Introducción

Desde el modelo biomédico, la salud mental ha estado históricamente asociada a la enfermedad mental (^{Macaya et al., 2018}). En los últimos años, la salud mental es conceptualizada desde un punto de vista más amplio, tratando de entender cómo la persona interactúa con la comunidad, cuáles son sus expectativas, anhelos, deseos, necesidades, y que valores practica para enfrentar las demandas de la vida en un contexto histórico, social y cultural particular (^{Gómez-Acosta, 2018}; ^{Fernández, 2012}). Por ello, ahora entendemos que la enfermedad mental se encuentra asociada a indicadores de bienestar, calidad de vida y prevención o promoción de la salud (^{Muñoz et al., 2016}), y no solamente se trata de la presencia o ausencia de síntomas y signos (^{Mebarak et al., 2009}; ^{Rodríguez, 2005}).

En Perú, se ha observado un incremento importante de trastornos neuropsiquiátricos (^{Instituto Nacional de Salud Mental, 2018}), lo cual enfatiza la necesidad de tener una mirada comunitaria a los problemas de salud mental (^{Cárcamo et al., 2019}), centrada sobre todo en un enfoque preventivo promocional. En esa línea, vemos un importante incremento de centros de salud comunitaria en Perú (^{Organización Panamericana de la Salud, 2020}), pero estos son insuficientes dada la alta demanda de atención y escaso personal. Así mismo estos centros mantienen una óptica asociada con lo patológico, afectando al desarrollo de una visión más comunitaria y positiva de la salud mental, en donde factores como el bienestar, la calidad de vida y la promoción de la salud (^{Muñoz et al., 2016}), son claves para su entendimiento.

En este sentido, ^{Lluch (1999}; ²⁰⁰²) basado en los trabajos de ^{Jahoda (1958}), hipotetiza sobre los aspectos que comprende la salud mental positiva, partiendo de un modelo teórico con 16 subfactores comprendidos en seis factores generales, los cuales son: Actitudes hacia el mismo, Crecimiento y autoaactualización, Integración, Autonomía, Percepción de la Realidad y Dominio del Entorno. Al evaluar este modelo en un estudio instrumental, Lluch (1999) concluye que es necesario hacer cambios en el contenido y en la denominación de los factores, proponiendo un nuevo modelo de salud mental positiva, con la siguiente estructura: Satisfacción personal, actitud prosocial, autocontrol, autonomía, la, resolución de problemas y autoactualización, y habilidades de relación interpersonal.

Esta nueva estructura propuesta por ^{Lluch (1999}) ha sido evaluada en diversas investigaciones, evidenciando indicadores importantes de validez y confiabilidad, tanto en Europa como en Latinoamérica. En España, ^{Hurtado-Pardos et al. (2018)} estudiaron la validez del instrumento en profesores universitarios de enfermería, hallando una alta consistencia interna con un alfa de .885 y, reportando evidencia sobre su validez convergente y discriminante mediante la relación con el Cuestionario de Salud General (General Health Questionnaire). En Portugal, ^{Sequeira et al. (2014)} analizaron las propiedades psicométricas del instrumento en jóvenes estudiantes de educación superior. El instrumento presentó una estructura factorial similar a la versión original, además se encontró una alta consistencia interna (alfa de .920). En México, ^{Martínez Aparicio et. al (2015)} aplicaron el instrumento a trabajadores de salud, evaluando la estructura factorial con el método componentes principales y rotación varimax. Se reportó que los seis factores maximizan la varianza explicada (43.4%), con coeficientes alfa de .862.

^{Gonzáles y Valdez (2016)} realizaron un estudio instrumental con niños de la ciudad de Toluca, Estado de México, encontrando que se mantuvieron cuatro de las seis dimensiones originales, y respecto a la consistencia interna, se hallaron coeficientes alfa de .50 hasta .81 para las dimensiones y de .807 para el total de la escala. ^{Gómez-Acosta et al. (2020)} evaluaron la estructura interna del instrumento en jóvenes colombianos a través de un análisis factorial exploratorio, obteniendo seis factores con un valor alfa de .81. ^{Cabarcas y Mendoza (2016)} estudiaron las propiedades psicométricas del instrumento en una muestra de jóvenes estudiantes colombianos. El análisis mostró una estructura unifactorial con valores de consistencia interna (alfa) superiores a .90. Y en Perú, ^{Aguilar (2018)} analizó las propiedades psicométricas del instrumento en practicantes pre-profesionales de psicología de las universidades de la Región Trujillo. Se aplicó el análisis factorial confirmatorio, hallando resultados consistentes con la estructura inicial de la escala. Los índices de ajuste fueron de buenos a muy buenos (.860 a .992), y en la consistencia interna, se halló que el valor alfa fue de .922.

A partir de lo descrito, podemos ver la necesidad de contar con instrumentos validados para la medición de la salud mental desde un enfoque más comunitario. Las mediciones de salud implican no solo la presencia o ausencia de síntomas asociados con patologías, sino que también abarcan las características positivas que presentan los individuos, tales como la satisfacción personal, la autonomía, las habilidades sociales, el autocontrol, entre otras. La medición válida y precisa de dichas características constituyen una mejora en el entendimiento de una verdadera salud pública, orientada a la promoción de la salud y la evaluación, diseño y desarrollo de intervenciones más centradas en la mejora de la calidad de vida del individuo y su comunidad. La Escala de Salud Mental Positiva ha sido poco estudiada en Perú, y considerando la importancia que conlleva medir constructos positivos del ser humano y que en los antecedentes revisados ha mostrado inconsistencias respecto a su estructura, nos propusimos analizar las propiedades psicométricas de la escala de Salud Mental Positiva, además de evaluar la equivalencia de la medición según el sexo.

Método

Resultados

Los resultados se presentan en el siguiente orden: primero, se presentan los análisis descriptivos de los ítems. En segundo lugar, se presenta un correlograma que representa las correlaciones entre los ítems del instrumento. En tercer lugar, se evalúa la estructura interna mediante el análisis factorial confirmatorio. Como no se consiguió un modelo con índices de ajuste adecuados, se decide realizar un análisis en dos fases dividiendo a la muestra en mitades, con los datos de la primera, se aplica el Análisis Factorial Exploratorio y una vez extraído los factores con sus respectivos ítems, se le valida aplicando un Análisis Factorial Confirmatorio con los datos de la otra mitad. Posteriormente, se evalúa la invarianza de medición de la escala según el sexo para el total de la muestra. Finalmente, se presenta la evaluación de la confiabilidad mediante el método de consistencia interna con el coeficiente Omega.

Análisis descriptivo de ítems

En la Tabla 1, se muestran los estadísticos descriptivos de los 39 ítems. Los ítems 4 (1 caso) y el ítem 22 (2 casos) presentaron valores perdidos, los cuales se retiraron del análisis. Respecto al análisis descriptivo, las medias oscilaron entre 1.79 (ítem 17) y 3.19 (ítem 39), la asimetría para todos los ítems fue menor a 1, y en la curtosis se encontraron valores menores a 2, donde el ítem 31 presentó el mayor valor en la curtosis -1.43.

Tabla 1: Estadísticos descriptivos de los ítems. 

Análisis Factorial Confirmatorio

El análisis factorial confirmatorio para la estructura original compuesta por seis dimensiones muestra un ajuste no adecuado (χ²(687) = 26,365.429; CFI = .766; TLI = .748; RMSEA = .098; SRMR = .103). Considerando que la estructura evaluada tuvo un ajuste pobre y se encontraron bajas correlaciones entre los ítems dentro de los factores de la estructura original, se decide realizar un análisis en dos fases: primero se divide la muestra de forma aleatoria en dos mitades, en la primera mitad (n = 1,966) se aplica un análisis factorial exploratorio para conocer la estructura sugerida por el análisis, y en la segunda mitad (n = 1,967) se aplica un análisis factorial confirmatorio para evaluar la adecuación de la estructura hallada en el análisis factorial exploratorio.

Acorde a los resultados obtenidos en la Tabla 1 y en el correlograma basado en la matriz de correlaciones de la Figura 1, se ha decidido retirar el ítem 39 de los análisis, debido a sus bajas correlaciones con el resto de los ítems.

Figura 1 Correlograma de los ítems ordenados según dimensiones. 

Análisis Factorial Exploratorio

Se aplicó un análisis factorial exploratorio con los 38 ítems con rotación oblicua (oblimin). El coeficiente Kaiser-Meyer-Olkin mostró la adecuación de los datos para los análisis KMO = .93 y todos los valores de KMO para los ítems individuales fueron mayores a .83, lo cual es satisfactorio para el análisis. El test de esfericidad de Bartlet χ ²(703) = 23449.31, p < .001, indican que las correlaciones entre los ítems fueron lo suficientemente altas para el AFE. Como método de estimación de factores se utiliza Unweighted Least Squares (ULS). Se consideraron las recomendaciones de Izquierdo et al. (2014), tomando en cuenta los siguientes criterios para la extracción de factores: que los factores tengan un número de ítems mínimo de 3, tamaños de la saturación mayores a .40 y que el significado de los ítems esté relacionado con el factor. Se extraen tres factores que explican el 37% de la varianza. Las cargas factoriales se presentan en la Tabla 2.

Los ítems que no alcanzaron el valor mínimo de .40, fueron el ítem 5 (“Soy capaz de controlarme cuando experimento emociones negativas”), ítem 24 (“Me resulta difícil entender los sentimientos de los demás”), ítem 29 (“Los cambios que ocurren en mi rutina habitual me estimulan”), ítem 30 (“Tengo dificultades para relacionarme con mis profesores/jefes”), ítem 35 (“Soy capaz de decir no cuando quiero decir no“) y el ítem 37 (“Me gusta ayudar a los demás”), se decidió retirarlos de la estructura interna del instrumento.

En la revisión del contenido de los ítems del Factor 1, se ha identificado que la mayoría de los ítems están relacionados con tres características capacidad de adaptación, valoración personal y empatía, por lo que decide llamarla capacidad de adaptación. En el Factor 2, se han incluido ítems relacionados con los factores de satisfacción personal y autonomía de la estructura original, por lo que decide llamarla satisfacción personal y autonomía. En el Factor 3, contiene información más variada, orientada con la tolerancia hacia los demás, las habilidades para relacionarse y control emocional, que se le denomina tolerancia a la frustración.

Tabla 2: Cargas factoriales del AFE con 3 factores. 

Validación del Modelo con 3 dimensiones

Se aplica un AFC en la estructura de 3 factores utilizando como estimador WLSMV. Los resultados evidencian un ajuste adecuado (χ ²(461) = 2,964.226; CFI = .951; TLI = .947, RMSEA = .053; SRMR = .056). El análisis localizado mediante los índices de modificación señala que el ítem 18 (“Me considero "un/a buen/a psicólogo/a", las personas vienen a cuando tienen problemas”) presenta errores correlacionados con los Factores 2 y 3. Al revisar el contenido del ítem, este no es concordante con el resto de los ítems y dimensiones, por lo que se decide retirarlo del modelo. En la Tabla 3 se presenta los índices de bondad de ajuste del modelo retirando el ítem 18.

Tabla 3: Índices de bondad de ajuste del modelo de 3 factores. 

En conjunto, se identifica que el modelo tiene un buen ajuste. Las cargas factoriales oscilaron entre .429 y .809. En la Figura 2, se muestra la información del Modelo de 3 Factores sin el ítem 18.

Figura 2 Cargas Factoriales del Modelo Final. 

Invarianza de medición según el sexo

Para evaluar la invarianza de medición, se trabajó con el total de la muestra y se puso a prueba el modelo de 3 dimensiones con el ítem 18 retirado. Se evalúa la equivalencia de la estructura factorial de las medidas de la Escala según el sexo. Los resultados se presentan en la Tabla 4. Se observa que la estructura factorial de la Escala según el sexo obtuvo índices de ajuste buenos en los niveles configural, umbral (Threshold), métrica, escalar y estricta. Además, que las diferencias entre los índices de ajuste fueron menores al valor establecido en el apartado de análisis de datos, lo que indica que la estructura factorial del instrumento presenta invarianza de la medición y es equivalente para ambos grupos (hombres y mujeres).

Tabla 4: Invarianza de la medición según el sexo. 

Discusión y Conclusiones

El objetivo del presente estudio consistió en analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Salud Mental Positiva desarrollado por Lluch (1999). Los resultados evidenciaron una estructura diferente a la originalmente propuesta de seis factores. La estructura hallada comprende 3 factores, que se han denominado: F1 - Capacidad de adaptación, F2 - Satisfacción personal y autonomía y F3 - Tolerancia a la frustración.

En la evaluación mediante Análisis Factorial Confirmatorio de la estructura original (6 factores), los índices de ajuste obtenidos mostraron valores por debajo de lo que se considera como adecuado. Este resultado presenta diferencias con los estudios previos (^{Aguilar, 2018}; ^{Cabarcas & Mendoza, 2016}; ^{Gómez-Acosta et al., 2020}; ^{González & Valdez, 2016}; ^{Hurtado-Pardos et al., 2018}; ^{Martínez Aparicio et al., 2015}; ^{Sequeira et al., 2014}). En la revisión de antecedentes, se puede ver que la dimensionalidad del instrumento no se muestra estable, sino que varía desde modelos que comprenden seis dimensiones, tal como el original, hasta modelos unidimensionales. Esta gran variabilidad de la estructura posiblemente sea por las diferencias en los procedimientos aplicados en el Análisis Factorial, por ejemplo: en los estudios de ^{Sequeira et al. (2014)}, ^{Martínez Aparicio et al. (2015)}, ^{González y Valdez (2016)}xref> y ^{Gómez-Acosta et al. (2020)}xref> evaluaron la estructura interna mediante el Método de Análisis de Componentes Principales, que se trata de un procedimiento que supone ignorar el error de medida, por lo que puede inflar las cargas factoriales, los porcentajes de varianza explicada y la sobreestimación de la dimensionalidad (^{Lloret-Segura et al., 2014}), además de ser un método de extracción de factores no recomendado (^{Izquierdo et al., 2014}). El uso de diferentes métodos de extracción puede explicar, al menos parcialmente, las diferencias en el número de dimensiones reportados en el presente estudio.

En los antecedentes del instrumento, se encontró una característica común de los trabajos revisados, estos no reportan el tipo de correlación y el estimador que se ha utilizado. Considerando que las respuestas de los ítems son variables ordinales, es muy probable que no se cumpla con distribuciones aproximadamente normales, por lo que se tuvo que utilizar las correlaciones policóricas entre los ítems y posteriormente utilizar dicha matriz para los análisis factoriales (^{Lloret-Segura et al., 2014}). Como la mayoría de estudios revisados han utilizado software como SPSS, es posible que no hayan dado mayor importancia al método de estimación de factores, utilizando el predeterminado que es el método de máxima verosimilitud, que es más apropiado en matrices de correlaciones de Pearson, que cuentan con distribuciones aproximadamente normales (^{Harrington, 2009}). Acorde a lo mencionado, lo más adecuado es utilizar estimadores robustos, como el estimador ULS (Mínimos Cuadrados no Ponderados), que presenta mayor robustez a la violación del supuesto de normalidad (^{Ferrando & Lorenzo-Seva, 2014}; ^{Izquierdo et al., 2014}; ^{Li, 2016}; ^{Lloret-Segura et al., 2014}). Es importante mencionar, que no se hallaron estudios que informen sobre el uso del estimador ULS en el análisis de la validez basada en la estructura de la Escala de Salud Mental Positiva.

Otro aspecto a tomar en cuenta al momento de comparar los resultados de los análisis factoriales, es considerar la rotación utilizada, ya sea ortogonal u oblicua, ya que su elección mostrará diferentes soluciones factoriales como resultado. En los estudios revisados, se identificó que ^{Aguilar (2018)} aplica un análisis factorial confirmatorio con rotación ortogonal, ^{Martínez Aparicio et al. (2015)} aplicaron un análisis de componentes principales con rotación ortogonal y ^{Gómez-Acosta et al. (2020)} aplicaron un análisis de componentes principales con rotación ortogonal. La elección del método de rotación implica consecuencias importantes en la solución factorial, ya que las rotaciones ortogonales asumen la independencia de los factores, mientras que el método de rotación oblicua permite la correlación entre estos. La recomendación actual es utilizar la rotación oblicua independientemente del modelo teórico que se conozca del constructo (^{Izquierdo et al., 2014}; ^{Lloret-Segura et al., 2014}).

El retiro de ítems ha sido también un aspecto importante para comprender el porqué de las diferencias en la estructura del instrumento. En el estudio instrumental de ^{González y Valdez (2016)} se emplearon dos criterios para retirar ítems del análisis. Respecto al primer criterio, los autores afirman que “en el caso de los reactivos 1, 5, 11, 17, 23, 24, 29, 35 y 36 se decidió eliminarlos ya que presentaron valores mayores al alfa total” (p. 2373), y respecto al segundo criterio, consistió en que solo se incluyeran a los ítems con cargas factoriales mayores a .50. Mientras que en el estudio de ^{Martínez Aparicio et al. (2015)} se tomó como criterio para incluir al ítem en la solución factorial, que posea valores mayores a .40 en su carga factorial, lo que conllevó a retirar ítems. En el estudio de ^{Cabarcas y Mendoza (2016)} se retiraron 14 ítems (acorde al valor de las comunalidades) para establecer una estructura unidimensional. Tal como puede apreciarse, el umbral asignado a las cargas factoriales, tiene una repercusión sobre la dimensionalidad de la escala.

Otro factor que pudo influir en las diferencias de las estructuras factoriales entre los estudios psicométricos previos con el presente podría tratarse del tamaño de la muestra y las características de los participantes. Los tamaños de las muestras utilizadas en los antecedentes revisados oscilan entre 194 a 942 evaluados. La información sobre cuánto es el mínimo necesario para estudiar la evidencia basada en la estructura mediante análisis factorial no es concluyente y es difícil de determinar. ^{Mundfrom et al. (2005)} realizaron un estudio de simulación sobre cuánto es el mínimo necesario para realizar estos análisis, concluyendo que a menor comunalidad mayor debe ser el tamaño de la muestra. ^{Harrington (2009)} explica que mientras más grande sea la muestra, mejor para el análisis factorial, sin embargo no existe un acuerdo universal sobre cuan grande debe ser. ^{Izquierdo et al. (2014)} recomienda que la decisión del tamaño de la muestra debe considerar la complejidad del modelo (refiriéndose al número de factores) y las comunalidades de los ítems, pero bajo ninguna circunstancia, se deben usar muestras por debajo de los 200 evaluados. También, cabe señalar que los estudios han empleado diferentes poblaciones para analizar la estructura de la Escala, por ejemplo: ^{Hurtado-Pardos et al. (2018)} evaluaron a docentes universitarios de enfermería, ^{Sequeira et al. (2014)} trabajaron con estudiantes de educación superior, ^{Martínez Aparicio et al. (2015)} estudiaron a trabajadores del sector salud, ^{González y Valdez (2016)} analizaron a niños, ^{Gómez-Acosta et al. (2020)} evaluaron a adolescentes y adultos jóvenes, ^{Cabarcas Soleno & Mendoza Bolaño (2016)} trabajaron con escolares y ^{Aguilar (2018)} analizó a practicantes pre-profesionales de psicología. La diversidad de las poblaciones ha contribuido a las diferencias en las estructuras reportadas. En función a lo descrito, el presente estudio cuenta con una muestra, mucho más numerosa, en comparación con las investigaciones mencionadas, además que se ha tomado en cuenta a una muestra más heterogénea, considerando variables como la etapa del desarrollo (desde la adolescencia hasta la adultez tardía), la ocupación (estudiantes, trabajadores dependientes, trabajadores independentes y desempleados), los diferentes grados de instrucción, entre otras características. Al trabajar con una muestra más grande y más heterogénea es posible que los resultados hallados en el presente estudio puedan ser generalizables a la población peruana y hasta posiblemente, latinoamericana, sin embargo, se requiere la realización de más estudios para conocer si estos resultados se puedan generalizar.

En la versión original de la Escala, esta cuenta con 39 ítems, entre directos e inversos. En estudios metodológicos, se ha encontrado que la presencia de ítems inversos puede provocar sesgos en la respuesta, que implica añadir un mayor error de medición al instrumento. Por lo que se aconseja utilizar solamente ítems directos. ^{Vigil-Colet et al. (2020)} explican que la utilización de ítems revertidos sin la aplicación de un método que controle los sesgos está muy desaconsejada. Acorde a lo descrito, se recomienda que investigadores sobre el constructo de Salud Mental Positiva, puedan modificar el instrumento, para que cuente solamente con ítems directos, disminuyendo el sesgo de respuesta originado por los ítems revertidos.

La confiabilidad de la escala se evaluó mediante el método de consistencia interna con el coeficiente Omega encontrando valores mayores a .81 en los tres factores, lo que sugiere que la escala presenta altos niveles de confiabilidad. Los estudios previos también han evaluado la consistencia interna de la Escala, pero utilizando el coeficiente Alfa, encontrando valores que oscilan entre .34 hasta .98. Aunque es importante mencionar que ninguno de los estudios revisados ha reportado los intervalos de confianza, que en la actualidad es una buena práctica, ya que mejora la presentación en la literatura empírica (^{Domínguez-Lara & Merino-Soto, 2015}). Respecto al coeficiente Alfa, se ha visto que se trata de un coeficiente con severas limitaciones, ya que es susceptible al número de ítems, al número de alternativas de respuesta y la proporción de varianza del test, por lo que se sugiere el uso del coeficiente Omega que es un coeficiente más preciso al medir la confiabilidad (^{Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017}).

Los resultados de la invarianza de medición muestran que existe una equivalencia en la estructura factorial de la Escala según el Sexo. Los índices de ajuste obtenidos son buenos. Las diferencias entre los índices de ajuste fueron menores a los establecidos (ver análisis estadístico y psicométrico), por lo que se puede decir que el modelo de 3 dimensiones es equivalente entre los grupos (hombres y mujeres).

Dentro de las principales limitaciones del estudio encontramos que la utilización de un muestreo no probabilístico, puede afectar la capacidad de generalizar los resultados a la población, sin embargo, tomando en cuenta el mayor tamaño de la muestra en comparación con estudios previos, consideramos que los resultados aportan evidencia importante sobre las propiedades psicométricas en población peruana. Otra limitación podría asociarse a la no inclusión de niños al estudio. Se recomienda a futuras investigaciones que incluyan a este grupo para poner a prueba la validez externa poblacional de estos resultados. Finalmente, otra limitación es la falta de proporcionalidad en los participantes según la etapa del desarrollo, siendo la mayoría adultos (jóvenes e intermedios) y un número menor de adolescentes y adultos mayores, lo que pudo sesgar los resultados. Se sugiere que futuros estudios puedan evaluar a muestras que consideren la proporcionalidad de los grupos según la etapa del desarrollo y así poder aplicar la invarianza de medición estableciendo si la estructura interna es equivalente para todos los grupos etarios. Esto nos ayudaría a profundizar sobre el rol del ciclo vital en la salud mental positiva de los individuos.

En síntesis, los resultados hallados en el presente trabajo indican buenas propiedades psicométricas de la Escala de Salud Mental Positiva para su aplicación en población peruana. La estructura original de seis factores tuvo un ajuste pobre a los datos, por lo que con el análisis realizado se propone una estructura basada en 3 factores, que cuenta con índices de ajuste buenos. El coeficiente Omega fue superior a .81, lo que indica que el instrumento tiene una alta consistencia interna. Finalmente, en el análisis de invarianza, se encontró que no existen diferencias entre la estructura del instrumento para varones y mujeres.

Finalmente, con el presente estudio se espera motivar la realización de futuras investigaciones de fenómenos psicológicos que aborden aspectos positivos del ser humano, tal como lo es el Constructo de Salud Mental Positiva. El avance en esta área del conocimiento favorecerá la atención oportuna de casos mediante estrategias de prevención y promoción de la salud en la población en general. El entender que la salud no solamente es la ausencia de enfermedad debe ser un pilar que conduzca nuestras acciones como profesionales, ya que no se centra solo en solucionar un problema, sino anticiparlo y mejorar las condiciones de vida de las personas, fortaleciendo factores protectores a nivel individual, así como también, para la sociedad en general.