Introducción

En términos generales, como producto de las mejoras en la calidad de vida de los habitantes de las sociedades posindustriales, la esperanza de vida se ha venido incrementando rápidamente en las últimas décadas (Kim, 2012). Del mismo modo, estos cambios han llevado a un crecimiento de la población adulta mayor, de tal modo que se estima que la proporción de personas con más de 60 años se duplicará del 11 % al 22%, entre el 2015 y 2050 (Organización Mundial de la Salud ^{[OMS], 2022}). En el Perú, este sector representa el 12.7% de la población total, siendo aproximadamente 4 millones 140 mil adultos mayores de 60 años (Instituto Nacional de Estadística e Informática ^{[INEI], 2020}). Desafortunadamente, prevalece aún una representación social negativa del envejecimiento (^{Ramos et al., 2009}), dado que se suele asociar a aislamiento social, disminución de autocontrol, desvinculación con la vida y aumento de dependencia respecto de otros (^{Salagre et al., 2022}; ^{Satorres, 2013}). Estos factores repercuten en el bienestar psicológico (^{Ruiz-Domínguez & Blanco-González, 2019}), calidad de vida (^{Nunes Baptista et al., 2021}; ^{Salagre et al., 2022}) e índices de salud y mortalidad (^{Kingston et al., 2015}). Por ello, surge la necesidad de que se implementen de manera efectiva políticas públicas diseñadas para esta población bajo el enfoque conceptual de envejecimiento exitoso (^{Caycho-Rodríguez et al., 2019}; ^{Gu et al., 2016}; ^{Ramos et al., 2009}; ^{Satorres, 2013}), orientadas a su desarrollo integral, y que les permita disfrutar de una vida plena con bienestar físico, mental y social (^{Diener et al., 2018}; ^{Ferrada & Zavala, 2014}; ^{Oh et al., 2021}).

Con el paso de los años y debido al interés de los investigadores por estudiar el bienestar, se formularon dos paradigmas marcadamente distintos: el hedonista y el eudaimónico (^{Flores-Kanter et al., 2018}; ^{Kaur & Pooja, 2016}). Para la escuela hedónica, el bienestar es subjetivo y se conceptualiza como la percepción que tienen las personas sobre la vida que experimentan y que evalúan de manera positiva (^{Baquedano-Rodríguez & Rosas Muñoz, 2020}). Entonces, el bienestar psicológico subjetivo incluye la felicidad, el afecto positivo y la satisfacción con la vida (^{Diener, 2009}), existiendo predictores universales y únicos de este bienestar (^{Diener et al., 2018}), que se alcanza cuando se cubren determinadas necesidades; entre ellas destacan la autonomía, la competencia y las relaciones interpersonales adecuadas (^{Castro, 2009}; Diener, 1994). Por el contrario, desde el enfoque eudaimónico, el bienestar psicológico es un concepto más integral que incluye significación personal, propósito de vida (^{Baquedano-Rodríguez & Rosas Muñoz, 2020}), y autorrealización (^{Ryff, 1989}; ^{Ryff & Keyes, 1995}), lo que implica que para alcanzar este bienestar se deben potencializar las competencias y lograr el desarrollo personal (^{Vivaldi & Barra, 2012}), considerando sus dimensiones social e individual (^{Vargas, 2020}); además, su incremento es esencial para el bienestar óptimo, la participación social, prosperidad económica (^{Enns et al., 2016}) y una vida de calidad (^{Enns et al., 2016}; ^{Forsman et al., 2011}).

Desde el enfoque eudaimónico, se han elaborado a su vez, un conjunto de modelos teóricos para entender el bienestar psicológico, destacando la propuesta de ^{Ryff (1989)} -como la más asumida por los investigadores-, que considera el bienestar psicológico como multidimensional, integrando las teorías del ciclo vital, del óptimo desarrollo humano y del funcionamiento mental positivo, e incluyendo aspectos relacionales, sociales y del entorno para su evaluación (^{Ryff & Keyes, 1995}).

La apreciación del bienestar psicológico está determinada por factores sociodemográficos como la edad, el sexo, estado civil, grado de instrucción, tipo de familia, nivel socioeconómico, entre otros. Asimismo, otros trabajos relacionados con el bienestar psicológico encontraron que las dimensiones proyecto de vida y crecimiento personal evidencian cambios asociados a la edad, mientras que la autonomía y el dominio del entorno son más invariables (^{Mesa-Fernández et al., 2019}; ^{Ryff, 1989}). Otras investigaciones indican que las necesidades no cubiertas o no satisfechas por los adultos mayores se relacionan con variables psicosociales como el acompañamiento de un cuidador, la incomodidad psicológica, la resiliencia y las ocupaciones cotidianas (^{Carvacho et al., 2021}; ^{Caycho et al., 2019}; ^{Gonzáles-Fuentes & Palos, 2016}).

Los enfoques actuales consideran que el envejecimiento satisfacto rio puede experimentarse con estilos de vida saludables y gestión salutogénica (^{Yeh et al., 2023}). La evidencia ha demostrado que el bienestar y la calidad de vida dan resultados positivos como la reducción de la mortalidad (^{F0ns et al., 2013}), mejoras en las funciones psicológicas, cognitivas y competencias sociales (^{Jackson et al., 1998}; ^{Potempa et al., 2010}; ^{Scult et al., 2015}); por el contrario, se conoce que los adultos mayores sin educación y apoyo social presentaron más posibilidad de tener problemas relacionados con la salud mental y mayor vulnerabilidad social que impacta negativamente en su salud; por tanto, surge la necesidad de generar leyes y estrategias sociales desde los gobiernos para mejorar el bienestar mental y psicológico de los adultos mayores (^{Aguedo-Suárez et al., 2015}), así como establecer alianzas con personas, grupos, entidades nacionales e internacionales, para lograr satisfacer la potencialización de los servicios dirigidos al adulto mayor (^{Osorio et al., 2018}).

Casullo, tomando como base el modelo de Ryff, define el bienestar psicológico como el estado en que el sujeto concibe su vida como integralmente positiva y muestra satisfacción con la misma (^{Casullo, 2002}; ^{Figuerola-Escoto et al., 2021}), plantea un constructo en el que enlazan componentes cognitivos, vínculos relacionales y estados emocionales (^{Castro, 2009}), proponiendo un modelo de cuatro dimensiones: (1) control de situaciones, percibida como la facultad que tienen los individuos de desenvolverse en su entorno adecuadamente; (2) aceptación/ control, sentimiento de bienestar con uno mismo; (3) vínculos, relacionado con el tipo de las relaciones interpersonales y, (4) proyectos, en las aspiraciones, logros y propósito de vida; incluidos en la Escala de evaluación del Bienestar Psicológico BIEPS-A (^{Casullo, 2002}).

La primera versión del BIEPS-A fue la Escala de Bienestar Psicológico para jóvenes adolescentes (BIEPS-J) (Figuerola, 2020). ^{Casullo y Castro (2000)} diseñaron y validaron una escala breve autoadministrable para la evaluación del bienestar psicológico en adolescentes argentinos de 13 a 18 años, instrumento conformado por 13 ítems, distribuidos en cuatro dimensiones: control, aceptación/control, vínculos y proyectos; el cual presentó una confiabilidad global bastante aceptable de .74, mostrándose adecuado para la medición del bienestar psicológico. Posteriormente, ^{Casullo (2002)} utilizó los reactivos del BIEPS-J para el proceso de validación en adultos argentinos de 19 a 61 años, utilizando un análisis de componentes principales con rotación varimax, con el cual determina que el bienestar psicológico está conformado por las cuatro dimensiones, dando origen a la Escala de evaluación del Bienestar Psicológico, BIEPS-A.

En los últimos tiempos, se ha tratado de medir el bienestar en adultos mayores aplicando diversos instrumentos que miden este constructo o factores asociados al mismo, entre ellos: la Escala de Satisfacción con la Vida (SWLS), instrumento desarrollado por Diener en 1985, en el que se valora la experiencia vital de forma global, presentado en versión española por ^{Vázquez et al. (2013}); la escala de WHOQOL-BREF, creada por la OMS en 1996, con la cual se evalúa calidad de vida y cuenta con diversos estudios en grupos etarios y poblaciones específicas (^{Espinoza, 2011}; ^{López et al., 2016}); el WHO Well-being Index creado por Bech en el 2004, que determina el bienestar general, validada en adultos mayores argentinos (^{Serrani, 2015}); la escala WHOQOLOLD, creada por la OMS en el 2005, mide calidad de vida en adultos mayores y cuenta con estudios en población hispanoamericana (^{Hernández-Navor et al., 2015}; ^{Urzúa & Navarrete, 2013}); la Escala de Felicidad de Lima (EFL) desarrollada por ^{Alarcón (2006)}, evalúa el bienestar subjetivo. Además, se cuenta también con la Escala de bienestar mental de Warwick-Edimburgo (WEMWBS), validada para población adulta mayor chilena (^{Carvajal et al., 2015}).

La Escala BIEPS-A cuenta con algunos estudios en los que se ha evaluado sus propiedades psicométricas, como el realizado por ^{Figuerola-Escoto (2021)} en universitarios mexicanos. En este se descartaron 4 reactivos y se encontró una estructura unifactorial para los restantes 9, mediante la aplicación de un análisis factorial exploratorio, mientras que la consistencia interna medida con el alfa de Cronbach fue aceptable (.78) y elevada con el alfa ordinal (.90). Por otro lado, en el Perú se han reportado estudios que analizaron las propiedades psicométricas del BIEPS-A en estudiantes universitarios, tal como el realizado por Do-mínguez-Lara (2014), quien a través del análisis factorial confirmatorio encontró que los datos responden a la estructura de cuatro dimensiones relacionadas, y en cuanto a la confiabilidad, el alfa de Cronbach para las subescalas y escala general son altos > .80. De igual manera, ^{Cassaretto y Martínez (2017)} analizaron la consistencia interna de la escala total obteniendo un coeficiente alfa de .82 en una muestra de 201 universitarios; además, ^{Huamani y Arias (2018)} confirmaron la estructura de cuatro factores correlacionados, aunque tras la eliminación de los ítems 3, 4, 5 y 9, haber correlacionado ítems pertenecientes a diferentes dimensiones y reconfigurar la composición de cada factor. Por último, ^{Heredia-Mongruty Romero (2021)}, tras efectuar un análisis factorial confirmatorio encontraron valores de bondad deficientes para el modelo de cuatro factores y un coeficiente de omega de McDonald de .76 en una muestra de 423 participantes.

Como se ha informado, actualmente se dispone de validaciones peruanas para la escala BIEPS-A, en grupos etarios que comprenden la adultez temprana y la adultez media; sin embargo, existe una ausencia de validaciones para la creciente población adulta mayor peruana. Por lo tanto, contar con este instrumento permitiría una mejor evaluación e identificación oportuna de casos sensibles que permitiría implementar programas de prevención selectiva que respondan a las necesidades de atención específicas para esta población vulnerable, dado que presentan dolencias y problemas crónicos de salud (^{Meléndez et al., 2018}), a lo que se suman condiciones desfavorables para su vida, entre ellas, el escaso acceso a servicios básicos como salud y pensión, la discriminación por edad o violencia (Instituto de Democracia y Derechos Humanos [Idehpucp], 2018; INEI, 2020). En consecuencia, este estudio busca analizar las evidencias psicométricas de validez, confiabilidad e invarianza factorial de la Escala de Bienestar Psicológico BIEPS-A, en una muestra de adultos mayores peruanos.

Método

Resultados

Correlaciones policóricas

En principio, se presenta la matriz de correlaciones policóricas que se utilizó como insumo para el análisis de datos (véase Tabla 1).

Tabla 1 Matriz de correlaciones entre los ítems de la Escala BIEPS-A 

No obstante, cuando los índices de ajuste son insuficientes se reespecifica el modelo para lograr un mejor ajuste (Hair et al., 2001). Se retendrán los reactivos que tengan un lambda mayor o igual a .50 (λ ≥ .50). La confiabilidad se estimó a través de los coeficientes alfa (^{Cronbach, 1951}) y omega (McDonald, 1999), considerando magnitudes > .80 como aceptables (^{Celina & Campo, 2005}). Para evaluar las evidencias de validez en relación con otras variables se utilizó un coeficiente de correlación de Pearson, considerando un p-valor < .05, y las magnitudes del tamaño del efecto como pequeño (R²=.01), mediano (R²=.10) y grande (R² = .25) (^{Cohen, 1988}). El análisis de invarianza factorial tanto configural, métrica, escalar y residual, se realizó para explorar posibles diferencias estructurales entre hombres y mujeres, se consideraron las diferencias en el CFI (ΔCFI) y el RMSEA (ΔRMSEA), los cuales debían estar por debajo de .01 (^{Rutkowski & Svetina, 2013}; Svetina et al., 2019) para así indicar que el instrumento es invariante en hombres y mujeres (Svetina et al., 2019).

Evidencias de validez basadas en la estructura interna

En la Tabla 2 se puede observar los valores del AFC de la Escala BIEPS-A, que fue realizado con los estimadores MLR y WLSMV. En primer lugar, se presenta el modelo 1 con la estructura original de 13 ítems que muestran índices de ajuste no adecuados (^{Escobedo et al., 2016}; ^{Hooper et al., 2008}; Ruíz et al., 2010), esto indica que la estructura original propuesta no es la adecuada, motivo por el cual se ejecuta el análisis factorial exploratorio (véase Tabla 3), de los cuales se obtienen el modelo 2 y 3 que proponen una distribución de ítems nueva. El modelo 2 considera 12 ítems debido a que después de ejecutar un análisis factorial exploratorio (AFE) se encontró que el ítem 5 carga en un solo factor, motivo por el cual fue excluido, siguiendo la recomendación que indica que un factor debe tener un mínimo de 3 o 4 ítems (^{Fabrigar et al., 1999}; ^{Ferrando & Anguiano-Carrasco, 2010}). Así mismo, en el modelo 2 se optó por covariar los ítems 9 ~ 10, pues presentaban alto puntaje en el índice de modificación, lo cual indica que existe covarianza entre ambos ítems y que medirían lo mismo (^{Brown & Moore, 2012}). Con la finalidad de mejorar el modelo se decidió probar un modelo reespecificado (modelo 3) con la exclusión del ítem 9, debido a que presentaba la menor carga factorial entre los reactivos covariados, solo se aplicó esta covariación ya que no se recomienda usar tantas correlaciones entre residuales (^{Domínguez-Lara, 2019}), una vez realizado este paso, se encontró un modelo de 11 ítems con valores óptimos y mejor ajuste. A la vez, se muestran los índices de ajuste del modelo 3 para la muestra final por cada uno de los sexos y en todos los casos son óptimos.

Tabla 2 Índices de ajuste para los modelos propuestos para la Escala BIEPS-A 

En la Tabla 3 se detalla el proceso de evaluación que se realizó pos análisis factorial confirmatorio de la propuesta original, donde se buscó explorar si otra estructura explicaba mejor el constructo en la muestra de adultos mayores, debido a que los índices del modelo original no eran adecuados, llegándose a la conclusión que una propuesta de 11 ítems explica de mejor manera el constructo bienestar psicológico, la cual, incluso tiene un porcentaje de varianza que se encuentra en el límite considerado como adecuado al ser mayores a 40% (^{Morales, 2006}), a pesar de que algunos autores refieren que es un criterio confuso por lo cual lo desaconsejan (^{Lloret-Segura et al., 2014}). El modelo 3 (11 ítems) es considerado definitivo gracias a que omite la correlación entre residuales (ítems covariados).

Tabla 3 Análisis factorial exploratorio de la Escala BIEPS-A 

Nota:*Ítem eliminado por criterio de ^{Fabrigar et al. (1999)}; ^{Ferrando y Anguiano-Carrasco (2010)}.

**Ítems covariados por correlación de residuales; para el modelo 3 se quita el 9 debido a que posee una carga menor.

En la Tabla 4 se presentan las cargas factoriales de los modelos propuestos con ambos estimadores MRL y WLSMV, y se evidencia que en el modelo 3 con 11 ítems, las cargas factoriales tienen valores adecuados (> .50); también se presentan las cargas factoriales para el grupo de sexo femenino y masculino del modelo 3. Por lo tanto, la nueva estructura interna de la Escala BIEPS-A hallada en este grupo de adultos mayores peruanos quedó conformada según se presenta en la Tabla 5.

Tabla 4 Cargas factoriales del AFC de los modelos propuestos 

Nota: *Ítems covariados por correlación de residuales; para el modelo 3 se quita el 9 debido a que posee una carga menor

Tabla 5 Distribución de los ítems propuestos del modelo 3 (11 ítems) 

Análisis bifactor

En la Tabla 6 se presentan los cálculos de los índices bifactor procesados en la calculadora de ^{Dueber (Dueber, 2017}, 2020), se encontró que el ECV del Factor General (FG = .50) es menor a .70, lo que es un indicador de que no se presenta unidimensionalidad; sin embargo, el PUC = .71 es mayor a .70, lo que indica que es viable para plantear unidimensionalidad (Rodríguez et al., 2016a,b). De igual manera, el omega jerárquico del factor general (ωH = .63) fue menor a .80, lo que también indicaría que no se hace viable la unidimensionalidad de la escala de bienestar psicológico (Reise et al., 2013), sumado a ello, los valores de omega jerárquico de los factores específicos que están por debajo de lo esperado (ωhs ≥ 0.30) a excepción del Factor 1. A pesar de ello, el coeficiente H del factor general fue mayor a .70, este indicador sugeriría una variable latente general (^{Hancock & Mueller, 2001}). Respecto a la determinación de los factores (FD) fue menor a .90, lo cual muestra que este índice no es óptimo (^{Gorsuch, 1983}). En términos generales no existe un consenso entre los valores estadísticos para asegurar la unidimensionalidad de la propuesta de 11 ítems.

Tabla 6 Índice bifactor del modelo 3 

Nota: ECV = Varianza extraída común; H = índice de replicabilidad de constructo; PUC = Porcentaje de correlaciones no contaminadas; FD = Determinación del factor.

Evidencias de invarianza factorial

En la Tabla 7 se observan los resultados de la invarianza factorial de la Escala de Bienestar Psicológico (Modelo 3-11 ítems) según el sexo de los participantes. De esta forma, se evidencia que las variaciones en el CFI (ΔCFI) y RMSEA (ΔRMSEA) son menores a .01 en la mayoría de los casos, a excepción de la invarianza residual (^{Rutkowski & Stevina, 2013}), lo cual indica que existen diferencias en el instrumento en función al sexo, es decir, la Escala de Bienestar Psicológico (Modelo 3-11 ítems) es variante a nivel residual en la evaluación de hombres y mujeres, lo que indicaría que se presenta una invarianza factorial parcial con respecto al sexo. Utilizando los mismos criterios mencionados se observa que el CFI (ΔCFI) y RMSEA (ΔRMSEA) en la mayoría de los índices mostrados son superiores a lo esperado, lo que equivale a decir que el instrumento es variante respecto de asistir o no a los CAM.

Tabla 7 Índices de ajuste del análisis de invarianza factorial de la escala de bienestar psicológico según el sexo y condición de asistencia a un CAM (modelo 11 ítems) 

Discusión

El objetivo de este estudio fue analizar las evidencias psicométricas de la Escala de Bienestar Psicológico para adultos (BIEPS-A) en una muestra de adultos mayores peruanos. Los resultados del AFC permiten presentar una propuesta estructural de tres factores correlacionados: proyectos, control y autonomía, con 11 ítems para la Escala BIEPS-A validada con valores óptimos e índices de ajuste idóneos, presentando mejores ajustes para la población de adultos mayores limeños que el modelo original, el cual presentaba una estructura de cuatro factores y de 13 ítems (^{Casullo, 2002}), reafirmada en estudiantes universitarios (^{Domínguez-Lara, 2014}), que difería también del modelo unifactorial de 9 reactivos obtenido con adultos mexicanos (^{Figuerola-Escoto et al., 2021}). El nuevo modelo encontrado en este estudio obedece a la exclusión del ítem 5 y 9; el ítem 5 ("Generalmente le caigo bien a la gente") fue separado por cargar en un solo factor, siendo recomendable tener por lo menos 3 o 4 por cada factor (^{Fabrigar et al., 1999}; ^{Ferrando & Anguiano-Carrasco, 2010}), y el ítem 9 ("En general, hago lo que quiero, soy poco influenciable") fue apartado, porque presentaba covarianza con el ítem 10, y tenía menor carga factorial respecto de este último, evitando así utilizar demasiadas correlaciones entre residuales (^{Domínguez, 2019}).

Esta nueva estructura con tres factores correlacionados -proyectos, control y autonomía-, difiere de la estructura de cuatro factores, control/aceptación, autonomía, vínculos, y proyectos propuesta por ^{Casullo (2002)}. Al respecto, no existe consenso entre los investigadores sobre la estructura de la Escala BIEPS-A. Por un lado, ^{Domínguez (2014)} confirmó esta estructura de cuatro factores, su estudio se realizó con universitarios entre 16 y 44 años (Media = 20.8, DE=3.58). Igualmente, en el estudio de ^{Huamani y Arias (2018)} se confirmó esta misma estructura, pero se requirió eliminar tres reactivos (4, 5 y 10), y se tuvo que correlacionar el ítem 9 del factor aceptación con el ítem 11 del factor vínculos; incluso, se eliminó la dimensión autonomía y se presentó en forma individual la dimensión aceptación/control. Por otro lado, Figuerola-Escoto et al. (2020) encontraron una estructura de factor único con solo 9 ítems para la escala BIEPS-A, descartando cuatro reactivos (3, 4, 5 y 9). Esta nueva conformación unidimensional podría deberse a la mayor heterogeneidad de la muestra, dado que en este último estudio se incorporó a 188 estudiantes universitarios entre 18 y 37 años (M = 21.93, DE = 2.40) y participantes de población general entre 17 y 67 años (M = 35.45, DE = 12.25), aunque los autores la atribuyen también a factores culturales propios del contexto mexicano.

En esa línea, la nueva estructura de tres factores correlacionados hallada en la presente investigación podría deberse a diferencias culturales y metodológicas, pero, sobre todo, a la composición de la muestra, dado que no se encontraron estudios previos realizados en adultos mayores hispanoamericanos. Este modelo orienta el bienestar psicológico en relación a contar con un propósito y sentido de vida para el logro de metas personales (proyectos); sumado al manejo de sus actividades diarias y capacidad de influir en su entorno (control); además, se valora la independencia en la toma de decisiones (autonomía). Estas dimensiones coinciden con tres de las seis dimensiones planteadas en el modelo original de ^{Ryff (Ryff & Keyes, 1995}), también se reduce en una dimensión la propuesta de ^{Casullo (Casullo, 2002}). Por lo tanto, sería recomendable replicar este estudio para determinar la consistencia de estos hallazgos.

Con relación a la confiabilidad del BIEPS-A, los índices del modelo propuesto para la escala general son adecuados (α y = .80), ya que se encuentran entre los rangos de .70 y .90 (^{Campo-Arias & Oviedo, 2008}), siendo semejante a lo reportado en estudios anteriores con esta escala, como el estudio con adultos mexicanos (α = .78) (^{Figuerola et al., 2021}) y en universitarios peruanos (α = .82) (^{Cassaretto & Martínez, 2017}). Sin embargo, la dimensión autonomía se encuentra por debajo de lo esperado (α =.52, w = .55), mientras que la dimensión control está en el límite del valor de confiabilidad esperado (α =.68, tú = .70), solo la dimensión proyectos alcanza un valor de confiabilidad óptimo (α = .76, ω = .76), esto es similar a los resultados encontrados por ^{Casullo (2002)}. Se debe aclarar que no existen indicios concluyentes sobre la unidimensionalidad de bienestar psicológico para adultos mayores, pues al respecto se encuentran índices contradictores al ejecutar el análisis bifactor.

Las correlaciones de las puntuaciones del bienestar psicológico BIEPS-A y las medidas del bienestar general con el WHO-5, brindaron evidencias de validez relacionadas con otras variables, los resultados mostraron una correlación estadísticamente significativa y directa entre el bienestar psicológico y el bienestar general; esto se explica por la estrecha relación que existe en que la persona adulto mayor perciba su vida como significativamente importante, autorrealizada y con propósitos en su bienestar óptimo y calidad de vida (^{Enns et al., 2016}), aunque esta correlación no evidencia una relación de causalidad entre bienestar psicológico y bienestar general.

Los índices de ajuste del análisis de invarianza factorial de la BIEPS-A del modelo 3 mostraron diferencias en función al sexo, lo que implicaría que la prueba es variante para hombres y mujeres. Así mismo, estos resultados concuerdan con estudios anteriores respecto a que la apreciación del bienestar psicológico está determinada por factores como edad, sexo, tipo de familia, entre otros (^{Mesa-Fernández et al., 2019}; ^{Ryff, 1989}). Sin embargo, este hallazgo no es concluyente, por cuanto solo se incumple con la invarianza a nivel residual, entonces se podría dejar este punto a criterio de los investigadores y continuar con su análisis en posteriores estudios. De la misma forma, la prueba se presenta variante para los adultos mayores que asisten o no asisten a un CAM, resultados que coinciden con los hallazgos que afirman que los adultos mayores que cuentan con apoyo social tienen mayores oportunidades para gestionar su salud y alcanzar estilos de vida saludables (^{Aguedo-Suárez et al., 2015}; ^{Yeh et al., 2023}).

Si se implementarán de manera óptima políticas y estrategias de atención al adulto mayor, dirigidas al logro de una salud integral que implique un adecuado bienestar y calidad de vida, se lograría aumentar la longevidad; para ello, se hace necesario que los adultos mayores conserven sus funciones cognitivas y competencias sociales, así como contar con el apoyo familiar y social (^{Aguedo-Suárez et al., 2015}; ^{F0ns et al., 2013}; ^{Jackson et al., 1998}; ^{Osorio et al., 2018}; ^{Potempa et al., 2010}; ^{Scult et al., 2015}; ^{Yeh et al., 2023}).

Entre las limitaciones de este estudio se destaca que la muestra fue recogida únicamente en la ciudad de Lima Metropolitana, por lo que no representa a la totalidad de población de adultos mayores peruanos, lo que dificulta la generalización de los resultados. Además, los datos fueron recolectados de manera transversal, con una sola medición, lo que no permite estimar la confiabilidad por estabilidad temporal, de modo que futuros estudios deberían examinar la precisión de las puntuaciones con un test-retest. Tampoco se analizaron las evidencias de validez discriminante, al no contar con muestras clínicas, por lo que en otros estudios se debería incorporar grupos identificados con problemas de bajo bienestar psicológico, y emplear curvas ROC para evidenciar la sensibilidad y especificidad de la prueba.

En suma, se concluye que la escala BIEPS-A reúne evidencias de validez, confiabilidad y equidad para su correcto uso en adultos mayores peruanos, pudiendo ser un instrumento útil de tamizaje para evaluar el bienestar psicológico en una primera etapa de programas de intervención pertinentes y oportunos para esta población vulnerable.