There is no information in Peru on the prevalence of mental health problems associated with COVID-19 in older adults. In this sense, the aim of the study was to gather evidence on the factor structure, criterion-related validity, and reliability of the Spanish version of the Fear of COVID-19 Scale in this population. The participants were 400 older adults (mean age = 68.04, SD = 6.41), who were administered the Fear of COVID-19 Scale, Revised Mental Health Inventory-5, Patient Health Questionnaire-2 items, and Generalized Anxiety Disorder Scale 2 items. Structural equation models were estimated, specifically confirmatory factor analysis (CFA), bifactor CFA, and structural models with latent variables (SEM). Internal consistency was estimated with composite reliability indexes (CRI) and omega coefficients. A bifactor model with both a general factor underlying all items plus a specific factor underlying items 1, 2, 4, and 5 representing the emotional response to COVID better represents the factor structure of the scale. This structure had adequate fit and good reliability, and additionally fear of COVID had a large effect on mental health. In general, women had more fear than men, having more information on COVID was associated to more fear, while having family or friends affected by COVID did not related to fear of the virus. The Spanish version of the Fear of COVID-19 Scale presents evidence of validity and reliability to assess fear of COVID-19 in the Peruvian older adult population. Keywords Older adults . Reliability . Fear of COVID-19 . Bifactor model . Validity COVID-19, caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV-2), has spread rapidly throughout the world (Huang and Zhao 2020), affecting 188 countries with 13,135,616 confirmed cases and 573,869 of deaths, and increasing (data obtained from https:// coronavirus.jhu.edu/map.html, on July 17, 2020). This disease presents a higher risk of mortality in people with comorbidity and older adults (Morley and Vellas 2020). In Latin

Objective:The new coronavirus pandemic (COVID-19) has spread to 180 countries, causing more than half a million confirmed cases and more than 40 thousand deaths. The main objective of this study was to analyze the world scientific production related to COVID-19. Material and Method: A literature search was performed using the Scopus database. A total of 547 published documents were identified, analyzing characteristics such as: type of publication, collaboration index, most productive countries, scientific journals, the institutions that are publishing the most on the subject and indicators of citations and impact. Results: China was ranked first with 213 published documents (20.9%). Regarding the journals with the higher number of published documents, these were

Introducción y Objetivos: El COVID-19 ha generado consecuencias negativas para la salud mental de las personas. Este es el caso del Perú, uno de los países latinoamericanos más afectados por la pandemia. En este sentido, el objetivo del estudio fue traducir y validar la Coronavirus Anxiety Scale (CAS) al español. Material y Método: Los participantes fueron 704 estudiantes universitarios de ciencias de la salud (Medad = 23.39 años, DE = 3.45) a quienes se les administró el CAS en español, el Mental Health Inventory-5 y el Patient Health Questionnaire-2 item. El CAS se tradujo al español mediante el método hacia adelante y hacia atrás. Se examinaron la fiabilidad y las evidencias de validez basada en la estructura interna y relación con otras variables. Resultados: El análisis factorial confirmó la estructura factorial unidimensional del CAS (χ2 = 7.62, gl = 5, p = .18, χ²/df = 1.52, CFI = .99, RMSEA = .03 [90% CI .00, .06]; SRMR = .02, WRMR = .52); además las cargas factoriales fueron grandes y significativas (de .68 a .87). Los cinco ítems del CAS mostraron correlaciones ítems test total corregido aceptables (de .64 a .74). La confiabilidad por consistencia interna fue buena (ω = 0.89; αordinal= 0.89). La evidencia de validez en base a la relación con otras variables del CAS fue respaldada por la correlación positiva con la depresión (r = .52, p <.01) y negativa con el bienestar subjetivo (r = -.50, p <.01). Además, la depresión media la relación entre la ansiedad por el COVID-19 y el bienestar subjetivo (valor bootstrap = - .24, IC 95% = - .28, - .20). Conclusión: La versión en español del CAS posee evidencias de validez y confiabilidad para medir la ansiedad por el COVID-19 en una muestra de universitarios peruanos.

desde su fundación (1998). Su particular equilibrio entre gran calidad humana y enorme capacidad de gestión también son responsables del éxito alcanzado por esta revista científica.

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Sr. DirectorRecientemente se publicó en la revista un artículo 1 , que brinda un importante aporte a la problemática de la violencia de pareja; mediante la comparación de los niveles de agresividad en un grupo control y experimental, los mismos que fueron equivalentes y se diferenciaron en el motivo de consulta. No obstante, es necesario complementar los hallazgos encontrados con el cálculo del tamaño del efecto para la U de Mann-Whitney.En primer lugar, se debe precisar que el artículo en mención, utiliza la significancia estadística para indicar la superioridad de un rango con respecto al otro. Sin embargo, la significancia estadística sólo indica la probabilidad de error de rechazar la hipótesis nula asumiendo que es verdadera; que para fines del artículo es: "el rango en el grupo control y experimental es idéntico". No obstante, el hecho que un resultado sea estadísticamente significativo, nada tiene que ver con que sea importante o relevante a nivel práctico 2 .En segundo lugar, en el artículo en mención, se busca conocer cuan superiores son los rangos en el grupo experimental comparados con el control. En ese sentido, un estadístico que evalúa dicha magnitud es el tamaño del efecto 3 . Dado la información en la Tabla 2 en el artículo en men- ción; el objetivo de la presente carta es contribuir al trabajo de Valdivia-Peralta et al; adicionando el cálculo de la probabilidad de superioridad como tamaño del efecto para la U de Mann-Whitney. Este coeficiente indica que la probabilidad que un puntaje seleccionado aleatoriamente de un grupo Y, es superior al seleccionado de un grupo X 4 . Su expresión matemática es la siguiente: Carta al EditorDónde: U es la Mann-Whitney; m y n son el número de participantes para cada grupo.En ese sentido, en la Tabla 1, se aprecian los valores de la probabilidad de superioridad para cada uno de las subescala; observándose que agresión verbal presenta el valor más elevado (PS est = 0,53); seguido de agresión física (PS est = 0,35), ira (PS est = 0,35); y el más bajo hostilidad (PS est = 0,29).El dato de mayor interés radica en la subescala agresión verbal, donde los autores refieren que no existen diferencias significativas; por la confusión de la palabra significativa como sinónimo de importante. Cuando en realidad está indicando, que existe mucho error para rechazar la afirmación que los rangos son idénticos (hipótesis nula). Mientras que el PS est sugiere que el grupo experimental es superior al control en 0,53 en la subescala agresión verbal, argumento que es coherente con los propósitos del artículo. En ese sentido, este valor se aproxima a un pequeño efecto. Si, se utiliza las normas interpretativas de: No efecto (PS est ≤ = 0,0); pequeño (PS est ≥ 0,56); mediano (PS est ≥ 0,64) y grande (PS est ≥ 0,71) 5 .En base a todo lo previamente mencionado, se recomienda el uso de medidas de tamaño del efecto, tales como el coeficiente de probabilidad de superioridad [PS est ], cuando el propósito es conocer la superioridad existente entre dos grupos mediante el estadístico U de Mann...

. riesgo a la sobreestimación de la fiabilidad (Waller, 2008). Asimismo, el ω no requiere el cumplimiento de tau-equivalencia y la ausencia de errores correlacionados, las cuales son limitaciones del alfa de Cronbach (Dunn et al., 2014) por esa razón puede que el omega supere al alfa y se convierta con el tiempo en una de las opciones preferidas para el cálculo de la fiabilidad (Zinbarg et al, 2005).El interés por plantear intervalos de confianza (IC) para el ω, se suscita a partir que la Revista Adicciones ha publicado dos artículos recientemente donde se utiliza este coeficiente (Irles, Morell-Gomis, Laguía, y Moriano, En prensa; Merino-Soto y Blas, En prensa). Por esa razón, el IC resulta un complemento necesario de incluir en estudios venideros en la revista. En ese sentido, el intervalo de confianza (IC) es entendido como rango de valores que sigue una distribución normal y existe la alta probabilidad de encontrar el valor real de una determinada variable (Candia y Caiozzi, 2005). No obstante, es necesario aclarar que el IC se interpreta como la probabilidad de encontrar el valor verdadero en 95 de 100 intervalos producto de extraer muestras aleatorias con las mismas condiciones del estudio (Clark, 2004). En consecuencia, el IC resultante tiene alta probabilidad de contener el valor verdadero de la variable.El procedimiento de calcular el IC para un coeficiente de fiabilidad, no es situación extraña pues viene desarrollándose en relación al alfa de Cronbach (Domínguez-Lara y Merino, 2015) además de ser recomendada por políticas editoriales (Fan & Thompson, 2001). No obstante, la obtención de un IC para el ω plantea el empleo de métodos computacionales. Para tal fin, en la presente carta se expone códigos en R (R Development Core Team, 2007), específicamente de la librería "MBESS" (Kelley & Lai, 2017) que utiliza el método de bootstrap para la estimación de los E n la actualidad es común el uso de instrumentos de medición para la realización de estudios científicos. Por esa razón, es importante verificar dos propiedades: (a) las evidencias de validez y (b) la fiabilidad de las puntuaciones. Este último impacta de forma directa en la precisión y error de medida (Martínez, Hernández y Hernández, 2014). Razón por la que se sugiere su reporte y cálculo en los estudios científicos.La fiabilidad es entendida como la capacidad basada en las puntuaciones del instrumento para diferenciar consistentemente entre aquello que tiene mucho de lo que sé está midiendo y poco de ello (Norman, 2014). En su forma clá-sica, es la proporción de varianza verdadera explicada por los indicadores (Morales, 2013), definición que revela su vinculación con las puntuaciones de un instrumento de medida (Muñiz, 1996) por lo que debe ser reportada para cada estudio en base a la muestra examinada (Wilkinson, 1999).Los avances en la medición de la fiabilidad han llevado a la creación de diversos coeficientes, entre ellos se encuentra: El coeficiente β, Coeficiente H y el Alfa Ordinal un estimador que se adecúa a las demandas de las escalas ...