Adaptación de la subescala de marihuana de la escala de Autoeficacia para el Rechazo del Consumo de Drogas (DURSE) en adolescentes
Resumen
Antecedentes: la autoeficacia es un factor relevante en el consumo de drogas y existe una necesidad de contar con instrumentos de medición para la investigación adaptados en el Perú. La escala de Autoeficacia para el Rechazo del Consumo de Drogas (DURSE, por sus siglas en inglés; Carpenter, 2006) es un instrumento útil para medir este aspecto en diferentes situaciones sociales. Objetivo: evaluar las propiedades psicométricas de validez y confiabilidad de la subescala de marihuana de la escala DURSE en escolares de colegios nacionales de Lima. Método: se tradujo la escala y se sometió a un piloto con 83 adolescentes. La versión final fue aplicada a una muestra de 1015 estudiantes de secundaria. Resultados: el análisis factorial confirmatorio demostró una estructura unifactorial con buen ajuste (CFI = .990; TLI = .986; RMSEA = .057; SRMR = .015) y se obtuvo una alta confiabilidad (.98). Se analizó la invarianza según sexo del participante, encontrándose invarianza escalar, pero no métrica. Se obtuvieron mayores niveles de autoeficacia en quienes no habían consumido marihuana, no tenían intención de probar, y rechazaron ofertas de consumo. Conclusiones: la subescala de marihuana de la escala DURSE es un instrumento idóneo para medir la autoeficacia para el rechazo de consumo de marihuana en adolescentes de Lima.
Contribución de autoría
DPOC: diseño del estudio, análisis de los datos, elaboración de la discusión y revisión final del manuscrito.
CCPA: concepción, diseño y supervisión del estudio, revisión de la discusión y conclusiones.
FOC: diseño del estudio, revisión del análisis de datos, revisión final del manuscrito.
SMRS: diseño del estudio, supervisión de los procedimientos metodológicos y análisis de invarianza.
Descargas
Citas
Bandura, A. (2001). Social cognitive theory: an agentic perspective. Annual Review of Psychology, 52(1), 1-26. DOI: 10.1146/annurev.psych.52.1.1
Bandura, A. (2006). Guide for constructing self-efficacy scales. En Urdan & Pajares (Eds.) Self Efficacy Beliefs of Adolescents. Boulder, CO, USA: University of Colorado School of Education.
Byrne, B. (2010). Structural equation modeling with AMOS: basic concepts, applications, and programming. (2nd Ed). London, UK: Taylor & Francis
Carpenter, C. (2006). Development of a Scale to Measure Adolescent’s Drug Use Resistance Self-Efficacy. (Doctoral Dissertation). Recuperado de Digital Repository at the University of Maryland (http://hdl.handle.net/1903/3498)
Carpenter, C., & Howard, D. (2009). Development a Drug Use Resistance Self-efficacy (DURSE) Scale. American Journal of Health Behavior, 33(2), 147-157. DOI: http://dx.doi.org/10.5993/AJHB.33.2.4
Centro de Información y Educación para la Prevención del Abuso de Drogas (CEDRO) (2017). Epidemiología de Drogas en Población Urbana Peruana: Encuesta en Hogares. Recuperado de http://repositorio.cedro.org.pe/bitstream/CEDRO/361/3/CEDRO.Estudio%20EPI.2017.pdf
Centro de Información y Educación para la Prevención del Abuso de Drogas (CEDRO) (2018). El Problema de las Drogas en el Perú. Recuperado de http://www.repositorio.cedro.org.pe/bitstream/CEDRO/378/1/CEDRO.Problema%20de%20las%20drogas.2018.pdf
Choi, H., Krieger, J., & Hecht, M. (2013). Reconceptualizing Efficacy in Substance Use Prevention Research: Refusal Response Efficacy and Drug Resistance Self-Efficacy in Adolescent Substance Use. Health Communication, 28(1), 40-52. DOI: 10.1080/10410236.2012.720245
Chung, T., & Maisto, S. (2016). Time-varying associations between confidence and motivation to abstain from marijuana during treatment among adolescents. Addictive Behaviors, 57, 62-68. DOI: https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.02.015
Clare, N., Vogl, L., Teeson, M., & Andrews, G. (2011). Developing the Climate Schools: Alcohol and Cannabis Module: A Harm-Minimization, Universal Drug Prevention Program Facilitated by the Internet. Substance Use & Misuse, 46, 1651-1663. DOI: 10.3109/10826084.2011.613441
Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112(1), 155-159.
Comisión Nacional para el Desarrollo y Vida sin Drogas (DEVIDA) (2014a). Consumo Problemático de Marihuana en la Población Escolar de Secundaria (Validación de la Escala CAST Cannabis Abuse Screening Test). Recuperado de https://www.devida.gob.pe/documents/20182/97343/consumo-problematico-marihuana-Peru.pdf/b90f52be-8950-4678-afed-cc97f8c7b477
Comisión Nacional para el Desarrollo y Vida sin Drogas (DEVIDA) (2014b). Manual Para la Prevención del Consumo de Drogas. Proyecto de Descentralización de Políticas de Drogas en Países Andinos PERÚ. Recuperado de https://www.devida.gob.pe/documents/20182/97343/Manual-para-la-prevenci%C3%B3n-del-consumo-de-drogas.pdf/6bbbfe1b-b23f-4796-8c24-5c73583be8ff
D’Amico, E., Rodriguez, A., Tucker, J., Dunbar, M., Pedersen, E. Shih, R., Davis, J. & Seelam, R. (2020) Early and Late Adolescent Factors that Predict Co-use of Cannabis with Alcohol and Tobacco in Young Adulthood. Prevention Science, 21, 530-544. DOI: https://doi.org/10.1007/s11121-020-01086-7
Etchemendi, M.C, Rodríguez, M. & Valenzuela (2019) Adaptación y validación de la escala de autoeficiencia para la evitación de drogas (DASES-The Drug Avoidance Self-Efficacy Scale) [Tesis de pregrado, Universidad Nacional de Mar del Plata]. Repositorio RPsico http://rpsico.mdp.edu.ar/handle/123456789/1151
Gullo, M., Matveeva, M., Feeney, G., Young, R., & Connor, J. (2017). Social cognitive predictors of treatment outcome in cannabis dependence. Drug and Alcohol Dependence, 170, 74-81. DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2016.10.030.
Guzmán, F. Llamas, M. Rodríguez, L., & Alonso, M. (2012). Norma subjetiva, intención y consumo de marihuana en jóvenes universitarios de México. Ciencia y Enfermería, 18(1), 57-66. DOI: 10.4067/S0717-95532012000100006
Henze, N. & Zirkler, B. (1990). A class of invariant consistent tests for multivariate normality. Communications in Statistics - Theory and Methods, 19, 3595-3617.
Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6, 1–55.
Lenhard, W. & Lenhard, A. (2016). Calculation of Effect Sizes. Recuperado de https://www.psychometrica.de/effect_size.html.
Lopez-Quintero, C. & Neumark, Y. (2015) Prevalence and determinants of resistance to use drugs among adolescents who had an opportunity to use drugs. Drug and Alcohol Dependencies, 1(149) 55-62. DOI: https://dx.doi.org/10.1016%2Fj.drugalcdep.2015.01.015
Naciones Unidas (2019). World Drug Report 2019. Recuperado de https://wdr.unodc.org/wdr2019/index.html
National Health Promotion Associates (2017). Botvin Life Skills ® Training Planning Workbook A Guide for Implementing a LifeSkills Training Program. Recuperado de https://www.lifeskillstraining.com/wp-content/uploads/2017/10/LST-Planning-Workbook.pdf
Nunnally, J., & Bernstein, I. H. (1995). Teoría psicométrica. Ciudad de México, México: McGraw-Hill
Mardia, K. V. (1970). Measures of multivariate skewnees and kurtosis with applications. Biometrika, 57, 519-530.
Martin, G., Wilkinson, D., & Poulos C. (1995) The Drug Avoidance Self-Efficacy Scale. Journal of Substance Abuse, 7(2), 151-163. DOI: 10.1016/0899-3289(95)90001-2
Morell-Gomis, R. Moriano, J., Laguía, A., Dias, P., &Lloret, D. (2019) Adolescents cannabis use intention: Validating a theory of planned behavior questionnaire in four European countries, Journal of Substance Use, 24(1), 66-72. DOI: 10.1080/14659891.2018.1510050
Organización de los Estados Americanos (OEA) (2019). Informe sobre el consumo de drogas en las Américas 2019. Washington, D.C, USA: OEA. Recuperado de http://www.cicad.oas.org/main/pubs/Informe%20sobre%20el%20consumo%20de%20drogas%20en%20las%20Am%C3%A9ricas%202019.pdf
Papinczak, Z., Connor, J., Harnett, P., & Gullo, M. (2018). A biosocial cognitive model of cannabis use in emerging adulthood. Addictive Behaviors, 76, 229-235. DOI: 10.1016/j.addbeh.2017.08.011.
Pearson, M. R., Bravo, A. J., & Protective Strategies Study Team (2019). Marijuana protective behavioral strategies and marijuana refusal self-efficacy: Independent and interactive effects on marijuana-related outcomes. Psychology of Addictive Behaviors, 33(4), 412–419. DOI: 0.1037/adb0000445
Peterson, R. A., & Kim, Y. (2013). On the relationship between coefficient alpha and composite reliability. Journal of Applied Psychology, 98(1), 194-198.
Ramo, D., Myers, M., & Brown, S. (2009). Psychometric Properties of a Revised Form
of the Drug-Taking Confidence Questionnaire for Use with Adolescents. Journal of Child & Adolescent Substance Abuse, 18(1), 24-42. DOI: 10.1080/15470650802541061
Raykov, T. (2004). Point and Interval Estimation of Reliability for Multiple-Component Measuring Instruments via Linear Constraint Covariance Structure Modeling. Structural Equation Modeling, 11, 342-356.
Real Prevention (2019). Core Competencies. Recuperada de https://real-prevention.com/core-competencies/
Satorra, A., & Bentler, P. M. (2001). A scaled difference chi-square test statistic for moment structure analysis. Psychometrika, 66, 507-514.
Sheykhnezhad, F., &Seyedfatemi, N. (2019). Effect of group education on self-efficacy and craving tendencies in drug abusers in 5th Azar Drug Abuse Treatment Center of Gorgan. Cogent Psychology, 6, 1-16. DOI: 10.1080/23311908.2019.1587818
Shrier, L., Sarda, V., Jonestrask, C., & Kim, S. (2018) Momentary factors during marijuana use as predictors of lapse during attempted abstinence in young adults. Addictive Behaviors, 83, 167-174. DOI: 10.1016/j.addbeh.2017.12.032.
Sklar, S. Annis, H., & Turner, N. (1997) Development and validation of the drug-taking confidence questionnaire: a measure of coping self-efficacy. Addictive Behaviors, 22(5), 655-670. DOI: 10.1016/S0306-4603(97)00006-3
University of Southern California Institute for Prevention Research (2019) TND Project Towards No Abuse. Preview. Página web visitada en febrero 2020. Recuperada de https://tnd.usc.edu/?page_id=41
U.S. Department of Health and Human Services (HHS), Office of the Surgeon General (2016). Facing Addiction in America: The Surgeon General’s Report on Alcohol, Drugs, and Health. Washington, DC, USA: HHS. Recuperado de https://addiction.surgeongeneral.gov/sites/default/files/surgeon-generals-report.pdf
Vigo, A (2003) Adaptación psicométrica del cuestionario de confianza ante situaciones de riesgo para consumir en pacientes adictos [Tesis de pregrado, Universidad Nacional Federico Villareal]. Repositorio Institucional UNFV http://repositorio.unfv.edu.pe/handle/UNFV/948
Walton, M., Bohnert, K., Resko, S., Barry, K., Chermack, S., Zucker, R., Zimmerman, M., Booth, B., & Blow, F. (2013) Computer and therapist based brief interventions among cannabis-using adolescents presenting to primary care: one-year outcomes. Drug and Alcohol Dependence, 132(3), 646-653. DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2013.04.020
West, S., Finch J., & Curran P. (1995). Structural equation models with nonnormal variables: problems and remedies. En Hoyle (Ed.) Structural equation modeling: Concepts, issues and applications. Thousand Oaks, CA, USA: Sage
Young, R., Gullo, M., Feeney, G., & Connor, J. (2012). Development and validation of the Cannabis Refusal Self-Efficacy Questionnaire (CRSEQ) in adult cannabis users in treatment. Drug and Alcohol Dependence, 125, 244-251. DOI: 10.1016/j.drugalcdep.2012.02.018
Zavaleta, A., Castro de la Mata, R., Maldonado, V., & Romero, E. (2006). Características y opiniones sobre drogas en escolares de cuarto y quinto de secundaria. Encuesta Flash. Lima, Perú: CEDRO.
Zullig, K., & Valois, R. (2017) Perceptions of Harm From Substance Use and Social Self-Efficacy Among Early Adolescents. Journal of Drug Education, 46(3-4), 96-112. DOI: 10.1177/0047237917735043
Zvolensky, M., Paulus, D., Garey, L., Manning, K., Hogan, J., Buckner, J., Rogers, A., & McHugh, K. (2018) Perceived barriers for cannabis cessation: Relations to cannabis use problems, withdrawal symptoms, and self-efficacy for quitting. Addictive Behaviors, 76, 45-51. DOI: 10.1016/j.addbeh.2017.07.011
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento 4.0.
Derechos de autor: En caso de que el manuscrito sea aprobado para su publicación, los autores conservarán los derechos de autoría y cederán a la revista los derechos de publicación, edición, reproducción, distribución, exhibición y comunicación a nivel nacional e internacional en las diferentes bases de datos, repositorios y portales.
Política de autoarchivo: El autor puede compartir, difundir y divulgar sus investigaciones publicadas por los medios de comunicación (e.g., redes sociales académicas, repositorios y portales) disponibles en la web. Durante el proceso de revisión editorial, la revista entregará al autor las versiones previas (post-print), las cuales NO deben ser divulgadas por ningún medio de difusión y son solo de uso personal con fines de aprobación final. Liberabit enviará al autor la versión final del artículo (published version) en formato PDF y HTML para ser compartida, difundida y divulgada por los medios de comunicación disponibles en la web. Después de la publicación de los artículos, los autores pueden realizar acuerdos independientes o adicionales para la difusión no exclusiva de la versión del artículo publicado en la revista (por ejemplo, publicación en libros o repositorios institucionales), siempre que se indique con la referencia respectiva que el trabajo ha sido publicado por primera vez en esta revista.