El cuestionario de equilibrio salud-trabajo: adaptación cultural y validación en español
Resumen
El objetivo de este estudio fue hacer una adaptación cultural del cuestionario del balance trabajo-salud (WHBq; (Gragnano et al., 2017) al idioma español y proporcionar evidencia mediante el análisis factorial, la confiabilidad y validez. Este instrumento se compone de tres escalas: Incompatibilidad trabajo-salud (WHI), clima de salud (HC) y apoyo externo (ES), con un total de 17 ítems. Este se aplicó a una muestra de trabajadores mexicanos (n = 316). El análisis factorial confirmatorio reveló un modelo de tres factores reproducido en la estructura original, el cual mostró un buen ajuste (CFI = 0.950; SRMR = 0.051; RMSEA = 0.069). La confiabilidad de cada factor y del cuestionario en su totalidad fue satisfactorio (ω mayor a 0.70). El AVE fue inferior a 0.50 solo en ES. Se discuten las soluciones para este problema. La validez de constructo se evaluó por criterio externo. El WHBq en su versión al español mostró adecuadas propiedades psicométricas y su relación teórica consistente con variables externas. Con estos resultados se confirma que este instrumento es una herramienta válida y confiable para su uso en México.
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Citas
Alwan, A. (2011). Global status report on noncommunicable diseases 2010. World Health Organization.
Asociación Mexicana de Industrias de Investigación Farmacéutica A.C. (2016). Estudio Salud y Productividad de la Industria Automotriz del Estado de Guanajuato. Retrieved from https://amiif.org/wp-content/uploads/2018/09/Estudio-Salud-y-Productividad-Manatt-Jones.pdf
Bagozzi, R. P., & Yi, Y. (2012). Specification, evaluation, and interpretation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(1), 8-34. https://doi.org/10.1007/s11747-011-0278-x
Bandalos, D. L., Finney, S. J., & Finney, S. J. (2018, noviembre 15). Factor Analysis: Exploratory and Confirmatory. https://doi.org/10.4324/9781315755649-8
Bannai, A., & Tamakoshi, A. (2014). The association between long working hours and health: A systematic review of epidemiological evidence. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 40(1), 5-18. https://doi.org/10.5271/sjweh.3388
Beaton, D. E., Bombardier, C., Guillemin, F., & Ferraz, M. B. (2000). Guidelines for the process of cross-cultural adaptation of self-report measures. Spine, 25(24), 3186-3191. https://doi.org/10.1097/00007632-200012150-00014
Bergh, H., Baigi, A., Månsson, J., Mattsson, B., & Marklund, B. (2007). Predictive factors for long-term sick leave and disability pension among frequent and normal attenders in primary health care over 5 years. Public health, 121(1), 25-33. https://doi.org/10.1016/j.puhe.2006.08.018
Bloom, D. E., Cafiero, E., Jané-Llopis, E., Abrahams-Gessel, S., Bloom, L. R., Fathima, S., Feigl, A., Gaziano, T., Hamandi, A., Mowafi, M., O'Farrel, D., Ozaltin, E., Pandya, A., Prettner, K., Rosenberg, L., Seligman, B., Stein, A., Weinstein, C. & Weiss, J.(2011). The global economic burden of noncommunicable diseases. Geneva: World Economic Forum.
Boot, C. R., van den Heuvel, S. G., Bültmann, U., de Boer, A. G., Koppes, L. L., & van der Beek, A. J. (2013). Work adjustments in a representative sample of employees with a chronic disease in the Netherlands. Journal of occupational rehabilitation, 23(2), 200-208. https://doi.org/10.1007/s10926-013-9444-y
Chen, S., Kuhn, M., Prettner, K., & Bloom, D. E. (2018). The macroeconomic burden of noncommunicable diseases in the United States: Estimates and projections. PloS one, 13(11), e0206702. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0206702
de Jong, M., de Boer, A. G., Tamminga, S. J., & Frings-Dresen, M. H. (2015). Quality of working life issues of employees with a chronic physical disease: A systematic review. Journal of occupational rehabilitation, 25(1), 182-196. https://doi.org/10.1007/s10926-014-9517-6
Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology (London, England: 1953), 105(3), 399-412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046
Epskamp, S., Stuber, S., Nak, J., Veenman, M., & Jorgensen, T. D. (2019). semPlot: Path Diagrams and Visual Analysis of Various SEM Packages’ Output.
Field, P. A., Miles, D. J., & Field, Z. (2012). Discovering Statistics Using R. London ; Thousand Oaks, Calif: SAGE Publications.
Finney, S. J., & DiStefano, C. (2013). Nonnormal and categorical data in structural equation modeling. En Quantitative methods in education and the behavioral sciences: Issues, research, and teaching. Structural equation modeling: A second course (2nd ed, pp. 439-492). Charlotte, NC, US: IAP Information Age Publishing.
Gragnano, A., Miglioretti, M., Frings-Dresen, M. H., & de Boer, A. G. (2017). Adjustment between work demands and health needs: Development of the Work–Health Balance Questionnaire. Rehabilitation psychology, 62(3), 374. http://dx.doi.org/10.1037/rep0000121
Gragnano, A., Previtali, F., Manzi, C., & Miglioretti, M. (2018, septiembre 1). Investigating work-health balance in railway older employees: Results of a LPA. Presentado en Proceedings of the 2nd International Conference Healthier Societies fostering Healthy Organizations: A Cross-Cultural Perspective, Florence, Italy. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24500.30084
Gragnano, A., Simbula, S., & Miglioretti, M. (2020). Work–Life Balance: Weighing the Importance of Work–Family and Work–Health Balance. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(3), 907. https://doi.org/10.3390/ijerph17030907
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1998). Multivariate Data Analysis. Upper Saddle River, N.J.
IBM Corp, N. (2013). IBM SPSS statistics for windows (Versión 22.0).
Jørgensen, J. T., Karlsen, S., Stayner, L., Hansen, J., & Andersen, Z. J. (2017). Shift work and overall and cause-specific mortality in the Danish nurse cohort. Scandinavian Journal of Work, Environment & Health, 43(2), 117-126. https://doi.org/10.5271/sjweh.3612
Jorgensen, T. D., Pornprasermanit, S., Schoemann, A. M., & Roseel, Y. (2019). semTools: Useful Tools for Structural Equation Modeling version 0.5-2 from CRAN. Retrieved from https://rdrr.io/cran/semTools/
Lai, K., & Green, S. B. (2016). The Problem with Having Two Watches: Assessment of Fit When RMSEA and CFI Disagree. Multivariate Behavioral Research, 51(2-3), 220-239. https://doi.org/10.1080/00273171.2015.1134306
Leitner, D. R., Frühbeck, G., Yumuk, V., Schindler, K., Micic, D., Woodward, E., & Toplak, H. (2017). Obesity and type 2 diabetes: Two diseases with a need for combined treatment strategies-EASO can lead the way. Obesity facts, 10(5), 483-492. https://doi.org/10.1159/000480525
Liao, P.-W., & Hsieh, J.-Y. (2017). Does Internet-Based Survey Have More Stable and Unbiased Results than Paper-and-Pencil Survey? Open Journal of Social Sciences, 5(01), 69. http://dx.doi.org/10.4236/jss.2017.51006
MacCallum, R. C., Widaman, K. F., Preacher, K. J., & Hong, S. (2001). Sample Size in Factor Analysis: The Role of Model Error. Multivariate Behavioral Research, 36(4), 611-637. https://doi.org/10.1207/S15327906MBR3604_06
Miglioretti, M., & Gragnano, A. (2016). Subjective well-being and health in organizations. (1), 44-48. https://doi.org/10.3280/PDS2016-001006
Miglioretti, Massimo, Federica, P., Manzi, C., & Gragnano, A. (2019, mayo). The usefulness of Work-Health Balance in older workers and in workers with longstanding health problem or disability. Presentado en Proceedings of the 19th EuropeanAssociation of Work and Organizational Psychology (EAWOP) Congress, Turin, Italy.
Miglioretti, Massimo, & Gragnano, A. (2017, mayo 26). Work-health balance: Reconciliation between health and work in Italian companies. Presentado en Healthier societies fostering healthy organizations: a cross-cultural perspective, Florence, Italy. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.36663.78241
Milner, A., Badland, H., Kavanagh, A., & LaMontagne, A. D. (2017). Time Spent Commuting to Work and Mental Health: Evidence From 13 Waves of an Australian Cohort Study. American Journal of Epidemiology, 186(6), 659-667. https://doi.org/10.1093/aje/kww243
Muradás, M. de la C., Gutiérrez, R., & Téllez, Y. (2018). Principales resultados de las Proyecciones de la Población de México y de las Entidades Federativas, 2016-2050. En La situación demográfica de México 2018. Retrieved from https://www.gob.mx/cms/uploads/attachment/file/491891/p14-p35.pdf
Observatorio Laboral. (2019). Ocupación por sectores económicos. Recuperado 16 de enero de 2020, de http://www.observatoriolaboral.gob.mx/static/estudios-publicaciones/Ocupacion_sectores.html
Previtali, F., Gragnano, A., & Miglioretti, M. (2018). The impact of work-health balance on aging blue-collar employees in the steel industry. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.27850.00969
R Core Team. (2018). R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. Retrieved from https://www.R-project.org/
Ritter, P., Lorig, K., Laurent, D., & Matthews, K. (2004). Internet versus mailed questionnaires: A randomized comparison. Journal of Medical Internet Research, 6(3), e29. https://doi.org/10.2196/jmir.6.3.e29
Roskes, K., Donders, N., & Van Der Gulden, J. (2005). Health-related and work-related aspects associated with sick leave: A comparison of chronically ill and non-chronically ill workers. International archives of occupational and environmental health, 78(4), 270-278. https://doi.org/10.1007/s00420-004-0596-0
Rosseel, Y. (2012). Lavaan: An R package for structural equation modeling and more. Version 0.5–12 (BETA). Journal of statistical software, 48(2), 1-36.
Schellevis, F. G. (2013). Epidemiology of multiple chronic conditions: An international perspective. Journal of Comorbidity, 3(Spec Issue), 36-40. https://doi.org/10.15256/joc.2013.3.25
Shamah-Levy, T, Vielma-Orozco, E, Heredia-Hernández, O, Romero-Martínez, M, Mojica-Cuevas, J, Cuevas-Nasu, L, … Rivera-Dommarco, J. (2020). Encuesta Nacional de Salud y Nutrición 2018-19: Resultados Nacionales. (1° edición). Cuernavaca, Morelos: Instituto Nacional de Salud Pública.
Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). Sample Size Requirements for Structural Equation Models: An Evaluation of Power, Bias, and Solution Propriety. Educational and psychological measurement, 76(6), 913-934. https://doi.org/10.1177/0013164413495237
World Health Organization. (2018). Non communicable diseases. Recuperado 12 de marzo de 2021, de https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/noncommunicable-diseases
Young, A. E. (2010). Return to work following disabling occupational injury-facilitators of employment continuation. Scandinavian journal of work, environment & health, 473-483. https://doi.org/10.5271/sjweh.2986
Zhao, Y., Richardson, A., Poyser, C., Butterworth, P., Strazdins, L., & Leach, L. S. (2019). Shift work and mental health: A systematic review and meta-analysis. International archives of occupational and environmental health, 1-31. https://doi.org/10.1007/s00420-019-01434-3
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