Adaptación española del Working Alliance Inventory (WAI). Propiedades psicométricas de las versiones del paciente y del terapeuta (WAI-P y WAI-T)
Bibliographic record
Abstract
La alianza de trabajo es uno de los constructos más estudiados en investigación de procesos en psicoterapia. El objetivo de nuestra investigación fue adaptar las versiones del paciente y del terapeuta del Working Alliance Inventory (WAI-P y WAI-T) a la lengua española. Ambos instrumentos de medida fueron traducidos al español mediante un proceso reglado de traducción. Sus propiedades psicométricas fueron examinadas en un estudio piloto y en un estudio clínico en el que participaron pacientes ambulatorios con trastornos depresivos y sus correspondientes terapeutas. En el estudio clínico, los pacientes completaron la adaptación española del Beck Depression Inventory (BDI) antes del tratamiento y después de la tercera y de la décima sesión de psicoterapia. El WAI-P y el WAI-T en español exhibieron altas puntuaciones medias. Un elevado número de sus ítems correlacionó de manera adecuada con la puntuación total de su respectiva subescala. Ambas pruebas evidenciaron una excelente fiabilidad (consistencia interna) y una excelente validez convergente. Su validez discriminante exhibió algunas limitaciones cuando ambas medidas correlacionaron con dos pruebas de empatía. En cuanto a la validez predictiva, el WAI-P total y la subescala tareas del WAI-T explicaron por separado un porcentaje moderado de la varianza del cambio de los pacientes en el BDI después de la décima sesión de psicoterapia. Estos resultados fueron satisfactorios y coherentes con lo hallados en los estudios que han empleado las correspondientes versiones originales del WAI en inglés.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".