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Revista de la Facultad de Medicina
versión impresa ISSN 0120-0011
Resumen
PEDROZO-PUPO, John Carlos; CORDOBA, Angie Paola y CAMPO-ARIAS, Adalberto. Estructura factorial y consistencia interna de la escala de somnolencia de Epworth. rev.fac.med. [online]. 2020, vol.68, n.2, pp.183-187. Epub 29-Jun-2021. ISSN 0120-0011. https://doi.org/10.15446/revfacmed.v68n2.73025.
Introducción.
En comparación con la polisomnografía (PSG), la escala de somnolencia de Epworth (ESE) tiene propiedades clinimétricas limitadas, por tanto es necesario revisar su estructura factorial.
Objetivo.
Revisar la estructura factorial (dimensionalidad) y la consistencia interna de la ESE en un grupo de pacientes a los que se les realizó PSG en Santa Marta, Colombia.
Materiales y métodos.
Se realizó una investigación para medir las propiedades clinimétricas de la ESE. La muestra estuvo compuesta por 684 adultos entre 18 y 64 años (media=43.2, desviación estándar=13.4) que habían completado los 8 ítems de dicha escala. 440 eran hombres y 244, mujeres. Para probar la estructura factorial se usó el análisis factorial confirmatorio (AFC) y para computar la consistencia interna, los coeficientes omega de McDonald y alfa de Cronbach.
Resultados.
La estructura de factores fue unidimensional y explicó el 42% de la varianza. En cuanto al AFC, los coeficientes de bondad de ajuste fueron insatisfactorios: x2=146.47 (gl=20, p=0.001), RMSEA=0.096 (IC90%: 0.082-0.111), CFI = 0.902, TLI=0.863 y SMSR=0.047. Los coeficientes omega de McDonald y alfa de Cronbach fueron de 0.80 y 0.80 (IC95%: 0.78-0.82), respectivamente.
Conclusiones.
La ESE presentó una estructura unidimensional limitada, por lo que es necesario revisar el constructo de somnolencia excesiva o refinar su estructura factorial, pues es posible que con ello se obtengan mejores indicadores en comparación con el mejor criterio de referencia para el diagnóstico de la somnolencia diurna excesiva.
Palabras clave : Trastornos de somnolencia excesiva; Confiabilidad y validez; Análisis factorial; Estudios de validación (DeCS).