Introducción

En 1967, Aaron Beck, el psiquiatra estadounidense, planteó que la desesperanza es uno de los elementos de la triada cognitiva de la depresión y de los síntomas depresivos (^{Beck et al., 1974}); en estudios recientes, esta misma se considera un factor determinante en el estudio de las causas de la depresión (^{González et al., 2018}; ^{Vives & Dueñas, 2018}; ^{Waszczuk et al., 2016}), así como un indicador poderoso de la ideación e intento suicida en muestras clínicas (^{Beck et al., 1974}; ^{Gheihman et al., 2016}; ^{Klonsky et al., 2012}; ^{Nissim et al., 2010}; ^{Steer et al., 1993}; ^{Troister et al., 2015}; ^{Wang et al., 2015}) y no clínicas (^{Aliaga et al., 2006}; ^{Horwitz et al., 2016}; ^{Mikulic et al., 2009}; ^{Mitchell et al., 2016}; ^{Ribeiro et al., 2015}; ^{Suárez-Colorado et al., 2019}).

Específicamente, ^{Beck et al. (1974)} señalan que la desesperanza no es un estado emocional difuso, vago y difícil de cuantificar en estudios científicos, sino que, por el contrario, es un constructo que hace referencia a un sistema organizado de expectativas negativas sobre el propio futuro y la propia persona. A partir de esto, dichos autores desarrollaron la Escala de Desesperanza (BHS, por sus siglas en inglés), con el propósito de proporcionar a la comunidad científica y clínica una herramienta confiable, sensible y fácil de utilizar para evaluar el estado de desesperanza.

La BHS es una escala dicotómica que ha demostrado propiedades psicométricas adecuadas en varios países (^{Hanna et al., 2011}; ^{Madeira et al., 2011}; ^{Mystakidou et al., 2008}). Incluso, en la versión en español se han hecho diversas traducciones y adaptaciones en países hispanoamericanos, como España, Perú, Colombia, Argentina y México, en los que se confirma su utilidad como uno de los instrumentos más generalizados en el ámbito clínico para el tamizaje de la depresión y el riesgo suicida (^{Aliaga et al., 2006}; ^{Bobes et al., 2002}; Córdova & Rosales, 2011; ^{González, 2009}; ^{Mikulic et al., 2009}). Sin embargo, en dichos trabajos no se ha logrado replicar la estructura factorial original, ni la que se ha propuesto recientemente para la adaptación a otros países (^{Innamorati et al., 2014}; ^{Kocalevent et al., 2017}; ^{Steer et al., 1997}).

Es importante tener en cuenta que las estructuras factoriales descritas varían según el tipo de muestra (p. ej., si son muestras clínicas o no clínicas) y el procedimiento utilizado para el análisis factorial (^{Beck & Steer, 1993}; ^{Boduszek & Dhingra, 2016}; Steer et al., 1997). Por ejemplo, en el estudio original, ^{Beck et al. (1974)} aplicaron la escala a población psiquiátrica hospitalizada por intento de suicidio, y para la validez de constructo llevaron a cabo un análisis factorial exploratorio (AFE) con componentes principales como método de extracción de factores y rotación varimax; en los resultados, los autores identificaron tres factores: al primer factor lo denominaron Feelings About the Future (sentimientos acerca del futuro), el segundo factor, Loss of Motivation (pérdida de la motivación), y al tercer factor, Future Expectations (expectativas sobre el futuro).

En el caso de las adaptaciones al español, por ejemplo en Argentina, ^{Mikulic et al. (2009)} aplicaron la escala adaptada a 377 personas de población general, y sus resultados dieron cuenta de una confiabilidad de .78, así como de la presencia de tres factores que se agrupan de forma distinta al estudio original.

En Perú, ^{Aliaga et al. (2006)} llevaron a cabo un estudio con muestras no clínicas, clínicas y médicas -personas con intento de suicidio, personas con depresión, hipertensos, personas que podían padecer asma o tuberculosis, personas con esquizofrenia, consumidores de cocaína y población general-, donde encontraron un alfa moderado (.80), seis factores y sensibilidad para la identificación de personas con depresión e intento de suicidio.

En Colombia, ^{González (2009)} utilizó la traducción española del banco de instrumentos básicos para la práctica clínica (^{Bobes et al., 2002}), la aplicó a 543 participantes, en su mayoría estudiantes de psicología, y el análisis de las propiedades psicométricas mostró una fiabilidad moderada (.83), así como cinco dimensiones distintas a partir del análisis factorial.

Y en México, la escala se ha aplicado a pacientes de hospitales psiquiátricos con intento suicida (^{Almeida-Montes et al., 2000}; ^{Ibarra et al., 2000}; ^{Quintanilla et al., 2003}), a pacientes hospitalizados que padecían alguna enfermedad o condición psiquiátrica (^{Espinosa et al., 2009}), a personas que acudieron a consulta médica externa (^{Borges et al., 2000}; ^{Mondragón et al., 1998}; ^{Satorres et al., 2018}), y a estudiantes (^{Córdoba & Rosales, 2011}; ^{Lazarevich, Delgadillo & Rodríguez, 2009}). De estos, destaca la investigación de Córdoba y Rosales (2011) debido a que el análisis factorial arrojó tres dimensiones, una de las cuales coincidió con el factor de sentimientos sobre el futuro propuesto por ^{Beck et al. (1974)} -aunque no ocurrió lo mismo con los otros dos factores-.

Es importante señalar que, hasta el momento, los estudios de validez factorial de la BHS de las versiones en español han utilizado el análisis factorial exploratorio con componentes principales como método de extracción de factores, aun cuando este método se considera poco recomendable para escalas dicotómicas (^{Choi et al., 2010}; ^{Freiberg et al., 2013}); además, no han probado la estructura interna mediante análisis factorial confirmatorio; y no han hecho comparaciones para establecer si la estructura factorial de la escala es la misma en población no clínica que en personas que han tenido intento de suicidio -esto para identificar si hay equivalencia en la estructura de la escala entre estas dos condiciones-.

Actualmente, en otros países se debate sobre si la BHS es unidimensional o multidimensional (^{Innamorati et al., 2014}; ^{Pompili et al., 2007}; ^{Steer et al., 1997}), y, en los últimos años, la discusión se ha enfocado en la preocupación de si existe una estructura bifactorial de optimismo/ pesimismo, en la que el optimismo se evaluaría con los ítems que se construyeron con una visión positiva (p. ej., "Veo el futuro con esperanza y entusiasmo"), mientras que el pesimismo se mediría con los que se construyeron con una visión negativa (p. ej., "El futuro me parece vago e incierto"). Por el contrario, la visión unidimensional concibe que estas dos fases son en realidad la medida de un único constructo sustantivo de la psicopatología: la desesperanza.

Ahora bien, debe tenerse en cuenta que la validez de constructo es particularmente difícil para escalas balanceadas, como es el caso de la BHS, ya que estas escalas están diseñadas para evitar la aquiescencia y tienen el mismo número o aproximadamente el mismo número de ítems directos e inversos, de modo que, para estos casos, los ítems tienden a agruparse a partir de su contenido semántico (^{Vautier & Pohl, 2009}; Vautier et al., 2004). De hecho, en el análisis factorial exploratorio de escalas balanceadas surgen factores que no están basados en la dimensión teórica, sino en la polaridad del ítem -a lo que se conoce como factor de Método- (^{Savalei & Falk, 2014}), lo cual significa que la estructura bifactorial de la BHS podría ser causa del método empleado (^{Innamorati et al., 2014}).

Dado que el cuestionario es ampliamente utilizado para medir desesperanza en situaciones de riesgo de suicidio, los aspectos mencionados tienen implicaciones clínicas importantes, y es por ello que el objetivo del presente estudio fue investigar la estructura interna de la de la Escala de Desesperanza de Beck en dos muestras, una de estudiantes universitarios y otra de jóvenes con intento de suicidio de alta letalidad, para luego comparar los modelos propuestos en este estudio y en las adaptaciones al español con el modelo original, así como con modelos alternativos que tomen en cuenta la naturaleza de la escala y de las muestras estudiadas.

Cabe mencionar que el análisis de la estructura interna se realiza utilizando el análisis factorial confirmatorio mediante modelos de ecuaciones estructurales con un estimador robusto para ítems dicotómicos con distribución no normal, que es lo apropiado en este tipo de escalas; y que, además, en esta investigación se realizan tres análisis: primero se compara el ajuste de todos los modelos propuestos de las diferentes traducciones al español en relación con la estructura original propuesta por ^{Beck et al. (1974)} en una muestra de estudiantes universitarios; segundo, se analizan los modelos que se han sugerido para el análisis de la aquiescencia -en este caso, se compara un modelo que contiene un factor de método con dos modelos básicos, el modelo de un factor general (desesperanza) y el modelo de dos factores correlacionados (optimismo/pesimismo)-; y tercero, se aplican estos modelos a una muestra de personas que han tenido algún intento de suicidio, para observar el ajuste en esta muestra en particular.

Método

Análisis de datos

Se realizó un Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) para los diferentes modelos propuestos en las adaptaciones al español descritas previamente (véase Tabla 1). Específicamente, para el AFC se utilizó el estimador Mínimos Cuadrados Ponderados Robustos (WLSMV, por sus siglas en inglés), el cual no asume que las variables deban estar distribuidas normalmente, el método más apropiado para los AFC con datos dicotómicos (^{Muthén & Muthén, 2006}); y, para el análisis del ajuste de los diferentes modelos propuestos por los autores, se tomaron en cuenta diversos indicadores, a saber: (a) el estadístico chi-cuadrado (χ²), (b) el índice de ajuste comparativo (CFI), (c) el índice de Tucker Lewis (TLI), (d) la raíz cuadrada del error medio de aproximación (RMSEA), y (e) el 90 % de intervalo de confianza para dicho indicador (90 % CI). Un ajuste aceptable del modelo se define por los siguientes criterios: RMSEA < .08 (90 % CI), CFI > .90, TLI > .90 (^{Bentler, 1990}; ^{Hu & Bentler, 1999}); considerando un buen ajuste si el RMSEA < .05, CFI > .95, TLI > .95 (Bentler, 1990; Hu & Bentler, 1999). Los análisis se realizaron mediante el programa MPlus 7.1 (Muthén & Muthén, 2012).

Tabla 1 Indices de fiabilidad y composición de factores de la versión original y de las adaptaciones al español de la BHS 

Resultados

Los datos que permiten la comparación de modelos se presentan en la Tabla 2, en la cual se pueden encontrar cuatro apartados: en los primeros tres se trabaja con la muestra "A", y en el último, con la muestra "B". En el primer apartado se ajusta el modelo original de ^{Beck et al., (1974)} de tres factores; en el segundo se muestran los modelos de las adaptaciones al español, donde es de destacar que en algunos casos no se alcanzó una solución viable, dado que la matriz de covarianza de la variable latente no está definida de manera positiva -en estos modelos se antepone un asterisco para su identificación-; en el tercero se presentan tres modelos: (a) el unidimensional propuesto con muestras clínicas (^{Mystakidou et al., 2008}), (b) el de dos factores correlacionados -optimismo/pesimismo- (^{Nissim et al., 2010}), y (c) el unidimensional con un factor general para la aquiescencia (^{Savalei & Falk, 2014}) -el cual intenta capturar las tendencias individuales de usar las categorías de respuesta de forma consistente a través de los ítems, pero de manera idiosincrática entre los individuos (^{Abad et al., 2016})-; y, por último, en el cuarto apartado se hace una validación cruzada de los modelos del tercer apartado con los datos de la muestra "B" -una muestra clínica-.

En general, los índices de ajuste señalan que el modelo original tiene un ajuste aceptable (χ2 = 373.713, gl = 167, p < 0.001, CFI = 0.92, TLI = 0.91, RMSEA = 0.04), mejor que el encontrado en los modelos de las adaptaciones al español previas a la propuesta en esta investigación. Sin embargo, en la muestra "A" (de estudiantes universitarios) el mejor modelo es el tercero, el unidimensional, en el que se propone un factor de método para el tratamiento de la aquiescencia (χ² = 252.14, gl = 134, p < 0.001, CFI = 0.95, TLI = 0.94, RMSEA = 0.03).

Estos mismos modelos aplicados a la muestra "B" (de personas con intento de suicidio) muestran que el instrumento es unidimensional (primer modelo), y que el modelo de dos factores y el modelo para el tratamiento de la aquiescencia muestran dependencia lineal entre los factores, razón por la cual la solución es inadmisible. En este caso, se observa un ajuste excelente en el modelo unidimensional para la muestra "B" (χ² = 154.84, gl = 135, p > 0.05, CFI = 0.99, TLI = 0.99, RMSEA = 0.03).

Es importante notar que tanto el ítem 5 -"Tengo el tiempo suficiente para lograr las cosas que más quiero hacer"- como el ítem 11 -"Todo lo que puedo ver en el futuro es más desagradable que agradable"- presentaron pesos factoriales no significativos (p > 0.05) en todos los modelos, por lo cual se decidió eliminarlos.

Por otra parte, en la Tabla 3 se presentan los pesos factoriales (λ) sobre el factor general denominado "Desesperanza". Acá, los ítems están organizados de mayor a menor peso factorial en la muestra "B", que es donde este modelo presenta mayor ajuste; en el caso de la muestra "B", el ítem cuatro tiene un peso factorial bajo (λ =0.24), sin embargo, para la muestra "A" este mismo tiene un peso factorial aceptable (λ = 0.48); además, todos los ítems con pesos factoriales negativos (6, 1, 15, 13, 19, 8, 10 y 3) miden, en el caso del modelo de dos dimensiones, la dimensión llamada optimismo -donde el análisis de fiabilidad mediante el estadístico de Kuder-Richardson mostró una fiabilidad buena (KR-20 = .916)-, mientras que los ítems con una visión negativa (2, 12, 7, 20, 9, 16, 18, 17, 14 y 4) miden la dimensión denominada pesimismo -con un buen nivel de fiabilidad- (KR-20 = .926); y en el caso del modelo unidimensional, la fiabilidad total de la escala fue alta (KR-20 = .948).

Tabla 2 Índices de ajuste de los modelos para el BHS 

Nota. En estos modelos no se consideran los ítems 5 y 11. χ² = chi-cuadrada; gl = grados de libertad; p = significancia estadística; χ² / gl = chi-cuadrada dividida por grados de libertad; CFI = índice de ajuste comparativo; TLI = índice de Tucker Lewis; RMSEA = error cuadrático medio de aproximación; CI = intervalo de confianza. * No se ha alcanzado una solución viable dado que la matriz de covarianza de la variable latente no está definida de manera positiva.

Tabla 3 Estimaciones estandarizadas mediante el método de mínimos cuadrados ponderados robustos (WLSMV) 

Nota. λ = peso factorial estandarizado, SE = error estándar, R ² = tamaño del efecto.

Finalmente, en la Figura 1 se muestran los modelos con mayor ajuste en cada una de las muestras. Específicamente, la Figura 1a corresponde a la muestra "A" (estudiantes universitarios), donde los pesos factoriales en el factor de Método son de 0.21 para los ítems positivos, y de -0.21 para los ítems negativos, mientras que los pesos factoriales estandarizados de la figura en el factor llamado "Desesperanza" son los que se presentan en la Tabla 3 para la muestra correspondiente. Por otra parte, la Figura 1b representa el modelo unidimensional para la muestra clínica.

Discusión

La Escala de Desesperanza de Beck es uno de los instrumentos más utilizados en el ámbito clínico por su relevancia en el estudio y tratamiento de la depresión, así como por su capacidad para predecir la ideación y el intento de suicidio. Como se expuso, esta es una de las razones por las cuales este instrumento ha sido adaptado en una gran variedad de países (^{Hanna et al., 2011}; ^{Madeira et al., 2011}; ^{Mystakidou et al., 2008}); sin dejar de mencionar, por supuesto, las adaptaciones que se han hecho para población hispanohablante, incluida la población mexicana (^{Aliaga et al., 2006}; ^{Bobes et al., 2002}; ^{Córdoba & Rosales, 2011}; ^{González, 2009}; ^{Mikulic et al., 2009}).

Figura 1a Diagrama del modelo con mayor ajuste en la muestra de estudiantes universitarios. 

Figura 1b Diagrama del modelo con mayor ajuste en la muestra clínica. 

El propósito de analizar la validez factorial de la Escala de Desesperanza de Beck (BHS-UAA) y compararla con muestras clínicas y no clínicas ha respondido a la intención de obtener más datos acerca de su sensibilidad, confiabilidad y validez, lo cual se ha podido lograr al comparar los diferentes modelos de medida propuestos hasta el momento en las adaptaciones al español y su relación con el modelo propuesto por ^{Beck et al. (1974)}, así como al realizar pruebas con modelos que tomen en cuenta la aquiescencia. Teniendo esto en cuenta, la preocupación fundamental del estudio es reducir al máximo el error de medida y el error de análisis de consistencia y validez de constructo, para así contar con un instrumento con grandes alcances psicométricos que, a la vez, sea confiable en población que esté en riesgo de suicidio.

De este modo, a partir de los análisis realizados en el presente estudio, la BHS-UAA mostró una alta consistencia interna en las dos poblaciones estudiadas, y, de igual forma, resultó ser sensible y discriminante en población con intento de suicidio de alta letalidad, por lo que demuestra ser un instrumento de gran utilidad en la detección de la desesperanza. Además, estos datos son consistentes con hallazgos reportados en las adaptaciones realizadas en diversos países del mundo, y en conjunto ofrecen un fuerte soporte empírico sobre el adecuado funcionamiento psicométrico de la escala. Sin embargo, la evidencia reportada también exhibe la existencia de múltiples conformaciones factoriales de la escala, susceptibles a la población de estudio, y, de hecho, es sabido que los métodos de análisis factorial clásicos que parten de la matriz de correlaciones de Pearson tienden a sobredimensionar el número de factores cuando los datos son dicotómicos, especialmente cuando hay pocos ítems por factor o cuando los pesos factoriales son pequeños, como ocurre en este caso (^{Fava & Velicer, 1992}; ^{Garrido et al., 2011}).

En el presente análisis se tomaron en cuenta estas consideraciones para proponer un método de estimación que parte de la matriz de correlaciones tetracóricas, además de que se prueban los modelos de las adaptaciones en español de la escala, a partir del cual los resultados señalan que las versiones de tres factores son mejores que aquellas que proponen más de tres factores -incluso, no se logró un ajuste de las versiones con cinco o seis factores, dado que la matriz de covarianzas de las variables latentes no está definida de manera positiva-. En un análisis más profundo, se encuentran correlaciones mayores a uno entre dos factores, lo que se puede considerar como estimaciones que están fuera de los rangos admisibles y como un signo de que el modelo es incorrecto. De este modo, se puede afirmar que en la comparación entre el modelo original y las adaptaciones al español los resultados señalan que el mejor ajuste se obtiene con una estructura factorial similar a la propuesta original desarrollada por ^{Beck et al. (1974)}.

Adicional a esto, en el análisis de los distintos factores que se han reportado en la escala de desesperanza es importante resaltar dos elementos: el primero, que la BHS-UAA es una adaptación realizada en estricto apego al método back-translation (por su denominación en inglés), donde se ha tomado como fuente principal la escala desarrollada por ^{Beck et al. (1974)}, razón por la cual se trata de una versión que se apega fielmente a los principios de la escala original, atendiendo íntegramente al significado y contenido de los ítems originales en la adaptación cultural, y solventando así los problemas observados en las demás adaptaciones al español; y el segundo, que refiere al tipo y organización de ítems y de respuestas que tiene el instrumento, pues la BHS-UAA, al igual que la BHS de ^{Beck et al. (1974)}, es una escala balanceada con ítems directos e inversos, lo cual disminuye y controla la posible tendencia de respuesta en aquellos sujetos que responden afirmativamente a los ítems independientemente de su contenido -lo cual quiere decir que esta versión controla el factor invalidante que supone la aquiescencia-. No obstante, esta última característica dificulta el análisis de validez de constructo, ya que los resultados reflejan más la polaridad de los ítems que la dimensión teórica del constructo, que en este caso es la desesperanza (^{Boduszek & Dhingra, 2016}; ^{Innamorati et al., 2014}; ^{Vautier et al., 2004}).

En este contexto, los resultados con los datos de los universitarios demuestran que un modelo unidimensional en el que se toma en cuenta la aquiescencia es el que obtiene mejores indicadores de ajuste, y que, por el contrario, en la muestra de personas con intento de suicidio, a quienes se administró el instrumento mediante entrevista, se encuentra un mejor ajuste en el modelo unidimensional sin el factor de aquiescencia -de hecho, los dos modelos en los que se considera la aquiescencia no pueden estimarse-. Esto es consistente con la teoría, pues se sabe que el problema de la aquiescencia se observa especialmente en muestras de población normal, donde es más probable que se muestren este tipo de tendencias de respuesta, mientras que cuando la aplicación la realiza un profesional esta tendencia desaparece.

Tomando en cuenta lo anterior, se puede afirmar que el método empleado para analizar la estructura interna del BHS-UAA es adecuado debido a que considera la utilización de estimadores robustos de ecuaciones estructurales para ítems dicotómicos que no se distribuyen de forma normal. Asimismo, al haber sometido estos resultados a una comparación de ajuste con los factores reportados en las distintas adaptaciones realizadas al español y con la propuesta original de ^{Beck et al. (1974)}, y gracias a la comparación con los modelos surgidos para el análisis de la aquiescencia -que se aplican tanto a personas con intento de suicidio de alta letalidad como a personas de la población general-, es posible concluir que la estructura del BHS-UAA tiene, hasta el momento, una mayor solidez que el resto de versiones analizadas.

Finalmente, cabe mencionar que los resultados del presente estudio tienen al menos dos implicaciones prácticas: primero, que se aporta evidencia relacionada con la unidimensionalidad de la escala, por lo cual el cálculo de tres o más puntuaciones en diferentes factores no tiene mayor sentido; y, segundo, que la aplicación en contextos clínicos hecha por profesionales minimiza la probabilidad de errores debidos a la aquiescencia (^{Meisenberg & Williams, 2008}). Sin embargo, es importante señalar que el presente estudio no considera muestras clínicas en las que existan bajos niveles de motivación para ser evaluados, como, por ejemplo, en población psiquiátrica, en población mayor (^{Tovar et al., 2019}), en enfermos crónicos, en personas con orientación sexual diversa (^{Avendaño-Prieto et al., 2019}), o en personas que consumen drogas, por lo cual se recomienda para futuras investigaciones incluir este tipo de poblaciones.