Tabla I. Características sociodemográficas de los participantes (n = 300).
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M
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DE
|
Edad
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37
|
14,25
|
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n
|
%
|
Sexo
|
|
|
Hombre
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144
|
48
|
Mujer
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156
|
52
|
Nivel de estudios
|
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Sin estudios
|
1
|
0,33
|
Primaria
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43
|
14,33
|
Secundaria
|
52
|
17,33
|
Universitario incompleto
|
96
|
32
|
Universitario
|
108
|
36
|
DE: desviación estándar.
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Instrumentos
Inventario de síntomas prefrontales abreviado (ISP-20)
Es una escala de autoinforme desarrollada para medir la sintomatología disejecutiva, el descontrol emocional y la inhibición social [
17]. Su versión original consta de 46 ítems, los cuales pueden reducirse a una versión breve compuesta por 20 preguntas. Se responde en un formato de tipo Likert que va desde 0, nunca o casi nunca, hasta 4, siempre o casi siempre, cuya puntuación máxima es 80, en la cual, a mayor puntuación, mayor sintomatología frontal. En el presente estudio, la fiabilidad para el factor ejecutivo fue (ω = 0,9; α = 0,9), factor emocional (ω = 0,77; α = 0,77) y factor social (ω = 0,76; α = 0,75).
Prueba cognitiva de Montreal (MoCA)
Es una prueba de cribado conformada por 13 ítems, que evalúa seis dominios cognitivos a través de ocho apartados [
24]. Se han notificado excelentes indicadores de consistencia interna (α = 0,85) y su punto de corte para contextos culturales similares a Venezuela es de 20/21 para diferenciar rendimiento normal y deterioro cognitivo leve [
25].
Análisis de datos
Los datos se exploraron a nivel descriptivo y de frecuencias. No se detectaron datos perdidos. El examen de asimetría y curtosis univariada reveló que los datos se adecuaron a una distribución similar a la normal; sin embargo, la evaluación multivariada reveló lo contrario. Se usó el
software Mplus v.8.1 [
26] y el método de estimación MLR, el cual es robusto ante el incumplimiento de la normalidad multivariada, para confirmar la estructura del ISP explorada inicialmente por Frontado [
7]. Se estimaron distintos modelos, los cuales se evaluaron usando los indicadores tradicionales de bondad de ajuste: χ
2, el índice de ajuste comparativo (CFI), el índice de Tucker Lewis (TLI), la raíz cuadrática estandarizada de las medias residuales (SRMR) y la raíz cuadrática de la media del error de aproximación (RMSEA) con su intervalo de confianza al 90%. Estos indicadores se interpretaron según los criterios convencionales: CFI y TLI > 0,95, y SRMR y RMSEA ≤ 0,08 [
27]. Con el fin de evaluar si los modelos estimados presentaban diferencias estadísticamente significativas entre ellos, se utilizaron conjuntamente las pruebas de diferencia de χ
2 y CFI. Así, si ∆χ
2 es significativa (
p < 0,05) y ∆CFI > 0,01, entonces los modelos presentan diferencias entre sí [
28]. Como ∆χ
2 es sensible al tamaño muestral, frente a resultados inconsistentes de estos indicadores, Cheung y Rensvold [
28] recomiendan tomar la decisión usando ∆CFI.
A continuación, con base en la estructura factorial resultante, se calcularon los promedios para las dimensiones y coeficientes de consistencia interna, utilizando un indicador clásico como el α de Cronbach y otro basado en cargas factoriales como la ω de McDonald. Asimismo, se compararon los grupos con riesgo de deterioro cognitivo leve (
n = 126) y sin riesgo (
n = 174) en la puntuación total y las subescalas del ISP mediante la prueba
t de Student; igualmente, se estimaron las correlaciones entre el ISP y los dominios medidos en la MoCA a través del coeficiente ρ de Spearman, ya que no se cumplió el supuesto de normalidad univariada en la prueba de cribado. Este último bloque de análisis estadísticos se ejecutó en el
software JASP v 0.14.1 [
29].
Resultados
El primer modelo (M1) está basado en la estructura descrita por Frontado [
7], quien distingue entre control social (cuatro ítems), control emocional (cuatro ítems) y control ejecutivo (12 ítems). Este modelo presentó un ajuste medianamente aceptable a los datos (Tabla II). La inspección de los índices de modificación sugiere que el ítem 4 y el ítem 13, y el ítem 11 y el ítem 12 comparten varianza error (es decir, añadir una covarianza). El examen del contenido de estos ítems reveló que estos pares de ítems son redundantes (por ejemplo, el ítem 4, ‘Río o lloro con demasiada facilidad’, frente al ítem 13, ‘Puedo pasar de la risa al llanto con facilidad’; y el ítem 11, ‘Tengo dificultades para seguir el argumento de una película o un libro’, frente al ítem 12, ‘Tengo dificultad para pensar cosas con antelación o para planificar el futuro’). De acuerdo con lo sugerido por los índices de modificación, se decidió estimar dos nuevos modelos: M2 y M3, incluyendo la covarianza entre el ítem 4 y el 13 y la covarianza entre el ítem 11 y el 12, respectivamente. El ajuste del M2 presentó un ajuste significativamente mejor que M1; mientras que M3 no mostró diferencias estadísticamente significativas con M1 (∆CFI < 0,01).
Tabla II. Indicadores de bondad de ajuste para el contraste de modelos de medida.
|
|
N.o de ítems
|
2
|
gl
|
p
|
CFI
|
TLI
|
RMSEA
(IC al 90%)
|
SRMR
|
Comparación de modelos
|
∆2
|
∆gl
|
p
|
∆CFI
|
M1
|
20
|
299,411
|
167
|
<0,001
|
0,923
|
0,913
|
0,051
(0,042-0,062)
|
0,046
|
–
|
–
|
–
|
–
|
-
|
M2
|
20
|
278,192
|
166
|
<0,001
|
0,935
|
0,926
|
0,047
(0,038- 0,057)
|
0,045
|
M2 frente a M1
|
27,559
|
1
|
<0,001
|
0,012
|
M3
|
20
|
286,99
|
166
|
<0,001
|
0,93
|
0,92
|
0,049
(0,04-0,059)
|
0,045
|
M3 frente a M1
|
8,474
|
1
|
0,003
|
0,007
|
M4
|
18
|
198,561
|
132
|
<0,001
|
0,952
|
0,945
|
0,041
(0,029-0,052)
|
0,043
|
M4 frente a M1
|
100,85
|
35
|
<0,001
|
0,029
|
M5
|
18
|
200,057
|
132
|
<0,001
|
0,955
|
0,948
|
0,041
(0,029-0,053)
|
0,042
|
M5 frente a M1
|
100,289
|
35
|
<0,001
|
0,032
|
CFI: índice de ajuste comparativo; IC al 90%: intervalo de confianza al 90%; M1: modelo original; M2: modelo original + covarianza entre los ítems 4 y 13; M3: modelo original + covarianza entre los ítems 11 y 12; M4: modelo original sin los ítems 12 y 13; M5: modelo original sin los ítems 4 y 11; RMSEA: raíz cuadrática de la media del error de aproximación; SRMR: raíz cuadrática estandarizada de las medias residuales; TLI: índice de Tucker Lewis.
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