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Las enfermedades infecciosas son aquellas que pueden ser propagadas de manera directa o indirecta entre personas; estas son causadas por microorganismos patogénicos como las bacterias, los virus, los parásitos y hongos (World Health Organization (WHO), s.f.). Las enfermedades infecciosas pueden ser clasificadas según el microorganismo que la causa o según las manifestaciones clínicas (García et al., 2010). En el 2017, en América, las enfermedades infecciosas representaron del 7% al 9% de la mortalidad (Organización Panamericana de la Salud (OPS), s.f.). Si bien las enfermedades infecciosas representan un reto para la salud a nivel mundial dada la naturaleza mortal y de transmisión rápida e impredecible de alguna de estas enfermedades, muchas son prevenibles gracias a la vacunación, como sarampión, rubéola, parálisis flácida aguda, tétanos neonatal, tétanos accidental, tos ferina, parotiditis, hepatitis A, meningitis, COVID-19, varicela, difteria, infección respiratoria aguda grave, entre otras (Instituto Nacional de Salud (INS), s.f.). Incluso, enfermedades como el polio han sido erradicadas en Colombia gracias a las campañas de vacunación y prevención (INS, s.f.).
En la actualidad, fue posible identificar el rol fundamental de las vacunas en la prevención de enfermedades infecciosas como en el caso de la pandemia del COVID-19 ocasionada por el virus SARS-CoV2. Entre el 2020 y 2022, 623893894 personas a nivel mundial se infectaron de COVID-19 y 6553936 fallecieron debido a este virus (WHO, 2023). Las vacunas contra el COVID-19 fungieron un rol fundamental en el control y reducción de los síntomas respiratorios que mayor mortalidad generaban en las personas infectadas, así como un avance en la inmunidad de rebaño para el control de los altos niveles de transmisión de la enfermedad (Lipsitch & Dean, 2020). Igualmente, se estima que la prevención a través de la vacunación de otras enfermedades infecciosas como el sarampión evitó la muerte de al menos 70 millones de personas entre 1990 y el 2019 en países de ingresos bajo y medio (Pandey & Galvani, 2023).
Si bien las vacunas resultan un método efectivo de prevención de enfermedades transmisibles, algunos grupos poblacionales presentan indecisión de vacunarse e incluso optan por no vacunarse, un fenómeno que se estima existe desde la creación de las primeras vacunas (Turner et al., 2021). Sin embargo, la indecisión a vacunarse (o vaccine hesitancy), definida como el retraso o rechazo de la vacunación aun cuando la vacuna está disponible (WHO, s.f.), ha cobrado mayor importancia en los últimos años debido, se cree, a la rápida proliferación de información en contra de las vacunas a través de las redes sociales (Turner et al., 2021). La Organización Mundial de la Salud (WHO, por sus siglas en inglés) decretó, incluso, la indecisión de vacunarse como una de las 10 amenazas a la salud global en el 2019 (WHO, s.f.), destacando así la relevancia de la indecisión a vacunarse como amenaza a los esfuerzos a nivel mundial de reducir las muertes y contagios de enfermedades prevenibles con síntomas incapacitantes o incluso mortales.
Dado que la WHO ha definido en profundidad la indecisión a vacunarse (McDonald, 2015), en general en la literatura, la vaccine hesitancy suele medirse como un puntaje bajo en escalas de disposición a vacunarse. Esto significa que, en algunos estudios, la misma escala usada para medir la disposición a vacunarse es también usada para determinar actitudes antivacunas o de duda ante la vacunación.
En distintas investigaciones se reportan mecanismos psicológicos que predicen la disposición a vacunarse. Por ejemplo, la identificación que se tenga con la comunidad y el deber percibido hacia ella con relación a la vacunación (Helen & Khauser, 2021), el impacto percibido de la enfermedad considerada (Pogue et al., 2020), la percepción de riesgo (Allington et al., 2021; Guillon & Kergall, 2021), la eficacia percibida de la vacuna (Guillon & Kergall, 2021), confianza en el Gobierno, la comunidad médica/científica y creencias conspirativas en torno a la vacuna (Allington et al., 2021) y la preocupación ante la rapidez de la investigación y producción de la vacuna por parte de empresas farmacéuticas, para el caso de las vacunas recientes basadas en tecnología de ARNm (Ciardi et al., 2021). Asimismo, variables como haberse vacunado anteriormente contra otras enfermedades, por ejemplo la influenza (Guillon & Kergall, 2021; Pogue et al., 2020; Sherman et al., 2021), así como las actitudes generales hacia la vacunación (Allington et al., 2021; Ciardi et al., 2021; Gamez & Quispe, 2024; Paul et al., 2021; Sherman et al., 2021), fueron variables que explicaban la intención de vacunarse, según varios estudios.
En varios de los trabajos investigativos ya mencionados, las actitudes y creencias generales ante la vacunación son de las variables con mayor relevancia. Por su parte, no existe un consenso en cuanto al papel que tienen las variables demográficas al momento de explicar la intención de vacunarse contra el COVID-19.
Surge una complicación en la forma de medir la intención de vacunación, dado que en la literatura científica no existe un consenso sobre cómo se operacionaliza esta medición. Por ejemplo, en Ciardi et al. (2021), la intención de vacunarse se midió con distintos ítems como si se tenía planeado o no vacunarse en 30 días o en los próximos seis meses. También, se utilizaron preguntas del tipo “si la vacuna contra el COVID-19 estuviera disponible y le dijesen que esta protege al 90% de quienes la reciben, ¿qué tan probable es que reciba la vacuna?”. Además de otros dos ítems usados en la medición de la intención de vacunación. Por otra parte, muchos otros trabajos investigativos optan por utilizar ítems únicos de tipo Likert que responden generalmente a la pregunta: “¿Qué tan probable es que se vacune contra el COVID-19 cuando la vacuna esté disponible?” (Allington et al., 2021; Guillon & Kergall, 2021; Paul et al., 2021; Pogue et al., 2020; Sherman et al., 2021).
En cuanto a los autores (Brown et al., 2011; Choi et al., 2023; Dogan et al., 2023; Fan et al., 2021; Kömürlüoğlu et al., 2024; Larson et al., 2016; Marvila et al., 2023; Montuori et al., 2023; Opel et al., 2011; Pérez et al., 2016; Sabahelzain et al., 2022; Suryadevara et al., 2015; Wallace et al., 2019; Yousafzai et al., 2019; Zheng, 2023) que proponen escalas para medir la intención de vacunarse se puede encontrar la medida Vaccination Attitudes Examination (VAX) Scale (Martin & Petrie, 2017), como forma de medir la indecisión a vacunarse, la cual mide las actitudes hacia la vacunación a través de los siguientes factores: la desconfianza que se posee sobre los beneficios de la vacuna, la preocupación por los posibles efectos imprevistos y las preocupaciones alrededor del lucro. Como se mencionó anteriormente, las actitudes generales ante la vacunación suelen predecir la intención de las personas a vacunarse contra enfermedades infecciosas.
En la literatura, la Escala “VAX” suele ser un instrumento útil y validado en la medición de estas actitudes generales hacia la vacunación. Dada la similitud con Dispvac en medir variables relacionadas con la vacunación en general, se ha decidido usar “VAX” (Martin & Petrie, 2017) para medir la validez convergente de la Escala Dispvac. Asimismo, porque tiene evidencia de validez en Colombia y en Latinoamérica (Espejo et al., 2022; Sonan, 2023; Urgilez et al., 2024).
Por su parte, la Escala Dispvac propone medir la intención de vacunarse contra enfermedades infecciosas a partir de dos factores: las actitudes cognitivas hacia la vacunación, entendida como las evaluaciones de individuos sobre la vacunación con relación a sí mismos y hacia los demás; y la legitimidad percibida, entendida como la creencia que se posee sobre los actos de las instituciones con relación a un sistema de valores (Sarathchandra et al., 2018).
Si bien la medición mediante ítems únicos de la disposición a vacunarse contra el COVID-19 y otras enfermedades infecciosas, puede aplicarse con mayor facilidad y de manera breve. La Escala Dispvac se presenta como una herramienta que permite medir actitudes cognitivas hacia la vacunación y creencias sobre actos de las instituciones en función de un sistema de valores.
En cuanto a Dispvac y VAX, ambas escalas miden actitudes hacia la vacunación. Sin embargo, Dispvac se centra en la legitimidad percibida de las autoridades. Si bien VAX busca medir actitudes hacia organizaciones, esta se centra mayormente en las consecuencias y percepciones individuales. Por otra parte, Dispvac profundiza en la legitimidad percibida que poseen instituciones como el Gobierno, empresas y escuelas, lo cual también habla de las normas sociales y su efecto en la conducta individual más allá de la percepción que se posea frente a estas mismas instituciones.
Explicado de una manera alternativa, VAX mide aspectos más afectivos de los individuos frente a las instituciones (la posición que se tenga frente a la institución), mientras que Dispvac mide aspectos más cognitivos de los individuos frente al rol autoritario de ciertas instituciones. Por ejemplo, puede que la percepción que un individuo tenga sobre entes institucionales como el Gobierno o empresas sea negativo, pero acata las normas establecidas por esta institución con base en la legitimidad percibida que se posee frente a esta. Por último, dado que Dispvac comprende dos factores principales, permite medir la intención de vacunación, incluso en aquellos casos donde la intención de vacunarse no se explique necesariamente por la actitud general hacia la vacunación, sino por cuestiones de libertades individuales respecto a las decisiones en salud. Es decir, la Escala Dispvac, que comprende dos factores, funcionaría como aproximaciones para medir vaccine hesitancy.
En el presente artículo se busca identificar las propiedades psicométricas de la Escala Dispvac y su estructura factorial en una muestra colombiana, con el fin de que futuras investigaciones puedan contar con una medida estandarizada en la medición de la disposición de las personas a vacunarse en un contexto colombiano.
Método
Muestra
El proceso de reclutamiento se llevó a cabo en el transcurso del 2022 en Bogotá, Colombia. Los cuestionarios se realizaron utilizando el software Psytoolkit (Stoet, 2010, 2017) (https://www.psytoolkit.org/ ) para la programación de experimentos. Se hizo un muestreo por conveniencia presencial y virtual, en el cual se reclutaron 1128 participantes. Se excluyeron 120 participantes, puesto que cumplieron al menos uno de los siguientes criterios de exclusión: (a) participantes menores de 18 años y (b) participantes que tardaron menos de 5 minutos o más de 100 minutos en responder la encuesta. De ellos, se incluyeron 1008 participantes en el presente estudio (género: masculino: 37.30%, femenino 61.90%, otro: 0.79%), (edad: media: 25.84, SD edad: 10.19), (nivel educativo: educación primaria: 0.198%, educación secundaria: 11.3%, formación técnica: 6.05%, pregrado: 68.7%, posgrado: 13.8%).
Instrumentos
Escala Dispvac. La escala mide la disposición de vacunarse contra enfermedades infecciosas a través de la actitud general hacia la vacunación, así como la legitimidad de las instituciones percibida por los participantes (p. ej., “las empresas y las escuelas deben exigir la vacunación”). La prueba consiste en 10 ítems en una escala Likert de 1 a 7, donde 1 es “totalmente en desacuerdo” y 7 “totalmente de acuerdo”. Cuanto mayor sea la puntuación en la escala, mayor será la disposición a vacunarse y mayor el nivel de acuerdo con las estrategias de vacunación. La escala fue diseñada por varios investigadores. El ámbito de aplicación es para el público en general. Escala VAX. Esta mide actitudes ante la vacunación mediante doce ítems. La escala comprende cuatro subescalas de tres ítems cada una: desconfianza de los beneficios de la vacuna (mistrust of vaccine benefit (MVB en inglés)), preocupaciones acerca de efectos imprevistos (worries about unforeseen future effects (WUFS en inglés)), preocupaciones acerca del lucro comercial (concerns about commercial profiteering (CCP en inglés)) y preferencias de la inmunidad natural (preference for natural inmunity (PNI en inglés)) (Martin & Petrie, 2017). Los ítems se midieron con una escala tipo Likert de 1 a 6, donde 1 es “totalmente de acuerdo” y 6 “totalmente en desacuerdo”. Los altos puntajes reflejan más actitudes antivacunas (Martin & Petrie, 2017). Se hizo el proceso de back translation de la Escala VAX de Martin y Petrie (2017) al español. Se adaptó al contexto colombiano al verificar expresiones por parte de dos autores y se realizó un estudio piloto para verificar las relaciones de la escala con otras variables.
Procedimiento
Se recolectaron datos de manera presencial y virtual. Cuatro asistentes de investigación se dirigieron a contextos universitarios, donde animaron a los participantes a responder el experimento utilizando códigos QR. Por otra parte, se difundió el experimento por medio de las redes sociales. El experimento se diseñó con la siguiente secuencia de apartados: consentimiento informado y el despliegue de preguntas en distintos apartados como datos demográficos, la Escala VAX y la Escala Dispvac. Los participantes se demoraron, en promedio, 12.42 minutos en completar el experimento.
Análisis de datos Validez de constructo
Los análisis se realizaron en R versión 4.3.1. Los puntajes de cada escala y subescala corresponden a la suma de los puntajes de cada ítem después de ser codificado e invertido, si era relevante. En cuanto al análisis de la estructura interna de la Escala Dispvac, se llevaron a cabo el test de Anderson-Darling y el test de Mardia para identificar la normalidad en las Escalas VAX y Dispvac; se identificó no normalidad en ambas (véase Anexos). Se maneja la no normalidad de las distribuciones a través de la estimación de mínimos cuadrados generalizados (WLS en inglés) en AFE y mínimos cuadrados diagonalmente ponderados (DWLS en inglés) en AFC (Flora & Curran, 2004; Izquierdo et al., 2014). A continuación, se dividió el dataset en dos partes iguales, con el fin de implementar el análisis factorial exploratorio (AFE) (en inglés EFA) en una, y en otra el análisis factorial confirmatorio (AFC) (en inglés CFA). En cuanto a AFE, con rotación oblimin, se determina la idoneidad de los datos para realizar el análisis factorial mediante la prueba KMO (KMO = .89) y la prueba de esfericidad de Bartlett (Chi cuadrado: 4329.839, df = 45, p < .05). Se muestra un grado de adecuación satisfactorio (Pizarro & Martínez, 2020).
Posteriormente se determina la cantidad de factores del modelo a través de un análisis en paralelo.
Con relación al análisis factorial confirmatorio, se realizó con estimación DWLS y rotación oblimin y se interpreta con los índices de ajuste de Bentler y Bonnet (1980) y Herrero (2010) (CFI > .95, TLI > .90, RMSEA < .05). Se especificaron dos modelos comparados: de dos factores y un modelo “control” donde todos los ítems cargan en un único factor. Por otra parte, la consistencia interna de la escala se determinó a través del alfa de Cronbach, el split half de Guttman y el omega de McDonald. Con respecto al análisis de la validez convergente en tanto las Escalas Dispvac y VAX miden actitudes hacia las vacunas de la escala, se realizaron correlaciones de Pearson con puntajes generales y por subescalas con la Escala VAX. Se hipotetizan correlaciones negativamente significativas.
Validez de contenido: juicio de expertos post hoc
Se seleccionaron tres expertos según reputación, experiencia, imparcialidad y disponibilidad (Skjong & Wentworth, 2001), y se evaluaron los ítems en una escala de 1 a 5, usando el coeficiente CVR ajustado de Tristán-López (2008) en cuanto a la suficiencia, coherencia, relevancia y forma de los ítems.
Consideraciones éticas. El presente estudio tuvo la aprobación del Comité de Ética de la Universidad Nacional de Colombia. Se mostraron los consentimientos informados al principio de la encuesta. Los participantes no diligenciaron información sensible la cual permitiera identificarlos.
Resultados
Validez de constructo
Los puntajes de cada escala y subescala corresponden a la suma de los puntajes de cada ítem después de ser codificado e invertido, si era relevante.
Se realizó el test de Anderson-Darling para analizar la estructura interna de la Escala Dispvac y el test de Mardia para identificar la normalidad en las Escalas VAX y Dispvac; se identificó no normalidad en ambas (véase Anexos). Se maneja la no normalidad de las distribuciones a través de la estimación de mínimos cuadrados ponderados (WLS en inglés) y mínimos cuadrados diagonalmente ponderados (DWLS en inglés) (Flora & Curran, 2004; Izquierdo et al., 2014). A continuación, se dividió de manera aleatoria el dataset en dos partes iguales, con el fin de implementar el análisis factorial exploratorio (AFE) en una, y en otra el análisis factorial confirmatorio (AFC). En cuanto al AFE, se determina la idoneidad de los datos para hacer el análisis factorial mediante la prueba KMO (KMO = .89) y la prueba de esfericidad de Bartlett (Chi cuadrado: 4387.228, df = 45, p < .05). Se muestra un grado de adecuación satisfactorio (Pizarro & Martínez, 2020). El modelo de dos factores se determina a través de un análisis en paralelo (véase Anexos).
Por su parte, el AFE sugiere que la estructura factorial consta de dos factores (eigenvalue factor 1 = 3.51; eigenvalue factor 2 = 3.50) y la varianza total explicada es de 70%.
Por otra parte, el AFC sugiere un ajuste satisfactorio a los datos para una solución de dos factores (CFI: .999, TLI: .998, RMSEA: .018, Chi cuadrado = p > .005, correlación entre los factores: .74) en contraposición al modelo de un factor (CFI: .982, TLI: .977, RMSEA: .064, Chi cuadrado = p < .005). Véase Tabla 1 para las cargas factoriales por modelo, la Tabla 2 para ver los indices de ajuste por modelo y el anexo 3 para ver el diagrama del modelo de dos factores.
Tabla 1 Estructura factorial de la Escala Dispvac según AFE y AFC de dos factores
Nota. Cargas factoriales del modelo de dos factores. Los valores en negrilla sugieren más adecuación a un factor asociado.
Tabla 2 Criterios de ajuste de los modelos de uno o dos factores mediante sus respectivos AFE y AFC
Nota. Índices de ajuste para los modelos confirmatorios. Bondades de ajuste: CFI > .95 (Herrero, 2010), TLI > .90 (Bentler & Bonnet, 1980), RMSEA < .05 (Herrero, 2010).
Validez de contenido: juicio de expertos post hoc
El índice de Concordancia de Validez de Contenido ajustado de Tristán-López (CVR’) sugiere que ocho de diez ítems se acordaron como pertinentes, coherentes, relevantes y adecuadamente redactados en las dos dimensiones de actitudes cognitivas hacia la vacunación y la legitimidad percibida de las autoridades propuestas (CVR’). Por otra parte, el ítem “Tengo una imagen negativa de las personas que no se vacunan” no cumplió con ninguno de los criterios (pertinencia = 0, coherencia = 0, relevancia = 0, forma = 0). De manera similar, el ítem “El Gobierno debe proveer el acceso a las vacunas” (pertinencia = .334, coherencia = .334, relevancia = .667, forma = .667) (véase Tabla 3).
Tabla 3 Tabla de correlaciones entre escalas y subescalas de las pruebas Dispvac y VAX
Nota. Correlaciones entre puntajes totales de las Escalas Dispvac y Vax y por subescalas. (*: p < .05; **: p < .01; ***: p < .001).
Consistencia interna. El alfa de Cronbach fue de .91 (IC 95% (.917, .932)) en general para la prueba (alfa Cronbach primer factor: .92, segundo factor: .88). El split half de Guttman muestra un valor general de .96 (IC 2.5% (.85), IC 50% (.93), IC 97.5% (.96)). El omega de McDonald en general fue de .91 (IC 10% (.26, .278)) y por factores (factor 1: .91, factor 2: .88).
Validez convergente del instrumento Dispvac
Las correlaciones se detallan en la Tabla 4. Para efectos de este apartado, se invierte la escala MVB para obtener el puntaje de la Escala VAX (Martin & Petrie, 2017).
Tabla 4 CVR de Tristán-López por ítem
Nota. El índice sugiere que un ítem valorado en cualquier categoría debe ser mayor a .58.
La Escala Dispvac se correlaciona de manera negativa y significativa con el puntaje total de la Escala VAX (variables Dispvac y VAX) (Pearson r = -.14, p < .05). En cuanto a las subescalas, se muestra un patrón similar (mistrust of vaccine benefit (MVB), worries about unforeseen future effets (WUFS), concerns about commercial profiteering (CCP) y preference for natural immunity (PNI)).
Discusión
El objetivo principal del artículo es identificar las propiedades psicométricas de la Escala Dispvac, la cual se aplicó a 1008 personas que residían en Bogotá, Colombia. De esta manera, se encontró que la escala posee un nivel de confiabilidad alto en general y por subescalas respecto a la consistencia interna de la misma. Se encontraron valores satisfactorios para el ajuste del modelo de dos factores (CFI: .99, TLI: .998, RMSEA: .018). Asimismo, la Escala Dispvac se correlaciona de manera negativa y significativa con la Escala VAX tanto de manera general como por subescalas. Lo anterior sugiere evidencia científica de validez de esta escala.
De mayor relevancia aún, es el hecho de que los análisis exploratorios que se condujeron mostraron que la escala se encontraba constituida por dos factores que explican el 70% de la varianza de la intención a vacunarse: actitudes cognitivas hacia la vacunación y legitimidad percibida de las autoridades al requerir la vacunación. El primer factor corresponde a las actitudes cognitivas o evaluaciones relacionadas con la vacunación. Por ejemplo, hay correspondencia con actitudes sobre entidades como la vacunación (e.g., “vacunarse es importante”), sobre sí mismo (e.g., “estoy dispuesto a vacunarme”) y los otros (e.g., “las personas deben vacunarse”, “vacunarse es una responsabilidad cívica”. En general, la literatura sugiere que las actitudes son constructos latentes que subyacen a la reticencia a la vacunación, lo cual es consistente con la literatura previa (Brown et al., 2011; Choi et al., 2023; Dogan et al., 2023; Fan et al., 2021; Kömürlüoğlu et al., 2024; Larson et al., 2016; Marvila et al., 2023; Montuori et al., 2023; Opel et al., 2011; Pérez et al., 2016; Sabahelzain et al., 2022; Suryadevara et al., 2015; Wallace et al., 2019; Yousafzai et al., 2019; Zheng, 2023). En la misma línea, las actitudes positivas hacia la vacunación sugieren mejor predisposición a vacunarse en muestra latinoamericana (Gamez & Quispe, 2024). Por otra parte, es importante mencionar que el primer factor alude a las actitudes cognitivas, las cuales no han sido enfatizadas en contraposición a las actitudes de tipo emocional o comportamental. Consistente con lo anterior, la escala de actitudes VAX comprende actitudes antivacunas de tipo emocional. El primer factor se correlaciona de manera negativa con las dimensiones de VAX. Lo anterior es consistente con la aplicación de la misma escala o escalas afines (Sonan, 2023; Urgilez et al., 2024).
Por otra parte, el segundo factor: legitimidad percibida de las instituciones, incluye ítems relacionados con el papel de las instituciones en la vacunación de la población y se entiende como una creencia de que los actos de cierta entidad son deseables o apropiados dentro de un sistema de normas, valores, creencias y definiciones socialmente (Suchman, 1995; Tyler, 2006). Este factor es compatible con los hallazgos anteriores consistentes con el efecto de las instituciones sobre la decisión individual de vacunarse o no (Pavey et al., 2022a, 2022b; Sarathchandra et al., 2018; Sonan, 2023). Asimismo, se cree que los ítems como “El Gobierno debe/puede exigir la vacunación” o “Las empresas y las escuelas deben/pueden exigir la vacunación” hacen referencia a la legitimidad que las personas perciben sobre las instituciones, en este caso el Gobierno, las escuelas o empresas.
De manera similar, los distintos tipos de evidencia de la escala sugieren la existencia de los dos factores mencionados. Un ejemplo es en la validez de contenido en la cual los expertos califican ocho de diez ítems como pertinentes, coherentes, relevantes y adecuadamente redactados, aunque hay dos que no cumplieron los criterios. Lo anterior sugiere que se necesitan investigaciones futuras con el fin de identificar ítems que puedan tener estas propiedades.
Como se mencionó anteriormente, la medición de la intención de vacunación en varias investigaciones se realiza a través de ítems únicos, los cuales responden a la pregunta de qué tan probable es que la persona se vacune asumiendo que tenga acceso a una dosis (Allington et al., 2021; Guillon & Kergall, 2021; Paul et al., 2021; Pogue et al., 2020; Sherman et al., 2021). Sin embargo, nuestros resultados sugieren que el constructo de intención de vacunación se explica mejor por dos factores en vez de uno solo, y que entran en juego las actitudes de las personas, así como los motivadores externos y la legitimidad percibida de las instituciones que sugieren vacunarse.
Limitaciones
La muestra recolectada está constituida en su mayoría por mujeres entre los 25 años, quienes cursaban un pregrado en diferentes universidades en Bogotá. En ese sentido, no es representativa de la población colombiana y son necesarias las adaptaciones a otras poblaciones con el fin de poder generar resultados generalizables.
La evidencia de validez de contenido se realizó de manera post hoc, lo cual impide que se hayan hecho modificaciones en términos de redacción y similares.
Finalmente, se espera que los hallazgos de este artículo puedan ser útiles para lograr una medición estandarizada y de calidad de la intención de vacunación en las personas tanto en el contexto de la pandemia por COVID-19 como de otras enfermedades infecciosas.1
