Introducción
Los trastornos mentales tienen un alto impacto negativo no sólo en la vida de los pacientes sino también en las familias y en la economía de los estados. Los trastornos mentales, en el ámbito mundial, tiene una carga de discapacidad con un 7,6% de años perdidos de vida saludable (Whiteford et al, 2010).
En Colombia, los datos recientes disponibles muestran que el 9,1 % de la población general puede reunir criterios para un trastorno mental en algún momento de la vida; mientras que el 4,0 % de los ciudadanos pueden informar un trastorno mental durante el último reciente año; y 1,6 % de los ciudadanos reúnen criterios para un trastorno mental en el momento actual o durante el mes más reciente, es decir, que aproximadamente 800.000 colombianos en un mes (Minsalud-Colciencias, 2015).
Por lo tanto, se debe esperar que los trastornos mentales expliquen un número importante de consultas o solicitudes de atención en los servicios de salud, a tal punto que cerca de un sexto de los adultos colombianos requirió tratamiento por psiquiatría en el contexto hospitalario (Minsalud-Colciencias, 2015). Los servicios en salud mental en el ámbito hospitalario toman aproximadamente el 80 % de los recursos destinados a los cuidados en atención mental en los países de bajos y medianos ingresos alrededor del mundo (Jacob et al, 2007; Saxena et al, 2011).
Las personas que reúnen criterios para un trastorno mental con frecuencia son víctimas del complejo estigma-discriminación, CED (Evans-Lacko, Henderson & Thornicroft, 2013). Se entiende que la relación del CED no siempre es lineal entre estigma, prejuicio, estereotipo y discriminación (Campo-Arias & Herazo, 2015; Pescosolido & Martin, 2015). Se define como estigma a la característica o rasgo que se le da una connotación desfavorable o demérito (Link & Phelan, 2001). Por su parte, el prejuicio es la actitud personal negativa basada en la característica devaluada (Major & O'Brien, 2005). Una vez el prejuicio se valida en el contexto social como una característica que amenaza el bienestar de la comunidad o los valores culturales se configura el estereotipo (Haghighat, 2001; Phelan, Link & Dovidio, 2008). Por último, el proceso de devaluación se consolida o se reproduce en comportamientos cotidianos que se institucionalizan la marginación de la persona o del grupo estigmatizado con la vulneración de derechos, la no inclusión,o sea, la discriminación (Yang, Kleinman, Link, Phelan, Lee & Good, 2007) que es una forma de maltrato (Hernández & Escobar, 2004).
El CED relacionado con trastorno mental (CEDRTM) no se limita a la comunidad general, sino que está igualmente presente en profesionales de la salud (Adhikari, Pradhan & Sharma, 2008; Aydin, Yigit, Inandi & Kirpinar, 2003; Minas, Zamzam, Midin & Cohen, 2011; Wahl & Aroesty-Cohen, 2010). Asimismo, el CEDRTM es frecuente en estudiantes de medicina; se ha observado en varios estudios un porcentaje mayor de lo esperado de opinionesnegativas sobre los pacientes con problemas de salud mental (Fernando, Deane & McLeod, 2010; James, Omoaregba & Okogbenin, 2012; Naeem et al, 2006; Ogunsemi, Odusan & Olatawura, 2008).
En consecuencia, durante la última década se han diseñado varias escalas para medir el CEDRTM en el ámbito clínico. Entre estos instrumentos se encuentran la escala Actitud Clínica hacia los Trastornos Mentales, del inglés Mental Illness: Clinicians' Actittudes, MICA (Gabbidonet al, 2013; Kassam, Glozier, Leese, Henderson & Thornicroft, 2010) y la Escala de Conocimiento en Salud Mental, de la traducción en inglés Mental Health Knowledge Schedule, MAKS (Evans-Lacko et al, 2010).
La MICA es una escala de 16 ítems que explora la actitud hacia los trastornos mentales en personal de salud, con adaptaciones para estudiantes y para profesionales, con cuatro dimensiones relacionadas con estudiar temas de salud, trabajar en el área de salud mental, referirse sobre o un trastorno mental y la actitud si presenta un trastorno mental. Los ítems ofrecen cinco opciones de respuestas tipo Likert, desde muy de acuerdo hasta muy en desacuerdo, y puntuaciones posibles entre 16 y 80, a mayor puntuación es más negativa la actitud hacia los trastornos mentales (Gabbidon et al, 2013). La primera versión en inglés de la MICA para estudiantes de la salud se probó en una muestra de 191 estudiantes de enfermería; en este estudio la MICA presentó aceptable validez de apariencia y consistencia interna (alfa de Cronbach) de 0,71; estructura interna compuesta por cinco factores que explican el 53,1 % de la varianza total y valores propios de 3,3 (visión de la salud mental); 1,6 (conocimiento); 1,4 (revelación); 1,2 (diferencias entre salud mental y física) y 1,0 (atención de los trastornos mentales), respectivamente; y adecuada validez convergente (r=0,49) con la escala de actitudes y comportamientos ante trastornos mentales con la RIBS,del inglés Reported and Intended Behaviour Scale (Gabbidon et al, 2013). Posteriormente, se adaptó una versión específica para estudiantes de medicina, esta adaptación se hizo con la participación de 188 estudiantes y la MICA mostró buena consistencia interna, alfa de Cronbach de 0,79; y una prueba de estabilidad con 39 participantes se observó correlación prueba-reprueba de 0,80a las dos semanas de aplicación (Kassam et al, 2010).
La MAKS es un instrumento de 12 ítems con dos componentes, los seis primeros ítems pueden funcionar como escala de medición de constructo al abordar la actitud general, la búsqueda de ayuda, de reconocimiento, de apoyo, de empleo, de tratamiento y las posibilidad de recuperación de los trastornos mentales; el segundo grupo de seis ítems pregunta si el trastorno depresivo mayor, la esquizofrenia, el trastorno bipolar, la dependencia de sustancias, el duelo o el estrés se pueden considerar como trastornos mentales. Los primeros seis ítems de la MAKS en un grupo de 403 estudiantes mostraron alfa de Cronbach de 0,65 y la estabilidad fue excelente, coeficiente de Lin de 0,71, en una sub-muestra de 37 estudiantes que participó en la prueba-reprueba (Evans-Lacko et al, 2010).
No se cuenta con investigaciones que informen el desempeño psicométrico, consistencia interna, dimensionalidad y reproducibilidad de instrumentos para cuantificar el CEDRTM en estudiantes de medicina de Colombia. Es necesario investigar el desempeño psicométrico de los instrumentos de medición en diferentes contextos dado que los indicadores estadísticos pueden mostrar diferencias importantes según características de la población, el idioma o el contexto cultural (Keszei, Novak & Streiner, 2010; Sánchez & Echeverry, 2004). En el desempeño psicométrico se evalúan dos grupos de propiedades: la validez y la confiabilidad (Sánchez & Echeverry, 2004). Existen diferentes aproximaciones de mediciones a la validez: de apariencia, dimensionalidad (análisis de factores), convergente, divergente, nomológica y discriminante, entre otras, y todas suman a la validez del constructo (Cook & Beckman, 2006; Pasquali, 2009; Roberts, Priest & Traynor, 2006; Sánchez & Echeverry, 2004). Por otro lado, para la confiabilidad se cuantifica la consistencia interna y la reproducibilidad (Campo-Arias & Oviedo, 2008; Keszei, Novak & Streiner, 2010; Simancas-Pallares, Herazo& Campo-Arias, 2016). En la práctica, un instrumento de medición en salud es útil si es tanto válido como confiable en la evaluación de un constructo (Cook & Beckman, 2006; Sánchez & Echeverry, 2004).
El objetivo del presente estudio fue explorar el desempeño psicométrico, consistencia interna y dimensionalidad, y la correlación entre MAKS y MICA en estudiantes de medicina en Santa Marta, Colombia.
Materiales y Métodos
Se diseñó un estudio psicométrico o de validación. Este proyecto contó con la revisión y aprobación del Comité Institucional de Ética en Investigación de la Universidad del Magdalena, en congruencia con las normas en investigación en Colombia (Ministerio de Salud, 1993). De la misma forma, se contó con el permiso para el uso de las escalas. Uno de los miembros del grupo de investigación (ACA) participa en el proyecto ÍNDIGO, una iniciativa internacional para conocer el desempeño psicométrico de instrumentos relacionados con la medición del estigma en ámbito internacional.
Participantes
Se solicitó la participación de estudiantes de medicina de dos universidades, una privada (65,3 %) y otra pública (34,5 %), de Santa Marta, Colombia. Se incluyeron estudiantes adultos que aceptaron hacer parte del estudio después de conocer los objetivos del mismo. Se contó con la participación de 507 estudiantes, con edades comprendidas entre 18 y 39 años (M=21,0; DE=2,9). En relación con el género, 282 estudiantes (56,5 %) eran mujeres y 225 (43,5 %) eran hombres. En lo concerniente al nivel de formación, 254 (50,1 %) de los participantes tomaban cursos de formación básica y 243 (49,9 %) de formación clínica de la carrera.
Instrumentos
MICA
La MICA se compone de 16 ítems que se agrupan en cinco dimensiones. Los ítems brindan cinco opciones de respuesta desde "completamente de acuerdo" hasta "completamente en desacuerdo", que se califican de 1 a 5. Seis ítems se califican en forma directa (1 a 5) [3, 9, 10, 11, 12 y 16] y diez de los ítems se califican en forma reversa (5 a 1) [1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 13, 14 y 15]. Las puntuaciones posibles se encuentran entre 16 y 80, a mayor puntuación es más desfavorable la actitud hacia los trastornos mentales (Gabbidon et al, 2013).
MAKS
La MAKS se compone de 12 ítems con dos grupos de ítems: el primero sobre actitud y el segundo sobre conocimiento. El primer componente funciona como una escala de medición de constructo de la actitud hacia los trastornos con patrón de respuesta Likert, con cinco opciones de respuesta desde "muy en desacuerdo" hasta "muy de acuerdo". Los ítems 1, 2, 3, 4, 5,7, 9, 10 y 11 se califican en forma directa de uno a cinco y, en sentido reverso, de cinco a uno los ítems 6, 8 y 12. En consecuencia, cada sub-escala permite puntuaciones entre 5 y 30. En la primera sub-escala a mayor puntuación se considera una actitud más positiva y en la segunda, a mayor puntuación mejor conocimiento en trastorno mental (Evans-Lacko et al, 2010).
Procedimiento
Previo a la aplicación de las escalas fue necesario realizar un proceso completo de traducción y retrotraducción para conseguir la equivalencia lingüística del inglés al español hablado en Colombia (Guimaraes, Haas, Spadoti, Marques dos Santos & Galvão, 2017). El total de los participantes diligenció en el aula de clase, en formato de papel y lápiz, las escalas de medición en una primera aplicación, después de conocer las características del estudio y las normas éticas para el manejo de la información con el respeto de la privacidad y la confidencialidad de las respuestas. Cada estudiante asignó un código a cada formulario construido con las iniciales del nombre y la fecha de nacimiento para el emparejamiento de las respuestas en una segunda aplicación. Un grupo de 80 participantes diligenció el cuestionario en una segunda oportunidad, con un mes entre aplicaciones para medir la estabilidad. La recolección de la información se completó en el primer semestre académico de 2018.
Análisis estadístico
Consistencia interna
Se calculó el coeficiente de alfa de Cronbach (1951) y el omega de McDonald (1970) para conocer la consistencia interna. Se calculó omega de McDonald porque es un mejor indicador de la consistencia interna de una escala de medición de constructo cuando se incumple el principio de tau equivalencia, necesario para el cálculo de alfa de Cronbach (McDonald, 1970). Adicionalmente, se calculó media (M), desviación estándar (DE), correlación corregida entre ítem y puntuación total (CCIT) y alfa de Cronbach si el ítem se omitiera (ACIO).
Dimensionalidad
Para conocer la dimensionalidad de las escalas se probó análisis factorial exploratorio (AFE) y seguidamente análisis factorial confirmatoria (AFC), si era necesario o estaba completamente indicado.
En el AFE se calcularon los coeficientes de Kaiser-Meyer-Olkin, KMO (Kaiser, 1974) y de esfericidad de Bartlett (1950). Se observaron los valores propios y la varianza explicada por cada uno. Asimismo, se estimaron comunalidades y coeficientes los ítems que miden el constructo de cada escala. En el AFC, se estimaron chi cuadrado y los coeficientes RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation, raíz del cuadrado media del error de aproximación) e intervalo de confianza del 90% (IC90%), CFI (Comparative Fit Index, índice comparativo de ajuste), el índice de Tucker-Lewis (TLI) y SRMS (Standardized Mean Square Residual, residuo cuadrado promedio estandarizado).
Reproducibilidad
Para conocer la estabilidad al mes, se calculó el coeficiente de Pearson (1909), si los datos mostraban una distribución normal, o el coeficiente de Spearman (1910), en caso distribución asimétrica. Asimismo, se calculó el coeficiente de correlación intraclase (Shrout & Fleiss, 1979) que es una medida de concordancia, en particular, cuando se presenta un error sistemático en la calificación. Idealmente, se espera un coeficiente mayor a 0,60 (Prieto & Delgado, 2010). Todas las pruebas estadísticas se realizaron con el programa STATA 13.0 (2013).
Resultados
Consistencia interna
Para la MICA se observó alfa de Cronbach de 0,51 y omega de McDonald de 0,33. Las CCIT se observaron en 0,03 y 0,31 y los ACIO entre 0,47 y 0,54. Para los seis primeros ítems de la MAKS, coeficiente alfa de Cronbach de 0,64; y el de omega de McDonald, 0,68. Las CCIT se hallaron en 0,15 y 0,56 y los ACIO entre 0,51 y 0,68. Ver detalles en la tabla 1.
MICA | CCIT | ACIO | |
---|---|---|---|
1. | Sólo aprendo acerca de la salud mental cuando tengo que hacerlo y no me molestaría leer material adicional en el tema | 0,03 | 0,53 |
2. | Las personas con trastornos mentales graves nunca pueden recuperarse lo suficiente para tener una buena calidad de vida | 0,27 | 0,48 |
3. | Trabajar en el área de salud mental es tan respetable como el trabajo en otras área de la salud o el cuidado social | 0,19 | 0,50 |
4. | Si yo tuviera una enfermedad mental, no lo diría a ninguno de mis amigo por temor a ser tratado en forma diferente | 0,24 | 0,48 |
5. | Las personas con enfermedades mentales son peligrosas la mayoría de las veces | 0,31 | 0,47 |
6. | El personal de la salud y de la asistencia social conocen más a cerca de la vida de las personas que tratan por trastorno mental que los familiares y amigos | 0,10 | 0,51 |
7. | Si yo tuviera un trastorno mental nunca lo admitiría ante mis colegas por miedo a ser tratado de forma distinta | 0,27 | 0,47 |
8. | Ser profesional en área de la salud o social de la salud mental no es ser realmente un profesional en el área de la salud o la asistencia social | 0,28 | 0,47 |
9. | Si un colega mayor me instruyera que tratara de manera irrespetuosa a una persona con trastorno mental, yo no seguiría sus recomendaciones | 0,04 | 0,54 |
10. | Yo me siento igualmente cómodo de dialogar con una persona con trastorno mental que con una persona con una enfermedad física | 0,22 | 0,49 |
11. | Es importante que el personal de salud que atiende a personas con trastorno mental se asegure que su salud física sea evaluada | 0,09 | 0,51 |
12. | El público no necesita ser protegido de las personas con trastorno mental | 0,10 | 0,51 |
13. | Si una persona con trastorno mental se queja de un dolor físico, por ejemplo, un malestar en el pecho, yo atribuiría el síntoma al trastorno mental | 0,22 | 0,49 |
14. | De los médicos generales no se debería esperar una completa evaluación de una persona con trastorno mental porque ellos deben remitirse a un especialista | 0,17 | 0,50 |
15. | Yo usaría el término "loco", "atolondrado", etc. para referirme a un colega que he visto en mi trabajo | 0,21 | 0,49 |
16. | Si un colega me comenta que presenta un trastorno mental, no me importaría trabajar con él. | 0,20 | 0,49 |
1. | La mayoría de las personas con un trastorno mental quieren tener un trabajo remunerado | 0,29 | 0,63 |
2. | Si un amigo tuviera un problema de salud mental, yo le recomendaría que buscara ayuda profesional | 0,56 | 0,51 |
3. | La medicación puede ser un tratamiento efectivo para las personas con problemas de salud mental | 0,53 | 0,53 |
4. | La psicoterapia, por ejemplo, la terapia psicológica o la consejería, puede ser un tratamiento adecuado para los problemas de salud mental | 0,56 | 0,52 |
5. | Las personas con trastornos mentales graves pueden recuperarse completamente | 0,16 | 0,66 |
6. | La mayoría de las personas con problema de salud mental busca ayuda profesional | 0,15 | 0,68 |
El patrón de respuesta en los ítems de conocimiento de la MAKS se presenta en la tabla 2.
Ítem | Muy en Desacuerdo | En desacuerdo | No Seguro | De acuerdo | Muy de acuerdo |
---|---|---|---|---|---|
La depresión es una enfermedad mental | 17 (3,4) | 40 (7,9) | 60 (11,8) | 186 (36,7) | 204 (40,2) |
El estrés es un trastorno mental | 29 (5,7) | 95 (18,7) | 139 (27,4) | 153 (30,2) | 91 (17,9) |
La esquizofrenia es una enfermedad mental | 20 (3,9) | 11 (2,2) | 20 (3,9) | 161 (31,8) | 295 (58,2) |
El trastorno bipolar es un trastorno mental | 14 (2,8) | 14 (2,8) | 29 (5,7) | 169 (33,3) | 281 (55,4) |
La adicción a drogas como una enfermedad mental | 28 (5,5) | 67 (13,2) | 124 (24,5) | 168 (33,1) | 120 (23,7) |
El duelo por la muerte de un ser querido es un trastorno mental | 81 (16,0) | 154 (30,4) | 147 (29,0) | 82 (16,2) | 43 (8,5) |
Dimensionalidad
El AFE para la MICA mostró KMO=0,59 y prueba de la esfericidad de Bartlett presentó chi cuadrado=782,38; gl=120; p<0,001. El coeficiente KMO fue bajo lo que indicaba la dificultad para hallar factores latentes en el conjunto de ítems de la escala. Eso se evidenció en seis dimensiones que mostraron valores propios entre 1,11 y 2,17 que explicaron entre 6,9 y 13,6 % de la varianza. Ver tabla 3.
Factor | Valor propio | % Varianza |
---|---|---|
I | 2,17 | 13,6 |
II | 1,69 | 10,6 |
III | 1,38 | 8,6 |
IV | 1,25 | 7,8 |
V | 1,13 | 7,0 |
VI | 1,11 | 6,9 |
Total | - | 54,5 |
Sin embargo, la revisión de la estructura de coeficiente corroboró la deficiente dimensionalidad, como se podía anticipar el bajo coeficiente que mostró el KMO y la baja consistencia interna de la escala total. No se realizó AFC porque no había una estructura plausible a corroborar para la MICA.
El AFE para la dimensión de actitud de la MAKS presentó KMO=0,74 y prueba de la esfericidad de Bartlett presentó chi cuadrado=462,0; gl=15; p<0,001. Se evidenciaron en dos dimensiones que mostraron valores propios entre 2,28 (opinión general) y 1,10 (ayuda profesional) que explicaron entre 38,3 y 18,3 % de la varianza. Ver tabla 4.
Ítem | Comunalidad | Coeficiente | |
---|---|---|---|
Factor I | Factor II | ||
1 | 0,206 | 0,449 | |
2 | 0,569 | 0,748 | |
3 | 0,470 | 0,686 | |
4 | 0,511 | 0,683 | |
5 | 0,119 | 0,313 | |
6 | 0,125 | 0,261 |
En el AFC, se observaron aceptables coeficientes de bondad de ajuste: chi cuadrado=20,59; gl=8; p=0,008; RMSEA=0,06 (IC90% 0,03-0,09); CFI=0,97; TLI=0,95; y SRMR=0,03.
De la misma forma, se probaron versiones sin los ítems 2, 5 y 6, de cuatro y cinco, respectivamente, y se observó que una versión de cinco ítems sin el ítem 6 presentó mejores indicadores: KMO=0,73 y prueba de la esfericidad de Bartlett presentó chi cuadrado=437,1; gl=10; p<0,001 y una única dimensión con valor propio de 2,23 (opinión general) e indicadores de bondad de ajuste: chi cuadrado=11,98; gl=5; p=0,04; RMSEA=0,05 (IC90 % 0,01-0,09); CFI=0,98; TLI=0,97; y SRMR=0,03. La mejor versión de cinco ítems mostró alfa de Cronbach de 0,68 y omega de McDonald de 0,69.
La mejor versión de cuatro ítems, y la mejor de todas fue aquella a que se eliminaron los ítems 5 y 6. Para esta versión mostró KMO=0,73 y prueba de la esfericidad de Bartlett con chi cuadrado=412,4; gl=6; p<0,001. La única dimensión (actitud general) presentó valor propio de 2,17 responsable del 54,2 % de la varianza total. Esta versión mostró chi cuadrado=2,71; gl=2; p=0,26; RMSEA=0,03 (IC90% 0,00-0,09); CFI=0,99; TLI=0,99; y SRMR=0,01. Esta versión mostró alfa de Cronbach de 0,71 y omega de McDonald de 0,72. Ver tabla 5.
Reproducibilidad
Para la MICA se calculó el coeficiente de correlación de Pearson (r) dado que las distribuciones de las puntuaciones fueron simétricas en ambas aplicaciones, r=0,44; y el CCI fue 0,61. Para la MAKS se estimó el coeficiente de correlación de Spearman (r s ) puesto en ambas aplicaciones las puntuaciones totales en el componente de actitud mostraron distribuciones asimétricas, r s =0,44; y el CCI fue 0,60. La correlación entre MICA y MAKS fue baja (r s =0,20).
Discusión
En el presente estudio se observó que la sub-escala de la MAKS para medir actitudes hacia los trastornos mentales presentó aceptable consistencia interna, dimensionalidad y reproducibilidad; no obstante, una versión de cuatro ítems (sin los ítems 5 y 6) mostró excelente rendimiento en dimensionalidad y consistencia interna. Por otro lado, se hallaron pobres indicadores de consistencia interna y dimensionalidad para la MICA en estudiantes de medicina de Santa Marta, Colombia.
En el presente estudio la MICA mostró deficientes indicadores de consistencia interna y dimensionalidad. Este hallazgo es contrario a lo que observaron Gabbidon et al (2013) y Kassam et al (2010) con la versión en inglés que presentó alfa de Cronbach de 0,71 y 0,79. Sin embargo, Gabbidon et al (2013) informaron una dimensionalidad cinco factores que explican el 53,1 % de la varianza total y no se consideró los problemas prácticos y teóricos que plantea una estructura con factores con valores propios inferiores a 1,4 y menos de dos ítems por dimensión (Gorsuch, 1997; Streiner, 1994).
En la presente investigación se halló que la subescala de actitud de la MAKS modesta consistencia. Este hallazgo es consistente con lo que informaron Evans-Lacko et al (2010)para la versión inglesa, con coeficiente de alfa de Cronbach de 0,65. No obstante, la dimensionalidad observada para estos seis ítems fue cuestionable y se observó una mejor significativa con la omisión de dos ítems, 5 y 6. El estudio de presentación de la MAKS no presentó el análisis de la dimensionalidad del instrumento (Evans-Lacko et al, 2010). En tercer lugar, en el presente estudio se observó una estabilidad aceptable para la MAKS con una medida específica de concordancia, el CCI=0,60. Este dato es similar a la estabilidad observada para la versión en inglés (Evans-Lacko et al, 2010).
Para la consistencia interna, alfa de Cronbach y omega de McDonald, se esperan valores entre 0,70 y 0,95 (Oviedo & Campo-Arias, 2005; Keszei et al, 2010). Mientras, que la evaluación de la dimensionalidad de un instrumento es un proceso que conjuga elementos cualitativos y cuantitativos, un diálogo permanente entre los elementos teóricos que subyacente al constructo y los indicadores estadísticos (Campo-Arias, Herazo & Oviedo, 2012). Por lo general, se espera contar con una solución factorial que muestre factores claramente diferenciados, por lo menos con tres ítems cada uno, y que la solución factorial en el AFE explique al menos el 50 % de la varianza total (Campo-Arias et al, 2012; Gorsuch, 1997; Streiner, 1994). Y en el AFC es deseable observar chi cuadrado un valor no mayor de 4, con 2 grados de libertad y probabilidad mayor del 0,05 o en su defecto un cociente de chi cuadrado dividido entre los grados de libertad menor a 3, RMSEA y SRMR con valores cercanos a 0,06; y CFI y TLI mayores a 0,90 (Hu & Bentler, 1999). Finalmente, los indicadores de reproducibilidad deben muestran valores superiores a 0,600tanto en las correlaciones de Pearson o Spearman (Prieto & Delgado, 2010) o con el coeficiente correlación intraclase, un mejor estimador de la concordancia y, por lo tanto, de estabilidad para una escala de medición de constructo (Simancas-Pallares et al, 2016).
En un avance importante en el estudio del CEDRTM contar con las primeras escalas para cuantificar la magnitud del problema. No obstante, estos instrumentos están en las etapas iniciales del proceso de construcción, no pasan aún la prueba del tiempo, y es evidente que es necesario considerar todos los aspectos del desarrollo de escalas de medición en salud, deben estar respaldadas por un fuerte concepto teórico y tener indicadores aceptables tanto de validez como de confiabilidad en diferentes contextos y poblaciones (Cook & Beckman, 2006; Guimaraes, et al, 2017;Keszei, Novak & Streiner, 2010; Sánchez & Echeverry, 2004). El AFE y el AFC usado en el presente estudio son de gran importancia en ese proceso de revisión y refinamiento de estos instrumentos (Campo-Arias et al, 2012; Gorsuch, 1997; Reise, Waller & Comrey, 2000; Streiner, 1994).
El CEDRTM es una barrera de acceso a servicios de salud para pacientes y familiares (Campo-Arias, Oviedo & Herazo, 2014). Los pacientes se sienten discriminado en diferentes contextos, incluso en los servicios de salud mental (Dinos, Steven, Sefarti, Weich & King, 2014; Mukherjee, Fialho, Wijetunge, Checinski & Surgenor, 2002). El CEDRTM se convierte un estresor que deben afrontar las personas que reúnen criterios para un trastorno mental (Meyer, 2003) y explica una porción importante de las desigualdades en salud de las personas que reúnen criterios para un trastorno mental (Hatzenbuehler, Phelan & Link, 2013). Es imposible garantizar el mejor cuidado posible en salud mental si persiste el CEDRTM (Campo-Arias et al, 2014).
Este estudio tiene la fortaleza de explorar el rendimiento psicométrico de un par de escala de medición del CEDRTM en estudiantes de medicina de habla hispana, con una aproximación estadística más robusta como el AFC. Sin embargo, tiene la limitación propia de los estudios psicométricos que no permiten generalizaciones, sólo aplican a la población participante; aunque, se pudiera teorizar un rendimiento similar en un contexto parecido (Keszei et al, 2010; Sánchez & Echeverry, 2004).
Conclusión
Se concluye que la sub-escala de la MAKS que cuantifica actitud hacia los trastornos mentales presenta aceptable consistencia interna, dimensionalidad y reproducibilidad; sin embargo, una versión sin los ítems 5 y 6 presenta un mejor desempeño. Por otra parte, la MICA muestra un pobre rendimiento en consistencia interna, dimensionalidad y reproducibilidad. Por el momento, se recomienda utilizar MAKS para CEDRTM entre estudiantes de medicina en Santa Marta, Colombia. Es necesario observar el desempeño de la MASK y revisar los ítems de la versión en español de la MICA.