o no de las personas a los dispositivos de estimulación cardiaca.Conflicto de interesesNinguno." 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