Adaptación transcultural al español chileno de la Perceived Stress Scale-10 (PSS-10) en profesores: estudio Delphi
Bibliographic record
Abstract
Introducción: objetivo de este estudio es presentar el proceso de adaptación transcultural del instrumento Perceived Stress Scale-10 (PSS-10) para la población de profesores que realizaron docencia de forma telemática a estudiantes de nivel primario y secundario durante la pandemia por COVID-19 en Chile. Método: Estudio de corte transversal, polietápico. Se adaptó transculturalmente la PSS-10 al español chileno mediante un proceso de validación de contenido por expertos usando el método Delphi. Se seleccionaron 9 jueces expertos. Los ítems del cuestionario fueron evaluados bajo tres categorías: relevancia, claridad y suficiencia. Se realizaron dos rondas de evaluación para determinar el grado de concordancia entre jueces, evidenciado mediante el cálculo de índices de validez de contenido. La fase de pilotaje del instrumento se llevó a cabo utilizando la plataforma QuestionPro® en una muestra de 54 docentes, seleccionados a través de un muestreo por conveniencia. Como medida de consistencia interna se calculó un Alfa de Cronbach. Resultados: el instrumento obtuvo un índice de validez de contenido por ítem entre 0,80 y 1,00, un índice de validez de contenido promedio de 0,97 y un índice de validez de contenido universal de 0,96. La consistencia interna arrojó una fiabilidad adecuada del PSS-10 (alfa de Cronbach de 0,85) adaptado transculturalmente al español chileno. Conclusiones: La validación de contenido de la PSS-10, utilizando el método Delphi, permitió consensuar las opiniones expresadas por los expertos en estrés laboral. La escala demostró ser fiable, por tanto, podría ser aplicado para evaluar la autopercepción de estrés laboral en docentes chilenos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.056 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".