802-Preprint Text-1172-1-10-20200619

El test SCL-90-R es utilizado para evaluar y describir diversos síntomas psicopatológicos; es por tanto necesario contar con una base normativa para la práctica clínica e investigación en contexto pandémico. En la presente investigación, dicha técnica fue administrada a distancia mediante un formulario online realizado en la plataforma SurveyHeart. La recolección de los presentes datos se da en contexto de aislamiento social, preventivo y obligatorio por COVID-19 en una población general compuesta por ambos géneros en el Gran Mendoza. Se realiza, además, el baremo de valoración, cuyo objetivo es brindar una base de datos referencial para una orientación más aproximada en la evaluación de la práctica clínica, la investigación y la administración del inventario en esta modalidad remota en contexto pandémico o en cualquier otra situación en donde su aplicación pueda resultar procedente. Las nueve dimensiones principales del SCL-90-R mostraron elevados niveles de consistencia interna, lo que confirma la confiabilidad de la que fue objeto este análisis estadístico. The SCL-90-R test is used to evaluate and describe various psychopathological symptoms; Therefore, it is necessary to have a normative b asis for clinical practice and research in a pandemic context. In the present investigation, this technique was administered remotely using an online form made on the SurveyHeart platform. The compilation of current data occurs in the context of social, preventive and compulsory isolation by COVID-19 in a general population made up of both sexes in Greater Mendoza, in order to provide an scale assessment for a more approximate orientation in the evaluation of clinical pra ctice, research and inventory administration in this remote modality in a pandemic context or in any other situation in which its application be appropriate. The nine main dimensions of the SCL90-R showed high levels of internal consistency, confirming the reliability of this statistical analysis.

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La necesidad de realizar evaluaciones psicológicas e investigación a distancia en épocas de confinamiento por COVID-19 es, actualmente, motivo de reflexión en el campo de la psicología. Esto ocurre, en especial, porque no se cuenta con bases normativas y formas de administración aptas para ese contexto y dicha modalidad está atravesada por un amplio repertorio de prejuicios. Mediante Decreto 297/2020 del mes de marzo, se establece en Argentina el “aislamiento social, preventivo y obligatorio” que incluye el cierre total de fronteras y la suspensión de la concurrencia a los establecimientos educativos en todos sus niveles; más tarde será extendido por el Decreto DNU 325/2020. Situaciones similares se vivieron en los demás países pertenecientes a la OMS. La cuarentena total establecida por decreto, por la cual todos los argentinos o residentes del territorio argentino deben permanecer en la residencia en que se realizará el aislamiento, tiene el objetivo de contener y mitigar la propagación de la enfermedad por COVID-19, (Vela, et al., 2020). De acuerdo con un documento de orientación de la OMS emitido en el año 2005 es posible, luego de una pandemia, el surgimiento de nuevas olas de enfermedad, antes de la fase post-pandémica. Cada una de las fases es reversible; por ejemplo, la fase 3 puede revertir a fase 5 o 6 a nivel mundial si llegara a tener lugar un contagio masivo nuevamente. Asimismo, y en conjunto con la OPS, confirma la inminente propensión de brotes epidémicos y pandémicos enmarcados en el presente esquema de globalización, crisis climática y aumento de la población mundial que ampliarían las posibilidades de que nuevas y actuales enfermedades se expandan con gran rapidez. La evidencia histórica de pandemias anteriores junto a la pandemia actual, prioriza la necesidad de contar con determinadas bases normativas para la evaluación psicológica a distancia e investigación, contemplando posibles futuros rebrotes por COVID-19 u otros agentes infecciosos. Esto implica un trabajo de investigación intenso durante el transcurso actual de esta pandemia.

El inventario de síntomas SCL-90-R es ampliamente utilizado para la evaluación de sintomatología psicológica, y refleja el grado de malestar psicológico o distrés que viene experimentando la persona durante la última semana, y además se aplica a población general, clínica e incluso psiquiátrica (Sánchez y Ledesma, 2009). Además, resulta ideal para estudios comunitarios (Casullo, 2008) como así también resulta un excelente método de cribado para la detección de casos clínicos (Sánchez y Ledesma, 2009). Las dimensiones que constituyen la escala que evalúa el inventario son: Somatizaciones (SOM), Obsesiones y Compulsiones (OBS), Sensitividad interpersonal (SI), Depresión (DEP), Ansiedad (ANS), Hostilidad (HOS), Ansiedad fóbica (FOB), Ideación paranoide (PAR) y Psicoticismo (PSIC). (Sánchez y Ledesma, 2009) El SCL-90-R además permite calcular tres índices generales combinando las respuestas a todos los reactivos. Ellos son: Índice de Severidad Global [ISG] (indicador del nivel actual de malestar percibido), Total de Síntomas Positivos [TSP] (total de síntomas reconocidos como presentes), e Índice de Malestar Sintomático Positivo [IMSP] (que evalúa el estilo de respuesta). Se incluye además siete ítems adicionales discretos (referidos a trastornos del sueño, comportamiento alimentario, etc.) no incluidos en ninguna de las escalas. (Sánchez y Ledesma, 2009) Surge la necesidad de estudiar la confiabilidad del inventario SCL-90-R administrado mediante la plataforma de acceso gratuito SurveyHeart, teniendo en cuenta que se trata de una versión completamente diferente a la administración en papel, pero que conserva la redacción de los reactivos y consignas tal cual fueron validados por Casullo y Castro (1999). Como evidencia que apoya esta modalidad de administración se encuentran numerosos estudios, algunos fundados en sistemas informatizados de pruebas cognitivas basados en WISC-V que demuestran diferencias mínimas o nulas de puntajes

entre versiones de papel e informatizadas (Daniel, M., Wahlstrom, D. Zhang, O., 2014). En esa línea, un metanálisis llevado a cabo por Finger, M. S., y Ones, D. S. (1999), que examinó los formularios MMPI de computadora y formato papel, confirmó en sus resultados que también son psicométricamente equivalentes. Por otra parte, algunos autores refieren aspectos ventajosos relacionados con la investigación online entre los que destacan la agilización del proceso investigador y, por sobre todo, la ubicuidad ya que este tipo de administración permite que los participantes o encuestados puedan acceder al formulario a través de Internet desde su lugar y en el cualquier momento. (González-Ruiz, et al. ,2018). Otros estudios se enfocan en los beneficios de la anonimidad, la cual disminuye respuestas basadas en la deseabilidad social cuando se administran pruebas no cognitivas. Un buen ejemplo es el de Richman et al., 1999 (citado en Chuah, S., Drasgow, F., & Roberts, B. 2006). González Ruiz (2015) presenta diversos estudios que validan la administración remota de encuestas, describiendo que esta modalidad puede provocar, incluso, una mayor sensación de desinhibición en los encuestados consiguiendo, por tanto, una mejora en la cumplimentación de las mismas. El anonimato en el uso de una evaluación psicológica podría “minimizar los sesgos del experimentador, parte del sesgo del sujeto y la aprehensión por la evaluación” (Hogg et al., 2010, citado por González Ruiz 2015, p.472). Un estudio reciente guardó relación con el presente trabajo, compartiendo el mismo interés por estudiar el comportamiento psicométrico de una escala de ansiedad en el contexto de confinamiento por COVID-19 (Rodríguez de Avila, U.E., León – Valle, Z.L., Ceballos – Osprino, G.A., 2020). También destacan experimentaciones como las realizadas por Chuan et al., (2006) las cuales arrojan diferencias insignificantes en las puntuaciones entre versión papel, versión informatizada, y efecto de la presencia del evaluador en pruebas de personalidad.

además se calcularon los percentiles para la muestra general, como para cada género.

Tabla 1: Descripción de las escalas de síntomas e índices generales del SCL-90-R (Sánchez y Ledesma, 2009)

La muestra resultó no probabilística, intencional, con un total de 767 participantes de los cuales 574 resultaron de género femenino y 187 de género masculino. El promedio de edad en la muestra general resultó de M=31,5 años y DE=12,55. La participación fue general y voluntaria, convocada por los investigadores por medio de redes sociales, principalmente WhatsApp e Instagram dentro del Gran Mendoza. Un total de 336 participantes poseían universitario incompleto, 160 completaron el nivel universitario y 110 completaron el nivel secundario.

Se utilizó el inventario de síntomas revisado SCL-90-R, adaptado por Casullo (1999), integrado por 90 reactivos que indagan sobre sintomatologías específicas de determinadas psicopatologías. Se compone de 9 dimensiones y 3 índices generales. Los reactivos individuales están operacionalizados con una escala sobre el grado de malestar o molestia que causa el síntoma del 0 al 4, donde 0 corresponde a “nada”, y 4 corresponde a “mucho”. Las dimensiones se calculan como la sumatoria de los valores de las respuestas dadas, dividido por el total de ítems efectivamente contestados de la escala, ofreciendo así un número que puede asumir distintos valores entre 0 y 4. Para la administración remota, se utilizó la plataforma gratuita SurveyHeart disponible en www.surveyheart.com y en Google Playstore, la cual se utiliza para generar y completar formularios online, y sólo puede gestionarse desde y para dispositivos móviles, con diseño “responsive” o adaptable, a todos los dispositivos. El contenido del SCL-90-R fue volcado a dicha plataforma, para luego ser difundido por medio de un link. Los dispositivos smartphone de los participantes, se tienen en cuenta como instrumentos de recolección de datos, y se los considera equivalentes a ordenadores o computadoras con interfaz táctil similares a tablets.

El contexto de convocatoria para la participación y recolección de datos tuvo lugar a inicios de la pandemia por COVID-19, a los 13 días de iniciado el aislamiento social obligatorio. El periodo de recolección de información se extendió por 7 días. Los participantes se auto administraban la prueba de forma voluntaria, previo consentimiento informado. La investigación contó con la aprobación del comité de bioética de la Universidad de Congreso, carrera de Psicología, Facultad de Ciencias de la Salud. El procesamiento de datos se llevó a cabo mediante SPSS 24.0; se calcularon medidas de tendencia central para la muestra total, y para los diferentes géneros. Se realizaron pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov para todas las dimensiones, de las cuales ninguna mostró distribución normal. Se aplicó la prueba U de Mann-Whitney para evaluar la diferencia de puntaje entre géneros. El estadístico de Cohen se calculó en planilla de Excel con respectivas fórmulas, ya que SPSS 24.0 no realiza este cálculo. Se calculó el Alfa de Cronbach como medida de confiabilidad y consistencia interna de las dimensiones y

En la figura 1, están dispuestas las tablas de frecuencia para observar a grandes rasgos la distribución de los datos dentro de la población total para cada dimensión, incluyendo los ítems adicionales. De acuerdo con la prueba Kolmogorov-Smirnov, ninguna de las dimensiones muestra comportamiento

normal. La dimensión “Total de Síntomas Positivos” describe mejor comportamiento gaussiano desde el punto de vista gráfico.

Figura 1: Histogramas de frecuencia para las diferentes dimensiones del SCL-90-R (n=767)

estudio presente, y el antecedente directo inmediato aportado por Sánchez y Ledesma (2009). De estos autores se extrajo el modelo comparativo utilizado en este estudio. La cantidad de ítems por dimensión se mantuvo intacta; mientras que se encontraron consistencias internas predominantemente muy buenas, con coeficientes cercanos a 0,9. La única dimensión con menor consistencia interna resultó la de “Ítems adicionales”. Se encontraron diferencias estadísticamente significativas en la prueba U de Mann-Whitney para todas las dimensiones según género, excepto en “Ítems adicionales”. El género femenino arrojó mayores puntuaciones comparado con el género masculino. Se observó un estadístico de Cohen máximo d = 0,370 para la dimensión de “Somatizaciones”, resultando así la dimensión con mayor tamaño del efecto según la condición de género. El menor tamaño del efecto se observó en la dimensión “Ideación Paranoide” con un estadístico de Cohen mínimo d= 0,075, también a razón de la condición de género. A la par de este bajo tamaño del efecto, se observa un p valor estadísticamente significativo, pero muy cercano al punto de corte fijado en 0,05. (p=0,047). En términos más globales, se observa un tamaño del efecto basado en género ligeramente menor en este estudio, comparado con Sánchez y Ledesma (2009). Las tablas 3, 4 y 5 contienen los baremos organizados en percentiles, para la población general, género masculino y género femenino respectivamente. El baremo general contiene el total de la muestra del Gran Mendoza, mientras que los dos restantes dividen la muestra en género masculino y femenino. Los estadísticos descriptivos que representan a estas bases normativas, corresponden a los de la tabla 2.

Dada la importancia del SCL-90-R como instrumento de investigación y diagnóstico, más aún, siendo la primera vez que se estudia su comportamiento administrado a distancia en contexto de aislamiento social en el Gran Mendoza, es importante mencionar uno de los propósitos principales de esta investigación: Brindar una base normativa para la práctica clínica, la investigación y la administración remota en contexto pandémico y cualquier situación donde esta base normativa sea más adecuada. Las nueve dimensiones principales del SCL-90-R mostraron elevados niveles de consistencia interna, siguiendo las clasificaciones de George y Mallery (1995), a excepción de la dimensión de ítems adicionales, la cual arrojó una consistencia interna pobre. Esto coincide con lo señalado teóricamente por Casullo (2008), quien explica que esta dimensión se compone de ítems que no apuntan a conformar un factor, sino que reúne síntomas de relevancia clínica. No se tuvo en cuenta la dimensión sueño ya que los tres reactivos que la componen no deberían considerarse suficientes como para llegar a conformar una escala (Sánchez y Ledesma, 2009). Destaca sobre todos los niveles de consistencia interna el observado en el Índice de Severidad Global (ISG) alfa = 0,97, por lo cual se infiere una excelente confiabilidad (Caparrós y otros, 2007; Carrasco y otros, 2003; Cruz y otros, 2005; Holi, 2003; Robles, Andreu y Peña, 2002), citados en Sánchez y Ledesma (2009). EL Alfa de Cronbach resultó más alto en dimensiones con mayor cantidad de ítems, esto coincide con lo observado por Sánchez y Ledesma (2009). La confiabilidad de las 9 dimensiones sintomatológicas evaluadas en este trabajo, coincide con los análisis realizados por Sánchez y Ledesma (2009) y con los realizados sobre población general (Barker-Collo, 2003; Bonicatto y otros, 1997; Caparrós y otros, 2007; Cruz y otros, 2005; Gempp y Avendaño, 2008; Holi, 2003; Lara y otros, 2005; Torres, San Sebastián, Ibarretxe y Zumalabe, 2000) citados en Sanchez y Ledesma (2009). En relación a las diferencias observadas en los puntajes de las dimensiones en función del género, se observa un acento mayor en el género femenino que en el masculino. Esto concuerda con lo observado en la literatura precedente (Sánchez y Ledesma, 2009). El presente estudio se distingue de estudios previos por arrojar diferencias estadísticamente significativas en todas las dimensiones según género; esto ameritó la confección de baremos distintos. Esta comparación puede observarse claramente en tabla 2.

La tabla 2 contiene medidas de confiabilidad, tendencia central y dispersión, significancia estadística para comparación entre género masculino, femenino y tamaño del efecto para las diferencias de género. La información se dispuso de forma tal, que permitió la comparación entre medidas de tendencia central según género, y según estudio. Se intentó facilitar la comparación entre el

Los puntajes de las dimensiones encontrados en este trabajo son más elevados que los observados en Casullo (2008) para una muestra general en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires; sin embargo, no resulta criterio suficiente para clasificar a la muestra de este trabajo como preclínica o clínica, ya que la administración se realizó sin presencia del evaluador, voluntariamente, a distancia, en un contexto de pandemia, sumado a una situación de confinamiento o aislamiento social, impuesto por el Gobierno Nacional con transcurso de 13 días al inicio de las mediciones. Por tanto, el impacto psicológico de esas condiciones habría influido en tales diferencias. La administración remota del SCL-90-R se produjo como resultado de una convocatoria amplia dentro del Gran Mendoza y no por una consulta

psicológica. No se realizó ningún procedimiento de cribado poblacional ni se definió o filtró a una población objetivo con criterios clínicos. Por tanto, la mejor forma que se encontró para definirla es: Muestra general disponible, en contexto de pandemia por COVID-19 y en situación de confinamiento. Se afirma que los datos representarían mejor el malestar psicológico inicial vinculado a ese contexto que a las diferencias metodológicas, instrumentales y sociodemográficas entre ambos estudios.

condiciones específicas de nuestra investigación son lo suficientemente complejas como para establecer que la confianza del instrumento se mantendrá

El inventario SCL-90-R fue volcado sin modificaciones textuales, en una plataforma similar a Google Forms, llamada SurveyHeart. Esto permitió que las personas lo completaran abriendo un link a través de sus teléfonos celulares. La visualización, interacción táctil con la pantalla, corresponde con los requisitos de diseño responsive o adaptable, manteniendo constantes ciertos rasgos (color, tipografía) entre dispositivos, equivalentes a una administración asistida por ordenador. Esta condición resultaría similar a la interacción ocurrida durante la administración de pruebas de inteligencia WISC-V mediante tablets utilizando el sistema Q-interactive, el cual consiste en un sistema informatizado que demostró equivalencia entre los puntajes obtenidos mediante ordenador con interacción táctil, y la versión en papel de varios subtests de la batería WISCIV con tamaños del efecto muy pequeños, iguales o inferiores a 0.20, comprobando que las diferencias entre ambas formas de administración son mínimas o nulas (Daniel et al., 2014).

Finalmente, un estudio único- considerado antecedente directo para este trabajo- consistió en evaluar el comportamiento psicométrico de la Zung SelfRating Anxiety Scale-15 (SAS-15) versión español, durante el Aislamiento Físico por Pandemia por COVID-19, encuentra que el nivel de confianza (Alfa de Cronbach) es adecuado, pero explica un porcentaje bajo de la varianza (27,9%), a partir de lo cual sugieren mejor redacción de los ítems y realización de Análisis Factorial Confirmatorio en futuros estudios (Rodríguez et al., 2020). Si bien los procedimientos estadísticos y conclusiones difieren con el presente trabajo, el objetivo de evaluar el comportamiento psicométrico de instrumentos de evaluación psicológica en contexto pandémico resultó equivalente.

Varios estudios enfocados en las diferencias entre papel y ordenador para el test MMPI y MMPI-2, aseguran que las diferencias presentes son insignificantes en magnitud (Lambert, Andrews, Rylee, & Skinner, 1987; Schuldberg, 1988; Watson, Juba, Anderson, & Manifold, 1990) citados en Butcher, J., Perry, J., & Hahn, J. (2004). Wiegand, Walker y Trupin, 1992 (citados en Butcher, J., Perry, J., & Hahn, J. 2004) llevaron a cabo la administración de técnicas psicológicas asistidas por ordenador en contextos de privación de la libertad. Este antecedente coincide con la administración llevada a cabo en esta investigación, al respecto de la restricción relativa de la libertad en contexto de aislamiento social durante la pandemia por COVID-19. Hay muchas razones por las que la administración no presencial remota podría ser diferente de su versión en papel; por ejemplo, este tipo de administración puede permitir al participante responder en el tiempo y lugar de su elección, pero al no estar presente el evaluador, se hace difícil identificar al participante, lo que aumenta la anonimidad (Chuah et al., 2006). La anonimidad fue un requisito de participación en esta investigación y de acuerdo con Richman et al., 1999 (citado en Chuah et al., 2006), la anonimidad reduce las respuestas distorsionadas por deseabilidad social. Esto constituye un gran punto a favor para la administración de pruebas no cognitivas de forma remota y anónima. En una investigación experimental basada en tests de personalidad, se trabajó con tres condiciones: Versión papel, versión informatizada -virtualmente idéntica a la versión de papel administrada de forma remota- y una versión informatizada presenciada por el evaluador en laboratorio. No se encontraron diferencias significativas en las mediciones en las tres modalidades de administración (Chuah et al, 2006). Este dato en particular parece apoyar claramente a la modalidad de administración empleada en esta investigación. Existe una cantidad enorme de investigación encauzada al estudio de las equivalencias papel-ordenador así como también orientada a conocer los efectos del anonimato, la presencia del evaluador, las condiciones ambientales, etc., que señalan ausencia o insignificancia del tamaño del efecto entre puntajes; sin embargo, continuar la discusión en ese sentido excedería las finalidades de esta investigación. Aun existiendo gran cantidad de estudios, las

si futuras mediciones implican una coyuntura similar y mientras se utilice la misma presentación mediante SurveyHeart, parámetros que se dispondrán en el apartado de anexo para que cualquier investigador pueda adecuar dicha presentación.

Se propone una lectura de rangos de percentil para todas las dimensiones e índices, basados en los siguientes criterios: PP 5 - 25 PP 30 - 45 PP 50 – 75 PP 90 – 100

Sintomatología leve (se propone en este estudio). Sintomatología moderada (se propone en este estudio). Sintomatología de significancia clínica (Sánchez y Ledesma, 2009). Persona en riesgo (Casullo, 2008).

El inventario de síntomas revisado SCL-90-R resultó confiable para su administración en forma remota, en contexto de pandemia por COVID-19, sin presencia del evaluador y en una población general voluntaria del Gran Mendoza, en situación de aislamiento social obligatorio y mediante la plataforma SurveyHeart ejecutada desde teléfonos celulares. La consistencia interna de las dimensiones resultó, en términos generales, superior a estudios anteriores. Se observó diferencia significativa en las puntuaciones de las dimensiones en relación al género con tamaños del efecto similares a otras muestras, lo que justificó la creación de baremos regionales diferenciados. Se observó proporción directa entre número de reactivos y consistencia interna de las dimensiones, tal cual se observa en la literatura antecedente. Sólo la dimensión de ítems adicionales arrojó una consistencia pobre, tal cual se esperaba, ya que corresponden a síntomas que se comportan de forma independiente, pero poseen significancia clínica. La dimensión de Índice Global de Severidad arrojó la mayor consistencia interna, indicando confiabilidad óptima del instrumento global al momento de medir el malestar psicológico. Esta evidencia permite inferir con firmeza que esta forma de administración remota resultó adecuada para el estudio de la sintomatología en contexto de pandemia y se espera que sea de utilidad en cualquier otro contexto que, sólo a juicio del experto, se asemeje al de esta investigación. Existe evidencia científica antecedente que apoya los resultados obtenidos en este trabajo, tanto de forma directa como indirecta, siendo necesario formalizar en futuras investigaciones las equivalencias entre versiones en papel e informatizadas del SCL-90-R, (incluso de forma exclusiva para dispositivos móviles) así como también, realizar una revisión completa de la estructura factorial. Sugerimos consultar el apartado de Anexo, donde se especifican todos los parámetros necesarios para replicar las condiciones instrumentales de medición.

Tabla 2 – Estadísticos descriptivos - La presentación de la siguiente tabla, está basada en el estilo comparativo elaborado por Sánchez y Ledesma (2009) SOM: Somatización, OBS: Obsesiones y compulsiones, SI: Sensitividad interpersonal, DEP: Depresión, ANS: Ansiedad, HOS: Hostilidad, FOB: Ansiedad fóbica, PAR: Ideación paranoide, PSIC: Psicoticismo, ISG: Índice de Severidad Global, TSP: Total de síntomas positivos, IMSP: Índice de malestar sintomático positivo. IA: Ítemes adicionales. It: Cantidad de ítemes. p = significancia estadística.

Tabla 2: Baremo general Butcher, J., Perry, J., & Hahn, J. (2004). Computadoras en la evaluación clínica: Desarrollo histórico, situación actual, y desafíos futuros. Journal of Clinical Psychology, 60 (3), 331-345. doi: 10.1002/jclp.10267 Casullo, M. M. (2008). El Inventario de Síntomas SCL-90-R de Derogatis. Adaptación UBA. Conicet. Decreto DNU 297/2020. http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/335000339999 /3 35741/norma.htm Casullo, M., y Castro Solano, A. (1999). Síntomas psicopatológicos en estudiantes adolescentes argentinos. Aportaciones del SCL- 90. En Anuario de Investigaciones VII (pp. 147-157), Facultad de Psicología, Universidad de Buenos Aires. Chuah, S., Drasgow, F., & Roberts, B. (2006). Evaluación de la personalidad: ¿Importa el medio? No. Journal Of Research In Personality, 40 (4), 359376. doi: 10.1016/j.jrp.2005.01.006 Daniel, M., Wahlstrom, D. Zhang, O., (2014) Equivalencia entre Q-interactive y administraciones en papel de tareas cognitivas: WISC ® –V. (Informe técnico Q-interactive 8.) Bloomington, MN: Pearson Decreto

Tabla 3: baremo Masculino

DNU 325/2020 http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/verNorma.do?id=33597 4

Finger, M. S., & Ones, D. S. (1999). Psychometric equivalence of the computer and booklet forms of the MMPI: A meta-analysis. Psychological Assessment, 11(1), 58–66. https://doi.org/10.1037/1040-3590.11.1.58 George, D., & Mallery, P. (1995). SPSS/PC+ step by step. Belmont, Calif.: Wadsworth Pub. Co. González Ruiz, S. L., (2015). Evaluación y baremación de variables psicosociales a través de una plataforma on-line (tesis doctoral). Universidad de Málaga, Málaga, España. González-Ruiz, S.L.; Domínguez-Alfonso, R.; Chica-Merino, E.; PastranaBrincones, J.L.; Hernández-Mendo, A. (2018). Una plataforma virtual para la evaluación e investigación on-line: MenPas. Cuadernos de Psicología del Deporte, Vol 18(3), 26-48 http://www.paho.org/disasters/index.php?option=_docman&view=download &category_slug=informes-técnicos&alias=2539-proteccion-saludmental-atencion-psicosocial-situaciones-epidemias-2016539<emid=1179&lang=en Organización Panamericana de la Salud - OPS (2016) Protección de la salud mental y atención psicosocial en situaciones de epidemias.

Tabla 4: Baremo Femenino

Oscar Sánchez, Roberto, & Ledesma, Rubén Daniel (2009). Análisis Psicométrico del Inventario de Síntomas Revisado (SCL-90-R) en Población Clínica. Revista Argentina de Clínica Psicológica, XVIII (3), 265-274. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=2819/281921775007 Plan mundial de la OMS de preparación para una pandemia de influenza. Función y recomendaciones de la OMS para las medidas nacionales antes y durante la pandemia. Organización Mundial de la Salud. 2005. (WHO/CDS/CSR/GIP/2005.5). Rodríguez de Avila, U.E., León – Valle, Z.L., Ceballos – Osprino, G.A., (2020) Comportamiento psicométrico de la Zung Self-Rating Anxiety Scale-15 (SAS-15) versión en español, durante el Aislamiento Físico por Pandemia por Covid-19. Duazary, 17 (3) – 2020, 7-9. doi: 10.21676/2389783X.3469 Vela, M.F., Sanchez, J. L., Jofré Neila, M., Ragone, F. A., Quiero Carrión, A. C, Mesa, Z., Lucero, Y., Rossi, D., Maschi, C., Belamate, C. (2020). La relajación percibida y su rol como factor protector frente a la ansiedad fóbica durante el transcurso del aislamiento social, preventivo y obligatorio por COVID-19 en el Gran Mendoza. Facultad de Ciencias de la Salud, Universidad de Congreso. Disponible en: https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/82/versio n/87

En este apartado, se consignan todos los ajustes necesarios para replicar las condiciones instrumentales de la administración remota del SCL-90-R mediante plataforma de SurveyHeart. 1) Descargue la App SurveyHeart desde Google Playstore de su teléfono móvil, la misma debe figurar con el siguiente ícono:

2) Una vez instalada siguiendo las instrucciones, cargue la consigna, reactivos teniendo en cuenta a Casullo y Castro (1999) (Consultar bibliografía) de la siguiente forma:

De la misma forma, proceda con el resto de reactivos, presentando las respuestas siempre como múltiple opción. 3) Asegúrese de elegir el siguiente tema (Admission):

4) Envíe el link provisto por la plataforma, a la persona que desea evaluar. La misma debe contestar desde su celular, no desde su computadora. 5) Cuando descargue la matriz de respuestas, puede elegir entre PDF o Excel. Siga la forma de cálculo detallada en Casullo (2008). (Consultar bibliografía). 6) Utilice las puntuaciones obtenidas en las dimensiones para consultar la tabla de percentil correspondiente al género y edad de la persona evaluada. Visite nuestro formulario online desde su celular, utilizando el siguiente link para verificar que su formulario coincida con el formato de administración empleado en esta investigación: https://surveyheart.com/form/5ecca5c83499f64a60574be4#welcome. Puede abrirlo desde una computadora para verificar su contenido, pero esa no es la forma en que se administró.

Jesús L. Sánchez: Conceptualización, análisis formal y metodología. Líder M. Florencia Vela: conceptualización, investigación, escritura, visualización, presentación de datos. Marcos Jofré Neila: supervisión Fabiola A. Ragone: investigación, recolección de datos, escritura, redacción y revisión. Alicia C. Quiero Carrión: conceptualización y redacción. Zarina Mesa: recolección de datos y conceptualización. Yesica Lucero: recolección de datos y redacción. Denis Rossi: conceptualización, redacción y edición. Celia Maschi: recolección de datos y redacción. Carla Belamate: recolección de datos y conceptualización.