Salud Pública
Kasmera 48(1):e48106042020,
Enero-Junio, 2020
P-ISSN 0075-5222 E-ISSN 2477-9628
https://doi.org/10.5281/zenodo.3827988
Validación de
una escala breve para la medición del nivel de conocimientos básicos acerca del
Coronavirus, Perú (KNOW-P-COVID-19)
Validation of a short scale for measuring the level of
basic knowledge about Coronavirus, Peru (KNOW-P-COVID-19)
Mejia
Christian R (Autor de
correspondencia). https://orcid.org/0000-0002-5940-7281. Universidad Continental.
Facultad de Medicina Humana. Huancayo-Junín. Perú. Dirección Postal: Av. Las
Palmeras 5713, Los Olivos, Lima, Perú. CP: 15304. Teléfono: (511) 997643516. E-mail: christian.mejia.md@gmail.com
Rodríguez-Alarcón J Franco. https://orcid.org/0000-0003-4059-8214. Universidad Ricardo Palma.
Facultad de Medicina Humana “Manuel Huamán Guerrero”. Lima, Perú. Asociación
Médica de Investigación y Servicios en Salud. Lima, Perú. E-mail: franco.investigacion.peru@gmail.com
Carbajal Macarena. https://orcid.org/0000-0003-1960-2952. Universidad Hermilio Valdizán.
Sociedad Científica de Estudiantes de Medicina de Huánuco. Huánuco-Huánuco. Perú. E-mail: macarena_cv10@hotmail.es
Sifuentes-Rosales
Jhesly. https://orcid.org/0000-0003-3740-2188. Universidad Hermilio Valdizán.
Sociedad Científica de Estudiantes de Medicina de Huánuco. Huánuco-Huánuco.
Perú. E-mail: jhesly0131@gmail.com
Campos-Urbina
Alejandra M. https://orcid.org/0000-0003-3187-4846. Universidad Nacional Hermilio
Valdizan. Facultad de Medicina Humana. Huanuco, Huanuco, Perú. E-mail: alecampur0196@gmail.com
Charri
Julio C.
https://orcid.org/0000-0002-3613-3791. Universidad Nacional Daniel
Alcides Carrión. Facultad de Medicina Humana. Cerro de Pasco-Pasco. Perú. E-mail: juliocesarcv1907@gmail.com
Garay-Rios Lizet. https://orcid.org/0000-0002-0577-7391. Universidad
Nacional del Centro del Perú. Facultad de Medicina Humana. Huancayo-Junín.
Perú. E-mail: ligari98822@gmail.com
Al-Kassab-Cordova Ali. https://orcid.org/0000-0003-3718-5857. Universidad
Peruana de Ciencias Aplicadas. Escuela de Medicina. Sociedad Científica de
Estudiantes de Medicina de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Lima. Perú. E-mail: aliac1998@gmail.com
Mamani-Benito Oscar. https://orcid.org/0000-0002-9818-2601. Universidad
Peruana Unión. Escuela Profesional de Psicología. Juliaca-San Román. Perú. E-mail:
psicobenito@gmail.com
Apaza-Tarqui
Edison Effer. https://orcid.org/0000-0002-6520-3795. Facultad de Ingeniería y
Arquitectura. Universidad Peruana Unión. Lima, Perú. E-mail: effer@upeu.edu.pe
Resumen
El
coronavirus ha generado la última pandemia, por lo que, el conocer a esta
enfermedad es importante en todas las poblaciones. Para eso se validó una
escala breve para la medición de los conocimientos básicos acerca del
Coronavirus (KNOW-P-COVID-19). Primero realizó una búsqueda bibliográfica,
luego se sistematizó y obtuvo los aspectos más importantes, luego una
validación del constructo con expertos, posteriormente el análisis factorial
exploratorio y se aplicó la encuesta a un gran grupo poblacional peruano. Todos
los ítems recibieron una evaluación favorable de los expertos (V de Aiken >
0,70); todos los valores del límite inferior (Li) del IC 95% son apropiados (Li
> 0,59) y todos los valores del coeficiente V fueron estadísticamente
significativos. En el Análisis Factorial Exploratorio (AFE), el Coeficiente de
KMO = 0,690 y el valor p del chi cuadrado <0,001; el índice GFI (Goodness of
Fit Index) = 0,992; el CFI (Comparative Fit Index) = 0,916 y el indicador RMSEA
(Root Mean Square Error of Approximation) = 0,034. La escala final se quedó con
9 indicadores, con dos factores: “indicaciones o acciones post infección” y
“los síntomas y conocimiento previos”. Se validó una escala del conocimiento
básico en la enfermedad causada por COVID-19.
Palabras claves: estudios de validación, coronavirus,
conocimiento, pandemias, SARS-CoV-2
Abstract
The coronavirus has generated the last pandemic,
therefore, knowing this disease is important in all populations. For this, a
short scale was validated to measure basic knowledge about Coronavirus
(KNOW-P-COVID-19). First, it carried out a bibliographic search, then it was
systematized and obtained the most important aspects, then a validation of the
construct with experts, then exploratory factor analysis and the survey was
applied to a large Peruvian population group. All items received a favorable
evaluation from the experts (Aiken's V> 0.70); all the lower limit values
(Li) of the 95% CI are appropriate (Li> 0.59) and all the values of the V
coefficient were statistically significant. In the Exploratory Factor Analysis
(AFE), the KMO Coefficient = 0.690 and the p value of the chi square <0.001;
the GFI index (Goodness of Fit Index) = 0.992; the CFI (Comparative Fit Index)
= 0.916 and the RMSEA indicator (Root Mean Square Error of Approximation) =
0.034. The final scale was left with 9 indicators, with two factors:
"indications or actions post infection" and "the previous symptoms
and knowledge". A basic knowledge scale in the disease caused by COVID-19
was validated.
Keywords: validation study, coronavirus, knowledge, pandemic,
SARS-CoV-2
Recibido: 06-04-2020 / Aceptado: 09-05-2020 / Publicado: 18-05-2020
Como Citar: Mejia CR, Rodríguez-Alarcón
JF, Carbajal M, Sifuentes-Rosales J, Campos-Urbina AM, Charri JC, Garay-Rios L,
Al-Kassab-Cordova A, Mamani-Benito O, Apaza-Tarqui EE. Validación de una escala
breve para la medición del nivel de conocimientos básicos acerca del Coronavirus,
Perú (KNOW-P-COVID-19). Kasmera. 2020;48(1):e48106042020. doi:
10.5281/zenodo.3827988
Introducción
El
coronavirus ha generado la pandemia más reciente en el planeta tierra,
resaltando que es la primera pandemia causada por un coronavirus (1). Esto por el hecho de que
actualmente más de 200 países tienen casos confirmados y muertes, algunos de
ellos incluso tienen decenas de miles de infectados y de fallecidos, que hasta
el 04 de abril asciende a 1,2 millones de infectados, de los cuáles, una cuarta
parte se encuentra en Estados Unidos; además, una cuarta parte de las más de 64
mil muertes se han dado en Italia (2,3).
Esta
situación propicia que las personas de todos los sectores deban tener
conocimientos acerca de esta nueva enfermedad, es así que, diversas entidades
-como la Organización Mundial de la Salud (OMS)- y los gobiernos de cada país
la han estado brindando a través de distintos canales de comunicación (4,5). Esto también debido al
poco tiempo que tiene el virus desde su descubrimiento (6), sin embargo, el tiempo no
ha sido un limitante para que investigadores de todo el mundo hayan
desarrollado distintos documentos, cada uno de ellos con nueva información de
utilidad (7). Si bien, esta información ha estado al alcance de
la gran mayoría de la población mundial, se sabe que no ha llegado a todos, o
que no todos habían tomado el interés suficiente para llevarlos a buscar estos
datos, por lo que se podría hablar de la “otra pandemia”, la de la
desinformación (8). Es por esto que se ha
visto necesario sintetizar y generar escalas de medición que puedan ser
utilizadas para evaluar el conocimiento acerca del virus; tal cual lo hacen los
países que ya han pasado las primeras etapas de esta pandemia, y que, ahora
usan esta experiencia para informar al resto del mundo (9).
Es
importante conocer la información que maneja la población acerca de esta
enfermedad, ya que, el contar con los conocimientos básicos sobre los síntomas
o el modo de detectar la enfermedad son factores de protección frente a una
pandemia (10). Si es que se demuestra que la población no tiene
conocimientos al respecto, será imperativo el generar estrategias para poder
resolverlo, ya que, pueden estar expuestos a no saber detectarla, actuar de
manera inadecuada, a una mayor infección y hasta complicaciones; por ejemplo,
como los que podrían suscitarse por un indiscriminado uso de antibióticos
-cuando se sabe que la enfermedad es de tipo viral- (11). Es por todo ello que el
objetivo de este estudio es validar una escala breve para la medición de los
conocimientos básicos acerca del Coronavirus (KNOW-P-COVID-19) en el personal
de salud, pacientes con comorbilidades y público en general.
Métodos
Tipo y diseño de la investigación: se
realizó un estudio transversal, analítico de tipo instrumental (12). Esto se
llevó a cabo en los 24 departamentos del Perú: Amazonas, Áncash, Apurímac,
Arequipa, Ayacucho, Cajamarca, Cusco, Huancavelica, Huánuco, Ica, Junín, La
Libertad, Lambayeque,
Lima, Loreto, Madre de Dios, Moquegua, Pasco, Piura, Puno, San Martin, Tacna,
Tumbes y Ucayali.
Población y muestra: se realizó la validación de fondo del instrumento
en dos etapas, en una primera colaboraron 30 profesionales de diferentes
especialidades tales como: epidemiólogos, infectólogos, internistas,
intensivistas, patólogos clínicos, salubristas, enfermeras, entre otros. En una
segunda etapa, se contó con otros 9 profesionales, que verificaron el test
final -de los cuales se muestran los valores de la V de Aiken en la Tabla 1-. En ninguna de las dos
etapas estos profesionales participaron en la validación de forma, ya que, no
contestaron los ítems contenidos en el instrumento de recolección de datos.
Por
otro lado, la validación necesaria para el análisis factorial se realizó a
través de una muestra de 3913 participantes de ambos sexos (muestreo por
conveniencia), donde 1745 eran varones (44,8%) y 2148 mujeres (55,2%), cuyas
edades oscilaban entre 18-87 años (mediana de edades = 23 años y rango
intercuartílico = 20-28 años). Dicha muestra estaba compuesta por personal de
salud (entre médicos, enfermeras, internos de medicina y otros), pacientes en
grupos de riesgo (adultos mayores, pacientes oncológicos, diabéticos,
hipertensos, inmunodeprimidos, etc.) y público en general. Estos fueron
reclutados a través de Internet y se les aplicó el instrumento de manera
virtual, esto debido al estado de cuarentena en que nos encontrábamos durante
la realización del proyecto. Se excluyó a aquellos menores de 18 años, que no
completaron el instrumento o que no desearon participar. A pesar de que durante
todas las etapas del estudio se realizó un muestreo no probabilístico, se trató
de incluir cantidades proporcionales de participantes de las 3 regiones del
país (costa, sierra y selva).
Procedimientos: para poder determinar qué variables eran las más
acertadas a evaluar dentro de la escala propuesta, se procedió a realizar una
búsqueda bibliográfica en las bases de datos más consultadas: Pubmed, Cochrane
y SciELO; así como, en el buscador Google Scholar. En donde se utilizó como
palabras claves los términos: SARS-CoV-2, COVID-19, coronavirus, además de, los
filtros para las fechas desde diciembre del 2019 (esto para diferenciar
publicaciones anteriores de otras infecciones por Coronavirus). Con estos datos
se procedió a realizar el primer borrador de la escala, el que fue evaluado y
mejorado.
Instrumento: la escala de conocimientos sobre el COVID-19 (KNOW-P-COVID-19) mide el
conocimiento sobre aspectos básicos del coronavirus, tales como mortalidad,
poblaciones vulnerables según su mortalidad y formas de transmisión. Fue creada
por los autores del presente estudio basada en el modelo conceptual según
Germain, 2016 (13). Fue validada a través del
juicio de 30 expertos y la reconfirmación de 9 expertos adicionales; esto para
determinar si el contenido de la prueba era claro, preciso y coherente. En
conclusión, la escala consta de 9 ítems con respuesta de opción múltiple, con
una sola opción correcta o válida, donde el participante debe de marcar la
opción más acertada.
Recolección de la Información: el estudio estuvo conformado por varias fases. Primero, la Escala
KNOW-P-COVID-19 fue analizada y revisada por el equipo de investigación.
Segundo, se analizó la evidencia de la validez del contenido con la ayuda de 30
expertos, a fin de determinar la relevancia, representatividad y claridad de
los ítems (14). Tercero, se realizó los cambios
necesarios en base a las observaciones de los expertos, y después de la última
aprobación de los autores se confeccionó la versión final de la escala. Cuarto,
se procedió a trasladar las variables de la escala a una hoja de Formularios de
Google, con el objetivo de poder compartirlo por medios digitales a miles de
pacientes, encuestados y personal de salud. La convocatoria de los
participantes fue realizada a través de invitaciones por redes sociales,
correos electrónicos, invitación a amigos y familiares, llamadas telefónicas,
entre otras. Toda esta información fue trasladada a una base de datos, haciendo
uso de una hoja del programa Microsoft Excel 2019. Quinto, se realizó el
análisis estadístico (descriptivo, análisis factorial y otros). Por último, se
realizó una última consulta a 9 expertos para corroborar la versión final.
Análisis de datos: en primer lugar, para analizar la evidencia de validez se tomó en cuenta
4 criterios clasificatorios, que buscaban evaluar cada uno de los ítems. Estos
criterios evaluados por los expertos iban desde el 0 hasta el 3, siendo 0 nada
relevante/representativo/claro y 3 totalmente relevante/representativo/claro.
Además, la cuantificación del grado de relevancia, representatividad y claridad
fue determinado por medio del coeficiente V de Aiken y sus intervalos de
confianza al 95%(IC95%), con valores significativos que fueron tomadas a partir
de ≥ 0,70 y ≥ 0,59; respectivamente.
Luego se realizó un análisis
factorial exploratorio (AFE), según los mínimos cuadrados no ponderados y con
una rotación promax, además, se obtuvo los valores del coeficiente KMO y chi
cuadrado (con 36 grados de libertad). De tal manera que, se determinó la
distribución de los ítems en 2 factores generados. Además, se generó un índice
de bondad de ajuste, como parámetro para evidenciar cuán robusto era el
instrumento, teniendo en cuenta los valores del índice GFI (Goodness of Fit
Index), CFI (Comparative Fit Index) y RMSEA (Root Mean Square Error of
Approximation); determinando como valores aceptables para GFI > 0,950, CFI
>0,9 y RMSEA < 0,05. Por último, se obtuvo los coeficientes
estandarizados de regresión, para determinar el aporte de cada ítem sobre cada
factor. Se ejecutó los análisis en el software IBM SPSS Amos 24.
Aspectos Éticos: el proyecto de esta investigación tuvo las
consideraciones éticas de: la protección de las identidades de cada
participante, el libre ingreso a la investigación (a través de sus respuestas),
el libre derecho a responder las preguntas y el respetar las normas
internacionales para este tipo de investigaciones.
Resultados
La
Tabla
1 muestra
los resultados de la relevancia, representatividad y claridad de los ítems de
la Escala KNOW-P-COVID-19, obtenidos mediante el coeficiente V de Aiken. Todos
los ítems recibieron una evaluación favorable por parte de los expertos (V >
0,70). Respecto a la relevancia se observa que el ítem 8 es más esencial o
importante (V = 1,00; IC 95%: 0,88-1,00). En cuanto a la representatividad se
aprecia que los ítems 5 y 6 son más representativos (V = 0,96; IC 95%:
0,82-0,99). Con respecto a la claridad, el ítem 4 fue el mejor evaluado (V =
0,93; IC 95%: 0,77-0,98). Asimismo, se aprecia que todos los valores del límite
inferior (Li) del IC 95% son apropiados (Li > 0,59) y todos los valores del
coeficiente V fueron estadísticamente significativos. Por lo tanto, la
KNOW-P-COVID-19 reporta evidencia de la validez basada en el contenido.
Tabla
1. V de Aiken para la evaluación de la relevancia, representatividad y
claridad de los ítems de la Escala KNOW-P-COVID-19.
Ítems |
Relevancia (n = 9) |
Representatividad (n = 9) |
Claridad (n = 9) |
|||||||||
M |
DE |
V |
IC 95% |
M |
DE |
V |
IC 95% |
M |
DE |
V |
IC 95% |
|
Ítem 1 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-0,99 |
2,78 |
0,44 |
0,93 |
0,77-0,98 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68,094 |
Ítem 2 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-,099 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-,094 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-,094 |
Ítem 3 |
2,78 |
0,67 |
0,92 |
0,77-0,98 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-0,94 |
2,67 |
0,71 |
0,89 |
0,72-0,96 |
Ítem 4 |
2,33 |
1,12 |
0,77 |
0,59-0,89 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-0,94 |
2,78 |
0,67 |
0,93 |
0,77-0,98 |
Ítem 5 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-0,99 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-0,99 |
2,67 |
0,50 |
0,89 |
0,72-0,96 |
Ítem 6 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-0,99 |
2,89 |
0,33 |
0,96 |
0,82-0,99 |
2,44 |
1,01 |
0,81 |
0,63-0,92 |
Ítem 7 |
2,67 |
0,71 |
0,88 |
0,72-0,96 |
2,44 |
0,88 |
0,81 |
0,63-0,92 |
2,44 |
0,88 |
0,81 |
0,63-0,92 |
Ítem 8 |
3,00 |
0,00 |
1,00 |
0,88-1,00 |
2,56 |
0,88 |
0,85 |
0,68-0,94 |
2,44 |
0,88 |
0,81 |
0,63-0,92 |
Ítem 9 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-0,94 |
2,56 |
0,73 |
0,85 |
0,68-0,94 |
2,33 |
0,87 |
0,78 |
0,59-0,89 |
Ítem 10 |
3,00 |
0,00 |
1,00 |
0,88-1,00 |
2,78 |
0,67 |
0,93 |
0,77-0,98 |
2,44 |
0,88 |
0,81 |
0,63-0,92 |
M: media; DE: desviación estándar; V: coeficiente V de Aiken; IC 95%:
intervalo de confianza de la V de Aiken al 95%.
En
la Tabla 2 se presenta el resultado del Análisis Factorial Exploratorio (AFE),
donde se obtuvo un resultado en el Coeficiente de KMO = 0,690, un valor del Chi
cuadrado = 1645,66, con 36 grados de libertad y un p valor de <0,001 (lo que
indica que el modelo es adecuado). El método para encontrar los factores fue el
de cuadrados mínimos no ponderados, el cual tuvo un mejor resultado que el de
componentes principales. Además, la rotación fue la de Promax, ya que, los indicadores
fueron nominales. Finalmente, se obtuvo un resultado con 9 indicadores. El ítem
9 que indagaba sobre las medidas incorrectas de prevención del coronavirus no
alcanzo relevancia. Con esas 9 preguntas se halló 2 factores, los cuales
explican la variable en estudio, por lo tanto, es válido para poder realizar un
Análisis Factorial Confirmatorio (AFC).
Tabla 2. Análisis factorial exploratorio de la Escala KNOW-P-COVID-19.
Indicadores |
Factor |
|
1 |
2 |
|
p7. ¿Qué indicación se le debe dar a una persona
que tiene infección inicial (no grave) por coronavirus? r7. Transfusión de sangre,
calmar los síntomas respiratorios, antibióticos de amplio espectro,
internamiento en hospital más cercano. |
0,625 |
|
p10. ¿Qué harías si tienes síntomas de un resfrío
y sospechas que estás infectado por coronavirus? r10. Iría al hospital, me
quedaría en casa hasta curarme, iría a la farmacia, seguiría con mi vida
cotidiana. |
0,447 |
|
p5. ¿Cuál es la probabilidad de morir
(porcentaje de mortalidad) por coronavirus en la población general? r5. Menos del 50%, menos del
30%, menos del 10%, menos del 5%. |
0,398 |
|
p8. ¿Cuál es el método diagnóstico que se
utiliza para poder confirmar una infección por coronavirus? r8. Análisis de sangre,
ecografía, hisopado nasal y/o bucal, análisis en orina. |
0,235 |
|
p3. ¿Cuáles son los síntomas comunes que
puede presentar una persona que tiene la infección por coronavirus? r3. Los
mismos que una gripe/resfrio, cardiacos, neurológicos, digestivos. |
|
0,370 |
p4. ¿Cuál de los siguientes NO es uno de
los síntomas más comunes de la infección por coronavirus? r4. Diarrea, tos, fiebre,
dificultad respiratoria. |
|
0,367 |
p6. ¿En quiénes es más alta la tasa de
mortalidad del coronavirus? r6. Mujeres, hombres, ancianos,
niños. |
|
0,335 |
p2. ¿Cuánto es el tiempo de incubación o
en qué tiempo se pueden manifestar los síntomas del coronavirus? r2. Hasta 5 días, hasta 10
días, hasta 14 días, hasta 60 días. |
|
0,295 |
p1. ¿Cómo se transmite o cuál es el
mecanismo de transmisión del coronavirus? r1. Sexual, vía aérea, plancetaria,
por animales contagiados. |
|
0,263 |
Método de
extracción: cuadrados mínimos no ponderados.
Método de rotación: Promax con normalización Kaiser
En
la Figura 1 se observa el Sistema de Ecuaciones Estructurales (SEM), donde se
hallaron dos factores a través del análisis Factorial Exploratorio, el primer
factor contiene 5 indicadores, los cuales tienen un alto efecto sobre ella; el
segundo factor contiene 4 indicadores, los cuales también tienen un alto efecto
o influencia sobre ella. Además, se observa la relación entre los factores que
es de 0,5, lo que indica una relación fuerte entre las dos dimensiones de la
Escala de KNOW-P-COVID-19.
En
la Tabla 3 se presenta la validación del constructo, se obtuvo un Chi cuadrado =
161,75, con 26 grados de libertad (p<0,001), los índices de bondad de ajuste
tuvieron los siguientes resultados: el índice GFI (Goodness of Fit Index) =
0,992 (que al ser mayor a 0,950 indica que es aceptable el modelo propuesto);
el CFI (Comparative Fit Index = 0,916 que es aceptable por ser mayor a 0,9);
mientras que, el indicador RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) =
0,034 (que es aceptable por ser menor a 0,05).
Tabla 3. Índice de bondad de ajuste de la Escala KNOW-P-COVID-19.
Chi
cuadrado |
gl |
p
valor |
GFI |
CFI |
RMSEA |
161,75 |
26 |
<0,001 |
0,992 |
0,916 |
0,034 |
En
la Tabla 4 se presentan los
coeficientes estandarizados de regresión, lo que demuestra, un efecto o
influencia altamente significativo para cada factor encontrado, siendo la p2 la
que tiene el peso más fuerte dentro del primer factor (0,359), seguido de
indicador p4 (0,354); mientras que, para el segundo factor, los que tuvieron mayor peso fueron el indicador p7 (0,570) y el indicador p5
(0,437). El primer factor medía las “indicaciones
o acciones post infección por COVID-19” y el segundo “los síntomas y conocimiento previo a la
infección por COVID-19”.
Tabla
4. Coeficientes estandarizados de regresión de
la Escala KNOW-P-COVID-19.
Preguntas según el factor |
Estimados |
Valor p |
||
p1 |
<--- |
F1 |
0.260 |
0,000 |
p2 |
<--- |
F1 |
0.359 |
0,000 |
p3 |
<--- |
F1 |
0.288 |
0,000 |
p4 |
<--- |
F1 |
0.354 |
0,000 |
p6 |
<--- |
F1 |
0.338 |
0,000 |
p5 |
<--- |
F2 |
0.437 |
0,000 |
p7 |
<--- |
F2 |
0.570 |
0,000 |
p8 |
<--- |
F2 |
0.260 |
0,000 |
p10 |
<--- |
F2 |
0.435 |
0,000 |
Discusión
Se validó una encuesta rápida del conocimiento del
COVID-19, esta escala se puede utilizar en población estudiantil, población
general, población de salud u otras en las que se ha podido validar. Teniendo
en cuenta que esto es solo el conocimiento básico de la enfermedad, se tiene la
limitante que no puede medir el conocimiento avanzado o para elementos más
específicos que tiene la enfermedad; sin embargo, esta escala puede ayudar en
un testeo rápido de quienes tienen un conocimiento básico en cuanto a los
síntomas, la prevención, cifras de mortalidad importantes y para saber de las
acciones que se deben tomar una vez que se instaure la enfermedad o se tenga
sospecha de ello.
También
se menciona acerca de la probabilidad de morir por COVID-19 en la población
general, sabiendo que en la mayoría de poblaciones la tasa de mortalidad es
menor al 5% (18). Aunque existen algunas excepciones, como el caso
de Italia, que ha llegado a valores cercanos del 10% (19,20), así también, algunos
países han llegado a valores muy bajos (incluso menores del 1%), como en Corea
del Sur o en Alemania (21). Esto es importante para
saber que la población tiene el conocimiento de que la enfermedad tiene una mortalidad
baja, pero a pesar de ello deben seguir las indicaciones y conservar la calma.
La última pregunta que corresponde a este factor nos menciona cuál es el mejor
método para confirmar una infección por coronavirus, siendo hasta ahora el
método diagnóstico más utilizado el RT-PCR en tiempo real, que detecta el gen
RdRp (gen de envoltura [E] y gen de nucleocápside [N]), esto a partir de
muestras de hisopado nasofaríngeo (22,23). Es importante saber que
existen otras pruebas, como las pruebas serológicas que detectan el IgG e IgM
en fases tempranas de la infección, siendo también útiles para el apoyo al
diagnóstico del SARS-CoV-2 o en la vigilancia de casos, pero que pueden
presentar reacción cruzada con SARS-CoV o falsos positivos para el dengue (24–26); esto debido a que no
detecta el material genético, como en el caso de la prueba Gold estándar.
Otro
factor importante es el que agrupa a cinco preguntas que indagan acerca de los
síntomas y conocimiento previo a la infección de coronavirus: las dos primeras
acerca de los síntomas comunes que tienen la enfermedad; siendo estas de vital
importancia para saber si es que la población sabe reconocer los síntomas
comunes, cuáles son los más frecuentes y cuáles no; esto debido a su gran
similitud con otras enfermedades respiratorias. Además, para que esto no genere
una falsa alarma en la población y para evitar que ante cualquier síntoma
mínimo piensen que tienen la enfermedad (27).
Este
test nos muestra también quienes tienen la más alta tasa de mortalidad y quien
tiene más factor de riesgo, teniendo en cuenta que son los ancianos aquellos
que están más complicados con esta enfermedad. Además, se pregunta por el
tiempo de incubación o en qué tiempo se puede manifestar los síntomas del
virus, sabiendo que, el promedio es de hasta 14 días. No podemos olvidar que
pueden existir casos muy excepcionales, en donde se evidencie menor o mayor
tiempo de incubación; pero a nivel general la OMS y muchas organizaciones han
mostrado que el periodo de incubación es de 2-14 días.
Por
último, la pregunta muestra cómo se transmite o cual es el mecanismo de
transmisión del coronavirus, siendo esto muy importante para que se tranquilice
a la población acerca de la forma de transmisión de esta enfermedad, ya que, se
ha especulado con muchísimas otras formas de transmisión (sobre todo la que
menciona que se transmite por animales), siendo en realidad la forma más común
la de la vía aérea; esto por ser un coronavirus familia de los virus del
resfriado (28).
Es
relevante mencionar que se tiene la limitación que es una escala que solo mide
el conocimiento básico, con preguntas importantes para saber lo más básico y
esencial de la enfermedad, los síntomas y otros aspectos antes de la enfermedad
o durante la misma. Por lo que, es importante que se desarrollen otras escalas
que tenga mayor cantidad de preguntas o con un contenido más específico, que
podría ser utilizado por médicos u otras poblaciones. Sin embargo, nuestro
objetivo fue generar una escala corta y que toque aspectos muy importantes que
debe saber la población general y otras poblaciones importantes. Otra
limitación importante es que en vista de la gran investigación que se genera
diariamente sobre el coronavirus es probable que algunos conceptos puedan
variar ligeramente con el tiempo, por ejemplo: tienen un menor o mayor tiempo
de incubación, tienen distintas presentaciones, tienen síntomas muy distintos a
los más comunes, entre otras posibles variaciones que se pueden presentar. Sin
embargo, consideramos que la validez de la escala seguirá vigente en vista de
que esta trata de medir conceptos básicos que ya han sido ampliamente
comprobados.
Por
todo esto se concluye que, se ha realizado la validación de un test que a
través de nueve preguntas (que se dividen en dos factores), mide el
conocimiento básico de la enfermedad del coronavirus, se ha obtenido muy buenos
valores de significancia en cada uno de los procesos y se ha realizado la
verificación en una población de casi 4000 peruanos; de todos los niveles
socioeconómicos y de todos los niveles educativos; por lo que, esta escala se
puede usar como una herramienta para medir el conocimiento en algunos aspectos
generales de la enfermedad.
Conflicto de relaciones y
actividades
Los autores declaran no
presentar conflictos de intereses.
Financiamiento
El presente estudio fue
financiado por los autores.
Agradecimientos
Se agradece a los
participantes del 18vo Grupo de Investigación de las SOCEM´s (GIS)
Huánuco-2019, ya que, en esta actividad se gestó la prueba. Además, al grupo de
investigación COVID-19-GIS-Peru, que apoyó en la recolección de las casi 4000
encuestas en todo el Perú. Por último, a los miembros de las siguientes
sociedades científicas de estudiantes de medicina: Sociedad Científica de
Estudiantes de Medicina de Huánuco SOCIEMHCO), Sociedad Científica de
Estudiantes de Medicina de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión -
Pasco (SOCIEM UNDAC - PASCO), Sociedad Científica de Estudiantes de Medicina
del Centro (SOCIEMC), Sociedad Científica de Estudiantes de Medicina de la
Universidad Nacional Federico Villareal (SOCEMVI).
1. Sohrabi C, Alsafi Z, O’Neill N, Khan M, Kerwan A,
Al-Jabir A, et al. World Health Organization declares global emergency: A
review of the 2019 novel coronavirus (COVID-19). Int J Surg [Internet]. 2020;76:71-6. Disponible en: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1743919120301977 DOI: 10.1016/j.ijsu.2020.02.034 PMID 32112977 PMCID PMC7105032 Google Académico
2. World Health Organization. Coronavirus disease 2019
(COVID-19) Situation Report-75 [Internet]. 2020 [citado 4 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200404-sitrep-75-covid-19.pdf?sfvrsn=99251b2b_4
3. Worldometer. Coronavirus Update (Live): 1,201,476 Cases
and 64,691 Deaths from COVID-19 Virus Pandemic - Worldometer [Internet]. [citado 4 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries
4. Coronavirus
(COVID-19) en el Perú | Gobierno del Perú [Internet]. 2020 [citado 4 de abril
de 2020]. Disponible en: https://www.gob.pe/coronavirus
5. Organización
Mundial de la Salud. Preguntas y respuestas sobre la enfermedad por coronavirus
(COVID-19) [Internet]. OMS. 2020 [citado 4 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.who.int/es/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public/q-a-coronaviruses
6. Sun P, Lu X, Xu C, Sun W, Pan B. Understanding of
COVID-19 based on current evidence. J Med
Virol [Internet]. 25 de febrero de 2020; [Epub publicación en avance].
Disponible en: https://doi.org/10.1002/jmv.25722 DOI: 10.1002/jmv.25722 PMID 32096567 Google Académico
7. Huaroto
L, Lopez de Castilla S, Maguiña Ballón A. Análisis de información publicada
sobre COVID-19 en Scopus al 30 marzo de 2020. [citado 4 de abril de 2020].
Disponible en: https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/handle/10757/651615/COVID-19_SCOPUS_30-3-2029.pdf?sequence=1.
8. Depoux A, Martin S, Karafillakis E, Preet R, Wilder-Smith
A, Larson H. The pandemic of social media panic travels faster than the
COVID-19 outbreak. J Travel
Med [Internet]. 3 de marzo de 2020; [Epub publicación en avance]. Disponible
en: https://doi.org/10.1093/jtm/taaa031 DOI: 10.1093/jtm/taaa031 PMID 32125413 PMCID PMC7107516 Google Académico
9. Chuquimarca
E. ENTREVISTA: Generación de conocimiento de China es fundamental en combate
mundial de COVID-19, dice experto ecuatoriano [Internet]. 2020 [citado 4 de
abril de 2020]. Disponible en: http://spanish.xinhuanet.com/2020-03/30/c_138929461.htm
10. Párraga
Martínez I. Información y Triage: Puntos Clave frente a la Pandemia de la Gripe
A. Rev Clínica Med Fam [Internet]. 2009;2(8):375-7. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1699-695X2009000300001 SciELO Redalyc Google Académico
11. Rojas-Adrianzén
C, Pereyra-Elías R, Mayta-Tristán P. Prevalencia y factores asociados a la
compra de antimicrobianos sin receta médica, Perú 2016. Rev Peru Med Exp Salud
Publica [Internet]. 2018;35(3):400-8. Disponible en: http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-46342018000300005 DOI: 10.17843/rpmesp.2018.353.3458 PMID 30517499 SciELO Google Académico
12. Ato M,
López JJ, Benavente A. Un sistema de clasificación de los diseños de
investigación en psicología. An Psicol [Internet]. 2013;29(3):1038-59.
Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0212-97282013000300043 DOI: 10.6018/analesps.29.3.178511 SciELO Redalyc Google Académico
13. Germain
F, Vicente J, Pérez-Rico C, Villa P. Formulación de preguntas de respuesta
múltiple: un modelo de aprendizaje basado en competencias. FEM Rev la Fund Educ
Médica [Internet]. 2016;19(1):27-38. Disponible en: http://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2014-98322016000100007 SciELO Dialnet Google Académico
14. Ventura-León
JL. Tamaño del efecto para Kruskal-Wallis: aportes al artículo de
Domínguez-González et al. Investig en Educ Médica [Internet]. 2019;8(30):135-6.
Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?pid=S2007-50572019000200135&script=sci_arttext SciELO Google Académico
15.
Center
for Diseases Control and Prevention. Symptoms of Coronavirus [Internet]. 2020
[citado 05 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/symptoms-testing/symptoms.html?CDC_AA_refVal=https%3A%2F%2Fwww.cdc.gov%2Fcoronavirus%2F2019-ncov%2Fabout%2Fsymptoms.html
16. Center for Diseases Control and Prevention. What To Do
if You Are Sick [Internet]. 2020
[citado 5 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/if-you-are-sick/steps-when-sick.html
17. Organización
Mundial de la Salud. Consejos para la población sobre el nuevo coronavirus
(2019-nCoV): cuándo y cómo usar mascarilla. 2020 [citado 5 de abril de 2020];
Disponible en: https://www.who.int/es/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/advice-for-public/myth-busters
18.
Baud D,
Qi X, Nielsen-Saines K, Musso D, Pomar L, Favre G. Real estimates of mortality
following COVID-19 infection. Lancet Infect Dis [Internet]. 12 de marzo de 2020;
[Epub publicación en avance]. Disponible
en: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30195-X DOI: 10.1016/S1473-3099(20)30195-X PMID 32171390 PMCID PMC7118515 Google Académico
19. Onder G, Rezza G, Brusaferro S. Case-Fatality Rate and
Characteristics of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy. JAMA [Internet]. 23 de marzo de 2020; [Epub
publicación en avance]. Disponible en: https://doi.org/10.1001/jama.2020.4683 DOI: 10.1001/jama.2020.4683 PMID 32203977 Google Académico
20. Lanini S, Vairo F, Puro V, Scognamiglio P, Locatelli F,
Zhang C, et al. Higher Death Rates in the Italian COVID-19 Outbreak: A
Comparative Modelling Analysis of 8,342 Italy and 44,672 China Cases. SSRN Electron J. [Internet] 1 de abril de 2020
[Preprint] Disponible en: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3556640 DOI: 10.2139/ssrn.3556640
21. Shim E, Tariq A, Choi W, Lee Y, Chowell G. Transmission
potential and severity of COVID-19 in South Korea. Int J Infect Dis [Internet]. 2020;93:339-44. [Epub
publicación en avance] Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.03.031 DOI: 10.1016/j.ijid.2020.03.031 PMID 32198088 PMCID PMC7118661 Google Académico
22. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A,
Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time
RT-PCR. Eurosurveillance
[Internet]. 23 de enero de 2020;25(3):2000045. Disponible en: https://www.eurosurveillance.org/content/10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045 DOI: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045 PMID 31992387 PMCID PMC6988269 Google Académico
23. Shirato K, Nao N, Katano H, Takayama I, Saito S, Kato
F, et al. Development of Genetic Diagnostic Methods for Novel
Coronavirus 2019 (nCoV-2019) in Japan. Jpn J Infect Dis [Internet]. 18 de febrero de 2020; [Epub publicación en
avance] Disponible en: https://www.jstage.jst.go.jp/article/yoken/advpub/0/advpub_JJID.2020.061/_article DOI: 10.7883/yoken.JJID.2020.061 PMID 32074516 Google Académico
24. Chan JF-W, Yip CC-Y, To KK-W, Tang TH-C, Wong SC-Y,
Leung K-H, et al. Improved Molecular Diagnosis of COVID-19 by the Novel, Highly
Sensitive and Specific COVID-19-RdRp/Hel Real-Time Reverse Transcription-PCR
Assay Validated In Vitro and with Clinical Specimens. J Clin Microbiol [Internet]. 04 de marzo de
2020;58(5):e00310-20. [Epub publicación en avance] Disponible en: http://jcm.asm.org/content/58/5/e00310-20.abstract DOI: 10.1128/JCM.00310-20 PMID 32132196 Google Académico
25. Long Q,
Deng H, Chen J, Hu J, Liu B, Liao P, et al. Antibody responses to SARS-CoV-2 in
COVID-19 patients: the perspective application of serological tests in clinical
practice. medRxiv [Internet]. 1 de
enero de 2020;2020.03.18.20038018. [Preprint] Disponible en: http://medrxiv.org/content/early/2020/03/20/2020.03.18.20038018.abstract DOI: 10.1101/2020.03.18.20038018
26. Yan G,
Lee CK, Lam LTM, Yan B, Chua YX, Lim AYN, et al. Covert COVID-19 and
false-positive dengue serology in Singapore. Lancet Infect Dis [Internet]. 4 de marzo de 2020;
[Epub publicación en avance] Disponible en: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30158-4 DOI: 10.1016/S1473-3099(20)30158-4 PMID 32145189 PMCID PMC7128937 Google Académico
27. World Health Organization. Coronavirus [Internet]. 2020 [citado 5 de abril de 2020]. Disponible en: https://www.who.int/health-topics/coronavirus#tab=tab_1
28.
Guo Y-R, Cao Q-D, Hong Z-S, Tan Y-Y, Chen S-D, Jin
H-J, et al. The origin, transmission and clinical therapies on
coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak-an update on the status. Mil Med
Res [Internet]. 2020;7(1):11. Disponible
en: https://doi.org/10.1186/s40779-020-00240-0 DOI: 10.1186/s40779-020-00240-0 PMID 32169119 PMCID PMC7068984 Google Académico
Contribución de los Autores:
MJR, RAJF, CM, SRJ, CUAM, CJC, GRL,
AKCA, MBO y APEE: participaron
en la conceptualización, metodología,
software, validación, análisis formal, investigación, recursos, curación de
datos, redacción-preparación del borrador original, redacción-revisión y
edición.
©2020. Los Autores. Kasmera. Publicación del Departamento de Enfermedades
Infecciosas y Tropicales de la Facultad de Medicina. Universidad del Zulia.
Maracaibo-Venezuela. Este es un artículo de acceso abierto
distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons atribución no
comercial (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) que permite el uso no comercial, distribución y
reproducción sin restricciones en cualquier medio, siempre y cuando la obra
original sea debidamente citada.