Escala de Cansancio Emocional: Análisis psicométrico en estudiantes de posgrado en Puerto Rico
DOI:
https://doi.org/10.35670/1667-4545.v22.n2.38687Palabras clave:
burnout, cansancio emocional, propiedades psicométricas, estudiantes universitarios, validezResumen
Esta investigación analiza las propiedades psicométricas de la Escala de Cansancio Emocional y confirma su estructura unidimensional. Participaron en la investigación 442 estudiantes de maestría y doctorado de 21 a 55 años (M = 29.52; DE = 5.63). Se realizaron análisis factoriales exploratorios y confirmatorios, análisis de invarianza y análisis de consistencia interna. Los análisis factoriales confirmaron la estructura unidimensional del instrumento (índices de ajuste apropiados) y los coeficientes alfa de Cronbach y omega de McDonald fueron adecuados (α = .883; ω = .883). Se concluye que la Escala de Cansancio Emocional cuenta con las propiedades psicométricas adecuadas para ser utilizada en estudiantes de posgrado de Puerto Rico y es una herramienta práctica y útil en el quehacer clínico y académico de las universidades. Se discuten las implicancias prácticas y limitaciones de los hallazgos.
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Referencias
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5ta ed.). Washington, DC: Author.
Ato, M., López-García, J. J., & Benavente, A. (2013). Un sistema de clasificación de los diseños de investigación en psicología. Anales de Psicología, 29(3), 1038-1059. doi: 10.6018/analesps.29.3.178511
Bianchi, R., Schonfeld, I. S., & Laurent, E. (2015). Is it time to consider the “burnout syndrome” a distinct illness? Frontiers in Public Health, 3, 158. doi: 10.3389/fpubh.2015.00158
Bonilla-Muñoz, M. P., Lira-Mendiola, G. L., Balcázar-Nava, P., Enríquez-Bielma, J. F., & Gurrola-Peña, G. M. (2009). Adaptación de la Escala de Cansancio Emocional en adolescentes mexicanos del nivel superior. Interpsiquis, 10. Recuperado de http://psiqu.com/1-4314
Browne, M. W., & Cudeck, R. (1989). Single sample cross-validation indices for covariance structures. Multivariate Behavioral Research, 24(4), 445-455. doi: 10.1207/s15327906mbr2404_4
Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (3ra ed.). New York, NY: Routledge. doi: 10.4324/9781315757421
Caballero-Domínguez, C., González-Gutiérrez, O., & Palacio-Sañudo, J. (2015). Relación del burnout y el engagement con depresión, ansiedad y rendimiento académico en estudiantes universitarios. Revista Científica Salud Uninorte, 31(1), 59-69. doi: 10.14482/sun.31.1.5085
Caballero-Domínguez, C., Hederich-Martínez, C., & Palacio-Sañudo, J. E. (2010). El burnout académico: Delimitación del síndrome y factores asociados con su aparición. Revista Latinoamericana de Psicología, 42(1), 131-146. Recuperado de http://revistalatinoamericanadepsicologia. konradlorenz.edu.co
Chen, F. F. (2007). Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14(3), 464-504. doi: 10.1080/10705510701301834
Cheung, G. W., & Rensvold, R. B. (2002). Evaluating goodness-of-fit indexes for testing measurement invariance. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 9(2), 233-255. doi: 10.1207/S15328007SEM0902_5
Chudowsky, N., & Behuniak, P. (1998). Using focus groups to examine the consequential aspects of validity. Educational Measurement: Issues and Practice, 17(4), 28-38.
Cortina-Rodríguez, G., & Afanador, Y. (2020). Burnout in the Clinical Personnel of Puerto Rico during the COVID-19 Pandemic. Preprints, 2020070451. doi: 10.20944/preprints202007.0451.v1
Cudeck, R., & Browne, M. W. (1983). Cross-validation of covariance structures. Multivariate Behavioral Research, 18(2), 147-167. doi: 10.1207/s15327906mbr1802_2
Dominguez-Lara, S. (2018). Invarianza longitudinal y error transitorio de una medida de burnout académico en universitarios. Avaliação Psicológica, 17(3), 311-320. doi: 10.15689/ap.2018.1703.14421.04
Dominguez-Lara, S. A. (2014). Escala de Cansancio Emocional: Estructura factorial y validez de los ítems en estudiantes de una universidad privada. Avances en Psicología, 22(1), 89-97. doi: 10.33539/avpsicol.2014.v22n1.275
Fernandes-Fontes, F. (2020). Herbert J. Freudenberger e a constituição do burnout como síndrome psicopatológica. Memorandum: Memória e História em Psicologia, 37. doi: 10.35699/1676-1669.2020.19144
Fontana, S. A. (2011). Estudio preliminar de las propiedades psicométricas de la Escala de Desgaste Emocional para estudiantes universitarios. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 3(2), 44-48. Recuperado de https://revistas.unc.edu.ar
Fornell, C., & Bookstein, F. L. (1982). Two structural equation models: LISREL and PLS applied to consumer exit-voice theory. Journal of Marketing Research, 19(4), 440-452. doi: 10.2307/3151718
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. doi: 10.2307/3151312
González-Ramírez, M. T., & Landero-Hernández, R. (2007). Escala de Cansancio Emocional (ECE) para estudiantes universitarios: Propiedades psicométricas en una muestra de México. Anales de Psicología, 23(2), 253-257. Recuperado de https://revistas.um.es/analesps
Green, S. B., & Yang, Y. (2009). Commentary on Coefficient Alpha: A Cautionary Tale. Psychometrika, 74(1), 121-135. doi: 10.1007/s11336-008-9098-4
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis (8va ed.). Boston, MA: Cengage.
Hayes, A. F., & Coutts, J. J. (2020). Use omega rather than Cronbach’s alpha for estimating reliability. But... Communication Methods and Measures, 14(1), 1-24. doi: 10.1080/19312458.2020.1718629
Hu, L.-T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55. doi: 10.1080/10705519909540118
InformedHealth.org [Internet]. Cologne, Germany: Institute for Quality and Efficiency in Health Care (IQWiG); 2006-. Depression: What is burnout? [Updated 2020 Jun 18]. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK279286
Kenny, D. A., Kaniskan, B., & McCoach, D. B. (2015). The performance of RMSEA in models with small degrees of freedom. Sociological Methods & Research, 44(3), 486-507. doi: 10.1177/0049124114543236
Kline, P. (1994). An Easy Guide to Factor Analysis (1st ed.). Oxfordshire, UK: Routledge. doi: 10.4324/9781315788135
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of structural equation modeling (4ta ed.). New York, NY: Guilford Press.
Li, C.-H. (2016a). Confirmatory factor analysis with ordinal data: Comparing robust maximum likelihood and diagonally weighted least squares. Behavioral Research Methods, 48(3), 936-949. doi: 10.3758/s13428-015-0619-7
Li, C.-H. (2016b). The performance of ML, DWLS, and ULS estimation with robust corrections in structural equation models with ordinal variables. Psychological Methods, 21(3), 369-387. doi: 10.1037/met0000093
Littlewood-Zimmerman, H. F., & Bernal-García, E. R. (2011). Mi primer modelamiento de ecuación estructural: LISREL. Medellín, Colombia: Centro de Investigación en Comportamiento Organizacional (CINCEL).
López-Osorio, E. A., Cano, C., & Salazar Ospina, V. (2020). Caracterización del Síndrome de Burnout del personal de salud que labora en telemedicina, durante la pandemia COVID 19, en el convenio UT San Vicente CES. [Tesis de posgrado, Universidad Cooperativa de Colombia]. Repositorio Institucional UCC. https://repository.ucc.edu.co/handle/20.500.12494/20449
MacCallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychological Methods, 1(2), 130-149. doi: 10.1037/1082-989X.1.2.130
Manassero-Mas, M. A., Vázquez-Alonso, A., Ferrer-Pérez, V. A., Fornés-Vives, J., & Fernández-Bennassar, M. C. (2003). Estrés y burnout en la enseñanza. Palma de Mallorca, España: UIB.
Marsh, H. W., Balla, J. R., & Hau, K.-T. (1996). An evaluation of incremental fit indexes: A clarification of mathematical and empirical properties. In G. A. Marcoulides, & R. E. Schumacker (Eds.), Advanced Structural Equation Modeling Techniques (pp. 315-353). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
Martínez-Líbano, J., Yeomans, M.-M., & Oyanedel, J.-C. (2022). Psychometric Properties of the Emotional Exhaustion Scale (ECE) in Chilean Higher Education Students. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 12(1), 50-60. doi: 10.3390/ejihpe12010005
Martínez-Pérez, A. (2010). El síndrome de Burnout. Evolución conceptual y estado actual de la cuestión. Vivat Academia. Revista de Comunicación, 13(112), 42-80. doi: 10.15178/va.2010.112.42-80
Maslach, C. (1976). Burned-Out. Human Behavior, 5, 7-22. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/263847499_Burned-Out
Maslach, C., & Jackson, S. E. (1981). The measurement of experienced burnout. Journal of Organizational Behavior, 2(2), 99-113. doi: 10.1002/job.4030020205
Maslach, C., Jackson, S. E., & Leiter, M. P. (1997). Maslach Burnout Inventory Manual (3ra ed.). Sunnyvale, CA: Consulting Psychologists Press.
Ministerio del Trabajo. (2015). Síndrome de agotamiento laboral - Burnout: Protocolo de prevención y actuación. Bogotá, Colombia: Fundación Cultural Javeriana de Artes Gráficas - JAVEGRAF.
Morán-Astorga, M. C. (2003). Relación entre variables de personalidad y estrategias de afrontamiento del estrés laboral. (Tesis doctoral). Recuperado de https://buleria.unileon.es
Ponterotto, J. G., & Ruckdeschel, D. E. (2007). An overview of coefficient alpha and a reliability matrix for estimating adequacy of internal consistency coefficients with psychological research measures. Perceptual and Motor Skills, 105(3), 997-1014. doi: 10.2466/pms.105.3.997-1014
Quintero-Idárraga, S., & Hernández-Calle, J. (2021). Síntomas de depresión asociados al síndrome de burnout y a condiciones socio laborales de docentes de colegios públicos de Envigado (Colombia). Psicología desde el Caribe, 38(1), 133-147. doi: 10.14482/psdc.38.1.158.724
Ramos-Campos, F., Manga-Rodríguez, D., & Morán-Astorga, C. (2005). Escala de Cansancio Emocional (ECE) para estudiantes universitarios: Propiedades psicométricas y asociación. Interpsiquis, 6, 1-9. Recuperado de http://psiqu.com/1-2898
Rigdon, E. E. (1995). A necessary and sufficient identification rule for structural models estimated in practice. Multivariate Behavioral Research, 30(3), 359-383. doi: 10.1207/s15327906mbr3003_4
Rodríguez-Colón, M. (2016). El síndrome de quemarse por el trabajo y los profesionales de consejería del nivel postsecundario. Revista Griot, 8(1), 42-59. Recuperado de: https://revistas.upr.edu
Rosales-Ricardo, Y., & Rosales-Paneque, F. R. (2013). Burnout estudiantil universitario: Conceptualización y estudio. Salud Mental, 36(4), 337-345. doi: 10.17711/sm.0185-3325.2013.041
Rosario-Hernández, E., Rovira-Millán, L. V., & Merino-Soto, C. (2021). Review of the internal structure, psychometric properties, and measurement invariance of the Work-Related Rumination Scale - Spanish Version. Frontiers in Psychology, 12. doi: 10.3389/fpsyg.2021.774472
Rosario-Rodríguez, A., González-Rivera, J. A., Cruz-Santos, A., & Rodríguez-Ríos, L. (2020). Demandas tecnológicas, académicas y psicológicas en estudiantes universitarios durante la pandemia por COVID-19. Revista Caribeña de Psicología, 4(2), 176-185. doi: 10.37226/rcp.v4i2.4915
Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1-36. doi: 10.18637/jss.v048.i02
Sánchez, E., & Sánchez, M. (1998). Los modelos de estructuras de covarianza como método de validación de constructo. En V. Manzano, & M. Sánchez. (Eds.). Investigación del Comportamiento. Innovaciones metodológicas y estrategias de docencia (pp. 101-112). Sevilla: Instituto Psicosociológico Andaluz de Investigaciones.
Schaufeli, W. B., Leiter, M. P., & Maslach, C. (2009). Burnout: 35 years of research and practice. Career Development International, 14(3), 204-220. doi: 10.1108/13620430910966406
Shi, D., DiStefano, C., Maydeu-Olivares, A., & Lee, T. (2021). Evaluating SEM Model Fit with Small Degrees of Freedom. Multivariate Behavioral Research, 1-36. doi: 10.1080/00273171.2020.1868965
Szigeti, R., Balázs, N., Bikfalvi, R., & Urbán, R. (2017). Burnout and depressive symptoms in teachers: Factor structure and construct validity of the Maslach Burnout inventory educators survey among elementary and secondary school teachers in Hungary. Stress and Health, 33(5), 530-539. doi: 10.1002/smi.2737
Tucker, L. R., & Lewis, C. (1973). A reliability coefficient for maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 38(1), 1-10. doi: 10.1007/BF02291170
Whittaker, T. A., & Stapleton, L. M. (2006). The performance of cross-validation indices used to select among competing covariance structure models under multivariate nonnormality conditions. Multivariate Behavioral Research, 41(3), 295-335. doi: 10.1207/s15327906mbr4103_3
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