La resiliencia constituye un factor protector en pacientes oncol\u00f3gicos. En M\u00e9xico se ha desarrollado una escala para medir el constructo. Los objetivos de esta investigaci\u00f3n fueron validar la estructura factorial de la Escala de Resiliencia Mexicana (RESI-M), estimar su consistencia interna y evaluar el nivel medio de resiliencia. A una muestra no probabil\u00edstica de 120 mujeres con c\u00e1ncer mexicanas se les aplic\u00f3 la RESI-M. El modelo original de cinco factores, eliminados dos \u00edtems, mostr\u00f3 \u00edndices de ajuste adecuados y buenos. La consistencia interna y la media del puntaje total fueron altas. Se concluye que la escala es v\u00e1lida y consistente.<\/p>\n
Palabras clave: <\/strong>resiliencia, c\u00e1ncer, psicometr\u00eda, mujer, M\u00e9xico.<\/p>\n Abstract<\/strong><\/p>\n Resilience is a protective factor in cancer patients. In Mexico a scale has been developed to assess this construct. This research aims to, validate the factor structure of the Mexican Resilience Scale (RESI-M), estimate its internal consistency, and assess the average level of resilience. The RESI-M scale was administered to a non-probabilistic sample of 120 Mexican women with cancer. The original model of five-factors, after removing two items, showed signs of adequate and good adjustment. Internal consistency and the total average score was high. We concluded that the scale is valid and consistent.<\/em><\/p>\n Keywords:<\/strong> Resilience, cancer, psychometrics woman Mexico.<\/em><\/p>\n Rutter (2007) define resiliencia como la habilidad para surgir de la adversidad, adaptarse, recuperarse y acceder a una vida significativa y productiva. La resiliencia se asocia con mayor aceptaci\u00f3n de las p\u00e9rdidas (Bonanno et al., 2002), mayor adaptaci\u00f3n a la situaci\u00f3n adversa (Quezada, Gonz\u00e1lez y Mecott, 2015), menor malestar emocional (Min et al., 2013), mayor locus de control interno, mayor cohesi\u00f3n familiar y afrontamiento adaptativo (Stewart y Yuen, 2011).<\/p>\n Los seres humanos, frente a las p\u00e9rdidas, muestran emociones negativas e interrupciones menores y transitorias en su capacidad de funcionar, siendo estos fen\u00f3menos de menor intensidad en la medida en que las personas poseen mayor resiliencia (Mancini y Bonanno, 2006). Precisamente, en pacientes con c\u00e1ncer, el ajuste emocional y la capacidad de adaptaci\u00f3n a la enfermedad se ha atribuido a caracter\u00edsticas resilientes (Crespo y Rivera, 2012; Gonz\u00e1lez, Nieto y Valdez, 2011; Kim y Yoo, 2010). En M\u00e9xico, Palomar y G\u00f3mez (2010) crearon la Escala de Resiliencia Mexicana (RE-SI-M) de 43 \u00edtems para medir el constructo a partir de dos instrumentos previos estadounidenses. Extrajeron los factores por el m\u00e9todo de componentes principales\u00a0con rotaci\u00f3n Varimax, determinando su n\u00famero por el criterio de Kaiser. Eliminaron todos los \u00edtems con un peso factorial menor que .40, de los 68 \u00edtems iniciales, 43 se mantuvieron. La consistencia interna de los 43 \u00edtems fue alta (\u03b1=.93), los cinco componentes explica-ron 43.61% de la varianza total. Los componentes de la escala son:<\/p>\n En este estudio se emple\u00f3 una muestra incidental de poblaci\u00f3n general (Palomar y G\u00f3mez, 2010).\u00a0Quezada, Gonz\u00e1lez y Mecott (2014), en una muestra incidental de 51 padres, madres y tutoras de pacientes pedi\u00e1tricos con quemaduras, encontraron valores de consistencia interna altos para los cinco factores de la escala RESI-M, de .82 a .93.<\/p>\n La escala RESI-M nunca ha sido validada en una poblaci\u00f3n cl\u00ednica, como la de mujeres con c\u00e1ncer, cuando se se\u00f1ala que la resiliencia es un factor relevan-te para una respuesta positiva al tratamiento oncol\u00f3gico (Min et al., 2013; Stewart y Yuen, 2011). Es importante se\u00f1alar que el n\u00famero de factores de la RESI-M fue determinado por el criterio de Kaiser (Palomar y G\u00f3mez, 2010), cuando los estudios metodol\u00f3gicos de simulaci\u00f3n muestran que este criterio es el menos adecuado (Courtney, 2013). Actualmente se recomienda determinar el n\u00famero de factores por medio de la convergencia de m\u00e9todos que diferencien entre covarianza sustantiva y forzada, como el de Velicer, que contemplen el error de muestreo, como el an\u00e1lisis paralelo de Horn, y datos de comparaci\u00f3n (Courtney, 2013). Asimismo, se recomienda rotar la matriz factorial empleando m\u00e9todos oblicuos, que proporcionen factores correlacionados, en lugar de usar m\u00e9todos ortogonales, que proporcionan factores independientes (Lloret et al., 2014).<\/p>\n Para estudiar la validez de la RESI-M en mujeres con c\u00e1ncer, considerando estas recomendaciones, se definieron como objetivos: 1)\u00a0 estimar la consistencia interna; 2)\u00a0 estimar el nivel medio de resiliencia, y describir la distribuci\u00f3n de la RESI-M, y 3)\u00a0 contrastar la estructura de cinco factores para los 43 \u00edtems de la RESI-M. En relaci\u00f3n con los tres objetivos planteados se formularon como hip\u00f3tesis: unos valores de consistencia interna altos (Palomar y G\u00f3mez, 2010; Quezada, Gonz\u00e1lez y Mecott, 2014), una media alta de resiliencia dentro de una distribuci\u00f3n con sesgo hacia las puntuaciones altas\u00a0 (Crespo y Rivera, 2012; Gonz\u00e1lez, Nieto y Valdez, 2011; Kim y Yoo, 2010), y una estructura de cinco factores correlacionados (Palomar y G\u00f3mez, 2010).<\/p>\n M\u00e9todo<\/strong><\/p>\n Participantes<\/strong><\/p>\n La muestra qued\u00f3 conformada por 120 mujeres en tratamiento oncol\u00f3gico. La media de edad fue 51.84 a\u00f1os (DE=13.63). La mediana de escolaridad correspondi\u00f3 a secundaria terminada y de ingreso econ\u00f3mico familiar mensual correspondi\u00f3 al intervalo de $3,000 a $5,999 pesos mexicanos. La media del tiempo transcurrido desde el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer fue de 1 a\u00f1o y 5 meses (DE = 2.02). Respecto al tipo de c\u00e1ncer primario, 50%\u00a0(60) ten\u00edan c\u00e1ncer de mama, 15.8% (19) cervicouterino, 11.7% (14) en el sistema digestivo, 7.5% (9) sarcoma, 5% (6) en ri\u00f1ones, 3.3% (4) en gl\u00e1ndulas endocrinas, 2.5% (3) linfomas, 1.7% (2) melanoma, 1.7% (2) leucemias y 0.8% (1) en el cerebro. El 48.3% (58) indic\u00f3 estar recibiendo radioterapia, 45.8% (55) quimioterapia, 4.2% (5) cirug\u00eda y 1.7% (2) tratamiento hormonal.<\/p>\n Instrumentos<\/strong><\/p>\n La RESI-M consta de 43 \u00edtems directos y cinco factores. El rango de respuesta de los 43 \u00edtems es de cuatro puntos, variando de 1 (\u201ctotalmente en desacuerdo\u201d) a 5 (\u201ctotalmente de acuerdo\u201d). Las puntuaciones en la escala y los factores se obtienen por suma simple de \u00edtems (Palomar y G\u00f3mez, 2010).<\/p>\n Procedimiento<\/strong><\/p>\n Se solicit\u00f3 el consentimiento informado para la participaci\u00f3n en el estudio, garantizando el anonimato y la confidencialidad. Las participantes que aceptaron formar parte del estudio respondieron por escrito al instrumento en presencia de la entrevistadora. La muestra se recolect\u00f3 de marzo a octubre de 2013.<\/p>\n An\u00e1lisis de datos<\/strong><\/p>\n En relaci\u00f3n con el primer objetivo, la consistencia interna se calcul\u00f3 por el coeficiente alfa de Cronbach (\u03b1). Se consideraron valores bajos aquellos < .60, adecuado \u2265 .60 y altos \u2265 .70.<\/p>\n El segundo objetivo de estima el nivel medio de resiliencia, se dividi\u00f3 la media aritm\u00e9tica del puntaje total y de los cinco factores de la RESI-M por sus correspondientes n\u00fameros de \u00edtems, obteni\u00e9ndose un rango continuo de 1 a 4. A continuaci\u00f3n se dividi\u00f3 este rango en cuatro intervalos de amplitud constante para hacer-los corresponder con los cuatro valores discretos de respuesta al \u00edtem e interpretar los valores en correspondencia con las etiquetas de respuesta al \u00edtem: [1, 1.749] \u2192 1 \u201ctotalmente en desacuerdo\u201d, [1.75, 2.49] \u2192 2 \u201cen desacuerdo\u201d, [2.5, 3.249] \u2192 3 \u201cde acuerdo\u201d y [3.25, 4] \u2192 4 \u201ctotalmente de acuerdo\u201d. Se contrast\u00f3 la normalidad de las distribuciones por la prueba de Kolmogo-rov-Smirnov-Lilliefors (DKSL).<\/p>\n El tercer objetivo de contrasta el modelo de cinco factores, en primer lugar, se us\u00f3 an\u00e1lisis factorial exploratorio (AFE). El n\u00famero de factores se determin\u00f3 por el criterio de la expectativa (cinco factores), el criterio de Kaiser, la media m\u00ednima de las correlaciones parciales al cuadrado (Velicer), an\u00e1lisis paralelo, an\u00e1lisis de coordenadas \u00f3ptimas y datos de comparaci\u00f3n\u00a0(Courtney, 2013). Los factores se extrajeron por ejes principales, con rotaci\u00f3n promax y con cargas mayores que .40. A continuaci\u00f3n se us\u00f3 an\u00e1lisis factorial confirmatorio (AFC) por el m\u00e9todo de m\u00ednimos cuadrados no ponderados (Valdivieso, 2013). La significaci\u00f3n de los par\u00e1metros se contrast\u00f3 por el m\u00e9todo de percentiles corregidos de sesgo con la extracci\u00f3n de 500 muestras. Se contemplaron seis \u00edndices para valorar el ajuste: la probabilidad por muestreo repetitivo de Bollen y Stine con la extracci\u00f3n de 500 muestras (pBS); el \u00edndice de bondad de ajuste (GFI) y su modalidad corregida (AGFI) de J\u00f6reskog y S\u00f6rbom; el \u00edndice de ajuste relativo (RFI) por el coeficiente rho de Bollen; el \u00edndice normado de ajuste (NFI) de Bentler y Bonnet y el residuo estandarizado cuadr\u00e1tico medio (SRMR). Se estipularon como valores de buen ajuste: pBS > .05, GFI, RFI y NFI \u2265 .95, AGFI \u2265 .90 y SRMR \u2264 .05; y como valores aceptables: pBS > .01, GFI, RFI y NFI \u2265 .90, AGFI \u2265 .85 y SRMR < .10 (Valdivieso, 2013; Arbuckle, 2013). Los c\u00e1lculos se hicieron con SPSS22, m\u00f3dulo R2.4 para SPSS22 y AMOS22.<\/p>\n Resultados<\/strong><\/p>\n Consistencia interna, distribuciones y normalidad<\/strong><\/p>\n El puntaje total de la escala RESI-M y sus cinco factores tuvieron valores de consistencia interna altos, de .82 a .96. La distribuci\u00f3n del puntaje total y los cinco facto-res mostraron asimetr\u00eda negativa y la de los factores de apoyo familiar, apoyo social y estructura presentaron apuntalamiento, no ajust\u00e1ndose ninguna a una distribuci\u00f3n normal (v\u00e9ase tabla I).<\/p>\n Nivel de resiliencia<\/strong><\/p>\n La media del puntaje total de la escala RESI-M divida por 43 (n\u00famero de \u00edtems) fue de 3.61, lo que queda\u00a0dentro del cuarto intervalo de puntuaciones continuas [3.25, 4] y corresponde al cuarto valor discreto 4 de respuesta a los \u00edtems (\u201ctotalmente de acuerdo\u201d). Igual ocurri\u00f3 con los cinco factores: fortaleza y confianza en s\u00ed mismo (M\/19=3.64), competencia social (M\/8=3.51), apoyo familiar (M\/6=3.66), apoyo social (M\/5=3.77) y estructura (M\/5=3.44) (v\u00e9ase tabla I).<\/p>\n Estructura factorial<\/strong><\/p>\n Al extraer cinco factores por ejes principales, conforme con la expectativa, se explic\u00f3 61.65% de la varianza total. Al rotar la matriz factorial por el m\u00e9todo promax, se configur\u00f3 un primer factor integrado por 16 \u00edtems, los cuales corresponden al factor esperado de confianza y fortaleza en s\u00ed mismo. No obstante, el factor original de confianza y fortaleza en s\u00ed mismo est\u00e1 conformado por 19 \u00edtems. El \u00edtem 16 tuvo su saturaci\u00f3n m\u00e1s alta y mayor que .40 en el quinto factor. Los \u00edtems 2 y 15, aun-que presentaron sus saturaciones m\u00e1s altas en el primer factor, \u00e9stas fueron menores que .40. La consistencia interna de los 16 \u00edtems fue muy buena (\u03b1=.93). El segundo componente qued\u00f3 integrado por los cinco \u00edtems del factor esperado de apoyo social, y su consistencia interna fue muy buena (\u03b1=.96). El tercer componente qued\u00f3 integrado por los seis \u00edtems del factor esperado de apoyo familiar, y su consistencia interna fue muy buena (\u03b1=.93). El cuarto componente qued\u00f3 conforma-do por los ocho \u00edtems del factor esperado de competencia social, y su consistencia interna fue buena (\u03b1=.88). El quinto componente qued\u00f3 integrado por los cinco \u00edtems del factor esperado de estructura y por el \u00edtem 16 (\u03bb=.51). La consistencia interna de los seis \u00edtems, incluyendo el \u00edtem 16 no esperado, fue buena (\u03b1=.82). Si se elimina el \u00edtem 16, la consistencia interna no cambia. Las correlaciones entre los cinco componentes variaron de moderadas (r=.42, p < .01) a altas (=.64, p < .01) con una media de .52.<\/p>\n El n\u00famero de factores fue nueve por el criterio de Kaiser. La media m\u00ednima de las correlaciones parciales al cuadrado (Velicer) indic\u00f3 seis factores con varianza sustantiva. El an\u00e1lisis paralelo y el de coordenadas \u00f3ptimas convergieron en cuatro factores. El an\u00e1lisis de datos de comparaci\u00f3n indic\u00f3 dos factores. Debe se\u00f1alarse que, si los an\u00e1lisis se realizan desde la matriz de correlaciones de rangos ordenados de Spearman, estos tres \u00faltimos criterios convergen en dos factores.<\/p>\n Se extrajeron dos factores conforme al an\u00e1lisis de datos de comparaci\u00f3n, ya sea desde las correlaciones de Pearson o las de Spearman, y al an\u00e1lisis paralelo de Horn y el de coordenadas \u00f3ptimas desde las correlaciones de Spearman. Al extraer de la matriz de correlaciones de Pearson dos factores por el m\u00e9todo de ejes principales, se explic\u00f3 45.31% de la varianza total. Al rotar la matriz factorial por el m\u00e9todo promax, el primer factor qued\u00f3 configurado por treinta \u00edtems (\u00edtems: del 3 al 27 y del 39 al 43), su consistencia interna fue muy buena (\u03b1=.94) y se puede interpretar como recursos internos de resiliencia. El segundo componente qued\u00f3 integrado por los once \u00edtems que corresponden a los factores originales de apoyo familiar y social (\u00edtems: del 28 al 38) y su consistencia interna tambi\u00e9n fue muy buena (\u03b1=.94). Este factor se puede interpretar como recursos externos o ambientales de resiliencia. La correlaci\u00f3n entre los dos factores fue alta (r=.60, p < .01).<\/p>\n Inicialmente se contrast\u00f3 por AFC el modelo original de cinco factores correlacionados (5F_ori). Todos los par\u00e1metros fueron significativos. Valores de \u03bb \u2265 .50 se consideraron cargas altas y correlaciones \u2265 .80 como excesivas para diferenciar los factores. Los \u00edtems 1 y 2 tuvieron cargas menores que .50. Las cargas factores variaron de .36 a .96 con una media de .72. Las correlaciones entre los cinco factores variaron de .39 a .75 con una media de .57. S\u00f3lo la correlaci\u00f3n entre fortaleza y confianza en s\u00ed mismo y competencia social fue mayor que .70. La bondad de ajuste se rechaz\u00f3 por la probabilidad de muestreo repetitivo de Bollen-Stine (p < .01), pero los dem\u00e1s \u00edndices de ajuste variaron de buenos (GFI, AGFI, NFI y RFI \u2265 .95) a adecuado (SRMR < .10) (v\u00e9ase tabla II).<\/p>\n Tambi\u00e9n se contrast\u00f3 el modelo de cinco factores arrojado por AFC, eliminando los \u00edtems 2 y 15, y especificando el \u00edtem 16 como indicador del factor de fortaleza y confianza en s\u00ed mismo y del factor de estructura (5F_rev). Al observarse que el \u00edtem 1 persist\u00eda con una carga menor que .50, pero no as\u00ed el \u00edtem 15, y que el \u00edtem 16 ten\u00eda una carga de .53 en el factor esperado de fortaleza y confianza en s\u00ed mismo y de .41 en el factor de estructura, se opt\u00f3 por eliminar los \u00edtems 1 y 2 del modelo original (5F_rev2). Ambos \u00edtems eran indica-dores del factor de fortaleza y confianza en s\u00ed mismo, por lo que este factor qued\u00f3 reducido a 17 indicadores con una consistencia interna muy alta (\u03b1=.93). Todos los par\u00e1metros del modelo revisado de cinco factores fueron significativos. Las cargas factores variaron de .51 a .96 con una media de .74. Las correlaciones entre los cinco factores variaron de .39 a .75 con una media de .57. S\u00f3lo la correlaci\u00f3n entre fortaleza y confianza en s\u00ed mismo y competencia social fue mayor que .70. La bondad de ajuste se mantuvo por la probabilidad de muestreo repetitivo de Bollen-Stine con un intervalo de confianza de 99% (p = .02) y los dem\u00e1s \u00edndices de ajuste variaron de buenos (GFI, AGFI, NFI y RFI > .95) a adecuado (SRMR < .10) (v\u00e9ase tabla II).<\/p>\n Finalmente se contrast\u00f3 el modelo de dos factores correlacionados sin los \u00edtems 1 y 2 (2F). Todos los par\u00e1metros fueron significativos (p < .01). Las cargas factores variaron de .46 a .91 con una media de .66. Los \u00edtems 41 y 17 presentaron cargas menores que .50. La correlaci\u00f3n entre los dos factores fue alta (r=.65, p < .01). La bondad de ajuste se rechaz\u00f3 por la probabilidad de muestreo repetitivo de Bollen-Stine (p < .01), pero los dem\u00e1s \u00edndices de ajuste variaron de adecuados (NFI y RFI > .90 y SRMR < .10) a bueno (AGFI \u2265 .90). Si se asumiera normalidad multivariada, por la prueba de la diferencia de los estad\u00edstico chi-cuadrado, la bondad de ajuste ser\u00eda significativamente peor que la del modelo revisado de cinco factores correlacionados (\u0394\u03c72[9, N =120] = 47.05, p < .01) (v\u00e9ase tabla II).<\/p>\n Discusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n Con respecto al primer objetivo de describir el nivel medio de resiliencia, los resultados muestran que las pacientes se adaptaron adecuadamente a la enfermedad, debido a que reportaron un nivel promedio alto en los cinco factores de la escala RESI-M. Al compararlo con otros estudios de pacientes adultos oncol\u00f3gicos, se hallaron resultados similares (Crespo y Rivera, 2012; Pentz, 2005; Strauss et al., 2007). En ni\u00f1os y adolescentes mexicanos con c\u00e1ncer y en sus madres, Gonz\u00e1lez et al. (2011), tambi\u00e9n encontraron niveles de resiliencia de moderados a altos, al igual que Kim y Yoo en ni\u00f1os estadounidenses (Kim y Yoo, 2010).<\/p>\n Con respecto al segundo objetivo, se confirm\u00f3 la expectativa. Como en el estudio de Quezada et al. (2014), todos los factores tuvieron consistencia interna alta o muy alta, incluyendo el factor de estructura, el\u00a0cual tuvo una consistencia interna aceptable en el estudio de Palomar y G\u00f3mez (2010). As\u00ed, parece que en poblaci\u00f3n cl\u00ednica la consistencia interna es mayor que en poblaci\u00f3n general. Se reporta un nivel de resiliencia alto de forma muy consistente a lo largo de las distintas preguntas. Probablemente se deba a la situaci\u00f3n de estar enfrentando de forma activa una situaci\u00f3n real de p\u00e9rdida, cuando para muchos de los participantes de poblaci\u00f3n general es una situaci\u00f3n potencial. Esto lo remarca el hecho de que las distribuciones se sesgan hacia los valores altos de conformidad con los rasgos resilientes.<\/p>\n Con respecto al tercer objetivo de estudiar el modelo factorial subyacente, se confirmaron los resultados de Palomar y G\u00f3mez (2010) con respecto a la configuraci\u00f3n de los cinco factores en el an\u00e1lisis factorial exploratorio, fijando el n\u00famero de factores por el criterio de la expectativa. No obstante, este n\u00famero de cinco factores no fue sugerido por ninguno de los criterios matem\u00e1ticos recomendados para la determinaci\u00f3n del n\u00famero de factores. La convergencia m\u00e1s clara se produjo en dos factores, usando los criterios que consideran el error de muestreo (datos de compa-raci\u00f3n y an\u00e1lisis paralelo) y el punto de inflexi\u00f3n de la curva de sedimentaci\u00f3n (coordenadas \u00f3ptimas), especialmente en la matriz de correlaciones de Spearman. En la presente muestra las correlaciones de Spearman infraestimaban la relaci\u00f3n lineal con una media de cinco cent\u00e9simas en comparaci\u00f3n con las de Pearson, de ah\u00ed la elecci\u00f3n de las correlaciones de Pearson. Debe se\u00f1alarse que se constat\u00f3 que los resultados fueran totalmente convergentes, ya fuera que se ejecuten desde la matriz de correlaciones de Pearson o desde la matriz de correlaciones de Spearman.<\/p>\n Cabr\u00eda preguntarse si cinco es un n\u00famero excesivo y no justificable de factores. Un an\u00e1lisis que asegura la existencia de varianza compartida es el de Velicer y \u00e9ste se\u00f1al\u00f3 seis factores, por lo que s\u00ed se puede defender que al extraer cinco factores existe varianza compartida. Si se eliminan los dos primeros \u00edtems de la escala, el modelo de cinco factores presenta bondad de ajuste, todas sus cargas mayores que .50, sus factores claramente diferenciables, siendo la varianza compartida m\u00e1s alta de 56%, entre los factores de fortaleza y confianza y competencia social, y su parsimonia es muy alta. Unido a que es reproducible por un m\u00e9todo de exploraci\u00f3n factorial, esto es un m\u00e9todo que des-compone la varianza com\u00fan y espec\u00edfica en cada \u00edtem (Lloret et al., 2014), como es el m\u00e9todo de ejes principales, se puede decir que se confirma la expectativa de estructura factorial. Debe se\u00f1alarse que, en la presente muestra, la configuraci\u00f3n de los cinco factores esperados es reproducible por otros m\u00e9todos de extracci\u00f3n de factores que no requieren normalidad multivariada, como m\u00ednimos cuadrados ponderados y factorizaci\u00f3n alfa (Lloret et al., 2014).<\/p>\n Los factores del modelo bifactorial presentan una interpretaci\u00f3n significativa, un n\u00famero alto de indica-dores, una consistencia interna muy alta y una diferenciaci\u00f3n clara con una varianza compartida de 36% en el AFE y 42% en el AFC. Un factor se re\u00bfere a aspectos o recursos internos de resiliencia y otro factor con el recurso externo del apoyo de los dem\u00e1s. De igual for-ma, su bondad de ajuste se mantuvo por los \u00edndices de ajuste absolutos (SRMR, GFI y AGFI) y relativos (NFI y RFI) recomendados para el contraste por ULS (Arbuckle, 2013), que es el m\u00e9todo adecuado para \u00edtems con una escala de medida ordinal que no presentan nor-malidad mutivariada (Lloret et al., 2014; Valdivieso, 2013). No obstante, el ajuste se rechaza por la prueba de muestreo repetitivo y hay \u00edtems con cargas menores que .50 en el AFC. Adem\u00e1s, si se asumiera normalidad multivariada, la prueba de la diferencia de los estad\u00edsticos chi-cuadrado indicar\u00eda un mejor ajuste del factor de cinco factores sin los dos primeros \u00edtems, tambi\u00e9n ausentes en el modelo bifactorial.<\/p>\n Cabe preguntarse por qu\u00e9 el \u00edtem 1 (\u201clo que me ha ocurrido en el pasado me hace sentir confianza para enfrentar nuevos retos\u201d) y el \u00edtem 2 (\u201cs\u00e9 d\u00f3nde buscar ayuda\u201d) presentan problemas de consistencia interna en esta muestra de mujeres con c\u00e1ncer en tratamiento oncol\u00f3gico. A diferencia de los 17 \u00edtems restantes que configuran el factor de fortaleza y confianza no se centran en el dominio del yo o s\u00ed mismo en el presente o el futuro, sino que el primero hace referencia al pasa-do (en el cual no se padec\u00eda c\u00e1ncer) y el segundo hace referencia al mundo exterior. De ah\u00ed que se considera justificada la eliminaci\u00f3n de estos dos \u00edtems del factor y de la escala.<\/p>\n Como limitaci\u00f3n del estudio, debe se\u00f1alarse el empleo de una muestra no probabil\u00edstica de mujeres con c\u00e1ncer bajo tratamiento oncol\u00f3gico, por lo que los resultados deben manejarse como hip\u00f3tesis para futuras investigaciones en esta poblaci\u00f3n y otras afines. Se podr\u00eda cuestionar el uso de correlaciones de Pearson que infraestiman la relaci\u00f3n lineal entre variables ordinales, cuando se recomienda el uso de correlaciones polic\u00f3ricas (Lloret et al., 2014). No obstante, ante un tama\u00f1o de muestra menor que 300, se indica que la mejor opci\u00f3n es la correlaci\u00f3n de Pearson por la inestabilidad de la estimaci\u00f3n de las correlaciones polic\u00f3ricas (Lloret et al., 2014).<\/p>\n En conclusi\u00f3n, la consistencia interna de la escala y los cinco factores de la RESI-M fue buena o muy buena. Las distribuciones de la escala y los factores se sesgaron hacia las puntuaciones altas de resiliencia y, consecuentemente, los niveles promedio fueron altos, como en estudios cl\u00ednicos previos con otros instrumentos que miden resiliencia. El modelo original de cinco factores correlacionados de Palomar y G\u00f3mez (2010) fue reproducible por AFE y sus factores fueron claramente discernibles; adem\u00e1s, este modelo mostr\u00f3 bondad de ajuste, especialmente al eliminar los dos primeros \u00edtems de la escala. En el modelo de cinco factores cabe una estructura alterna de dos factores correlacionados con consistencia interna muy alta: recursos internos de resiliencia y recursos externos de apoyo. Este modelo factorial fue sugerido por las t\u00e9cnicas m\u00e1s efectivas para determinar el n\u00famero de factores. La bondad de ajuste del modelo bifactorial, sin los dos primeros \u00edtems de la escala, se sostuvo por los cinco \u00edndices absolutos y relativos de ajuste contemplados en el estudio, aunque fue inferior al modelo de cinco factores.<\/p>\n En futuros estudios se sugiere realizar la validaci\u00f3n cruzada de los modelos de cinco y dos factores entre ambos sexos, y en otras poblaciones de pacientes con enfermedades cr\u00f3nicas; asimismo, resta estimar la estabilidad temporal de la escala, sus \u00edtems y factores.<\/p>\n *Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico.<\/p>\n Contacto: miajaam.live.com.mx<\/p>\n <\/p>\n Referencias<\/strong><\/p>\n Arbuckle, J.L. (2013). IBM SPSS Amos 22 User\u2019s gui-de. Chicago, IL: Amos Development Corporation.<\/p>\n Bonanno, G.A., et al. (2002). Resilience to loss and chronic grief: A prospective study from preloss to 18-months postloss. Journal of Personality and Social Psychology, 83(5), 1150-1164. 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