Evidencias Psicométricas de una Medida Breve de Resiliencia en Adultos Mayores Peruanos no Institucionalizados

Estadísticas a nivel mundial indican la existencia de 600 millones de personas mayores de 60 años, cifra que podría llegar a duplicarse para el año 2025 (Ward, Parikh y Workman, 2011). Esta realidad no es ajena a países como el Perú, donde actualmente las personas con edades entre los 60 y 79 años representan el 7.6% de la población total (Instituto Nacional de Estadística e Informática - INEI, 2016b), estimando que para el año 2050, este porcentaje se puede incrementar al 15.7% (INEI, 2016a). Este rápido incremento demográfico de la población adulta mayor es producto de la mejora en las condiciones y expectativas de vida (Urzúa y Navarrete, 2013), por un lado, y de la disminución de la tasa de natalidad, mediada por los cambios socioculturales que han tenido impacto en el tamaño y la estructura de las familias en la actualidad (Arias, Castro et al., 2013). Por ello, este es un tema del máximo interés para la formulación de políticas de salud pública (Rodríguez, 2016; Roig, Ávila, Mac Donal y Ávila, 2015) basadas en modelos conceptuales de envejecimiento exitoso (Cosco, Prina, Perales, Stephan y Brayne, 2014a, 2014b; Kuh, Karunananthan, Bergman y Cooper, 2014) y orientadas al desarrollo de una mejor calidad de vida y bienestar del adulto mayor.

Un tema que en los últimos años está recibiendo atención por parte de la comunidad científica es el rol que cumple la resiliencia dentro del proceso de envejecimiento saludable y exitoso (Resnick, 2014). El concepto de resiliencia fue introducido en gerontología por Windle (2011), quien la definió como el proceso de adaptación efectiva frente al estrés o trauma, facilitado por el empleo de recursos personales y del propio entorno, que puede variar a lo largo del curso de la vida.

Si bien la literatura acerca de la resiliencia en los adultos mayores se ha incrementado en los últimos años (Ponce, 2015), como se expresa en la edición de 2012 de la Annual Review of Gerontology and Geriatrics, cuyo tema fue “Perspectivas emergentes sobre la resiliencia en la edad adulta y la vejez” (Smith y Hayslip, 2012), existen discusiones acerca de su conceptualización y medición (Panter-Brick y Leckman, 2013). A pesar de lo complejo del concepto (para una mejor revisión puede verse Cosco et al., 2017; Fernandes de Araújo, Teva y Bermúdez, 2015; Southwick, Bonanno, Masten, Panter-Brick y Yehuda, 2014), la resiliencia es comúnmente comprendida como el dominio de recursos personales y factores contextuales que permiten a los individuos afrontar con éxito y lograr una adaptación positiva ante los diferentes estresores que aparecen a lo largo de la vida (Luthar y Cichetti, 2000; Masten, 2001, 2007; Newman, 2005). Así, la resiliencia sería un mecanismo autorregulador de protección ante la aparición de posibles consecuencias difíciles en momentos determinados del curso vital (Masten, 2007; Sojo y Guarino, 2011). En este sentido, se considera a la resiliencia como un factor importante en la investigación sobre la vejez y el envejecimiento, que es un período caracterizado por la presencia de una serie de situaciones estresantes, como la disminución de autonomía y del buen funcionamiento cognitivo, así como el afrontamiento de la propia muerte y la de los contemporáneos (Ryff, Singer, Love y Essex, 1998; Serrano-Parra et al., 2012).

En tal sentido, una aproximación interesante al tema la dio Erikson (2000) al proponer que durante la vejez los adultos mayores vivencian un conflicto psíquico mediado por la integridad y la desesperanza que se resuelve a través de la virtud de la sabiduría. Hoy en día, empero, la resiliencia ha cobrado vital importancia, al favorecer el ajuste del adulto mayor con la etapa de la vida que le toca vivir. Es así que algunos autores consideran a la vejez como un periodo caracterizado por la resiliencia (Ebner, Freund y Baltes, 2006), lo que permite una optimización de los recursos personales del adulto mayor (Hardy, Concato y Gill, 2004; Serrano-Parra et al., 2012). En este sentido, Resnick (2014) señala que la presencia de conductas prosociales, autoeficacia, autoestima positiva, espiritualidad, capacidad para utilizar el sentido del humor, creatividad, esfuerzos por alcanzar metas de logro, mantenimiento de una actitud positiva, flexibilidad, autodeterminación y optimismo se contemplan como atributos personales característicos de los adultos mayores resilientes que ayudan a percibir los retos como oportunidades de crecimiento.

Asimismo, diversas investigaciones señalan el papel de la resiliencia como predictor del bienestar (Christopher, 2000; Rowe y Kahn, 2000; Wagnild, 2003) y de la salud, tanto física como mental, en los adultos mayores (Davydov, Stewart, Ritchie y Chaudieu, 2010; Fredriksen-Goldsen, Kim, Shiu, Goldsen y Emlet, 2014; Friedli y World Health Organization, 2009; Netuveli, Wiggins, Montgomery, Hildon y Blane, 2008; Hildon, Montgomery, Blane, Wiggins y Netuvelli, 2010; Nygren et al., 2005; Schure, Odden y Goins, 2013; Windle, Bennet y Noyes, 2011). Los resultados de estos estudios sirven como evidencia para la formulación de programas que promuevan la resiliencia, buscando efectos positivos a largo plazo (Zeng y Shen, 2010). Ante esto se hace necesario contar con instrumentos para medir la resiliencia que posean evidencias de validez y fiabilidad. La resiliencia ha sido evaluada principalmente con medidas de autoinforme, que en su mayoría se construyeron para aplicarse en población general (Tomás, Meléndez, Sancho y Mayordomo, 2012). Una revisión realizada por Resnick (2014) muestra los instrumentos de autoinforme para la medición de la resiliencia más usados en adultos mayores, como la Resilience Appraisal Scale (RAS; Johnson, Gooding, Wood y Tarrier, 2010), la Resilience Scale for Adults (RSA; Friborg, Hjemdal, Rosenvinge y Martinussen, 2003), la Connor-Davidson Resilience Scale (CD-RISC; Baruth y Carroll, 2002), entre otros. Se caracterizan por estar conformados por entre 12 a 37 ítems y evaluar diferentes dimensiones de la resiliencia.

Considerando que en ocasiones, según la población o el diseño del estudio, se requiere de una respuesta rápida, se han desarrollado versiones cortas de las medidas de autoevaluación de la resiliencia (Tomás et al., 2012). Así, es posible encontrar versiones abreviadas del CD-RISC de 2 ítems (Vaishnavi, Connor y Davidson, 2007) y 10 ítems (Campbell-Stills y Stein, 2007; Notario-Pacheco et al., 2011; Serrano-Parra et al., 2012). La Brief Resilient Coping Scale (BRCS; Sinclair y Wallston, 2004) es otra medida breve y unidimensional compuesta por cuatro ítems que hace fácil su aplicación e interpretación en población de adultos mayores. Construida originalmente en inglés según el modelo teórico de Polk (1997), la BRCS evalúa la capacidad de los individuos para hacer frente al estrés de manera adaptativa (Sinclair y Wallston, 2004). La primera versión de la BRCS, conformada por nueve ítems, se probó en una muestra de pacientes estadounidenses con artritis reumatoide (Limonero et al., 2014). A partir de un análisis psicométrico, la versión inicial fue reducida a una escala final de cuatro ítems, que contó con adecuadas propiedades psicométricas.

La BRCS ha sido traducida y se han estudiado sus propiedades psicométricas en adultos mayores en diferentes investigaciones llevadas a cabo en España (Navarro-Pardo et al., 2015; Tomás et al., 2012) y Portugal (Belo, Pocinho y Rodrigues, 2016). Un primer estudio con adultos mayores de Valencia (España) (Tomás et al., 2012) reportó un valor del coeficiente de fiabilidad elevado (alfa de Cronbach = .83) e índices de ajuste adecuados ( χ² = 5.20, p = .07, CFI = .95, SRMR = .05 y RMSEA = .19), con cargas factoriales estandarizadas que oscilaron entre .61 a .83, además de correlaciones estadísticamente significativas entre la resiliencia, los recursos de afrontamiento (por ejemplo, optimismo y autoeficacia) y el bienestar psicológico. Otro estudio, también con adultos mayores españoles (Navarro-Pardo et al., 2015), indicó un valor del coeficiente alfa de Cronbach de .84, índices de ajuste también adecuados (χ² = 107.02, p = .001, CFI = .94, SRMR = .07 y RMSEA = .22) y cargas factoriales que variaban entre .68 y .85. Finalmente, en Portugal, Belo et al. (2016) compararon la estructura unidimensional del BRCS entre jóvenes y adultos mayores, examinando la invariancia de medida a través de la edad. Los resultados señalaron que los valores de los índices de fiabilidad y ajuste del modelo unidimensional son mejores en adultos mayores (alfa de Cronbach = .76, χ² = 1.563, p = .458, CFI = 1, NFI = .99, IFI = 1, RMSEA = .0001) que en jóvenes (alfa de Cronbach = .67, χ² = 3.194, p = .202, CFI = .985, NFI = .985, IFI = .986, RMSEA = .063).

Los resultados anteriores brindan evidencia para considerar el BRCS como una medida que ofrece interpretaciones válidas y fiables de la resiliencia en adultos mayores. Resultados similares se han encontrado al estudiar las propiedades psicométricas del BRCS en muestras de jóvenes españoles (De Paula Mulatiere y Gutiérrez-Marco, 2017; Limonero et al., 2014) y portugueses (Ribeiro y Morais, 2010). Sin embargo, hasta donde se conoce de la literatura, las propiedades psicométricas del BRCS no han sido examinadas en adultos mayores del Perú y otros países de Latinoamérica. Por tanto, es conveniente preguntarse: ¿mantendrá la BRCS sus apropiadas propiedades psicométricas en adultos mayores peruanos? En este sentido, el objetivo primario del presente estudio es brindar evidencias de validez factorial, convergente y discriminante, así como de fiabilidad, de la BRCS para uso en adultos mayores peruanos. De acuerdo a la literatura revisada, se plantearon como hipótesis: 1) la presencia de una estructura unidimensional en la BRCS, 2) correlaciones positivas entre las puntuaciones de la BRCS y satisfacción con la vida y el humor como afrontamiento y 3) una correlación negativa con los síntomas depresivos. El estudio se justifica por la necesidad de examinar las propiedades psicométricas de la BRCS en un contexto diferente al original que permita a los profesionales de la salud tener una medida breve de la resiliencia que sea de fácil aplicación e interpretación, tanto en el ámbito clínico como en el social o de investigación.

Participantes

Los participantes, seleccionados mediante un muestreo por conveniencia, fueron 236 adultos mayores asistentes a los Centros del Adulto Mayor (CAM) del Seguro Social de Salud del Perú (EsSalud) ubicados en la ciudad de Trujillo, de los cuales el 78.4% eran mujeres y el 21.6% hombres. La edad promedio del total de participantes fue 72.8 años (DT = 6.90), de los hombres 77.84 años (DT = 6.26) y de las mujeres 71.44 años (DT = 6.42). Un análisis de comparación de medias evidenció diferencias significativas e importantes en el promedio de edad a favor de los hombres, t ₍₂₃₄₎ = 6.340, p = 0.00, d = 1.002, IC 95% 0.679-1.325. Respecto al estado civil, un 1.3% era soltero(a), 34.7% casado(a), 25.8% era conviviente, 15.7% era divorciado(a)/separado(a) y el 22.5% era viudo(a). En relación a la convivencia familiar, el 10.6% señaló vivir solo(a), 35.2% vive solo con su esposo(a), 26.7% vive solo con sus hijos, 25.4% vivía con su esposo(a) e hijos y el 2.1% vivía con otros familiares (no esposo(a) o hijos). El 48.3% señaló tener entre buena y muy buena salud física, el 36% una salud física promedio y el 15.7% indicó tener una mala salud física. Finalmente, el 55.1% indicó tener una buena o muy buena calidad de vida, mientras que el 39.4% y el 5.5% señaló tener una calidad de vida promedio y mala respectivamente.

Instrumentos

Los participantes respondieron una encuesta anónima que comprendía datos sociodemográficos y los siguientes instrumentos:

Brief Resilient Coping Scale (BRCS; Sinclair y Wallston, 2004). Medida unidimensional compuesta por cuatro ítems que evalúan la capacidad para hacer frente al estrés de manera adaptativa. La versión original de Sinclair y Wallston (2004) presentó un valor del coeficiente alfa de Cronbach, como medida de consistencia interna, de .69, un coeficiente de correlación test-retest de .71 y buenos índices de bondad de ajuste (χ² = 2.13, p = .03, CFI = .99, SRMR = .02 y RMSEA = .01). Los ítems puntúan en una escala tipo Likert desde 1 (no me describe en absoluto) a 5 (me describe muy bien), donde las puntuaciones oscilan entre 4 y 20. Para este estudio se usó la traducción realizada por Limonero et al. (2014).

Escala de satisfacción con la vida (SWLS; Diener, Emmons, Larsen y Griffin, 1985). Esta escala está conformada por cinco ítems y tiene como objetivo evaluar el juicio general las personas acerca de la satisfacción con su vida. Para este estudio se usó la versión española de la SWLS de Atienza, Pons, Balaguer y García-Merita (2000), con cinco opciones de respuesta. En el presente estudio, la fiabilidad de la SWLS, evaluada por el coeficiente alfa de Cronbach, fue de .78 (IC 95% 0.72-0.83).

Escala de humor aplicado al afrontamiento (CHS; Lefcourt y Martín, 1986). Está conformada por siete ítems con cuatro alternativas de respuesta (de muy en desacuerdo a totalmente de acuerdo) que evalúan la manera en que las personas expresan y usan el humor para afrontar estímulos estresantes o situaciones problemáticas. Su puntuación oscila entre 7 y 28 puntos. La fiabilidad de la puntuación total en el presente estudio fue satisfactoria, como lo indica el alfa de Cronbach igual a .92 (IC 95% 0.89-0.94).

Escala de depresión geriátrica-5 ítems (GDS-5; Gómez-Angulo y Campo-Arias, 2011). Se trata de la versión breve de 5 ítems dicotómicos (Sí o No) derivada de la escala para depresión geriátrica original de 30 ítems (Yesavage y Brink, 1983). Evalúa, con un método de screening, los síntomas cognoscitivos de la depresión en adultos mayores. La fiabilidad de la GDS-5 en el presente estudio fue de .76 (IC 95% 0.70-0.81).

Procedimiento

Primero, el estudio recibió la aprobación del comité de ética de las universidades que colaboraron en el estudio. Segundo, se solicitaron los permisos a las autoridades de los CAM de EsSalud de la ciudad de Trujillo para la aplicación de los instrumentos de medida, informando del objetivo y los aspectos éticos y metodológicos del estudio. Obtenidas las autorizaciones respectivas, se informó a los participantes del objetivo del estudio, obteniendo su participación voluntaria a través de la firma del consentimiento informado. Los instrumentos fueron administrados colectivamente en algunos casos y de manera individual en otros por un miembro del equipo de investigación en un tiempo aproximado de 20 minutos.

Análisis de Datos

El estudio de la estructura interna del BRCS se llevó a cabo mediante un análisis factorial confirmatorio (AFC) sobre la matriz de correlaciones policóricas, utilizando el programa EQS 6.2 (Bentler y Wu, 2012), debido a la existencia de una estructura teórica ya validada. Primero se calcularon estadísticos descriptivos (media, desviación típica, asimetría y curtosis) para los ítems de la escala. El análisis de la asimetría y curtosis, junto con el coeficiente de Mardia de normalidad multivariada, ayudaron en la decisión del método de estimación más apropiado. Se utilizó el método de máxima verosimilitud (ML) para el cálculo de los parámetros del AFC. En este sentido, se usaron índices de ajuste del modelo y puntos de corte recomendados en la literatura (Hu y Bentler, 1999): estadístico chi-cuadrado (χ²), índice de ajuste comparativo (CFI), raíz del residuo estandarizado medio (SRMR), error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) y sus intervalos de confianza al 90% (IC 90%). Considerándolos en conjunto, valores de CFI ≥ .95, así como RMSEA y SRMR ≤ .08 brindarían evidencia de un adecuado ajuste del modelo (Hu y Bentler, 1999).

Para obtener evidencias internas de validez convergente se realizó un análisis de la varianza promedio extraída del factor (Average Variance Extracted, AVE), donde valores superiores a .50 son satisfactorias (Fornell y Larcker, 1981), y correlaciones ítem-total. Asimismo, la evidencia de validez convergente basada en la relación con otras variables (Ventura-León, 2017) se estableció correlacionando los puntajes de la BRCS con los de otros constructos teóricamente asociados con la resiliencia. Se calculó el tamaño del efecto de las correlaciones a partir del valor del coeficiente de correlación (≥ .20: mínimo recomendado, ≥ .50: moderado, ≥ .80: fuerte) y sus respectivos intervalos de confianza (Caycho-Rodríguez, 2017b).

Para la estimación de la fiabilidad de las puntuaciones se calcularon diversos coeficientes. Primero, se calculó el alfa de Cronbach con sus respectivos IC 95% mediante el módulo ICAlfa (Caycho-Rodríguez, 2017a; Domínguez-Lara y Merino-Soto, 2015) y posteriormente el coeficiente omega (ω; McDonald, 1999; Ventura-León y Caycho-Rodríguez, 2017). Asimismo, se compararon los coeficientes alfa en base al intervalo de confianza de la diferencia entre dos parámetros (Bonnet, 2010; Domínguez-Lara, Merino-Soto y Navarro-Loli, 2017). Debido a ciertas condiciones del coeficiente alfa que limitan su uso, como la presencia de tau equivalencia y la necesidad de ausencia de errores correlacionados (Dunn, Baguley y Brunsden, 2014), se calculó adicionalmente el coeficiente omega (ω; Mcdonald, 1999; Ventura-León y Caycho, 2017; Zinbarg, Revelle, Yovel y Li, 2005), que está acorde con el modelo de análisis factorial usado y que brinda una estimación más precisa de la fiabilidad.

Análisis Descriptivo de los Ítems

La Tabla 1 muestra que el ítem 4 tiene el mayor puntaje promedio (M = 3.779) y el ítem 1 el más bajo (M = 3.415). Los cuatro ítems presentan valores de asimetría y curtosis dentro del límite esperado (< ± 1.5). Adicionalmente, el valor del coeficiente de Mardia (3.522) indica el cumplimiento del supuesto de normalidad multivariada (Rodríguez y Ruiz, 2008), al ser inferior a 24 de acuerdo a la fórmula p (p + 2), donde p es el número de variables observadas (Bollen, 1989). Este resultado no afectaría las estimaciones posteriores (Ferrando y Anguiano-Carrasco, 2010; Pérez y Medrano, 2010).

Evidencia de la Estructura Interna del BRCS

Mediante el AFC se estimó y evaluó un modelo unidimensional (un solo factor con los cuatro ítems) reportado en la literatura internacional. Los resultados indican que el modelo unidimensional tiene un buen ajuste a los datos, χ²(2) = 4.514, p = .10, CFI =.995, RMSEA = .073, IC 90% 0.000-0.165, SRMR = .016 (Tabla 2). Asimismo, las cargas factoriales estandarizadas (ítem 1 = .773, ítem 2 = .788, ítem 3 = .762, ítem 4 = .878) presentan magnitudes elevadas y son estadísticamente significativas (p < .05), avalando la adecuación del modelo unidimensional. El modelo unidimensional presenta también evidencias internas de validez convergente a partir del valor de AVE = .643, mayor al .50 recomendado (Fornell y Larcker, 1981) y las correlaciones moderadas entre los ítems del BRCS (Tabla 1). Además, al no observarse correlaciones elevadas (r > .90) hay ausencia de multicolinealidad (Tabachnick, Fidell y Osterlind, 2001), por lo que los cuatro ítems no son medidas redundantes de la resiliencia, brindando evidencia de la validez interna discriminante ( Merino-Soto, Domínguez-Lara y Fernández-Arata, 2017).

Tabla 1

Medias, desviaciones típicas, asimetría, curtosis y correlaciones entre ítems para los cuatro ítems de la BRCS

Asimismo, en la Tabla 2 se presenta la comparación de los índices de bondad de ajuste con estudios previos, evidenciando la superioridad con respecto a los hallazgos de Navarro-Pardo et al. (2015) y Tomás et al. (2012). No obstante, los resultados de Belo et al. (2016) son superiores a los aquí encontrados, aunque no se cuenta con los valores de GFI y SRMR para establecer una comparación clara.

Evidencia de Validez Convergente y Discriminante

Se examinaron las correlaciones entre las puntuaciones del BRCS con las escalas de satisfacción con la vida (SWLS), humor como afrontamiento (CHS) y depresión (GDS-5). Teniendo en consideración la literatura, se planteó como hipótesis una correlación positiva entre las puntuaciones del BRCS y las puntuaciones de la SWLS y CHS, así como una correlación negativa con las puntuaciones del GDS-5. Los resultados indican la presencia de correlaciones positivas entre BRCS y SWLS (r = .500, p < .01, IC 99% 0.42-0.73), CHS (r = .360, p < .01, IC 99% 0.26-0.62) y una correlación negativa con GDS-5 (r = -.309, p < .01, IC 99% -0.21 - -0.57). Como se observa, todas las correlaciones son significativas, en la dirección esperada y con tamaños del efecto mínimo recomendado (r ≥ .20) y moderado (r ≥ .50).

Estimación de la Fiabilidad

Se estimó la fiabilidad por consistencia interna mediante el cálculo del coeficiente alfa de Cronbach (α =.874, IC 95% 0.84-0.90) y el coeficiente omega (ω = .878), brindando evidencia de la adecuada fiabilidad de las puntuaciones de la BRCS (Tabla 2). Adicionalmente, se estimó la diferencia entre los coeficientes alfa reportados entre este y los estudios previos con objeto de determinar si la estimación del error es estadísticamente similar entre las muestras comparadas. Así los IC 95% de las diferencias entre los valores de alfa del presente estudio y el de Navarro-Pardo et al. (2015) (IC 95% -.01 - .07) y Tomás et al. (2012) (IC 95% -0.01 - 0.11) no son estadísticamente significativas, brindando evidencia acerca de que la BRCS estima el error de igual forma entre los grupos comparados (Domínguez-Lara et al., 2017). Caso contrario ocurre al comparar los valores de alfa del presente estudio y el de Belo et al. (2016) (.04 a 0.19), donde sí se observa diferencia en la estimación del error.

El estudio tuvo como objetivo primario ofrecer evidencias de validez de constructo, convergente y divergente, así como de la fiabilidad de las puntuaciones del BRCS para su uso en adultos mayores peruanos, debido a la ausencia de evidencia en este grupo etario, no solo en el Perú sino también a nivel latinoamericano. Los resultados señalan que el BRCS cuenta con valores de índices de ajustes adecuados e incluso superiores a lo encontrado en otros estudios psicométricos realizados en adultos mayores (Belo et al. 2016; Navarro-Pardo et al., 2015; Tomás et al., 2012), además de contar con evidencias de validez interna convergente y discriminante. En este sentido, los resultados brindan evidencias satisfactorias de la estructura interna del BRCS, confirmando su unidimensionalidad. Asimismo, las cargas factoriales, que oscilan en un rango de .762 a .878, son de mayor magnitud que las observadas en el estudio original (.62 a .69) (Sinclair y Wallston, 2004) y otras investigaciones como las de Tomás et al. (2012) y Navarro-Pardo et al. (2015), cuyas cargas varían de .61 a .83 y de .68 a .85, respectivamente.

En referencia a Tomás et al. (2012), estos resultados son importantes, ya que permiten replicar la estructura interna del BRCS a pesar de las variaciones idiomáticas (inglés y español) y características de los participantes (pacientes con artritis reumatoide, adultos mayores españoles, adultos mayores peruanos). Además, contar con un instrumento de medida breve que posee una estructura parsimoniosa y fácil de interpretar puede tener implicaciones positivas en la práctica clínica de los profesionales de la salud.

Respecto a la fiabilidad por consistencia interna, se calculó primero el coeficiente alfa de Cronbach, que obtuvo un valor de α = .87, considerado como óptimo (≥ .70) y superior a lo reportado en estudios anteriores con adultos mayores (Belo et al. 2016; Navarro-Pardo et al., 2015; Tomás et al., 2012). Asimismo, la comparación de los coeficientes alfa, en base al intervalo de confianza de la diferencia entre 2 parámetros, permitió generar evidencia empírica de que la BRCS estima de manera similar el error de medición en el presente estudio así como el de Navarro-Pardo et al. (2015) y Tomás et al. (2012), pero no en el de Belo et al. (2016). La presencia de una diferencia estadísticamente significativa en la estimación de los valores de alfa del presente estudio y el de Belo et al. (2016) indicaría que el BRCS presenta cierto sesgo en la estimación de la puntuación verdadera entre las muestras de adultos mayores peruanos y portugueses a pesar de la presencia de puntaciones similares (Domínguez-Lara et al., 2017; Merino y Lautenschlager, 2003; Reynolds, 2000). Esta información es importante en términos prácticos como procedimiento preliminar a estudios comparativos y predictivos, ya que la probable presencia de diferencias entre los valores alfa puede llegar a ser un factor que genere sesgo en la interpretación de los resultados (Merino y Lautenschlager, 2003), a pesar que la magnitud de este sesgo sea pequeña. Adicionalmente, se reportó un valor de ω =.878, que brinda mayor evidencia de la adecuada fiabilidad de las puntuaciones del BRCS. Este resultado es acorde con lo esperado para medidas de tamizaje en evaluaciones masivas ( Domínguez-Lara y Merino-Soto, 2017).

Finalmente, las relaciones entre las puntuaciones del BRCS y las medidas de EAEE, SWLS, CHS y GDS-5 proporcionan evidencias de validez convergente y discriminante. El resultado relacionado a la satisfacción con la vida es compatible con lo reportado por Sinclair y Wallston (2004) acerca de las relaciones positivas entre la resiliencia y la satisfacción con la vida. Esto se explica debido a que personas con elevados niveles de resiliencia tienden a afrontar de mejor manera las situaciones estresantes a partir de la puesta en marcha de un conjunto de mecanismos personales (como la autoeficacia y la autoestima) e interpersonales (como el apoyo social y familiar) que facilitan la adaptación (Friborg et al., 2006). Asimismo, la relación positiva entre la resiliencia y el humor como afrontamiento evidenciaría el papel de este último como facilitador de la adaptación efectiva ante el estrés, a partir de los cambios cognitivos que generan una reevaluación de la situación estresante, el aumento de la experimentación de emociones positivas y la reducción de la tensión (Edwards y Martin, 2014; Kuiper, 2012). Finalmente, las correlaciones negativas con la depresión se explican por el efecto moderador de la resiliencia en la relación entre el estrés y la experimentación de emociones positivas y negativas, donde mayores niveles de resiliencia estarían asociados a una mayor experimentación de emociones positivas y una menor probabilidad de experimentar emociones negativas (Huisman, Klokgieters y Beekman, 2017; Ong, Bergeman, Bisconti y Wallace, 2006). En conjunto, estos resultados señalan que los adultos mayores resilientes tendrían una mayor probabilidad de reportar mejores indicadores de envejecimiento exitoso y adecuados niveles de calidad de vida y funcionamiento general (Montross et al. 2006).

Si bien este es el primer estudio de validación de la BRCS en adultos mayores peruanos y el primero en esta población a nivel latinoamericano, existen algunas limitaciones. Primero, la cantidad de adultos mayores que participaron en el estudio es pequeña, por lo que habría que realizar otros estudios de validación de la BRCS en muestras más amplias. Segundo, solo se ha evaluado la tendencia de los adultos mayores a enfrentar los eventos estresantes pero no su reacción ante eventos negativos reales. Tercero, no se ha estimado la estabilidad de las puntuaciones de la BRCS mediante el método test-retest, lo que podría brindar información adicional de la fiabilidad, en concreto sobre la estabilidad temporal de las puntuaciones. Cuarto, se usaron diferentes medidas de autoinforme que son propensas a sesgos (Wahlberg, Dorn y Kline, 2010).

Los resultados generan también la necesidad de continuar investigaciones futuras que estudien las evidencias de validez y fiabilidad de la BRCS en adultos mayores institucionalizados, o muestras clínicas como pacientes con cáncer, enfermedades crónicas o degenerativas, entre otros. En ese sentido, algunos estudios realizados en Perú han reportado diferencias en las medidas de otras variables como la felicidad entre adultos mayores institucionalizados y no institucionalizados, a favor de quienes viven con sus familias, en comparación con quienes viven en asilos (Arias, Yépez et al., 2013). Desde el punto de vista clínico, la evidencia señala la importancia de obtener interpretaciones válidas de la resiliencia, debido a su papel protector de los efectos negativos del estrés y la depresión en el estado de salud física y psicológica en pacientes adultos mayores con insuficiencia cardíaca (Liu, Chang, Wu y Tsai, 2015), VIH/SIDA (Fang et al., 2015) o dolor crónico (Ruiz-Parraga, Lopez-Martínez, Esteve, Ramírez-Maestre y Wagnild, 2015).

Como conclusión, los hallazgos demuestran que el BRCS cuenta con evidencias de validez y fiabilidad para ser considerada una medida breve de la resiliencia en adultos mayores peruanos, con buenas probabilidades de ser útil en la práctica clínica, social o en la investigación.