Capacidade discriminante de testes de rastreamento utilizando variáveis latentes: aplicação de modelagem de equações estruturais

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1 Capacidade discriminante de testes de rastreamento utilizando variáveis latentes: aplicação de modelagem de equações estruturais Juliana Alvares Duarte Bonini Campos 1 Paula Cristina Jordani 1 Fernanda Sampaio Salloume Bonafé 1 Miriane Lucindo Zucoloto 1 João Maroco 2 1 Introdução Na área médica é muito comum a utilização de testes de rastreamento tanto em estudos epidemiológicos quanto clínicos. Esses testes são, muitas vezes, compostos por escalas psicométricas que são formuladas com o intuito de mensurar variáveis latentes, ou seja, que não são diretamente medidas [3]. De acordo com Maroco [5] esse tipo de instrumento pode apresentar problemas com relação às qualidades métricas da medida o que pode limitar e/ou invalidar as conclusões obtidas. Assim, faz-se necessária a utilização de técnicas de análise estatística apropriadas para lidar com a complexidade dos modelos teóricos apresentados nesses testes de rastreamento que envolvem múltiplas variáveis manifestas (medidas diretamente) e latentes. Nesse contexto, surge a utilização da análise de equações estruturais que é uma técnica estatística multivariada capaz de estimar múltiplas relações de dependência e de representar nessas relações conceitos não observados e explicar o erro de mensuração no processo de estimação [3-5]. Assim, realizou-se este estudo com objetivo de apresentar a utilização da modelagem de equações estruturais para avaliar a capacidade discriminante de dois testes de rastreamento da Síndrome de Burnout amplamente utilizado na área médica. 2 Material e métodos Participaram 235 estudantes do curso de graduação em Odontologia da Faculdade de Odontologia de Araraquara UNESP sendo 72,8% do sexo feminino. Como instrumentos de medida para rastreamento da Síndrome de Burnout utilizou-se o Inventário de Burnout de Maslach versão estudantes (MBI-SS) [6], o Inventário de 1 FOAr UNESP, Araraquara - SP 2 ISPA, Lisboa - Portugal 1

2 Burnout de Oldenburg versão estudantes (OLBI-SS) [1] e o Inventário de Burnout de Copenhagen versão estudantes (CBI-SS) [2]. Conforme recomendação da literatura, o MBI-SS foi considerado padrão-ouro [7]. Inicialmente, as propriedades psicométricas de cada instrumento, separadamente, foram testadas. Realizou-se análise fatorial confirmatória e utilizou-se como índices de qualidade de ajustamento o o χ 2 /gl, CFI, GFI e RMSEA. Em seguida, foram calculados os escores médios das dimensões Exaustão, Descrença e Eficácia Profissional do MBI-SS e considerou-se como positivos aqueles indivíduos que apresentaram valores médios acima do percentil 66 da amostra nas dimensões Exaustão e Descrença e abaixo do percentil 33 na dimensão Eficácia Profissional. Pela falta de um referencial teórico para identificação da presença da Síndrome quando da utilização do OLBI-SS e do CBI-SS elaborou-se um Modelo Hierárquico de Segunda Ordem para gerar uma matriz de pesos (Equação 1) obtendo assim, um escore global de Burnout. 1 W = BS (1) Onde: W= matriz de pesos da regressão B= matriz de covariâncias entre as variáveis observáveis e as não-observáveis S= matriz de covariâncias entre as variáveis observáveis Para verificar a capacidade discriminante de cada instrumento foi calculada a área sob a curva ROC (AUROC) por ponto e por intervalo de 95% de confiança (IC95%) e a comparação entre as curvas foi realizada pelo teste z. 3 Resultados e discussões Para o MBI-SS observou-se adequado ajuste da amostra ao modelo tri-fatorial (χ 2 /df=2,30; CFI=0,95; GFI=0,90; RMSEA=0,07). Para que o ajuste da estrutura bifatorial do OLBI-SS à amostra pudesse ser considerado adequado (χ 2 /df=2,68; CFI=0,88; GFI=0,90; RMSEA=0,08) foi necessário remover três itens que apresentaram pesos fatoriais abaixo do adequado (λ<0,50). A estrutura com quatro dimensões do CBI-SS apresentou bom ajustamento (χ 2 /df=1,794; CFI=0,949; GFI=0,864; RMSEA=0,058) apenas após a remoção de um item com λ<0,50. Na Figura 1 apresenta-se o Modelo Hierárquico de Segunda Ordem do OLBI-SS e do CBI-SS. 2

3 CBI-SS OLBI-SS Figura 1. Modelo Hierárquico de Segunda Ordem do Inventário de Burnout de Oldenburg versão estudantes (OLBI-SS) e do Inventário de Burnout de Copenhagen versão estudantes (CBI-SS). 3

4 Na Tabela 1 apresenta-se as áreas sob as curvas ROC do OLBI-SS e do CBI-SS para detecção da Síndrome de Burnout calculadas considerando o escore global gerado a partir da construção do Modelo Hierárquico de Segunda Ordem. Tabela 1. Áreas sob as curvas ROC (AUROC) do OLBI-SS e do CBI-SS para detecção da Síndrome de Burnout. Instrumento AUROC IC 95% z p OLBI-SS 0,674 0,610-0, CBI-SS 0,846 0,793-0, CBI-SS,OLBI-SS 0,172 0,103-0,240 4,885 <0,001 O CBI-SS apresentou capacidade discriminante significativamente superior à do OLBI-SS na identificação da Síndrome de Burnout. 4 Conclusões A modelagem de equações estruturais é uma técnica importante de análise quando da utilização de instrumentos de rastreamento compostos por variáveis latentes. Esta técnica permite avaliar a validade dos instrumentos na amostra e por possibilitar o cômputo de um escore global da medida que poderá ser utilizado tanto para identificar a capacidade discriminante dos testes como também os indivíduos portadores e não portadores da característica de interesse. 5 Referências [1] Campos JADB, Carlotto MS, Maroco J. Inventário de Oldenburg para estudantes: adaptação cultural e validação para o português. Psicologia: Reflexão e Crítica. 2013;26(1):in press. [2] Campos JADB, Zucoloto ML, Bonafé FSS, Jordani PC, Maroco J. Reliability and Validity of self reported burnout in college students: A cross randomized comparison of pencil-and-paper vs. online administration. Computers in Human Behavior. 2011;27(5): [3] Hair JF, Black WC, Babin B, Anderson RE, Tatham RL. Multivariate data analysis. 6th ed: Prentice Hall; 2005 November. 928 p. [4] Kline RB. Principles and practice of structural equation modeling. New York: The Guilford Press; p. [5] Maroco J. Análise de equações estruturais. Lisboa: ReportNumber; p. 4

5 [6] Schaufeli WB, Martinez IM, Pinto AM, Salanova M, Bakker AB. Burnout and engagement in university students - A cross-national study. Journal of Cross-Cultural Psychology. 2002;33(5): [7] Schutte N, Toppinen S, Kalimo R, Schaufeli W. The factorial validity of the Maslach Burnout Inventory - general survey (MBI-GS) across occupational groups and nations. Journal of Occupational and Organizational Psychology. 2000;73: