Introducción
La pandemia por COVID-19 es definida como una de las mayores emergencias sanitarias en los últimos años y ha tenido un impacto no solo en la salud física, sino también a nivel económico, social y salud mental (OMS, 2020). A nivel global, se han identificado sentimientos de miedo, incertidumbre, soledad, estrés, ansiedad y depresión tras el brote del virus (Torales et al., 2020). Asimismo, las medidas de contención tomadas, como el cierre masivo de centros laborales y académicos, el confinamiento y el distanciamiento social, tuvieron un impacto relevante en los niveles de estrés personal (IASC, 2020; Williams et al., 2020). Estas medidas afectan directamente a la población juvenil, que aunque aparentan menor vulnerabilidad física sobre COVID-19, la principal consecuencia yace en la interferencia con su formación académica, labor ocupacional y relaciones interpersonales (González et al., 2020; Wu & McGoogan, 2020).
A mediados del año 2020, Perú fue uno de los países latinoamericanos con mayor impacto del coronavirus, teniendo la tasa más alta de mortalidad en Latinoamérica, según la Universidad Johns Hopkins (BBC News Mundo, 2020). Actualmente, se encuentra en el segundo rebrote, con un más de un millón de casos registrados (MINSA, 2021). La repercusión de la coyuntura actual genera malestar psicosocial en estudiantes, quienes no solo lidian con estrés académico por las clases virtuales, sino también con la preocupación por la salud de sus familiares y situación económica (IASC, 2020). En este sentido, el estrés percibido refleja una evaluación subjetiva global del nivel de estrés experimentado por los individuos ante un evento objetivo y su valoración subjetiva (Cohen et al., 1983).
La crisis sanitaria podría generar nuevos factores estresantes que dan como resultado una serie de reacciones de angustia emocional cuando los estudiantes no tienen control o recursos adecuados para enfrentar un desafío (Pereira, 2009). El estrés en la discente universitario se relaciona con la transición del colegio a la educación superior, donde enfrentan mayor cantidad de trabajos asignados, nuevos grupos sociales, más independencia del núcleo familiar y posibilidades de inmersión al campo laboral para solventar los gastos del estudio (Guzmán-Yacaman & Reyes-Bossio, 2013). La emergencia sanitaria añade nuevos factores de estrés en los estudiantes, como la conectividad, el ambiente adecuado para la atención de las clases y el empleo de aparatos tecnológicos que funcionen adecuadamente para las sesiones sincrónicas o de videoconferencia.
Distintas investigaciones han relacionado el estrés percibido con el impacto del confinamiento en población estudiantil. En el contexto internacional, en Italia los hallazgos demuestran que la crisis de la covid-19 aumentó el estrés percibido (di Fronso et al., 2020). En Polonia, se evaluó los niveles de estrés en 53 524 participantes de 26 países; el estudio indicó que los niveles más altos se asocian con una edad más joven, por lo cual, se advierte que no se puede descuidar la condición de salud mental de las generaciones más jóvenes, ya que parecen ser los más estresados en tiempos pandémicos (Kowal et al., 2020). En Arabia Saudita, más de la mitad de los participantes mostraron niveles moderados de estrés (55 %), mientras que el 30.2 % registraron niveles altos; las mujeres y los estudiantes universitarios mostraron asociación significativa con el nivel de estrés (AlAteeq et al., 2020).
En investigaciones realizadas con estudiantes estadounidenses se reportaron niveles más altos de depresión, estrés percibido y abuso de alcohol. Asimismo, los aumentos en los síntomas depresivos durante el segundo semestre académico de la pandemia fueron consistentes; en consecuencia, se comprobó la congruencia entre la percepción del estrés y la ira con los efectos de estar en cuarentena (Brooks et al., 2020; Charles, 2020). En el contexto latinoamericano, un estudio en Panamá señala diferencias significativas en cuanto al género; los varones evidencian mayores niveles de estrés (Matus et al., 2020). En Paraguay, al contrario, son las mujeres las que presentan más vulnerabilidad (Torales, Ríos-González et al., 2020). En México, se estudió el efecto psicológico en estudiantes universitarios, quienes mostraron altos indicadores de síntomas psicosomáticos, entre ellos el 31.92 % presentaba estrés, especialmente en el grupo de las mujeres y jóvenes entre 18 y 25 años (González et al., 2020). En Cuba, el 14 % de los estudiantes de medicina presentó altos índices de estrés percibido (Hernández-García et al., 2020). Los diversos estudios muestran que el foco más afectado por causa del estrés es el estudiantado universitario; no obstante, entre una región y otra el efecto en varones y mujeres es distinto, aunque son estas últimas quienes evidencian mayor probabilidad.
En cuanto al contexto peruano, los resultados de las investigaciones sobre estrés percibido que se asocian a la crisis sanitaria revelan que el 37.8 % de los estudiantes tienen estrés asociado con síntomas de reacciones físicas (cansancio o fatiga del sueño, como pesadillas o insomnio, cefalea o dolor de cabeza) y psicológicas (motivación para emprender tareas académicas o laborales, sensibilidad excesiva ante eventos cotidianos y enfocado en aspectos negativos del futuro o el pasado) durante los últimos 30 días (Apaza et al., 2020).
Los recientes estudios midieron el nivel de estrés percibido durante la actual pandemia por covid-19 y el instrumento de mayor uso fue la escala de estrés percibido PSS-10 (Cohen et al., 1983), debido a la necesidad de verificar el bienestar emocional de las personas. Ante esta situación, Campo-Arias et al. (2020) desarrollaron una versión modificada en el contexto colombiano para medir el estrés percibido, pero contextualizado (EPP-10-C) y con 10 ítems. Ante esta situación, la presente investigación tiene como objetivo determinar las propiedades métricas de la Escala de Estrés Percibido relacionado con la pandemia de covid-19 en una muestra de estudiantes universitarios peruanos.
Método
Diseño
El presente estudio es de carácter instrumental, debido a que pretende analizar las propiedades psicométricas de la Escala de Estrés Percibido relacionado con la pandemia de covid-19, a su vez, es de tipo tecnológico porque tiene como intención el desarrollo de una prueba o adaptación (León & Montero, 2007). Asimismo, el diseño es no experimental de corte transversal debido a que la recolección de información se realiza en una sola instancia o momento (Bernal, 2010).
Participantes
Los participantes del estudio son estudiantes peruanos de educación. La población consta de 6 800 matriculados en el periodo de estudios académicos 2020-2021 en la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann de Perú y el tipo de muestreo fue por conveniencia (Otzen & Manterola, 2017); por consiguiente, solo se seleccionó a estudiantes que aspiran a la docencia en la Educación Básica Regular (nivel secundario) en las diferentes especialidades, los cuales estaban debidamente matriculados, y se excluyó a otras carreras profesionales no vinculadas a esta. Además, no se consideraron a aquellos quienes no estuvieron presentes o tuvieron problemas de conectividad el día de la aplicación.
Igualmente se consideró el criterio de MacCallum et al. (2001), quienes indican que es recomendable un radio de 20 sujetos por ítem; la escala EPSS-10-C posee un total de 10 ítems, por lo que se tuvo como objetivo un mínimo de 200 participantes. En la aplicación, la muestra estuvo compuesta por un total de 343 estudiantes, distribuidos de la siguiente manera: 226 mujeres (65.9 %) y 117 hombres (34.1 %), los intervalos de edad son de 18 a 20 (48.4 %), 21 a 23 (33.2 %), 24 a 26 (12.5 %), 27 a 29 (3.2 %) y de 30 a más (2.6 %). Se han tomado en consideración 5 especialidades, como son Idioma Extranjero (34.7 %); Lengua y Literatura (22.4 %); Ciencias Sociales y Promoción Sociocultural (22.4 %); Matemática, Computación e Informática (13.7 %), y Ciencias de la Naturaleza, Tecnología y Ambiente (6.7 %). La aplicación se hizo en el segundo periodo lectivo, por lo tanto, todos los estudiantes se encontraban en semestres pares; por ello, el 27.7 % estaba en II ciclo, el 21.3 % en IV, el 19.2 % en VI, el 25.7 % en VIII y el 6.1 % en X ciclo.
Instrumentos
Escala de estrés percibido relacionado con la pandemia de COVID-19.
Esta escala fue originalmente planteada como EEP-14 (Cohen et al., 1983), desde entonces se han desarrollado diversas adaptaciones transculturales y validaciones métricas, considerando sus 14 ítems; sin embargo, el instrumento a evaluar se basó en la versión reducida de 10 ítems traducida al español (Remor, 2006). Debido a la coyuntura actual, Campo et al. (2020) modificaron el motivo de los ítems en relación con el estrés percibido por la pandemia de covid-19 (EEP-10-C). La EEP-10-C posee 10 ítems; cada uno con 5 opciones de respuesta: nunca, casi nunca, de vez en cuando, casi siempre y siempre. Los ítems 1, 2, 3, 6, 9 y 10 se califican de manera directa de 0 a 4 y los ítems 4, 5, 7 y 8 de forma inversa de 4 a 0. La versión colombiana demostró buena fiabilidad con un coeficiente alfa de Cronbach (0.86) y en la prueba de AFE, la prueba de Bartlett mostró χ2 = 1.399,35; grados de libertad = 54; p < 0.001 y KMO = 0.82. La propuesta de los autores indica solo una dimensión, con valor propio de 4.42, que explicó el 44.2 % de la varianza total. Las puntuaciones observadas estaban entre 0 y 36 (16.5 ± 7.3); 58 personas puntuaron 25 o más. Asimismo, en un estudio de aplicación de la escala en un contexto diferente presenta buena fiabilidad y validez cuando se utilizó la escala para estudiantes universitarios de la carrera de medicina en Cuba (Hernández-García et al., 2020), indicando la aplicabilidad para el presente estudio.
Ítems | EEP-10 | EEP-10-C |
---|---|---|
1 | Afectado inesperadamente | Afectado inesperadamente con la epidemia |
2 | Incapaz de controlar cosas | Incapaz de controlar cosas importantes por la epidemia |
3 | Nervioso o estresado | Nervioso o estresado por la epidemia |
4 | Manejar problemas | Manejar problemas relacionados con la epidemia |
5 | Las cosas van bien | Las cosas van bien con la epidemia |
6 | No podía afrontar | No podía afrontar el control de la posible infección |
7 | Control de dificultades | Control de dificultades por la infección |
8 | Todo bajo control | Todo bajo control en relación con la epidemia. |
9 | Enfadado | Enfadado por las cosas fuera de mi control debido a la epidemia |
10 | Dificultades se acumulan | Dificultades se acumulan durante la epidemia |
Fuente: Elaboración basada en la propuesta sin y con relación a la covid-19 (Campo-Arias et al., 2015, 2020).
Procedimiento
Al inicio, se seleccionó la muestra por conveniencia. La aplicación del instrumento se realizó del 26 de diciembre del 2020 al 11 de enero de 2021. Las fechas de recolección de datos fueron durante la confirmación de rebrote de covid-19 en el Perú, cuando la ciudad formó parte de las regiones con nivel alto de contagio; por ello, la aplicación fue de manera virtual a través de formulario de Google, en cooperación con los docentes de distintas especialidades.
Análisis de datos
Para el análisis de datos, se utilizaron varios programas para obtener los resultados. El programa de Excel versión 2010 para realización de tablas, el software estadístico SPSS V.23 y AMOS V.23, con el cual se estableció la construcción validez a través de AFC, validez de constructo a través de AFE y validez de criterio. También se realizó un análisis de ítems, donde se establecieron la distribución del porcentaje para determinar si existe una asimetría positiva; asimismo, se halló la media y desviación estándar para verificar la distribución de la información. Se verificó los coeficientes de asimetría y curtosis, los índices de homogeneidad, las comunalidades y el índice de discriminación que permitieron verificar el adecuado funcionamiento de los reactivos. Del mismo modo, la fiabilidad del instrumento fue establecido por medio de coeficientes alfa de Cronbach y omega.
Aspectos éticos
Se informó a los participantes del propósito de la investigación, la confidencialidad de la información brindada y la participación voluntaria, antes de la aplicación del instrumento. Con el consentimiento informado, se recolectó la información de manera asincrónica o sincrónica, compartiendo el enlace del formulario online en diferentes medios, como la plataforma Google Meet, grupos de WhatsApp y correos electrónicos, todos estos lineamientos se rigen al Código de Ética para la investigación de la Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann.
Resultados
Análisis Factorial Confirmatorio de la propuesta original
El modelo planteado por los autores indica que en el análisis factorial exploratorio (AFE) se identificó un único factor, con valor propio de 4.42, que explicó el 44.2 % de la varianza total. Cabe resaltar que no existe un análisis factorial confirmatorio (AFC) dentro del desarrollo del autor, por lo que no hay una referencia de los valores de los índices de ajustes del instrumento original. En el presente estudio se realizó el AFC, donde el X2/gl = 4.827, el cual no se encuentra dentro de los rangos establecidos de 2-3, lo cual indica que la prueba no encaja correctamente; el GFI = 0.904 evidencia un ajuste adecuado al ser mayor a 0.90; el TLI = 0.858 no es aceptable, ya que no es mayor igual a 0.90; el CFI = 0.890 mostró un valor inferior a 0.95; el SRMR = 0.0621 no es un valor máximo esperado, que es de 0.05, aun así se considera este valor adecuado para valores inferiores a 0,08; sin embargo, no presenta un valor óptimo para confirmar el modelo propuesto por el autor (Lara, 2014); el RMSEA = 0.101 alcanzó un puntaje mayor a 0.05, por lo que no representa el ajuste anticipado con la población, sino un error de aproximación. Los resultados no cumplen con los estándares establecidos, por lo que el modelo propuesto necesita ser contrastado con un modelo alternativo (Escobedo Portillo et al., 2016; Hair et al., 2010; Ruiz et al., 2010).
Análisis de ítems
En la Tabla 2, se evalúa el análisis descriptivo de los ítems de la escala EEP-10-C con un solo factor de acuerdo con la propuesta del autor. En primera instancia, los porcentajes de respuesta de cada ítem no exceden del 80 % en un extremo, lo cual indica que los participantes comprendieron el ítem y hubo sesgo de respuesta. La media de los ítems señala los valores entre 1.67 a 2.38 y una desviación estándar (DE) entre 0.884 y 1.080, encontrándose entre 3 y 1, lo cual señala la viabilidad de la media. En cuanto a los valores de asimetría (g1) y curtosis (g2), que deben oscilar entre +/- 1.5, cumplen adecuadamente en todos los ítems (Forero et al., 2009). Así también, los valores del índice de homogeneidad corregido (IHC) son los adecuados al ser mayores a 0.30 (Kline, 2000), asimismo, los índices de comunalidad (H2) son resultados aceptables al ser mayores a 0.40, lo cual indica que se tiene aspectos en común en función a la escala (Detrinidad, 2016).
Ítem | Frecuencia de respuesta (%) | M | DE | g1 | g2 | IHC | H2 | ID | Aceptable | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | |||||||||
Ítem 1 | 8.5 | 17.5 | 51 | 17.5 | 5.5 | 1.94 | .953 | -.087 | .128 | .565 | .649 | .000 | SÍ |
Ítem 2 | 11.7 | 28.9 | 38.5 | 14.3 | 6.7 | 1.76 | 1.053 | .246 | -.333 | .681 | .595 | .000 | SÍ |
Ítem 3 | 6.7 | 11.1 | 34.4 | 32.7 | 15.2 | 2.38 | 1.080 | -.407 | -.283 | .622 | .663 | .000 | SÍ |
Ítem 4 | 9.3 | 28.0 | 45.5 | 14.6 | 2.6 | 1.73 | .913 | .024 | -.103 | .511 | .547 | .000 | SÍ |
Ítem 5 | 5.8 | 21.0 | 50.1 | 16.6 | 6.4 | 1.97 | .931 | .108 | .149 | .435 | .483 | .000 | SÍ |
Ítem 6 | 8.5 | 36.2 | 39.7 | 11.7 | 4.1 | 1.67 | .934 | .382 | .071 | .501 | .370 | .000 | SÍ |
Ítem 7 | 5.8 | 30.6 | 4.3 | 16.3 | 2.9 | 1.80 | .884 | .149 | -.081 | .530 | .587 | .000 | SÍ |
Ítem 8 | 4.4 | 21.9 | 46.4 | 20.1 | 7.3 | 2.04 | .942 | .130 | -.097 | .601 | .584 | .000 | SÍ |
Ítem 9 | 8.5 | 16.0 | 44.3 | 23.6 | 7.6 | 2.06 | 1.019 | -.167 | -.199 | .542 | .504 | .000 | SÍ |
Ítem 10 | 8.7 | 22.4 | 42.3 | 20.1 | 6.4 | 1.93 | 1.015 | .006 | -.312 | .665 | .600 | .000 | SÍ |
Nota: 0: nunca, 1: casi nunca, 2: de vez en cuando, 3: casi siempre, 4: siempre (para los ítems 4, 5, 7 y 8 se realizó previamente la valoración inversa y se reemplazó valores), M: Media; DE: Desviación estándar; g1: coeficiente de asimetría de Fisher; g2: coeficiente de curtosis de Fisher; IHC: Índice de homogeneidad corregida; h2: Comunalidad; ID: Índice de discriminación por el método de grupos extremos.
Para hallar el índice de discriminación (ID) se emplearon los grupos extremos, donde se utilizaron los puntos de corte propuestos por el autor: 13 nivel bajo, 25 nivel promedio y de 26 a más nivel alto (Campo-Arias et al., 2020). Una vez establecidos los puntos, se realizó la comparación entre los valores extremos con el estadístico de U de Mann Whitney, los hallazgos eran menores o iguales a 0.05, lo cual indica que sí existe discriminación por parte del ítem.
En la Tabla 3 se evalúa que las correlaciones entre elementos variaron desde 0.186 a 0.578, los cuales establecen correlaciones significativas en el nivel p < 0.01 (Guerra Ordoñez et al., 2018).
Ítem | Matriz de correlaciones entre elementos | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
Ítem 1 | 1.000 | |||||||||
Ítem 2 | .481** | 1.000 | ||||||||
Ítem 3 | .578** | .515** | 1.000 | |||||||
Ítem 4 | .224** | .473** | .277** | 1.000 | ||||||
Ítem 5 | .186** | .299** | .285** | .334** | 1.000 | |||||
Ítem 6 | .330** | .467** | .362** | .269** | .213** | 1.000 | ||||
Ítem 7 | .288** | .431** | .274** | .462** | .323** | .333** | 1.000 | |||
Ítem 8 | .358** | .434** | .398** | .387** | .465** | .345** | .495** | 1.000 | ||
Ítem 9 | .449** | .389** | .458** | .293** | .255** | .285** | .276** | .333** | 1.000 | |
Ítem 10 | .452** | .528** | .531** | .396** | .326** | .426** | .346** | .404** | .505** | 1.000 |
**. La correlación es significativa en el nivel 0.01.
Análisis Factorial Exploratorio
Para realizar el AFE es necesario que exista una buena adecuación de los datos, por ello se hizo la prueba de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), la cual es de 0.891, siendo mayor a 0.50, por lo que la muestra es idónea, y la Prueba de esfericidad de Bartlett (PEB) es de 0.000, que es menor a 0.05, lo cual dispone que los ítems están correlacionados convenientemente; por lo tanto, es viable efectuar el análisis factorial exploratorio (Pérez & Medrano, 2010).
En la Tabla 4 se sugieren 2 factores, considerando el criterio de Kaiser, basados en los valores del total mayor que uno (Rodríguez et al., 2018),; en este caso establece dos factores, el primer factor con un total 4.428 y el segundo, con un total de 1.154, ambos > 1. De igual manera, ambos factores explican el 44.282 % y 55.824 % del total de la varianza acumulada respectivamente, por lo que supera el mínimo de 50 % (Detrinidad, 2016).
Varianza total explicada | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Factor | Autovalores iniciales | Sumas de extracción de cargas al cuadrado | Sumas de rotación de cargas al cuadrado | ||||||
Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | Total | % de varianza | % acumulado | |
1 | 4.428 | 44.282 | 44.282 | 3.900 | 38.999 | 38.999 | 2.425 | 24.254 | 24.254 |
2 | 1.154 | 11.542 | 55.824 | .617 | 6.170 | 45.169 | 2.091 | 20.915 | 45.169 |
3 | .811 | 8.108 | 63.932 | ||||||
4 | .707 | 7.073 | 71.005 | ||||||
5 | .646 | 6.463 | 77.468 | ||||||
6 | .582 | 5.818 | 83.286 | ||||||
7 | .447 | 4.475 | 87.760 | ||||||
8 | .436 | 4.363 | 92.124 | ||||||
9 | .398 | 3.979 | 96.103 | ||||||
10 | .390 | 3.897 | 100.000 |
Método de extracción: cuadrados mínimos no ponderados.
En la tabla 5, se ordena la agrupación de los 10 ítems en función de los dos factores después del análisis factorial exploratorio con rotación Varimax los factores fueron denominadas de la siguiente manera F1 = distrés general y F2 = capacidad de afrontamiento (Campo-Arias et al., 2015). Para nombrar esta nueva dimensión se hizo la revisión de la literatura y se encontró una adaptación del instrumento original en contexto peruano que presenta la bidimensionalidad del instrumento, nombrando ambas dimensiones en estrés positivo a los ítems calificados inversamente y negativo a los ítems calificados directamente, lo cual concuerda con los resultados del presente estudio y lo confirma teóricamente (Guzmán-Yacaman & Reyes-Bossio, 2018; Pedrero-Pérez et al., 2015).
Análisis Factorial Confirmatorio de la propuesta después del análisis psicométrico
De acuerdo con los resultados del AFE, en la Figura 2 se presentan los índices de ajuste en función a la propuesta bifactorial, con cargas adecuadas que varían entre 0.55 y 0.74, lo cual implica que son adecuados porque son mayores a 0.5 (Montoya, 2007). En cuanto a las bondades de ajuste, el X2/gl = 2.590 es menor al valor de la propuesta original e indica que tiene un buen ajuste; el GFI = 0.949 es mayor a 0.90, encajando mejor a este modelo bifactor; el TLI = 0.936 es mayor a 0.90, presentando un nivel adecuado; el CFI = 0.952 es mayor a 0.95 y evidencia mejoras en comparación al modelo anterior; el SRMR = 0.0435 evidencia un valor aceptable al ser menor igual a 0.05, y el RMSEA = 0.068 es menor igual a 0.07, por lo tanto, representa un adecuado ajuste anticipado con la población. Asimismo, el AIC = 130.047 del modelo propuesto resulta más parsimonioso que el modelo original (Escobedo Portillo et al., 2016; Lara, 2014; Ruiz et al., 2010). Gran parte de los índices de ajuste evidencian valores más adecuados en comparación a la propuesta inicial (Tabla 6).
Modelo | X2/gl | GFI | TLI | CFI | SRMR | RMSEA | AIC |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 factor | 4.827 | 0.883 | 0.829 | 0.867 | 0.0699 | 0.112 | 208.959 |
2 factores | 2.590 | 0.949 | 0.936 | 0.952 | 0.0435 | 0.068 | 130.047 |
Nota: X2/gl: Chi cuadrado/ grados de libertad; GFI: Índice de bondad de ajuste; TLI: índice de Tucker Lewis; CFI: Índice de ajuste comparativo; SRMR: Residuo estandarizado cuadrático medio; RMSEA: Error aproximación cuadrático medio; AIC = Criterio de Akaike.
Fiabilidad
En la Tabla 7 se muestra los valores de fiabilidad de la escala EEP-10-C, los cuales mostraron un alfa de Cronbach (α) = 0.859 y omega de McDonald (Ω) = 0.859, dichos valores se comprenden en una magnitud alta y aceptable. En cuanto a los factores identificados “distrés general” y “capacidad de afrontamiento”, los valores son altos y adecuados para el primer factor; sin embargo, para el segundo, los valores son aceptados como altos en cuanto a los coeficientes de omega de McDonald, pero para el valor del coeficiente de alfa de Cronbach no se encuentra entre 0.8 y 0.9, por lo que se le encuentra en la categoría de moderado (Chaves & Rodríguez, 2018; Contreras & Novoa, 2018; Ventura-León & Caycho-Rodríguez, 2017).
Discusión
La presente investigación exploró la estructura factorial de la Escala de Estrés Percibido asociada directamente a la pandemia por covid-19 desarrollada en el año 2020. Debido al corto tiempo de publicación del instrumento, el número de antecedentes es mínimo respecto al EEP-10-C desarrollado por Campo-Arias et al. (2020). Al realizar el AFC en función al modelo propuesto por el autor se obtuvo que los índices de ajuste no era los idóneos conforme a los criterios dispuestos de distintos investigadores (Escobedo Portillo et al., 2016; Hair et al., 2010; Lara, 2014; Ruiz et al., 2010). Por esto, se realizó el AFE en la muestra, la cual sugirió considerar dos factores que representaban el 43.7 % y el 56.2 % de la varianza acumulada cada uno.
Para definir cada dimensión se buscó en primer lugar la propuesta del autor, quien identificó un único factor, con valor propio de 4.42, que explicó el 44.2 % de la varianza total. Estos resultados son aceptables para el primer estudio; sin embargo, el autor exhorta al finalizar el artículo continuar desarrollando las propiedades psicométricas del instrumento, ya que los datos del AFE discrepan de los esperados en condiciones ideales, por lo que se busca que el factor explique al menos el 50 %. Para contrastar se halló únicamente la validación por Hernández-García y colaboradores (2020), con una población también de estudiantes universitarios en el país de Cuba. Los autores realizaron los supuestos previos para el AFE, análisis de conglomerados de K-medias, según la puntuación en el EEP-10-C y fiabilidad de alfa de Cronbach, obteniendo resultados favorables a su muestra; no obstante, no se indica sobre el desarrollo del AFC o un análisis de varianza explicada. Por consiguiente, se revisaron las validaciones del instrumento original sin relación con la pandemia y se obtuvo lo siguiente: Pedrero-Pérez y colegas (2015) realizaron la comparación de los indicadores de ajuste de tres versiones de la escala, obteniendo mejores índices en la versión de 10 ítems de 2 factores, los autores confirman la bidimensionalidad en un contexto hispanohablantes con diferentes muestras clínicas y no-clínicas; en el mismo sentido, Campo-Arias et al. (2015) sugieren utilizar las dimensiones como escalas separadas.
En el contexto peruano, Guzmán-Yacaman & Reyes-Bossio (2018) indicaron que el modelo de dos factores correlacionados era el más adecuado para su muestra de estudio y en función a las bondades de ajuste. En este punto cabe mencionar que en la revisión realizada por Torres Lagunas et al. (2015) se señala que en el análisis de 24 artículos, relacionados con las propiedades psicométricas de la versión original (PSS-14), se estableció su confiabilidad y validez para percibir el estrés en diversos países, grupos poblacionales, edades y diversos entornos, en su mayoría con un alfa de Cronbach entre 0.82 a 0.85 y con estructura factorial consistente de 2 factores. Relacionando al primer factor con la dimensión negativa o distrés general y a la dimensión positiva como capacidad de afrontamiento (Campo-Arias et al., 2015), en caso de este estudio ambas dimensiones en el EEP-C-10 están en función a la coyuntura actual.
Con base en la revisión bibliográfica, se respaldan los resultados del presente estudio, que implica la propuesta bifactorial, donde los ítems 4, 5, 7 y 8 conforman la dimensión capacidad de afrontamiento y los ítems 1, 2, 3, 6, 9 y 10 constituyen la dimensión de distrés general, con cargas adecuadas que varían entre 0.55 y 0.74, (Montoya, 2007), con el X2/gl = 2.590 dentro del rango de 1-3; el GFI = 0.949 y el TLI = 0.936 son mayores a 0.90; el CFI = 0952 mayor a 0.95; el SRMR = 0.0435 evidencia un valor óptimo al ser menor igual a 0.05, y el RMSEA = 0.068, el cual es menor igual a 0.07. Así como un alfa de Cronbach (α) = 0.859 y omega de McDonald es (Ω) = 0.887, dichos valores se comprenden en una magnitud alta y aceptable.
En conclusión, la escala de EEP-10-C en estudiantes universitarios peruanos muestra una consistencia interna adecuada y una estructura bidimensional. Se sugiere que próximos estudios afirmen estos hallazgos en diferentes muestras para, en este sentido, potenciar la validación del EEP-10-C, el cual responde objetivamente al estrés percibido asociado al covid-19, lo cual permitirá aportar en un instrumento para futuras investigaciones sobre el impacto de la situación actual en la salud mental en estudiantes, el cual es un elemento clave de identificar para la comprensión temas patológicos.