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Resumen
Aunque el Inventario de Burnout de Maslach en su versión para servicios humanos (MBI-HSS) ha sido utilizado para estudiar el constructo en poblaciones mexicanas, las versiones empleadas en tales investigaciones no han sido adaptadas específicamente a la población. A partir de esto, el objetivo del presente trabajo fue adaptar y determinar la estructura factorial del MBI-HSS en servidores públicos mexicanos. Para ello, se realizó un estudio instrumental que detalla el proceso de adaptación de la escala y la validación cruzada con una muestra por conveniencia de 1551 servidores públicos. La muestra total se dividió en dos: una parte para realizar un análisis factorial exploratorio, y la otra para hacer un análisis factorial confirmatorio (si la estructura encontrada en la primera muestra se reproducía en la segunda). El procedimiento mostró que el MBI-HSS difiere del original, ya que, aunque mantiene una estructura de tres factores, solo lo hace con 17 reactivos. No obstante, el AFC determinó que los resultados de la primera muestra se reproducen en la segunda con un buen ajuste (CFI = .952, TLI = .949, RMSEA = .053, IC 90 % [.049-.057], SRMR = .067). Además, los índices de confiabilidad fueron adecuados para las tres subescalas —despersonalización (ω = .792), agotamiento emocional (ω = .890) y realización personal (ω = .776)—, y los análisis de invarianza muestran equivalencia de los reactivos respecto al sexo, la edad y el haber cursado estudios universitarios.
Palabras clave

Citas
Aranda, C., Pando, M., & Salazar, J. G. (2016). Confiabilidad y validación de la escala Maslach Burnout Inventory (HSS) en trabajadores del occidente de México. Salud Uninorte, 32(2), 218-227. http://dx.doi.org/10.14482/ sun.32.2.8828
Arvizu-Carreón, O. H., & Uribe-Reyes, A. G. (2017). Confiabilidad, validez factorial y normalización exploratorias del Inventario de Burnout de Maslach en Nayarit. Revista Electrónica de Psicología de Iztacala, 20(3), 1235-1251. https://www.revistas.unam.mx/index.php/repi/article/view/61760
Baldeón, M. R., Janampa, L. R., Rivera, J. A., & Santivañez, L. M. (2023). Síndrome de burnout: Una revisión siste¬mática en Hispanoamérica. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(1), 1809-1831. https://doi.org/10.56712/latam.v4i1.378
Beavers, A. S., Lounsbury, J. W., Richards, J. K., Huck, S. W., Skolits, G. J., & Esquivel, S. L. (2013). Practical consid¬erations for using exploratory factor analysis in educational research. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 18(1), 1-13. https://doi.org/10.7275/qv2q-rk76
De Beer, L. T., & Bianchi, R. (2017). Confirmatory Factor Analysis of the Maslach Burnout Inventory. A Bayesian Structural Equation Modeling Approach. European Journal of Psychological Assessment, 35(2), 217-224. https:// doi.org/10.1027/1015-5759/a000392
Densten, I. L. (2001). Re-thinking burnout. Journal of Organizational Behavior, 22(8), 833-847. https://doi.org/10.1002/ job.115
Doval, E., Viladrich, C., & Angulo-Brunet, A. (2023). Coefficient Alpha: The Resistance of a Classic. Psicothema, 35(1), 05-20. https://doi.org/10.7334/psicothema2022.321
Edú-Valsania, S., Laguía, A., & Moriano, J. A. (2022). Burnout: A review of theory and measurement. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(3), 1780. https://doi.org/10.3390/ijerph19031780
Ferrando, P. J., & Anguiano-Carrasco, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en psicología. Papeles del Psicólogo, 31(1), 18-33. https://www.redalyc.org/pdf/778/77812441003.pdf
Fischer, R., & Karl, J. A. (2019). A Primer to (Cross-Cultural) Multi-Group Invariance Testing Possibilities in R. Frontiers in Psychology, 10, 1-18. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.01507
Gobierno de México. (2024). Ley General de Salud. https://salud.gob.mx/unidades/cdi/legis/lgs/LEY_GENERAL_ DE_SALUD.pdf
Gómez-García, R., Alonso, S. M., & Llamazares, M. L. (2019). Factorial Validity of the Maslach Burnout Inventory- Human Services Survey (MBI-HSS) in a Sample of Spanish Social Workers. Journal of Social Service Research, 45(2), 207-219. http://doi.org/10.1080/01488376.2018.1480549
Hernández-Vargas, C. I., Llorens-Gumbau, S., & Rodríguez-Sánchez, A. M. (2011). Burnout en el personal sanitario: valida¬ción de la escala MBI en México. Forum de Recerca, 16. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4833552
Juárez-García, A., Idrovo, Á. J., Camacho-Ávila, A., & Placencia-Reyes, O. (2014). Síndrome de burnout en población mexi¬cana: Una revisión sistemática. Salud mental, 37(2), 159-176. https://www.redalyc.org/pdf/582/58231307010.pdf
Jung, S. (2013). Exploratory factor analysis with small sample sizes: A comparison of three approaches. Behavioural Processes, 97, 90-95. https://doi.org/10.1016/j.beproc.2012.11.016
Kline, R. E. (2015). Principles and practice of structural equation modelling (4.a ed.). The Guilford Press.
Loera, B., Converso, D., & Viotti, S. (2014). Evaluating the Psychometric Properties of the Maslach Burnout Inventory- Human Services Survey (MBI-HSS) among Italian Nurses: How Many Factors Must a Researcher Consider? PLoS ONE, 9(12), e114987. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0114987
Macias-Velasquez, S., Baez-Lopez, Y., Maldonado-Macías A.A., Limón-Romero, J., & Tlapa, D. (2019). Burnout Syn¬drome in Middle and Senior Management in the Industrial Manufacturing Sector of Mexico. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(8), 1467. https://doi.org/10.3390/ijerph16081467
Maslach, C., Jackson, S. E., & Leiter, M. P. (1996). MBI: Maslach burnout inventory. Consulting Psychologists Press.
Marchand, A., Blanc, M. E., & Beauregard, N. (2018). Do age and gender contribute to workers’ burnout symptoms? Occupational Medicine, 68(6), 405-411. https://doi.org/10.1093/occmed/kqy088
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates.
Meda, R. M., Moreno, B., Rodríguez, A., Morante, M. E., & Ortiz, G. R. (2008). Análisis factorial confirmatorio del MBI-HSS en una muestra de psicólogos mexicanos. Psicología y Salud, 18(1), 107-116. https://psicologiaysalud. uv.mx/index.php/psicysalud/article/view/681
Mészáros, V., Ádám, S., Szabó, M., Szigeti, R., & Urbán, R. (2013). The Bifactor Model of the Maslach Burnout Inventory-Human Services Survey (MBI-HSS)—An Alternative Measurement Model of Burnout. Stress and Health, 30(1), 82-88. https://doi.org/10.1002/smi.2481
Mîndrilă, D. (2010). Maximum Likelihood (ML) and Diagonally Weighted Least Squares (DWLS) Estimation Pro¬cedures: A Comparison of Estimation Bias with Ordinal and Multivariate Non-Normal Data. International Journal of Digital Society, 1(1), 60-66. https://doi.org/10.20533/ijds.2040.2570.2010.0010
Montero, I., & León, O. G. (2007). A guide for naming research studies in Psychology. International Journal of Clinical and Health Psychology, 7(3), 847-862. https://www.aepc.es/ijchp/GNEIP07_es.pdf
Mukherjee, S., Tennant, A., Beresford, B. (2019). Measuring Burnout in Pediatric Oncology Staff: Should We Be Using the Maslach Burnout Inventory? Journal of Pediatric Oncology Nursing, 37(1), 55-64. https://doi. org/10.1177/1043454219873638
Muñiz, J., Elosua, P., Hambleton R. K. (2013). Directrices para la traducción y adaptación de los tests: segunda edición. Psicothema, 25(2), 151-157. https://doi.org/10.7334/psicothema2013.24
Organización Mundial de la Salud [OMS]. (2018). International classification of diseases: ICD-11 for mortality and mor¬bidity statistics. https://icd.who.int/browse11/lm/en
Pogoshyan, L., Aiken, L. H., & Sloane, D. (2009). Factor structure of the Maslach Burnout Inventory: An analysis of data from large scale cross-sectional surveys of nurses from eight countries. International Journal of Nursing Studies, 46(7), 894-902. https://doi.org/10.1016/j.ijnurstu.2009.03.004
Quevedo-Aguado, M. P., Delgado, C., Fuentes, J. M., Salgado, A., Sánchez, T., Sánchez, J. F., & Yela, J. R. (1999). Relación entre “despersonalización”(burnout), trastornos psicofisiológicos, clima laboral y tácticas de afrontamiento en una muestra de docentes. Estudios de Psicología, 20(63-64), 87-107. https://doi. org/10.1174/02109399960256784
Rivera-Ávila, D. A., Rivera-Hermosillo J. C., & González-Galindo, C. (2017). Validación de los cuestionarios CVP-35 y MBI-HSS para calidad de vida profesional y burnout en residentes. Investigación en Educación Médica, 6(21), 25-34. https://doi.org/10.1016/j.riem.2016.05.010
Rosseel, Y. (2012). lavaan: a brief user’s guide. Ghent University. https://users.ugent.be/~yrosseel/lavaan/lavaan2.pdf
Schaufeli, W., & Buunk, B. (2003). Burnout: An Overview of 25 Years of Research and Theorizing. En M. J. Schabracq, J. A. M. Winnubst & C. Cooper (Eds.), The Handbook of Work and Health Psychology (2.a ed.). Wiley.
Svetina, D., Rutkowski, L., & Rutkowski, D. (2020). Multiple-Group Invariance with Categorical Outcomes Using Updated Guidelines: An Illustration Using M plus and the lavaan/semTools Packages. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 27(1), 111-130. https://doi.org/10.1080/10705511.2019.1602776
Tabachnick, B., & Fidell, L. (2001). Using multivariate statistics (4.a ed.). Harper & Row.
Valdivia-Vázquez, J. A., Hernández-Castillo, G. D., & Maíz-García, S. I. (2021). Burnout in Police Officers from North¬ern Mexico: a Validity Study of the Maslach Burnout Inventory. Journal of Police and Criminal Psychology, 36, 558-567. https://psycnet.apa.org/doi/10.1007/s11896-021-09452-z
Watkins, M. W. (2020). A step-by-step guide to exploratory factor analysis with R and RStudio. Taylor & Francis. https:// doi.org/10.4324/9781003120001
Yan, L., Zhong, X, Yang, L., Long, H., Ji, P., Jin, X., & Liu, L. (2022). Gender Differences in Job Burnout, Career Choice Regret, and Depressive Symptoms Among Chinese Dental Postgraduates: A Cross-Sectional Study. Frontiers in Public Health, 10, 832359. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.832359