Desarrollo y validación de una escala de percepción de riesgo de COVID-19 en Perú

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17843/rpmesp.2023.402.12289

Palabras clave:

Infecciones por Coronavirus, Percepción, Psicometría, Perú

Resumen

Objetivos. Desarrollar y validar una escala de percepción de riesgo ante la COVID-19 (PR-COVID-19-PE) en población peruana. Materiales y métodos. Estudio transversal psicométrico, realizado en el 2022. En la fase 1 se diseñó la escala inicial mediante revisión teórica, grupos focales, panel de expertos y revisión documental de escalas. En la fase 2 se determinó la escala mediante juicio de expertos y una prueba piloto. En la fase 3 se hizo una encuesta virtual en 678 pobladores peruanos adultos. Se efectuó un análisis factorial confirmatorio. Para determinar la validez de criterio se realizó un análisis correlacional (r de Pearson) con una escala válida de percepción de riesgo y la escala de miedo a la COVID-19. Resultados. La PR-COVID-19-PE está compuesta por dos dimensiones (cognitivo y emocional), presentó buen ajuste en la validez de constructo (x2/gl=2,34, Comparative Fit Index = 0,96, Tucker-Lewis Index = 0,96, Root Mean Square Error of Approximation = 0,05 y Standarized Root Mean-Square = 0,07) y óptima consistencia interna (ώ=0,88). Asimismo, reportó correlación con otra escala de percepción de riesgo ante la COVID-19 (r=0,70, p<0,001) y miedo a la COVID-19 (r = 0,41, p < 0,001). Además, presenta invarianza métrica y escalar tanto por sexo como por nivel educativo. Conclusiones. La escala PR-COVID-19-PE presentó adecuada confiabilidad y validez de contenido, constructo y criterio. Constituye un instrumento para medir la percepción de riesgo ante la COVID-19 en poblaciones similares. Sin embargo, se requiere estudios adicionales en diferentes grupos poblacionales.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Referencias

World Health Organization. Cumulative confirmed and probable COVID-19 cases reported by countries and territories in the Region of the Americas [Internet]. 2022. [citado el 3 de octubre de 2022]. Disponible en: https://ais.paho.org/phip/viz/COVID19Table.asp

Centers for Disease Control and Prevention. Benefits of getting a COVID-19 vaccine [Internet]. Georgia;2021 [citado el 28 de abril de 2023]. Disponible en: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/vaccine-benefits.html.

Bedoya-Sommerkamp M, Medina-Ranilla J, Chau-Rodríguez V, Li-Soldevilla R, Vera-Albújar Á, García PJ. Variantes del SARS-CoV-2: epidemiología, fisiopatología y la importancia de las vacunas. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2021; 38(3):442-51. doi:10.17843/rpmesp.2021.383.8734.

Sunstein CR. Risk and regulation: Safety, law, and the environment. Cambridge: Cambridge University Press; 2002.

Sunstein CR. Averting catastrophe: Decision theory for COVID-19, climate change, and potential disasters of all kinds. New York: New York University Press; 2021.meron LD, Fleszar-Pavlović S, Khachikian T. Changing Behavior Using the Common-Sense Model of Self-Regulation. En: Hamilton K, Cameron LD, Hagger MS, Hankonen N, Lintunen T, editores. The Handbook of Behavior Change. Cambridge: Cambridge University Press; 2020. p. 60–76. doi:10.1017/9781108677318.005.

Cohen J. How soon will COVID-19 vaccines return life to normal? Science. 2021;371 (6531): 768-772. doi:10.1126/science.abh0618.

Rudisill C. How do we handle new health risks? Risk perception, optimism, and behaviors regarding the H1N1 virus. Journal of Risk Research. 2013;16(8):959-80. doi:10.1080/13669877.2012.761271.

Yang JZ, Chu H. Who is afraid of the Ebola outbreak? The influence of discrete emotions on risk perception. Journal of Risk Research. 2018;21(7):834-53. doi:10.1080/13669877.2016.1247378.

Alicea-Planas J, Trudeau JM, Vásquez Mazariegos WF. COVID-19 Risk Perceptions and Social Distancing Practice in Latin America. Hisp Health Care Int. 2021;19(4):254-9. doi:10.1177/1540415320985141.

Taghrir MH, Borazjani R, Shiraly R. COVID-19 and Iranian Medical Students; A Survey on Their Related-Knowledge, Preventive Behaviors and Risk Perception. Arch Iran Med. 2020;23(4):249-54. doi:10.34172/aim.2020.06.

Capone V, Donizzetti AR, Park MS-A. Validation and Psychometric Evaluation of the COVID-19 Risk Perception Scale (CoRP): a New Brief Scale to Measure Individuals’ Risk Perception. Int J Ment Health Addict. 2021:1-14. doi:10.1007/s11469-021-00660-6.

Yıldırım M, Güler A. Factor analysis of the COVID-19 Perceived Risk Scale: A preliminary study. Death Stud. 2022;46(5):1065-72. doi: 10.1080/07481187.2020.1784311.

Dryhurst S, Schneider CR, Kerr J, Freeman ALJ, Recchia G, van der Bles AM, et al. Risk perceptions of COVID-19 around the world. Journal of Risk Research. 2020;23(7-8):994-1006. doi:10.1080/13669877.2020.1758193.

van der Linden S. The social-psychological determinants of climate change risk perceptions: Towards a comprehensive model. Journal of Environmental Psychology. 2015;41:112-24. doi:10.1016/j.jenvp.2014.11.012.

Fernández-Castillo E, Fernández-Fleites Z, Broche-Pérez Y, Otero-Ramos IM, Martín-González R, Ruiz AL. The Risk Perception COVID-19 Scale (RP-COVID19-S): Initial Validation and Its Relationship with Gender and Age in a Cuban Population Sample. Int J Ment Health Addict. 2021:1-21. doi: 10.1007/s11469-021-00672-2.

Matar-Khalil S, Ortiz Barrero MJ, González-Campos J. Diseño y validación de un cuestionario para evaluar la percepción de riesgo de contagio de COVID-19 en población colombiana. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2021;38(4):512–20. doi:10.17843/rpmesp.2021.384.9298.

Monge-Rodríguez FS, Jiang H, Zhang L, Alvarado-Yepez A, Cardona-Rivero A, Huaman-Chulluncuy E, et al. Psychological Factors Affecting Risk Perception of COVID-19: Evidence from Peru and China. Int J Environ Res Public Health. 2021,18(12):6513. doi: 10.3390/ijerph18126513.

Cano-Gómez LC, Castillo-Tejada RD, Mena-Ordoñez SS. Percepción de riesgo, automedicación, mitos y creencias relacionados con COVID-19 entre jefes de hogar peruanos. Salud UIS. 2022;54:22003. doi:10.18273/saluduis.54.e:22003.

Quiñones-Laveriano DM, Guillen-Vidarte H, Benavides-Luyo C, De La Cruz-Vargas JA. Perception of risk to COVID-19 and mental health indicators in workers of a Peruvian hospital: An analytical cross-sectional study. Medwave. 2022;22(02):e8708. doi:10.5867/medwave.2022.02.002513.

Ministerio de Educación. En el Perú hay 47 lenguas originarias que son habladas por cuatro millones de personas [Internet]. Lima: Ministerio de Educación; 2017 [citado el 28 de abril de 2023]. Disponible en: http://www.minedu.gob.pe/n/noticia.php?id=42914.

Shao W, Hao F. Confidence in political leaders can slant risk perceptions of COVID-19 in a highly polarized environment. Soc Sci Med. 2020;261:113235. doi: 10.1016/j.socscimed.2020.113235.

Montero I, León O. A guide for naming research studies in Psychology. International Journal of Clinical and Health Psychology [Internet]. 2007 [citado el 3 de octubre de 2022];7(3):847-62. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/337/33770318.pdf.

El Peruano. Comenzó cuarta ola de covid-19 [Internet]. 27 de junio de 2022 [citado el 11 de octubre de 2022]. Disponible en: https://elperuano.pe/noticia/163361-comenzo-cuarta-ola-de-covid-19.

Muñiz Fernández J, Fonseca Pedrero E. Diez pasos para la construcción de un test. Psicothema. 2019;31(1):7-16. doi:10.7334/psicothema2018.291.

Alegria KE, Fleszar-Pavlović SE, Ngo DD, Beam A, Halliday DM, Hinojosa BM, et al. The Role of Risk Perceptions and Affective Consequences in COVID-19 Protective Behaviors. Int J Behav Med. 2021;28(6):801-7. doi:10.1007/s12529-021-09970-4.

Hernández-Nieto R. Instrumentos de Recolección de Datos en Ciencias Sociales y Ciencias Biomédicas: Validez y Confiabilidad. Diseño y Construcción. Normas y Formatos. Mérida: Universidad Los Andes, 2011.

Kline R. Principles and Practice of Structural Equation Modeling. Fourth Edition. New York: Guilford, 2015.

Byrne BM. Factor analytic models: Viewing the structure of an assessment instrument from three perspectives. J Pers Assess. 2005;85(1):17-32. doi: 10.1207/s15327752jpa8501_02.

Worthington RL, Whittaker TA. Scale Development Research: A Content Analysis and Recommendations for Best Practices. The Counseling Psychologist. 2006;34(6):806-38. doi: 10.1177/0011000006288127.

Hu L, Bentler PM. Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 1999;6(1):1-55. doi: 10.1080/10705519909540118.

Bentler PM. Comparative fit indexes in structural models. Psychol Bull. 1990;107(2):238-46. doi: 10.1037/0033-2909.107.2.238.

Bozdogan H. Model selection and Akaike’s Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika. 1987;52(3):345-70. doi: 10.1007/BF02294361.

Cheung GW, Rensvold RB. Evaluating goodness-of-fit indexes for testing measurement invariance. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 2002;9(2):233-55. doi: 10.1207/S15328007SEM0902_5.

Chen FF. Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal. 2007;14(3):464-504. doi: 10.1080/10705510701301834.

Huarcaya-Victoria J, Villarreal-Zegarra D, Podestà A, Luna-Cuadros MA. Psychometric Properties of a Spanish Version of the Fear of COVID-19 Scale in General Population of Lima, Peru. Int J Ment Health Addict. 2022;20(1):249-262. doi:10.1007/s11469-020-00354-5.

Publicado

2023-06-30

Número

Sección

Artículo Original

Cómo citar

1.
Zeladita-Huaman JA, Franco-Chalco E, Zegarra-Chapoñan R, Iguiñiz-Romero R, Amemiya-Hoshi I. Desarrollo y validación de una escala de percepción de riesgo de COVID-19 en Perú. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2023 Jun. 30 [cited 2024 May 18];40(2):170-8. Available from: https://rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/12289

Artículos más leídos del mismo autor/a